Sprendimų matrica yra grafinė priemonė, padedanti asmeniui ar žmonių grupei priimti racionalius sprendimus, kai susiduriama su įvairiomis galimomis alternatyvomis..
Pirmiausia galime pasakyti, kad tai yra nematematinis modelis ar technika, grafiškai pateikiantis apibendrintą visų alternatyvų vertinimą. Visos alternatyvos pateikiamos skirtingais scenarijais, kurie pateikiami esant neapibrėžtumui.
Iš tikrųjų tai yra objektyvus sprendimų priėmimo būdas, nes naudojamas struktūruotas procesas ir sisteminis metodas. Norėdami įvertinti, naudokite skaičius, kad būtų vartojama universali kalba. Kadangi kiekvienos naudojamos alternatyvos ar kriterijaus įvykdymas yra skaičiuojamas. Rezultatai integruojami į bendrą įvertinimą. Norėdami nuspręsti, pasirenkama alternatyva, surinkusi aukščiausią balą.
Žinoma, idėja yra galimybė pasirinkti geriausią variantą, atsižvelgiant į keletą veiksnių. Sprendimo matricoje atsižvelgiama į visus svarbius veiksnius priimant sprendimą. Atsižvelgiant į aukštesnio lygio informaciją, sprendimai priimami tiksliau.
Sprendimo matricos kūrimo žingsniai
Svarbiausi žingsniai kuriant sprendimo matricą yra šie:
1. Nustatykite norimą priimti sprendimą
Norėdami pradėti, turite aiškiai nustatyti norimą priimti sprendimą. Pavyzdžiui, jei norite pasirinkti darbą.
2. Išvardykite parinktis
Toliau turėtų būti išvardytos galimos galimybės priimti sprendimą. Tęsiant ankstesnį pavyzdį, galimos darbo vietos yra šios:
- 1 darbo pasirinkimas X įmonėje
- Darbo alternatyva 2 įmonėje Y
- 3 darbas įmonėje Z
3. Pasirinkite svarbius veiksnius
Vėliau, šiame etape, turi būti pasirinkti svarbiausi veiksniai, kuriuos reikia pasverti priimant sprendimą. Tęsiant pavyzdį, veiksniai, kurie laikomi svarbiausiais apsvarstyti sprendime, yra šie:
- Atlyginimas
- Tvarkaraštis
- Vieta
- Papildomos funkcijos
4. Įvertinkite veiksnius
Tada mes atliekame kiekvieno iš pasirinktų veiksnių kvalifikaciją. Mūsų darbo pavyzdyje svarbūs veiksniai yra vertinami. Tam bus naudojama skalė nuo 1 iki 5. Skaičius 1 nurodo mažiausiai patogų variantą, o 5 - patogiausią variantą.
5. Nustatykite kiekvieno veiksnio svorį
Svarbu pažymėti, kad kiekvienas veiksnys turėtų turėti skirtingą svorį. Tai leis jums nustatyti, kas yra svarbiau. Šis svoris priskiriamas skaičiais. Pagal pavyzdį tai gali būti taip, pridedant svorį, atitinkantį kiekvieną iš nagrinėjamų veiksnių. Jei naudosime skalę nuo 1 iki 5. Skaičius 5 bus svarstomas su didžiausiu svoriu, o skaičius 1 - su mažiausiu svoriu ar aktualumu.
- Atlyginimas = 5
- Valandos = 3
- Vieta = 4
- Papildomos išmokos = 2
6. Apskaičiuokite kiekvieno veiksnio balus
Tada apskaičiuojamas kiekvieno veiksnio rezultatas, padaugintas iš kiekvieno turimo svorio. Rezultatai turėtų būti pridėti nedelsiant. Tai suteikia mums galutinį kiekvieno pasirinkimo rezultatą. Pavyzdys gali būti toks:
7. Pasirinkite geriausią variantą
Galiausiai pasirenkamas laimėjimo variantas, kuris bus surinkęs aukščiausią balą. Pabaigiant pavyzdį, šiuo atveju būtų naudojamas optimistinis arba „maxi-max“ kriterijus. Todėl pasirinktas variantas bus 1 darbas X įmonėje.
Kriterijai, naudojami priimant sprendimą
Kriterijai, kuriuos galima naudoti priimant sprendimą, bus šie:
1. Optimistinis kriterijus
Iš tiesų, optimistinio sprendimo kriterijus žinomas pavadinimu „maxi-max“. Kadangi pasirinkimo metu pasirenkamas pats palankiausias ar naudingiausias variantas. Pagal šį kriterijų pasirenkama parinktis, atspindinti geriausius iš geriausių.
2. Pesimistinis kriterijus
Panašiai pesimistinis kriterijus taip pat žinomas kaip Waldo kriterijus. Pagal pesimistinį kriterijų pasirinkimas gali būti atliekamas dviem skirtingais būdais. Jei nuspręsite naudoti maks. Minutės kriterijų, norite maksimaliai padidinti rezultatą. Tai yra, pasirenkamas variantas, kuris suteikia maksimalią naudą, tačiau pasirenkamas tarp alternatyvų, kurios suteikia minimalią naudą. Užtikrina minimalų pelną, renkantis geriausią iš blogiausių.
Tuo tarpu jei naudojamas „mini-max“ kriterijus, juo siekiama kuo labiau sumažinti nuostolius. Kitaip tariant, tai reikštų pasirinkti variantą, kuris teikia mažiausią vertę tarp didžiausių nuostolių.
3. Kriterijus nei optimistiškas, nei pesimistinis
Kita vertus, nei optimistinis, nei pesimistinis kriterijus geriau žinomas kaip „Le Place“. Kriteriju laikoma, kad visų variantų tikimybė yra vienoda, todėl pasirenkamas tas, kuris rodo didžiausią vertę.
4. Hurwics kriterijus
Dabar, norint pritaikyti šį sprendimo kriterijų, pirmiausia imamos didžiausios kiekvieno varianto vertės, kurios atitinka optimizmo koeficientą. Tada atsižvelgiama į minimalias kiekvieno iš variantų vertes, kurios atspindi pesimizmo koeficientą. Galiausiai pridedamas geriausias optimizmo koeficiento rezultatas su blogiausiu pesimizmo koeficiento rezultatu. Geriausio rezultato pasirinkimas. Šis kriterijus gali būti labai subjektyvus.
5. Laukinio kriterijus
Pagaliau šį sprendimo kriterijų naudoja žmonės, kurie, priimdami sprendimą, bijo klysti. Dėl šios priežasties jie naudojasi alternatyvių išlaidų kriterijumi, norėdami žinoti, ko nustoja gauti pasirinkdami kiekvieną variantą.
Apibendrindami galime pasakyti, kad visi turime priimti sprendimus, vieni paprasti, o kiti - sudėtingi. Dėl šios priežasties sprendimo matrica yra labai svarbi priemonė, padedanti mums pasirinkti geriausią alternatyvą atsižvelgiant į įvairius veiksnius.
Ši matrica gali būti naudojama priimant sprendimus įmonėje, vykdant svarbų projektą ir kasdienio gyvenimo sąlygomis.