Метод дерева решений. Пример использования
Метод дерева решений является одним из популярных инструментов для принятия решений и анализа рисков. Он используется для визуализации и оценки различных возможных вариантов развития событий, учитывая их вероятности и последствия. Дерево решений помогает структурировать и анализировать сложные проблемы, предоставляя наглядное представление возможных исходов и их вероятностей.
Основные компоненты дерева решений
- Вершины (узлы):
- Корневой узел: Начальная точка, представляющая исходное решение или проблему.
- Узлы решений: Точки, в которых принимаются конкретные решения. Из узлов решений исходят ветви, представляющие возможные варианты.
- Узлы вероятностей (случайные узлы): Точки, в которых происходят случайные события с определенными вероятностями.
- Ветви: Ветви исходят из узлов решений и узлов вероятностей, представляя возможные варианты действий или исходы случайных событий.
- Листья (конечные узлы): Конечные точки дерева решений, представляющие результаты или исходы, связанные с определенными значениями (например, затраты, доходы, выигрыши или потери).
- Вероятности: Значения, ассоциированные с ветвями, представляющие вероятность наступления определенных событий.
- Ценности (стоимости): Значения, ассоциированные с листьями, представляющие последствия или результаты определенных исходов.
Этапы построения и анализа дерева решений
- Идентификация проблемы и определение решений: Определение ключевых решений и случайных событий, которые могут повлиять на исход. Определение возможных вариантов и их последовательности.
- Построение структуры дерева решений: Визуализация всех возможных вариантов и исходов в виде дерева. Определение узлов решений, узлов вероятностей и ветвей.
- Назначение вероятностей и ценностей: Присвоение вероятностей случайным узлам и значений конечным узлам. Это может включать оценку вероятностей наступления событий и расчет затрат или доходов.
- Анализ дерева решений: Проведение расчетов для определения ожидаемой стоимости каждого решения. Это включает умножение вероятностей на соответствующие значения и суммирование результатов для каждой ветви.
- Принятие решений: Выбор наилучшего решения на основе анализа, учитывая вероятность и величину потенциальных выгод или затрат.
Пример использования дерева решений
Сценарий: Компания рассматривает возможность разработки нового продукта и хочет оценить финансовые риски и потенциальные выгоды.
Шаги:
- Идентификация проблемы:
- Построение структуры дерева решений:
- Назначение вероятностей и ценностей:
- Вероятности: Высокие продажи (30%), средние продажи (50%), низкие продажи (20%).
- Ценности: Высокие продажи ($500,000 прибыли), средние продажи ($200,000 прибыли), низкие продажи ($-100,000 убытков).
- Анализ дерева решений:
- Расчет ожидаемой стоимости для каждого варианта:
- Высокие продажи: 0.30 * $500,000 = $150,000
- Средние продажи: 0.50 * $200,000 = $100,000
- Низкие продажи: 0.20 * -$100,000 = -$20,000
- Общая ожидаемая стоимость: $150,000 + $100,000 — $20,000 = $230,000
- Расчет ожидаемой стоимости для каждого варианта:
- Принятие решений:
Преимущества метода дерева решений
- Наглядность и структурированность: Дерево решений предоставляет визуальное и структурированное представление возможных вариантов и исходов.
- Учет неопределенности и рисков: Метод позволяет учитывать вероятность и последствия случайных событий, что помогает принимать более обоснованные решения.
- Гибкость: Дерево решений можно адаптировать для различных типов проблем и условий, что делает его универсальным инструментом.
Недостатки метода дерева решений
- Сложность и трудоемкость: Построение и анализ сложных деревьев решений могут требовать значительных временных и вычислительных ресурсов.
- Зависимость от точности данных: Результаты зависят от точности вероятностей и значений, что может быть сложно оценить.
- Ограничения в представлении взаимодействий: Дерево решений может не всегда адекватно представлять сложные взаимодействия между переменными и событиями.
Научное исследование
Исследование, проведенное Raiffa (1968), описывает теоретические основы и практическое применение метода дерева решений в принятии управленческих решений. Автор анализирует преимущества и ограничения метода, подчеркивая его важность для оценки рисков и оптимизации стратегий.
Источник
Raiffa, H. (1968). Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices Under Uncertainty. Addison-Wesley.
2 комментария. Оставить новый
В статье сказано, что использование технологий и оборудования, которое можно использовать для других нужд, в случае провала проекта, сокращают издержки от отказа. Что важнее при выборе оборудования и технологий: возможность сократить эти самые издержки или сокращение сроков реализации и достижение максимального эффекта? Спасибо.
В данном случае на первом этапе проведения маркетинговых исследований рынка необходимо изучить возможные смежные сферы применения изделий. Сделать расчет экономического обоснования перевооружения завода на выпуск другой продукции. Разработать дорожную карту для реализации нескольких вариантов развития, с указанием этапности, а также стоимости каждого этапа. В дорожную карту включаются ключевые события (развилки), по мере прохождения проекта через эти контрольные события принимаются управленческие решения. На этом примере сфера производства роботизированной техники довольно перспективная и будет развиваться в дальнейшем.