1. Принятие Решений В Условиях Неопределенности Курсовая
2. Принятие Решений В Условиях Неопределенности Онлайн
3. Принятие Решений В Условиях Неопределенности Примеры
4. Принятие Решений В Условиях Неопределенности Книга
5. Принятие Решений В Условиях Неопределенности

СОДЕРЖАНИЕ Введение 1 Постановка задачи 2 Принятие решения в условиях неопределенности 2.1 Основные этапы принятия решения 2.2 Оценка мнения экспертов 3 Метод Дельфи и «мозговой штурм» Заключение Литература ВВЕДЕНИЕ Задачи по принятию решений в условиях неопределенности являются наиболее сложными среди других управленческих задач. Хотя в последнее время получили широкое распространение математические методы прогнозирования, эвристическое прогнозирование не потеряло своего значения, ибо в некоторых областях бывает сложно, а иногда и невозможно построить математическую модель изучаемого явления. Как правило, большинство реальных инженерных и управленческих задач содержит в том или ином виде неопределенность. Можно даже утверждать, что решение задач с учетом разного вида неопределенностей является общим случаем, а принятие решений без их учета - частным.

Скачать игру Horsez Стань через торрент. Horsez стань чемпионом торрент.

Лекция 11 Принятие решений в условиях неопределенности. Оценка сложных системы в условиях. 2.1.3.Принятие решений в условиях неопределенности. Основано на том, что вероятности.

Однако, из-за концептуальных и методических трудностей в настоящее время не существует единого методологического подхода к решению таких задач. Тем не менее, накоплено достаточно большое число методов формализации постановки и принятия решений с учетом неопределенностей. При использовании этих методов следует иметь в виду, что все они носят рекомендательный характер и выбор окончательного решения всегда остается за человеком Процесс выработки и реализации управленческого решения - это деятельность, осуществляемая по определенной технологии с использованием различных методов и технических средств, направленная на поиск выхода из конкретной ситуации. В организационном плане данный процесс представляет собой совокупность закономерно следующих один за другим в определенной временной и логической последовательности этапов или структурных элементов. Целью данной работы является изучение процесса принятия решения в условиях неопределенности на конкретном примере. 1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Руководство компании «Олкрет» приняло решение на первом этапе рассмотреть возможность строительства перевалочной базы нефтепродуктов.

Нефть и нефтепродукты являются важнейшими продуктами для любого региона России и одной из наиболее доходных статей российского экспорта. Однако, руководство компании оказалось в довольно сложной определенной ситуации, т.к. Необходимо было выделить реальные угрозы для предприятия и его реальные возможности в достаточно агрессивной среде российской экономики. Грузооборот проектируемой перевалочной базы должен составить 400 тысяч тонн нефтепродуктов в год. Основные операции перевалочной базы: прием нефтепродуктов из железнодорожных цистерн и танкеров типа «река-море», хранение нефтепродуктов, выдача их потребителям, бункеровка судов, очистка и утилизация стоков мусора с судов.

Британский концерн профинансировал проект на 2/3 (25 млн. Долларов), необходимо было найти 10 млн. Долларов для осуществления проекта. В этом случае предполагалось, что за первые два года формировались бы основные фонды перевалочной базы нефтепродуктов, в ближайшие четыре с половиной года осуществилась бы полная выплата по долгам и была достигнута финансовая стабильность. Реализация проекта позволила бы восполнить потерянные Россией портовые мощности.

Вопросы к экспертам: 1. Можно ли за короткий срок решить рассматриваемую проблему? Имеются ли сегодня в наличие перегрузочные комплексы и возможно ли их развитие без осуществления масштабного строительства? Сможет ли компания «Олкрет» самостоятельно решить свои финансовые проблемы? Решится ли главная проблема компании в результате укрепления кадровой политики? Имеются ли в наличии наземные транспортные средства коммуникации или возможность подключения к близлежащим коммуникациям?

Сможет ли компания в сложившихся условиях найти дополнительного инвестора? Варианты ответов экспертов представлены в таблице 1.1. Таблица 1.1 - Варианты ответов экспертов Вопросы экспертам 1 2 3 4 5 6 1 1 1 0 1 1 1 2 1 1 0 1 1 1 3 1 1 0 1 1 0 4 0 1 1 0 1 0 5 0 0 1 0 1 1 6 1 1 0 0 1 0 7 1 1 0 0 1 0 8 (мое решение) 0 0 0 0 1 1 Прогнозы экспертов по поводу дополнительных затрат приведены в таблице 1.2. Таблица 1.2 - Прогнозы дополнительных затрат Эксперты Значение характеристик дополнительных капиталовложений, млрд. Вариант 1 (Кmin) Вариант 2 (Кmax) 1 1,0 1,5 2 0,8 1,0 3 0,8 1,5 4 1,0 1,8 5 1,2 1,8 6 1,5 2,0 7 1,1 1,5 8 (мое мнение) 1,1 1,3 2 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 2.1 Основные этапы принятия решения Большое значение при принятии решений в условиях неопределенности имеет использование системного анализа, количественных и качественных методов (методов, направленных на активизацию использования интуиции и опыта специалистов) и, в частности, таких как методов типа «сценариев» и методов экспертных оценок. На современном уровне целесообразно использование методов теории распознавания образов, таксономии при разработке результатов при решении сложных управленческих задач.

Балабанов И.Т. М.: Финансы и статистика, 2001. К методам типа «сценариев» относятся методы, при помощи которых можно составлять картины будущего, отражающие гипотетическую последовательность событий, показывающие причинно-следственную связь между ними и ключевыми параметрами, имеющие важное значение для принятия решений. В сценариях учитываются характеристики внешней среды и специфические для предприятия аспекты. Наряду с наиболее вероятным сценарием будущего предприятию следует составить и альтернативные сценарии, в частности и экстремальные. Порой приходится обрабатывать до 20 сценариев с разной точной отсчета, чтобы наиболее верно спрогнозировать будущие события.

В зависимости от постановки вопроса можно рассматривать трендовые и нормативные сценарии. Трендовые сценарии носят прогностический характер, в то время как нормативные сценарии задают цель, к которой должно предприятие прийти. Техника разработки сценария - многоступенчатый, требующий привлечения большого числа специалистов, процесс поиска решения проблем, на отдельных этапах которого применяются различные методы исследования. Независимо от подходов можно отметить общие моменты в технике разработки сценариев: - процесс не имеет постоянной структуры, так как в нем учитываются все возмущающие события; - дает возможность обработать количественную и качественную информацию; - является гибким с точки зрения постановки проблемы, применяемых решений, методов и видов анализа. При разработке сценария применяются следующие методы: - построение дерева проблем - мозговой штурм - морфологический анализ - имитационные игры - статистический анализ - ситуационное моделирование - метод Дельфи При решении задач стратегического характера наряду с проблемной областью определяют еще и проблемную область внешней среды, влияющую на данную проблему.

Анализируют и обратную связь этого влияния. Строят различные альтернативные сценарии взаимодействия. Как уже указывалось, при решении конкретных задач с учетом неопределенностей менеджер сталкивается с разными их типами. В исследовании операций принято различать три типа неопределенностей Ступаков В.С., Токаренко Г.С. М.: Финансы и статистика, 2005.

Принятие Решений В Условиях Неопределенности Курсовая

С.178.: - неопределенность целей; - неопределенность наших знаний об окружающей обстановке и действующих в данном явлении факторах (неопределенность природы); - неопределенность действий активного или пассивного партнера или противника. В приведенной выше классификации тип неопределенностей рассматривается с позиций того или иного элемента математической модели. Так, например, неопределенность целей отражается при постановке задачи на выборе либо отдельных критериев, либо всего вектора полезного эффекта. С другой стороны, два другие типа неопределенностей влияют, в основном, на составление целевой функции уравнений ограничений и метода принятия решения.

Конечно, приведенное выше утверждение является достаточно условным, как, впрочем, и любая классификация. Оно приводится лишь с целью выделить еще некоторые особенности неопределенностей, которые надо иметь в виду в процессе принятия решений. Дело в том, что кроме рассмотренной выше классификации неопределенностей надо учитывать их тип (или «род») с точки зрения отношения к случайности. По этому признаку можно различать стохастическую (вероятностную) неопределенность, когда неизвестные факторы статистически устойчивы и поэтому представляют собой обычные объекты теории вероятностей - случайные величины (или случайные функции, события и т.д.). При этом должны быть известны или определены при постановке задачи все необходимые статистический характеристики (законы распределения и их параметры). Лапуста М.Г., Шаршукова Л.Г.

Риски в предпринимательской деятельности. М.: ИНФРА-М, 2003.

Примером таких задач могут быть, в частности, система технического обслуживания и ремонта любого вида техники, система организации рубок ухода и т.д. Другим крайним случаем может быть неопределенность нестохастического вида, при которой никаких предположений о стохастической устойчивости не существует. Наконец, можно говорить о промежуточном типе неопределенности, когда решение принимается на основании каких-либо гипотез о законах распределения случайных величин. При этом менеджер должен иметь в виду опасность несовпадения его результатов с реальными условиями. Эта опасность несовпадения формализуется с помощью коэффициентов риска.

Как указывалось выше, с точки зрения знаний об исходных данных в процессе принятия решений можно представить два крайних случая: определенность и неопределенность. В некоторых случаях неопределенность знаний является как бы «неполной» и дополняется некоторыми сведениями о действующих факторах, в частности, знанием законов распределения описывающих их случайных величин. Этот промежуточный случай соответствует ситуации риска.

Принятие решений в условиях риска может быть основано на одном из следующих критериев: - критерий ожидаемого значения; - комбинации ожидаемого значения и дисперсии; - известного предельного уровня; - наиболее вероятного события в будущем. Итак, в данной задаче не выведена и не сформулирована математическая зависимость между требуемыми капиталовложениями и получаемым грузооборотом и прибылью. Рассмотрим последовательность решения данной задачи. I этап - определение проблемы, цели действий. На этом этапе производится анализ состояния исследуемого объекта управления на основе конкретной информации. Тут необходимо принимать во внимание прогнозную информацию о будущем состоянии объекта и окружающей среды. Этот этап включает в себя постановку главной цели, определение критериев достижения цели, поиск средств и способов ее достижения.

Для определения главной цели необходимо составить полный перечень целей, а затем на основе количественной и качественной характеристик каждой из них выявить приоритет какой-либо одной. Особое значение на данном этапе имеет прогностическое обоснование цели. По условиям рассматриваемой задачи выделим следующие моменты. Выделим проблемы предприятия «Олкрет». Среди них можно отметить следующие.

Во-первых, это необходимость выделения реальных угроз и реальных возможностей предприятия в агрессивной среде российской экономики. Во-вторых, это поиск инвесторов для финансирования проекта. В-третьих, восполнение потерянных Россией портовых мощностей. Наименее сложно будет решить проблему выявления угроз и возможностей предприятия. Найти же инвесторов для данного проекта будет значительно сложнее. Наиболее сложно полностью решить проблему восполнения Россией портовых мощностей, так как одно предприятие такую задачу выполнить не в силах.

Что касается иерархии проблем, то относительно данного предприятия самая главная проблема поиск инвестора. Побочной является проблема выявления сильных и слабых сторон. Так как предприятие является коммерческим, то его целью является получение прибыли, следовательно, проблема восстановления портовых мощностей России для данного предприятия является лишь вторичной. Проведем первоначальный анализ ситуации. Предприятия функционирует в достаточно прибыльной отрасли, имеющей важное значение для экономики России и многих других стран, которым наша страна импортирует нефть. Именно поэтому данный проект является достаточно привлекательным для многих инвесторов.

Нельзя сказать, что в данной отрасли очень много конкурентов, отрасль можно считать достаточно монополизированной. В то же время наличие пусть и немногих, но крупных конкурентов является достаточно большой угрозой. Данных по функционированию организации нет, но в связи с введением проекта планируется увеличение грузооборота на 400 тысяч тонн в год, а также постепенное получение прибыли после сформирования основных фондов новой базы и полной выплаты долгов. Исходя из первоначального анализа и выделенной проблемы, необходим следующий дополнительный материал. Во-первых, это показатели, характеризующие финансовое состояние предприятия до введения рассматриваемого проекта. К ним относятся: выручка, прибыль, себестоимость производства, рентабельность продукции, продаж и предприятия и т.п. А также возможное увеличение всех перечисленных показателей после реализации проекта.

Все эти данные помогли бы реально оценить возможность нахождения инвестора, а также целесообразность вложения средств и реализации данного проекта, соотношение затрат и результатов. Также неплохо было бы иметь информацию об имеющихся конкурентах, их сильных и слабых сторонах. Еще одним немаловажным моментом является информация о наличии подобных проектируемой перевалочных баз и особенности их функционирования. II этап - выбор альтернативы.

Обеспечение многовариантности решений является условием повышения качества и эффективности управленческого решения. Задача специалиста-менеджера, принимающего решение, заключается в проведении комплексного анализа конкретных ситуаций в целях обеспечения сопоставимости по максимальному количеству факторов.

Информация должна быть, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете эту статью, добавив ссылки. Эта отметка установлена 5 июня 2016 года. Рациональный процесс решения проблем и задач включает следующие этапы, при необходимости выполняемые одновременно, параллельно, итерационно, с возвратом к исполнению предыдущих этапов:. Ситуационный анализ (анализ );. Идентификация проблемы и постановка;. Поиск необходимой информации;.

Формирование множества возможных;. Формирование критериев оценки решений;. Разработка индикаторов и критериев для мониторинга реализации решений;. Проведение оценки решений;.

Выбор наилучшего решения;.;. Реализация;.

Мониторинг реализации;. Оценка результата. При этом выполнение всего процесса и этапов осуществляется рационально обоснованным способом. Проблема эргодичности Для того, чтобы делать «строгие» статистически достоверные прогнозы на будущее, нужно получить выборку из будущих данных. Так как это невозможно, то многие специалисты предполагают, что выборки из прошлых и текущих, например, рыночных индикаторов равнозначны выборке из будущего. Иными словами, если встать на такую точку зрения, то получится, что прогнозируемые показатели — лишь статистические тени прошлых и текущих рыночных сигналов. Такой подход сводит работу аналитика к выяснению, каким образом участники рынка получают и обрабатывают рыночные сигналы.

Без устойчивости рядов нельзя делать обоснованных выводов. Но это вовсе не значит, что ряд должен быть устойчив во всём. Например, он может иметь устойчивые и совершенно нестационарные средние — в этом случае мы будем делать выводы только о дисперсии, в обратном случае только о среднем. Устойчивости могут носить и более экзотический характер. Поиск устойчивостей в рядах и есть одна из задач статистики. Если (ЛПР), полагают, что процесс не является стационарным (устойчивым), а следовательно, и даже если они считают, что вероятностные функции распределения инвестиционных ожиданий всё-таки могут быть просчитаны, то эти функции «подвержены внезапным (то есть непредсказуемым) изменениям» и система, по существу, непредсказуема. Принятие решений в условиях неопределённости Условиями неопределённости считается ситуация, когда результаты принимаемых решений неизвестны.

Неопределённость подразделяется на стохастическую (имеется информация о распределении вероятности на множестве результатов), поведенческую (имеется информация о влиянии на результаты поведения участников), природную (имеется информация только о возможных результатах и отсутствует о связи между решениями и результатами) и априорную (нет информации и о возможных результатах). Задача обоснования решений в условиях неопределённости всех типов, кроме априорной, сводится к сужению исходного множества альтернатив на основе информации, которой располагает ЛПР. Качество рекомендаций для принятия решений в условиях стохастической неопределённости повышается при учёте таких характеристик личности ЛПР, как отношение к своим выигрышам и проигрышам, склонность к риску. Обоснование решений в условиях априорной неопределённости возможно построением алгоритмов адаптивного управления. Выбор в условиях неопределённости Эта область представляет ядро теории принятия решений. Термин «ожидаемая ценность» (теперь называется ) был известен.

Использовал это в описании известного, которое содержится в его работе «», изданной. Идея ожидаемой ценности заключается в том, что перед лицом множества действий, когда каждое из них может дать несколько возможных результатов с различными вероятностями, рациональная процедура должна идентифицировать все возможные результаты, определить их ценности (положительные или отрицательные, доходы или затраты) и вероятности, затем перемножить соответствующие ценности и вероятности и сложить, чтобы дать в итоге «ожидаемую ценность». Действие, которое будет выбрано, должно давать наибольшую ожидаемую ценность. В опубликовал влиятельную статью, названную «Изложение новой теории измерения риска» (Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk), в которой он использует, чтобы показать, что должна быть нормативно неправильной. Он также даёт пример, в котором голландский торговец пробует решить, застраховать ли груз, посылаемый из в зимой, когда известно, что есть 5%-ный шанс, что судно и груз будут потеряны.

В его решении, он определяет и вычисляет, а не ожидаемую финансовую ценность. В XX столетии, интерес был повторно подогрет работой , указывающей, что две центральные проблемы ортодоксальной статистической теории, а именно, проверка и статистическая, могли обе быть расценены как специфические специальные случаи более общей теории принятия решений. Эта работа вводила большую часть «ментального пейзажа» современной теории принятия решений, включая, и решающие правила. Термин «теория принятия решений» непосредственно начал использоваться в Э. Л. Леманном. Возникновение теории из работ, и других, расширяет возможности теории ожидаемой полезности до ситуаций, где доступны только субъективные вероятности.

В то же время раньше в вообще предполагалось, что люди ведут себя как рациональные агенты и таким образом теория также продвинула теорию реального человеческого поведенческого принятия решения при риске. Работа и показала, что это было не так очевидно. И помещает на более прочную опору свидетельств.

Эта теория указала, что в фактическом человеческом принятии решений (в противоположность нормативному) «потери чувствительнее выигрышей». Кроме того, люди более сосредоточены на «изменениях» полезности своих состояний, чем на полезности самих состояний, а оценка соответствующих субъективных вероятностей заметно смещена относительно присущей каждому «точки отсчёта». Разница между риском и неопределённостью Существует два вида описания ситуаций, в которых точный исход неизвестен: и неизвестность. Ситуацию называют выбором в условиях риска, когда возможные исходы известны, при этом некоторые из этих исходов более благоприятны для агента, чем остальные. Например, при заключении пари исхода два: агент пари либо выиграет, либо нет, и вероятность выигрыша обычно можно посчитать математически, используя формулы разной сложности. В отличие от выбора в условиях риска, выбор в условиях неопределённости подразумевает неизвестное множество исходов. Например, если заключается пари с соглашением на иностранном языке, который незнаком агенту.

Согласно правилу, агент всегда предпочитает выбор в условиях риска выбору в условиях неопределённости. Как правило, этого можно достичь, превратив неопределённость в риск путём получения агентом дополнительных знаний о ситуации и использовании этих знаний. Например, в примере о пари на незнакомом языке, неопределённость можно превратить в риск, если агент выучит этот язык или воспользуется переводом. Ошибки первого и второго рода Разделение ошибочных решений на ошибки первого и второго рода вызвано тем, что последствия от разного рода ошибочных решений принципиально различаются в части того, что упущенный выигрыш оказывает меньшее влияние на ситуацию, чем реализованный проигрыш. Например, для биржевого последствия того, что акции не были куплены, когда их следовало покупать, отличаются от последствий ситуации, когда акции были куплены, но покупать их не следовало.

Первая ситуация может означать упущенную выгоду, вторая — прямые потери вплоть до разорения трейдера. Аналогично для политика отказ от захвата власти в революционной ситуации отличается по последствиям от проигранной попытки захватить власть. Для генерала начать военную операцию, которая будет проиграна, гораздо хуже, чем упустить ситуацию, когда можно было провести успешную операцию. Вместе с тем, классификация ошибок первого и второго рода допустима только в ситуациях, когда ведется точный учёт и анализ рисков. Гафуров отмечал для ситуации биржевых брокеров: «Многие полагают, что стратегическая задача аналитических служб (в отличие от прочих подразделений инвестиционных компаний) — не увеличение прибыли, а минимизация возможных потерь.

И это принципиальное отличие. С точки зрения теории игр оптимальные решения аналитиков должны отличаться от оптимальных трейдерских действий. Предполагается, что оптимальные стратегии, реализованные в рекомендациях аналитиков, исходят из принципа минимизации максимальных проигрышей , в то время как для трейдеров минимакс — неприемлемая стратегия (минимизация максимального проигрыша на рынке — не играть), и в общем виде оптимизация решений трейдеров формализуется только с точки зрения байесовского подхода. Отсюда и необходимость специальных функциональных подразделений, обеспечивающих баланс стратегий, — управляющих фондами.

Компании ожидают от фондовых аналитиков непредвзятых прогнозов и обоснованных рекомендаций. Одни свойства таких прогнозов очевидны: точность, достоверность. Другие, такие как воспроизводимость, методологическая корректность или робастность (независимость результатов прогноза от системы координат), часто остаются вне поля зрения как специалистов, делающих прогнозы, так и тех, кто эти прогнозы оценивает».

Альтернативы теории вероятностей Очень спорная проблема — можно ли заменить использование вероятности в теории решения другими альтернативами. Сторонники, и др. Поддерживают точку зрения, что вероятность — только одна из многих альтернатив, и указывают на многие примеры, где нестандартные альтернативы использовались с явным успехом. Защитники указывают на:.

работу Ричарда Трелкелда Кокса по оправданию аксиом теории вероятностей;. парадоксы как иллюстрацию теоретических трудностей, которые могут возникнуть благодаря отказу от аксиом теории вероятностей;., которые показывают, что все эквивалентны байесовскому решающему правилу с некоторым (возможно, неподходящим) и некоторой. Таким образом, для любого решающего правила, порождённого невероятностными методами, либо есть эквивалентное байесовское правило, либо есть байесовское правило, которое никогда не хуже, но (по крайней мере) иногда и лучше. Действительнозначность вероятностной меры под сомнение была поставлена только однажды — в его трактате «Вероятность» (1910 год). Но сам автор в 30-х годах назвал эту работу «самой худшей и наивной» из его работ. И в 30-х годах стал активным приверженцем аксиоматики — и никогда не ставил её под сомнение. Конечность вероятности и счётная — это сильные ограничения, но попытка убрать их, не разрушив здания всей теории, оказались тщетными.

Это в 1974 году признал один из самых ярких критиков аксиоматики Колмогорова — Бруно де Финетти. Более того, он показал фактически обратное — отказ от счётной аддитивности делает невозможными операции интегрирования и дифференцирования и, следовательно, не даёт возможности использовать аппарат математического анализа в теории вероятностей. Поэтому задача отказа от счетной аддитивности — это не задача реформирования теории вероятностей, это задача отказа от использования методов математического анализа при исследовании реального мира. Попытки же отказаться от конечности вероятностей привели к построению теории вероятностей с несколькими вероятностными пространствами, на каждом из которых выполнялись аксиомы Колмогорова, но суммарно вероятность уже не должна была быть конечной. Но пока неизвестно каких-либо содержательных результатов, которые могли бы быть получены в рамках этой аксиоматики, но не в рамках аксиоматики Колмогорова. Поэтому это обобщение аксиом Колмогорова пока носит чисто схоластический характер. Полагал, что принципиальным отличием теории вероятности Кейнса (а, следовательно, и мат.

Статистики) от колмогоровской (Фон Мизеса и пр.) является то, что Кейнс рассматривает статистику с точки зрения теории принятия решений для нестационарных рядов. Для Колмогорова, Фон Мизеса, Фишера и пр.

Принятие Решений В Условиях Неопределенности Онлайн

Статистика и вероятность применяются для существенно стационарных и эргодичных (при правильно подобранных данных) рядов — окружающего нас физического мира Известно, что ( fuzzy sets) в определённом смысле сводится к теории случайных множеств, то есть к теории вероятностей. Соответствующий цикл теорем приведён в книгах, в том числе указанных в списке литературы ниже. Парадокс выбора Во многих случаях наблюдается, когда больший выбор может привести к худшему решению или, вообще, к отказу принять решение. Иногда это теоретически объясняется тем, что называется, реального или воспринятого, а также, возможно,. Много исследователей, включая Шину С.

Аенгара и Марка Р. Леппера (Sheena S. Iyengar and Mark R. Lepper), опубликовало исследования этого явления. (Goode, 2001) Также у нас сейчас есть центральная проблема выбора — свобода выбора. В понимании Барри Шварца выбор не сделал нас свободнее, но ограничил, не сделал нас счастливее, но постоянно вызывает неудовлетворённость.

Моделирование принятия решений Многоплановой моделью для исследования различных аспектов теории принятия решений являются. При этом в качестве возможно применение существующих.

Принятие Решений В Условиях Неопределенности Примеры

Примечания. С. Н. Воробьев, Е. С. Егоров, Ю. И. Плотников. Теоретические основы обоснования военно-технических решений, Москва, РВСН, 1994 год. Саид Гафуров.

Принятие Решений В Условиях Неопределенности Книга

(недоступная ссылка — ). Также. Литература. Орлов А.

Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. — М.: МарТ, 2005. — 496 с. Терелянский П. Теория и методы принятия решений: учеб. Пособие / П. В. Терелянский; ВолгГТУ. — Волгоград, 2016. — 94.

Теория игр и принятия решений // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. — 7-е изд. — М.: «», 2007. — С. 549-594. —. Sven Ove Hansson. «Decision Theory: A Brief Introduction», ( an excellent non-technical and fairly comprehensive primer). Paul Goodwin and George Wright.

Принятие Решений В Условиях Неопределенности

Decision Analysis for Management Judgment, 3rd edition. Chichester: Wiley, 2004 (covers both normative and descriptive theory). Robert Clemen. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, 2nd edition. Belmont CA: Duxbury Press, 1996. (covers normative decision theory) Ссылки.