Döntéselméleti modellek

Hasonló dokumentumok
Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

Fogalmak Navigare necesse est

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz

Döntéselmélet II. ELŐADÁS DÖNTÉSI FOLYAMAT

KÖTELEZŐ PROGRAM, SZÁMONKÉRÉSEK. Részletek

Döntéselméleti modellek gyakorlat

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Döntéselméleti modellek gyakorlat

Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató

0. BEVEZETÉS. Decision theory: web Google keresés= 27 millió találat Döntéselmélet: web Google keresés= 12 ezer találat. orvosi,

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

1. Előadás Lineáris programozás

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból

1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI

Mikro- és makroökonómia. Bevezető Szalai László

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

Programozási módszertan

Tantárgy adatlap Operációkutatás

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha

Számítógép és programozás 2

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

DÖNTÉSELŐKÉSZÍTŐ ÉRTÉKELÉSI MODELLEK ÉS MÓDSZEREK

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Adatbázis rendszerek Info MÁTRIX

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

A SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA?

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ VEZETŐI SZÁMVITEL. tanulmányokhoz

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató

Matematikai modellezés

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

5. A vezetıi dönt. ntéshozatal. A döntéselmélet tárgya. A racionális viselkedés feltételei megszervezésének, megnyilvánulásának, vizsgálata.

KÖVETELMÉNYEK 2018/ FÉLÉV. 1. hét Szervezési feladatok. Tematika, követelmények.

TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER. KÉPZÉS 2014/2015/2-es félév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL

Stratégiai és Üzleti Tervezés

Nem-lineáris programozási feladatok

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vezetői számvitel. Pénzügy - számvitel alapszak Távoktatás tagozat 2015/2016. tanév II.

Online migrációs ütemezési modellek

TÁJÉKOZTATÓ A KERESKEDELMI MENEDZSER (KSZM, KSZM levelező, RSZM, EU, KKV specializációk) KÉPZÉS 2014/2015-es tanév MODUL ZÁRÓVIZSGÁJÁRÓL

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Operációkutatási modellek

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: Kőhegyi Gergely, Horn Dániel. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely június

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vállalkozás az EU-ban tanulmányokhoz

Összehasonlítások hibái

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A tárgy oktatásának célja

FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT- 4. kurzus. 3. Előadás: A mohó algoritmus

Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató

A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Könyvvezetési ismeretek tantárgy tanulmányozásához. Nappali tagozat Gazdálkodás-menedzsment szak. 2014/2015. év II.

S atisztika 1. előadás

Stratégiai és Üzleti Tervezés

Mikroökonómia NGB_AK005_1

Korlátozás és szétválasztás elve. ADAGOLO adattípus

Outsourcing az optimalizálás lehetőségének egyik eszköze

A problémamegoldás elmélete Döntéselméleti alapok. Készítette: Dr. Szűts István, Dr. Duma László

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató

Opkut deníciók és tételek

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Számvitel 2. Gazdaságinformatikus alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II. félév

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Lineáris algebra (10A103)

4. Fogyasztói preferenciák elmélete

Matematika B/1. Tartalomjegyzék. 1. Célkit zések. 2. Általános követelmények. 3. Rövid leírás. 4. Oktatási módszer. Biró Zsolt. 1.

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás

NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Alapfogalmak

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Döntéselőkészítés. XII. előadás. Döntéselőkészítés

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Általános algoritmustervezési módszerek

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Pénzügyi instrumentumok számvitele

Átírás:

Döntéselméleti modellek gyakorlat Berta Árpád

Követelmények A félév során 40 pont szerezhető 0-19 pont : elégtelen (1) 20-24 pont : elégséges (2) 25-29 pont : közepes (3) 30-34 pont : jó (4) 35-40 pont : jeles (5) A 40 pont két részeredményből tevődik össze: (1) félév végi zh (20 pont) kötelező megírni kötelező minimum: 10 pont ha nincs meg vizsgára engedő dolgozatot kell írni, de az eredeti zh eredményből számolható ki a féléves eredmény: új pont nem szerezhető kötelező minimum 6 pont ha ez sincs meg félév végi eredmény: elégtelen (1) (2) féléves munka (20 pont) a gyakorlat látogatása kötelező előre egyeztetett téma feldolgozása: 6-12 oldalas esszé 30 perces előadás

Tematika Temesi József: A döntéselmélet alapjai (2002, Aula kiadó) Alapfogalmak Elemi döntési módszerek Döntés bizonytalanság mellett Értékelő függvények Hasznosság függvények

Tematika esszé témák Racionalitás, Herbert A. Simon: Korlátozott racionalitás Kilátáselmélet, Daniel Kahneman: Gyors és lassú gondolkodás Döntéstámogató eljárások: MACHBET, TOPSIS Egy döntéstámogató rendszer bemutatása: RightChoice (MAUT) Csoportos döntések: szavazási eljárások

Követelmények tipikus hibák, amik lenullázzák a féléves munkára kapható pontokat megkeresed az előző félévek hasonló témájú esszé és előadás kidolgozásait és lemásolod túlzottan ragaszkodsz a forrás tárgyalásmódjához és szóhasználatához (értsd: plágium)

Fontos időpontok szeptember 19.: esszé igény határidő november 26. 23:59: esszé leadási határidő november 29.: zh december 6: vizsgára engedő zh

Egy döntési feladat Új városba költözéskor lakóingatlanhoz szeretnénk jutni. Ehhez feltesszük, hogy rendelkezünk egy alaptőkével, amely elegendő több lehetséges lakás (alternatívák) közül egy lakás megvásárlásához. A lakás kiválasztásához több különböző szempontot (kritériumot) kell figyelembe vennünk és ezek alapján a legjobbat kiválasztani. Ilyen például a lakás ára, mérete, beosztása, esztétikuma, külleme, a lakókörnyék közbiztonsági -, levegőminőségi szintje, kiszolgáló létesítmények (bolt, piac, kocsma, szórakozóhely), parkolási, biciklitárolási, megközelíthetőségi lehetőségek, a lakásból érzékelhető kilátás és a táj szerkezete. A feladat egyetlen cselekvési alternatíva kijelölése (pl: legjobb lakás).

Determinisztikus döntési feladat Az előző dián ilyen feladat volt A döntést nem befolyásolja a világ állapotainak lehetséges megváltozásai állandósági feltevés A félév első felében ilyen feladatokat fogunk vizsgálni

Alapfogalmak Alternatíva egy döntési szituáció lehetséges megoldása, lehetséges cselekvés alternatívák strukturált halmaza: döntési tér (v. döntési felület) megadása nem feltétlenül matematikai módon történik példa: a szóbajöhető lakások halmaza Kritériumok (v. szempontok, v. tényezők, v. célok) az alternatívák azon jellemzői, amelyeket figyelembe szeretnénk venni a döntési feladatban ezek alapján döntünk az alternatívák közül példa: lakás ára, mérete, beosztása metakritériumok: nem valódi, mérhető, hanem különböző (pl: pszichológiai) tényezők által behatárolt kritériumok példa: érzések, amikor belépünk a lakásba

Alapfogalmak Többtényezős döntési problémák adott véges (megszámlálható) sok alternatíva, véges sok kritérium a feladat: egyetlen cselekvési alternatíva kijelölése, vagy az alternatívák rangsorolása példa: legjobb lakás kiválasztása példa: lakások rangsorolása nincs egzakt, minden környezetben és problématípusra általánosan elfogadott algoritmus Döntéshozó felelős a döntés meghozásáért több személy is lehet (egyéni csoportos döntések) az objektív adatok ismeretén felül preferenciákkal rendelkezik, ezek befolyásolják a döntésében az esetek többségében azt tesszük fel, hogy a döntéshozó racionális döntést hoz, optimalizáló szemléletű ezt a feltevést járja körbe és cáfolja Herbert A. Simon és Daniel Kahneman (esszék) korlátozott racionalitás: kielégítő szemlélet (ez inkább az általános).

Egy újabb döntési feladat Többféle termék előállításának mennyiségéről kell döntenünk. Döntésünket elsősorban a korlátozottan rendelkezésünkre álló erőforrások (nyersanyag-, munkaerő- és költségkorlátok), illetve a termelés technológiai szabványai befolyásolják. Az elérendő cél a maximális profit, minimális környezeti kár okozásával.

Determinisztikus döntési feladat lineáris programozási feladat a feladatunk feltétel-rendszer és célok különválasztásából és egy matematikai programozási modell feladat felírásából tevődik össze (például Ax<=b) lineáris programozási feladat hozzárendelési feladat szállítási feladat... több célfüggvényünk van többcélú programozási feladat a változók folytonos és egész értékűek és a hozzájuk megadott korlátokkal testesítik meg a döntési szempontrendszerünk a legjobb döntés kiválasztását célfüggvény vezérli és matematikai feladatként megoldható az ismert módszerekkel (szimplex módszer, solverek) így NEM a többtényezős döntési problémákra ismertetett eljárásokkal foglalkozunk ilyen esetben

Többcélú programozási feladat új optimum-fogalom Pareto-optimum több cél egyidejű teljesülése úgy, hogy nem lehet olyan újabb lehetséges megoldást megadni, ami minden szempontból megegyezik az előzővel, de egy szempont szerint jobb az előzőnél végtelen sok ilyen eset van nem alkalmas a döntési probléma megoldására kompromisszumos megoldást kell találni

Többcélú programozási feladat Megoldása: súlyozásos módszer: célfüggvényekhez fontossági súlyokat rendelünk, súlyokkal képzett összegként áll elő az egyetlen cfgv nehéz a súly megadása lexikografikus módszer: legfontosabb cfgv lesz a cfgv melyik a legfontosabb? korlátok módszere: egy cfgv-t kiválasztunk a többit beépítjük a feltételrendszerbe mi lesz a korlát? kompromisszumprogramozás elve: kiszámoljuk minden cfgv szerinti legjobb értéket és azt az alternatívát (megoldást) választjuk, ami ehhez a legközelebb van mi a távolságfüggvény?

Következő döntési feladat A város önkormányzata új szemétégető telepítését kell megoldania, úgy hogy figyelembe veszi a technológiai megvalósítás feltételeit, a helyi munkaerő rendelkezésre állását, a telepítés költségeit és a környezeti kívánalmakat Lehetséges események: a munkaerő külföldre áramlik munkaerőhiány egy elhivatott helyi környezetvédő civil szervezet népszavazást kezdeményez a szemétégető telepítéséről a munkálatok során további nem várt költségek lépnek fel

Sztochasztikus döntési feladat döntés bizonytalanság mellett, kockázatos döntések előre nem várható, véletlenszerű események következtében megváltozhat a valóság lehetséges állapota a döntés eredményességének a kimenetele valamilyen véletlentől függ

Összefoglalás Többtényezős döntési modellek Determinisztikus döntési modellek egy kis részhalmaza a lineáris programozással megoldható feladatok Sztochasztikus döntési modellek

Döntési folyamat (1) döntési helyzet keletkezése konfliktus (fel kell oldani, dönteni kell) (2) döntési probléma megfogalmazása és formalizálása (a) a döntési cél megfogalmazása (b) alternatívák kijelölése (c) kritériumok meghatározása (3) módszer választás (nehéz) (4) megoldás: egyetlen cselekvési lehetőség kiválasztása (vagy alternat vák egyértelmű rangsorolása) ıı (5) kiértékelés, elemzés (helyes volt-e a döntésünk?)