F.G. Filip

Curs SADCurs SAD

Analiza deciziilor(i): pregatirea pentru folosirea

instrumentelor informaticeAcad F. G. Filip

F.G. Filip

Exista numeroase produse software care transpun Exista numeroase produse software care transpun informatic metodele de rezolvarea a problemelor informatic metodele de rezolvarea a problemelor decizionale . Cateva exempledecizionale . Cateva exemple::

Frontline- SOLVER -: http://www.solver.com/ ( optimizare, simulare , analiza de risc.,

algoritmi genetici) , fost FRONTSYS Palisade – Decision Tool Suite, @Risc, Precision Tree, Neural

Tools, Evolver: http://www.palisade-europe.com/ ( arbori de decizie, analiza de risc, simulare Monte-Carlo, diagrame de influenta, retele neurale, statistica , algoritmi genetici, retele

neurale ... ) Decision Tool Pack -Decision Analysis System :

http://www.decisiontoolpak.com/ ( arbori de decizie , analiza de sensibilitate, Monte-Carlo)

Luminna-Analytica : http://www.lumina.com/ ( diagrame de influenta, arbori

de decizie, simulare Monte Carlo ) Superdecisions : http://www.superdecisions.com/ AHP free Viador : Business Intelligence http://www.viador.com/?

gclid=CNvY4Y6Lp58CFQeQzAodBngD0A

F.G. Filip

CaracteristiciCaracteristiciContin exemple de aplicatii

– Ex. “Productie “cu ajutorul produsului SOLVER http://www.solver.com/procenter.htm

Furnizeaza versiuni demo/”trial”/”academic”– Ex 1. Analytica –”Trial “ version:

http://www.lumina.com/products/free-trial/

– Ex 2. Palisade-- “Student” version: http://www.palisade.com/academic/students.asp

– Ex. 3 :Easy Decision Tree al SmartDraw –”free” version http://www.smartdraw.com/downloads/

F.G. Filip

Dar…instrumentele informatice sunt doar niste “rezolvitori” (“solvers”) ai unor probleme formulate (in general ) de om si il ajuta pe om la:

Formularea si rezolvarea modelului Analize de sensibilitate Prezentarea eleganta a rezultatelor

Dificultatea si arta decidentului /asistentului sau constau in

Fixarea obiectivelor relevante Intelegerea problemei care nu vine “ impachetata

frumos” Alegerea demersului de modelare Identificarea/proiectarea alternativelor Analizarea rezultatelor date de instrumentele TI

F.G. Filip

Obiectivul principal al prelegeriiObiectivul principal al prelegeriiPrezenta prelegere este menita sa elementele elementele de baza privind activitatile

decizionale asistate de calculator in vederea cresterii capacitatii de analiza a problmelor decizionale inainte de a apela la la produse software si pentru o folosire plenara a instrumentelor informatice)

Obiectiv secundar: Prezentarea unor metode imprumutate din Teoria jocurilor bazate pe scoruri ordinale ( ranguri)

F.G. Filip

CuprinsCuprins

A. Notiuni de baza B. Procesul decizional rationalC . Metode clasice de rezolvare

F.G. Filip

CuprinsCuprins

A. Notiuni de baza– Caracteristici– Tipuri de decizii– Sisteme de valori si obiective– Efecte si riscuri– Roluri decizionale– Analiza deciziilor

B.Procesul decizional rationalC. Metode clasice de rezolvare

F.G. Filip

Exemple Exemple ( Filip , 2002 , ( Filip , 2002 , 20052005, subcap. #1.2), subcap. #1.2)

Alegerea unui loc de munca Schimbarea locului de munca Demararea unei afaceri Ordonantarea atelerului Planificarea functionarii unui sistem cu rezervoare tampon ( rafinarii,

sisteme de apa ) Achizitionarea unui produs TI Plasarea disponibilitatilor banesti Analiza livrarilor la o firma de produse electronice Decizii de controlul poluarii mediului

F.G. Filip

Caracteristici Caracteristici ( Filip 2002, 2005, subcap . #1.2.6)( Filip 2002, 2005, subcap . #1.2.6)

Decizii sunt atat in viata personala cat si in cea profesionala Obiectivele sunt multiple si uneori conflictuale Efectul se constata in viitor si poate fi afectat de incertitudine

( Decizii bune vs decizii cu efect bun) Decidentul si executantul deciziei pot fi persoane diferite Evaluarea a cat mai multe alternative e preferabila

experimentarii lor “pe viu”

F.G. Filip

Decizia: definitia generalaDecizia: definitia generala Decizia este rezultatul unor activitati specifice

omului –desfasurate in viata profesionala si privata-care constau in acumularea si crearea de cunostinte in procesul de solutionare a unei probleme de alegere dintre mai multe alternative identificate sau proiectate in vederea efectuarii unor actiuni care implica antrenarea unor resurse personale sau ale organizatiei in scopul atingerii unei stari dorite.

OBS. Uneori prin “ decizie” se va intelege rezulataul procesului ( alternativa de actiune aleasa)

F.G. Filip

Concepte de baza Concepte de baza ( ( Filip , 2002; 2005 , subcap. #1.3 & 7.2Filip , 2002; 2005 , subcap. #1.3 & 7.2))

– Subiecte de preocupare -SP ( ex pret, calitate, timp de livrare )– Obiective : SP + sens dezirabil ( ex. pret mic, calitate inalta , timp scurt)

– Metrica, atribut : masoara satisfacerea obiectivului

– Criteriu de evaluare : CE(j), j=1,2,…, nc ( Obiectiv+ Metrica)– Alternative : A(i) , i=1,…,na– Scor, consecinta: nivelul atributului s(i,j) pt alternativa A(i) la

criteriul CE(j)– Restrictii (praguri de acceptare ): servesc la filtrarea alternativelor– Functie de utilitate unitara : v( A(i,j) ) : valoarea perceputa pt scorul s(i,j)

– Relatii intre alternativele A(i) si A(k) prin prisma criteriului CE(j) : preferinta, preferinta slaba, indiferenta , necomparabilitateA(i) P A(k) ; A(i) WP A(k) ; A(i) I A(k) ; A(i) NC A(k) Atitudine fata de risc ( aversiune, cautare , indiferenta )

F.G. Filip

Tipuri de deciziiTipuri de decizii

1.Alegerea simpla din“oferta”(de ex. locul de munca, furnizorul)

2. Alegerea unui plan de actiune(de ex.ordonantarea atelierului)

-include alegeri simple ( de ex. regula de dispecerizare in atelier)

3.Decizia complexa (de ex.planificarea lunara a combinatului-implica descompunerea in subprobleme (alegerea regimurilor

tehnologice, stabilirea ritmurilor de productie optime)

4. Decizia de tip “proces” ( de ex lansarea unui produs)

-Incepe cu perceperea unei probleme in conditii de inceritudine

-Consta in mai multe decizii secventiale si activitati cognitive care pot conduce la redefinirea problemei initiale

1.

F.G. Filip

Obiective si Sisteme de valoriObiective si Sisteme de valoriUnelUnele obiective vizeaza

maximizarea ( notatie: “▲” ) (de ex: venitul ; durata asistentei tehnice) minimizarea (notatie: “▼”) ( ex: costul, timpul de livrare, timpul de stationare intre masini

de prelucrare, durata intretinerii) plasarea intr-o vecinatate ( OBS. Prin introducerea distantei fata de valoarea optima se

poate transforma intr-o problema de minimizare ; Exemple: varsta programatorului la angajare, , momentul de livrare, ritmurile de fabricatie ale instalatiilor din combinat)

Valorile dorite ( tintele) pot fi Cuantificabile cardinale sau ordinale-ranguri Calitative : “munca intensa”, “firma cu buna reputatie”

Obiectivele relevante depind de: Sistemul de valori Orizontul decizional si nivelul de autoritate

F.G. Filip

Tema !! Tema !!

Sa se prezinte la urmatorul curs formulari textuale de probleme decizionale reale/imaginate– Se vor indica

Tipul problemei Subiectele de preocupare , obiectivele, alternativele

– Prezentari ppt– Individuale– max 10 minute /problema)– !!!

F.G. Filip

Efecte si riscuriEfecte si riscuriEfectul aplicarii deciziei e influentat de:

Evolutia imprevizibila a contextului( evenimente incerte) Modul de executie a deciziei

Calitatea deciziei nu trebuie judecata numai dupa rezultat ci ea depinde de

– Abundenta alternativelor (identificate sau proiectate)

– Adecvanta rationamentelor , ambele considerate in momentul deciziei

– Scopul analizei deciziilor=cresterea sansei pentru un efect bun prin furnizarea de metode de

sistematizare a datelor si rezolvarea a modelelor

F.G. Filip

Roluri decizionaleRoluri decizionale Initiatorii-ii imputernicesc pe decidenti ca sa rezolve

problema si determina inceperea procesului decizional Promotorii-sustin activitatile de elaborare, adoptare si

executie a deciziei Asistentii decizionali -stapanesc metode si

tehnici si ajuta la elaborarea deciziei Responsabilii-adopta decizia si dau socoteala pt

ea Realizatorii-executa decizia “Beneficiarii”-sunt afectati de executia deciziei Opozantii (rau si /sau bine intentionati) se opun pe fata sau pe

ascuns

F.G. Filip

Analiza deciziilor Analiza deciziilor [Keeney si Raifa, 1976][Keeney si Raifa, 1976]

“O abordare prescriptivaconceputa pentru persoane

– dotate cu o inteligenta “normala” ( nu pt genii!!),– care doresc sa gandeasca profund si sistematic– atunci cand abordeaza probleme reale si importante”

F.G. Filip

Metode si tehnici de asistare a Metode si tehnici de asistare a deciziilor(I)deciziilor(I) Specifice:

– Centrate pe judecata umana (tehnici de creativitate ( Filip ,2002, 05 # 3.2): Grupul nominal ( Ex: http://asq.org/learn-about-quality/idea-creation-tools/overview/nominal-

group.html ) Brainstorming, Ex: http://www.mindtools.com/brainstm.html ( cu prezentare vocala)

– 25 de tehnici de Brainstorming : http://celestinechua.com/blog/25-brainstorming-techniques /– Brainstorming Centre: http://asq.org/learn-about-quality/idea-creation-tools/overview/nominal-group.html

Avocatul diavolului, Philips 66, Analiza Delphi, Elaborarea de scenarii,

– Grafo-analitice : diagrame de influenta, arbori de decizie (Filip 2005,# 3.3)

Exemplu produsul ANALYTICA al firmei Lumina : http://www.lumina.com/technology/influence-diagrams/

– Analiza datelor si a documentelor : Depozite de date, OLAP , data mining, Business intelligence ( Filip 2005, # 4),Ex;

– Analiza deciziilor multiatribut si multicriteriale: Functii de sinteza ( MADM), AHP, ELECTRE, metode cu scoruri ordinale( Filip, 2005, # 6, 7 )

F.G. Filip

Teme de referate !!Teme de referate !!

1.Sa se studieze literatura si sa se prezinte la urmatorul curs, in fata tuturor colegilor, referate individuale privind tehnicile

Avocatul diavolului, Philips 66, Analiza Delphi, Elaborarea de scenarii

2. Sa se studieze si sa se prezinte la urmatorul curs un referat privind modelarea unei probleme decizionale cu ajutorul diagramei de influenta si arborelui decizional

F.G. Filip

Metode si tehnici de asistare a Metode si tehnici de asistare a deciziilor (II) deciziilor (II)

Imprumutate– Cercetarea operationala –optimizari : P L ( programare liniara),

PNL (neliniara); teoria jocurilor , analiza de risc…– Simularea si Foile de calcul(spreadsheet) ( Filip, 2005, Cap # 5)– Metode bazate pe inteligenta artificiala : sisteme expert, fuzzy,

algoritmi genetici, retele neurale ,agenti inteligenti , Knowledge Management (Filip , 05,# 8)

=========================================

Sistemele suport pt decizii ( SSD) integreaza produsele TI care sustin metodele impreuna cu alte instrumente de TI de uz general

F.G. Filip

Tema !!Tema !!

Sa se prezinte la urmatorul curs un referat de sinteza privind folosirea foilor electronice de calcul tabelar in asistarea deciziilor – Max 15 minute– Prezentare ppt

F.G. Filip

Intrebari ??Intrebari ??

Pe locPrin corespondenta

– Adresa: ffilip@acad.ro– Subj. “Curs SAD 2011”– Raspuns [in mod normal] in max 24 de ore

?

F.G. Filip

Multumesc pentru

atentie !

F. G. Filipffilip@acad.ro

F.G. Filip

Cuprins A. Notiuni de baza B. Procesul decizional rational

– Modelul procesual al lui Herbert Simon– Informarea ( “Intelligence” )

Stabilirea sistemului de valori si obiective: ( Lista subiectelor de interes, Obiectivele relevante, Obiectivele fundamentale si ajutatoare )

Culegerea datelor si detectarea problemei decizionale ( Tipuri de

informatii,Incertitudinea )– Proiectarea modelelor si alternativelor ( “ Design”)

Modelarea problemei (Adoptarea demersului, Scara de masura, Criterii de evaluare )

Setul de alternative

C. Metode clasice

F.G. Filip

Modelul procesual (H. Simon, 1960): EtapeModelul procesual (H. Simon, 1960): Etape( F 2007, # 2.4.1.( F 2007, # 2.4.1.&Filip 2005, # 2.2

“Intelligence”-Informare– Stabilirea obiectivelor– Culegerea datelor si Identificarea situatiei– Clasificarea problemei

• == Problema decizionala “Design”-Proiectare modele si alternative

– Alegerea abordarii– Construirea modelelor– Identificarea/proiectarea alternativelor

• ==>Modele si alternative “Choice”-Alegere

– Experimentarea modelului ( rezolvarea, interpretarea rezultatelor, modificarea parametrilor)

– Alegerea– Analiza de sensibilitate

• ==> Solutia ( decizia)== Lansare in executie– Evaluarea efectelor

F.G. Filip

Informarea (“ Intelligence”)Informarea (“ Intelligence”)

Abordari posibile– A1:Mai intai adunarea datelor pentru identificarea

problemei ( sprijinita de tehnici de Business Intelligence-BI) Corespunde unei abordari reactive ( situatie decizionala

“fortata” ) Evita rezolvarea problemelor “surogat” sau false in locul

abordarii cauzelor reale

– A2: Mai intai stabilirea/actualizarea setului de subiecte de preocupare si interes si a obiectivelor

Corespunde abordarii proactive ( situatie “ nefortata”) Recomandabila in contextul schimbarilor rapide

si continue din ziua de azi

F.G. Filip

Stabilirea obiectivelorStabilirea obiectivelor ( Filip, 2005, subcap. 2.2.2.1)( Filip, 2005, subcap. 2.2.2.1)

Lista subiectelor de interes ;Observatii Lista poate depinde de caracteristicile rolului / individului

– OBS. Obiectivele personale =metaobiective care se manifesta inconstient/” pe ascuns” chiar in deciziile profesionale

Obiectivele relevante – Mai putine decat numarul subiectelor de interes

– Sunt alese in functie de : nivelul de autoritate si fezabilitatea lor Metafore : Subiectul de interes= calea de miscare; Tinta=destinatia; Obiectivul:=

substitut pt tinta cand aceea nu poate fi atinsa cu exactitate

Sunt determinate de– Multimea de aspiratii ale individului/menirea organizatiei

– Neajunsurile starii actuale

– Evolutiile colegilor/miscarile concurentei

F.G. Filip

Obiective fundamentale si ajutatoareObiective fundamentale si ajutatoareObiectivele fundamentale-ObF

Sunt importante in sine si Servesc la alegerea criteriilor de evaluare Constituie un referential pt detectarea situatii lor decizionale “ fortate” Pot fi descompuse in subobiective

– Obiective ajutatoare ( “ means objectives”)-ObA Le substituie pe ObjF atunci cand gradul de indeplinire a acestora e greu de masurat /estimat ( Ex

Angajarea unui programator adecvat=>referinte cat mai favorabile, cursuri absolvite, cat mai noi , testul practic …)

Testul WITI ( “ Why Is This Important ?” ) R1: “ Pt ca el conteaza in alegerea alternativei “ => ( ObF) R2: “Pt ca el ajuta la realizarea obiectivului ObF x”=> (ObA) R3:“De curiozitate. Alegerea nu depinde de el”=>Ob nerelevant

F.G. Filip

Exemplu: planificarea productiei unui combinatExemplu: planificarea productiei unui combinat

Evolutia optima

a stocurilor

Livrarea la timp

a produselor

Functionarea instalatiilor

la parametrii nominali

Minimizarea volum

deseuri deversate

Apropierea de ritmurile

de productie nominale

Minimizarea

variatiilor

Urmarirea traiectoriilor

dorite pt stocuri

Respectarea plan

de reparatii

Functionarea optimaObF

ObA

F.G. Filip

Culegerea datelor Culegerea datelor ( Filip ,#2005, Subcap. 2.2.2.2( Filip ,#2005, Subcap. 2.2.2.2))

Clasificare dupa Sursa: interna ( salariati, senzori in instalatii ), extena (admin

financiara, materiale publice: internet , ziare …) Continut : economice, juridice, tehnologice, ref. concurenti Natura: cantitativa , calitativa, oficiala, neoficiala (zvonuri) Frecventa de obtinere: continua in timp real, zilnica, lunara Modul de aparitie: spontan, la cerere, initiativa unor terti

(consultanti, administratia publica) Gradul de detaliu : amanuntita, rezumata

OBS. Diversitatea surselor si a continutului depinde de nivelul ierarhic in organizatie

F.G. Filip

IncertitudineaIncertitudineaTipuri de probleme prin prisma calitatii datelor

Deterministe : o altenativa de actiune are o consecinta unica Stohastice : o actiune poate avea mai multe consecinte si

probabilitati cunoscute In conditii de nedeterminare: Nu se poate spune nimic despre

consecintele unei actiuni ( nici macar despre numarul lor); Se incearca estimari subiective pt rezolvari de tip “ try and error”

Sursele incertitudinii Lipsa informatiilor despre factorii externi Estimarea eronata a consecintelor Incapacitatea de a exprima satisfacator probabilitatile

consecintelor

F.G. Filip

Modelarea problemei Modelarea problemei ( ( Filip 2005, # 2.2.3.1Filip 2005, # 2.2.3.1))Adoptarea demersului

– Abordari principale( H. Simon) Logica din pdv economic ( modelul “Econo-logic”)=>

optimizare ( mono /multi criteriala) Rationalitatea limitata (“ bounded rationality”)=>alegerea

primei solutii care satisface “pragul de aspiratii” Favoritul implicit ( cel dorit de comanditar)

– Alte abordari posibile Eliminarea prin aspecte ( a lui Tversky) a alternativelor care nu

satisfac criteriile in ordinea descrescatoare a importantei Incrementala ( “ mudling through”) bazata pe comparatii Scanarea mixta ( a lui Etzioni) bazata pe crestera gradului de

detaliu pe masura ce raman mai putine alternative

F.G. Filip

Criterii de evaluare (i)Criterii de evaluare (i)Criteriul de evaluare , CE(j) (j=1,2,…, nc)

serveste la aprecierea “ meritului” alternativelor , A(i) ( i=1,…,naT) pentru

Filtrarea celor care nu indeplinesc restrictiile ( limite maxime/minime ) . OBS. Nu la toate criteriile se asociaza restrictii pt. filtrare

Ordonarea alternativelor A(i) ( i=1,…, na) “ ramase in cursa”

– unde: nc = nr de criterii naT = nr. total de alternative na = nr de alternative ramase de ordonat ( na < naT )

F.G. Filip

Criterii de evaluare (II)Criterii de evaluare (II)Cerinte pentru alegerea criteriilor (Keeney& Raiffa)

1. Completitudinea Trebuie sa acopere toate aspectele care ar putea influenta alegerea Testul de importanta: evaluarea efectului asupra schimbarii alegerii produs de

variatiile posibile pt un criteriu candidat -> includere/neincludere

2. Neredundanta Un anumit aspect e considerat doar intr-un criteriu

3. Decompozabilitatea Criteriile generale/vagi pot fi descompuse in criterii simple si independente

4. Operabilitatea Exprimarea criteriilor pe intelesul tuturor nu numai al specialistilor

5. Minimalitatea Nr recomandat= 7. Restul in rezerva pt rezolvarea eventualelor balotaje

F.G. Filip

Atribute ( consecinte) si metriciAtribute ( consecinte) si metrici Atributelor/Consecintelor ( din pdv al Criteriilor de evaluare CE) la aplicarea

alternativlor li se atribuie valori numerice lingvistice ( de ex “ bun”, mare, jos…”,cardinale ( valori numerice), sau ordinale ( de ex. “ locul I, locul II…”)

Scari de masura ( metrici ) pentru determinarea scorului s(i ,j ) (= valoarea numerica masurata/estimata a atributului)

Naturala :Exprimata un unitati de masura neambigue , intelese de toti ( pret [RON], profit[%], timp de livrare [ zile ],…) Construita: Estimari exprimate in note [1-5] ;0-100]pentru atribute

calitative ( caracterul muncii, reputatia firmei …) Directa : masoara in mod explicit satisfacerea obiectivului Inlocuitor ( proxy) ; aproximeaza gradul de satisfacere al obiectibelor

asociate ( de ex, nr de clienti si cel de reclamatii pot indica “reputatia firmei” )

F.G. Filip

Functii de valoareFunctii de valoareObservatie preliminara :

Scorurile ( nivelurile atributelor / consecintele) pt diferite criterii sunt exprimate in unitati de masura diferite (RON, zile, note) si au plaje de variatie diferite=>nu permit comparatii

Solutie : functiile de valoare/utilitate scalare , v( s(i,j ) ) Exprima perceptia de valoare a decidentului fata de un scor Variaza toate intre aceleasi limite ( de ex [0-1] , [0-100]) Scalarea = o forma particulara cu val [0,1] , dar fara semnificatie fizica

v(i,j)=r( i ,j)=(s(i,j)– sm(j))/ (sM(j)—sm(j) ) pt criterii de maxim

v(i,j)=r( i ,j)=(sM(j)– s(i, j))/ (sM(j)—sm(j)) pt criterii de minim

Unde: sM(j) = val. max permisa pt CE(j) ( cea mai preferata daca CE ▲ si cea mai putin preferata daca CE ▼); sm(j)= val min. permisa

,

F.G. Filip

Exemplu : alegerea furnizorului de Exemplu : alegerea furnizorului de echipamente (echipamente ( Filip, 2005, #1.2.5.1) Filip, 2005, #1.2.5.1)

Dl. X a ajuns sef de intreprindere. Doreste sa achizitioneze un echipament nou pt. a moderniza firma. A lansat o cerere de oferta si a primit cateva propuneri. Pe baza experientei ar vrea un produs de firma cu renume cat mai inalt (▲ , scor construit , cu note). Inginerul sef , beneficiarul investitiei , spune ca timpul de livrare cat mai scurt (▼, natural, direct exprimat in saptamani ) ar trebui sa primeze, in timp ce contabilul sef da prioritate pretului cel mai scazut ( ▼, natural, direct , exprimat in mii RON). E democratie si , desi Dl X e sef , a decis ca parerea fiecaruia dintre cei trei sa aiba pondere egala

F.G. Filip

Functii de valoare unitare (I)Functii de valoare unitare (I) Valoarea perceputa a notei pt reputatia firmei Valoarea perceputa a notei pt reputatia firmei

Valori normalizate v( s1)=r(s1)

Functii neliniare v(s1)

1 5s1

1

0,5

0.75

S1 =reputatia firmei exprimata in note[1,5]51

0,91

3

0.75

s1

F.G. Filip

Functii de valoare unitare (II)Functii de valoare unitare (II) Valoarea perceputa a termenului de livrarare Valoarea perceputa a termenului de livrarare

Valori normalizate Functii neliniare v(s2)

1 2 3 4 1 2 3 4

1

r(s2)

0

0 s(i,2) s(i,2)

1

s(i,2): termenul de livrare [saptamaini ]

F.G. Filip

Functii de valoare unitare (III)Functii de valoare unitare (III)Valoarea perceputa a pretului produsuluiValoarea perceputa a pretului produsului

Valori normalizate Functii neliniare

50 100100 50

0

r(s 3)

1

0

v(s 3)

s(I, 3) s(I, 3) 60 80

s3= Pretul produsului [mii RON]

F.G. Filip

Relatii de preferinta si dominantaRelatii de preferinta si dominanta

Preferinta: Fie alternativele A(i) si A(k)A(i) P A(k) v(i)=v(A(i))> v(k)=v( A(k)) ;Preferinta slaba ( “ weak preference”): A(i) WP A(k) v(A(i)) ≥ v(A(k)) ; Indiferenta:A(i) I A(k ) v(A(i))= v(A(k)) Unde:v(i)=o functie agregata sau un vector de functii scalare de valoare

v(i)=[v (i,1),…,v(i,nc)]’

Daca o alternativa are toate functiile scalare de valoare mai proaste decat toate celelalte se spune ca e dominata si se elimina

F.G. Filip

Stabilirea alternativelor Stabilirea alternativelor (Filip, 2005, # 2.2.3.2)(Filip, 2005, # 2.2.3.2)

-Considerente generale: Inventarierea alternativelor

– e o activitate decizionala distincta

– conditioneaza calitatea solutiei; cele mai sofisticate metode si instrumente TI nu ajuta cand setul de alternative e necorespunzator

Consultantii pot recomanda acele alternative pe care au interes sa le promoveze si nu pe cele care ar rezolva situatia de decizie ( ex. promovarea unor instrumente TI pe care le cunosc sau... )

– Abordari:– Inventarierea pasiva cand se ofera un set de altenative ( ex. alegerea unui

programator dintre candidatii prezentati

– Identificarea activa sau generarea alternativelor plecand de la obiective => “ campul decizional “ poate fi infinit

F.G. Filip

Stabilirea alternativelor (II)Stabilirea alternativelor (II)

Observatii Fiecare alternativa are o identitate proprie chiar daca poate fi o

parte din alta mai complexa Marimea setului de alternative e in functie de : costul si timpul

necesare pt obtinere, miza problemei, sursele disponibile Setul de alternative poate avea caracter dinamic putand fi

extins sau redus pe masura ce analiza avanseaza. ( alternativele dominate se exclud de la inceput)

Pt identificarea activa si generarea de alternative sunt bune tehnicile bazate pe creativitate (Grupul nominal, Brainstorming , Delphi) vezi descrierea (Filip, 2005, cap. 3)

F.G. Filip

Tabela consecintelor si tabela de decizieTabela consecintelor si tabela de decizie( cazul determinist)( cazul determinist)

CE(1)▲ w(1)

… CE(nc)▼ w(nc)

A(1) s (1,1)* , v(1,1)** ….. s (1, nc)* , v(1,nc)**

…

A( na) s (na, 1)* , v(na, 1)** s(na, nc)*, v(na, nc)^^

Legenda: A(i)=alternativa cu nr i; CE(j) =criteriul de evaluare j; s (i,j =scorul/consecinta lui A(i) prin prisma lui CE(j); v(i,j)= valoarea scorului s(i.j) perceputa de decident; w(j)=ponderea lui CE(j) (∑w(j)=1) ; ▼= minimizare; ▲ = maximizare; * = in tabela consecintelor; ** = in tabela de decizie

F.G. Filip

Tabela consecintelor Tabela decizionalaTabela consecintelor Tabela decizionalas(i,j) CE1 ▲

(Renumein note[1,5])

CE2 ▼( Termenlivrare in luni)

CE3 ▼( pret in mii RON)

A(1) 5 1 100

A(2) 4 2 50

A(3) 2 4 60

A( 4) 1 3 80

r(i,j) CE1▲[0.1]∆(j)=4

CE2▼[0,1]∆(j)=3

CE3▼[0,1]∆(j)=50

A(1) 1 1 0

A(2) 0.75 0.66 1

A(3) 0,25 0 0,8

A(4) 0 0.33 0,4

In Tabela decizionalar( i ,j)=(s(i,j)– sm(j))/ ∆(j) pt criterii de maxim

r( i ,j)=(sM(j)– s(i, j))/ ∆(j) pt criterii de minim

∆(j)=(sM(j)—sm(j)

EXEMPLU Alegerea furnizorului in functie de 1) reputatie, 2) termen de livrare , 3 )pret

F.G. Filip

CuprinsCuprins

A. Notiuni de baza B. Procesul decizional rationalC . Metode clasice de rezolvare

– Metode de rezolvare din teoria jocurilor– Metode basate pe scoruri ordinale

F.G. Filip

Rezolvare cu metode din teoriaRezolvare cu metode din teoria jocurilor(i)jocurilor(i) 1.Metoda pesimista Wald(proiectarea in “worst case design”)

i) Pt fiecare alternativa se calculeaza in tabela de decizie valoarea cea mai mica

rm(i)=min∕ j ( r(i, j) ; i=1, …, na => { 0; 0,66; 0; 0 }

ii). Se alege cea mai mare dintre valorile minime

ropt= max∕i (rm(i)) ======== 0,6== A(2)

F.G. Filip

Rezolvare cu metode din teoria jocurilor (iiRezolvare cu metode din teoria jocurilor (ii))(Filip,2002,05,#7.4.1)(Filip,2002,05,#7.4.1)

2. Metoda optimista a lui Hurwicz i).Pt fiecare alternativa se calculeaza in tabela de decizie valoarea cea mai mare

rM(i) = max↓ j ( r(i, j) ; i=1, …, na ii). Se alege cea mai mica dintre valorile maxime

Ropt = min∕i (rM(i))

3. Metoda regretului maxim a lui Savage (Vezi Filip, 2005, subcap 7.4.1 ! )

F.G. Filip

Tema !!Tema !!

Tema : de studiat si prezentat referate individuale privind metodele – Hurwicz – Savage! !

F.G. Filip

Metode bazate pe scoruri ordinale(ranguri)Metode bazate pe scoruri ordinale(ranguri)( Filip, 2005,subcap. 7.4.2)( Filip, 2005,subcap. 7.4.2)

Metoda Borda ( forma cea mai simpla), i) Din Tabela consecintelor se formeaza Matricea rangurilor

rg ( i,j ) =1,2,3,… alternativelor In ordinea descrscatoare a scorurilor pt. CE de maximizare In ordinea crescatoare a scorurlior pt CE de minimicare

ii) Se aloca puncte rangurilor p( i,j) =( na+1)- rg(i, j) ; j=1,…,nc; i=1,..,na iii) Se calculeaza punctajul total pt fiecare alternativa P(i)= ∑p( i,,j) ; i=1,…,na iv) Se alege alternativa cu punctajul cel mai mare

F.G. Filips(ij) CE1▲ CE2▼ CE3 ▼

A(1) 5 1 100

A(2) 4 2 50

A(3) 2 4 60

A(4) 1 3 80

rg(ij) CE1 CE2 CE3

A(1) 1 1 4

A(2) 2 2 1

A(3) 3 4 2

A(4) 4 3 3

p(ij) CE1 CE2 CE3 P=∑p(ij) Locul

A(1) 4 4 1 9 I I

A(2) 3 3 4 10 I

A(3) 2 1 3 6 III

A(4) 1 2 2 5 IV

Tabela

Consecintelor

Matricea

Rangurilor

Tabela

Punctelor

F.G. Filip

Metode bazate pe ranguriMetode bazate pe ranguriObservatii la Metoda Borda

Desi pleaca de la scoruri ordinale ajunge la punctaje cu valori cardinale

Exista mai multe variante de calcul al punctajului . Rezultatul e sensibil la formula de calcul( Vezi Filip, 2005, 7.4.2 )

Metoda e inca mult folosita desi sufera din cauza “concurentilor falsi” ( desi nu vor sa concureze cu adevarat pot ”strica “ Matricea rangurilor

Metoda Condorcet bazata pe comparatii pe perechi . De studiat (Vezi Filip, 2005, 7.4.2 ) !!

F.G. Filip

Metode de rezolvare pentru Metode de rezolvare pentru exempleexemple ( Filip , 2002 , ( Filip , 2002 , 20062006, subcap. #1.2), subcap. #1.2)

– Schimbarea locului de munca => MADM cu functii de sinteza ( functia aditiva-ponderata) si arbori de decizie

– Demararea unei afaceri=> Diagrame de influenta + arbori de decizie– Ordonantarea atelierului=> Optimizare prin simulare– Planificarea functionarii unui sistem cu rezervoare tampon

( rafinarii, sisteme de apa )=> optimizare [multicriteriala]– Achizitionarea unui chipament=> Teoria jocurilor si Metode cu

scoruri cardinale ( Metoda Borda)– Plasarea disponibilitatilor banesti=>Sistem expert– Analiza livrarilor la o firma de prod. electronice=> Magazii de date– Decizii de controlul poluarii mediului=> OLAP si analiza de risc

F.G. Filip

Si acum, la explorarea instrumentelor TI !Si acum, la explorarea instrumentelor TI !

Frontline- SOLVER -: http://www.solver.com/ ( optimizare, simulare , analiza de risc., algoritmi

genetici) , fost FRONTSYS Palisade – Decision Tool Suite, @Risc, Precision Tree, Neural Tools,

Evolver: http://www.palisade-europe.com/ ( arbori de decizie, analiza de risc, simulare Monte-

Carlo, diagrame de influenta, retele neurale, statistica , algoritmi genetici, retele neurale ... ) Decision Tool Pack -Decision Analysis System :

http://www.decisiontoolpak.com/ ( arbori de decizie , analiza de sensibilitate, Monte-Carlo)

Luminna-Analytica : http://www.lumina.com/ ( diagrame de influenta, arbori de

decizie ) Superdecisions : http://www.superdecisions.com/ AHP free VIADOR : Business Intelligence http://www.viador.com/?

gclid=CNvY4Y6Lp58CFQeQzAodBngD0A

F.G. Filip

Intrebari ??Intrebari ??

Pe loc Prin corespondenta

– Adresa: ffilip@acad.ro– Subj. “Curs SAD 2011”– Raspuns [in mod normal] in max 24 de ore

F.G. Filip

Multumesc pentru

atentie !

F. G. Filipffilip@acad.ro