Твердое принятие решений - Robust decision-making

Твердое принятие решений (RDM) является итеративным аналитика решений структура, которая призвана помочь определить потенциальные надежные стратегии, охарактеризовать уязвимости таких стратегий и оценить компромиссы между ними.[1][2] RDM фокусируется на обосновании решений в условиях так называемой «глубокой неопределенности», то есть условий, когда стороны, принимающие решение, не знают или не соглашаются с системная модель (s) соотнесение действий с последствиями или априорная вероятность распределения ключевых входных параметров для этих моделей.[1]:1011

История

Был разработан широкий спектр концепций, методов и инструментов для решения проблем, связанных с принятием решений, которые сталкиваются с большой степенью неопределенности. Одним из источников названия "надежное решение" была область прочная конструкция популяризируется прежде всего Геничи Тагучи в 1980-х и начале 1990-х гг.[3][4] Джонатан Розенхед и его коллеги были одними из первых, кто в своей книге 1989 года изложил систему систематических решений для принятия надежных решений. Рациональный анализ проблемного мира.[5] Похожие темы появились в литературе по планирование сценария, надежный контроль, неточная вероятность, и теория и методы принятия решений по информационным пробелам. Ранний обзор многих из этих подходов содержится в Третий оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата, опубликовано в 2001 году.

Заявление

Надежное принятие решений (RDM) - это особый набор методов и инструментов, разработанный за последнее десятилетие, в основном исследователями, связанными с RAND Corporation, предназначенный для поддержки принятия решений и анализа политики в условиях глубокой неопределенности.

Хотя RDM часто используется исследователями для оценки альтернативных вариантов, он разработан и часто используется как метод для поддержка при принятии решения, с особым упором на помощь лицам, принимающим решения, в выявлении и разработке новых вариантов решений, которые могут быть более надежными, чем те, которые они рассматривали изначально. Часто эти более надежные варианты представляют собой стратегии адаптивного принятия решений, разработанные для развития с течением времени в ответ на новую информацию. Кроме того, RDM может использоваться для облегчения группового принятия решений в конфликтных ситуациях, когда стороны, принимающие решение, имеют серьезные разногласия по поводу допущений и ценностей.[6]

Подходы RDM были применены к широкому спектру различных типов проблем принятия решений. В исследовании 1996 года рассматривались адаптивные стратегии сокращения выбросов парниковых газов.[7] Более поздние исследования включают различные приложения к вопросам управления водными ресурсами,[8][9][10] оценка воздействия предлагаемых требований США к возобновляемой энергии,[нужна цитата ] сравнение долгосрочных энергетических стратегий правительства Израиля,[нужна цитата ] оценка политики в области науки и технологий, которую правительство Южной Кореи может проводить в ответ на растущую экономическую конкуренцию со стороны Китая,[нужна цитата ] и анализ вариантов Конгресса по повторному разрешению Закон о страховании террористических рисков (ТРИА).[нужна цитата ]

Различия между RDM и традиционным анализом ожидаемой полезности

RDM основан на трех ключевых концепциях, которые отличают его от традиционной структуры принятия решений субъективной ожидаемой полезности: множественные взгляды на будущее, критерий устойчивости и изменение порядка традиционного анализа решений путем проведения итеративного процесса, основанного на уязвимости и реакции. вариант, а не система принятия решений, основанная на прогнозировании и действии.[нужна цитата ]

Во-первых, RDM характеризует неопределенность с помощью множественные взгляды на будущее. В некоторых случаях эти множественные взгляды будут представлены множеством будущих состояний мира. RDM также может включать вероятностную информацию, но отвергает точку зрения, что один совместное распределение вероятностей представляет собой лучшее описание глубоко неопределенного будущего. RDM скорее использует диапазоны или, более формально, наборы правдоподобных распределений вероятностей для описания глубокой неопределенности.

Во-вторых, RDM использует надежность, а не оптимальность как критерий оценки альтернативной политики. Традиционная структура субъективной полезности ранжирует альтернативные варианты решения, зависящие от распределения вероятностей наилучшей оценки. В общем, есть лучший вариант (т.е. с наивысшим рейтингом). В анализе RDM использовалось несколько различных определений устойчивости. К ним относятся: торговля небольшим количеством оптимальной производительности для меньшей чувствительности к ошибочным предположениям, хорошая производительность по сравнению с альтернативами в широком диапазоне вероятных сценариев и сохранение возможностей открытыми.[1] Все включают какой-то тип удовлетворительный все критерии и, в отличие от подходов ожидаемой полезности, обычно описывают компромиссы, а не обеспечивают строгое ранжирование альтернативных вариантов.

В-третьих, RDM использует вариант уязвимости и ответа структура анализа для характеристики неопределенности и помощи в выявлении и оценке надежных стратегий. Такое структурирование проблемы принятия решений - ключевая особенность RDM. Традиционный аналитический подход к принятию решений следует так называемому подходу «прогнозируй, затем действуй».[11] который сначала характеризует неопределенность в отношении будущего, а затем использует эту характеристику для ранжирования желательности альтернативных вариантов решения. Важно отметить, что этот подход характеризует неопределенность без ссылки на альтернативные варианты. Напротив, RDM характеризует неопределенность в контексте конкретного решения. То есть метод определяет те комбинации неопределенностей, которые наиболее важны для выбора среди альтернативных вариантов, и описывает набор убеждений о неопределенном состоянии мира, которые согласуются с выбором одного варианта над другим. Такое упорядочение обеспечивает когнитивные преимущества в приложениях поддержки принятия решений, позволяя заинтересованным сторонам понять ключевые предположения, лежащие в основе альтернативных вариантов, прежде чем принять на себя обязательство поверить в эти предположения.[12]

Условия для принятия взвешенных решений

Надежные методы принятия решений кажутся наиболее подходящими при трех условиях: когда неопределенность глубока, а не хорошо охарактеризована, когда существует богатый набор вариантов решения и проблема принятия решения настолько сложна, что лицам, принимающим решения, необходимы имитационные модели для отслеживания потенциальных последствий их действия по множеству вероятных сценариев.

Когда неопределенность хорошо охарактеризована, то традиционный анализ ожидаемой полезности («прогнозируй, затем действуй») часто бывает наиболее подходящим. Кроме того, если лицам, принимающим решения, не хватает богатого набора вариантов решений, у них может быть мало возможностей для разработки надежной стратегии, и они не могут добиться большего, чем анализ «прогнозируй, а затем действуй».[1]

Если неопределенность велика и доступен широкий набор вариантов, традиционные методы качественного сценария могут оказаться наиболее эффективными, если система достаточно проста или хорошо понимается, чтобы лица, принимающие решения, могли точно увязать потенциальные действия с их последствиями без помощи имитационных моделей.

Аналитические инструменты для принятия надежных решений

RDM - это не рецепт аналитических шагов, а скорее набор методов, которые можно различными способами комбинировать для принятия конкретных решений по реализации концепции. Ниже описаны два ключевых элемента в этом наборе инструментов: исследовательское моделирование и обнаружение сценариев.

Исследовательское моделирование

Многие анализы RDM используют исследовательское моделирование подход,[13] с компьютерным моделированием, используемым не как средство прогнозирования, а скорее как средство соотнесения ряда предположений с их предполагаемыми последствиями. Аналитик извлекает полезную информацию из таких симуляций, выполняя их много раз, используя соответствующий экспериментальный план над неопределенными входными параметрами модели (моделей), собирая прогоны в большой базе данных случаев и анализируя эту базу данных, чтобы определить, какие из них имеют отношение к политике. утверждения могут быть поддержаны. RDM представляет собой частную реализацию этой концепции. Анализ RDM обычно создает большую базу данных результатов имитационной модели, а затем использует эту базу данных для выявления уязвимостей предлагаемых стратегий и компромиссов между потенциальными ответами. Этот аналитический процесс дает несколько практических преимуществ:

  • База данных случаев дает конкретное представление о концепции множественности вероятных вариантов будущего.
  • Многократный запуск моделирования в прямом направлении может упростить аналитическую задачу представления адаптивных стратегий во многих практических приложениях, поскольку он отделяет выполнение моделирования от анализа, необходимого для оценки альтернативных вариантов решения с помощью моделирования. Напротив, некоторые методы оптимизации затрудняют включение многих типов обратной связи в моделирование.
  • Концепция исследовательского моделирования позволяет использовать широкий спектр подходов к принятию решений с использованием имитационных моделей различных типов в рамках общей аналитической структуры (в зависимости от того, что кажется наиболее подходящим для конкретного приложения принятия решений). В рамках этой общей структуры в анализе RDM использовались традиционные подходы к последовательным решениям, основанные на правилах описания адаптивных стратегий, представления реальных опционов, сложные модели оптимального экономического роста, модели электронных таблиц, агентные модели и существующие в организации наборы имитационных моделей, такие как использованная правительством США для прогнозирования будущего состояния трастового фонда социального обеспечения.
  • База данных случаев упрощает сравнение альтернативных структур принятия решений, поскольку эти структуры можно применять к идентичному набору результатов модели. Например, можно разместить совместное распределение вероятностей по случаям в базе данных, провести анализ ожидаемой полезности и сравнить результаты с анализом RDM с использованием той же базы данных.

Обнаружение сценария

Анализ RDM часто использует процесс, называемый открытие сценария для облегчения выявления уязвимостей предлагаемых стратегий.[12][14] Процесс начинается с определения некоторой метрики производительности, такой как общая стоимость политики или ее отклонение от оптимальности (сожаление), которые можно использовать для различения тех случаев в базе данных результатов, в которых стратегия считается успешной, от тех, где она оценивается. неудачный. Статистические алгоритмы или алгоритмы интеллектуального анализа данных применяются к базе данных для создания простых описаний регионов в пространстве неопределенных входных параметров для модели, которая наилучшим образом описывает случаи, когда стратегия оказывается неудачной. Таким образом, алгоритм описания этих случаев настроен на оптимизацию предсказуемости и интерпретируемости лицами, принимающими решения. Полученные кластеры обладают многими характеристиками сценариев и могут использоваться, чтобы помочь лицам, принимающим решения, понять уязвимости предлагаемых политик и возможных вариантов реагирования. Обзор, проведенный Европейское агентство по окружающей среде из довольно скудной литературы, оценивающей, как сценарии на самом деле работают на практике, когда они используются организациями для обоснования решений, выявил несколько ключевых недостатков традиционных сценарных подходов.[нужна цитата ] Методы обнаружения сценария предназначены для устранения этих недостатков.[12] Кроме того, обнаружение сценариев поддерживает анализ нескольких факторов стресса, поскольку оно характеризует уязвимости как комбинации очень разных типов неопределенных параметров (например, климатических, экономических, организационных возможностей и т. Д.).

Поддержка программного обеспечения

Для RDM доступно некоторое программное обеспечение. Корпорация RAND разработала CARS для исследовательского моделирования и sdtoolkit. р пакет для обнаружения сценария. EMA Workbench, разработанный в Делфтский технологический университет, предоставляет обширные возможности исследовательского моделирования и обнаружения сценариев в Python.[15] OpenMORDM - это пакет R с открытым исходным кодом для RDM, который включает поддержку для определения более чем одной цели производительности.[16] OpenMORDM облегчает изучение влияния различных критериев устойчивости, включая критерии, основанные на сожалении (например, минимизация отклонений в производительности) и удовлетворяющие (например, удовлетворение ограничениям производительности).

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d Лемперт, Роберт Дж .; Коллинз, Майлз Т. (август 2007 г.). «Управление риском неопределенных пороговых ответов: сравнение надежных, оптимальных и предупредительных подходов». Анализ риска. 27 (4): 1009–1026. Дои:10.1111 / j.1539-6924.2007.00940.x. PMID  17958508. Принятие надежных решений описывает множество подходов, которые отличаются от традиционного анализа оптимальной ожидаемой полезности тем, что они характеризуют неопределенность с помощью нескольких представлений будущего, а не одного набора распределений вероятностей, и используют устойчивость, а не оптимальность, в качестве критерия принятия решения. (1011-1012)
  2. ^ Кроскерри, Пэт (август 2009 г.). «Универсальная модель диагностических рассуждений». Академическая медицина. 84 (8): 1022–1028. Дои:10.1097 / ACM.0b013e3181ace703. PMID  19638766. Принятие обоснованных решений более аналитическое, чем интуитивное. Он применяет систематический подход к устранению неопределенности в рамках имеющихся ресурсов для принятия безопасных и эффективных решений. (1023)
  3. ^ Пхадке, Мадхав Шридхар (1989). Качественный инжиниринг с использованием надежной конструкции. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Prentice Hall. ISBN  978-0137451678. OCLC  19455232.
  4. ^ Ульман, Дэвид Г. (2006). Принятие надежных решений: управление решениями для технических, деловых и сервисных групп. Виктория, Британская Колумбия: Издательство Trafford Publishing. п. 35. ISBN  9781425109561. OCLC  81600845.
  5. ^ Мингерс, Джон; Розенхед, Джонатан, ред. (2001) [1989]. Новый взгляд на рациональный анализ проблемного мира: методы структурирования проблемы для сложности, неопределенности и конфликта (2-е изд.). Чичестер, Великобритания; Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья. ISBN  978-0471495239. OCLC  46601256.
  6. ^ Лемперт, Роберт Дж .; Поппер, Стивен В. (2005). «Эффективное правительство в нестабильном мире». В Klitgaard, Robert E .; Свет, Пол К. (ред.). Эффективное правительство: структура, руководство, стимулы. Санта-Моника, Калифорния: RAND Corporation. стр.113–138. ISBN  978-0833037404. OCLC  57344300.
  7. ^ Лемперт, Роберт Дж .; Schlesinger, Michael E .; Бэнкс, Стив К. (июнь 1996 г.). «Когда мы не знаем затрат или выгод: адаптивные стратегии борьбы с изменением климата». Изменение климата. 33 (2): 235–274. CiteSeerX  10.1.1.20.9055. Дои:10.1007 / BF00140248.
  8. ^ Groves, Дэвид Дж .; Дэвис, Марта; Уилкинсон, Роберт; Лемперт, Роберт Дж. (2008). «Планирование изменения климата во Внутренней Империи, Южная Калифорния» (PDF). ВЛИЯНИЕ на водные ресурсы. 10 (4): 14–17.
  9. ^ Дессай, Сураджа; Халм, Майк (февраль 2007 г.). «Оценка устойчивости решений по адаптации к неопределенностям, связанным с изменением климата: тематическое исследование по управлению водными ресурсами в Восточной Англии». Глобальное изменение окружающей среды. 17 (1): 59–72. Дои:10.1016 / j.gloenvcha.2006.11.005.
  10. ^ Уивер, Кристофер П .; Лемперт, Роберт Дж .; Браун, Кейси; Холл, Джон А .; Ревелл, Дэвид; Саревиц, Даниэль (январь 2013 г.). «Повышение вклада информации климатических моделей в процесс принятия решений: ценность и требования надежных основ принятия решений» (PDF). Междисциплинарные обзоры Wiley: изменение климата. 4 (1): 39–60. Дои:10.1002 / wcc.202.
  11. ^ Лемперт, Роберт Дж .; Накиченович, Небойша; Саревиц, Даниэль; Шлезингер, Майкл (июль 2004 г.). «Описание неопределенностей изменения климата для лиц, принимающих решения: редакционное эссе». Изменение климата. 65 (1–2): 1–9. Дои:10.1023 / B: CLIM.0000037561.75281.b3.
  12. ^ а б c Bryant, Benjamin P .; Лемперт, Роберт Дж. (Январь 2010 г.). «Мышление внутри коробки: совместный компьютерный подход к открытию сценария». Технологическое прогнозирование и социальные изменения. 77 (1): 34–49. Дои:10.1016 / j.techfore.2009.08.002.
  13. ^ Бэнкс, Стив (июнь 1993 г.). «Исследовательское моделирование для анализа политики». Исследование операций. 41 (3): 435–449. Дои:10.1287 / opre.41.3.435. JSTOR  171847.
  14. ^ Groves, Дэвид Дж .; Лемперт, Роберт Дж. (Февраль 2007 г.). «Новый аналитический метод для поиска важных для политики сценариев». Глобальное изменение окружающей среды. 17 (1): 73–85. Дои:10.1016 / j.gloenvcha.2006.11.006.
  15. ^ Kwakkel, Jan H .; Прюйт, Эрик (март 2013 г.). «Исследовательское моделирование и анализ, подход к прогнозированию на основе моделей в условиях глубокой неопределенности». Технологическое прогнозирование и социальные изменения. 80 (3): 419–431. Дои:10.1016 / j.techfore.2012.10.005.
  16. ^ Хадка, Давид; Герман, Джонатан; Рид, Патрик; Келлер, Клаус (декабрь 2015 г.). «Фреймворк с открытым исходным кодом для принятия многоцелевых надежных решений». Экологическое моделирование и программное обеспечение. 74: 114–129. Дои:10.1016 / j.envsoft.2015.07.014.

внешняя ссылка