Qattiq qaror qabul qilish - Robust decision-making

Qattiq qaror qabul qilish (RDM) takroriydir qaror analitik potentsial mustahkam strategiyalarni aniqlashga, bunday strategiyalarning zaif tomonlarini tavsiflashga va ular o'rtasidagi savdo-sotiqni baholashga yordam berishga qaratilgan ramka.[1][2] RDM qarorlarni "chuqur noaniqlik" deb nomlangan sharoitda, ya'ni qaror qabul qiluvchi tomonlar bilmagan yoki kelishmagan holatlar sharoitida xabardor qilishga qaratadi. tizim modeli (lar) harakatlarni oqibatlarga yoki oldindan ehtimollik ushbu model (lar) ga asosiy kirish parametrlari uchun taqsimotlar.[1]:1011

Tarix

Katta miqdordagi noaniqlikka duch keladigan qarorlarni hal qilish uchun turli xil kontseptsiyalar, usullar va vositalar ishlab chiqilgan. "Qattiq qaror" nomining manbalaridan biri bu maydon edi mustahkam dizayn birinchi navbatda tomonidan ommalashtirilgan Genichi Taguchi 1980-yillarda va 1990-yillarning boshlarida.[3][4] Jonathan Rozenxed va uning hamkasblari 1989 yilgi kitoblarida birinchilardan bo'lib qat'iyatli qarorlar qabul qilish uchun tizimli qarorlar tizimini yaratdilar Muammoli dunyo uchun oqilona tahlil.[5] Shu kabi mavzular adabiyotlarda paydo bo'ldi stsenariylarni rejalashtirish, ishonchli boshqarish, noaniq ehtimollik va info-gap qaror qabul qilish nazariyasi va usullari. Ushbu yondashuvlarning ko'pchiligini dastlabki ko'rib chiqish Iqlim o'zgarishi bo'yicha hukumatlararo panelning uchinchi baholash hisoboti, 2001 yilda nashr etilgan.

Ilova

Qarorlarni barqaror qabul qilish (RDM) - bu so'nggi o'n yil ichida, asosan tadqiqotchilar tomonidan ishlab chiqilgan uslublar va vositalarning o'ziga xos to'plamidir. RAND korporatsiyasi, chuqur noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish va siyosat tahlilini qo'llab-quvvatlashga mo'ljallangan.

Tez-tez tadqiqotchilar tomonidan muqobil variantlarni baholash uchun foydalanilsa-da, RDM ishlab chiqilgan va ko'pincha bu usul sifatida ishlatiladi qarorlarni qo'llab-quvvatlash, qaror qabul qiluvchilarga dastlab ko'rib chiqilganidan ko'ra kuchliroq bo'lishi mumkin bo'lgan yangi qaror variantlarini aniqlash va loyihalashtirishda yordam berishga alohida e'tibor qaratilgan. Ko'pincha, ushbu yanada ishonchli variantlar yangi ma'lumotlarga javoban vaqt o'tishi bilan rivojlanish uchun ishlab chiqilgan moslashuvchan qaror strategiyasini aks ettiradi. Bundan tashqari, RDM, qaror qabul qiluvchi tomonlar taxminlar va qadriyatlar to'g'risida kuchli kelishmovchiliklarga olib keladigan munozarali vaziyatlarda guruh qarorlarini qabul qilishni osonlashtirish uchun ishlatilishi mumkin.[6]

RDM yondashuvlari turli xil qaror qabul qilish muammolarining turli turlarida qo'llanilgan. 1996 yilda olib borilgan tadqiqotlar natijasida atmosferaga chiqariladigan gazlar chiqindilarini kamaytirish bo'yicha moslashuvchan strategiyalar ko'rib chiqildi.[7] So'nggi tadqiqotlar suvni boshqarish masalalariga oid turli xil dasturlarni o'z ichiga oladi,[8][9][10] AQShning qayta tiklanadigan energetikaga bo'lgan talablari ta'sirini baholash,[iqtibos kerak ] Isroil hukumati uchun uzoq muddatli energiya strategiyasini taqqoslash,[iqtibos kerak ] Janubiy Koreya hukumati Xitoy tomonidan kuchayib borayotgan iqtisodiy raqobatga javoban ilm-fan va texnologiya siyosatini baholash,[iqtibos kerak ] va avtorizatsiya qilishda Kongressning variantlarini tahlil qilish Terrorizm xavfini sug'urtalash to'g'risidagi qonun (TRIA).[iqtibos kerak ]

RDM va an'anaviy kutilgan-foyda tahlili o'rtasidagi farqlar

RDM an'anaviy sub'ektiv kutilayotgan yordam dasturining qaror doirasidan ajralib turadigan uchta asosiy tushunchaga asoslanadi: kelajakka nisbatan ko'p qarashlar, mustahkamlik mezonlari va zaiflik va javoblarga asoslangan takroriy jarayonni o'tkazish orqali an'anaviy qarorlarni tahlil qilish tartibini o'zgartirish. oldindan belgilab qo'yilgan qarorlar doirasidan ko'ra variant.[iqtibos kerak ]

Birinchidan, RDM noaniqlikni xarakterlaydi kelajakka oid ko'plab qarashlar. Ba'zi hollarda, ushbu bir nechta qarashlar dunyoning kelajakdagi ko'plab davlatlari tomonidan namoyish etiladi. RDM ehtimoliy ma'lumotni ham o'z ichiga olishi mumkin, ammo bitta degan fikrni rad etadi qo'shma ehtimollik taqsimoti chuqur noaniq kelajakning eng yaxshi tavsifini ifodalaydi. Aksincha RDM chuqur noaniqlikni tavsiflash uchun diapazonlardan yoki, rasmiy ravishda, ehtimollik taqsimotining taxminiy to'plamlaridan foydalanadi.

Ikkinchidan, RDM foydalanadi maqbullikdan ko'ra mustahkamlik muqobil siyosatni baholash mezoni sifatida. An'anaviy sub'ektiv yordam dasturi eng yaxshi taxminiy taqsimotga bog'liq bo'lgan qarorning muqobil variantlarini belgilaydi. Umuman olganda, eng yaxshi (ya'ni eng yuqori martabali) variant mavjud. RDM tahlillari mustahkamlikning bir necha xil ta'riflaridan foydalangan. Bunga quyidagilar kiradi: buzilgan taxminlarga nisbatan kam sezgirlik uchun maqbul ko'rsatkichlarning oz miqdori bilan savdo qilish, keng ko'lamli ishonchli stsenariylarga nisbatan alternativalarga nisbatan yaxshi ishlash va optsiyalarni ochiq saqlash.[1] Ularning barchasi ba'zi turlarini o'z ichiga oladi qoniqarli mezonlari va kutilayotgan yordam dasturlaridan farqli o'laroq, barchasi muqobil variantlarning qat'iy reytingini taqdim etish o'rniga, odatda savdo-sotiqni tavsiflaydi.

Uchinchidan, RDM a zaiflik va javob berish opsiyasi noaniqlikni tavsiflovchi va mustahkam strategiyalarni aniqlash va baholashga yordam beradigan tahlil doirasi. Qaror muammosini bunday tuzilishi RDM ning asosiy xususiyati hisoblanadi. An'anaviy qaror analitik yondashuvi bashorat qilish va keyin harakat qilish usuli deb nomlangan narsalarga amal qiladi[11] birinchi navbatda kelajakka nisbatan noaniqlikni tavsiflaydi, so'ngra qarorning muqobil variantlarini maqsadga muvofiqligini aniqlash uchun ushbu tavsifdan foydalanadi. Muhimi, ushbu yondashuv noaniqlikni muqobil variantlarga murojaat qilmasdan tavsiflaydi. Aksincha, RDM muayyan qaror kontekstida noaniqlikni tavsiflaydi. Ya'ni, usul muqobil variantlar orasida tanlov uchun eng muhim bo'lgan noaniqliklar kombinatsiyasini aniqlaydi va dunyoning noaniq holati to'g'risida bir variantni boshqasiga tanlash bilan mos keladigan e'tiqodlar to'plamini tavsiflaydi. Ushbu buyurtma manfaatdor tomonlarga ushbu taxminlarga ishonishdan oldin muqobil variantlar asosidagi asosiy taxminlarni tushunishga imkon beradigan qarorlarni qo'llab-quvvatlash dasturlarida kognitiv foyda keltiradi.[12]

Qattiq qaror qabul qilish uchun shartlar

Ishonchli qaror qabul qilish usullari uchta shartda eng maqbul ko'rinadi: noaniqlik yaxshi tavsiflanganidan farqli o'laroq, qaror qabul qilishning boy variantlari to'plami mavjud bo'lganda va qaror qabul qilish muammosi etarlicha murakkab bo'lib, qaror qabul qiluvchilarga yuzaga kelishi mumkin bo'lgan oqibatlarni aniqlash uchun simulyatsiya modellari kerak. ularning ko'plab mantiqiy senariylar bo'yicha harakatlari.

Agar noaniqlik yaxshi tavsiflangan bo'lsa, unda an'anaviy kutilgan yordam (taxmin qilish-keyin harakat qilish) tahlillari ko'pincha eng mos keladi. Bundan tashqari, qaror qabul qiluvchilarga qarorlarning boy variantlari etishmayotgan bo'lsa, unda ular ishonchli strategiyani ishlab chiqish uchun juda kam imkoniyatga ega bo'lishi mumkin va keyin taxmin qilinadigan tahlildan yaxshiroq ish qila olmaydi.[1]

Agar noaniqlik chuqur bo'lsa va boy variantlar to'plami mavjud bo'lsa, an'anaviy sifatli stsenariy usullari, agar tizim etarlicha sodda bo'lsa yoki qaror qabul qiluvchilar simulyatsiya modellari yordamisiz potentsial harakatlarni o'zlarining oqibatlariga aniq bog'lashi mumkinligini yaxshi tushungan bo'lsa, samarali bo'lishi mumkin.

Qarorni qat'iy qabul qilish uchun analitik vositalar

RDM analitik qadamlarning retsepti emas, aksincha kontseptsiyani amalga oshirish uchun aniq qarorlar qabul qilish uchun turli xil usullar bilan birlashtirilishi mumkin bo'lgan usullar to'plamidir. Ushbu vosita to'plamidagi ikkita asosiy narsa quyida tavsiflangan: izlanishli modellashtirish va stsenariylarni topish.

Qidiruv modellashtirish

Ko'pgina RDM tahlillari an izlanishli modellashtirish yaqinlashish,[13] bashorat qilish vositasi sifatida emas, balki taxminlar to'plamini ularning taxminiy oqibatlari bilan bog'lash vositasi sifatida ishlatiladigan kompyuter simulyatsiyalari bilan. Analitik bunday simulyatsiyalardan foydali ma'lumotlarni ma'lumotlarni (modellar) ga noaniq kirish parametrlari bo'yicha tegishli eksperimental dizayn yordamida ko'p marotaba ishlatib, ishlarning katta ma'lumotlar bazasida to'plashni va ushbu ma'lumotlar bazasini tahlil qilib, qanday siyosat bilan bog'liqligini aniqlaydi. bayonotlarni qo'llab-quvvatlash mumkin. RDM ushbu kontseptsiyani amalga oshirishni anglatadi. RDM tahlili odatda simulyatsiya modeli natijalarining katta ma'lumotlar bazasini yaratadi, so'ngra ushbu ma'lumotlar bazasidan tavsiya etilgan strategiyalarning zaif tomonlarini va potentsial javoblar o'rtasidagi savdo-sotiqni aniqlash uchun foydalanadi. Ushbu analitik jarayon bir nechta amaliy afzalliklarni beradi:

  • Ishlar ma'lumotlar bazasi ishonarli fyucherslar kontseptsiyasining aniq ifodasini beradi.
  • Simulyatsiyani bir necha bor oldinga yo'nalishda ishlatish ko'plab amaliy dasturlarda moslashuvchan strategiyalarni namoyish qilishning analitik muammosini soddalashtirishi mumkin, chunki u simulyatsiya ishini simulyatsiya yordamida muqobil qaror variantlarini baholash uchun zarur bo'lgan tahlildan ajratib turadi. Aksincha, ba'zi optimallashtirish usullari ko'plab turdagi mulohazalarni simulyatsiyaga kiritishni qiyinlashtiradi.
  • Izlanishli modellashtirish kontseptsiyasi umumiy analitik doirada turli xil simulyatsiya modellaridan foydalangan holda qaror qabul qilishning turli xil yondashuvlaridan foydalanishga imkon beradi (ma'lum bir qaror qabul qilish uchun eng maqbul ko'rinishga qarab). Ushbu umumiy doirada RDM tahlillari an'anaviy ketma-ket qarorlar yondashuvlari, adaptiv strategiyalarning qoidalarga asoslangan tavsiflari, real variantlarni taqdim etish, murakkab iqtisodiy o'sish modellari, elektron jadvallar modellari, agentlarga asoslangan modellar va tashkilotning mavjud simulyatsiya modellari to'plamlaridan foydalangan. AQSh hukumati tomonidan ijtimoiy sug'urta fondining kelajakdagi holatini bashorat qilish.
  • Ishlar bazasi muqobil qarorlar tizimini taqqoslashni soddalashtiradi, chunki ushbu ramkalarni model natijalarining bir xil to'plamiga qo'llash mumkin. Masalan, ma'lumotlar bazasidagi holatlar bo'yicha birgalikdagi ehtimollik taqsimotini joylashtirish, kutilayotgan yordam dasturini tahlil qilish va natijalarni bir xil ma'lumotlar bazasi yordamida RDM tahliliga solishtirish mumkin.

Stsenariyni topish

RDM tahlillari ko'pincha chaqirilgan jarayonni qo'llaydi stsenariyni topish taklif qilingan strategiyalarning zaif tomonlarini aniqlashga ko'maklashish.[12][14] Jarayon, natijalar bazasida strategiyani muvaffaqiyatli deb baholanadigan holatlarni ajratish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan siyosatning umumiy qiymati yoki uning maqbullikdan (afsuslanishdan) chetga chiqish kabi ba'zi bir ishlash ko'rsatkichlarini belgilash bilan boshlanadi. muvaffaqiyatsiz. Statistik yoki ma'lumotlar qazib olish algoritmlari ma'lumotlar bazasiga strategiyaning muvaffaqiyatsiz bo'lgan holatlarini eng yaxshi tavsiflaydigan modelga kirish parametrlari noaniqligi oralig'ida hududlarning oddiy tavsiflarini yaratish uchun qo'llaniladi. Ya'ni, ushbu holatlarni tavsiflash algoritmi qaror qabul qiluvchilar tomonidan taxmin qilinadigan va izohlanadigan xususiyatlarni optimallashtirish uchun sozlangan. Olingan klasterlar senariylarning ko'plab xususiyatlariga ega va qaror qabul qiluvchilarga tavsiya etilgan siyosat va javob berishning mumkin bo'lgan variantlarining zaif tomonlarini tushunishda yordam berish uchun ishlatilishi mumkin. Tomonidan o'tkazilgan ko'rib chiqish Evropa atrof-muhit agentligi Tashkilotlar tomonidan qarorlarni xabardor qilish uchun foydalanishda stsenariylarning amalda qanday bajarilishini baholovchi juda kam adabiyotlardan an'anaviy stsenariy yondashuvlarining bir nechta asosiy zaif tomonlari aniqlandi.[iqtibos kerak ] Stsenariy-kashfiyot usullari ushbu zaif tomonlarni bartaraf etish uchun mo'ljallangan.[12] Bundan tashqari, senariy kashfiyoti ko'plab stress omillari uchun tahlilni qo'llab-quvvatlaydi, chunki u zaifliklarni har xil turdagi noaniq parametrlarning kombinatsiyasi sifatida tavsiflaydi (masalan, iqlim, iqtisodiy, tashkiliy imkoniyatlar va boshqalar).

Dasturiy ta'minotni qo'llab-quvvatlash

RDM uchun ba'zi dasturiy ta'minot mavjud. RAND korporatsiyasi qidiruv modellashtirish va sdtoolkit uchun CARS ishlab chiqardi R stsenariyni topish uchun to'plam. EMA Workbench Delft Texnologiya Universiteti, keng ko'lamli modellashtirish va ssenariylarni kashf etish imkoniyatlarini beradi Python.[15] OpenMORDM - bu RDM uchun bir nechta ishlash maqsadlarini aniqlash uchun qo'llab-quvvatlashni o'z ichiga olgan ochiq manbali R to'plami.[16] OpenMORDM turli xil mustahkamlik mezonlari ta'sirini o'rganishga yordam beradi, jumladan, afsuslanish (masalan, ishlashdagi og'ishni minimallashtirish) va qoniqish (masalan, ishlash cheklovlarini qondirish) mezonlari.

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ a b v d Lempert, Robert J.; Kollinz, Maylz T. (2007 yil avgust). "Belgilangan chegara javoblari xavfini boshqarish: mustahkam, maqbul va ehtiyotkorona yondashuvlarni taqqoslash". Xatarlarni tahlil qilish. 27 (4): 1009–1026. doi:10.1111 / j.1539-6924.2007.00940.x. PMID  17958508. Qarorlarni ishonchli qabul qilish an'anaviy kutilayotgan yordam dasturini tahlil qilishdan farq qiladigan turli xil yondashuvlarni tavsiflaydi, chunki ular noaniqlikni ehtimollarni taqsimlashning yagona to'plami emas, balki kelajakning ko'pgina namoyishlari bilan tavsiflaydi va qaror mezonlari sifatida maqbullik o'rniga, mustahkamlikdan foydalanadi. (1011-1012)
  2. ^ Croskerry, Pat (avgust 2009). "Diagnostik fikrlashning universal modeli". Akademik tibbiyot. 84 (8): 1022–1028. doi:10.1097 / ACM.0b013e3181ace703. PMID  19638766. Qattiq qaror qabul qilish intuitivga qaraganda ko'proq analitikdir. Xavfsiz va samarali qarorlar qabul qilish uchun mavjud bo'lgan manbalardagi noaniqlikni yo'q qilish bo'yicha tizimli yondashuvni qabul qiladi. (1023)
  3. ^ Phadke, Madhav Shridhar (1989). Sog'lom dizayni yordamida sifatli muhandislik. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. ISBN  978-0137451678. OCLC  19455232.
  4. ^ Ullman, Devid G. (2006). Qattiq qarorlarni qabul qilish: texnik, biznes va xizmat ko'rsatish guruhlari uchun qarorlarni boshqarish. Viktoriya, miloddan avvalgi: Trafford nashriyoti. p. 35. ISBN  9781425109561. OCLC  81600845.
  5. ^ Mingers, Jon; Rozenxed, Jonatan, nashr. (2001) [1989]. Muammoli dunyo uchun oqilona tahlil qayta ko'rib chiqildi: murakkablik, noaniqlik va ziddiyat uchun muammolarni tuzish usullari (2-nashr). Chichester, Buyuk Britaniya; Nyu York: John Wiley & Sons. ISBN  978-0471495239. OCLC  46601256.
  6. ^ Lempert, Robert J.; Popper, Stiven V. (2005). "Aniq bo'lmagan dunyoda yuqori samarali hukumat". Klitgaardda Robert E.; Nur, Pol S (tahrir). Yuqori samarali hukumat: tuzilish, etakchilik, rag'batlantirish. Santa Monika, Kaliforniya: RAND korporatsiyasi. pp.113–138. ISBN  978-0833037404. OCLC  57344300.
  7. ^ Lempert, Robert J.; Shlezinger, Maykl E .; Banklar, Stiv C. (iyun 1996). "Biz xarajatlar yoki foydalarni bilmasak: iqlim o'zgarishini kamaytirish uchun moslashuvchan strategiyalar". Iqlim o'zgarishi. 33 (2): 235–274. CiteSeerX  10.1.1.20.9055. doi:10.1007 / BF00140248.
  8. ^ Groves, Devid G.; Devis, Marta; Uilkinson, Robert; Lempert, Robert J. (2008). "Ichki imperiyada iqlim o'zgarishini rejalashtirish, Janubiy Kaliforniya" (PDF). Suv resurslariga ta'sir. 10 (4): 14–17.
  9. ^ Dessai, Suraje; Xulme, Mayk (2007 yil fevral). "Iqlim o'zgarishiga oid noaniqliklarga moslashish bo'yicha qarorlarning barqarorligini baholash: Angliya sharqidagi suv resurslarini boshqarish bo'yicha amaliy tadqiqotlar". Global atrof-muhit o'zgarishi. 17 (1): 59–72. doi:10.1016 / j.gloenvcha.2006.11.005.
  10. ^ Weaver, Christopher P.; Lempert, Robert J.; Jigarrang, Keysi; Xoll, Jon A.; Revell, Devid; Sarewitz, Daniel (2013 yil yanvar). "Iqlim modeli to'g'risidagi ma'lumotlarning qarorlarni qabul qilishga qo'shgan hissasini yaxshilash: qarorlar asoslarining ahamiyati va talablari" (PDF). Wiley fanlararo sharhlari: Iqlim o'zgarishi. 4 (1): 39–60. doi:10.1002 / wcc.202.
  11. ^ Lempert, Robert J.; Nakicenovich, Nebojsa; Sarewitz, Daniel; Shlezinger, Maykl (2004 yil iyul). "Qaror qabul qiluvchilar uchun iqlim o'zgarishiga oid noaniqliklarni tavsiflash: tahririyat inshosi". Iqlim o'zgarishi. 65 (1–2): 1–9. doi:10.1023 / B: CLIM.0000037561.75281.b3.
  12. ^ a b v Bryant, Benjamin P.; Lempert, Robert J. (2010 yil yanvar). "Qutidagi fikrlash: senariylarni kashf qilishda ishtirok etish, kompyuter yordamida yondashish". Texnologik prognozlash va ijtimoiy o'zgarishlar. 77 (1): 34–49. doi:10.1016 / j.techfore.2009.08.002.
  13. ^ Banklar, Stiv (1993 yil iyun). "Siyosatni tahlil qilish uchun izlanishli modellashtirish". Operatsion tadqiqotlar. 41 (3): 435–449. doi:10.1287 / opre.41.3.435. JSTOR  171847.
  14. ^ Groves, Devid G.; Lempert, Robert J. (2007 yil fevral). "Siyosatga tegishli stsenariylarni topishning yangi analitik usuli". Global atrof-muhit o'zgarishi. 17 (1): 73–85. doi:10.1016 / j.gloenvcha.2006.11.006.
  15. ^ Kvakkel, Yan H.; Pruyt, Erik (2013 yil mart). "Izlanishli modellashtirish va tahlil qilish, chuqur noaniqlik sharoitida modelga asoslangan bashorat qilish uchun yondashuv". Texnologik prognozlash va ijtimoiy o'zgarishlar. 80 (3): 419–431. doi:10.1016 / j.techfore.2012.10.005.
  16. ^ Xadka, Devid; Herman, Jonathan; Rid, Patrik; Keller, Klaus (2015 yil dekabr). "Ko'p ob'ektiv qat'iy qarorlarni qabul qilish uchun ochiq manbali ramka". Atrof muhitni modellashtirish va dasturiy ta'minot. 74: 114–129. doi:10.1016 / j.envsoft.2015.07.014.

Tashqi havolalar