Sağlam karar verme - Robust decision-making

Sağlam karar verme (RDM) bir yinelemelidir karar analitiği potansiyel sağlam stratejileri belirlemeye, bu tür stratejilerin zayıflıklarını karakterize etmeye ve aralarındaki ödünleşmeleri değerlendirmeye yardımcı olmayı amaçlayan bir çerçeve.[1][2] RDM, "derin belirsizlik" denen koşullar altında kararları bilgilendirmeye odaklanır, yani bir kararın taraflarının bilmediği veya karar vermediği koşullar sistem modeli (ler) eylemleri sonuçlarla ilişkilendirme veya önceki olasılık anahtar girdi parametrelerinin bu model (ler) e dağılımları.[1]:1011

Tarih

Büyük ölçüde belirsizlikle karşılaşan karar zorluklarını ele almak için çok çeşitli kavramlar, yöntemler ve araçlar geliştirilmiştir. "Sağlam karar" isminin bir kaynağı, sağlam tasarım öncelikle tarafından popüler hale getirildi Genichi Taguchi 1980'lerde ve 1990'ların başında.[3][4] Jonathan Rosenhead ve meslektaşları 1989 tarihli kitaplarında sağlam kararlar için sistematik bir karar çerçevesi ortaya koyan ilk kişiler arasındaydı. Sorunlu Bir Dünya İçin Akılcı Analiz.[5] Edebiyatlardan benzer temalar ortaya çıkmıştır. senaryo planlama, sağlam kontrol, kesin olmayan olasılık, ve bilgi boşluğu karar teorisi ve yöntemleri. Bu yaklaşımların çoğunun erken bir incelemesi, Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli Üçüncü Değerlendirme Raporu, 2001'de yayınlandı.

Uygulama

Sağlam karar verme (RDM), son on yıl içinde, özellikle şu konularla ilişkili araştırmacılar tarafından geliştirilen özel bir yöntem ve araç kümesidir. RAND Corporation, derin belirsizlik koşulları altında karar verme ve politika analizini desteklemek için tasarlanmıştır.

Araştırmacılar tarafından alternatif seçenekleri değerlendirmek için sıklıkla kullanılırken, RDM tasarlanmıştır ve genellikle bir yöntem olarak kullanılır. karar desteği, karar vericilerin başlangıçta düşündüklerinden daha sağlam olabilecek yeni karar seçeneklerini belirlemelerine ve tasarlamalarına yardımcı olmaya özel bir odaklanma ile. Genellikle, bu daha güçlü seçenekler, yeni bilgilere yanıt olarak zaman içinde gelişmek üzere tasarlanmış uyarlanabilir karar stratejilerini temsil eder. Ek olarak, RDM, kararın taraflarının varsayımlar ve değerler hakkında güçlü fikir ayrılıklarına sahip olduğu ihtilaflı durumlarda grup karar vermeyi kolaylaştırmak için kullanılabilir.[6]

RDM yaklaşımları, çok çeşitli farklı türdeki karar zorluklarına uygulanmıştır. 1996'da yapılan bir çalışma, sera gazı emisyonlarını azaltmak için uyarlanabilir stratejileri ele aldı.[7] Daha yeni çalışmalar, su yönetimi konularına yönelik çeşitli uygulamaları,[8][9][10] Önerilen ABD yenilenebilir enerji gereksinimlerinin etkilerinin değerlendirilmesi,[kaynak belirtilmeli ] İsrail hükümeti için uzun vadeli enerji stratejilerinin bir karşılaştırması,[kaynak belirtilmeli ] Güney Kore hükümetinin Çin kaynaklı artan ekonomik rekabete cevaben izleyebileceği bilim ve teknoloji politikalarının bir değerlendirmesi,[kaynak belirtilmeli ] ve Kongre'nin yeniden yetkilendirilmesindeki seçeneklerinin bir analizi Terörizm Riski Sigorta Yasası (TRIA).[kaynak belirtilmeli ]

RDM ile geleneksel beklenen fayda analizi arasındaki farklar

RDM, onu geleneksel öznel beklenen fayda karar çerçevesinden ayıran üç temel kavrama dayanır: geleceğe yönelik çoklu görüş, sağlamlık kriteri ve bir güvenlik açığı ve yanıta dayalı yinelemeli bir süreç yürüterek geleneksel karar analizinin sırasını tersine çevirme tahmin et ve sonra harekete geç karar çerçevesi yerine seçenek.[kaynak belirtilmeli ]

İlk olarak, RDM belirsizliği şu şekilde karakterize eder: geleceğin çoklu görüşleri. Bazı durumlarda, bu çoklu görüşler dünyanın birden fazla gelecekteki durumu tarafından temsil edilecektir. RDM ayrıca olasılık bilgilerini de içerebilir, ancak tek bir ortak olasılık dağılımı son derece belirsiz bir geleceğin en iyi tanımını temsil eder. Bunun yerine RDM, derin belirsizliği tanımlamak için aralıkları veya daha resmi olarak makul olasılık dağılımları kümelerini kullanır.

İkincisi, RDM kullanır iyimserlikten ziyade sağlamlık alternatif politikaları değerlendirmek için bir kriter olarak. Geleneksel öznel fayda çerçevesi, en iyi tahmin olasılık dağılımlarına bağlı alternatif karar seçeneklerini sıralar. Genel olarak, bir en iyi (yani en yüksek dereceli) seçenek vardır. RDM analizlerinde birkaç farklı sağlamlık tanımı kullanılmıştır. Bunlar, bozulmuş varsayımlara karşı daha az duyarlılık için az miktarda optimum performansla işlem yapmak, çok çeşitli makul senaryolarda alternatiflere kıyasla iyi performans ve seçenekleri açık tutmak.[1] Hepsi bir tür tatmin edici kriterler ve beklenen fayda yaklaşımlarının aksine, tümü alternatif seçeneklerin katı bir sıralamasını sağlamaktan ziyade genellikle ödünleşmeleri tanımlar.

Üçüncüsü, RDM bir güvenlik açığı ve yanıt seçeneği belirsizliği karakterize etmek ve sağlam stratejileri belirleyip değerlendirmeye yardımcı olmak için analiz çerçevesi. Karar probleminin bu yapılanması, RDM'nin temel bir özelliğidir. Geleneksel karar analitiği yaklaşımı, tahmin et sonra eyleme geç yaklaşımı olarak adlandırılan yaklaşımı izler[11] Bu, ilk önce gelecekle ilgili belirsizliği karakterize eder ve daha sonra bu karakterizasyonu alternatif karar seçeneklerinin istenebilirliğini sıralamak için kullanır. Önemli olarak, bu yaklaşım belirsizliği alternatif seçeneklere atıfta bulunmadan karakterize eder. Bunun aksine, RDM belirsizliği belirli bir karar bağlamında karakterize eder. Yani, yöntem, alternatif seçenekler arasından seçim için en önemli olan belirsizlik kombinasyonlarını tanımlar ve bir seçeneği diğerine tercih etmekle tutarlı olan dünyanın belirsiz durumu hakkındaki inançlar kümesini tanımlar. Bu sıralama, karar destek uygulamalarında bilişsel faydalar sağlar ve paydaşların, kendilerini bu varsayımlara inanmaya adamadan önce alternatif seçeneklerin altında yatan temel varsayımları anlamalarına izin verir.[12]

Sağlam karar verme koşulları

Sağlam karar yöntemleri, üç koşul altında en uygun görünmektedir: Belirsizlik iyi karakterize edilenden çok derin olduğunda, zengin bir karar seçenekleri kümesi olduğunda ve karar zorluğu, karar vericilerin olası sonuçlarını izlemek için simülasyon modellerine ihtiyaç duyacak kadar karmaşık olduğunda birçok makul senaryo üzerinden yaptıkları.

Belirsizlik iyi karakterize edildiğinde, geleneksel beklenen fayda (tahmin et-sonra-harekete geçir) analizleri genellikle en uygunudur. Buna ek olarak, karar vericiler zengin bir karar seçenekleri kümesinden yoksunlarsa, sağlam bir strateji geliştirme fırsatları çok az olabilir ve tahmin et ve sonra hareket et analizinden daha iyisini yapamazlar.[1]

Belirsizlik derinse ve zengin seçenekler mevcutsa, geleneksel nitel senaryo yöntemleri, sistem yeterince basitse veya karar vericilerin simülasyon modellerinin yardımı olmadan potansiyel eylemleri sonuçlarına doğru bir şekilde bağlayabilecekleri iyi anlaşılırsa en etkili olabilir.

Sağlam karar verme için analitik araçlar

RDM, analitik adımların bir reçetesi değildir, daha ziyade, kavramı uygulamak için belirli kararlar için çeşitli şekillerde birleştirilebilen bir yöntemler kümesidir. Bu araç setindeki iki temel öğe aşağıda açıklanmıştır: keşifsel modelleme ve senaryo keşfi.

Keşifsel modelleme

Çoğu RDM analizi bir keşifsel modelleme yaklaşmak,[13] bilgisayar simülasyonları bir tahmin aracı olarak değil, daha ziyade bir dizi varsayımı zımni sonuçlarıyla ilişkilendirmek için bir araç olarak kullanılır. Analist, model (ler) e belirsiz girdi parametreleri üzerinde uygun bir deneysel tasarım kullanarak birçok kez çalıştırarak, çalışmaları geniş bir vaka veritabanında toplayarak ve politikayla ilgili olanları belirlemek için bu veritabanını analiz ederek bu tür simülasyonlardan yararlı bilgiler alır. ifadeler desteklenebilir. RDM, bu kavramın belirli bir uygulamasını temsil eder. Bir RDM analizi tipik olarak büyük bir simülasyon modeli sonuçları veritabanı oluşturur ve daha sonra bu veritabanını önerilen stratejilerin güvenlik açıklarını ve olası yanıtlar arasındaki ödünleşmeleri belirlemek için kullanır. Bu analitik süreç birkaç pratik avantaj sağlar:

  • Vakaların veri tabanı, çok sayıda makul gelecek kavramının somut bir temsilini sağlar.
  • Bir simülasyonu ileri yönde birden çok kez çalıştırmak, birçok pratik uygulamada uyarlanabilir stratejileri temsil etmenin analitik zorluğunu basitleştirebilir çünkü simülasyonun çalıştırılmasını, simülasyonu kullanarak alternatif karar seçeneklerini değerlendirmek için gereken analizden ayırır. Aksine, bazı optimizasyon yöntemleri bir simülasyona birçok geri bildirim türünü dahil etmeyi zorlaştırır.
  • Keşifsel modelleme kavramı, ortak bir analitik çerçeve içinde (belirli bir karar uygulaması için neyin en uygun göründüğüne bağlı olarak) farklı tipte simülasyon modellerini kullanarak çok çeşitli karar yaklaşımlarının kullanılmasını mümkün kılar. Bu ortak çerçeve içinde, RDM analizleri geleneksel sıralı karar yaklaşımlarını, uyarlanabilir stratejilerin kural tabanlı açıklamalarını, gerçek seçenek temsillerini, karmaşık optimum ekonomik büyüme modellerini, elektronik tablo modellerini, aracı tabanlı modelleri ve kuruluşun kullanılanlar gibi mevcut simülasyon modelleri paketlerini kullanmıştır. ABD hükümeti tarafından sosyal güvenlik fonunun gelecekteki durumunu tahmin etmek için.
  • Vakaların veritabanı, alternatif karar çerçevelerinin karşılaştırılmasını basitleştirir, çünkü bu çerçeveler aynı model sonuçlarına uygulanabilir. Örneğin, bir veritabanındaki vakalar arasında ortak bir olasılık dağılımı yerleştirebilir, beklenen bir fayda analizi yapabilir ve sonuçları aynı veritabanını kullanan bir RDM analizi ile karşılaştırabilir.

Senaryo keşfi

RDM analizlerinde genellikle senaryo keşfi önerilen stratejilerin güvenlik açıklarının belirlenmesini kolaylaştırmak.[12][14] Süreç, bir politikanın toplam maliyeti veya iyimserlikten sapması (pişmanlık) gibi bazı performans ölçütlerini belirleyerek başlar ve bu durum, sonuç veritabanındaki bu durumları, stratejinin başarılı olarak değerlendirildiği durumlardan ayırt etmek için kullanılabilir. başarısız. Stratejinin başarısız olduğu durumları en iyi açıklayan modele belirsiz girdi parametreleri alanındaki bölgelerin basit tanımlarını oluşturmak için veritabanına istatistiksel veya veri madenciliği algoritmaları uygulanır. Yani, bu durumları tanımlayan algoritma, karar vericiler tarafından hem öngörülebilirliği hem de yorumlanabilirliği optimize edecek şekilde ayarlanmıştır. Ortaya çıkan kümeler birçok senaryo özelliğine sahiptir ve karar vericilerin önerilen politikaların açıklarını ve olası yanıt seçeneklerini anlamalarına yardımcı olmak için kullanılabilir. Tarafından yapılan bir inceleme Avrupa Çevre Ajansı Organizasyonlar tarafından kararları bilgilendirmek için kullanıldığında senaryoların gerçekte nasıl performans gösterdiğini değerlendiren oldukça seyrek literatürün, geleneksel senaryo yaklaşımlarının birkaç temel zayıflığını belirledi.[kaynak belirtilmeli ] Senaryo keşif yöntemleri, bu zayıflıkları gidermek için tasarlanmıştır.[12] Buna ek olarak, senaryo keşfi, çok farklı türlerdeki belirsiz parametrelerin (örneğin iklim, ekonomik, organizasyonel yetenekler, vb.) Kombinasyonları olarak zayıflıkları karakterize ettiği için çoklu stres faktörleri için analizi destekler.

Yazılım desteği

RDM için bazı yazılımlar mevcuttur. RAND Corporation keşifsel modelleme ve sdtoolkit için CARS geliştirdi R senaryo keşfi için paket. EMA Workbench, Delft Teknoloji Üniversitesi, kapsamlı keşif modelleme ve senaryo keşif yetenekleri sağlar. Python.[15] OpenMORDM, birden fazla performans hedefini tanımlama desteği içeren RDM için açık kaynaklı bir R paketidir.[16] OpenMORDM, hem pişmanlık temelli (ör. Performanstaki sapmayı en aza indirme) hem de tatmin edici (ör. Performans kısıtlamalarını karşılama) kriterler dahil olmak üzere farklı sağlamlık kriterlerinin etkisini keşfetmeyi kolaylaştırır.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ a b c d Lempert, Robert J .; Collins, Myles T. (Ağustos 2007). "Belirsiz eşik tepkileri riskini yönetmek: sağlam, optimum ve ihtiyati yaklaşımların karşılaştırılması". Risk analizi. 27 (4): 1009–1026. doi:10.1111 / j.1539-6924.2007.00940.x. PMID  17958508. Sağlam karar verme, tek bir olasılık dağılımları setinden ziyade geleceğin çoklu temsilleriyle belirsizliği karakterize etmeleri ve bir karar kriteri olarak optimallik yerine sağlamlığı kullanmaları bakımından geleneksel optimum beklenen fayda analizinden farklı olan çeşitli yaklaşımları tanımlar. (1011-1012)
  2. ^ Croskerry, Pat (Ağustos 2009). "Evrensel bir teşhis muhakemesi modeli". Akademik Tıp. 84 (8): 1022–1028. doi:10.1097 / ACM.0b013e3181ace703. PMID  19638766. Sağlam karar verme, sezgisel olmaktan çok analitiktir. Güvenli ve etkili kararlar almak için mevcut kaynaklardaki belirsizliği gidermek için sistematik bir yaklaşım benimser. (1023)
  3. ^ Phadke, Madhav Shridhar (1989). Sağlam tasarım kullanarak kaliteli mühendislik. Englewood Kayalıkları, NJ: Prentice Hall. ISBN  978-0137451678. OCLC  19455232.
  4. ^ Ullman, David G. (2006). Sağlam kararlar alma: teknik, iş ve hizmet ekipleri için karar yönetimi. Victoria, BC: Trafford Yayıncılık. s. 35. ISBN  9781425109561. OCLC  81600845.
  5. ^ Mingers, John; Rosenhead, Jonathan, eds. (2001) [1989]. Sorunlu bir dünya için akılcı analiz yeniden gözden geçirildi: karmaşıklık, belirsizlik ve çatışma için problem yapılandırma yöntemleri (2. baskı). Chichester, İngiltere; New York: John Wiley & Sons. ISBN  978-0471495239. OCLC  46601256.
  6. ^ Lempert, Robert J .; Popper Steven W. (2005). "Belirsiz bir dünyada yüksek performanslı hükümet". Klitgaard'da, Robert E .; Light, Paul C. (editörler). Yüksek performanslı hükümet: yapı, liderlik, teşvikler. Santa Monica, CA: RAND Corporation. pp.113–138. ISBN  978-0833037404. OCLC  57344300.
  7. ^ Lempert, Robert J .; Schlesinger, Michael E .; Bankes, Steve C. (Haziran 1996). "Maliyetleri veya faydaları bilmediğimizde: iklim değişikliğini azaltmak için uyarlanabilir stratejiler". İklim değişikliği. 33 (2): 235–274. CiteSeerX  10.1.1.20.9055. doi:10.1007 / BF00140248.
  8. ^ Groves, David G .; Davis, Martha; Wilkinson, Robert; Lempert, Robert J. (2008). "Güney Kaliforniya, İç İmparatorluk'ta iklim değişikliği için planlama" (PDF). Su Kaynakları ETKİ. 10 (4): 14–17.
  9. ^ Dessai, Suraje; Hulme, Mike (Şubat 2007). "İklim değişikliği belirsizliklerine uyum kararlarının sağlamlığının değerlendirilmesi: İngiltere'nin doğusunda su kaynakları yönetimi üzerine bir vaka çalışması". Küresel Çevresel Değişim. 17 (1): 59–72. doi:10.1016 / j.gloenvcha.2006.11.005.
  10. ^ Weaver, Christopher P .; Lempert, Robert J .; Brown, Casey; Hall, John A .; Revell, David; Sarewitz, Daniel (Ocak 2013). "İklim modeli bilgilerinin karar vermeye katkısının iyileştirilmesi: sağlam karar çerçevelerinin değeri ve talepleri" (PDF). Wiley Disiplinlerarası İncelemeler: İklim Değişikliği. 4 (1): 39–60. doi:10.1002 / wcc.202.
  11. ^ Lempert, Robert J .; Nakicenovic, Nebojsa; Sarewitz, Daniel; Schlesinger, Michael (Temmuz 2004). "Karar vericiler için iklim değişikliği belirsizliklerini karakterize etmek: bir editoryal makale". İklim değişikliği. 65 (1–2): 1–9. doi:10.1023 / B: CLIM.0000037561.75281.b3.
  12. ^ a b c Bryant, Benjamin P .; Lempert, Robert J. (Ocak 2010). "Kutunun içinde düşünmek: senaryo keşfine katılımcı, bilgisayar destekli bir yaklaşım". Teknolojik Tahmin ve Sosyal Değişim. 77 (1): 34–49. doi:10.1016 / j.techfore.2009.08.002.
  13. ^ Bankes, Steve (Haziran 1993). "Politika analizi için keşifsel modelleme". Yöneylem Araştırması. 41 (3): 435–449. doi:10.1287 / opre.41.3.435. JSTOR  171847.
  14. ^ Groves, David G .; Lempert, Robert J. (Şubat 2007). "Politikayla ilgili senaryoları bulmak için yeni bir analitik yöntem". Küresel Çevresel Değişim. 17 (1): 73–85. doi:10.1016 / j.gloenvcha.2006.11.006.
  15. ^ Kwakkel, Jan H .; Pruyt Erik (Mart 2013). "Keşifsel Modelleme ve Analiz, derin belirsizlik altında model tabanlı öngörü için bir yaklaşım". Teknolojik Tahmin ve Sosyal Değişim. 80 (3): 419–431. doi:10.1016 / j.techfore.2012.10.005.
  16. ^ Hadka, David; Herman, Jonathan; Reed, Patrick; Keller Klaus (Aralık 2015). "Çok amaçlı sağlam karar verme için açık kaynaklı bir çerçeve". Çevresel Modelleme ve Yazılım. 74: 114–129. doi:10.1016 / j.envsoft.2015.07.014.

Dış bağlantılar