Pitanja iz predmeta Teoriji odlucivanja

1.Definisanje problema (početno stanje)Osnovna predpostavka kvalitetnog odlučivanja jeste pravilno definisanje problema, koje znači i polovinu rješenja.U principu problem definišemo kao neravnotežu između sadašnjeg stanja neke pojave i njenog željenog stanja a procedura kojom otklanjamo naredni nesklad predstavlja njegovo rješenje, koje je uvijek lakši dio od samog rješavanja problema.Pravilna definicija problema podrazumjeva da ga izložimo jasno i uz pomoć kratkog pitanja koje odražava njegovu suštinu , iako ne postoji jasna procedura koja će nas dovesti do izbora i formulacije pitanja.2.Definisanje ciljeva(konačno stanje)Nakon preciznog definisanja problema kao početnog stanja , na isti način definišemo cilj kao konačno stanje, jer bez jasno određenog cilja ne mogu se odrediti jasni pokazatelji za ocjenjivanje pojedinih alternativa.Podrazumjeva davanje određenih sadržaja , u tom pogledu razlikujemo ciljeve odluke(predstavljaju kriterijume izbora ) i ciljeve organizacije(koji usmjeravaju i usklađuju ponašanje poslovnog sistema).Ciljevi se međusobno razlikuju po brojnim karakteristikama a prema hijerarhiskoj ljestvici razlikujemo primarne, strateške i operativne.3.AtributiGenerisanje skupa dobrih atributa je ključna predpostavka kvalitetne odluke kojom uravnotežujemo početno i željeno stanje, tako da jasam postupak formiranja atributa posmatran.prilikom definisanja skupa dobrih atributa u postupku rješavanja složenih problema poželjno je poštovati ciljeve i ispitati objektivnost ograničenja koja uslovljavaju izbor i ocjenu opcije za dati skup ograničenja uključujući i mentalnu barijeru.4.InformacijeObjektivna evaluacija procesa odlučivanja podrazumjeva raspolaganje kompletnim informacijama o njihovim atributima.U fazi prikupljanja informacija o izvjesnim ishodima opcije ne smijemo se samo opredjeljivati za lako pribavljanje, jer opcije ocjenjene na osnovu njih nisu dovoljno povjerljive.U praksi evaluacija alternativa najčešćese zasniva na nasavršenoj informaciji koja pored preciznih sadrži i intervalno ocijenjene vrijednosti atributa koje svakako nose i rizik greške.Formirane informacione osnove precizno definisanih atributa omogućavaju konstrukciju tabele ishoda koja predstavlja koncizan prikaz problema i nameće disciplinu u razmišljanju o odnosu superiornih kao i inferiornih alternativa i pomaže da ih eliminišemo iz dalje analize situacije odlučivanja.5.Izbor metodaPrilikom izbora metoda i tehnika analitičar mora voditi računa da procjeni promjenjive i nepristrasne te eliminiše neprilagođene konkretnoj situaciji.Ako model povećava efikasnost odlučivanja i daje korisne informacije onda je njegova primjena uspješna.6.Izbor rješenjaOvdje se opredjeljujemo za jednu od mogućih alternativa tako dase sam čin racionalnog izbora zasniva na našoj vještini.Odluka se donosi na osnovu globalnih intuitivnih sudova kao i na bazi analitičkih sudova zasnovanih na primjeni precizno definisanih procedura izbora rješenja.Moć intuicije naročito dolazi do izražaja u prvim koracima procesa odlučivanja kada otkrivamo i prepoznajemo relevantne informacije..7.Filozofija odlučivanjaPolazne predpostavke normativne teorije i njihovu održivost možemo sagledati sledećim redom:informacione podloge procesa odlučivanja, mentalne sposobnosti donosioca odluke, određivanje preferencija.Teorija satisfakcije se zalaže da se koncept neograničene racionalnosti savršenog D.O. zamjeni konceptom ograničene racionalnosti.Izbor zasnovan na Sejmonovom konceptu ima određenih nedostataka. Teorija izgleda pretpostavlja

eksperimentalni rad sa ciljem primjene deskriptivog modela ograničene racionalnosti koji modifikuje teoriju očekivane korisnosti.

8.Matrice odlučivanjaDa bi se posjedovala preduzetnička vizija budućnosti, potrebna je sposobnost preduzetnika ili menadžera da bude lider,a lider može da bude spontana, otvorena, marljiva i komunikativna ličnost sa iskustvom i predispozicijom upotrebe znanja.Ciljevi koje posjeduje lider sa vizijom treba da su pozitivni.U grupu opštih matrica odlučivanja spadaju metode kojese odnose na izbor područja tržišnog poslovanja ,metode koje se odnose na definisanje strateških poslovnih jedinica, grupu metoda i tehnika koje se odnose na izbor tehnologija kojim će odabrane strategiske jedinice na tržištu djelovati efektivno.Polazeći od orijentacije na kupce , grupe kupaca i alternativne tehnologije moguće je doći do tri alternativne strategije definisanja misije organizacije:strategija fokusiranja (podrazumjeva izbor ciljnih tržišnih segmenata, orijentaciju na podmirenje specifičnih potreba,uklanjanje želja,rješavanje problema...)strategija diferenciranja(podrazumjeva da se u orijentaciji na potrebe želje probleme, očekivanja i preferencije grupe kupaca i alternativnim tehnologijama zauzima diferencirani pristup u odnosu na konkurenciju.)strategija nediferenciranja(znači orijentaciju na široko obuhvatanje segmenata ,relevantnih dimenzija, uz nediferencirani pristup u odnosu na konkurente tako što naglašavaju efikasnost iz ekonomije velikog obima)9.Proces donošenja odlukaOdlučivanje podrazumjeva izbor iz skupa od najmanje dvije opcije kojima je moguće ostvariti cilj.U literaturi se pojavljuju dva suprostavljena pristupa:Kvalitet odluke ocjenjujemo na osnovu njenih rezultata i Kvalitet odluke ocjenjujemo na osnovu primjenjene procedure izbora. Na osnovu prvog pristupa kvalitet odluke možemo sagledavati nakon ishoda izabrane akcije, a na osnovu drugog ocjenjivanje zasnivamo na dosljednosti procedure samog izbora.10.Pojam i vrste odlukeOdluka je završna faza procesa odlučivanja koja predstavlja optimalan izbor pravaca djelovanja orijentisanog ka ostvarenju cilja..Donošenjem odluke otklanjaju se sve dileme opcija i pažnja se usmjerava na njeno provođenje .Donosilac odluke je nesavršeno biće sklono različitim raspoloženjima i različito emotivno reaguje u istim situacijama zavisno od njegovih sklonosti simpatija i sličnih stanja. Svaka odluka trebala bi sadržavati;subjekt objekt i strukturu na koju se odnosi odluka, aktivnost u cilju realizacje odluke,xsistem ciljeva koji treba ostvariti,sistem faktora, termine i rokove, sistem materijalno-tehničke,finansiske i druge podrške.Donošenjem odluke uvijek se razrješava neki konflikt.H.Simon razlikuje programirane odluke kojese koriste za rješavanje rutinskih problema.Prema klasifikaciji koju daje W.J.Gore odluke se dijele na rutinske ,adaptivne i inovativne.J.Hatch odluke dijeli na institucionalne , organizacione operativne.11.Faktori(elementi) odlučivanja

Odlučivanjese odvija pod uticajem brojnih faktora među kojima su najvažniji orijentacija donosioca odluke, priroda okolnosti, raspoloživo vrijeme, posledice odlučivanja i međusobni odnos odluke i rizika.Nova klasifikacija je sveobuhvatna i sadrži sledeće faktore:ograničenje u odlučivanju, okolina odlučivanja, način i okolnosti odlučivanja, međusobni odnos odluka i menadžerske sposobnosti.12.Ograničenja u odlučivanjuDefinišu prostor djelovanja ili akcije ,limitirajući močući broj varijanti i rješenja tako da se sloboda izbora neke odluke kreće u rasponu od mašte do stvarnosti.Najvažnija ograničenja su:vizija tunela koja predstavlja vrstu mentalnog sljepila zbog predrasuda donosioca odluka.Ozbiljno ograničenje u odlučivanju su i redukovane informacije .Odnos između vrijednosti dodatne informacije i njene cijene može biti linearan, progresivan i degresivan.

FAZE PROCESA ODLUČIVANJAProces odlučivanja ima tri faze:priprema,donošenje i provođenje odluke.Faza pripreme odluke obuhvata konkretno formiranje problema i kreiranje odgovarajućeg modela,a faza donošenja odluke obuhvata traženje optimalnog riješenja i provođenja.P.Drucker navodi 5 faza odlučivanja:definisanje,analizu problema,sastavljanje mogućeg rješenja,vrednovanje i izbor optimalnog rješenja,pretvaranje odluke u efikasnu akciju.Prve 3 faze su faze pripreme,4 faza donošenja,a zadnja 5 faza provođenja odluke.Krug odlučivanja započinje problemom,razmatraju se alternativna rješenja,vrši optimalan izbor i prelazi u evaulaciju i implementiranje rješenja.Po teoriji odlučivanja se razlikuju 4 faze odlučivanja.U prvoj fazi-problem se treba konkretno formulisati,u drugoj fazi-se kreira adekvatan model(što predstavlja naučnu fazu odlučivanja),u trećoj fazi-se traži optimalno rješenje problema uz dati kriteriju odlučivanja,u četvrtoj fazi-vrši se provođenje rješenja dobijenog u prethodnoj fazi.

MODELI DONOŠENJA ODLUKEModeli su pojednostavljena slika stvarnosti,tako da su manje komplikovani od realnog sistema čime su brži,jeftiniji i lakši za manipulaciju i izučavanje.Modele odlučivanja dijelimo na:fizičke(fotografije,slike,modeli osoba)analogne(bazira se na sličnosti osobina objekata istraživanja,transformacijom orginalnih osobina u analogne povećavaju se šanse za upravljanje promjenama) i simboličke ili mtematičke(izrađeni su od određenih komponenti i njihovih međusobnih odnosa pomoću simbola,možemo ih posmatrati kao verbalne gdje se upotrebljava običan govor).Prema namjeni-modeli utvrđivanja služe za utvrđivanje određenog rezultata i model odlučivanja koji pomoću funkcije cilja i određenog broja ograničenja bira optimalno rješenje(linearni m.).Prema funkcijonalnoj uređenosti-deterministički i stohastički mod.Prema vremenskoj dimenziji-statički i dinamički .Prema mogućnosti kvantifikacije-mod.ekstrapolacije,kauzaliteta i kvalitativni.Prema funkcijonalnim matematičkim odnosima-linearni i nelinearni.

ULOGA I KORISNOST MODELA ZA DONOSIOCA ODLUKEUloga modela je u osiguranju uvida u posmatrani problem,odnosno pomoć u u upravljanju poslovnim operacijama.Churchmann-Schtainblattova komunikaciska matrica-

Stručnjak za oblikovanje modela razumije menadžere

Stručnjak za oblikovanje modela ne razumije menadžera

Menadžer razumije stručnjaka za oblikovanje modela

Obostrano (uzajamno)razumijevanje

Komunikacija o onome što je ispravno

Menadžer ne razumije stručnjaka za oblikovanje modela

Stručnjak za oblikovanje modela nastoji pridobiti menadž.jer on razumije njegove osobnosti

Očitavanje o onome što je ispravno-po principu uzmi ili ostavi.Odvojene funkcije.

Komunikaciski proces između konstruktora mod.donosioca odluke i samog modela može biti aktivan(menadžer neposredno komuinicira sa modelom)i pasivan(kada se model koristi za iznalaženje opcija programiranih od konstruktora modela i odabranih od donosioca odluke).Pilot studija-kojom se izgrađuje pojednostavljen model za iskazivanje svih ulaza i izlaza koji se mogu očekivati.Razlozi za upotrebu mod.odlučivanja su jednostavnost u korištenju,sistemski pristup u rješavanju problema olakšavaju shvaćanje problema.Kreiranje

modela ne mora da bude izraženo u eksplicitnoj formi,ali u krajnjem prikazu treba da omogući jasan pregled i način korišćenja pri rješavanju i kontroli realnih problema.Modeli obuhvataju samo dominantne osobine pojava iz realnog svijeta a to im sa stanovišta upotrebe omogućava:eksperimentisanje i analizu složenih problema,kombinovanje i ekonomisanje resursima,koncentrisanje na bitne osobine pojave.Uobičajen način formiranja modela uvijek polazi od realnog problema uz napomenu da taj model ispunjava određene pretpostavke kao što su primjenjivost,uvjerljivost i sistematičnost.Proces formiranja matematičkog modela po Petriću:definicija ciljeva u skladu sa zadatim ograničenjima,planiranje vremena,kadrova i troškova,formulacija problema kao ključna faza procesa modeliranja,građenje konkretnog modela,izbor metoda i tehnika rješavanja,programiranje i testiranje dimenzija problema,testiranje programa u fazi implementacije,promjena konzistentnosti,osjetljivosti i promjenjivosti,implementacija-uvođenje modela u primjenu.

POSTUPAK PROCESA ODLUČIVANJAPostupci odlučivanja zavise od okoline,tako govorimo o odlučivanju u uslovima izvijesnosti,rizika i neizvjesnosti.U uslovima izvijesnosti racionalni D.O. iz skupa raspoloživih opcija(A1,A2,...Ai,...Am)bira onu koja ima njveću korisnostU(Ai).D.O.svakom atributu pripisuje odgovarajući Wk(numeričku vrijednost)koja odražava relativan značaj tog atributa u ocjeni opcije∑Wk=1.u uslovima rizika D.O.poredi opcije na osnovu njihove očekivane korisnosti(EU)Očekivana korisnost opcije Ai se izračunava množenjem korisnosti njenih ishoda u pojedinim okolnostima sa vjerovatnoćama javljanja ovih okolnosti tj.EU(Ai)=p1ui1+p2ui2+...+pnuim=∑p1uim.; EU(Ai)> EU(Ai);maxEU(Ai)

ODLUČIVANJE U USLOVIMA NEIZVIJESNOSTIPredstavlja logički okvir za definisanje raspoloživih alternativa i izbor najbolje akcije.Izbor najbolje akcije će izvršiti korišćenje jednog broja procedura ili postupaka odlučivanja koji se primjenjuju u uslovima neizvijesnosti.Problem se može analitički razmatrati na sledeći način:ako je riječ o i-toj akciji za j-to stanje, a za dati problem raspolažemo sa m alternativa i n stanja,tada se plaćanje akcije ai za stanje sj definiše:pij=p(aisj).najpoznatije metode:teorija igara,optimistički(max i min) metod,pesimistički(Valdov ili max i min)metod,metod optimizma-pesimizma(Hurvikov metod),metod min i max kajanja(Sevidžov metod),princip nedovoljnog razloga(Laplasov metod).

TEORIJA IGARAPredstavlja matematičku analizu konfliktnih situacija, a njeni osnovni elementi su:Igra:predstavlja skup pravila,dogovora kojih se moraju pridržavati učesnici u konfliktnoj situaciji.Strategija:predstavlja plan razvoja igre(strategija predstavlja skup informacija koji je kompletan u smislu da jedan igrač otkriva na koji način se treba ponašati u datom trenutku),Potez:predstavlja čin izbora jedne strategije,igra se realizuje tako što suprostavljeni igrači biraju neku od raspoloživih strategija,tako da je tajnost izbora strategije bitan element konfliktnih situacija.U igri svaki igračima jednu potpunu informaciju koju stiče poznavanjem svoje situacije i pravi određene pretpostavke na bazi informacije o protivniku.Kako se igra odvija dobijaju se nove informacije na osnovu kojih se donose racionalne odluke.Upravljanje konfliktnom situacijom zavisiće od procijene igre,vještine igrača,njegove logike.Optimalno rješenje modela kojeg karakteristiše konfliktna situacija je izbor strategije kojom se riješava konfliktna situacija i da igrač pri tome ostvare maksimalnu dobit, odnosno minimalan gubitak,(ne)zavisno od toga koju strategiju zauzme njegov protivnik o konfliktnoj situacij.Klasifikacija matričnih igara:1.prema stepenu uticaja igrača na ishod igre-igre na sreću(hazardne igre),strateška(matrične igre),2.prema broju učesnika u igri-igre sa 2 igrača,igre sa 3 i više igrača.3.prema raspoloživosti informacija-igre sa potpunom inf.,igre sa

nepotpunom inf.,4.da li se igrači u toku konfliktne situacije udružuju ili ne:koalicijone i nekoalicijone igre,prema izboru i dosljednosti strategije:igre sa čistom strategijom i igre sa mješovitom strategijom,prema uslovima dobitka:igre sa sumom nule i igre sa nenultom sumom,igre protiv prirode.

IGRE IZMEĐU 2 IGRAČAIgre sa dva ili n igrača opisuju situaciju konfliktnih interesa učesnika npr. Borbe konkuretnih firmi za tržišnu prevlast.u slučaju kada su interesi igrača djelimično saglasni,djelimični konfliktni rezultati variraju, a u zavisnosti od toga da li igrači međusobno komuniciraju i dogovaraju,razlikujemo kooperativne i nekooperativne igre.Ako na rezultat djelimično utiču i slučajni faktori,to su igre na sreću, a ako su potencijalni rezultati unaprijed podjednako poznati svim igračima to su igre sa simetričnim informacijama.Tabelarno prikazivanje matričnih igara u normalnoj formi možemo predstaviti tabelom igre u kojoj redovi označavaju raspoožive poteze prvog igrača, a kolone poteze drugog igrača, tako da se u polja unose rezultati igre kao kombinacije odabranih poteza.Predpostavke koje se odnose na igrače su:da su savršeno racijonalni pojedinci koji nastoje da maksimiziraju svoju dobit, da su ravnopravni protivnici i sa mogućnostima prognoze poteza svakog protivnika.Tabela igara se može proširiti uopštavanjem matrice igara.Umjesto jedinica korisnosti ishoda možemo ih izražavati u realnim pokazateljima uspijeha tako da se jednostavnije ostvari sam cilj teorije igara tj.riješi igra.

IGRE IGRAČA SA NULTOM SUMOM(KONSTANTNOM SUMOM)Potencijalni rezultati igre se uvijek pokazuju pobjedom jednog od igrača(R ili K)ili remijem,tako da je na kraju igre zbir“isplat“jednak nuli što znači da je dobitak jednog igrača jednak gubitku drugog i obrnuto(nula suma),tj.u1+u2=0=> u2=-u1 zbog čega umjesto parovima korisnosti(u1,-u2),rezultate igre prikazujemo samo korisnostima prvog igrača u1.Pozitivne vrijednosti u matrici igre predstavljaju dobitke za prvog (R), odnosno gubitke za drugog (K) igrača, a negativno obrnuto.U slučaju da nema dominantnih i dominiranih strategija tada za rješenje problema koristimo maximin metod izbora u uslovima neizvjesnosti(Valdov metod)koji dovoljno respektuje poteze drugog igrača, što je ključna pretpostavka racionalnog strateškog odlučivanja.Rezultat ravnotežnog para strategija je istovremeno minimalna vrijednost u posmatranom redu i maksimalna vrijednost u posmatranoj koloni, ali ovaj kriterijum nije univerzalan tj.ne daje jedinstveno rješenje.Neki primjeri igre sa nultom sumom se moraju rješavati primjenom mješovite strategije. m n m n

E(MSR)=∑ ∑ uij1piqj; E(MSK)= ∑ ∑ u2

ijpiqj

i=1 j=1 i=1 j=1

Cilj teorije igara je da riješi igru,tj.definiše ravnotežni par strategija i njihov rezultat,a ne da igračima sugeriše izbor u svakoj konkretnoj situaciji.Ovom igrom se rješavaju brojne konfliktne situacije u poslovnom odlučivanju.

IGRE DVA IGRAČA SA PROMJENJIVOM SUMOMSituacija u kojoj su interesi djelimično saglasni,a po nekim aspektima konfliktni prikazujemo igrama sa promjenjivom sumom.Javljaju se brojne poteškoće prilikom postupka racionalnog izbora jer su ishodi istovremeno različito prihvatljivi za oba igrača.Zbirni rezultati koje igrači postižu nisu konstantni,tako da dobitak jednog igrača nemora biti jednak gubitku drugog igrača.U zavisnosti da li igrači međusobno komuniciraju ili ne razlikujemo nekooperativne

igre gdje nepostoji mogućnost sarađivanja,i kooperativne igre gdje igrači unaprijed usaglašavavaju svoje strategije.Nekooperativne igre mogu imati više ravnotežnih rješenja.Kooperativne igre gdje postoji mogućnost dogovaranja,rješavaju se izborom bilo kog para strategija koji pripada pregovaračkom skupu.Budući da su rješenja različito povoljna po igrače,pregovaračkom igrom se nalazi jedinstvena tačka pregovaračkog skupa koja predstavlja fer rješenje.Kada postoji veći broj ravnotežnih tačaka koje su različito prihvatljive za igrače tada se igra riješava u nešto složenijim uslovima“sukoba volja“ i traženja šansi za dogovaranje.

PREGOVARAČKE IGREDžon Neš je na sledeći način opisao pregovaračke igre:pregovori mogu različito da se završe,odnosno da skup mogućih ishoda,kao rezultat pregovora,predstavlja dostupnu oblast D kojoj pripada i tačka neuspijeha dogovora N.Tačke u dostupnoj oblasti predstavljaju moguće dogovore koji su različito prihvatljiviza oba pojedinca, a njihove korisnosti u tački neuspijeha obilježavamo sa N(n1,n2).Pregovarači kao racionalni igrači posmatraju samo optimalna rješenja, a skup svih optimalnih tačaka čini pregovarački skup(P) kao doskup graničnih tačaka dostupne oblasti(D).Tačke pregovaračkog skupa(P)koje pregovarači preferiraju u odnosu na tačku neuspijeha(N)prikazujemo parovima korisnosti (u1,u2),tako da postoji obostrana želja za postizanje konsenzusa.U slučaju dogovora pregovarači ostvaruju dobitak koji su za prvog pregovarača u1-n1, a za drugog u2-n2,tako da ako skup P sadrži samo jednu tačku,problem postaje trivijalan,ali ako se u skupu P nalaze 2 tačke koje pojedinci različito preferiraju,pojavljuje se problem predviđanja mogućnosti dogovora(u1,u2).Uslovi koje bi rješavanjem pregovora morali biti ispunjeni po Džon Nešu su:Pareto-optimum(PO)predstavlja par ishoda korisnosti(u1,u2)tako da u skupu ne postoji rješenje gdje bi ishod za jednog pregovarača bio bolji,a da se za drugog ne pogorša.Simetričnost(S):ako je dostupna oblast(D)simetrična i ako je tačka neuspijeha (N) simetrična (u1=u2), onda je i tačka dogovora takođe simetrična.Ekvivalentnost prezentacije(EP):predpostavimo da su funkcije korisnosti dva pregovarača u1 i u2, na osnovu kojih je moguće predvidjeti tačku dogovora u1II=u2II II :ako pozitivnom linearnom transformacijom njihove funkcije korisnosti transformišemo u nove funkcije,tada nova tačka pregovora predstavlja linearnu transformaciju prethodne.Irelevantne alternative(A):predpostavimo da su tačke nesporazuma dva problema A i B međusobno jednake,NA=NB,a pregovarački skup problemaB,PB, je sadržan u pregovaračkom skupu problema A:PB PA.Ako su zadovoljeni uslovi :PO,S,EP i IA onda tačka dogovora(u1II,u2II II)predstavlja rješenje funkcije max (u1-n1) (u2-n2) u pregovaračkom skupu,pod uslovom da u njemu postoje takve tačke da važi u1n1 i u2n2.(Nešov ekvilibrijum).

IGRE PROTIV PRIRODEKao igrači javljaju se čovjek i priroda(poljoprivreda,naftna industrija..).Kod ove igre nemože se apriore primjeniti kriterij max-min,koji se primjenjuje u slučajevima konfliktnih situacija između dva razumna protivnika,jer čovjek kao učesnik u konfliktu ne može biti siguran da će priroda uzeti za njega najpovoljniju strategiju. Poseban značaj imaju:Hurwicz-ev kriteri,Wald-ov kriteri,Laplace-ov kriteri,Savage-ov kriteri, Bayes-ov kriteri. Prilikom rješavanja konfliktne situacije polazi se od matrice plaćanja,odnosno matrice cijena (M) u kojoj se elementi u redovima vezuju za strategiju igrača A(čovjek),a elementi u kolonama za strategiju igrača B (priroda). Elementi matrice M predstavljaju dobitak za igrača A,odnosno gubitak za

igračaB, za aij0,ili gubitak za igrača A, odnosno dobitak za igrača B, za aij 0,a za aij=0 nijedan od igrača nema ni dobitak ni gubitak. S1 S2 ..... Sn a11 a12 .... a1n A1

M= a21 a22 .... a2n A2

.... ..... .... .... am1 am2 ...... amn Am

Pri čemu su A1,A2,...Am-strategija čovjeka, a S1,S2,..Sn-stanje prirode.

HURWIEZ-OV KRITERIJ(kriterij optimizma)Korišćenje ovog kriterija zahtijeva da se odredi koeficijent optimizma A ij,koji mora ispunjavati uslov 0 a 1,kao i u matrici plaćanja za svaku strategiju vrijednosti:Mi=maxaij jmi=minaij jAko su elementi matrice plaćanja aij dobici za čovjeka tada će optimalna biti ona strategija koja ima maksimalnu vrijednost linearne kombinacije,maxa Mi +(1-a)mi:i ako su elementi matrice plaćanja gubitci za čovjeka,optimalna strategija minimizira vrijednost izraza: minaMi

+ (1-a)mi.Kada je a=0,Hurwicz-ov kriterij svodi se na kriterij max minaij(čovjek kao krajnji pesimist) i j Ukoliko je a=1 imamo slučaj ekstremnog optimizma i ovaj kriterij se svodi na kriterij min maxaij(čovjek kao krajnji optimist). i j

WALD-OV KRITERIJAko je cilj ostvarivanje maksimalne dobiti za čovjeka,ovaj pesimistički kriterij se svodi na:max min aij i jAko su elementi matrice plaćanja gubici za čovjeka ovaj kriterij glasi:min maxaij i jLAPLACE-OV KRITERIJ(kriterij nedovoljnog razloga)Ovaj kriterij racionalnosti polazi od predpostavke da je vjerovatnoća pojavljivanja svake od strategija jednako moguća tj.da je i pored maximalne neizvjesnosti okruženje ne predstavlja potpunu tajnu,tako da već sam čin uključivanja pojedinih stanja u modelu znači i njihovo potencijalno dešavanje.Budući da se sva stanja mogu javiti nije im besmisleno dodjeljivati podjednake vjerovatnoće koje su svake različite od 0.Posmatranje stanja jednako operativnim naziva se principom nedovoljnog razloga: 1Pj= i pi=1 nAko imamo matricu plaćanja čiji su elementi aij,dobitci za čovjeka,tada odrećujemo sljedeće vrijednosti:

nmax( aij ) n gdje je n-broj strategija prirode. i i=1Ako su elementi matrice plaćanja aij gubitci za čovjeka,određujemo sledeće vrijednosti: nmin( aij) n i i=1SAVAGE-OV KRITERIJ(kriterij žaljenja)Ovaj kriterij definisao je Leonard Savage kao poboljšanje prethodnih metoda,gdje je pošao od predpostavke da racionalni donosilac odluke uvijke uspije da minimizira kajanje zbog propuštene šanse ostvarivanja njaboljeg rezultata.Korišćenje ovog kriterija zahtijeva da se formira nova matrica plaćanja,koja se naziva matrica žaljenja ili matrica propuštene šanse.Svaki element te matrice pokazuje kolika je propuštena dobit čovjeka,zbog nedosljednosti izbora strategije.Elementi matrice žaljenja rij, računaju se pomoću slijedećeg obrazca:rij=aij-maxaik. kKada se formira matrica žaljenja koristi se MAXMIN strategija da se odredi optimalno rješenje.Primjenom ovog metoda se u potpunosti ispunjava kriterij konzistentnosti.Kajanje (kij) donosioca odluke, ukoliko izabere akciju ai,prilikom dešavanja stanja Sj, formalno glasi:mini(maxj(Ui-Uij)=minimaxjkij; i=1,2,..m; j=1,2..n.

BAYES-OV KRITERIJUpotreba ovog kriterija zahtijeva da se pojedina stanja prirode koriguju sa stanovišta subjektivne vjerovatnoće.Označimo li stanje prirode sa Sj,a vjerovatnoće j-tog stanja sa P(Sj),gdje vrijedi da je:n P(Sj)=1, 0 P(Sj) 1j=1Ako su aij dobici, za čovjeka je optimalna ona strategija koja maksimizira linearnu kombinaciju: nmax aij P(Sj) i j=1Ako su aij gubici, za čovjeka je optimalna ona strategija koja minimizira linearnu kombinaciju: nmin aij P(Sj) i j=0kada se ovaj kriterij primjenjuje na konfliktnu situaciju u kojoj su učesnici čovjek i priroda pronalazi se optimalna strategija odlučivanja koja D.O. obezbjeđuje maksimalnu dobit ili minimalan gubitak.Izbor metoda odlučivanja u uslovima neizvjesnosti koji su prethodno izloženi,vrši se najčešće prema dva pristupa:-da primjenimo sve metode i izaberemo univerzalno najbolju akciju ili najbolju po većini metoda,-da izvršimo analizu procedure metoda izbora u smislu konzistentnosti njihovih rješenja.

ODLUČIVANJE U USLOVIMA RIZIKAKoncepcija i primjena vjerovatnoće

Termin vjerovatnoća upotrebljav se za šanse različitih sadržaja,na osnovu čega se i pojavljuju različite koncepcije u okviru teorije vjerovatnoće kao što su klasična,statistička i subjektivna vjerovatnoća.Klasična(Laplasova)vjerovatnoća odnosi se na situaciju odlučivanja kada je broj(skup)svih jednako mogućih ishoda konačan i sva stanja su sa jednako vjerovatnim ishodima,što je intuitivnoi najjasnije(eksperiment bacanja savršeno simetrične kocke)što je teško poistovjetiti sa razlaganjem budućih okolnosti po istom modelu.Statistička (empiriska)vjerovatnoća odnosi se na graničnu vrijednost relativne frekfencije događaja, a sam postupak izračunavanja je čisto empiriski za razliku od klasične gdje je matematički.Činjenica da veća relativna frekfencija ne znači i veću konkretnu vjerovatnoću,stvara određena ograničenja u korištenju.Subjektivna vjerovatnoća bazira se na prevazilaženju navedenih ograničenja eksperimentalne vjerovatnoće,a predstavlja stepen uvjerenja,tj.nivo logičkog suda donosioca odluke,formiran kroz odnos prema pojmu nastajanja ili nenastajanja nekog događaja.Ona odražava lični stav prema budućim okolnostima,zato joj vrijednost varira.

АНАЛИЗА РИЗИКА:Анализа ризика представлја покуша да се у проблематику одлучивања уведе аспект истраживања природе ризика, одреди модел расподјеле вјероватноће критеријумске вјероватноће и изврши евалуација пројекта користећи те расподјеле вјероватноће.

Ако менаџмент жели да успије пројекат који води на принципу енономске оправданости зна се да је пословно очекиванје везано за поједине факторе и услове ризика. Да не би фирму изложио финансијској опасности, менаџмент мора добро изучити вјероватноћу пословног очекиванја инвестиционе оправданости. Зато анализа ризика доносиоцу одлуке служи као логички оквир у којем ће проучити могућности одређиванја вјероватноће.

ПРИСТУП АНАЛИЗЕ РИЗИКА:Сваки пројекат има свој ризик те се он мјери вјероватноћом збиванја на бази која се одређује евалуацијом, а трошкови израде при евалуацији су критеријумске промјенјиве које се морају идентификовати примјеном технике анализе ризика. Сваки пословни проблем у себи ности одређену дозу неизвјесности па их морамо посматрати као случне промјенјиве: трошкови рада, цијене, порези, те они заједно утичу на цијену економске оправданости. Доносилац одлуке мора користити властита убјеђенја, властиту логику уз замјену за објективне податке уважавајући и мишљење експерата. Методе које се користе за оцјену расподјеле вјероватноће су; директна метода, параметарска метода метода оцјене пет тачака итд.

СЕКВЕНЦИЈАЛНО ОДЛУЧИВАЊЕ И ДРВО ОДЛУЧИВАЊА:Проблем припреманја и доношенја одлука може се проширити увођенјем секвенцијалног одлучиванја гдје доносилац одлука може у недоглед пролонгирати њено доношење све док не буде задовољан допунским информацијама о стањима природе, а све због тога да прикупи нове допунске информације. Примјена секвенцијалног одлучиванја може се посматрати у три случаја: без узоркованја, узиманјем само једног узорка и секвенцијалним бирањем, али уз графичку помћ дрвета одлучивања које олакшава анализу проблема одлучивања.Цјелокупна анализа се базира на оцјењеним вриједностима елемената одлуке тако да коначан резултат са високим степеном осјетљивости зависи од тачности тих оцјена.

Расподјела вјероватноће критеријумске (зависне) промјењивеКритеријкумска промјењива је, по дефиницији, зависна од једне или већег броја случајних независних промјењивих. Ако независне промјењиве имају нормалне расподјеле, тада ће се добити нормална расподјела вјероватноће и критеријумска промјенљива као излазна мјера економског поврата. Посматрајући профит као функцију одређиванја краја независних промјењивих обим производње, цијена, трошкови рада, трошкови материјала и амортизације за које се могу оцијенити нормалне расподјеле са познатим средњим вриједностима и стандардним мањкавостима, тада је и расподјела вјероватноће профита нормална. Постоји неколико метода које се примјењују, а то су:

- конзервативне методе прилагођавања,- песимистичко-оптимистичка метода,- ризик-попуст метода,- метода очекиванје новчане вриједности промјењивих и- мотода очекиване варијанте.

ОДЛУЧИВАЊЕ УЗ КОРИШЋЕЊЕ АПРИОРНЕ ВЈЕРОВАТНОЋЕ:Анализа избора оптималне одлуке у ситуацијама одлучивања са априори вјероватноћама има знатно шири значај у пракси јер је доносилац одлуке неутралан у односу на ризик, дако да може промијенити одговарајуће процедуре у избору оптималне акције тражећи најбоље вриједности за дате околности.Допуна табеле одлучивања априорним вјероватноћама омогућава доносиоцу одлуке израчунаванје очекиване вриједности за сваку акцију за могућа јављања исхода уз коришћење следећих критерија:

- мах очекиванје плаћања,- мах или мин. Очекивана увећана вриједност,- минимизирање очекиваног могућег губитка,- макксимизација очекиване корисности.

Критеријум максималног очекиванја плаћанја - доносилац одлуке га користи преферирајући јављање исхода са највећом вјероватноћом, игноришући друге комбинације.Критеријум очекиване новчане вриједности – доносилац овим критеријумом да би за сваку могућу акцију упоређујући алтернативе одлучивања, извршио оптималан избор.Примјена критерија очекиване новчане вриједности је једнозначна, а сама процедура примјене проводи се следећим поступком:

- одређивање алтернатива одлучивања, тј матрице (Аи, Сј),- одређивање плаћања (Пиј), односно трошкова, - одређивање априори вјероватноће свим стањима п(Сј),- израчунавање ОНВ за (пиј или Т) за све акције, - досљедан избор оптималне акције.

Критеријуми очпекиваног могућег губитка – доносилац одлуке га примјенјује да би процијенио очекивани могући губитак за сваку могућу акцију, те да изабере акцију са најмањом очекиваном вриједношћу жаљења.

Критеријум максимизације очекиване корисности – преферира акције које повећавају благостање или корисност, тако да акције које максимизирају профит минимизирају трошкове. Преференције доносиоца одлуке у циљу рационалног одлучивања треба да задовоље следеће услове: асиметричност, комплетност, транзитивност, континуитет преференција, замјењивост (супституција) монотоност, редукција сложених лутрија.

OČEKIVANA VRIJEDNOST PERFEKTNE (DOPUNSKE) INFORMACIJE I NJENA OCJENA (PREAPOSTERIORNA ANALIZA)Proces odlučivanja u uslovima rizika i neizvjesnosti prirodno stvara potrebu prikupljanja dopunskih informacija i znanja, činjenica, eksperimenata, simulacija i drugih pomoćnih konstrukcija kako bi izoštrili inicijalne vrijednosti kojima smo ocijenili vjerovatnoću. Uslove rizika djelimično možemo pretvoriti u uslove vrijednosti kada na osnovu sadržaja ovako bribavljenih znanja budućim događajima možemo dodjeljivati relativno savršene vjerovatnoće.Međutim, informacije najčešće otklanjaju samo dio neizvjesnosti koja se odnosi na okruženje u kojem se dešava poslovna praksa. Analizom procesa odlučivanja može se zaključiti da se korišćenje informacija kao razultata istraživanja i refidiranjem apriornih vjerovatnoća putem Bajesovog postupka dolazi do drugačijih iznosa očekivanih monetarnih vrijednosti. Naknade informacije doprinose povećanju sigurnosti i olakšanju izbora optimalne akcije. Kako se u praksi teško obezbjeđuje perfektna informacija realno je da se donosilac odluka više interesuje za djelimične informacije kako bi obezbjedio informaciju što bliže perfektnoj.

Analiza odlučivanja sa apriori vjerovatnoćama sa više akcijaU sluččaju problema odlučiovanja sa većim brojem raspoloživih akcija i stanja za izbor optimalne akcije se najčešće primjenjuje kriteriji očekivanje novčane vrijednosti i očekivanog gubitka, a aumjesto analize ravnoteže koristi se procedura poznata kao inkrementalna analiza.Primjena kriterija O.N.V. za više akcija je identična kao u slučaju problema sa dvije akcije, tako da se bira akcija za koju je maksimalna O.N.V. što naravno treba konzistentno sa personalnim kapacitetom.

Odlučivanje uz korištenje aposteriorne vjerovatnoćeApriorna vjerovatnoća je najčešće subjektivna, pa je uvijek treba revidirati uz pomoć empirijskih istraživanja, a ideja za takav pristup problemu odlučivanja polazi od Tomasa Bajesa.Postupak korekcije apriornih vjerovatnoća dopunskim informacijama o vjerovatnoćama dešavanja budućeg stanja sprovodi se uz pomoć Bajesove teoreme gdje se kao rezultat pojavljuje aposteriorna vjerovatnoća što šematski izgleda ovako:

Apriorna Rezultat Bajesov AposterornaVjerovatnoća istraživanja postupak vjerovatnoća

Aposteriorna vjerovatnoća se takođe koristi za iznalaženje očekivane novčane vrijednosti ili očekivanog mogućeg gubitka za svaku akciju.

Korišćenje različitih metoda za skupljanje podataka iz uzorka i formiranje uslovnih vjerovatnojća za posmatrana prirodna stanja omogućava dobijanje aposteriornih vjerovatnoća u cilju izbora optimalne akcije.

Metod simulacijeSimualcija je pogodna za korištenje prije nego što je realni sistem operativan, kao bi se vidjela njegova reakcija na promjene u pravilima funkcionisanja, a veličina i složenost ga čine nemogućim za tehnike optimizacije (radionički pogoni koje karakteriše problem redova čekanja, zalihe problemi obrazovanja itd.).Model simulacije mora biti konstruisan namjenski za svaku situaciju odlučivanja, za razliku od drugih tehnika kao što je linearno programiranje, gdje model može biti korišten u različitim situacijama sa redefinicijom funkcije cilja i sistema ograničenja.Uslovi pod kojima se posmatra ponašanje modela simulacije su pravila odlučivanja, koja su direktno ili indirektno i pravila prioriteta, a time i ključno pitanje studije simulacije.Tako, opravdano je ponoviti simulacije sa nekoliko različitih troškova ili cijena proizvoda kada smo zainteresovani do kakvih će promjena doći nakon pokušaja sa novim pravilima odlučivanja, kada početna vode u slabe rezultate.

Monte Carlo tehnika:U rešavanju različitih problema modela odlučivanja u uslovima rizika često je korišten postupak simulacije Monte Carlo tehnika. Ova tehnika se bazira na određenom broju uzoraka kriterijumske promjenjive (y) sa različitim kombinacijama rezultata i ovaj proces se iterativno nastavlja sve dok se ne odredi njena raspodjela vjerovatnoće koja mora biti konzistentna sa ubjeđenjima menadženta. Utakvim okolnostima donosilac odluke može koristiti informaciju koji u sebi nosti procjene raspodjele vjerovatnoće zavisne promjenjive (y) jer raspolaže sa dovoljno vrijednosti za određivanje zadovoljavajuće ocjene te raspodjele kao i procjene rizika. U suštini Monte Carlo tehnika se sastoji od simulacije eksperimenta kako bi se utvrdila vjerovatnoća nekih svojstava upotrebom slučajnog izbora. Domen primjene simulacije u pripremi i donošenju poslovnih odluka je praktično bez ograničenja čemu posebno doprinosi i ubrzan razvoj simulacijskih jezika i programa opšte i specijalne namjene što omogućava otvaranje širokog spektra kreiranja simulacionih modela.Nasujprot svim naporima i primjeni raznih metoda predviđanja tražnja nije nikada dovoljno izvjesna ni objašnjena pa se zbog toga u praksi pribjegava procjeni mogućih ishoda dodjeljujući im odgovarajuće vjerovatnoće realizacije.

ODLUČIVANJE U USLOVIMA IZVJESNOSTIOdlučivanje u uslovima izvjesnosti obuhvata između ostalog linearno programiranje, nelinearno programiranje dinamičko programiranje, višekriterijumsko programiranje, mrežno programiranje. Da bi se našla rešenja za koja u datim uslovima možemo reći da su najbolja, odnosno da su optimalna rešenja za razmatranje privrednih problema, tehnoloških, vojnih, tehničkih i dr. Sistema, koriste se gore nabrojane metode, kao i za određivanje optimalnih rešenja uključujući i postupke za njihovo ostvarenje. Opšte karakteristike koje su povezane sa teorijskim razmatranjem problema radi postavljanja modele i njihove primjene ima nekoliko faza: faza opšteg razmatranja problema, faza postavljanja cilja, faza prikupljanja i ispitivanja podataka i provjeravanja njihove tačnosti, faza formulisanja matematičkog modela i određivanja

analitičkog rješenja, faza praktičnog razmatranja problema i njegovo rješavanje, faza analize rezultata i faza pripreme za praktičnu realizaciju.Najznačajniji problemi koji se mogu rješavati primjenom operativnih istraživanja na nivou preduzeća, odnose se na izbor optimuma proizvodnje, asortimanu zalihe materijala, zalihe gotovih proizvoda, korišćenje kapaciteta, strategija, menadžmenta idr. Da bi smo mogli da pratimo kako funkcioniše neki sistem potrebno je definisati kriterijum efikasnosti funkcionisanja sistema.

Linearno programiranjeLinearno programiranje je matematička analiza problema optimuma odnosno analiza problema u kome se traži maksimalna-minimalna vrijednost linearne forme pri unapred datim ograničavajućim uslovima koji su izraženi sistemom linearnih-nelinearnih jednačina.Modeli lineartnog programiranja postoje otvoreni i zatvoreni, transportni modeli. Model transporta je otvoren ako je ukupna ponuda veća od ukupne potražnje ili obrnuto. Najpoznatije metode za rješavanje transportnih modela su MODI – Metoda transporta i Stepping Stone mtoda transporta.Modeli poslovnog odlučivanja za ocjenjivanje ekonomske opravdanosti investicije imaju široku lepezu primjene u području finansija.Namjenski modeli poslovnog odlučivanja sa mogućnošću primjene uz malu adaptaciju su izgrađeni zbog javljanja problema u privredi i administraciji, a koji se često ponavljaju, a to su problemi zaliha, problemi alokacije, problemi redova čekanja, problemi konkurencije, problemi zamjene itd.Model proizvodnje zaliha primjenjuju se kod serijske proizvodnje, troškovi zaliha i troškovi proizvodnje su međusobno povezani pa se moraju posmatrati kumulativno, a imaju suprotne pravce kretanja. Ovom modelu sličan je i model nabavka-zaliha na osnovu kojeg se utvrđuje optimalna narudžba koja se formira na osnovu više pretpostavki

Redovi čekanjaRedovi čekanja nastaju usled kratkoročnog debalansa traženja usluga i raspoloživog kapaciteta. To je slučaj kod pružanja bankarskih intelektualnih i zdravstvenih, prevoznih i dugih usluga. Javljanje redova čekanja, kao posledica navedene neusklađenosti, dovodi do troškova zaliha u toku procesa, čekanja u redu, kašnjenja isporuke usluga ili zbog velikih pauza do neiskorišćenja kapaciteta. Da bi se zamjenili stariji proizvodni kapaciteti novim često je predmet poslovnih odlučivanja nego nabavka nove opreme. U takvim situacijama je neophodno izvršiti balansiranje dodatnih troškova za novu opremu i prirast efikasnosti, a za izvođenje takvog računa postoji više modela od kojih je najpoznatiji MAPI. Suština ovog modela sastoji se u tome da se troškovi zamjene postojećeg kapaciteta uporede sa troškovima nesavršenosti.

Opšte osobine linearnog programaVrlo važne osobine linearnosti su proporcionalnost, dodavanje i integralnost. Izbor metoda za rešavanje problema putem modela, prvenstveno zavisi od njegovih osobina, a u praksi se najčešće koriste analitičke, simulacione i heurističke metode.

Testiranje, kontrola i primjena modelaNakon razmatranja metodologije izgradnje i rešavanja modela odlučivanja tehnikom linearnog programiranja neophodno je u tešište pažnje testiranja primjenjivosti

modela i izvedenih rješenja, kontrole modela s rješenjem i primjene modela. Testiranje modela predstavlja prikupljanje dokaza koje neko koristi u svrhu provjere njegove valjanosti, odnosno kako i kada model može ne uspjeti.

VIŠEKRITERIJUMSKO ODLUČIVANJEVišekriterijumsko odlučivanje se odnosi na probleme odlučivanja kada se pojavljuje veći broj ponekad i konfliktinih kriterija što drastično povećava realnost situacije odlučivanja za razliku od klasičnih optimalnih metoda koje pri odlučivanju koriste samo jedan kriterijum.Pod problemom višekriterijumske optimizacije podrazumijeva se problem optimizacije dvije ili više funkcija kriterijuma na nekom skupu mogućih rješenja. Formalizovanje metoda koje bi se mogle koristiti za rješavanje pojedinih kategorija problema višekriterijumskog odlučivanja omogućilo je razmatranje analizu i opštost primjene u situacijama odlučivanja sledećih zajedničkih karakteristika: veći broj kriterijuma koje kreira donosilac odluke, potencijalni konflikti kriterija kao slike realnosti, ne uporedive jedinice mjere pojedinih kriterija. Izvor najbolje opscije i skupa definisanih konačnih opcija problema višeg kriterijumskog odlučivanja mogu se klasikovati u divije grupe:

- voše atributno odlučivanje ili više kriterijumska analiza i - višeciljno odlučivanje.

Veiše atributno odlučivanje

Novi pojam u području višeatributnog odlučivanja koji je izveden iz terminologije višekriterijumskog odlučivanja je atribut koji treba da obezbijedi sredstvo evaulacije nivoa određenog atributa, tako da se većim brojem atributa karakteriše svaka akcija.Prema stepenu i smjeru korelacije vrijednosti i korisnosti atributa razlikujemo prihode, rashodne i nemonetarne atribute. Atributi predstavljaju karakteristike alternativa koje smatramo relevantnim pa ih uvijek samostalno biramo i formulišemo.Probelemativa višeatributnog odlučivanja uslovila je brz i kontinuiran razvoj čitavog skupa metoda čijom univerzalnom primjenom su moguća rješenja većine situacija, u smislu izbora složenih alternativa.

Višeciljno odlučivanjeVišeciljno odlučivanje se isto tako bazira na velikoj grupi metoda višekriterijumskog odlučivanja koje imaju zajedničke karakteristike i to:

- skup ciljeva koji mogu biti kvantifikovani,- skup definisanih ograničenja, - proces dobijanja informacija.

Imajući u vidu brojne metode izbora koje se predlažu u literaturi a i koriste se u praksi bila bi i njigova sledleća kvalifikacija:

- kompenzacijske metode (ispoljavaju aktivan odnos prema konfliktnosti ciljeva),- nekompenzacijske metode (ne dozvoljavaju nikakav tip trampe već alternative

koje konkurišu moraju da ispune odgovarajuće uslove po atributima.

GRUPNO ODLUČIVANJEGrupa kao normalna cjelina koju čine ravnopravni i racionalni pojedinci sa zajedničkim individualnim preferencijama samostalno ocjenjuje opcije i donosi zajedničku odlukud. Svaki interni konflikti u formalnoj grupi najčešće se rješavaju

otvorenim dijalogom, gdje će se lični interesi odražavati na etničke norme u skladu sa kojima će se jednoglasno birati opcije od interesa za grupu.Grupna odluka proizilazi iz grupne preferencije kao jedinstvene rang-liste opcija formirane na osnovu individualnih rang-lista.

Funkcija društvenog blagostanjaIndividualne rang-liste opcija se obično međusobno razlikuju tako da je neophodan proces preslikavanja u grupnu rang-listu poznatu kao funkcija blagostanja. Proces formiranja grupnih odlučivanja za razliku individualnog odlučivanja gdje se razmatra isključivo racionalnost izbora, predstavlja demokratski proces uparivanja individualnosti kroz poštovanje opštih etičkih uslova, a to su prihvatanje svih logičkih kombinacija individualnih podataka, da svi pojedinci preferiraju x u odnosu na y onda i grupa treba da usvoji taj stav, grupna odluka zavisi samo od poretka alternativa na individualnim rang-listama.Nemogući je proces kojim se individualne rang-liste opcija preslikavaju u jedinstvenu rang listu, odnosno ne postoji funkcija društvenog blagostanja koja pobrojane uslove zadovoljava u potpunosti, već samo racionalno i demokratsko pravo izbora.

Metod izbora najvećeg broja glasovaRang-liste članova sa jednakim preferencijama su svrstane u neformalne podgrupe čime nastaje tehnički pregled koji omogućava analizu formalnog izbora opcija x koja ne odražava raspoloženje grupe.

Metoda izbora apsolutnom većinom glasovaMetoda izbora apsolutnom većinom glasova se u praksi najčešće koristi jer je izbor neke opcije uslovljen natpolovičnom većinom članova grupe iako sa porastom broja opcija rezultati nisu etički prihvatljivi.

KonsenzusFormalne grupe menadžera i stručni timovi čiji je cilj donošenje složenih odluka pojavljuje se kao dominantan i efektan autoritet u proceduri odlučivanja kojom grupa izgrađuje koncenzus. Koncepcija grupnog odlučivanja ne zasniva se na stečenim znanjima i veštinama individualnog odlučivanja zato što je grupa entitet za sebe, već na brojnim rezultatima psihologije, sociologije, organizacije itd.Izbor veličine i strukture grupe kao i primjena odgovarajući procedura odlučivanja moguće je obezbjediti uslove za njeno funkcionisanje imajući u vidu sledeće aspekte:

- heterogenost ili homogenost grupe,- veličina grupe i- starost grupe.

BREINSTORMING METODA-metoda grupnog odluč.Breinstorming –moždana oluja,formulisana 1953.g.od strane Osborna polazi od konsenzusa određenog broja ekperata na osnovu intuitivnog mišljenja.Radi se o kreativnoj radionici ekperata sa ciljem traženja njihovih mišljenja stavova i ideja za rješavanje određenih problema.Breinstorming predpostavlja međusobno povjerenje učesnika i atmosferu u kojoj se može raditi bez staha učesnika od kazne za izneseno mišljenje.Ispitivanje ekpert može provoditi intervjuom ili putem diskusije.Saslušanje je specifičan oblik ispitivanaj ekperta koji se koristi da bi se saznale neophodne informacije o nekoj temi.Pri tome ekperti se mogu ispitivati pojedinačno ili po grupama specijalista.

U grupu za ispitivanje se uključuju ekperti koji raspolažu malim ili velikim kvantitativnim i kvalitativnim informacijama i naučnim znanjima koja se ocjenjuju.Radionica na kojoj učešće uzima 10-15 ekperata,ograničava se na trajanje od dva školska časa i moguće je izabrati 100ideja-informacija,15 se može odmah upotrijebiti.dok su ostale istraž-razvojnog karaktera.Faze realizovanja breinstorminga su:Philips 66,sinektika,metoda bilježenja ideja.Philips 66je razvijeni oblik brein.metode a zasniva se na radu manjih grupa eksperata koji vode5-6minutne rasprave,sumiraju ideje,te ponovo rasprava zatim se usklađuju rezultati.Prednost je u slobodnom razmišljanju i kreiranju ideje.Sinektika –suština je u grupnom davanju mišljenja,stavova,ideja ekperat koji su dobili zadatak na obradu.Ova metoda je primjenjiva u slučaju velikih preduzeća,te kod uvođenja novih programa.Metoda bilježenja ideja –nove ideje se prezentuju u pismenom obliku ,ekperti polaze od čistog papira na koji bilježe svoje razmišljanje.Na određeni način se radi o putovanju kroz navalu ideja i maštu kada se od prisutnih zahtijeva potpuno opuštanje.

DELFI METOD –metoda grupnog odluč.Sadrži višekratno ispitivanje ekperata koji dobro poznaju istraživačku problematiku.Delfi metod polazi od postavljenog problema i ekperata koji učestvuju u razrješavanju problema ,tragaju za inovacijama...Osnovne karakteristike Delfi metoda:-timski rad na pripremanju odluka,korištenje interdisciplinarnog pristupa,potpuna anonimnost odgovora pojedinih stručnjaka učesnika tima,postupak se višekratno ponavlja,mišljenja tima uvijek se daju u formi statistike.Delfi metod se primjenjuje u slučajevima kada postoji velika heterogenost podataka i informacija o budućim tehnologijama i budućem marketing okruženju,prognoziranje tražnje i prodaje preduzeća.Efikasnost ovog metoda postiže se adekvatnim izborom problema koji treba riješiti sa adekvatnim izborom eksperata.Kvalitet odluke zavisi i od prirode i strukture odluke,resursa za realizovanje odluke,podrške klime kao opšte motivacije.Remetilački faktori koji djeluju su:grupno mišljenje,analiza poslovnih politika velikih kompanija.Znači grupa ima i propuste u procesu odlučivanja a to su:površnost informacija,pristrasnost podataka,nepreglednost alternativa,nesposobnost odmjeravanja rizika,procjenjivanje vlastitih sudova. Prednosti grupnog odlučivanja su:veliki fond znanja,informacija,interakcija unutar grupe.Grupno odlučivanje u odnosu na individualno ima i nedostatke:manja efikasnost,inertnost,skuplji način donošenja odluka.

SISTEMI ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU-uvodProgramski potencijali u donošenju poslovnih odlukaPoslovno odlučivanje nije moguće bez jake informacione podrške kao kapitalnog nematerijalnog resursa.Poslovnom informacijom otklanja se veća ili manja količina neizvjesnosti i tako imamo validnu sliku stvarnosti.Efikasan PIS koji se projektuje uz računarsku podršku omogućava distribuciju informacija u skladu sa menadžerskim stilom procesa poslovnog odlučivanja.Kompjuterskimpokrivanjem osiguravaju se korisne informacije koje se mogu koristiti,pohranjivati,koristiti,kombinovati...,odnosno služi menadžerima da ih naoružava informacijama.Klase informacionih sistema :sistemi za transakcijsku obradu podataka,sis.za automatizaciju kancel.poslovanja,upravlj.infor.sis,menadž.sis.za podršku,sis.za podršku grupnom odlučivanju,ekpertni sistemi.Na strateškom nivou imamo sisteme za podršku odlučivanju(DSS i ESS),na taktičkom nivou upravljački inform.sis.(MIS,DSS i ES).na operativnom nivou MIS aplikacije.

DOPRINOSI MIS-a U PROCESU ODLUČIVANJA

MIS proizvodi rutinske i očekivane aktivnosti za odvijanje poslovnih operacija u procesu odlučivanja i ima više svojstava:podržava progarmirane poslovne odluke,osigurava fiksni oblik prijema informacija u definisanom formatu,proizvodi unificirana obavještenja,zahtijeva formalnu proceduru pitanja,primjenjuje moderne informacione tehnologije.MISsu oni informac.sistemi koji menadžeru osiguravaju periodične informacije u svrhu podrške procesu poslovnog odlučivanja kao što su :informacije o prodaji,zalihama,cijeni...Glavno svojstvo MIS-a je postojanje više baza podataka kojima uprvalja sis.za upravljanje bazama podataka (DMBS) kao softver sa mogućnošću kreiranja,korištenja i održavanja baza podataka.DMBS omogućava računarsko pohranjivanje svih relevantnih podataka u bazu ,osigurava efikasan pristup podacima od strane korisnika,generiše izvještavanja,dostavlja podatke za potrebe izgradnje modela...MIS poboljšava kvalitet poslovnog odlučivanja i kroz povećanje brzine odvijanja procesa na srednjem i nižem nivou menadžmenta.Menadžeri mogu dobiti od MIS-a periodične izvještaje,izvještaje upozorenje,vanredne izvještaje.

SISTEMI ZA PODRŠKU ODLUČIVANJA (DSS)DSS su se razvili na bazi uklanjaanja glavnog nedostatka konvencionalnih MIS-a koji se odnosio na isključivu orijentaciju u rješavanju problema odlučivanja,tako da pomaže menadžerima u poslovnom odlučivanju.Cilj primjene DSS-a je pružanje određene palete informacionih pomagala,radnih alata za menadžment koji omogućavavaju generisanje upravljačkih informacija.DSS se razvija u preduzeću nakon što je steklo iskustvo u primjeni MIS-a.Karakteristike DSS-a :podržavaju neprogramirane probleme,imaju fleksibilnost u specificiranju zahtjeva za izlazom,prilagođeni su za širi spektar aplikacija,imaju mogućnost brzog odgovora na pitanja ,postoji visok stepen nadzora korissnika i jaka interakcija sa sistemom.Imamo više oblika primjene DSS-a:DSS kao završene aplikacije sa mnogo korisničkih opcija,DSS generatori kao kompletne aplikacije povezanih procedura i podataka i DSS alati koji čine elemente hardvera,softvera,procedura i podataka.DSS sistemi su vezani za razvoj programskih jezika novije generacije.Arhitekturu DSS-a čine posistemi:-DBMS-podsistem podataka i upravljanja podacima-MBMS-podsistem modela i upravljanja modelima-DGMS-posistem dijaloga i upravljanja dijalogom Proces upotrebe DSS-a-pet faza:istraživanje i preformuliranje problema,identifikacija relevantnih parametara i varijabli,formulacija modela,testiranje modela radi ispitivanja pogopdnosti solucije,rafinacija problema.Proširivanje konceptaDSS komunikacijskim sredstvima nastaju sis.grupnog odlučivanja(GDSS) koji omogućavaju donošenje poslovnih odluka i njegove prednosti su:funkcioniše kao memorija cijele grupe,pomaže identifikaciju primjenjivih alternativa,podiže sposobnost grupe,služi kao sredstvo za interakciju.Baze modela GDSS iste su kao i one koje koriste kod DSS-a.Prema obliku sastanka GDSS možemo podijeliti:sale odlučivanja i mreže odlučivanja.Softverska komponenta GDSS-a sadrži bazu podataka,bazu modela.,aplikativni softver za grupno korištenje,fleksibilni korisnički interfejs i jezike visokog nivoa.

VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA I EKPERTNI SISTEMIPojam ekpertnih sistema Područje primjene ES razvijenom primjenom tehnika vještačke inteligencije predstavlja računarski sistem koji oponaša ljudski intelekt i pravi model rješavanja određenog problema. ES predstavlja realizaciju računarske bazirane vještine nekog ekperta čija je osnova u znanju i može da ponudi inteligentan savjet.ES koristi bazu znanja,kažemo da je komjuterski program koji koristi podatke i određena pravila kako bi simulirao proces odlučivanja ekperta.Es su novi stepen razvoja u ljestvici informatičkih tehnologija.

Obilježja ES:intenzivni su u pogledu znanja,koriste različite vrste podataka ,imaju sposobnost zaključivanja,objašnjavaju zaključivanje,tolerišu nejasnost,fokusiraju se na ogarničeno programsko područje.ES posjeduju i znanja o vlasitim operacijama i primjenjuju se u:računovodstvu i finansijama,marketingu,proizvodnji,opštem poslovanju.Komponente ES su :baza znanja(banka podataka) i mehanizam zaključivanja(softver koji upravlja ES-ima)

KLASIFIKACIJA EKSPERTNIH SISTEMAPao ES za podršku poslovnom odlučivanju razvrstava se na :sis.za vođenje preduzeća,sis.za klasiranje ljudskog znanja i sis.za analize.Jedna od najraširenijih klasifikacija je ES mogu biti:-interpretacijski ES koji tumače empirijske podatkeES dijagnosticiranja koji zaključuju o slabostima sis.,ES za dizajn koji razvijaju konfiguraciju objekata,ES za planiranje koji oblikuju akcije i fokusirani su na objekte i modele,ES za monitoring,kontrolni ES koji upravljaju ponašanje sistema.Oblast ES diferencirana je iz područja vještačke inteligencije.Glavne oblast istraživanja u području vještačke inteligencije su:ekpertni sistemi,sistemi prirodnih jezika,automatsko progarmiranje,dokazivanje matematičkih i logičkih teorema,robotika.Značajan razvoj ES bilježi se 70-tih god.prošlog vijeka,značajni faktori razvoja ekpertnih sistema su softverski alati za vještačku inteligenciju.Ekpert je osoba koja je naučno priznata i stekla reputaciju u svojoj oblasti.Sredstva za izgradnju ES dijele se na:programske jezike za razvoj ekpertnih sistema,jezik inženjeringa znanja,programsku podršku izgradnji sistema,olakšice izgradnje ES.StrukturaES u principu mora raspolagati bazom znanja kao skupom pravila koja opisuju relacije i događaje,mehanizmom zaključivanja.Kvalitet ES određen je kvalitetom njegove baze znanja.Oblasti primjene ES su veoma široke od poljoprivrede,hemije,projektovanaja,genetike...

PREDNOSTI I NEDOSTACI ESEs imaju mnogobrojne prednosti kao što su nepristrasnost,dosljednost,efikasnost,kraće vrijeme odlučivanja,tačnost,zajedničko korištenje znanja vrhunskih stručnjaka...Odluke se zasnivaju na analizi i interpretaciji ogromne količine informacija o promjenama.Nedostaci vezani za sadašnje tehnologije ES baziraju se na konotacijama da prate programe vještačke inteligencije,ograničavanju učešća rukovodne uloge i ljudskog faktora koji su nezamjenjivi u procesu odlučivanja.ES će svakako dopunjavati tradicionalne sisteme,a posebno će biti od značaja u procesu pripreme finanas.izvještaaj,upravljanju zalihama,proizvodnom planiranju ,prosuđivanju ulaganja,opravdanosti investicije,prognozi plasamana,analizi rizika.Sinteza koncepta tehnologije i metodologije suštinski predstavlja poslovnu inteligenciju(BI). BI kao skup alata i aplikacija omogućava da se opservirajući cijeli poslovni sistem iskoriste unutrašnje rezerve poslovnih informacija.Svaki BI projekat mora zadovoljiti najmanje tri uslova:-jasno definisanje ciljeva,prihvatljivost od poslovne strane,sigurnost odgovarajućeg finansiranja.Materijalizacija Bi projekta je informacioni sistem sa internim i eksternim izvorima podataka,što omogućava aktivno upravljanje poslovnim rezultatom tj.profitom i to po tržištima ,segmentima,vrstama proizvoda,kategorijama kupaca,mjestima i nosiocima troškova...Uvođenje BI projekta kao sistema za upravljanje poslovnim informacijama je opravdana investicija.U budućnosti sve je neophodnija primjena kompjuterske tehnologije i modela u poslovnom odlučivanju.

METOD SCENARIJA

Scenario je sistematizovani napor skiciranja buducnosti. Osnovni zadatak scenarija je da opciono izloži moguće budućnosti, kakao bi menadžment mogao pretpostaviti uticaje određenih planskih odluka na promjenu ekonomske pozicije preduzeća.Korištenje scenarija , kao vrijednosnog pristupa neizvjesnoj budućnosti, predstavlja susret sa njenim alternativama, gdje se za svaku sastavlja pojedinačana scenario koji objašnjava implikacije budućih događaja. U scenariju budućnost se opisuje kao vjerovatna, diskutabila i nevjerovatna, tako da se sastavalja optimistički, normalni i pesimistični scenario.U teoriji ne postoji univerzalan metodologija za stvaranje scenarija ali inetersantan primjer razvojonog scenarija je algoritam Patrick B. MCNamee-a koji navodi da se scenario sastojio iz slijedećih koraka:1.Razvoj baze podataka,2. Razvoj strategijskih mogućnosti, 3.Razvoj mogućih okruženja preduzeća,4.Testiranje vjerovatnog pojedinačnog uticaja, 5. Unapređivanje analize internih i eksternih faktora, 6.Testiranje vjerovatnih uticaja internih i eksternih faktora, 7. Implementacija odabrane strategije. Kao primjer sastavljanaj scenarija može da posluži sljedeći razvojni model koji se sastoji od 8. koraka:1. Analiza zadataka,2.Analiza međuuticaja,3.Projekcija,4.Grupisanje alternativa,5.Interpretacija scenarija, 6.Analiza kosekvenci, 7. Analiza prelomnih događaja i 8.Transfer scenarija . Postoje različiti pristupi razvoja scenarija, a Huss i Hanton su identifikovali tri:Intuitivna logika podrazumijeva da se poslovne odluke baziraju na odnosima ekonomskih, političkih, tehnosloških faktora i resusrsa sistema. Trend-impact analiza je metodologija koja upotrebljava nezavisno predviđanje kuljučnih zavisnih promjenjivih koje se modifikuju drugim događajima, a zasniva se ne korištenju strateško-ekonometrijskih metoda u projektovanju trenda i uz korištenje kreativnih tehnika (Delfi, Brainstorming isl ) Cross-impact analiza, tj. analiza unakrsnih uticaja, identifikuje posebne događaje, ističući njihov značaj i trendove koji kroz međusobne odnose podstiču ili remete poslovanje.

SWOT ANALIZASWOT ili TOWS je akronim od engleskih riječi : strengths (snaga, sposobnosti), weaknesses (slabosti), opportunities (šanse) i threats (prijetnje) Radi se o konceptu koji treba da menadžerima omogući sistemsku analizu prijetnji i šansi kao i njihovo balansiranje sa internim faktorima, kako bi se na osnovu takvog sučeljavanja definiala poslovna vizija , odnosno ciljevi poslovne misije. Cilj je da se optimalizuje ponašanje preduzeća u odnosu na njegove potencijale i sadašnje i buduće stanje okruženja.Snaga preuzeća proizilazi iz resursa , vještina i drugih prednosti koje preduzeće ima u odnosu na konkurenciju i potrebe tržišta. Menadžerskim pristupom se nastoji obezbijediti upravljački koncepcijski okvir povezivanjem šansi i prijetnji sa jedne strane i sposobnosti i slabosti sa druge strana. Sučeljavanjem eksternih i internih faktora može se identifikovati nekoliko tipova mogućih strategija organizacionog ponašanja preduzeća:1. Mini-mini strategija (WT) teži minimizaciji interni slabosti i prijetnji iz okruženja a primjenjuju je preduzeća pred dilemom sanacija ili likvidacija. 2. Mini-maxi strategija (WO) teži minimizaciji slabosti i maksmizaciji šansi a primjenjuje se kada preduzeće ima dobre šanse , ali je opterećeno internim slabostima takod a nije u stanju pokrenuti raspoložive resurse.Maksi-mini strategija (ST) se odnosi nan situaciju kada preduzeće posjeduje sposobnosti i traži mogućnosti da je maksimizuje, a prijetnje iz okruženja minimizuje. 4. Maksi-maksi strategija (SD) predstavlja najpoželjniji tip strategijske situacije gdje preduzeće maksimiziranjem internih sposobnosti maksimalno koristi sve šanse iz okruženja, uvodeći sebe u poziciju da bira , a ne reaguje. Sistem ekspertnog praćenja poslovne strategije i tržišta uključuje ocjenu sljedećih pitanja: Tržišna sposobnost, upravljačke sposobnosti, finansijska sposobnost i proizvodno-tehnička sposobnost.BENČMARKING

je krajem 20. i početkom 21. vijeka postao nezaobilazna tehnika komparativne analize u odlučivanju, gdje se efikasnost vlastitog poslovanja upoređuje sa poslovnom efikasnošću najboljeg preduzeća.Tehnika benčmarkinga ima posebno veliki značaj u oblasti poslovnog planiranja, satisfakcije kupaca, kontinuiranog poboljšanja poslovne efikasnosti, reinženjeringa poslovnog procesa. Pionir u konktretnoj primjeni benčmarkinga je korporacija Xerox koja je uvidjela da joj slabi tržišna pozicija zbog japanske kompanije koje plasira na tržište istu vrstu fotokopir aparata. Opredjelivši se za tehniku benčmarkinga Xerox je uporedio kvalitet, funkcionalnost i cijenu svoje opreme sa konkurentskom, što mu je omogućilo da racionališe troškove proizvodnje, zalihe rezervnih dijelova, poveća produktivnost odjeljenja za distribuciju itd. U zaisnosti od cilja i prirode stvari koje preduzeće upoređuje, razlikujemo slijdeće vrste benčmarkinga: interni, eksterni, kombinovani i strategijski benčmarking. Interni benčmarking podrazumijeva poređenje pojedinih dijelova u okviru preduzeća sa ciljem da se utvrdi najbolje poslovanje i prenese na ostale poslovne pozicije. Eksterni konkurentski benčmarking predstavlja poređenje vlastite poslovne efikasnosti sa drugim sličnim preduzećima iz okruženja, tj.upoređivanje sa najboljim konkurentom.Tipičan primjer eksternog benčmarkinga je kompanija Ford , čijije predsjednik Petreson plasirao ideju da ako se od svakog konkurenta kopira najbolje i u to ugradi u vlastiti automobile, dobiće se najblji mogući sastavljen automobil na tržištu.Kombinovani benčmarking je najčešće korišten pristup i obično daje najbolje rezultate. Strategijski benčmarking predstavlja tehniku komparativne analize za istraživanje i usvajanje strategije najboljeg preduzeća.Cilj analize benčmarkinga je utvrđivanje gepa (jaza) između vlastite i konkuretske prakse, odnosno sagledavanje aspekata koji se sastoje u identifikaciji gepova efikasnosti i preuzimanja akcije u cilju postizanja novih standarda kao preduslova izmjenjenog ponašanja.