Методы ценообразования

       СОДЕРЖАНИЕ 
 

 

        ПЕРЕЧЕНЬ  ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ 

       ТПР – теория принятия решения;

       ЦФ  – целевая функция;

       ЛП  – линейное программирование;

       ЗЛП – задача линейного программирования;

       ЛПР – лицо, принимающее решение;

       РГ  – рабочая группа;

       РТИ – репрезентативная теория измерений;

       ЭК  – экспертная комиссия;

       ЛВС – локальная вычислительная сеть.

 

ВВЕДЕНИЕ 

       В своей жизни каждый человек вынужден принимать решения, не говоря уже о множестве различных фирм, организаций, предприятий и учреждений. К таким явлениям постоянно подталкивает меняющиеся с течением времени окружающая обстановка, а так же многие другие факторы.

       Большинство решений принимается в спешке и не всегда качественно, без подробного анализа сложившейся ситуации. Есть решения, которым придается малое значение, следовательно, не о каком положительном результате такого решения нет смысла разговаривать. И, наконец, существуют проблемы выбора, решая которые обычными размышлениями, человек испытывает большие эмоциональные нагрузки и порой поддается их влиянию. Как правило, эти проблемы имеют исключительный неповторяющийся характер и связаны с pассмотpением целого ряда альтернатив. В таких проблемах новым является либо объект выбора, либо обстановка, в которой совершается выбор. Задачи подобного плана хорошо поддаются математическому анализу, а, используя методы теории принятия решений, можно получить достаточно приемлемый результат, который не только удовлетворит определенные потребности, но так же поможет спланировать дальнейшие действия. На предприятиях,  фирмах, оказывающих различные сферы предоставления услуг, а так же всевозможных организациях, сталкиваясь с проблемой выбора, специалисты руководствуются методами принятия управленческих решений.

       "Методы  принятия управленческих решений"  – одна из спорных и актуальных тем в теории управления. Управление появилось вместе с людьми. Там где хотя бы два человека объединялись в стремлении достичь какой-либо общей цели, возникала задача координации их совместных действий, решение которой кто-то из них должен был брать на себя. На всех этапах становления общества проблема управления стояла довольно остро, и многие люди пытались решить ее, но их труды носили разрозненный характер и не составляли обобщенной теории. На данный же момент человечеством накоплен достаточно большой материал, связанный с управленческой деятельностью и принятием оптимальных решений. Примером является теория принятия решений – область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного рода задач, а также исследует способы поиска наиболее выгодных из возможных решений.

       Актуальность. Теория принятия решений на данный момент используется практически всеми крупными и средними предприятиями, что дает возможность повысить экономическую ситуацию, связанную с выпуском и продажей продукции. Однако в сфере предоставления различных услуг, еще не везде используются методы ТПР для повышения эффективности выполняемых работ, особенно это касается средних и мелких фирм, значительно конкурирующих между собой на мировом рынке. Это говорит о том, что рассматриваемая проблема курсовой работы актуальна на сегодняшний день и решение поставленных задач имеет огромную практическую значимость. В данной работе будет осуществлена попытка применения методов ТПР к небольшой фирме, предоставляемой определенные услуги.

       Цель данного курсового проекта заключается в возможности проследить способы применения методов ТПР по отношению к небольшой фирме, занимающейся реализацией локальных вычислительных сетей, а так же выполнить решение задачи по оптимизации всего рабочего процесса и планирования дальнейших действий.

       Задачи  курсового проекта:

       1.  анализ предприятия с точки зрения ТПР;

       2.  выявление граничных условий, которые препятствуют идеальному развитию процесса предоставления услуг, и которые влияют на решение с помощью методов ТПР;

       3.  решение задачи по оптимизации деятельности фирмы несколькими методами теории принятия решений;

       4.  проанализировать полученные результаты решений и предложить максимально эффективный план действий по дальнейшему развитию компании.

       Объектом  исследования является компания «IT  Directors»™, предоставляющая услуги по реализации малых и средних ЛВС.

       Методами  исследования являются анализ и сравнение некоторых приемов решения организационных задач, а также детальное изучение и учет различных факторов, влияющих на рассматриваемый вопрос.

       Данный  курсовой проект может послужить неким руководством или вспомогательным материалом для практического применения и решения определенных вопросов, связанных с оптимизацией производственного процесса, которые возникают во многих средних и крупных фирмах.

       Работа  состоит из двух частей: аналитической  и проектной. В аналитической части проекта приводится описание методов принятия решений, а так же характеристика предприятия и сложившейся на ней ситуации. Проектная часть посвящена выбору инструментария, построению модели задачи, решению ее определенными методами ТПР. Кроме того, в проектной части приводятся выводы по планированию дальнейших действий для улучшения экономической ситуации компании. Общий объем данной курсовой работы составляет 43 страницы. Среди теоретического материала имеются все необходимые иллюстрации, таблицы и формулы. 

 

        1  АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 

       1.1Теория принятия решений 

       Теория  принятия решений – это совокупность методов и моделей, предназначенных для обоснования решений. Принимаемых на этапах анализа, разработки и эксплуатации сложных систем различной природы: информационных, технических, производственных, организационно-экономических и др.

       Человек наделен сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать все наилучшим образом. В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора. Ввиду того, что размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, то методы принятия оптимальных решений главным образом ориентированы на реализацию их с помощью компьютерных программ. [1]

       Целью работы коммерческой фирмы является получение прибыли. Любое управленческое решение (будь то решение о количестве приобретаемого товара, или решение о назначении цены на реализуемый товар, или решение о подаче рекламы в газету и т.д.) будет влиять на прибыль в большую или меньшую сторону. Эти решения являются оптимизационными, то есть всегда существует возможность выбрать лучшее решение из нескольких возможных. Представим себе, что все управленческие решения принимаются наилучшим образом. То есть, все параметры, на которые может влиять фирма, являются оптимальными. Тогда фирма будет получать максимальную прибыль (больше получить при данных условиях невозможно). Для того чтобы  определить, насколько управленческие решения, принимаемые работниками фирмы оптимальны, можно использовать методы математического программирования.

       В экономике оптимизационные задачи возникают в связи с многочисленностью возможных вариантов функционирования конкретного экономического объекта, когда возникает ситуация выбора варианта, наилучшего по некоторому правилу, критерию, характеризуемому соответствующей целевой функцией (например, иметь минимум затрат, максимум продукции). [1]

       Оптимизационные модели отражают в математической форме  смысл экономической задачи, и  отличительной особенностью этих моделей  является наличие условия нахождения оптимального решения (критерия оптимальности), которое записывается в виде функционала. Эти модели при определенных исходных данных задачи позволяют получить множество решений, удовлетворяющих условиям задачи, и обеспечивают выбор оптимального решения, отвечающего критерию оптимальности. [2]

       1.2  Методы решения задач в ТПР 

       При решении оптимизационных задач, применяют знания, полученные из теории принятия решений. Существует множество методов для выявления оптимальных решений в вопросах с достаточным числом ограничений. К одним из таких и относятся: геометрический метод, симплекс методы, методы динамического программирования, методы экспертных оценок и другие.  
 

       1.2.1  Геометрический метод 

       Наиболее  простым и  наглядным методом линейного программирования является графический метод. Он применяется для решения задач ЛП с двумя переменными.

       Геометрически задача линейного программирования представляет собой отыскание такой  точки многоугольника решений, координаты которой доставляют линейной функции  цели максимальное (минимальное) значение, причем допустимыми решениями являются все точки многоугольника  решений. Решением каждого неравенства системы ограничений ЗЛП является полуплоскость, содержащая граничную прямую и расположенная по одну сторону от нее. Пересечение полуплоскостей,  каждая из которых определяется соответствующим неравенством системы, называется областью допустимых решений или областью определения [3]. 
 

       1.2.2  Симплекс метод 

       Геометрическая  интерпретация, при решении задач  линейного программирования, перестает  быть пригодной для этой цели при  числе свободных переменных n - m > 3, а затруднительна уже при n - m = 3. Для нахождения решения задачи линейного программирования в общем случае (при произвольном числе свободных переменных) применяются не геометрические, а вычислительные методы. Из них наиболее универсальным является так называемый симплекс-метод. [4]

       Симплекс-метод  – один из наиболее эффективных  методов численного решения задач  ЛП. Суть понятия «симплекс» заключается  в следующем. Для тела в k -мерном пространстве симплексом называется множество, состоящее из k +1 вершин этого тела. Так, при k = 2, т.е. на плоскости, симплексом будут вершины треугольника; при k = 3 симплексом являются вершины четырехгранника, например тетраэдра, и т.д. Такое название методу дано по той причине, что в его основе лежит последовательный перебор вершин ОДЗП с целью определения координат той вершины, в которой функция цели имеет экстремальное значение. Метод был разработан американским математиком Джорджем Данцигом в 1947 году. [5]

       Функция, связывающая цель (оптимизируемую переменную) с управляемыми переменными в  задаче оптимизации, называется целевой функцией. В широком смысле целевая функция есть математическое выражение некоторого критерия качества одного объекта (решения, процесса и т.д.) в сравнении с другим. Примером критерия в теории статистических решений является среднеквадратический критерий точности аппроксимации. Цель – найти такие оценки, при которых целевая функция достигает минимума. Важно, что критерий всегда привносится извне, и только после этого ищется правило решения, минимизирующее или максимизирующее целевую функцию. 
 

       1.2.3  Динамическое программирование 

       Динамическое  программирование – один из разделов оптимального программирования, в котором процесс принятия решения и управления может быть разбит на отдельные этапы (шаги).

       Экономический процесс является управляемым, если можно влиять на ход его развития. Под управлением понимается совокупность решений, принимаемых на каждом этапе  для решений, принимаемых на каждом этапе для влияния на ход развития процесса. Например, выпуск продукции предприятием – управленческий процесс. Совокупность решений принимаемых в начале года (квартала и т.д.) по обеспечению предприятия сырьем, замене оборудования, финансированию и т.д., является управлением. Необходимо организовать выпуск продукции так, чтобы принятые решения на отдельных этапах способствовали получению максимально возможного объема продукции или прибыли.

       Динамическое  программирование позволяет свести одну сложную задачу со многими переменными ко многим задачам с малым числом переменных. Это значительно сокращает объем вычислений и ускоряет процесс принятия управленческого решения. При решении задачи этим методом процесс решения расчленяется на этапы, решаемые последовательно во времени и приводящие, в конечном счете, к искомому решению.

       В отличие от линейного программирования, в котором симплексный метод  является универсальным методом  решения, в динамическом программировании такого универсального метода не существует. Одним из основных методов динамического программирования является метод рекуррентных соотношений, который основывается на использовании принципа оптимальности, разработанного американским математиком Р. Беллманом. Принцип состоит в том, что, каковы бы ни были начальное состояние на любом шаге и управление, выбранное на этом шаге, последующие управления должны выбираться оптимальными относительно состояния, к которому придет система в конце данного шага. Использование данного принципа гарантирует, что управление, выбранное на любом шаге; не локально лучше, а лучше с точки зрения процесса в целом [6].