Анализ решений

Анализ решений ( DA ) — это дисциплина, включающая в себя философию , методологию и профессиональную практику, необходимые для принятия важных решений формального . Анализ решений включает в себя множество процедур, методов и инструментов для выявления, четкого представления и формальной оценки важных аспектов решения; максимальной ожидаемой полезности для предписания рекомендуемого образа действий путем применения аксиомы к правильно сформированному представлению решения; и для перевода формального представления решения и соответствующей рекомендации в понимание для лица, принимающего решения , и других корпоративных и некорпоративных заинтересованных сторон .

История

В 1931 году философ-математик Фрэнк Рэмси впервые выдвинул идею субъективной вероятности как представления убеждений или неопределенностей человека. Затем, в 1940-х годах, математик Джон фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн разработали аксиоматическую основу теории полезности как способа выражения индивидуальных предпочтений в отношении неопределенных результатов. (Это контрастирует с теорией социального выбора , которая решает проблему выведения групповых предпочтений из индивидуальных предпочтений.) статистик Леонард Джимми Сэвидж разработал альтернативную аксиоматическую основу Затем в начале 1950-х годов для анализа решений. Полученная в результате теория ожидаемой полезности обеспечивает полную аксиоматическую основу для принятия решений в условиях неопределенности.

Как только эти основные теоретические разработки были созданы, методы анализа решений получили дальнейшее систематизацию и популяризацию, получив широкое распространение (например, в бизнес-школах и на факультетах промышленного проектирования). Краткий и доступный вводный текст был опубликован в 1968 году теоретиком принятия решений Говардом Райффой из Гарвардской школы бизнеса . Впоследствии, в 1976 году, Ральф Кини и Говард Райффа расширили основы теории полезности, предоставив комплексную методологию принятия решений, включающих компромисс между множеством целей. Профессор инженерного дела Рон Ховард из Стэнфордского университета и аналитик принятия решений Джим Мэтисон затем опубликовали в 1977 году сборник материалов по анализу решений; в 1984 году он был расширен до двухтомного сборника. Последующие учебники и дополнительные разработки описаны ниже в разделе «Дальнейшая 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 наук об управлении (TIMS) и стало Институтом исследований операций и наук об управлении (INFORMS). . Начиная с 2004 года, ИНФОРМС издает специальный журнал по этим темам — «Анализ решений».

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 за 1990-2001 годы были рассмотрены в первом выпуске журнала Decision Analysis. Анализ решений получил особенно широкое распространение в фармацевтической и нефтегазовой промышленности, поскольку в обеих отраслях регулярно приходится принимать крупные решения с высоким уровнем риска (например, об инвестировании в разработку нового лекарства или о крупном приобретении).

Методология

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

Процесс формирования может привести к разработке диаграммы влияния или дерева решений . Это обычно используемые графические представления проблем анализа решений. Эти графические инструменты используются для представления альтернатив, доступных лицу, принимающему решение , неопределенностей, лица, принимающего решения, которые они включают в себя, а также того, насколько хорошо цели будут достигнуты с помощью различных окончательных результатов. При необходимости они также могут составить 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 компромиссам между конфликтующими целями может быть выражено с использованием многоатрибутных функций ценности или многоатрибутных функций полезности (если существует риск). (В некоторых случаях функции полезности можно заменить вероятностью достижения неопределенного уровня стремления или «цели».) Согласно аксиомам анализа решений, лучшим решением является решение, последствия которого имеют максимальную ожидаемую полезность (или которое 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, казалось бы, нематериальным факторам.

Анализ решений как предписывающий подход

Предписывающие исследования принятия решений фокусируются на том, как принимать «оптимальные» решения (на основе аксиом рациональности), тогда как описательные исследования принятия решений направлены 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 людьми, заметно отличаются от решений, которые были бы рекомендованы анализом решений.

Некоторые критикуют 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 «чувство интуиции». Более того, неудивительно, что для решений, которые необходимо принимать в условиях значительного дефицита времени, формальные методы анализа решений малопригодны, а интуиция и опыт становятся более важными. Однако, когда позволяет время, исследования показали, что количественные алгоритмы принятия решений могут давать результаты, превосходящие «невооруженную интуицию». Кроме того, несмотря на известные предвзятости в типах человеческих суждений, необходимых для анализа решений, исследования показали, по крайней мере, скромную пользу обучения и обратной связи в снижении предвзятости.

Критики называют феномен паралича 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, позволяющие снизить такой риск.

В настоящее время существует большой интерес к количественным методам принятия решений. Однако многие такие методы отходят от аксиом анализа решений и, следовательно, при некоторых обстоятельствах могут давать вводящие в заблуждение рекомендации, поэтому не являются по-настоящему предписывающими методами. Некоторые из наиболее популярных таких методов, не связанных с анализом решений, включают теорию нечетких множеств для представления неопределенностей и процесс аналитической иерархии для представления предпочтений или оценочных суждений. Хотя иногда такие методы могут быть оправданы в приложениях (например, из-за простоты использования), аналитики принятия решений утверждают, что теория многоатрибутной полезности является золотым стандартом, с которым следует сравнивать другие методы, основываясь на ее строгой аксиоматической основе.

Хотя анализ решений часто используется для поддержки принятия решений правительством, важно отметить, что основная теория применима только к отдельным лицам, принимающим решения. К сожалению, не существует аксиоматической предписывающей теории, сравнимой с анализом решений, которая была бы специально разработана для групповых или публично-политических решений. Для получения дополнительной информации по этой теме см. « Принятие групповых решений» , где обсуждаются поведенческие проблемы, связанные с групповыми решениями, и «Теория социального выбора» , где представлены теоретические соображения, 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 процессы и разрешение споров и т. д. Важным ранним применением было исследование плюсов и минусов возникновения ураганов, предпринятое Стэнфордским исследовательским институтом в начале 1970-х годов для Управления служб экологических наук (предшественника Национального управления океанических и атмосферных исследований ).

Анализ решений сегодня используется крупными корпорациями для осуществления многомиллиардных капиталовложений. Например, в 2010 году Chevron получила премию Общества анализа решений за использование анализа решений во всех важных решениях. В видео, 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 мощной причине: он работает». Его также можно использовать для принятия сложных личных решений, таких как планирование выхода на пенсию, решение о том, когда заводить ребенка, планирование большого отпуска или выбор одного из нескольких возможных методов лечения.

• Энергия . Анализ решений использовался для структурирования энергетических целей Германии.

• Предпринимательство . Концепция эквивалентов уверенности, полученная на основе анализа решений, была использована для разработки новых и высокоэффективных механизмов финансирования новых предприятий, которые желательны как для спонсоров, так и для предпринимателей.

• Здравоохранение . Анализ решений был применен к принятию медицинских решений относительно рака молочной железы . диагностики и терапия , лечение рака щитовидной железы , и рак легких.

• Страхование . Аналитики решений исследовали использование страхования как механизма, способствующего принятию моделей поведения, полезных для здоровья . Этот метод также применялся для определения оптимальных стратегий приобретения страхования на случай длительного ухода в зависимости от возраста, благосостояния и толерантности к риску.

• Судебные разбирательства . Адвокаты использовали анализ решений для определения стратегий, которые могут привести к благоприятным результатам в судебных процессах.

• 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 хранилищ радиоактивных отходов как в Соединенных Штатах, так и в Соединенном Королевстве. В меньших масштабах его также использовали для оценки вариантов обращения с излишками оружейного плутония.

• Исследования и разработки . Анализ решений использовался для рекомендации портфелей проектов для финансирования исследований и разработок.

• Терроризм и национальная безопасность . Анализ решений использовался для представления ценностей как террористов, так и правозащитников для поддержки принятия решений в области национальной безопасности.

Программное обеспечение

Основная статья: Программное обеспечение для принятия решений

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

См. также

• Выбор
• Цикл анализа решений
• Конференция по принятию решений
• Разработка решений
• Программное обеспечение для принятия решений
• Модель решения
• Качество решения
• Поддержка принятия решений
• Теория принятия решений
• Диаграмма влияния
• Наука управления
• Микроморт
• Многокритериальный анализ решений (MCDA)
• Оптимальное решение
• Стохастическое доминирование
• Анализ дерева значений

Дальнейшее чтение

• Алеми Ф, Густавсон Д (2006). Анализ решений для менеджеров здравоохранения . Пресса Управления здравоохранения. ISBN  978-1-56793-256-0 .
• Клемен, Роберт и Т. Рейли (2004). Принятие трудных решений (2-е изд.). Бельмонт, Калифорния: Паб Southwestern College. ISBN  978-0-495-01508-6 .
• Чарльзуорт, Дэвид (2017). Анализ решений для менеджеров: Руководство по принятию более эффективных личных и деловых решений (2-е изд.). Бизнес Эксперт Пресс. ISBN  978-1631576041 .
• Файнберг, Харви В.; Вайнштейн, Милтон К. (1980). Анализ клинических решений . Филадельфия: Сондерс. ISBN  0-7216-9166-8 .
• Гудвин, П. и Г. Райт (2004). Анализ решений для вынесения управленческих суждений (3-е изд.). Чичестер: Уайли. ISBN  0-470-86108-8 .
• Хаммонд, Дж. С.; Кини, Р.Л. и Райффа, Х. (1999). Разумный выбор: практическое руководство по принятию лучших решений . Издательство Гарвардской школы бизнеса. ISBN  0-585-31075-0 .
• Хольцман, Сэмюэл (1989). Интеллектуальные системы принятия решений . Аддисон-Уэсли. ISBN  0-201-11602-2 .
• Ховард, РА; Дж. Э. Мэтисон, ред. (1984). Чтения по принципам и применениям анализа решений . Менло-Парк, Калифорния: Группа стратегических решений. ISBN  0-9623074-0-8 . ( том 1 , том 2 )
• Кини, Р.Л. (1992). Ценностно-ориентированное мышление — 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 ценностные компромиссы . Уайли, Нью-Йорк. Перепечатано, Кембриджский университет. Пресс, 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 более эффективных решений . Вероятностный. ISBN  0-9647938-5-7 .
• Мэтисон, Дэвид и Мэтисон, Джим (1998). Умная организация: создание ценности посредством стратегических исследований и разработок . Издательство Гарвардской школы бизнеса. ISBN  0-87584-765-Х .
• Морган, Грейнджер и Генрион, Макс (1992). Неопределенность: Руководство по борьбе 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 . МТИ Пресс. ISBN  978-0-262-16144-2 .
• Райффа, Ховард (1997). Анализ решений: вводные материалы по выбору в условиях неопределенности . МакГроу Хилл. ISBN  0-07-052579-Х .
• Ши Х, Лайонс-Вейлер Дж (2007). «Система моделирования клинических решений» . BMC Med Inform Децис Мак . 7:23 . дои : 10.1186/1472-6947-7-23 . ПМК   2131745 . ПМИД   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). Решения проекта: Искусство и наука . Вена, Вирджиния: Концепции управления. ISBN  978-1-56726-217-9 .
• Винклер, Роберт Л. (2003). Введение в байесовский вывод и принятие решений (2-е изд.). Вероятностный. ISBN  0-9647938-4-9 .

Внешние ссылки

• Общество специалистов по принятию решений , профессиональное общество, поддерживающее специалистов по принятию решений в качестве предпочтительных консультантов при принятии важных и сложных решений.
• Анализ решений. Архивировано 15 июня 2007 г. в Wayback Machine , журнале Института исследований операций и наук управления.
• Общество анализа решений , подразделение Института исследований операций и наук управления, специализирующееся на анализе решений.
• Онлайн-курс «Анализ решений в здравоохранении» от Университета Джорджа Мейсона, предоставляющий бесплатные лекции и инструменты для моделирования анализа решений в медицинских учреждениях.
• Decision Analysis Affinity Group , DAAG, объединилась с Обществом специалистов по принятию решений и стала ежегодной конференцией. DAAG, сформированная как неформальная группа практиков DA, ​​была основана в 1995 году Томом Спрэдлином, Джоном Палмером и Дэвидом Скиннером.
• Глоссарий анализа решений