1 / 25

KARAR TEORİSİ

KARAR TEORİSİ. Yer Planlama. Kapasite Planlama. Ekipman Seçimi. Karar Teorisi. 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.

laken
Download Presentation

KARAR TEORİSİ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. KARAR TEORİSİ

  2. Yer Planlama Kapasite Planlama Ekipman Seçimi Karar Teorisi Karar Teorisioperasyonlar yönetimi karalarının geniş bir bölümü için uygun olan karar vermede genel bir yaklaşımı ifade eder, ve aşağıdaki süreçleri içerir. Ürün ve Hizmet Tasarımı

  3. Karar Teorisinin Elemanları • 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

  4. Karar Süreci • 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.

  5. Getiri tablosu • Her bir alternatifin muhtemel her durum altındaki getirisini gösteren tablo

  6. 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

  7. 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 optimizasyon • Firmanın her bir bölümünün kendi açısından en iyi çözümü aramaya çalışması yüzünden, genel olarak firma için en iyi çözümün elde edilememesi

  8. Karar Ortamı • 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.

  9. Belirsizlik Altında Karar Verme 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 DurumlarÖlçütü. 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.

  10. Belirsizlik 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

  11. Belirsizlik Altında Karar Verme • Minimaks pişmanlık, • Pişmanlıklar; • Maksimum pişmanlıklar; 6, 4, 14 -> 2 ci alternatifi seç 6 4 14

  12. 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.

  13. 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) = 10 • EVorta = 0.3(7)+0.5(12)+0.2(12) = 10.5 • EVbüyük = 0.3(-4)+0.5(2)+0.2(16) = 3 • => 2. Alternatifi seç

  14. Risk Altında Karar Verme • Karar Ağacı: Olası sonuç ve alternatiflerin şematik gösterimidir. • Sıralı bir şekilde karar vermeyi gerektiren durumlar için kullanışlıdır.

  15. getiri 1 Doğa durumu 1 getiri2 A’1i seç 2 Doğa durumu 2 A’1 i seç getiri 3 A’2 yi seç B 1 getiri 4 A’3 ü seç Doğa durumu 1 2 A’2 yi seç getiri5 A’4 ü seç Karar Noktası getiri6 Doğa durumu 2 Şans Olayı Karar Ağacının Yapısı Soldan sağa oluşturulur Sağdan sola değerlendirilir

  16. 40 Düşük talep (0.4) 40 Hiçbir şey yapma 2 Küçük yer Yüksek talep (0.6) Fazla mesai 50 Genişlet 1 55 Hiçbir şey yapma (10) Büyük yer Düşük talep (0.4) 2 Fiyatı düşür Karar Noktası 50 Yüksek talep (0.6) Şans Olayı 70 Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı

  17. 40 Düşük talep (0.4) Hiçbir şey yapma 40 Küçük yer 2 Yüksek talep (0.6) Fazla mesai 50 Genişlet 1 55 Hiçbir şey yapma (10) Büyük yer Düşük talep (0.4) 2 Fiyatı düşür 50 Karar Noktası Yüksek talep (0.6) 70 Şans Olayı Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı 1. Her karar noktasında en iyi alternatifi belirle

  18. Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı 2. Her bir alternatif için beklenen getiriyi bul; Küçük yer aç EMV = 40(0.4) + 55(0.6) = 49 Büyük yer aç EMV = 50(0.4) + 70(0.6) = 62 Beklenen getiriye görebüyük yer açmak daha iyi

  19. Tam Bilginin Beklenen Değeri Belirlilik altında beklenen getiri ile risk altında beklenen getiri arasındaki farktır (Expected value of perfect information) Risk altında Beklenen getiri Tam Bilginin Beklenen Değeri Belirlilik altında Beklenen getiri - =

  20. Tam Bilginin Beklenen Değeri 0.3 olasılıkla düşük, 0.50 olasılıkla averaj, ve 0.2 olasılıkla yüksek Belirlilik altında beklenen getiri ? =10(0.3) + 12(0.5) + 16(0.2) = 12.2 (Talebin nasıl olacağını bili- yoruz (belirli))

  21. Tam Bilginin Beklenen Değeri • 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

  22. 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

  23. Duyarlılık Analizi; Örnek 5s-8 Getiri tablosu P(2); İkinci doğa durumun olasılığı P(1)= 1- P(2)

  24. #1 Getiri #2 Getiri B A C B en iyi C en iyi A en iyi Duyarlılık Analizi; Örnek 5s-8 16 14 12 10 8 6 4 2 0 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0.4 0.8 1 0 0.2 0.6 P(2); İkinci doğa durumun olasılığı Duyarlılık Analizi: En iyi beklenen ödentiye sahip alternatif için olasılık aralığının belirlenmesi

  25. Çözümlü Problem 5

More Related