Парадокс принятия решений — это явление, связанное с принятием решений и поиском надежных методов принятия решений. Впервые он был описан Триантафиллу и с тех пор признан в соответствующей литературе фундаментальным парадоксом в многокритериальном анализе решений (MCDA), многокритериальном принятии решений (MCDM) и анализе решений .
Парадокс принятия решений был впервые описан в 1989 году [1] и далее разработан в книге Триантафиллу 2000 года по многокритериальному анализу решений (MCDA) / многокритериальному принятию решений (MCDM). [2] Он возникает из наблюдения, что различные методы принятия решений, как нормативные, так и описательные, дают разные результаты, когда им подаются абсолютно одни и те же проблемы принятия решений и данные. [ необходима ссылка ] Он был признан в соответствующей литературе как фундаментальный парадокс в многокритериальном анализе решений (MCDA) / многокритериальном принятии решений (MCDM) и анализе решений с тех пор. [3] [4] [5] [6] [7] [8] [ необходим лучший источник ]
В исследовании, опубликованном в International Journal of Decision Support Systems [1] и Multi-Criteria Decision Making: A Comparative Study [2], было проведено следующее исследование. Поскольку в начале предполагалось, что лучший метод неизвестен, проблема выбора лучшего метода решалась путем последовательного использования различных методов. Методами, использованными в этом исследовании, были модель взвешенной суммы (WSM), модель взвешенного произведения (WPM) и два варианта аналитического иерархического процесса (AHP). Было обнаружено, что при использовании метода, скажем, метода X (который является одним из предыдущих четырех методов), вывод заключался в том, что лучшим был другой метод (скажем, метод Y). При использовании метода Y, другой метод, скажем, метод Z, предлагался как лучший и т. д.
Для формулировки предыдущей проблемы принятия решений, которая на самом деле является проблемой MCDM , использовались два оценочных критерия . Первый критерий основывался на предпосылке, что метод, который претендует на точность в многомерных задачах (для описания альтернатив используются разные единицы измерения), должен быть точным и в одномерных задачах. Для таких задач широко распространенным подходом является модель взвешенной суммы (WSM), поэтому их результаты сравнивались с результатами, полученными с помощью WSM. Второй оценочный критерий основывался на ситуации: альтернатива A оценивается как лучшая альтернатива по сравнению с неоптимальной альтернативой B. Если B заменяется на худшую, следует ожидать, что альтернатива A останется лучшей альтернативой при нормальных условиях, когда веса двух оценочных критериев во всех возможных комбинациях всегда в сумме равны 1. В противном случае это называется инверсией ранжирования . [2]
Было подтверждено, что следующие методы принятия многокритериальных решений демонстрируют этот парадокс: аналитический иерархический процесс (AHP) и некоторые его варианты, модель взвешенного продукта (WPM), метод ELECTRE (превышение ранга) и его варианты, а также метод TOPSIS. [1] [2]
Другие методы, которые еще не были протестированы, но могут демонстрировать тот же феномен, включают следующее:
Ключевую роль в этом поиске играет изучение смены рангов при принятии решений .