Нормативная теория принятия решений : занимается выявлением оптимальных решений , при этом оптимальность часто определяется путем рассмотрения идеального лица, принимающего решения, которое способно производить расчеты с идеальной точностью и в некотором смысле полностью рационально .
Теория принятия решений — это широкая область науки управления и междисциплинарная тема, изучаемая учеными-менеджерами, исследователями-медиками, математиками, специалистами по обработке данных, психологами, биологами, [2] социологами, философами [3] и учеными-компьютерщиками.
Эмпирические приложения этой теории обычно выполняются с помощью статистических и дискретных математических подходов информатики.
Нормативный и описательный
Нормативная теория принятия решений занимается идентификацией оптимальных решений, причем оптимальность часто определяется путем рассмотрения идеального лица, принимающего решения, которое способно производить расчеты с идеальной точностью и в некотором смысле полностью рационально . Практическое применение этого предписывающего подхода (как люди должны принимать решения) называется анализом решений и направлено на поиск инструментов, методологий и программного обеспечения ( систем поддержки принятия решений ), которые помогут людям принимать более эффективные решения. [4] [5]
Предписывающая теория принятия решений занимается предсказаниями поведения, которые дает теория позитивных решений, чтобы обеспечить возможность дальнейших проверок того типа принятия решений, который происходит на практике. В последние десятилетия также возрос интерес к «теории поведенческих решений», что способствовало переоценке того, что требуется для принятия полезных решений. [6] [7]
Типы решений
Выбор в условиях неопределенности
Область выбора в условиях неопределенности представляет собой сердцевину теории принятия решений. Известная с 17 века ( Блез Паскаль использовал ее в своем знаменитом пари , которое содержится в его «Мыслях» , опубликованном в 1670 году), идея ожидаемой ценности состоит в том, что при столкновении с рядом действий, каждое из которых может привести к более чем один возможный результат с разными вероятностями, рациональная процедура состоит в том, чтобы идентифицировать все возможные результаты, определить их значения (положительные или отрицательные) и вероятности, которые возникнут в результате каждого образа действий, и умножить их, чтобы получить «ожидаемое значение». или среднее ожидание результата; действие, которое следует выбрать, должно быть таким, которое приведет к наибольшей общей ожидаемой ценности. В 1738 году Даниэль Бернулли опубликовал влиятельную статью под названием « Изложение новой теории измерения риска» , в которой он использовал петербургский парадокс, чтобы показать, что теория ожидаемой стоимости должна быть нормативно неверной. Он приводит пример: голландский купец пытается решить, страховать ли груз, отправляемый зимой из Амстердама в Санкт-Петербург. В своем решении он определяет функцию полезности и вычисляет ожидаемую полезность , а не ожидаемую финансовую ценность. [8]
Возрождение субъективной теории вероятностей, основанное на работах Фрэнка Рэмси , Бруно де Финетти , Леонарда Сэвиджа и других, расширило сферу применения теории ожидаемой полезности на ситуации, где можно использовать субъективные вероятности. В то время теория ожидаемой полезности фон Неймана и Моргенштерна [11] доказала, что максимизация ожидаемой полезности следует из основных постулатов о рациональном поведении.
Работы Мориса Алле и Дэниела Эллсберга показали, что человеческое поведение имеет систематические, а иногда и важные отклонения от максимизации ожидаемой полезности ( парадокс Алле и парадокс Эллсберга ). [12] Теория перспектив Дэниела Канемана и Амоса Тверски возобновила эмпирическое исследование экономического поведения с меньшим акцентом на предпосылках рациональности. Он описывает способ, которым люди принимают решения, когда все результаты несут в себе риск. [13] Канеман и Тверски обнаружили три закономерности: в реальном процессе принятия решений человеком «потери кажутся больше, чем выигрыши»; люди больше фокусируются на изменениях своего состояния полезности, чем на абсолютной полезности; а оценка субъективных вероятностей сильно искажается из-за привязки .
Межвременной выбор
Межвременной выбор связан с выбором, при котором разные действия приводят к результатам, которые реализуются на разных этапах с течением времени. [14] Его также называют принятием решений с учетом затрат и выгод, поскольку оно включает в себя выбор между вознаграждениями, которые варьируются в зависимости от величины и времени прибытия. [15] Если кто-то получил непредвиденную прибыль в несколько тысяч долларов, он мог потратить ее на дорогой отпуск, доставив ему немедленное удовольствие, или инвестировать в пенсионную схему, что дало бы ему доход в какой-то момент в будущем. Что лучше всего сделать? Ответ частично зависит от таких факторов, как ожидаемые процентные ставки и инфляция , ожидаемая продолжительность жизни человека и его доверие к пенсионной отрасли. Однако даже с учетом всех этих факторов поведение человека снова сильно отклоняется от предсказаний предписывающей теории принятия решений, что приводит к появлению альтернативных моделей, в которых, например, объективные процентные ставки заменяются субъективными ставками дисконтирования .
Взаимодействие лиц, принимающих решения
Некоторые решения сложны из-за необходимости учитывать, как другие люди в ситуации отреагируют на принятое решение. Анализ таких социальных решений часто рассматривается в рамках теории принятия решений, хотя он включает в себя математические методы. В развивающейся области социо-когнитивной инженерии исследования особенно сосредоточены на различных типах распределенного принятия решений в человеческих организациях в нормальных и ненормальных/чрезвычайных/кризисных ситуациях. [16]
Сложные решения
Другие области теории принятия решений связаны с решениями, которые сложны просто из-за их сложности или сложности организации, которая должна их принимать. Лица, принимающие решения, ограничены в ресурсах (т. е. времени и интеллекте) и поэтому ограниченно рациональны ; Таким образом, проблема заключается не только в отклонении между реальным и оптимальным поведением, а в первую очередь в трудности определения оптимального поведения. На решения также влияет то, сформулированы ли варианты вместе или по отдельности; это известно как предвзятость различия .
Эвристика
Эвристика — это процедуры принятия решения без проработки последствий каждого варианта. Эвристика уменьшает объем оценочного мышления, необходимого для принятия решений, сосредотачиваясь на одних аспектах решения и игнорируя другие. [17] Хотя эвристическое мышление происходит быстрее, чем пошаговая обработка, оно также с большей вероятностью содержит ошибки или неточности. [18]
Одним из примеров распространенного и ошибочного мыслительного процесса, возникающего в результате эвристического мышления, является заблуждение игрока — убеждение, что на изолированное случайное событие влияют предыдущие изолированные случайные события. Например, если при подбрасывании честной монеты выпадает повторяющаяся решка, монета по-прежнему имеет ту же вероятность (т. е. 0,5) выпадения решки в будущих поворотах, хотя интуитивно может показаться, что вероятность появления орла становится более вероятной. [19] В долгосрочной перспективе «орел» и «решка» должны возникать одинаково часто; люди совершают ошибку игрока, когда используют эту эвристику, чтобы предсказать, что выпадение орла «должно быть» после ряда решек. [20] Другим примером является то, что лица, принимающие решения, могут быть склонны отдавать предпочтение умеренным альтернативам крайним. Эффект компромисса действует при условии, что самый умеренный вариант принесет наибольшую выгоду. В сценарии с неполной информацией, как и в большинстве повседневных решений, умеренный вариант будет выглядеть более привлекательным, чем любой крайний вариант, независимо от контекста, основываясь только на том факте, что он обладает характеристиками, которые можно найти в любом крайнем случае. [21]
Альтернативы
Весьма спорный вопрос заключается в том, можно ли заменить использование вероятности в теории принятия решений чем-то другим.
Теория вероятности
Сторонники использования теории вероятностей указывают на:
голландские книжные парадоксы Бруно де Финетти как иллюстрация теоретических трудностей, которые могут возникнуть из-за отклонений от аксиом вероятности, и
теоремы о полном классе, которые показывают, что все допустимые правила принятия решений эквивалентны байесовскому правилу принятия решений для некоторой функции полезности и некоторого априорного распределения (или для предела последовательности априорных распределений). Таким образом, для каждого решающего правила либо правило может быть переформулировано как байесовская процедура (или предел ее последовательности), либо существует правило, которое иногда лучше и никогда не хуже.
Общая критика теории принятия решений, основанной на фиксированной вселенной возможностей, заключается в том, что она учитывает «известные неизвестные», а не « неизвестные неизвестные »: [22] она фокусируется на ожидаемых изменениях, а не на непредвиденных событиях, которые, как утверждают некоторые, имеют огромное влияние. и это необходимо учитывать: значимые события могут оказаться «вне модели». Эта линия аргументации, называемая игровым заблуждением , заключается в том, что в моделировании реального мира с помощью конкретных моделей неизбежны несовершенства и что безоговорочная зависимость от моделей закрывает глаза на их пределы.
Смотрите также
В Wikiquote есть цитаты, связанные с теорией принятия решений .
^ «Определение и значение теории принятия решений». Словарь.com . Проверено 2 апреля 2022 г.
^ Хабиби И., Чеонг Р., Липняцки Т., Левченко А., Эмамиан Э.С., Абди А. (апрель 2017 г.). «Вычисление и измерение ошибок принятия решений сотой с использованием данных одной ячейки». PLOS Вычислительная биология . 13 (4): e1005436. Бибкод : 2017PLSCB..13E5436H. дои : 10.1371/journal.pcbi.1005436 . ПМК 5397092 . ПМИД 28379950 . Проверено 2 апреля 2022 г.
^ Ханссон, Свен Уве. «Теория принятия решений: краткое введение». (2005) Раздел 1.2: Действительно междисциплинарный предмет.
^ аб МакКриммон, Кеннет Р. (1968). «Описательные и нормативные последствия постулатов теории принятия решений». Риск и неопределенность . Лондон: Пэлгрейв Макмиллан. стр. 3–32. ОСЛК 231114.
^ Например, см.: Ананд, Пол (1993). Основы рационального выбора в условиях риска . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN 0-19-823303-5.
^ Керен ГБ, Вагенар, Вашингтон (1985). «О психологии игры в блэкджек: нормативные и описательные соображения, имеющие значение для теории принятия решений». Журнал экспериментальной психологии: Общие сведения . 114 (2): 133–158. дои : 10.1037/0096-3445.114.2.133.
^ Обзор см. в Schoemaker, PJ (1982). «Модель ожидаемой полезности: ее варианты, цели, доказательства и ограничения». Журнал экономической литературы . 20 (2): 529–563. JSTOR 2724488.
^ Вальд, Авраам (1939). «Вклад в теорию статистического оценивания и проверки гипотез». Анналы математической статистики . 10 (4): 299–326. дои : 10.1214/aoms/1177732144 . МР 0000932.
^ Нейман Дж. В., Моргенштерн О (1953) [1944]. Теория игр и экономического поведения (третье изд.). Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.
^ Алле, М.; Хаген, генеральный директор (2013). Гипотезы ожидаемой полезности и парадокс Алле: современные дискуссии о решениях в условиях неопределенности с ответом Алле . Дордрехт: Springer Science & Business Media. п. 333. ИСБН9789048183548.
^ Морван, Камилла; Дженкинс, Уильям Дж. (2017). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения . Лондон: Macat International Ltd., с. 13. ISBN9781912303687.
^ Карван, Марк; Спронк, Яап; Валлениус, Юрки (2012). Очерки принятия решений: Том в честь Стэнли Сионца . Берлин: Springer Science & Business Media. п. 135. ИСБН9783642644993.
^ Хесс, Томас М.; Строу, ДжоНелл; Лёкенхофф, Коринна (2015). Старение и принятие решений: эмпирические и прикладные перспективы . Лондон: Эльзевир. п. 21. ISBN9780124171558.
^ Крозье, М. и Фридберг, Э. (1995). «Организация и коллективные действия. Наш вклад в организационный анализ» в книге Бахараха С.Б., Гальярди П. и Манделла П. (ред.). Исследования в области социологии организаций . Том. XIII, Специальный выпуск о европейских перспективах организационной теории, Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
^ Бобадилья-Суарес С., Лав, Британская Колумбия (январь 2018 г.). «Быстро или экономно, но не то и другое: эвристика принятия решений в условиях нехватки времени» (PDF) . Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание . 44 (1): 24–33. дои : 10.1037/xlm0000419. ПМК 5708146 . ПМИД 28557503.
^ Джонсон EJ, Пейн JW (апрель 1985 г.). «Усилие и точность в выборе». Наука управления . 31 (4): 395–414. дои : 10.1287/mnsc.31.4.395.
^ Роу Р.М., Бусмейер-младший, Таунсенд Дж.Т. (2001). «Теория многоальтернативного поля решений: динамическая связная модель принятия решений». Психологический обзор . 108 (2): 370–392. дои : 10.1037/0033-295X.108.2.370. ПМИД 11381834.
^ Сюй Дж, Харви Н. (май 2014 г.). «Продолжайте выигрывать: заблуждения игроков создают эффект горячих рук в азартных играх онлайн». Познание . 131 (2): 173–80. дои : 10.1016/j.cognition.2014.01.002 . ПМИД 24549140.
^ Чуанг С., Као Д.Т., Ченг Ю., Чжоу С. (март 2012 г.). «Влияние неполной информации на эффект компромисса». Суждение и принятие решений . 7 (2): 196–206. CiteSeerX 10.1.1.419.4767 . дои : 10.1017/S193029750000303X. S2CID 9432630.
^ Федузи, А. (2014). «Раскрытие неизвестных неизвестных: к бэконовскому подходу к принятию управленческих решений». Процессы принятия решений . 124 (2): 268–283.
дальнейшее чтение
Акерлоф, Джордж А.; Йеллен, Джанет Л. (май 1987 г.). «Рациональные модели иррационального поведения». Американский экономический обзор . 77 (2): 137–142. JSTOR 1805441.
Ананд, Пол (1993). Основы рационального выбора в условиях риска . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-823303-9.( обзор философских основ ключевых математических аксиом теории субъективной ожидаемой полезности – преимущественно нормативного характера )
Артур, В. Брайан (май 1991 г.). «Проектирование экономических агентов, которые действуют как человеческие агенты: поведенческий подход к ограниченной рациональности» (PDF) . Американский экономический обзор . 81 (2): 353–9.
Бергер, Джеймс О. (1985). Статистическая теория принятия решений и байесовский анализ (2-е изд.). Нью-Йорк: Springer-Verlag. ISBN 978-0-387-96098-2. МР 0804611.
Клемен, Роберт; Рейли, Теренс (2014). Принятие трудных решений с помощью DecisionTools: Введение в анализ решений (3-е изд.). Стэмфорд Коннектикут: Сенгедж. ISBN 978-0-538-79757-3. (охватывает нормативную теорию принятия решений)
де Финетти, Бруно (сентябрь 1989 г.). «Вероятность: критический очерк теории вероятностей и ценности науки». Эркеннтнис . 31 .(перевод статьи 1931 года)
де Финетти, Бруно (1937). «La Prévision: ses lois logiques, ses source субъективные». Анналы Института Анри Пуанкаре .
де Финетти, Бруно. «Предвидение: его логические законы, его субъективные источники» (перевод статьи 1937 года на французский язык) в HE Kyburg и HE Smokler (редакторы), « Исследования субъективной вероятности», Нью-Йорк: Wiley, 1964.
де Финетти, Бруно. Теория вероятностей (перевод книги А. Ф. Смита 1970 года), 2 тома, Нью-Йорк: Wiley, 1974–1975.
Де Гроот, Моррис, Оптимальные статистические решения . Библиотека классической литературы Уайли. 2004 г. (первоначально опубликовано в 1970 г.) ISBN 0-471-68029-X .
Гудвин, Пол; Райт, Джордж (2004). Анализ решений для вынесения управленческих суждений (3-е изд.). Чичестер: Уайли. ISBN 978-0-470-86108-0. (охватывает как нормативную, так и описательную теорию)
Ханссон, Свен Уве. «Теория принятия решений: краткое введение» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 5 июля 2006 г.
Кхемани, Каран, «Незнание — это блаженство: исследование того, как и почему люди зависят от эвристики распознавания в социальных отношениях, на фондовых рынках и на рынке брендов, принимая тем самым успешные решения», 2005 г.
Клебанов, Лев. Б., Светлозат Т. Рачев и Фрэнк Дж. Фабоцци, ред. (2009). Неробастные модели в статистике , Нью-Йорк: Nova Scientific Publishers, Inc.
Лич, Патрик (2006). Почему ты не можешь просто дать мне номер? Руководство для руководителей по использованию вероятностного мышления для управления рисками и принятия более эффективных решений . Вероятностный. ISBN 978-0-9647938-5-9.Рациональное представление вероятностного анализа.
Миллер Л. (1985). «Когнитивный риск после лобной или височной лобэктомии - I. Синтез фрагментированной визуальной информации». Нейропсихология . 23 (3): 359–69. дои : 10.1016/0028-3932(85)90022-3. PMID 4022303. S2CID 45154180.
Миллер Л., Милнер Б. (1985). «Когнитивный риск после лобной или височной лобэктомии - II. Синтез фонематической и семантической информации». Нейропсихология . 23 (3): 371–9. дои : 10.1016/0028-3932(85)90023-5. PMID 4022304. S2CID 31082509.
Моргенштерн, Оскар (1976). «Некоторые размышления о полезности». В Эндрю Шоттере (ред.). Избранные экономические сочинения Оскара Моргенштерна . Издательство Нью-Йоркского университета. стр. 65–70. ISBN 978-0-8147-7771-8.
Норт, Д.В. (1968). «Учебное пособие по теории принятия решений». Транзакции IEEE по системным наукам и кибернетике . 4 (3): 200–210. CiteSeerX 10.1.1.352.8089 . дои : 10.1109/TSSC.1968.300114.Перепечатано в Shafer & Pearl. (также о нормативной теории принятия решений)
Пирс, Чарльз Сандерс и Джозеф Джастроу (1885). «О малых различиях в ощущениях». Мемуары Национальной академии наук . 3 : 73–83.http://psychclassics.yorku.ca/Peirce/small-diffs.htm
Петерсон, Мартин (2009). Введение в теорию принятия решений . Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-71654-3.
Пфанзагль, Дж (1967). «Субъективная вероятность, выведенная из теории полезности Моргенштерна - фон Неймана ». Мартин Шубик (ред.). Очерки математической экономики в честь Оскара Моргенштерна . Издательство Принстонского университета. стр. 237–251.
Пфанзагль Дж. в сотрудничестве с В. Бауманом и Х. Хубером (1968). «События, полезность и субъективная вероятность». Теория измерений . Уайли. стр. 195–220.
Райффа, Ховард (1997). Анализ решений: вводные лекции о выборе в условиях неопределенности . МакГроу Хилл. ISBN 978-0-07-052579-5.
Рэмси, Фрэнк Пламптон ; «Истина и вероятность» (PDF), глава VII в книге «Основы математики и другие логические очерки» (1931).
Роберт, Кристиан (2007). Байесовский выбор . Тексты Springer в статистике (2-е изд.). Нью-Йорк: Спрингер. дои : 10.1007/0-387-71599-1. ISBN 978-0-387-95231-4. МР 1835885.
Шафер, Гленн; Перл, Иудея, ред. (1990). Чтения в неопределенных рассуждениях . Сан-Матео, Калифорния: Морган Кауфманн. ISBN 9781558601253.
Смит, JQ (1988). Анализ решений: байесовский подход . Чепмен и Холл. ISBN 978-0-412-27520-3.