Функции решения: Функции управленческих решений

Функции управленческих решений в менеджменте

Онлайн калькуляторы

На нашем сайте собрано более 100 бесплатных онлайн калькуляторов по математике, геометрии и физике.

Справочник

Основные формулы, таблицы и теоремы для учащихся. Все что нужно, чтобы сделать домашнее задание!

Заказать решение

Не можете решить контрольную?!
Мы поможем! Более 20 000 авторов выполнят вашу работу от 100 руб!

Главная Справочник Менеджмент Функции управленческих решений

Понятие управленческого решения

Прежде, чем рассматривать функции управленческих решений, необходимо дать понятие самого управленческого решения.

Управленческое решение призвано разрешить проблемную ситуацию, которая имеет отношение к текущему или будущему состоянию объекта. Как процесс управленческое решение включает в себя:

1. Поиск информации,
2. Идентификация и анализ задач,
3. Исследование и прогнозирование состояние управленческого объекта,
4. Установка (переоценка) целей управления,
5. Разработка мероприятий,
6. Контроль.

Значение и особенности управленческих решений

Первоосновой деятельности в процессе разработки управленческого решения являются постоянно появляющиеся на практике управления проблемные ситуации. Проблемная ситуация представляет собой разрыв между желаемым и фактическим состояниями компании, который существует или ожидается в перспективе. Признание наличия проблемы не всегда может быть движущим мотивом для ее первостепенного решения. В любой компании может существовать множество проблем различной степени сложности и важности.

Управленческие решения оперативного и тактического характера должны быть направлены на решение текущих проблем рассогласованности требуемой функциональности системы и ее фактического функционирования и достижения целей отдельных функций, которые подчиняются общей функции организации, сконцентрированной на достижении целей организации в качестве целевой системы.

Управленческие решения стратегического характера направлены на решение стратегических проблем или достижение стратегических целей. Стратегическая цель представляет собой не существующее, а желаемое в перспективе состояние компании.

Объектом принятия решений считается вся деятельность организации, вне зависимости от ее формы собственности. В первую очередь к объектам принятия решений можно отнести следующие виды деятельности:

1. управление персоналом и бухгалтерская деятельность;
2. выработка тактических и оперативных планов;
3. внедрение инновация и достижений научно-технического прогресса;
4. организация производственного процесса;
5. рекламная и маркетинговая деятельность;
6. совершенствование организационной культуры;
7. финансовое и экономическое развитие;
8. стратегическое планирование и прогнозирование.

Функции управленческого решения

Эффективность любого управленческого решения в большей степени зависит от выполнения и соотношения функций. Функции управленческих решений играют роль как в ходе их подготовки, так и на этапе внедрения, поэтому управленческие решения являются реальным инструментом достижения определенных компанией целей.

Функции управленческих решений традиционно подразделяются на три основополагающие функции:

1. Направляющая функция, в соответствии с которой управленческие решения принимаются исходя из стратегии предприятия,
2. Координирующая (организующая) функция, по которой происходит согласование действия исполнителей,
3. Мотивирующая функция, включающая в себя систему мер стимулирования разработчиков управленческих решений.

Рассмотрим более подробно перечисленные функции управленческих решений.

Направляющая функция управленческих решений состоит в том, что решения должны приниматься исходя из долговременной стратегии предприятия. Стратегия предприятия включает в себя целеполагание, подбор и обоснование планов, а также крупномасштабных структурных изменений.

Организующая (координирующая) функция управленческого решения состоит в определении согласования действий исполнители, элементов и компонентов управляемой системы в процессе осуществления необходимых целей в запланированный срок и определенного качества.

Мотивирующая функция управленческого решения заключается в согласовании интересов каждого сотрудника компании и в объединении их в общий компонент или направление, которое необходимо для достижения стратегических целей организации. Эта функция исполняется посредством системы различных организационных мер, экономических стимулов, в том числе соответствующих психологических оценок.

Примеры решения задач

Понравился сайт? Расскажи друзьям!

Активационные функции нейросетей для решения задач прогнозирования энергетических нагрузок / Хабр

Научная группа из Московского Энергетического Института провела исследование о наиболее распространённых методах и способах применения нейросетевого программного обеспечения в области прогнозирования нагрузок нагрузок на энерговырабатывающие объекты.

Первые работы по методам прогнозирования нагрузок энергетических систем появились на рубеже в четрвой четверти ХХ‑го века. Основной недостаток регрессионных моделей и моделей на основе временных рядов, в основе которых лежат статистические методы, состоит в небольшой степени детализации прогнозируемых энергосистем.

С развитием вычислительных мощностей компьютерной техники в решении задач прогнозирования энергетических нагрузок стали применяться модели на основе искусственных нейронных сетей (ИНС). Сначала это были экспертные системы с использованием нечетких множеств, так называемые Fuzzy Expert Systems. Последующее развитие привело к появлению гибридных систем (экспертная система и нейронная сеть) и нейронные сети с нечеткой логикой — Fuzzy Neural Networks (FNN).

Подобные подходы являются перспективными, что обусловлено возможностью построения модели объекта без подробного его описания при одновременной достаточной адекватности модели. Анализ также позволяет выявить факторы, наиболее влияющие на энергопотребление объекта, получить их весовое участие в процессе энергопотребления и рассчитать вероятностные характеристики, соответствующие различным явлениям.

Почему применение нейронных сетей лучше классических методов?

Существующие аналитические и статистические методы (в т.ч. метод нечеткого множества) в данном случае являются менее эффективными, т.к. с их помощью не всегда возможно описать накопленный массив нецифровой статистической информации. Эволюционный метод, основанный методе фильтра Винера, методе искусственных нейронных сетей, генетическом алгоритме и т. д., обладает преимуществом самостоятельного поиска оптимального решения, где в качестве критерия оптимальности используется минимизация ошибки прогнозирования. Ещё одно преимущество ИНС состоит в отказе от допущения распределения флуктуаций характеристик энергосистем по нормальному распределению случайного процесса. Существенным преимуществом является возможность создания набора решений в виде подсистем, полученных с применением тензорно‑топологического метода Г. Крона. Решения, найденные для отдельных подсистем, могут сохраняться и затем использоваться для определения решений более сложных ЭСиК, содержащих эти подсистемы, соединенные самым разнообразным образом.

Множество решений, например, при наличии двух свободных параметров, может быть представлено в виде выпуклого многогранника в трёхмерном пространстве. Процесс решения задачи будет выглядеть как последовательный переход от одной вершины многогранника к другой, получаемое на каждом шаге значение целевой функции будет приближаться к оптимальному.

Графическое представление решения оптимизационной задачи

При этом принимаются допущения:

• математические модели отдельных установок и вводимые ограничения всегда линейны;

• все переменные неотрицательны;

• изменения по шкале времени характеристик установок, связанные с запуском, остановкой и переходными режимами, не учитываются, т.к. переходные режимы занимают малую долю от времени работы установок;

• малые изменения характеристик установок в результате изменения режима их работы не учитываются, т.к. влияние этих изменений на общую эффективность работы системы полагается незначительным.

А по сути вопроса что?

Наибольшее применение для оперативного и краткосрочного прогнозирования нагрузок получили искусственные нейронные сети. Под искусственной нейронной сетью понимается совокупность нейронных элементов и связей между ними. ИНС состоит из формальных нейронов, выполняющих нелинейное преобразование произведений входных сигналов на коэффициенты веса, просуммированных по всем сигналам:

где X – вектор входного сигнала, W – вектор весов; F – оператор нелинейного преобразования.

Аппарат ИНС не накладывает никаких требований на процедуру прогнозирования, но предполагает экспертное задание параметров объекта. Важно, чтобы параметры сети не опирались на одни те же исходные факторы, т.к. это приводит к переобучению сети. Кроме того, при изменении поведения потребления нагрузки, наступлении разладки, ошибка прогнозирования нейронной сети, обученной на предыдущих данных временного ряда, значительно возрастает и зачастую превышает допустимые значения.

Для прогнозирования энергопотребления объектов среднего и крупного масштаба целесообразным для прогнозирования ТЭР является использование многослойных ИНС на основании сетей Элмана; с прямым или каскадным распределением, с задержкой по времени и пр. Для эмуляции ИНС на обычном компьютере используются программы‑имитаторы — нейропакеты, например, NeuroPro. Обучение нейронной сети в программе NeuroPro производится по принципу двойственного функционирования с применением одного из следующих методов оптимизации: градиентного спуска; модифицированного ParTan‑метода; метода сопряжённых градиентов.

Считается, что для решения большинства задач в различных отраслях науки и техники достаточно использование двухслойной персептронной сети с одним скрытым слоем и сигмоидальной функцией активации. Однако, ИНС c прямым распределением при рении задач прогнозирования ТЭР присуще четыре минимума по критерию погрешности наблюдающейся при численности нейронов, равной при 25, 35, 45, 55 и 75 единиц. Ограниченность однослойных нейронных сетей, связанная с линейной неразделимостью обучающих данных. Поэтому наиболее распространённым типом ИНС является персептронная многослойная сеть, состоящая из нескольких последовательно соединённых слоёв нейронов с реализацией векторной функции нескольких переменных.

Для оценки оптимального числа нейронов в скрытых слоях персептрона может применяться формула, являющаяся следствием теорем Арнольда — Колмогорова — Хехт‑Нильсена:

где N_y – размерность выходного сигнала; Q– число элементов обучающей выборки; N_w – необходимое число синаптических весов; N_x – размерность входного сигнала.

Формальный нейрон, отражающий основные свойства биологического нейрона — это элементарный преобразовательный элемент, имеющий множество входов, на которые поступают сигналы, сумматорная функция, блок преобразования сигнала с помощью передаточной функции (или функции активации) и один выход y. Каждому входу приписан свой «вес» и параметр смещения.

Модель формального нейрона

Функционирует нейрон в два такта. На первом этапе в суммирующем блоке вычисляется величина возбуждения, полученного нейроном:

Формула для вычисления величины возбуждения

С точки зрения реализации модели нейрона параметр смещения θ часто представляется в виде единичного входа:

Представление параметра смещения в виде единичного выхода

На втором этапе суммарное возбуждение пропускается через активационную (преобразующую) функцию, в результате чего определяется выходной сигнал.

Определение выходного сигнала

Число нейронов скрытого слоя двухслойного персептрона

Нетривиальной задачей является поиск наиболее оптимального по критерию точности типа активирующей функции.

Сигмоидальная (logsig) является монотонно возрастающей нелинейной функцией. Функция является S‑образной, нелинейной, дифференцируемой на всём своём протяжении, с насыщением.

Линейный нейрон — простейшая однослойная модель, применяющаяся, например, для прогнозирования какой‑нибудь непрерывной величины:

Функция линейного нейрона

График линейного нейрона

ReLU — Rectified linear unit (ReLU) — улучшенный линейный нейрон.

Функция такого нейрона имеет вид:

Функция улучшенного линейного нейрона

График функции ReLU

Для задания нечетких множеств могут быть использованы также типовые L‑R-функции (гауссова, колоколообразная, треугольная, трапецеидальная). Основное преимущество данных функций заключается в их дифференцируемости на всей оси абсцисс, что является необходимым для алгоритмов обучения ИНС с операцией дифференцирования. Сигмоид обладает свойством при ненасыщении от сильных сигналов, одновременно усиливать слабые сигналы, и описывается функцией:

где α – критерий наклона функции.

Недостатком персептрона является недифференцируемость и прерывистый характер.

Гиперболический тангенс (tansig) является одним из видом сигмоида, все значения которого заключены в границах [–1;1]:

Гиперболический тангенс

Поскольку:

Но не все так просто

то tansig отличается от сигмоида исключительно в кратности по оси абсцисс:

Основные виды функции активации: а –logsig; б – tansig; в –purelin;

Purelin — разновидность линейных функций, чаще всего используется в качестве функции активации во входных или выходных нейронах. Другая разновидность линейной функции активации — линейная передаточная функция с насыщением. Она обладает большим недостатком в виде невозможности дифференцирования на всей числовой оси, что сужает ее применение.

oftplus — аналитическое приближение ReLU. Преимуществом является дифференцируемость (в отличие от функции ReLU). Функция имеет вид:

Функция Softplus

Графическое отображение функции Softplus

 

В качестве активационной в первом слое целесообразно применять logsig, т.к. она позволяет устранить проблему проникновения шумов во второй слой. Во внутренних слоях целесообразно использовать tansig. Полученная нейронная сеть может быть обучена алгоритму обратного распространения ошибки, который определяет стратегию подбора весов многослойной сети с применением градиентных методов оптимизации. Его основу составляет целевая функция, формулируемая в виде квадратичной суммы разностей между фактическими и ожидаемыми значениями выходных сигналов.

Основным достоинством нейросетевых методов для прогнозирования электрических нагрузок можно отметить отсутствие каких‑либо требований о к входным данным. Главный недостаток состоит в том, что ИНС работает как «черный ящик», т. е. не позволяет интерпретировать результаты прогнозирования в понятной эксперту форме.

При решении задач прогнозирования энергетических нагрузок часть взаимозависимостей между анализируемыми переменными возможно описать аналитически, с минимальным набором допущений. В таком случае целесообразно применять ИНС со слоем правил либо с задержкой по временной шкале, либо сеть Сугэно с задержкой по времени и несколькими входами типа.

Авторы материала: Гужов С.В., Варшавский П.Р., Башлыков М.С., Тороп Д.В.

Работа выполнена в рамках проекта «Разработка нейросетевого программного обеспечения по прогнозированию спроса на тепловую энергию объектами массового строительства города Москвы» при поддержке гранта НИУ «МЭИ» на реализацию программы научных исследований «Приоритет 2030: Технологии будущего» в 2022–2024 гг.

регрессия — В чем разница между функцией потерь и функцией принятия решения?

спросил 8 лет, 10 месяцев назад

Изменено 6 лет, 10 месяцев назад

Просмотрено 22к раз

$\begingroup$

Я вижу, что обе функции являются частью методов интеллектуального анализа данных, таких как регрессоры повышения градиента.

Я вижу, что это тоже отдельные объекты.

Как вообще отношения между ними?

• регрессия
• классификация
• интеллектуальный анализ данных
• теория принятия решений

$\endgroup$

$\begingroup$

Функция принятия решений — это функция, которая принимает набор данных в качестве входных данных и выдает решение в качестве выходных данных. Каким может быть решение, зависит от решаемой проблемы. Примеры включают:

• Проблемы оценки: «решение» — это оценка.
• Проблемы проверки гипотез: решение состоит в том, чтобы отклонить или не отклонить нулевую гипотезу.
• Проблемы классификации:
  решение состоит в том, чтобы классифицировать новое наблюдение (или наблюдения) в категорию.
• Проблемы выбора модели: решение состоит в том, чтобы выбрать одну из моделей-кандидатов.

Как правило, для решения проблемы доступно бесконечное количество функций решения. Если нас, например, интересует оценка роста шведского мужчины на основе десяти наблюдений $\mathbf{x}=(x_1,x_2,\ldots,x_{10})$, мы можем использовать любую из следующих решающих функций $d (\mathbf{х})$: 9{10}x_i$.

Медиана выборки: $d(\mathbf{x})=\mbox{медиана}(\mathbf{x})$

Среднее геометрическое выборки: $d(\mathbf{x})=\sqrt[10]{x_1\cdots x_{10}}$

Функция, которая всегда возвращает 1: $d(\mathbf{x})=1$, независимо от значения $\mathbf{x}$. Глупо, да, но, тем не менее, это допустимая решающая функция.

Как же определить, какую из этих функций принятия решений использовать? Одним из способов является использование функции потерь , которая описывает потери (или затраты), связанные со всеми возможными решениями. Различные функции принятия решений будут иметь тенденцию приводить к различным типам ошибок. Функция потерь говорит нам, какие типы ошибок нам следует больше опасаться. Наилучшей решающей функцией является функция, которая дает наименьшие ожидаемый убыток . Что подразумевается под ожидаемыми потерями, зависит от настройки (в частности, идет ли речь о частотной или байесовской статистике).

Вкратце:

• Функции принятия решений используются для принятия решений на основе данных.
• Функции потерь используются для определения того, какую функцию принятия решения использовать.

$\endgroup$

1

$\begingroup$ 9T\mathbf{x} + b$

$\endgroup$

3

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но никогда не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie

.

Функции принятия решений

Поиск

Последнее обновление 27 апреля 2021 г., 05:39:17 по Гринвичу | Также относится к ColdFusion

Функция	Описание
DirectoryExists	Определяет, существует ли каталог.
FileExists	Определяет, существует ли файл.
FileIsEOF	Определяет, достиг ли ColdFusion конца файла при чтении файла.
IЕсли	Вычисляет логическое условное динамическое выражение.
Исмассив	Определяет, является ли значение массивом.
Исбинари	Определяет, сохраняется ли значение в виде двоичных данных.
Булево значение	Возвращает true, когда значение преобразуется в логическое значение.
Закрытие	Проверяет, является ли объект замыканием.
Искустомфункция	Определяет, является ли объект пользовательской функцией.
ИсДате	Определяет, можно ли преобразовать строку или объект в значение даты/времени.
Исдатеобжект	Определяет, является ли значение объектом даты/времени.
ИсДДКС	Определяет, существует ли файл DDX или содержит ли строка инструкции DDX.
Исдебугмоде	Определяет, включен ли вывод отладки.
Исопределено	Оценивает строковое значение, чтобы определить, существует ли значение, указанное в строке.
isFileObject	Определяет, является ли значение файловым объектом.
ИсИнстанцеОф	Определяет, является ли объект экземпляром компонента или интерфейса ColdFusion.
isIPv6	Определяет, поддерживает ли хост IPv6.
ИсДжсон	Проверяет, имеет ли строка допустимый формат JSON.
ислокалхост	Определяет, является ли указанный IP-адрес локальным хостом. Поддерживает адреса IPv4 и IPv6.
Иск2сервераброкер	Устаревшая функция
ИсК2Сервердоккаунтексцеедед	Устаревшая функция
ИсК2СерверОнлайн	Устаревшая функция
IsLeapYear	Определяет, является ли год високосным.
Иснул	Возвращает значение true, если объект имеет значение null.
Иснумерик	Возвращает значение true, если строка преобразуется в числовое значение.
Иснумеридатейт	Возвращает значение true, если вещественное число является представлением объекта даты/времени.
Объект	Определяет, является ли значение объектом.
ИсПДФАрхив	Определяет, заархивирован PDF-документ или нет.
ИсПДФиле	Определяет, является ли файл PDF допустимым.
ИсПДФобжект	Определяет, является ли значение объектом PDF.
Искуи	Определяет, является ли значение запросом.
Иссимплевалуе	Определяет тип значения.
ИсСтрукт	Определяет, является ли переменная структурой.
Исусеринанироле	Определяет, принадлежит ли аутентифицированный пользователь роли в списке ролей.
Истинно	Определяет, удовлетворяет ли значение правилу проверки или типа данных.
IsWDDX	Определяет, является ли значение правильно сформированным пакетом WDDX.
Исксмл	Определяет, является ли строка правильно сформированным текстом XML.
Исксмлатрибуте	Определяет, является ли параметр функции узлом атрибута XML DOM.
Исксмлдок	Определяет, является ли параметр функции объектом XML-документа ColdFusion.
ИсксмлЭлем	Определяет, является ли параметр функции элементом объекта документа XML.
Исксмлноде	Определяет, является ли параметр функции узлом объекта документа XML.
Исксмлрут	Определяет, является ли параметр функции корневым элементом объекта документа XML.
LSIsCurrency	Определяет, является ли строка допустимым представлением денежной суммы в текущей локали. No related posts. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт