Теория принятия решений - Decision theory

Теория принятия решений (или теория выбора не путать с теория выбора ) является изучение агент выбор.[1] Теорию принятия решений можно разделить на две части: нормативный теория принятия решений, которая анализирует результаты решений или определяет оптимальные решения с учетом ограничений и допущений, а также описательной теории принятия решений, которая анализирует как агенты фактически принимают решения, которые они делают.

Теория принятия решений тесно связана с областью теория игры[2] и является междисциплинарной темой, изучаемой экономистами, статистиками, аналитиками данных, психологами, биологами,[3] политологи и другие социологи, философы,[4] и компьютерные ученые.

Эмпирические приложения этой богатой теории обычно делаются с помощью статистический и эконометрический методы.

Нормативно-описательный

Нормативный Теория принятия решений связана с идентификацией оптимальных решений, где оптимальность часто определяется путем рассмотрения идеального лица, принимающего решения, которое может рассчитывать с идеальной точностью и в некотором смысле полностью рациональный. Практическое применение этого предписывающего подхода (как люди должен принимать решения) называется анализ решений и направлен на поиск инструментов, методологий и программного обеспечения (системы поддержки принятия решений ), чтобы помочь людям принимать более правильные решения.[5][6]

В отличие, положительный или описательная теория решений занимается описанием наблюдаемого поведения, часто в предположении, что агенты, принимающие решения, действуют в соответствии с некоторыми последовательными правилами. Эти правила могут, например, иметь процедурную основу (например, Амос Тверски исключение по модели аспектов) или аксиоматический рамки (например, стохастическая транзитивность аксиомы), согласовывая Аксиомы фон Неймана-Моргенштерна с поведенческими нарушениями ожидаемая полезность гипотезы, или они могут явно дать функциональную форму для несовместимый со временем служебные функции (например, Laibson's квазигиперболическое дисконтирование ).[5][6]

Рецепты или прогнозы относительно поведения, которые дает теория позитивных решений, позволяют проводить дальнейшие проверки того типа принятия решений, который происходит на практике. В последние десятилетия также растет интерес к «теории поведенческих решений», что способствует переоценке того, что необходимо для принятия полезных решений.[7][8]

Типы решений

Выбор в условиях неопределенности

Дальнейшая информация: Гипотеза ожидаемой полезности

Область выбора в условиях неопределенности представляет собой суть теории принятия решений. Известен с 17 века (Блез Паскаль упомянул это в своем известная ставка, который содержится в его Pensées, опубликовано в 1670 г.), идея ожидаемое значение состоит в том, что при столкновении с рядом действий, каждое из которых может привести к более чем одному возможному результату с разными вероятностями, рациональная процедура состоит в том, чтобы идентифицировать все возможные результаты, определять их значения (положительные или отрицательные) и вероятности, которые будут результат каждого образа действий и умножьте два, чтобы получить «ожидаемое значение» или среднее ожидание результата; выбираемое действие должно быть таким, которое дает наибольшую общую ожидаемую ценность. В 1738 г. Даниэль Бернулли опубликовал влиятельную статью под названием Изложение новой теории измерения риска, в котором он использует Петербургский парадокс чтобы показать, что теория ожидаемого значения должна быть нормативно неправильный. Он приводит пример, в котором голландский торговец пытается решить, нужно ли страховать груз, отправляемый из Амстердама в Санкт-Петербург зимой. В своем решении он определяет вспомогательная функция и вычисляет ожидаемая полезность а не ожидаемая финансовая стоимость.[9]

В ХХ веке интерес возродился Авраама Вальда Бумага 1939 г.[10] указывая на то, что две центральные процедуры на основе выборки-распределения статистическая теория, а именно проверка гипотезы и оценка параметров, являются частными случаями общей проблемы решения. В статье Уолда были обновлены и синтезированы многие концепции статистической теории, в том числе функции потерь, функции риска, допустимые правила принятия решений, предшествующие распределения, Байесовские процедуры, и минимакс процедуры. Сама фраза «теория принятия решений» использовалась в 1950 г. Э. Л. Леманн.[11]

Возрождение субъективная вероятность теория, из работы Фрэнк Рэмси, Бруно де Финетти, Леонард Сэвидж и другие, расширили сферу применения теории ожидаемой полезности на ситуации, в которых можно использовать субъективные вероятности. В то время теория фон Неймана и Моргенштерна ожидаемая полезность[12] доказал, что максимизация ожидаемой полезности следует из основных постулатов о рациональном поведении.

Работа Морис Алле и Даниэль Эллсберг показали, что человеческое поведение имеет систематические и иногда важные отклонения от максимизации ожидаемой полезности.[13] В теория перспектив из Даниэль Канеман и Амос Тверски возобновил эмпирическое исследование экономическое поведение с меньшим акцентом на предпосылках рациональности. Он описывает способ, которым люди принимают решения, когда все результаты сопряжены с риском.[14] Канеман и Тверски обнаружили три закономерности: в реальном процессе принятия решений человеком «потери кажутся больше, чем выгоды»; люди больше внимания уделяют изменения в своих состояниях полезности, чем они сосредоточены на абсолютных полезностях; и оценка субъективных вероятностей сильно искажена якорь.

Межвременной выбор

Основная статья: Межвременной выбор

Межвременной выбор касается такого выбора, при котором различные действия приводят к результатам, которые реализуются на разных этапах с течением времени.[15] Его также называют принятием решения о рентабельности, поскольку он включает в себя выбор между вознаграждениями, которые различаются в зависимости от величины и времени прибытия.[16] Если кто-то получил непредвиденную выгоду в несколько тысяч долларов, он мог бы потратить их на дорогостоящий отпуск, доставив им немедленное удовольствие, или они могли бы вложить их в пенсионную схему, дав им доход в какой-то момент в будущем. Что лучше всего делать? Ответ частично зависит от таких факторов, как ожидаемый процентные ставки и инфляция, люди продолжительность жизни и их доверие к пенсионной отрасли. Однако даже с учетом всех этих факторов человеческое поведение снова сильно отклоняется от предсказаний предписывающей теории принятия решений, что приводит к альтернативным моделям, в которых, например, объективные процентные ставки заменяются на субъективные ставки дисконтирования.

Взаимодействие лиц, принимающих решения

Некоторые решения являются трудными из-за необходимости учитывать, как другие люди в ситуации отреагируют на принятое решение. Анализ таких социальных решений чаще трактуется под названием теория игры, а не теория принятия решений, хотя в ней используются те же математические методы. С точки зрения теории игр, большинство проблем, рассматриваемых в теории принятия решений, являются играми одного игрока (или один игрок рассматривается как играющий в безличной фоновой ситуации). В новой области социально-когнитивный инженерии, исследование особенно сосредоточено на различных типах распределенного принятия решений в человеческих организациях в нормальных и ненормальных / чрезвычайных / кризисных ситуациях.[17]

Комплексные решения

Другие области теории принятия решений связаны с решениями, которые трудны 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 рациональный; Таким образом, проблема заключается не только в расхождении между реальным и оптимальным поведением, а в первую очередь в трудности определения оптимального поведения. Одним из примеров является модель экономического роста и использования ресурсов, разработанная Римский клуб чтобы помочь политикам принимать реальные решения в сложных ситуациях[нужна цитата ]. На решения также влияет то, оформляются ли варианты вместе или по отдельности; это известно как предвзятость различия.

Эвристика

Основная статья: Эвристика в суждении и принятии решений

Эвристика в процессе принятия решений - это способность принимать решения на основе необоснованного или рутинного мышления. Хотя эвристическое мышление быстрее, чем пошаговая обработка, оно также более вероятно связано с ошибками или неточностями.[18] Основное использование эвристики в нашей повседневной жизни - уменьшить количество оценочного мышления, которое мы выполняем при принятии простых решений, принимая их вместо этого на основе бессознательных правил и сосредотачиваясь на некоторых аспектах решения, игнорируя другие.[19] Одним из примеров распространенного и ошибочного мыслительного процесса, возникающего из-за эвристического мышления, является Заблуждение игрока - уверенность в том, что на изолированное случайное событие влияют предыдущие изолированные случайные события. Например, если монета на пару ходов подбрасывается решкой, вероятность этого все равно остается; однако интуитивно кажется более вероятным, что он скоро откатит голову.[20] Это происходит потому, что из-за рутинного мышления человек не принимает во внимание вероятность и концентрируется на соотношении результатов, а это означает, что ожидается, что в конечном итоге соотношение бросков будет наполовину для каждого результата.[21] Другой пример: лица, принимающие решения, могут быть склонны предпочитать умеренные альтернативы крайним; в Эффект компромисса действует с мыслью, что наиболее умеренный вариант приносит наибольшую пользу. В сценарии неполной информации, как и в большинстве повседневных решений, умеренный вариант будет выглядеть более привлекательным, чем любой крайний, независимо от контекста, основываясь только на том факте, что он имеет характеристики, которые можно найти в любом крайнем случае.[22]

Альтернативы

Крайне спорный вопрос заключается в том, можно ли заменить использование вероятности в теории принятия решений другими альтернативами.

Теория вероятности

Сторонники использования теории вероятностей указывают на:

  • работа Ричард Трелкельд Кокс для обоснования аксиом вероятности,
  • в Голландская книга парадоксы Бруно де Финетти как иллюстрацию 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 решающему правилу для некоторой функции полезности, а некоторые предварительное распространение (или для предела последовательности предшествующих распределений). Таким образом, для каждого решающего правила любое правило может быть переформулировано как Байесовский процедура (или предел последовательности таких), или есть правило, которое иногда лучше и никогда не хуже.

Альтернативы теории вероятностей

Сторонники нечеткая логика, теория возможностей, квантовое познание, Теория Демпстера – Шафера, и теория принятия решений по информационным пробелам утверждать, что вероятность является лишь одной из многих альтернатив, и указывать на множество примеров, когда нестандартные альтернативы были реализованы с очевидным успехом; в частности, теория вероятностных решений чувствительный к предположениям о вероятностях различных событий, в то время как маловероятные правила, такие как минимакс находятся крепкий, в том, что они не делают таких предположений.

Нелепое заблуждение

Основная статья: Нелепое заблуждение

Общая критика теории принятия решений, основанной на фиксированной совокупности возможностей, заключается в том, что она рассматривает «известные неизвестные», а не «неизвестные неизвестные "[нужна цитата ]: он фокусируется на ожидаемых вариациях, а не на непредвиденных событиях, которые, по мнению некоторых, имеют чрезмерное влияние и должны быть учтены - значимые события могут быть «вне модели». Эта аргументация, названная нелепое заблуждение, заключается в том, что в моделировании реального мира с помощью конкретных моделей неизбежны несовершенства, и что безоговорочная уверенность в моделях ослепляет их.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Стил, Кэти и Стефанссон, Х. Орри, «Теория принятия решений», Стэнфордская энциклопедия философии (издание зима 2015 г.), Эдвард Н. Залта (ред.), URL = [1]
  2. ^ Майерсон, Роджер Б. (1991). «1.2: Основные понятия теории принятия решений». Теория игр, анализ конфликта. Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. ISBN  9780674728615.
  3. ^ Хабиби И., Чеонг Р., Липняцки Т., Левченко А., Эмамян Е.С., Абди А. (апрель 2017 г.). «Вычисление и измерение ошибок принятия решений по ячейкам с использованием данных по одной ячейке». PLOS вычислительная биология. 13 (4): e1005436. Bibcode:2017PLSCB..13E5436H. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1005436. ЧВК  5397092. PMID  28379950.
  4. ^ Ханссон, Свен Ове. «Теория принятия решений: краткое введение». (2005) Раздел 1.2: Поистине междисциплинарный предмет.
  5. ^ а б МакКриммон, Кеннет Р. (1968). «Описательные и нормативные следствия постулатов теории принятия решений». Риск и неопределенность. Лондон: Пэлгрейв Макмиллан. С. 3–32. OCLC  231114.
  6. ^ а б Слович, Пол; Фишхофф, Барух; Лихтенштейн, Сара (1977). «Поведенческая теория принятия решений». Ежегодный обзор психологии. 28 (1): 1–39. Дои:10.1146 / annurev.ps.28.020177.000245. HDL:1794/22385.
  7. ^ Например, см .: Ананд, Пол (1993). Основы рационального выбора в условиях риска. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN  0-19-823303-5.
  8. ^ Керен Г.Б., Вагенаар В.А. (1985). «О психологии игры в блэкджек: нормативные и описательные соображения с последствиями для теории принятия решений». Журнал экспериментальной психологии: Общие. 114 (2): 133–158. Дои:10.1037/0096-3445.114.2.133.
  9. ^ Для обзора см. Шумейкер, П. Дж. (1982). «Модель ожидаемой полезности: ее варианты, цели, доказательства и ограничения». Журнал экономической литературы. 20 (2): 529–563. JSTOR  2724488.
  10. ^ Вальд, Авраам (1939). «Вклад в теорию статистической оценки и проверки гипотез». Анналы математической статистики. 10 (4): 299–326. Дои:10.1214 / aoms / 1177732144. МИСТЕР  0000932.
  11. ^ Lehmann EL (1950). «Некоторые принципы теории проверки гипотез». Анналы математической статистики. 21 (1): 1–26. Дои:10.1214 / aoms / 1177729884. JSTOR  2236552.
  12. ^ Нойман Дж. В., Моргенштерн О. (1953) [1944]. Теория игр и экономического поведения (третье изд.). Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.
  13. ^ Allais, M .; Хаген, Г. М. (14 марта 2013 г.). Гипотезы ожидаемой полезности и парадокс Алле: современные дискуссии о решениях в условиях неопределенности с возражением Алле. Дордрехт: Springer Science & Business Media. п. 333. ISBN  9789048183548.
  14. ^ Морван, Камилла; Дженкинс, Уильям Дж. (2017-07-05). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения. Лондон: Macat International Ltd. стр. 13. ISBN  9781912303687.
  15. ^ Карван, Марк; Спронк, Яап; Валлениус, Юрки (2012). Очерки принятия решений: том в честь Стэнли Зионца. Берлин: Springer Science & Business Media. п. 135. ISBN  9783642644993.
  16. ^ Гесс, Томас М .; Strough, JoNell; Лёкенхофф, Коринна (2015). Старение и принятие решений: эмпирические и прикладные перспективы. Лондон: Эльзевьер. п. 21. ISBN  9780124171558.
  17. ^ Крозье, М. и Фридберг, Э. 1995. «Организация и коллективные действия. Наш вклад в организационный анализ» в Bacharach S.B, Gagliardi P. & Mundell P. (Eds). Исследования в области социологии организаций. Vol. XIII, Специальный выпуск о европейских перспективах организационной теории, Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
  18. ^ Джонсон EJ, Пейн JW (апрель 1985 г.). «Усилие и точность выбора». Наука управления. 31 (4): 395–414. Дои:10.1287 / mnsc.31.4.395.
  19. ^ Бобадилла-Суарес С., Love BC (январь 2018 г.). «Быстро или экономно, но не сразу: эвристика принятия решений в условиях нехватки времени» (PDF). Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 44 (1): 24–33. Дои:10.1037 / xlm0000419. ЧВК  5708146. PMID  28557503.
  20. ^ Роу Р.М., Буземейер-младший, Таунсенд Дж. Т. (2001). «Многоальтернативная теория поля решений: динамическая модель принятия решений». Психологический обзор. 108 (2): 370–392. Дои:10.1037 / 0033-295X.108.2.370. PMID  11381834.
  21. ^ Сюй Дж., Харви Н. (май 2014 г.). «Продолжайте выигрывать: заблуждение игроков создает эффект горячих рук в онлайн-гемблинге». Познание. 131 (2): 173–80. Дои:10.1016 / j.cognition.2014.01.002. PMID  24549140.
  22. ^ Чуанг С., Као Д. Т., Ченг Й, Чжоу С. (март 2012 г.). «Влияние неполной информации на эффект компрометации». Суждение и принятие решения. 7 (2): 196–206. CiteSeerX  10.1.1.419.4767.

дальнейшее чтение

де Финетти, Бруно. «Предвидение: его логические законы, его субъективные источники» (перевод Статья 1937 г. на французском языке) в Х. Э. Кибурге и Х. Э. Смоклере (ред.), Исследования субъективной вероятности, Нью-Йорк: Wiley, 1964.