Теория на решенията

Теорията на решенията се занимава с процеса на вземане на решения.

Същност

Тя спомага при избора на решение в условията на несигурност, когато известен брой алтернативни на действие трябва да се оценят, преди да се вземе крайното решение. Теорията на решенията анализира разнообразието от различни типове решения, установява основните правила и мотиви за вземането им и разработва методи за вземане на тези решения, използвайки различни видове модели или процедури.

Наличните техники за вземане на решения, които са класифицирани под широко заглавие на теорията за решението, са:

Анализ на съотношението средства-цели
Матрица на решенията
Алгоритми
Субективна вероятност
Бейзиански анализ

Анализ на съотношението средства – цели

Виж: Анализ на съотношението средства - цели

Матрица на решението

Матрицата на решението, както е описана от Кук и Слак, е метод за моделиране на сравнително прости решения в условия на несигурност по такъв начин, че да се направят ясни откритите възможности за този, който взема решението, факторите или „естествените състояния”, съответстващи на решението и вероятните последствия от комбинация от всяка възможност с всеки фактор.

Дървета на реакцията

Решенията често се вземат в условия, където има известен брой алтернативни курсове на действие и когато последствията от тези действия са несигурни. Нещо повече, по-ранните действия биха могли да засегнат последващите действия и тези вероятни ефекти е необходимо да бъдат обсъдени на по-ранен етап. Дърветата на решенията са средства за справяне с проблеми от този вид, които са характеризирани чрез взаимната връзка между несигурността и поредицата от решения „или/или”. Те характеризират анатомията на последователните точки за вземане на решения, изводите от които водят до клоновете на дървото. Следователно последиците от бъдещите решения могат да бъдат проследени обратно за преценяване на тяхното влияние върху сегашните решения. Етапите в конструирането на дърво на решенията са:

Съставяне на списък на решенията и несигурностите в хронологичен ред.
Конструиране на дърво, показващо основните пунктове или възли на решенията и избиране на възли, както е показано в схема4
Определяне на разходите, предимствата или вероятностите към подходящите разклонения.
Анализиране използването на метод за „връщане на цените”, т.е. проследяване на разходите и предимствата обратно от крайната точка към първоначалната цел, както е определено в първата точка за вземане на решение.

Алгоритми

Алгоритмите съдържат логическа поредица от заключения за решаване на проблеми. Те се използват за ограничаване на задачите за решаване на проблеми до сравнително прости поредици от операции, които в същото време посочват реда, в който се извършват операциите.

Субективна вероятност

Често се вземат решения, които изискват преценка на вероятността за един резултат без помощта на обективни изпълнители. Субективното възприемане на вероятността да се случи едно събитие и свързването на това събитие с една цифра на вероятност е известно като субективна вероятност, и представлява изразяване на степента на вярване в случването на едно събитие.

Бейзиански анализ

Бейзианския статистически анализ цели да превърне субективните прогнози в криви на математическата вероятност в ситуации, където няма нормални статистически вероятности, защото алтернативите са неизвестни или не са били опитвани преди. Бейзианските статистики използват най-добрата оценка на дадено обстоятелство както ако има твърда вероятност. Те гарантират да се правят промени във вероятностите, след като се получи по-нататъшната информация. Крайният резултат от Бейзианския анализ зависи от определените предшестващи вероятности. Обаче, въпреки че бейзианските статистики могат да доведат до изопачена точност, както всяка манипулация на субективните вероятности, те наистина осигуряват послезна логическа структура в правенето на промени във вероятността, колкото повече се научава за предположенията, включени вътре в решението.

Вижте още

Източници

Scott Plous - The Psychology of Judgment and Decision Making (McGraw-Hill Series in Social Psychology)
Jon Elster - Nuts and Bolts for the Social Sciences
Shaun Hargreaves Heap - The Theory of Choice: A Critical Guide
J. Edward Russo - Decision Traps: Ten Barriers to Brilliant Decision-Making and How to Overcome Them
Thomas Gilovich - Why Smart People Make Big Money Mistakes and How to Correct Them: Lessons from the New Science of Behavioural Economics
H. W. Lewis - Why Flip a Coin: The Art and Science of Good Decisions
John Hammond - Harvard Business Review on Decision Making ("Harvard Business Review" Paperback)
Jonathan Baron - Thinking and Deciding
Jon Elster - Sour Grapes: Studies in the Subversion of Rationality

Външни препратки