Karar teorisi

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



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




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


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=

-




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))


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

Karar teorisi

Education

Transcript of Karar teorisi