Вход

Управление портфелем проектов в условиях неопределенности

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 206707
Дата создания 06 мая 2017
Страниц 36
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 17 апреля в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
1 600руб.
КУПИТЬ

Описание

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Неопределённости и риски при разработке и принятии управленческих решений являются постоянными спутниками руководителей и специалистов различных компаний.
Неопределённость ситуации при принятии УР объясняется такими причинами, как отсутствие достаточно полной информации, возникновение случайных факторов, противодействие конкурентов, ограничения по времени, низкий уровень профессионализма у ЛПР и так далее.
При выполнении данной работы мы выяснили, что неопределённость при принятии УР – основная причина появления рисков. Чем выше неопределённость, тем выше степень риска.
Одной из основных проблем при разработке УР является снижение уровня неопределённости в процессе принятия решения. Неопределённость может быть устранена полностью или частично двумя путями: углубленным изучением ...

Содержание

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3
Управление портфелем проектов в условиях неопределенности 4
Составление и расчет параметров сетевого графика технической подготовки производства 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 37


Введение

ВВЕДЕНИЕ

Разработка управленческих решений – это важный процесс, который связывает основные функции управления: планирование, организацию, контроль, мотивацию, регулирование.
Для российских предпринимателей характерно принятие управленческих решений в условиях неопределённости. Это, прежде всего, обусловлено социально-политическими, финансовыми, коммерческими, производственными факторами. Условия, создающие неопределённость - факторы внешней и внутренней среды, воздействующие на организацию. Проблема разработки управленческого решения в условиях неопределённости весьма актуальна, так как полностью ограничиться от воздействий факторов внешней и внутренней среды невозможно.
Целью данного курсового проекта является выбор рационального управленческого решения для организации в условиях неопр еделённости. В связи с этой целью возникают следующие задачи:
рассмотреть понятие и сущность неопределённости и риска;
показать связь неопределённости с риском;
выявить источники возникновения неопределённости;
изучить основные критерии и правила принятия УР в условиях неопределённости;
рассмотреть методы уменьшения неопределённости при разработке и принятии УР;
провести характеристику исследуемого объекта;
применить на практике правила максимина, максимакса, минимакса, правила Гурвица.
Разработка УР в условиях неопределённости является предметом данной работы.

Фрагмент работы для ознакомления

Он разработал модель, которая рассматривала лишь равномерное либо симметричное треугольное распределение для продолжительности операций проекта. Назначение дополнительных ресурсов на операции могло бы сдвинуть правую конечную точку их распределения влево. Его модель предусматривала механизм выявления тех работ, для которых назначение дополнительных ресурсов приводило к определенному эффекту на уровне ожидаемых величин и вариации продолжительности этих операций. Процедура Барта ограничивалась выявлением параллельных последовательностей операций проекта (путей) и назначением единственного невозобновляемого ресурса (например, общего бюджета) на данные операции. Он ввел следующие основные правила распределения ограниченных невозобновляемых ресурсов:Статическое распределение. В этом случае бюджет распределяется между всеми путями таким образом, чтобы уравнять время выполнения каждого из них. Принятое решение неизменно на протяжении всего проекта.Динамическое распределение. Выделение ресурсов на первую операцию каждого из путей выполняется в соответствии со статическим распределением. Однако по мере выполнения операций первоначальное решение пересматривается с тем, чтобы с учетом информации о фактическом времени выполнения уже закончившихся операций уравнять ожидаемое оставшееся время выполнения каждого из путей.Барт использовал методологию имитационного моделирования для оценки значений параметров распределений продолжительности проекта для каждого из изучаемых правил распределения ресурсов. Основным результатом его работы являлся вывод о том, что использование методов динамического распределения ресурсов в проектах является более предпочтительным в виду большего сокращения ожидаемых значений и дисперсий продолжительностей проектов. Данный вывод относится к проектам, которые содержат относительно большое количество операций на разных путях сетевого графа либо к проектам, продолжительность операций по которым, сильно варьируется.Несмотря на несомненную важность проведенного Бартом анализа, его модель не позволяет определять эффективные варианты распределения ограниченных ресурсов по проектам портфеля. Здесь речь идет только об эффективности использования ограниченного числа правил распределения потребляемых ресурсов.Герчик [12] также изучал проблему назначения ресурсов операциям проекта. При этом он исследовал возможности назначения большего количества единственного ограниченного ресурса операциям, что приводило к уменьшению дисперсии продолжительности без влияния на ее ожидаемую величину. Его задачей было создание методики назначения единственного ресурса (например, бюджета) для двух работ в такой последовательности, чтобы минимизировать дисперсию общей продолжительности проекта.Оздамар и Алания [13] изучали проекты разработки программного обеспечения и использовали модель с нечеткими границами продолжительности, чтобы таким образом моделировать неопределенность в сроках выполнения работ проекта. Они рассматривали некий ресурс (названный «консультант»), который можно назначать операциям проекта так, чтобы сдвигать величины продолжительности задач в меньшую сторону. Они предложили механизм преобразования возможных назначений ресурса в дискретный набор «режимов» выполнения операций (с различной функцией продолжительности для каждого режима) и нашли эвристическое решение проблемы календарного планирования в условиях ограниченных ресурсов, отражающих доступное время консультанта.В работе Лью, Чена и Янга [14] используется теория нечетких множеств с целью представления неопределенности продолжительности операций и получения зависимости между характеристиками расплывчатой продолжительности операции и ее стоимости. Ими разработан эвристический алгоритм согласования общей стоимости проекта и его продолжительности.Диапазон времени выполнения операции проекта авторами условно разделен на три основных участка:Критическое время.Расчетное время.Перекрывающееся время.Операция, происходящая в расчетное время, может протекать в нормальном режиме. Операция, происходящая в критическое время, должна выполняться в интенсивном режиме, то есть требуется большее количество усилий с целью максимального сокращения времени операции. Для того чтобы операция завершилась в кратчайший срок, необходимо вложить в нее больше ресурсов. Поэтому цена операции в интенсивном режиме обычно выше, чем в нормальном режиме. Если длительность операции попадает в перекрывающийся участок, то операция может выполняться как в нормальном, так и в критическом режиме.Предполагается также, что расчетные и критические прямые издержки, необходимые для выполнения операции соответственно в нормальном и критическом режимах, известны и имеют четкую стоимость. Основываясь на принципе минимизации издержек, операция, чья продолжительность лежит в перекрывающемся интервале, представляется в нормальном режиме.Лью, Ченом и Янгом была построена следующая модель распределения ресурсов на операции:где:  Ct — совокупные прямые издержки на проект на уровне риска α; T — продолжительность проекта на уровне риска α; ti,   tj  — время начала операций i и j на уровне риска α соответственно;  di — продолжительность операции i на уровне риска α; Si — множество операций, следующих за i; Cdi — пр€мые издержки операции i при продолжительности α di; Mi — критическая продолжительность операции i на уровне риска α; Ni — расчетная продолжительность операции i на уровне риска α; n — общее количество операций.В предлагаемой модели уровень приемлемого риска α определяется исходя из директивно установленного минимального времени завершения проекта.Равенство (1) модели отображает вычисление суммарных прямых издержек, которые являются целевой функцией. Равенство (2) предназначено для вычисления продолжительности нечеткого проекта. Равенство (3) означает, что различие во времени начала двух соединенных узлов должно быть, по крайней мере, также велико, как и продолжительность соединяющей операции. Равенство (4) ограничивает продолжительность каждой операции интервалом между критическим и расчетным временем.Был разработан эвристический алгоритм, состоящий из следующих четырех блоков:Блок создания длительности операции.Блок определения продолжительности проекта.Блок компромиссного соотношения между временем и затратами.Блок выхода.Первый блок предназначен для генерации продолжительностей отдельных операций.В блоке определения продолжительности проекта определяются оптимистические и пессимистические границы длительности проекта, основываясь на продолжительности каждой операции и отношениях предшествующих операций.Третий блок основан на выбранной длительности проекта в оптимистических и пессимистических границах. Минимальные прямые издержки на проект оцениваются в блоке компромиссного соотношения между временем и затратами.Процесс от блока 1 к блоку 3 будет повторяться до тех пор, пока величины продолжительности проектов в возможных цепях и все уровни α (от 0 до 1) не будут проверены.В последнем блоке выхода все прямые издержки проекта и их соответствующие продолжительности и уровни α собираются для дальнейшего построения графиков и анализа данных.Несомненным достоинством работы Лью, Чена и Янга является использование теории нечетких множеств в моделировании распределения ресурсов по операциям проекта. Это в какой- то мере решает центральную проблему управления портфелями проектов, которая состоит в недостаточности информации, необходимой для получения оценок исходных параметров моделей либо в высоких затратах на ее получение.Гутияр, Штраус и Вагнер [15] также изучали проблему согласования с использованием оптимизационной модели на основе расширенного варианта метода PERT. Они создали программу целочисленных вычислений с целью согласования стоимости и продолжительности проекта.Однако ни работы Лью, Чена и Янга, ни Гутияр, Штрауса и Вагнера не отражают напрямую ограничения по ресурсам и эффекты влияния распределения различных видов ресурсов на продолжительности операций проектов.К настоящему времени существует небольшое количество наработок по проблеме планирования графика работ для нескольких проектов, использующих один пул ресурсов. Подавляющее большинство из них базируется на использовании правил назначения приоритета, разработанных в работах Куртиса и Дэвиса [16]. Расширения для мультипроектной среды достигаются за счет того, что проекты считаются независимыми и связанными только через ограниченные ресурсы. Целевая функция в моделях таких задач включает показатели каждого из проектов (как правило, применяется свертка критериев на основе использования весовых коэффициентов). При этом в числе ограничений присутствуют зависимости, отражающие логические связи между операциями проектов. Логические связи между проектами портфеля отражаются в моделях введением фиктивных операций старта и конца [9, 16—18].В большинстве вышерассмотренных работ имеют место ограничения на применение лишь одного вида ресурса и другие специфичные допущения о том, как дополнительное количество ресурсов, назначаемых на операции проектов, оказывает влияние на ожидаемую величину и дисперсию продолжительностей операций.Исключением здесь является модель, разработанная Нозиком, Турнквистом и Нинксингом [9]. В данной работе делается попытка учесть влияние числа различных видов ресурсов, назначаемых на операции проектов портфеля, на характеристики продолжительностей выполнения операций. Целевой функцией данной модели является минимизация взвешенного срока завершения всех проектов портфеля. В качестве весовых коэффициентов выступают относительные приоритеты скорейшего завершения проектов портфеля, получаемые экспертным путем. Составление и расчет параметров сетевого графика технической подготовки производстваВажнейшим показателем сетевого графика являются резервы времени. Резервы времени каждого пути показывают, на сколько может быть увеличена продолжительность данного пути без ущерба для наступления завершающего события. Поскольку каждый некритический путь сетевого графика имеет свой полный резерв времени, то и каждое событие этого пути имеет свой резерв времени. Элемент сетиНаименование параметраУсловное обозначение параметраСобытие iРанний срок свершения событияtp(i) Поздний срок свершения событияt(i) Резерв времени событияR(i)Работа (i, j)Продолжительность работыt(i,j) Ранний срок начала работыtрн(i,j) Ранний срок окончания работыtpo(i,j) Поздний срок начала работыtпн(i,j) Поздний срок окончания работыtпо(i,j) Полный резерв времени работыRп(i,j)Путь LПродолжительность путиt(L) Продолжительность критического путиtkp Резерв времени путиR(L)Решение. Резерв времени события показывает, на какой допустимый период времени можно задержать наступление этого события, не вызывая при этом увеличения срока выполнения комплекса работ. Для определения резервов времени по событиям сети рассчитывают наиболее ранние tp и наиболее поздние tп сроки свершения событий. Любое событие не может наступить прежде, чем свершаться все предшествующие ему события и не будут выполнены все предшествующие работы. Поэтому ранний (или ожидаемый) срок tp(i) свершения i-ого события определяется продолжительностью максимального пути, предшествующего этому событию: tp(i) = max(t(Lni)) где Lni – любой путь, предшествующий i-ому событию, то есть путь от исходного до i-ого события сети. Если событие j имеет несколько предшествующих путей, а следовательно, несколько предшествующих событий i, то ранний срок свершения события j удобно находить по формуле: tp(j) = max[tp(i) + t(i,j)] Задержка свершения события i по отношению к своему раннему сроку не отразится на сроке свершения завершающего события (а значит, и на сроке выполнения комплекса работ) до тех пор, пока сумма срока свершения этого события и продолжительности (длины) максимального из следующих за ним путей не превысит длины критического пути. Поэтому поздний (или предельный) срок tп(i) свершения i-ого события равен: tп(i) = tkp - max(t(Lci)) где Lci - любой путь, следующий за i-ым событием, т.е. путь от i-ого до завершающего события сети. Если событие i имеет несколько последующих путей, а следовательно, несколько последующих событий j, то поздний срок свершения события i удобно находить по формуле: tп(i) = min[tп(j) - t(i,j)] Резерв времени R(i) i-ого события определяется как разность между поздним и ранним сроками его свершения: R(i) = tп(i) - tp(i) Резерв времени события показывает, на какой допустимый период времени можно задержать наступление этого события, не вызывая при этом увеличения срока выполнения комплекса работ. Критические события резервов времени не имеют, так как любая задержка в свершении события, лежащего на критическом пути, вызовет такую же задержку в свершении завершающего события. Таким образом, определив ранний срок наступления завершающего события сети, мы тем самым определяем длину критического пути. При определении ранних сроков свершения событий tp(i) двигаемся по сетевому графику слева направо и используем формулы (1), (2). Расчет сроков свершения событий. Для i=0 (начального события), очевидно tp(0)=0. i=1: tp(1) = tp(0) + t(0,1) = 0 + 8 = 8. i=2: tp(2) = tp(1) + t(1,2) = 8 + 18 = 26. i=3: tp(3) = tp(1) + t(1,3) = 8 + 8 = 16. i=4: tp(4) = tp(1) + t(1,4) = 8 + 10 = 18. i=5: tp(5) = tp(2) + t(2,5) = 26 + 16 = 42. i=6: tp(6) = tp(3) + t(3,6) = 16 + 8 = 24. i=7: tp(7) = tp(4) + t(4,7) = 18 + 8 = 26. i=8: tp(8) = tp(2) + t(2,8) = 26 + 18 = 44. i=9: tp(9) = tp(3) + t(3,9) = 16 + 6 = 22. i=10: tp(10) = tp(4) + t(4,10) = 18 + 8 = 26. i=11: tp(11) = tp(8) + t(8,11) = 44 + 20 = 64. i=12: max(tp(9) + t(9,12);tp(11) + t(11,12)) = max(22 + 8;64 + 0) = 64. i=13: max(tp(10) + t(10,13);tp(12) + t(12,13)) = max(26 + 10;64 + 0) = 64. i=14: max(tp(5) + t(5,14);tp(13) + t(13,14)) = max(42 + 16;64 + 0) = 64. i=15: tp(15) = tp(6) + t(6,15) = 24 + 6 = 30. i=16: tp(16) = tp(7) + t(7,16) = 26 + 8 = 34. i=17: max(tp(14) + t(14,17);tp(15) + t(15,17);tp(16) + t(16,17)) = max(64 + 4;30 + 8;34 + 0) = 68. i=18: tp(18) = tp(17) + t(17,18) = 68 + 8 = 76. i=19: tp(19) = tp(18) + t(18,19) = 76 + 16 = 92. Длина критического пути равна раннему сроку свершения завершающего события 19: tkp=tp(19)=92 При определении поздних сроков свершения событий tп(i) двигаемся по сети в обратном направлении, то есть справа налево и используем формулы (3), (4). Для i=19 (завершающего события) поздний срок свершения события должен равняться его раннему сроку (иначе изменится длина критического пути): tп(19)= tр(19)=92 Далее просматриваются строки, оканчивающиеся на номер предпоследнего события, т.е. 18. Просматриваются все строчки, начинающиеся с номера 18. i=18: tп(18) = tп(19) - t(18,19) = 92 - 16 = 76. Далее просматриваются строки, оканчивающиеся на номер предпоследнего события, т.е. 17. Просматриваются все строчки, начинающиеся с номера 17. i=17: tп(17) = tп(18) - t(17,18) = 76 - 8 = 68. Далее просматриваются строки, оканчивающиеся на номер предпоследнего события, т.е. 17. Просматриваются все строчки, начинающиеся с номера 17. i=17: tп(17) = tп(18) - t(17,18) = 76 - 8 = 68. Далее просматриваются строки, оканчивающиеся на номер предпоследнего события, т.е. 17. Просматриваются все строчки, начинающиеся с номера 17. i=17: tп(17) = tп(18) - t(17,18) = 76 - 8 = 68.

Список литературы

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник для вузов. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
2. Балдин К. В., Воробьев С. Н., Уткин В. Б. Управленческие решения: Учебник. – 2-е изд. – М.: Дашков и Ко, 2006. – 496 с.
3. Башкатова Ю. И. Управленческие решения: Учебно-методический комплекс. – М.: ЕАОИ, 2008. – 120 с.
4. БирманЛ. А. Управленческие решения: Учеб.пособие. – М.: Дело, 2004. – 208 с.
5. Дик В. В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 300 с.
6. Иванов А. И., Малявина А. В. Разработка управленческих решений: Учеб.пособие. – М.: МАЭП, 2000. – 150 с.
7. Карданская Н. Л. Основы принятия управленческих решений: Учеб.пособие. – М.: Русская деловая литература, 1998. – 288 с.
8. Карпов А. В. Психология принятия управленческих решений. – М.: Юристъ, 1998. – 440 с.
9. Козырь Ю. В. Стоимость компании: оценка и управленческие решения. – М.: Альфа-Пресс, 2004. – 325 с.
10. Кулагин О. А. Принятие решений в организациях: Учеб.пособие. – СПб.: Сентябрь, 2001. – 148 с.
11. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений: Учебник. – 2-е изд. – М.: Логос, 2002. – 392 с.
12. Литвак Б. Г. Разработка управленческого решения: Учебник. – 3-е изд., испр. – М.: Дело, 2002. – 392 с.
13. Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений. – М.: Патент, 1996. – 271 с.
14. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. – 2-е изд. – М.: Дело, 2001. – 800 с.
15. Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений: Учебное пособие. – М.: МарТ, 2005. – 496 с.
16. Орлов А. И. Теория принятия решений: Учебник. – М.: Экзамен, 2006. – 573 с.
17. Управление организацией: Учебник / под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, Н. А. Саломатина. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 1998. – 669 с.
18. Рысёв Н. Ю. Правильные управленческие решения. Поиск и принятие. – СПб.: Питер, 2004. – 380 с.
19. Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 271 с.
20. Смирнов Э. А. Управленческие решения: Учеб.пособие. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 264 с.
21. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика, 2004. – 282 с.
22. Тронин Ю. Н., Масленченков Ю.С. Управленческие решения: Учебное пособие. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 310 с.
23. Трояновский В. М. Разработка управленческого решения: Учебное пособие. – М.: РДЛ, 2003. – 208 с.
24. Тычинский А. В. Управление инновационной деятельностью
компаний: современные подходы, алгоритмы, опыт. – Таганрог: ТРТУ, 2006. – 168 с.
25. Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: Учебник для вузов. – М.: Инфра-М, 2001. – 283 с.
26. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. – М.: ЮНИТИ, 1997. – 590 с.
27. Юкаева В. С. Управленческие решения: Учебное пособие. – М.: Дашков и Ко, 1999. – 292 с.
28. Административно-управленческий портал [режим доступа: http://www.aup.ru/books/m87/pril5.htm]
29. Глава из книги Кулагина О. А. «Принятие решений в организациях» [режим доступа: http://www.management-service.ru/article_08.php]
30. 8-я глава книги Найта Ф. Х. «Риск, неопределенность и прибыль» [режим доступа: http://www.bibliotekar.ru/biznes-47/10.htm]
31. Официальный сайт ООО «КСМ» [режим доступа http://ksm.delpart.ru]


Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00523
© Рефератбанк, 2002 - 2024