Модели принятия решений

Модели линейного программирования применяют для оптимального распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Большая часть разработанных для практического применения оптимизационных моделей сводится к задачам линейного программирования (18; 92). Однако с учетом характера анализируемых операций и сложившихся форм зависимости могут применяться и другие типы моделей. При отсутствии основных факторов - модели нелинейного программирования; при необходимости включения в анализ факторов времени - модели динамического программирования; при вероятностном влиянии факторов на результат операции - модели математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ). Обширный класс экономико-математических моделей образуют оптимизационные модели, позволяющие выбрать из всех возможных решений самый лучший, оптимальный вариант. В математическом смысле оптимальность понимается как достижение экстремума (максимума или минимума) критерия оптимальности, именуемого также целевой функцией. Оптимизационные задачи решаются посредством применения моделей с помощью методов математического программирования, реализуемых обычно с применением электронно-вычислительной техники.

Оптимизационные модели чаще всего используются в задачах отыскания лучшего способа использования экономических ресурсов, позволяющего достичь максимального целевого эффекта.

Таким образом, моделирование является одним из важнейших элементов принятия управленческого решения и основывается на применении математических моделей в экономике. На практике используется множество моделей, наиболее распространенные из них - это теория игр, теория очередей, модели управления запасами и модели линейного программирования. Все они применяются для решения наиболее часто встречающихся, повторяющихся экономических и управленческих задач.