Анализ решений - Decision analysis

Анализ решений ( DA ) - это дисциплина, включающая в себя философию , методологию и профессиональную практику, необходимую для принятия важных решений формальным образом. Анализ решений включает в себя множество процедур, методов и инструментов для идентификации, четкого представления и формальной оценки важных аспектов решения; для предписания рекомендуемого курса действий путем применения аксиомы максимальной ожидаемой полезности к хорошо сформированному представлению решения; и для преобразования формального представления решения и соответствующей рекомендации в понимание для лица, принимающего решения , и других корпоративных и некорпоративных заинтересованных сторон .

История

В 1931 году математический философ Фрэнк Рэмси впервые предложил идею субъективной вероятности как представления убеждений или неопределенностей человека. Тогда, в 1940 - х годах, математик Джон фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн разработали аксиоматическую основу для теории полезности как способ выражения предпочтений индивидуума над неопределенным исходом. (Это контрастирует с теорией социального выбора , которая решает проблему получения групповых предпочтений из индивидуальных предпочтений.) В начале 1950-х годов статистик Леонард Джимми Сэвидж разработал альтернативную аксиоматическую основу для анализа решений. Полученная в результате 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 получили дальнейшую систематизацию и популяризацию, получив широкое распространение (например, в бизнес-школах и на факультетах промышленной инженерии). Краткий и доступный вводный текст был опубликован в 1968 году теоретиком решений Говардом Райффой из Гарвардской школы бизнеса . Впоследствии, в 1976 году, Ральф Кини и Ховард Райффа расширили основы теории полезности, чтобы обеспечить комплексную методологию принятия решений, предполагающих компромисс между несколькими целями. Затем в 1977 году профессор инженерии Рон Ховард из Стэнфордского университета и аналитик решений Джим Мэтисон опубликовали сборник материалов по анализу решений; в 1984 году он был расширен до двухтомного набора. Последующие учебники и дополнительные разработки задокументированы ниже в разделе « Дополнительная литература» .

Хотя анализ решений по своей сути является междисциплинарным (с участием математиков, философов, экономистов, статистиков и когнитивных психологов), исторически он считался отраслью исследования операций . В 1980 году Общество анализа решений было сформировано как группа с особыми интересами в рамках Американского общества исследования операций (ORSA), которое позже объединилось с Институтом управленческих наук (TIMS) и превратилось в Институт исследований операций и управленческих наук (ИНФОРМС). . Начиная с 2004 года, ИНФОРМС издает специальный журнал по этим темам, Decision Analysis.

Вслед за этими академическими разработками анализ решений также превратился в зрелую профессиональную дисциплину. Этот метод использовался для поддержки принятия решений в сфере бизнеса и государственной политики с конца 1950-х годов; заявки 1990-2001 гг. были рассмотрены в первом выпуске журнала Decision Analysis. Анализ решений получил особенно широкое распространение в фармацевтической и нефтегазовой отраслях, поскольку обеим отраслям регулярно необходимо принимать важные решения с высоким риском (например, об инвестировании в разработку нового препарата или совершении крупного приобретения).

Методология

Фрейминг - это предварительный этап анализа решений, который фокусируется на разработке заявления о возможности (что и почему), граничных условий, показателей успеха, иерархии решений, таблицы стратегии и элементов действий. Иногда считается, что применение анализа решений всегда требует использования количественных методов. В действительности, однако, многие решения могут быть приняты с использованием качественных инструментов, которые являются частью инструментария анализа решений, таких как мышление, ориентированное на ценности, без необходимости использования количественных методов.

Процесс формирования кадров может привести к разработке диаграммы влияния или дерева решений . Это обычно используемые графические представления задач анализа решений. Эти графические инструменты используются для представления альтернатив, доступных лицу , принимающему решения , неопределенностей, которые они включают, и того, насколько хорошо цели лица, принимающего решения, могут быть достигнуты различными конечными результатами. При необходимости они также могут лечь в основу количественной модели. Например, количественные методы проведения байесовского вывода и определения оптимальных решений с использованием диаграмм влияния были разработаны в 1980-х годах и теперь включены в программное обеспечение.

В модели количественного анализа решений неопределенности представлены через вероятности - в частности, субъективные вероятности . Отношение лица, принимающего решения, к риску представлено функциями полезности , а отношение к компромиссу между конфликтующими целями может быть выражено с помощью функций значений с несколькими атрибутами или функций полезности с несколькими атрибутами (если есть риск). (В некоторых случаях функции полезности могут быть заменены вероятностью достижения неопределенного уровня стремления или «цели».) Основываясь на аксиомах анализа решений, лучшим решением для выбора является то, последствия которого имеют максимальную ожидаемую полезность (или что максимизирует вероятность достижения неопределенного уровня стремления).

Иногда предполагается, что количественный анализ решений может применяться 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 , также могут применяться даже к кажущимся нематериальным факторам.

Анализ решений как предписывающий подход

Исследование предписывающего принятия решений фокусируется на том, как принимать «оптимальные» решения (на основе аксиом рациональности), в то время как описательное исследование принятия решений направлено 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 отходят от решений, которые были бы рекомендованы при анализе решений.

Некоторые критиковали формальные методы анализа решений за то, что они позволяют лицам, принимающим решения, избегать ответственности за свои собственные решения, и вместо этого рекомендуют полагаться на интуицию или «интуицию». Более того, для решений, которые должны быть приняты в условиях значительного дефицита времени, неудивительно, что формальные методы анализа решений мало пригодны, а интуиция и опыт становятся все более важными. Однако, когда позволяет время, исследования показали, что количественные алгоритмы принятия решений могут давать результаты, превосходящие «интуицию без посторонней помощи». Кроме того, несмотря на известные предубеждения в типах человеческих суждений, необходимых для анализа решений, исследования показали, по крайней мере, умеренную пользу обучения и обратной связи в снижении предвзятости.

Критики называют феномен паралича путем анализа одним из возможных последствий чрезмерной зависимости от анализа решений в организациях (затраты на анализ решений сами по себе являются фактором анализа). Однако существуют стратегии снижения такого риска.

В настоящее время существует большой интерес к количественным методам принятия решений. Однако многие такие методы отходят от аксиом анализа решений и, следовательно, могут генерировать вводящие в заблуждение рекомендации при некоторых обстоятельствах, поэтому не являются действительно предписывающими методами. Некоторые из наиболее популярных из таких методов, не связанных с принятием решений, включают теорию нечетких множеств для представления неопределенностей и процесс аналитической иерархии для представления предпочтений или оценочных суждений. Хотя иногда такие методы могут иметь оправдание в приложениях (например, на основании простоты использования), аналитики, принимающие решения, будут приводить аргументы в пользу теории полезности с несколькими атрибутами как золотого стандарта, с которым следует сравнивать другие методы, основываясь на ее строгой аксиоматической основе.

Хотя анализ решений часто используется в поддержку принятия решений правительством, важно отметить, что основная теория применима только к отдельным лицам, принимающим решения. К сожалению, не существует аксиоматической предписывающей теории, сопоставимой с анализом решений, специально разработанной для групповых или публично-политических решений. Дополнительные сведения по этой теме см. В разделе « Принятие решений в группе» для обсуждения поведенческих проблем, связанных с групповыми решениями, и в разделе « 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 посева ураганов, проведенное Стэнфордским научно-исследовательским институтом в начале 1970-х годов для Управления экологических наук (предшественника Национального управления океанических и атмосферных исследований ).

Анализ решений сегодня используется крупными корпорациями для осуществления многомиллиардных капитальных вложений. Например, в 2010 году компания Chevron получила награду «Общество анализа решений» за использование анализа решений во всех основных решениях. В видеоролике, подробно описывающем использование Chevron анализа решений, вице-председатель Chevron Джордж Киркланд отмечает, что «анализ решений является частью того, как Chevron ведет бизнес по простой, но веской причине: он работает». Его также можно использовать для принятия сложных личных решений, таких как планирование выхода на пенсию, решение о том, когда иметь ребенка, планирование большого отпуска или выбор из нескольких возможных медицинских процедур.

  • Энергия . Анализ решений был использован для структурирования энергетических целей Германии.
  • Предпринимательство . Концепция эквивалентов достоверности из анализа решений была использована для разработки новых и высокоэффективных механизмов финансирования новых предприятий, которые желательны как для спонсоров, так и для предпринимателей.
  • Страхование . Аналитики, занимающиеся вопросами принятия решений, исследовали использование страхования в качестве механизма поощрения принятия полезных для здоровья моделей поведения . Этот метод также применялся для определения оптимальных стратегий приобретения страховки по долгосрочному уходу в зависимости от возраста, благосостояния и толерантности к риску.
  • Судебный процесс . Адвокаты использовали анализ решений для определения стратегий, которые могут привести к положительным результатам в судебном разбирательстве.
  • Управление портфелем . Анализ решений был рекомендован как метод улучшения распределения ресурсов при управлении портфелем.
  • Военное планирование . Анализ решений был применен к проблеме закрытия базы .
  • Радиоактивные отходы . Анализ решений использовался для оценки альтернатив хранилищам радиоактивных отходов как в Соединенных Штатах, так и в Великобритании. В меньшем масштабе он также использовался для оценки вариантов обращения с излишками оружейного плутония.
  • Исследования и разработки . Анализ решений использовался, чтобы рекомендовать портфели проектов для финансирования исследований и разработок.
  • Терроризм и национальная безопасность . Анализ решений использовался для представления ценностей как террористов, так и защитников в поддержку принятия решений в области национальной безопасности.

Программное обеспечение

Пакеты программного обеспечения для принятия решений доступны для реализации анализа решений. Некоторые особенно примечательные пакеты включают Analytica для диаграмм влияния и DecideIT и Logical Decisions для принятия решений по множеству атрибутов.

Смотрите также

использованная литература

дальнейшее чтение

  • Alemi F, Gustafson D (2006). Анализ решений для менеджеров здравоохранения . Пресса Управления здравоохранения. ISBN 978-1-56793-256-0.
  • Клемен, Роберт и Т. Рейли (2004). Принимая трудные решения (2-е изд.). Бельмонт, Калифорния: Паб Юго-Западного колледжа. ISBN 978-0-495-01508-6.
  • Чарльзуорт, Дэвид (2017). Анализ решений для менеджеров: руководство для принятия лучших личных и деловых решений (2-е изд.). Business Expert Press. ISBN 978-1631576041.
  • Файнберг, Харви В .; Вайнштейн, Милтон С. (1980). Анализ клинических решений . Филадельфия: Сондерс. ISBN 0-7216-9166-8.
  • Гудвин, П. и Г. Райт (2004). Анализ решений для управленческих суждений (3-е изд.). Чичестер: Вайли. ISBN 0-470-86108-8.
  • Hammond, JS; Кини, Р.Л. и Райффа, Х. (1999). Разумный выбор: практическое руководство по принятию лучших решений . Пресса Гарвардской школы бизнеса. ISBN 0-585-31075-0.
  • Хольцман, Самуэль (1989). Интеллектуальные системы принятия решений . Эддисон-Уэсли. ISBN 0-201-11602-2.
  • Ховард, РА; JE Matheson, ред. (1984). Литература по принципам и применению анализа решений . Menlo Park CA: Группа стратегических решений. ISBN 0-9623074-0-8.( том 1 , том 2 )
  • Кини, Р.Л. (1992). Мышление, ориентированное на ценности - путь к творческому принятию решений . Издательство Гарвардского университета. ISBN 0-674-93197-1.
  • Кини, Р.Л. и Райффа, Х. (1976). Решения с несколькими целями: предпочтения и компромиссы . Вили, Нью-Йорк. Перепечатано, Cambridge Univ. Press, Нью-Йорк (1993). ISBN 9781139174084.
  • Лич, Патрик (2006). Почему ты не можешь просто дать мне номер? Руководство для руководителей по использованию вероятностного мышления для управления рисками и принятия лучших решений . Вероятностный. ISBN 0-9647938-5-7.
  • Мэтисон, Дэвид и Мэтисон, Джим (1998). Умная организация: создание ценности с помощью стратегических исследований и разработок . Пресса Гарвардской школы бизнеса. ISBN 0-87584-765-X.
  • Морган, Грейнджер и Генрион, Макс (1992). Неопределенность: Руководство по работе с неопределенностью в количественном анализе рисков и политики . Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-42744-4.
  • Пратт, Джон; Х. Райффа и Р. Шлайфер (1995). Введение в статистическую теорию принятия решений . MIT Press. ISBN 978-0-262-16144-2.
  • Райффа, Ховард (1997). Анализ решений: вводные чтения о выборе в условиях неопределенности . Макгроу Хилл. ISBN 0-07-052579-X.
  • Ши Х, Лайонс-Вейлер Дж (2007). «Система моделирования клинических решений» . BMC Med Inform Decis Mak . 7 : 23. DOI : 10,1186 / 1472-6947-7-23 . PMC  2131745 . PMID  17697328 .
  • Скиннер, Дэвид (2009). Введение в анализ решений (3-е изд.). Вероятностный. ISBN 978-0964793866.
  • Смит, JQ (1988). Анализ решений: байесовский подход . Чепмен и Холл. ISBN 0-412-27520-1.
  • Вирин Л. и Трампер М. (2007). Проектные решения: искусство и наука . Вена, Вирджиния: Концепции управления. ISBN 978-1-56726-217-9.
  • Винклер, Роберт L (2003). Введение в байесовский вывод и решение (2-е изд.). Вероятностный. ISBN 0-9647938-4-9.

внешние ссылки

  • Сообщество профессионалов в области принятия решений , профессиональное сообщество, поддерживающее профессионалов в области принятия решений в качестве предпочтительных советников при принятии важных и сложных решений.
  • Decision Analysis , журнал Института исследований операций и управленческих наук
  • Общество анализа решений , подразделение Института исследований операций и управленческих наук, специализирующееся на анализе решений
  • Анализ решений в здравоохранении Онлайн-курс Университета Джорджа Мейсона, предлагающий бесплатные лекции и инструменты для моделирования анализа решений в медицинских учреждениях.
  • Decision Analysis Affinity Group , DAAG, объединилась и стала ежегодной конференцией Общества профессионалов в области принятия решений. DAAG, сформированная как неформальная группа практикующих DA, была основана в 1995 году Томом Спрэдлином, Джоном Палмером и Дэвидом Скиннером.
  • Глоссарий по анализу решений