İŞLETMELERDE KARAR VERME TEKNİKLERİ

Yukarıdaki cümlede boş bırakılan yeri "strateji matrisi" doğru olarak tamamlar. Karar ağacı, strateji matrisi yardımıyla karar vericinin karşılaşabileceği tüm senaryoları bir arada görmesine yarayan grafiksel bir yardımcıdır.

Karar ağacı ile ilgili ifadelerden D seçeneği yanlıştır. Karar ağaçları genellikle risk ortamında karar verme durumunda kullanılır. Ancak karar ağacı kullanımı sadece risk ortamı ile sınırlı değildir.

Yukarıdaki cümlede boş bırakılan yeri "Doğal durumları" doğru olarak tamamlar. Karar verme problemlerinde karar dalları stratejileri (seçenekler-alternatifler), şans dalları ise doğal durumları (olayları) göstermek için kullanılır.

Şekilde verilen karar ağacında 2 adet doğal durum bulunmaktadır. Karar verme problemlerinde karar dalları stratejileri (seçenekler-alternatifler), şans dalları ise doğal durumları (olayları) göstermek için kullanılır. Şekildeki karar ağacı; strateji sayısının 2 ve doğal durum sayısının da 2 olması varsayımı altında oluşturulacak bir karar ağacıdır. En solda gösterilen kare, bir karar düğümüdür, bu düğümden karar alternatifi sayısı kadar dal sağa doğru yönlendirilir. Bu karar probleminde iki adet karar alternatifi bulunduğu varsayıldığından, iki şans düğümü için iki dal oluşturulmuştur. Karar düğümünden sağa doğru yönlenen iki dalın ucunda bulunan daireler şans düğümleridir. Bu şans düğümlerinin her birinden, karar problemindeki doğal durum sayısı kadar dal sağa doğru yönlendirilir. Örnekte iki adet doğal durum olduğundan, her bir karar alternatifine ait şans düğümü için iki adet şans dalı bulunmaktadır.

Karar ağacı örneğindeki temel kararın iki seçeneğine ilişkin sonuçlar 104 ve 107,5 'tur. Şekilde, karar vericinin karar vermesi gereken iki karar noktası, iki karar düğümü ile gösterilmiştir. Kkarar ağaçları sağdan sola doğru çözülmekteydi. Dolayısıyla öncelikle en sağda yer alan şans düğümlerinin beklenen değerleri 96,5 ve 107,5 olarak hesaplanır. Bu iki değer aynı zamanda şans düğümlerinin sol tarafta bağlı olduğu karar dallarının sonuç değerleridir. Bu nedenle sol tarafta karar düğümü için beklenen değer bu iki değerden büyük olanının seçimi biçiminde gerçekleşir. İki değerden büyük olanı 107,5 olduğundan, ilgili karar düğümü üzerine karar düğümünün beklenen değeri olarak 107,5 değeri yazılır. Burada karar vericinin kararı B firmasının kullanılmasıdır. Ancak bu karar temel karar değildir. Temel karar, bu karar düğümünün solunda yer alır ve iki dala sahiptir. Temel kararın ikinci dalı bir şans dalıdır ve en iyi beklenen değer ölçütüne göre hesaplanan değer 104’tür. Temel kararın iki seçeneğine ilişkin sonuçları 107,5 ve 104 olarak tespit edilmiştir.

Problemin karar ağacı çizimi oluşturulurken kullanılan iyimserlik ölçütü sonucunun faydalı olmadığı durumlarda karar verici, doğal durumların ortaya çıkış olasılıklarını saptayarak problemi risk altında karar verme teknikleriyle yeniden çözmelidir.

Bir olaya ilişkin bilinen olasılıkların, yeni bilgi ışığı altında tekrar gözden geçirilmesi işlemine Bayes Teoremi adı verilir. Olasılık teorisinde önemli bir yere sahip olan Bayes teoremi, doğal durum olasılıklarının elde edilen yeni bilgiler ışığı altında geliştirilmesi için kullanılabilir.

Bayes kuralında P(D_i ) olasılıkları önsel olasılıklar, P(D_i |x) olasılıkları ise sonsal olasılıklar olarak adlandırılır.

Karar verme problemlerinde tam bilginin beklenen değeri (Expected Value of Perfect Information) EVPI kısaltması ile kullanılır. Tam bilginin beklenen değerinin hesaplanması için,EVPI = [Tam bilgi ile elde edilen getiri] – [Tam bilgi olmadan  elde edilen beklenen getiri] eşitliği kullanılır.

Hangi doğal durumun ortaya çıkacağının kesinlikle öğrenilmesiyle elde edilebilecek en iyi getiri değeri ile hangi doğal durumun kesinlikle ortaya çıkacağı bilgisi öğrenilmeden önceki en iyi beklenen getiri değeri arasındaki farka "tam bilginin beklenen değeri" adı verilir.

Karar verme, karar verici tarafından belirlenen amaçların gerçekleştirilebilmesi için iki veya daha fazla hareket biçimi arasından birinin seçimini ifade eder.

Karar verme aşamasında, araştırmacı, strateji matrisini oluşturarak probleme uygun bir çözüm yöntemi yardımıyla en iyi sonuç ya da sonuçların ne olduğunu tespit etmeye çalışır.

Karar ağacı, strateji matrisi yardımıyla karar vericinin karşılaşabileceği tüm senaryoları bir arada görmesine yardımcı olan grafiksel bir yardımcıdır.

Karar vericiler karar problemi için oluşturulan strateji matrisinde yer alan doğal durum olasılıklarını güncellemek için ek bilgiye ihtiyaç duyarlar. Ek bilgi olması durumunda doğal durumların ilk sonuçlarının revize edilmesi için Bayes Teoremi kullanılır.

Karar ağacı, karar vericinin karar verme probleminde ortaya çıkabilecek tüm durumları (senaryoları) bir arada izleyebileceği grafiksel bir yaklaşımdır. Bu bağlamda karar ağacı olası alternatiflerin ve sonuçların şematik gösterimidir.

Birden fazla kararın ardı ardına verilmesini gerektiren ardışık karar problemlerinde strateji matrisi yetersiz kalır. Bu tür problemlerin modellenmesi ve çözümü için karar ağacı gerekli bir araç olarak karşımıza çıkmaktadır.

Karar düğümü karar ağacı üzerinde kare sembolü ile gösterilir ve karar değişkenini temsil eder. Strateji matrisinin satırlarında yer alan karar alternatifleri bu düğümün çıktılarıdır. Bu nedenle karar ağacında bu düğümden sağa doğru karar alternatifleri sayısı kadar doğrular (dallar) çizilir. Şans Düğümü: Strateji matrisindeki doğal durumların karar ağacında gösterilmesi için şans düğümlerinden yararlanılır. Şans düğümleri, karar ağacında daire sembolü ile gösterilir.

Karar verme problemlerinde karar dalları stratejileri (seçenekler-alternatifler), şans dalları ise doğal durumları (olayları) göstermek için kullanılır.

Karar ağaçları temel karar düğümü solda yer almak üzere soldan sağa doğru yönlendirilmiş bir akışta oluşturulur.

Karar ağaçları, karar problemlerinin çözümünde, tümevarım yöntemiyle çizilme, tümdengelim yöntemi ile çözülme özelliği ile katkı yaparlar.