Целеполагание и этапы формирования целей организации

Моделирование в задачах принятия решений. Виды моделей.

При глубоком изучении крупных проблем, требующих решения, используются научные методы, такие как системный анализ, исследование операций. Их основу составляет математическое моделирование. Сущность моделирования состоит в подборе математических схем, адекватно описывающих процессы, происходящие в действительности. Математическая модель выражает существенные черты объекта или процесса язы­ком уравнений и других математических средств.

Положительными характеристиками моделирования являются: 1)применение более совершенной технологии расчета в сравнении с иными методами; 2)высокая степень обоснованности решений; 3)сокращение сроков разработки решений; 4)возможность выполнения обратной операции.

В содержание математического моделирования включаются такие этапы, как: 1)постановка задачи; 2)разработка формализованной схемы; 3)формализация задачи в общем виде; 4)численное представление модели.

Виды моделей:

Модель с одним участником – модель, в которой отражаются одинаковые интересы участников экономического процесса.

Игровые модели – модели, в которых интересы участников экономического процесса расходятся.

Статические модели – модели, в которых отсутствует фактор времени, а процесс рассматривается в конкретный момент или на фиксированном отрезке времени. Область применения этих моделей ограничивается краткосрочным прогнозированием.

В динамических моделях появляется возможность отразить во времени процесс функционирования и развития объекта управления. Фактор времени присутствует в явном виде.

В детерминированных моделях каждому значению фактора (набору исходных данных) строго соответствует единственное значение результата, то есть существует функциональная связь. Частным случаем этого класса моделей являются квазирегулярные модели. Это модели динамики средних, описывающие процесс на основе средневзвешенных значений параметров модели. Каждому значению аргумента соответствует определенная величина функции, то есть посредством модели можно получить вполне определенный результат.

Стохастические модели характеризуются более полным отражением действительности, они ближе к реальным процессам, где отсутствует жесткая детерминация. Вероятностные модели используют вероятностные значения параметров процесса. Однако математическая структура вероятностных моделей строго детерминирована. Для каждого набора исходных данных в моделях определяется единственное распределение вероятностей случайных событий в рассматриваемом процессе.

В статистических моделях каждому набору исходных данных соответствует в модели какой-либо случайный результат из множества возможных. Таким образом, каждое решение предлагает одну случайную реализацию результатов моделируемого процесса.

Динамическое моделирование представляет собой создание условной математической модели деятельности предприятия и ее эффективности, по которой прослеживаются изменения, происходящие в управляемом объекте под влиянием мер. Сетевое моделирование весьма эффективно на всех этапах разработки решений, выбора оптимального варианта и контроля за реализацией решений. Положительными признаками его являются детализация проблемы, конкретизация ответственности, улучшение оперативного руководства и контроля, рациональное использование ресурсов и времени.

В матричных моделях совмещаются математические средства с наглядным отображением взаимосвязи разделов плана (или отчета) предприятия.

Имитационные модели представляют собой запись алгоритма поиска решения методом численного анализа. Имитационные модели рассчитаны на использование ЭВМ.

8. Анализ систем: сущность, этапы.

СА позволяет разделить сложную задачу на совокупность простых задач, расчленить сложную систему на элементы с учетом их взаимосвязи. Таким образом, СА вступает как процесс последовательной декомпозиции решаемой сложной проблемы на взаимосвязанные частные проблемы.

Этап анализа системы:

- определить границы исследуемой системы

- определить все надсистемы

- определить основные черты и направления развития всех надсистем

- определить рост исследуемой системы в каждой надсистеме

- выявить состав системы

- определить структуру системы

- определить функцию компонентов системы

- выявить причины, объединяющие отдельные части в систему, в целостность

- определить все возможные связи системы с внешней средой

- рассмотреть систему в динамике, в развитии.

9. Синтез систем: сущность, этапы.

Данный этап состоит в получении моделей отдельных элементов, формализации их связей и в последовательном переходе от элементов к целостной модели. Этап завершается составлением математической модели системы. Для плохо формализуемых систем можно ограничится строгим описанием отдельных фрагментов системы.

Цель — это кoнeчнoe cocтoяниe, жeлaeмый peзyльтaт, кoтopoгo cтpeмитcя дoбитьcя любaя opгaнизaция.Целеполагание - процедура постановки и выбора целей получила название целепологание.

Процесс формирования целей укрупненно представляется тремя этапами:

1) анализ исходной информации. Анализу подлежат, нормативные документы, различные государственные программы;

2) написание сценария. Сценарий представляется как инструмент упорядоченности нашего представления о будущем;

3) декомпозиция целей. Основываясь на главных свойствах целей, развертываемости и подчиненности, конечная цель раскладывается на составляющие подцели, таким образом, чтобы конъюнкция этих подцелей определялась в конечную цель. Инструментом, с помощью которого осуществляется систематизация целей, является модель – «дерево целей»;

Дата добавления: 2014-01-04