stringtranslate.com

Анализ решений

Анализ решений ( DA ) — это дисциплина , включающая философию , методологию и профессиональную практику, необходимые для формального рассмотрения важных решений . Анализ решений включает множество процедур, методов и инструментов для выявления, четкого представления и формальной оценки важных аспектов решения; для предписания рекомендуемого курса действий путем применения аксиомы максимальной ожидаемой полезности к правильно сформированному представлению решения; и для перевода формального представления решения и соответствующей ему рекомендации в понимание для лица, принимающего решения , и других корпоративных и некорпоративных заинтересованных сторон .

История

В 1931 году философ-математик Фрэнк Рэмси выдвинул идею субъективной вероятности как представления убеждений или неопределенностей индивидуума. Затем, в 1940-х годах, математик Джон фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн разработали аксиоматическую основу для теории полезности как способа выражения предпочтений индивидуума по отношению к неопределенным результатам. (Это контрастирует с теорией социального выбора , которая занимается проблемой выведения групповых предпочтений из индивидуальных предпочтений.) Затем статистик Леонард Джимми Сэвидж разработал альтернативную аксиоматическую структуру для анализа решений в начале 1950-х годов. Полученная теория ожидаемой полезности обеспечивает полную аксиоматическую основу для принятия решений в условиях неопределенности.

После того, как эти основные теоретические разработки были установлены, методы анализа решений были далее систематизированы и популяризированы, став широко преподаваемыми (например, в бизнес-школах и на кафедрах промышленной инженерии). Краткий и очень доступный вводный текст был опубликован в 1968 году теоретиком решений Говардом Райффой из Гарвардской школы бизнеса . [1] Впоследствии, в 1976 году, Ральф Кини и Говард Райффа расширили основы теории полезности, чтобы предоставить всеобъемлющую методологию для обработки решений, включающих компромиссы между несколькими целями. [2] Затем, в 1977 году, профессор инженерии Рон Ховард из Стэнфордского университета и аналитик решений Джим Матесон опубликовали набор чтений по анализу решений; [3] он был расширен до двухтомного набора в 1984 году. [4] Последующие учебники и дополнительные разработки задокументированы ниже в разделе «Дополнительное чтение».

Хотя анализ решений по своей сути является междисциплинарным (включая вклад математиков, философов, экономистов, статистиков и когнитивных психологов), исторически он считался отраслью исследования операций . В 1980 году Общество анализа решений было сформировано как специальная группа интересов в рамках Американского общества исследований операций (ORSA), которая позже объединилась с Институтом наук об управлении (TIMS) и стала Институтом исследований операций и наук об управлении (INFORMS) . Начиная с 2004 года, INFORMS издает специализированный журнал по этим темам, Анализ решений.

Вслед за этими академическими разработками анализ решений также превратился в зрелую профессиональную дисциплину. [5] Этот метод использовался для поддержки принятия решений в сфере бизнеса и государственной политики с конца 1950-х годов; заявки с 1990 по 2001 год были рассмотрены в первом выпуске Decision Analysis. [6] Анализ решений был особенно широко принят в фармацевтической и нефтегазовой промышленности, поскольку обе отрасли регулярно нуждаются в принятии крупных высокорисковых решений (например, об инвестировании в разработку нового препарата или совершении крупного приобретения). [7]

Методология

Фрейминг — это передовая часть анализа решений, которая фокусируется на разработке заявления о возможности (что и почему), граничных условий, показателей успеха, иерархии решений, стратегической таблицы и пунктов действий. Иногда считается, что применение анализа решений всегда требует использования количественных методов. Однако в действительности многие решения можно принимать с использованием качественных инструментов, которые являются частью инструментария анализа решений, таких как ценностно-ориентированное мышление [8] , без необходимости в количественных методах.

Процесс фрейминга может привести к разработке диаграммы влияния или дерева решений . Это обычно используемые графические представления проблем анализа решений. Эти графические инструменты используются для представления альтернатив, доступных для лица, принимающего решения , неопределенностей, которые они включают, и того, насколько хорошо цели лица, принимающего решения, будут достигнуты различными конечными результатами. Они также могут стать основой количественной модели, когда это необходимо. Например, количественные методы проведения байесовского вывода и определения оптимальных решений с использованием диаграмм влияния были разработаны в 1980-х годах [9] [10] и теперь включены в программное обеспечение.

В количественной модели анализа решений неопределенности представлены через вероятности — в частности, субъективные вероятности . Отношение лица, принимающего решения, к риску представлено функциями полезности , а отношение к компромиссам между конфликтующими целями может быть выражено с помощью многоатрибутивных функций ценности или многоатрибутивных функций полезности (если присутствует риск). (В некоторых случаях функции полезности можно заменить вероятностью достижения неопределенного уровня стремлений или «цели».) [11] [12] Основываясь на аксиомах анализа решений, лучшим решением для выбора является то, последствия которого имеют максимальную ожидаемую полезность (или которое максимизирует вероятность достижения неопределенного уровня стремлений).

Иногда предполагается, что количественный анализ решений может быть применен только к факторам, которые легко поддаются измерению (например, в натуральных единицах, таких как доллары). Однако количественный анализ решений и связанные с ним методы, такие как прикладная информационная экономика, могут быть применены даже к, казалось бы, неосязаемым факторам.

Анализ решений как предписывающий подход

Предписывающие исследования принятия решений фокусируются на том, как принимать «оптимальные» решения (основанные на аксиомах рациональности), в то время как описательные исследования принятия решений направлены на объяснение того, как люди на самом деле принимают решения (независимо от того, являются ли их решения «хорошими» или оптимальными). Поэтому неудивительно, что существует множество ситуаций, в которых решения, принимаемые отдельными лицами, заметно отличаются от решений, которые были бы рекомендованы анализом решений.

Некоторые критиковали формальные методы анализа решений за то, что они позволяют лицам, принимающим решения, избегать ответственности за свои собственные решения, и вместо этого рекомендовали полагаться на интуицию или «внутренние чувства». [13] Более того, для решений, которые должны быть приняты в условиях значительного дефицита времени, неудивительно, что формальные методы анализа решений малопригодны, поскольку интуиция и экспертиза становятся более важными. [14] Однако, когда позволяет время, исследования показали, что количественные алгоритмы принятия решений могут давать результаты, которые превосходят «непосредственную интуицию». [15] Кроме того, несмотря на известные предубеждения в типах человеческих суждений, необходимых для анализа решений, исследования показали, по крайней мере, скромное преимущество обучения и обратной связи в снижении предубеждений. [16]

Критики называют феномен паралича анализа одним из возможных последствий чрезмерной зависимости от анализа решений в организациях (расходы на анализ решений сами по себе являются фактором анализа). Однако существуют стратегии, позволяющие снизить такой риск. [17]

В настоящее время существует большой интерес к количественным методам принятия решений. Однако многие из таких методов отходят от аксиом анализа решений и, следовательно, могут генерировать вводящие в заблуждение рекомендации при некоторых обстоятельствах, поэтому не являются по-настоящему предписывающими методами. Некоторые из самых популярных таких методов, не связанных с анализом решений, включают теорию нечетких множеств для представления неопределенностей и аналитический иерархический процесс для представления предпочтений или оценочных суждений. Хотя иногда могут быть обоснования для таких методов в приложениях (например, основанные на простоте использования), аналитики решений будут выступать за теорию полезности с несколькими атрибутами как за золотой стандарт, с которым следует сравнивать другие методы, основываясь на ее строгой аксиоматической основе.

Хотя анализ решений часто использовался для поддержки принятия правительственных решений, важно отметить, что базовая теория применима только к отдельным лицам, принимающим решения. К сожалению, не существует аксиоматической предписывающей теории, сопоставимой с анализом решений, которая была бы специально разработана для групповых или общественно-политических решений. Для получения дополнительной информации по этой теме см. раздел групповое принятие решений для обсуждения поведенческих проблем, связанных с групповыми решениями, и раздел теория социального выбора для теоретических соображений, которые могут повлиять на групповые решения.

Приложения

Методы анализа решений использовались в самых разных областях, включая бизнес ( планирование , маркетинг , переговоры ), менеджмент , восстановление окружающей среды , здравоохранение , исследования , энергетику , разведку , судебные разбирательства и разрешение споров и т. д. Важным ранним применением было исследование плюсов и минусов засева ураганов, предпринятое Стэнфордским научно-исследовательским институтом в начале 1970-х годов для Управления служб экологических наук (предшественника Национального управления океанических и атмосферных исследований ). [18]

Анализ решений сегодня используется крупными корпорациями для осуществления многомиллиардных капиталовложений. Например, в 2010 году Chevron выиграла премию Decision Analysis Society Practice Award за использование анализа решений во всех основных решениях. [19] В видеоролике, подробно описывающем использование анализа решений Chevron, вице-председатель Chevron Джордж Киркланд отмечает, что «анализ решений является частью того, как Chevron ведет бизнес, по простой, но важной причине: он работает». [20] Его также можно использовать для принятия сложных личных решений, таких как планирование выхода на пенсию, решение о том, когда заводить ребенка, [21] планирование большого отпуска или выбор среди нескольких возможных медицинских процедур.

Программное обеспечение

Пакеты программного обеспечения для принятия решений доступны для внедрения анализа решений. Некоторые особенно примечательные пакеты включают Analytica для диаграмм влияния, а также DecideIT и Logical Decisions для принятия решений с несколькими атрибутами.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Райффа, Х. (1968). Анализ решений: Вводные лекции о выборе в условиях неопределенности . Reading, MA: Addison-Wesley.
  2. ^ Кини, Р. и Райффа, Х. (1976). Решения с множественными целями: предпочтения и компромиссы ценностей . Нью-Йорк: Wiley.
  3. ^ Howard, RA & Matheson, JE (1977). Чтения по анализу решений . Менло-Парк, Калифорния: SRI International.
  4. ^ Howard, RA & Matheson, JE (1984). Чтения по принципам и применению анализа решений . Менло-Парк, Калифорния: Strategic Decisions Group.
  5. ^ Ульвила, Дж. В.; Браун, Р. В. (1982). «Анализ решений достигает зрелости». Harvard Business Review . 60 (5): 130–141. PMID  10257404.
  6. ^ Кифер, DL; Кирквуд, CW; Корнер, JL (2004). «Перспективы приложений анализа решений, 1990–2001». Анализ решений . 1 (1): 5–38. doi :10.1287/deca.1.1.5.17844.
  7. ^ ab Sharpe, P.; Keelin, T. (1998). «Как SmithKline Beecham принимает лучшие решения по распределению ресурсов». Harvard Business Review . 76 (2): 3–10. PMID  10177866.
  8. ^ Кини Р. (2002). Мышление, ориентированное на ценности: путь к творческому принятию решений . Издательство Гарвардского университета. ISBN 0-674-93197-1.
  9. ^ Shachter, RD (ноябрь–декабрь 1986 г.). «Оценка диаграмм влияния» (PDF) . Operations Research . 34 (6): 871–882. ​​doi :10.1287/opre.34.6.871.[ постоянная мертвая ссылка ]
  10. ^ Shachter, RD (июль–август 1988 г.). «Вероятностный вывод и диаграммы влияния» (PDF) . Operations Research . 36 (4): 589–604. doi :10.1287/opre.36.4.589. hdl : 10338.dmlcz/135724 .[ постоянная мертвая ссылка ]
  11. ^ Бордли, Р.; ЛиКалзи, М. (2000). «Анализ решений с использованием целей вместо функций полезности». Решения в экономике и финансах . 23 (1): 53–74. doi :10.1007/s102030050005. hdl : 10278/3610 . S2CID  11162758.
  12. ^ Бордли, Р.; Кирквуд, К. (2004). «Многоатрибутный анализ предпочтений с целевыми показателями производительности». Исследование операций . 52 (6): 823–835. doi :10.1287/opre.1030.0093.
  13. ^ Кляйн Г. (2003). Сила интуиции . Нью-Йорк: Doubleday. ISBN 0-385-50289-3.
  14. ^ Клейн Г. (1999). Источники власти . Бостон, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-11227-2.
  15. ^ Робин М. Доус и Бернард Корриган (1974). «Линейные модели в принятии решений». Психологический вестник . 81 (2): 93–106. doi :10.1037/h0037613.
  16. ^ B. Fischhoff; LD Phillips & S. Lichtenstein (1982). «Калибровка вероятностей: состояние дел до 1980 года». В D. Kahneman & A. Tversky (ред.). Суждение в условиях неопределенности: эвристики и предубеждения . Cambridge University Press.
  17. ^ Кейн, Бекки (8 июля 2015 г.). «Наука аналитического паралича: как чрезмерное мышление убивает вашу продуктивность и что с этим можно сделать». Блог Todoist . Получено 14 мая 2016 г.
  18. ^ Sundqvist, H.; Howard, RA; Matheson, JE; North, DW (1973). «Анализ засева ураганов». Science . 181 (4104): 1072–1073. Bibcode :1973Sci...181.1072S. doi :10.1126/science.181.4104.1072. PMID  17731270. S2CID  34907224.
  19. ^ "DAS Practice Award". ИНФОРМАЦИЯ . 15 мая 2016 г. Архивировано из оригинала 13 сентября 2016 г.
  20. ^ "Как Chevron принимает решения". YouTube . Chevron. 1 декабря 2010 г. Получено 23 марта 2019 г.[ мертвая ссылка на YouTube ]
  21. ^ Keeney, RL, DA Vernik (2007) Анализ решения биологических часов. Анализ решений, 4, 114–135
  22. ^ Кини, Р. Л., О. Ренн и Д. фон Винтеффельдт (1987). Структурирование энергетических целей Западной Германии, Энергетическая политика 15 (4): 352-362.
  23. ^ Хёфер, Т., Р. фон Ницш, Р. Мадленер (2020). Использование ценностно-ориентированного мышления и многокритериального принятия решений для оценки альтернатив энергетического перехода . Анализ решений, 17, 330-355.
  24. ^ Bodily, SE (2016) Снижение риска и улучшение стимулов при финансировании предпринимателей. Анализ решений, 13, 101–116.
  25. ^ Алагоз, О., Дж. Чхатвал, Э. С. Бернсайд (2013) Оптимальная политика сокращения ненужных последующих маммографических обследований при диагностике рака молочной железы. Анализ решений, 10, 200–224.
  26. ^ Nohdurft, E., E. Long, S. Spinler (2017) Была ли Анджелина Джоли права? Оптимизация стратегий профилактики рака среди носителей мутации BRCA. Анализ решений, 14, 139–169.
  27. ^ Эснаола, Н. Ф., С. Б. Кантор, СИ. Шерман, Дж. Э. Ли, Д. Б. Эванс (2001) Оптимальная стратегия лечения пациентов с папиллярным раком щитовидной железы: анализ решений. Хирургия, 130, 921–930.
  28. ^ Ли, Дж. Дж., Б. Н. Бекеле, Х. Чжоу, С. Б. Кантор, Р. Комаки, Дж. С. Ли (2006) Анализ решений по профилактическому облучению головы у пациентов с мелкоклеточным раком легких. Журнал клинической онкологии, 24, 3597-3603.
  29. ^ Микер, Д., К. Томпсон, Г. Страйлевич, ТК Найт, Дж. Н. Доктор (2015) Использование страхования от небольших потерь в качестве стратегии стимулирования. Анализ решений, 12, 122–129.
  30. ^ Бодили, С. Э., Б. Фурман (2016) Решения о страховании долгосрочного ухода. Анализ решений, 13, 173–191.
  31. ^ Селона, Дж. Н. (2016) Победа в судебном процессе с помощью анализа решений. Springer, Нью-Йорк.
  32. ^ Сало, А., Дж. Кейслер, А. Мортон (2011) Анализ решений по портфелю: Улучшенные методы распределения ресурсов, Springer, Нью-Йорк.
  33. ^ Юинг, ПЛ, В. Тарантино, Г. С. Парнелл (2006) Использование анализа решений при передислокации и закрытии армейских баз (BRAC) 2005 г. Анализ военных ценностей. Анализ решений, 3, 33-49.
  34. ^ Меркхофер, М. В. и Кини, Р. Л. (1987). Многоатрибутный анализ полезности альтернативных мест захоронения ядерных отходов. Анализ риска, 7, 173–194.
  35. ^ Мортон, А., Айролди, М. и Филлипс, Л. Д. (2009). Управление ядерными рисками на сцене: перспектива анализа решений в Комитете Великобритании по управлению радиоактивными отходами. Анализ риска, 29, 764–779.
  36. ^ Дайер, Дж. С., Т. Эдмундс, Дж. К. Батлер, Дж. Цзя (1998) Многоатрибутный анализ полезности альтернатив для утилизации излишков оружейного плутония. Исследование операций, 46, 749–762
  37. ^ Батлер, Дж. К., А. Н. Чебесков, Дж. С. Дайер, Т. А. Эдмундс, Дж. Цзя, В. И. Усанов (2005) Соединенные Штаты и Россия оценивают варианты утилизации плутония с помощью теории многоатрибутной полезности. Интерфейсы, 35, 88–101.
  38. ^ Курт, М., Дж. М. Кейслер, М. Э. Бейтс, Т. С. Бриджес, Дж. Саммерс, И. Линков (2017) Подход к анализу решений портфеля для поддержки распределения ресурсов в области исследований и разработок в области энергетики. Энергетическая политика, 105, 128-135.
  39. ^ Кини, Р. Л. (2007) Моделирование значений для анализа борьбы с терроризмом. Анализ риска, 27, 585–596.
  40. ^ Кини, Р. Л. и Д. фон Винтерфельдт (2011) Модель ценностей для оценки решений по внутренней безопасности. Анализ рисков, 31, 1470–1487.

Дальнейшее чтение

Внешние ссылки