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最优的我们_最优的我们综艺完整版

webzeng4周前 (10-10)百科知识4

最优的我们夏衣旦要挑战的就是第一名,第一名那个女孩叫紫花,已经把蝉联冠军很久了,要把它挑战下来,必须得到观众的认可,所以大家付出努力,继续出发吧!

决策就是人们为了达到一定目标,在掌握充分信息和对有关情况进行深刻分析的基础上,用科学的方法拟定并评估各种方案,从中选出合理方案的过程。

决策是管理的核心。对于决策方案的选择原则典型的有传统经典的“最优化原则”和西蒙提出的“满意原则”。选择组织活动的方案,通常根据的是满意原则,而不是最优化原则。

(1)最优决策要求:①决策者了解与组织活动有关的全部信息;②决策者能正确地辨识全部信息的有用性,了解其价值,并能据此制定出没有疏漏的行动方案;③决策者能够准确地计算每个方案在未来的执行结果;④决策者对组织在某段时间内所要达到的结果具有一致而明确的认识。

(2)上述条件在现实中是难以具备的,这是因为:①从广义上说,外部存在的一切对组织的当前或未来均会产生或多或少或直接或间接的影响,然而,组织很难收集到反映外界全部情况的所有信息。②对于收集到的有限信息,决策者的利用能力也是有限的,这种双重有限性决定了企业只能制定有限数量的行动方案。③任何方案都需要在为了付诸实施,而人们对未来的认识能力和影响能力是有限度的,目前预测的未来状况与未来的实际情况可能有着非常显著的差别,如此行动必有风险性。④即便决策方案的实施带来了原来预期的结果,这种结果也不一定就是组织实现其最终的目标所需要的。所以在决策中,应该遵循“满意原则”。

满意原则是现代决策理论评价各个决策方案的一条适用原则,它也是决策管理学派的主要思想之一。这种“令人满意”的原则就是适当的市场份额、适度的利润和公平的价格等。满意原则所依据的假设前提与最优化原则不同,其关注的焦点是可以影响个人决策的组织因素,对于那些复杂和非程序性的决策来说,满意原则更现实可行。

满意原则是针对“最优化”原则提出来的。“最优化”的理论假设把决策者作为完全理性的人,以“绝对的理性”为指导,按最优化准则行事。但是,处于复杂多变环境中的企业和决策者,要对未来做出“绝对理性”的判断是不可能的.因此,决策者不可能做出“最优化”的决策,只能做到满意决策。

具体原因如下:

由于认识上的限制,最优方案可能并未被提出,决策者只能在已被提出的方案中选择.

由于时间上的限制,必须在有限的时间中及时作出决策,不能对所有的方案进行比较.

由于任何决策都需要执行,由于客观条件的限制最优的方案可能在实际中不能被正确执行.

决策是个不断反馈的过程,很多决策可以在执行中反复调整逐步最优.

满意原则(satisficing)是针对“最优化”原则提出来的,即最优是不存在的,存在的只有满意。 “最优化”的理论假设把决策者作为完全理性的人,以“绝对的理性”为指导,按最优化准则行事。但是,处于复杂多变环境中的企业和决策者,要对未来做出“绝对理性”的判断是不可能的。

1、决策目标追求的不是使企业及其期望值达到理想的要求,而是使它们能够得到切实的改善,实力得到增强。

2、决策备选方案不是越多越好、越复杂越好,而是要达到能够满足分析对比和实现决策目标的要求,能够较充分利用外部环境提供的机会,并能较好地利用内部资源。

3、决策方案选择不是要避免一切风险,而是对可实现决策目标的方案进行权衡,作到“两利相权取其大”、‘两弊相权取其小”。

满意原则(satisficing)是针对“最优化”原则提出来的,即最优是不存在的,存在的只有满意。“最优化”的理论假设把决策者作为完全理性的人,以“绝对的理性”为指导,按最优化准则行事。但是,处于复杂多变环境中的企业和决策者,要对未来做出“绝对理性”的判断是不可能的。

1、决策目标追求的不是使企业及其期望值达到理想的要求,而是使它们能够得到切实的改善,实力得到增强。

2、决策备选方案不是越多越好、越复杂越好,而是要达到能够满足分析对比和实现决策目标的要求,能够较充分利用外部环境提供的机会,并能较好地利用内部资源。

3、决策方案选择不是要避免一切风险,而是对可实现决策目标的方案进行权衡,作到“两利相权取其大”、‘两弊相权取其小”。扩展资料从管理学的意义上讲,所谓最优,就是最好的资源、最好的组合和利用,获得最好的效益,毫无疑问这是不可能的。所谓满意,就是满意的资源、通过满意的组合和利用、获得满意的效果,而这才是合理的,也是能实现的。要使得决策达到最优,但是现实中上述条件往往得不到满足,具体来说:1、组织内外存在的一切,对组织的现在和未来都会直接或间接地产生某种程度的影响,但决策者很难收集到反映这一切情况的信息。2、对于收集到的有限信息,决策者的利用能力也是有限的,决策者只能制定数量有限的方案。3、决策所预测的未来状况可能与实际的未来状况有出入,人们对未来的认识是不全面的。

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