Drzewo decyzyjne jest przykładem. Metody podejmowania decyzji

W większości przypadków podejmowanie decyzji może odbywać się z prędkością błyskawicy, w oparciu o nasze doświadczenie, jak mówią, na oko. Ale czasami ta opcja nie jest uważana za odpowiednią. I co zrobić w tym przypadku? Specjalnie dla tego inteligentni ludzie opracowali metody podejmowania decyzji. Pozwalają one stopniowo i przy minimalnych odchyleniach opracowywać algorytm działań.

Informacje ogólne

A najbardziej interesującą dla nas chwilą jest metoda drzewa decyzyjnego. Jaki on jest? Gdzie jest używany? Metoda drzewa decyzyjnego jest graficznym przedstawieniem określonych działań i stanów środowiska, które wskazują odpowiednie prawdopodobieństwa i wygrane dla niektórych kombinacji. Służy do oceny ryzyka związanego z projektami, gdy trzeba zainwestować środki przez znaczny okres czasu. Powodem jego używania jest posiadanie dwóch lub większej liczby kolejnych zestawów rozwiązań. I powinny wypływać z poprzednich i / lub zestawów stanów środowiska.

Na formalnej strukturze

Jakie elementy są używane do tworzenia? To jest:

1. Węzeł rozwiązania. Służy do scharakteryzowania momentu wyboru.
2. Linia reprezentująca alternatywę.
3. Węzeł zdarzeń Używane do oznaczenia pewnej losowości, która ma miejsce.
4. Linia opisująca środowisko, która jest wynikiem nieprzewidzianego zdarzenia.
5. Węzeł wyników. Służy do wskazywania sum. Jest związany z określonym stanem środowiska i decyzjami.
6. Węzeł oznaczający wynik pośredni. Konieczne jest wskazanie sytuacji, w której należy podjąć inną decyzję.

Budowa

W jaki sposób metoda drzewa decyzyjnego jest używana w praktyce? Aby sformułować różne scenariusze rozwoju, konieczne jest posiadanie wszystkich niezbędnych i wiarygodnych informacji, które uwzględniają prawdopodobieństwa i czas wystąpienia określonych zdarzeń i wyników. Początkowo gromadzone są dane. Aby to zrobić, możesz użyć następującego algorytmu:

1. Określono skład i czas trwania faz cyklu życia;
2. Przewiduje się kluczowe wydarzenia, które wpłyną na (lub mogą zmienić) dalszy rozwój;
3. Określa się czas ich wystąpienia;
4. Wszystkie możliwe rozwiązania są sformułowane jako opcje kluczowych zdarzeń;
5. Prawdopodobieństwo ich przyjęcia jest określone;
6. Szacowany koszt etapów w cenach bieżących.

Na uzyskanych danych możliwe jest zbudowanie drzewa decyzyjnego. Będzie zawierał węzły, które są uważane za kluczowe zdarzenia. W gruncie rzeczy są to punkty decyzyjne. Połączone są z oddziałami - to znaczy pewnymi pracami, które mają na celu osiągnięcie określonego rezultatu. Budowanie drzewa decyzyjnego pozwala obliczyć prawdopodobieństwo dla każdego wybranego scenariusza. Ponadto zwraca się uwagę na inne fundamentalnie ważne wskaźniki, które są niezbędne do analizy ryzyka i przyjęcia skutecznych działań w zakresie zarządzania. Należy zauważyć, że ta metoda jest zwykle używana w przypadku projektów, które mają wiele możliwych opcji. W rzeczywistości, w przeciwnym razie schemat staje się zbyt obszerny, co utrudnia obliczenie optymalnego rozwiązania i wybór niezbędnych danych. Zrozumienie sposobu tworzenia drzewa decyzyjnego już powinno się formować. Rzućmy okiem na przykłady.

Projekty inwestycyjne

Najlepszym sposobem na wyjaśnienie drzewa decyzyjnego jest przykład z życia. Dlatego lepiej zacząć od niego, a nie za pomocą abstrakcyjnej matematyki. Załóżmy, że mamy wybór spośród trzech projektów inwestycyjnych. Oznaczamy je jako IP1, IP2 i IP3. Załóżmy, że do ich realizacji konieczne jest zainwestowanie odpowiednio 200, 300 i 500 milionów rubli. Oczekiwany zysk to 100, 200 i 300 milionów rubli. Istnieje ryzyko utraty pieniędzy. Prawdopodobieństwo takiego scenariusza wynosi 10%, 5% i 20% dla każdej opcji. Co lepiej wybrać? Znalezienie czysto matematycznej odpowiedzi jest dość trudne. Ale za pomocą drzewa decyzyjnego zadanie to jest znacznie łatwiejsze. Początkowo konieczne jest utworzenie drzewa decyzyjnego projektu inwestycyjnego. Po jego zbudowaniu zaczynamy je badać za pomocą analizy odwrotnej. Musisz przejść do obrazu od prawej do lewej. Wchodząc do kręgów, musimy podać im matematyczne wartości oczekiwania płatności. W naszym przypadku wynik będzie wyglądał następująco:

1. 100 * 0,9 - 200 * 0,1 = 70;
2. 200 * 0,95 - 300 * 0,05 = 175;
3. 300 * 0,8 - 500 * 0,2 = 140.

Na podstawie obliczeń łatwo zauważyć, że IP2 jest dla nas najbardziej korzystny. A teraz zanurzmy się w matematyce i rozważmy kilka abstrakcyjnych problemów w drzewie decyzyjnym.

Najprostszy przykład

W takim przypadku będziemy mieli tylko dwie opcje - "nie" lub "tak". Lub, w języku logiki Boolowskiej, będziemy mieli 0 lub 1. Zrozumienie takiego przykładu drzewa decyzyjnego może być trudne, więc użyjemy "nie" lub "tak". Załóżmy, że zaproponowano nam pracę za 160 rubli za godzinę. Możemy powiedzieć "nie", a wtedy nic się nie zmieni. Albo mówimy "tak", a potem, po odrobinie pracy, możemy poczuć, jak w naszej kieszeni stało się cięższe o 160 rubli. Możesz nieco skomplikować model, aw przypadku umowy dodać kontynuację. Na przykład - ciężko pracować? Jeśli "tak", a następnie wypłata 300 rubli, jeśli "nie", to pozostajemy na tym samym poziomie 160.

Opracowanie strategii zachowań życiowych

Wielu może się wydawać, że przykład drzewa decyzyjnego jest używany tylko w przypadku dużych inwestycji i abstrakcyjnych badań matematycznych. Ale tak nie jest. Możesz oczywiście zapamiętać teorię. I możesz go przyjąć i wygrać. A teraz przyjrzymy się formule zaproponowanej przez Jean-Paula Getty'ego, zatytułowanej "Jak stać się bogatym". Wyraża się krótko: "Wstań wcześnie", "Pracuj ciężko", "Znajdź olej". Spójrzmy na modelowanie sekwencji decyzji:

1. Musimy wybrać pomiędzy "Wcześnie rano" i "Spać późno". To jest najprostszy wybór.
2. Musimy wybrać pomiędzy "Ciężka praca" i "Po rękawach". Jest to również najprostszy wybór.
3. W tym samym czasie wydarzenie "Found oil" może wystąpić z pewnym prawdopodobieństwem. Jego wartość zależy od kolejności naszych decyzji.

Gdybyśmy znaleźli oliwę, wzbogaciliśmy się. Nie znaleziono żadnych depozytów - oznacza to, że są tylko straty, wydatki na wyszukiwanie. A jeśli śpisz późno i pracujesz niedbale, to nie możesz nawet szukać ropy. Najbardziej preferowaną opcją jest "Wstań wcześnie" i "Pracuj ciężko".

Szukamy naszego oleju

A teraz do obliczeń. Rozważany przykład drzewa decyzyjnego jest lepiej wyjaśniony przy użyciu tabel. Załóżmy, że działamy optymalnie. Następnie nasza opcja:

Jak widać, najbardziej opłacalna opcja oferuje całkiem dobre perspektywy. Czy można w pełni wykorzystać tę tabelę, aby zobaczyć ten przykład? Tak, i nie jest tak trudne, jak może się wydawać na pierwszy rzut oka:

Ten przykład drzewa decyzyjnego pokazuje nam wyraźnie, że kluczem do sukcesu jest ciężka praca. Wielkość dnia pracy może przybliżyć nas do celu, jakim jest bogacenie się i powiększenie państwa. Chociaż oczywiście dane tutaj są dość ogólne, ale mamy nadzieję, że ogólny ciąg myśli jest zrozumiały.

Poprawiający przykład

Ktoś może się spierać - no dobrze, drzewo decyzyjne jest użyteczne. Ale rozważane warianty są zbyt przesadzone, a ich wykorzystanie w prawdziwej sytuacji jest dość problematyczne. Opinia ta ma prawo istnieć, ale tylko dla tych, którzy jej nie rozumieją. Drzewo decyzyjne może być dość złożone i bardziej elastyczne. Dlatego trochę poprawimy przykład oleju. I tym razem musimy wziąć pod uwagę zwrot. Załóżmy, że fundusze na poszukiwanie ropy naftowej są wydawane natychmiast. Jeśli znajdziemy minerał, wówczas wszystkie inwestycje, które zostały dokonane w trakcie eksploracji, natychmiast zwrócą się. Przychody pojawią się za dwa lata. Jak widać, mamy wpływy i płatności rozrzucone w całym okresie. A my musimy zebrać wszystkie kwoty do dostępnych pieniędzy. Załóżmy, że stopa dyskontowa wynosi 20%, wtedy nasza formuła dla osoby ciężko pracującej i wstawającej wcześnie będzie wyglądać następująco: (0,1 * 10 000 000) / 1,22 + 0,9 (-200 000) = 514 444. W przypadku innych wariantów działalności wartości będą wynosić: 157 222, 128 555 i 200 000 rubli. Zgadzam się, to jest bardziej jak uzasadnienie projektu! Pomimo spadku poziomu dochodów, najskuteczniejsza jest opcja ciężkiej pracy i wczesnego wstawania. To, jak spać późno, nie przyciąga. A jakie podejmowanie decyzji jest dla nas korzystne, zarówno w życiu, jak iw obliczeniach?

Rozgrzewka przykład

Oferujemy czytelników do konsolidacji ich wiedzy. Załóżmy, że mamy dokument. Produkuje produkty P1 w ilości 1 tys. Sztuk. Szef DOK uważa, że ​​rynek towarów P2 rozwija się. Przeprowadzono badania, które pozwoliły ustalić proponowane opcje rozwoju: P1mak = 1000; P1min = 5000; P2mak = 8000; P2min = 4000. Tutaj min i mak to prawdopodobieństwo popytu na określoną ilość towarów. Oznacza to, że tysiąc P1 nie jest problemem do wdrożenia. Ale 5000 może nie być w stanie zrobić. Prawdopodobieństwo popytu wynosi: C1mak = 0,7; C1min = 1-C1mak = 0,3; S2mak = 0,6; C2min = 1 - C2mak = 0,4. Na jednostkę towaru P1 osiągamy zysk w wysokości 1 jednostki monetarnej. Dla A2 liczba ta wynosi 0,9. Ale jest problem - minimalne zapotrzebowanie na oba produkty przewyższa istniejące i dostępne moce MLC. Jakie będą koszty (teraz równe K), aby podwoić je dla produkcji równoległej w równoważnej, jeśli:

1. koszty wynoszą K = 0,4 * 103 jednostek monetarnych;
2. równoważna ilość P1 = 1000 i P2 = 900;
3. maksymalne i bieżące zapotrzebowanie na P1 i P2 wynosi odpowiednio: (K1mak = 2 * 103; K1min = 1,4 * 103) i (K2mak = 1,2 * 103; K2min = 0,8 * 103).

I mając takie dane, należy ustalić, czy wskazane jest zastąpienie wytwarzanych produktów i rozwój zdolności produkcyjnych.

Rozwiązywanie problemów

Czy trudno to ustalić na własną rękę? Cóż, mała wskazówka - możesz użyć algorytmu, który został użyty w przykładzie z olejem. Dla tych, którzy nie potrafią tego opanować, zostanie napisane rozwiązanie. Początkowo ustalamy konsekwencje naszych decyzji dla produkcji jednego typu (P1 lub P2). Następnie sprawdź opcję z obiema. Aby to zrobić, odrzucamy nieracjonalne działania mające na celu rozwój zdolności produkcyjnych i wyróżniamy dane dotyczące możliwych zysków osobno w kolumnie. Bierzemy pod uwagę prawdopodobieństwo popytu i szacujemy średnią wydajność w punktach oddziałowych. Jeśli obliczymy, zobaczymy, że przy długotrwałej produkcji produktów P1, jest bardziej korzystne dla nas w rozwoju zdolności produkcyjnych i jednoczesnej produkcji niż przejście do jednego P2. Chociaż jest to minimalne oczekiwanie. A co z maksymalnym popytem? W tym przypadku musimy wybrać inny oddział, który rozważy to rozwiązanie. Aby obliczyć jego skuteczność, podsumowujemy pierwszą i drugą opcję i odejmujemy koszt podwojenia wydajności. Okazuje się, że jest to najbardziej opłacalne rozwiązanie. W rezultacie dochodzimy do wniosku, że konieczne jest rozwinięcie zdolności i zapewnienie równoczesnego uwolnienia P1 i P2.

Ustaw cele

To jest drzewo decyzyjne. Przykłady rozwiązywania problemów ryzyka pozwalają nam zrozumieć tę metodę i ją przyjąć. Oczywiście na początku mogą pojawić się pewne trudności, ale z powodzeniem rozwiązuje je praktyka. Pomocne w tym mogą być książki z matematyki, ekonometrii, cybernetyki i wielu innych dyscyplin.

Możliwość automatyzacji

Metody podejmowania decyzji mają jasną strukturę. Dlatego technologie komputerowe mogą z nimi pracować dość łatwo. Jako inny przykład, proces wydawania pożyczki w banku. W tym samym czasie dla komputera drzewo decyzyjne jest przedstawiane w postaci logicznej konstrukcji "jeśli ... to ...". Chociaż, tak na marginesie, jest on oparty na tej zasadzie również dla ludzi, ale podczas interakcji z technologią należy skoncentrować się na tym. Załóżmy, że pierwszym krokiem jest kwestia wieku. Jeśli dana osoba ma mniej niż czterdzieści lat, pytają o jego wykształcenie i płace. Więcej - czy jest dom. Odpowiedź brzmi: tak - wydajemy pożyczkę. Negatywne - zapytaj o poziom dochodu. Mniej niż 20 tysięcy rubli miesięcznie - odmawiamy. Odbywa się to szybko i skutecznie.

Wniosek

Jeśli istnieje kilka zachowań i scenariuszy, powinieneś użyć drzewa decyzyjnego, aby znaleźć najlepszą sytuację. Umożliwi to umieszczenie na papierze wszystkich dostępnych informacji i obliczeń oraz poprawi efektywność procesu decyzyjnego.