KARAR TEORİSİ
Post on 08-Jan-2016
139 Views
Preview:
DESCRIPTION
Transcript
KARAR KARAR TEORİSİTEORİSİ
Karar Teorisi operasyonlar yönetimi karalarının geniş bir bölümü için uygun olan karar vermede genel bir yaklaşımı ifade eder, ve aşağıdaki süreçleri içerir.
Ürün ve Hizmet Tasarımı
Ürün ve Hizmet Tasarımı
Ekipman Seçimi
Yer Planlama
Kapasite Planlama
Karar TeorisiKarar Teorisi
Kararların sonuçları üzerinde bir etkiye sahip olan gelecek olası durumların bir kümesi
Yöneticinin aralarından seçim yapacağı bir alternatifler listesi
Her bir alternatifin gelecekte ortaya çıkabilecek olası her durum altındaki getirisi
Karar Teorisinin ElemanlarıKarar Teorisinin Elemanları
Gelecekte ortaya çıkabilecek muhtemel durumları (doğanın çıkardığı durumlar) belirle Yüksek, orta, düşük talep Rakip firma yeni bir ürün çıkarır yada çıkarmaz
Alternatiflerin bir listesini oluştur. Bir alternatifte hiçbir şey yapmamak olabilir.
Gelecekte ortaya çıkabilecek olası durumların her biri altında her bir alternatifin getirisini belirle.
Mümkün ise gelecekte ortaya çıkabilecek muhtemel her durumun olasılığının belirlenmesi
Bazı karar kriterlerine göre alternatifler değerlendir ve en iyi alternatifi seç.
Karar SüreciKarar Süreci
Getiri tablosu
Her bir alternatifin muhtemel her durum altındaki getirisini gösteren tablo
Gelecekteki Muhtemel Talepler
Alternatifler Düşük Averaj Yüksek
Küçük tesis
Orta boy tesis
Büyük tesis
$ 10
7
(4)
$ 10
12
2
$ 10
12
16
Hatalı karar verme nedenleri Karar verme prosesini tam olarak takip etmeme
Problemi belirle, Amacı ve çözüm için kriteri belirle, Uygun alternatifleri geliştir Alternatifleri değerlendir En iyiyi seç Uygula ve istenen sonuçların alınıp alınmadığını
takip et. Yöneticinin kendine aşırı güveni, hatada ısrarı,
veya karar vermede çok gecikmesi
Hatalı karar verme nedenleri
Sınırlandırılmış akla uygunluk;Karar verme üzerinde maliyetler, insani
yetenekler, zaman, teknoloji ve yeterli bilgi konularındaki kısıtlamalardan ötürü kötü karar verilmesi
Eksik optimizasyonFirmanın her bir bölümünün kendi açısından
en iyi çözümü aramaya çalışması yüzünden, genel olarak firma için en iyi çözümün elde edilememesi
Belirlilik – Karar ortamı ile ilgili parametreler bilinen değerlere sahip
Risk – Parametrelerin alabilecekleri olasılık değerleri biliniyorsa
Belirsizlik – Karar ortamında çeşitli gelecek olayların olasılığının tayin edilmesi imkansızdır.
Karar OrtamıKarar Ortamı
Maksimin – Alternatiflerden en kötülerin içinden en iyisinin seçilmesi (kazanç matrisi için). Minimum getirinin garantilenmesi.
Maksimaks – Alternatiflerden en iyilerinin içinden en iyisinin seçilmesi.
Laplace - Eşit Olasılıklı Durumlar Ölçütü. En iyi getiri ortalamasına sahip alternatif tercih edilir.
Minimaks Pişmanlık Ölçütü – En büyük pişmanlıkların en küçüğüne karşı gelen alternatif seçilir. Karardan pişmanlık derecesi minimize edilir.
Belirsizlik Altında Karar VermeBelirsizlik Altında Karar Verme
Belirsizlik Altında Karar VermeBelirsizlik Altında Karar Verme
Örnek 5S-2: Maximin e göre
Minimum “payoffs”; 10, 7, -4 -> Alternatif 1 seç
Maximax a göre Maximum “payoffs”; 10,12,16 -> Alternatif 3 ü seç
Laplace a göre Averaj “payoffs”; 30/3, 31/3, 14/3 -> Alternatif 2 yi
seç
Belirsizlik Altında Karar VermeBelirsizlik Altında Karar Verme Minimaks pişmanlık,
Pişmanlıklar;
Maksimum pişmanlıklar; 6, 4, 14 -> 2 ci alternatifi seç
Gelecekteki Muhtemel Talepler
Alternatifler Düşük Averaj Yüksek
Küçük tesis
Orta boy tesis
Büyük tesis
$ 0
3
14
$ 2
0
10
$ 6
4
0
6414
Risk Altında Karar Verme Risk: Her bir durumunun ortaya çıkma
olasılığı. Risk belirsizlik ile belirlilik uç noktaları
arasında yer alır. En İyi Beklenen Parasal Değer Ölçütü
(EMV):Her alternatif için beklenen getiriyi hesaplayıp,
en iyi beklenen getiriye sahip alternatif seçilir.
Risk Altında Karar Verme
Örnek 5s-4; Bir önceki örnekte talebin 0.3 olasılıkla düşük, 0.50 olasılıkla averaj, ve 0.2 olasılıkla yüksek olacağını biliyor isek, hangi alternatifi seçmeli?EVküçük = 0.3(10)+0.5(10)+0.2(10) = 10EVorta = 0.3(7)+0.5(12)+0.2(12) = 10.5EVbüyük = 0.3(-4)+0.5(2)+0.2(16) = 3=> 2. Alternatifi seç
Risk Altında Karar Verme
Karar Ağacı: Olası sonuç ve alternatiflerin şematik gösterimidir.
Sıralı bir şekilde karar vermeyi gerektiren durumlar için kullanışlıdır.
Karar Ağacının YapısıDoğa durumu 1
B
getiri 1
Doğa durumu 2
getiri 2
getiri 3
2
A’1 i seç
A’2 yi seç
getiri 6Doğa durumu 2
2
getiri 4
getiri 5
A’3 ü seç
A’4 ü seç
Doğa durumu 1
A’ 1 i s
eç
A’2 yi seç
1
Karar NoktasıŞans Olayı
Soldan sağa oluşturulurSağdan sola değerlendirilir
Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı
Düşük talep (0.4)40
Yüksek talep (0.6)
40
50
2Hiçbir şey yapma
Fazla mesai
50
2
55
(10)
Fiyatı düşürDüşük talep (0.4)
Küçük
yer
Büyük yer
1
Genişlet
Hiçbir şey yapma
Yüksek talep (0.6) 70
Karar NoktasıŞans Olayı
Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı
Karar NoktasıŞans Olayı
Düşük talep (0.4)40
Yüksek talep (0.6)
40
50
2Hiçbir şey yapma
Fazla mesai
50
2
55
(10)
Fiyatı düşürDüşük talep (0.4)
Küçük
yer
Büyük yer
1
Genişlet
Hiçbir şey yapma
Yüksek talep (0.6) 70
1. Her karar noktasında en iyi alternatifi belirle
Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı
2. Her bir alternatif için beklenen getiriyi bul;
Küçük yer aç EMV = 40(0.4) + 55(0.6) = 49Büyük yer aç EMV = 50(0.4) + 70(0.6) = 62
Beklenen getiriye göre büyük yer açmak daha iyi
Tam Bilginin Beklenen Değeri
Belirlilik altında beklenen getiri ile risk altında beklenen getiri arasındaki farktır
(Expected value of perfect information)
Tam BilgininBeklenen Değeri
Belirlilik altındaBeklenen getiri
Risk altındaBeklenen getiri=
-
Tam Bilginin Beklenen Değeri
Gelecekteki Muhtemel Talepler
Alternatifler Düşük Averaj Yüksek
Küçük tesis
Orta boy tesis
Büyük tesis
$ 10
7
(4)
$ 10
12
2
$ 10
12
16
0.3 olasılıkla düşük, 0.50 olasılıkla averaj, ve 0.2 olasılıkla yüksek
Belirlilik altında beklenengetiri ?
=10(0.3) + 12(0.5) + 16(0.2) = 12.2
(Talebin nasıl olacağını bili-yoruz (belirli))
Tam Bilginin Beklenen Değeri
Örnek 5s-4 te; risk altında beklenen değere göre 2. alternatif seçilmişti. Beklenen getiri = 10.5 ti.
EVPI = tam bilginin beklenen değeri = 12.2 – 10.5 = 1.7 Başka bir yol;
EVPI = minimum beklenen pişmanlık
Beklenen Pişm. Küçük = 0.3(0)+0.5(2)+0.2(6) = 2.2 Beklenen Pişm. Orta = 0.3(3)+0.5(0)+0.2(4) = 1.7 => EVPI = 1.7 Beklenen Pişm. Büyük = 0.3(14)+0.5(10)+0.2(0) = 9.2 Tam bilgiden dolayı kazanç = minimum beklenen
pişmanlık
Duyarlılık Analizi
Getiriler ve olasılıklar birer tahmin ve hata içerebilirler.
Bu verilerin bir veya birkaçındaki değişikliğe karşı seçilen alternatifin ne kadar hassas olduğunun belirlenmesinde karar verici açısından önemlidir.
Duyarlılık Analizi: Her bir alternatifin en iyi olduğu olasılık aralığının belirlenmesini içerir
Duyarlılık Analizi; Örnek 5s-8
Doğa durumu
Alternatifler #1 #2
A
B
C
4
16
12
12
2
8
Getiri tablosu
P(2); İkinci doğa durumun olasılığı P(1)= 1- P(2)
Duyarlılık Analizi; Örnek 5s-8
16141210 86420
16141210 86420
A
B
C
A en iyiC en iyiB en iyi
#1 Getiri #2 Getiri
Duyarlılık Analizi: En iyi beklenen ödentiye sahip alternatif için olasılık aralığının belirlenmesi
P(2); İkinci doğa durumun olasılığı0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
ÇözümlüÇözümlü Problem 5 Problem 5
top related