Besliskunde Samenvatting Bedrijfskunde jaar 1 (8,0)

Besliskunde Samenvatting RSM 20/21 BA1
Inhoud:
 Onderwerp 1: Beslissen met onzekerheid
 Onderwerp 2: Monte Carlo Simulatie
 Onderwerp 3: Lineair Programmeren


Onderwerp 1: Beslissen met onzekerheid
Opstellen beslistabel
Wordt gebruikt bij beslissingen met onzekerheid

Algemeen: newsvendor problem
 Basisafweging voorraadbeslissing: kosten “te veel” en kosten “te weinig”
 Beperkte houdbaarheid: inkoop van (sport)kleding, productie van schaatsen, plannen
productiecapaciteit, broodproductie etc.

Beslisprobleem: structuur
1. Mogelijke keuzes (of strategieën)
2. Mogelijke toekomstscenario’s
3. Beslistabel = waardering uitkomst van mogelijke keuzes onder de verschillende toekomstscenario’s

Beslistabel
Capaciteit en Vraag




Drie typen beslissingen
Type 1: Zekerheid
 De beslisser kent met zekerheid de consequenties van iedere keuze
Type 2: Onzekerheid
 De beslisser weet niets over de waarschijnlijkheid van de verschillende uitkomsten

,Type 3: Risico
 De beslisser weet de kansverdeling op de verschillende uitkomsten

Beslissen bij onzekerheid
Besliscriteria:
1. MaxiMax (optimistisch)
2. MaxiMin (pessimistisch)
3. Realisme Criterium (Hurwicz)
4. Gelijke Kansen (Laplace)
5. MiniMax spijt

MaxiMax (best-case)
 Bepaal voor iedere beslissing de beste uitkomst (max)
 Kies dan de beslissing met de beste uitkomst (max)




MaxiMin (worst-case)
 Bepaal voor iedere beslissing de slechtste uitkomst (min)
 Kies dan de beslissing met de beste uitkomst (max)




Hurwicz
Gewogen gemiddelde tussen optimisme en pessimisme
 Kies een coefficient α tussen 0 en 1
1 = 100% OPTIMISME
0 = 100% PESSIMISME
 Bereken het gewogen gemiddelde voor ieder alternatief
 Kies het alternatief met de hoogste waarde
 Gewogen gemiddelde = α [best scenario] + (1 – α) [slechtst scenario]
Vb. α = 0.8
-> 200 = 0.8 x 20 + 0.2 x 0 = 16
-> 400 = 0.8 x 40 + 0.2 x -20 = 28

,Laplace (Gelijke kansen)
 Bepaal voor ieder alternatief de gem. uitkomst
 Kies het beste alternatief (max)




MiniMax spijt
"opportunity loss" of "spijt" = verschil tussen werkelijke uitkomst en maximale uitkomst
 Maak een "opportunity loss" tabel door
Beste (max) uitkomst - som uitkomsten
 Bepaal de maximale spijt per alternatief
 Kies het alternatief met de kleinste (min) maximale (max) spijt




QUIZ-vragen
1.




2.

, Beslissen met risico

Besliscriteria:
 Als de informatie beschikbaar is over de waarschijnlijkheid (kans) op verschillende uitkomsten.
 Maximaliseer de Expected Monetary Value (EMV): gewogen gemiddelde van de verwachte
winst.

Verwachte waarde =
Gegeven een willekeurige variabele X met mogelijke waardes x1, x2, x3, …, xn en bijbehorende
kansen p1, p2, p3, …pn, de verwachte waarde van X is gegeven door:
E(X) = X1*P1 + X2*P2 + X3*P3 + … + Xn*Pn




EMV Criterium




Waarde van Informatie
 Expected Value with Perfect Information (EVwPI)
De gem. lange termijn uitkomst bij perfecte informatie (voorkennis).

 Expected Value Perfect Information (EVPI)
De waarde van perfecte voorkennis (bedrag dat we zouden willen betalen voor informatie over
de toekomst)

EVPI = EVwPI - Maximale EMV

Vb.
 Consultant claimt de markt PERFECT te kunnen voorspellen
 De kosten van de consultant zijn €5000,-
 Is het verstandig om gebruik te maken van zijn diensten?
Is EVPI > 5000?