Decyzje

Jak wspomniano uprzednio, dowódca wraz ze swoim sztabem (człowiek) i informacja odgrywają zasadniczą rolę w procesie decyzyjnym. Z tych też względów zasadne jest skupianie uwagi na osobowościowych i informacyjnych uwarunkowaniach procesu decyzyjnego. Różnie też można postrzegać dowódcę (decydenta) w procesie decyzyjnym. Każdy ma bowiem zróżnicowaną osobowość, którą można ujmować co najmniej w pięciu układach odniesienia. Na ogół mówimy, że człowiek posiada osobowość: somatyczno-biologiczną, psychiczną, etyczną, normatywną, społeczną.

Każda z powyższych osobowości rzutuje na proces decyzyjny, jednak stopień oddziaływania jest różny. Należy podkreślić, że istotną cechą ludzką, która w procesie rozwiązywania problemów operacyjnych ma kluczowe znaczenie jest zdolność do abstrakcyjnego ujmowania sytuacji decyzyjnej. Myślenie to również zdolność do wyodrębniania najistotniejszych wewnętrznych i zewnętrznych związków tworzących strukturę problemu decyzyjnego.

W każdym procesie decyzyjnym istotne znaczenie mają informacje, którymi decydent dysponuje lub może dysponować na temat procesu decyzyjnego. Dają mu one wyobrażenie o sytuacji decyzyjnej, wzajemnych zależnościach i możliwościach działania. Należy jednak dostrzegać, że nie chodzi tylko o proste zebranie takich informacji, ale także określenie relacji pomiędzy różnymi typami informacji, przypisanie im konkretnych preferencji.

Biorąc pod uwagę fakt, że proces decyzyjny zawsze wiąże się z analizą informacji pod kątem ich wykorzystania dla określenia treści decyzji, należałoby zwrócić uwagę na trzy zasadnicze sytuacje związane z różnym wykorzystaniem informacji w zależności od konkretnych sytuacji decyzyjnych. Wyróżnia się bowiem podejmowanie decyzji w warunkach pewności, w warunkach ryzyka i w warunkach niepewności.

Rys. 1. Rodzaje sytuacji decyzyjnych.

Decyzje podejmowane w warunkach pewności. Dowódca (decydent) i jego sztab dysponuje informacjami w takim zakresie, że jest w stanie bezbłędnie przewidzieć wynik każdego z dopuszczalnych kierunków działania. Należy zauważyć, że sytuacje, w których decydent miałby absolutną pewność co do wszystkich czynników determinujących treść problemu decyzyjnego, występują bardzo rzadko, zwłaszcza w warunkach współczesnego, wielowymiarowego pola walki.

Decyzje podejmowane w warunkach ryzyka. W każdym procesie rozwiązywania problemów mamy do czynienia z ciągiem konkretnych sytuacji decyzyjnych i każdorazowo stajemy przed problemem wyboru sposobu ich rozwiązywania. Wybór ten jest tym trudniejszy, im większy występuje niedobór informacji i zachodzi konieczność podjęcia określonego ryzyka. Przy podejmowaniu decyzji w warunkach ryzyka zakłada się jednak, że możliwe jest obiektywne (lub subiektywne) określenie prawdopodobieństwa realizacji określonej wartości. Innymi słowy, gdy możliwe są różne wyniki jednego działania (różne stany natury), ale podejmujący decyzję zna prawdopodobieństwa wystąpienia każdego z wyników. Prawdopodobieństwo to można określić najczęściej na podstawie doświadczenia z przeszłości.

Decyzje podejmowane w warunkach niepewności. W tym przypadku decydent nie ma informacji co do prawdopodobieństwa wystąpienia poszczególnych zakładanych stanów (zdarzeń). Nie może więc on w żaden sposób określić oczekiwanej użyteczności (wartości) wyników poszczególnych działań.

Konieczność podejmowania decyzji w warunkach ryzyka i niepewności spowodowała wypracowanie kilku sposobów (kryteriów) rozwiązywania sytuacji decyzyjnych w tych warunkach. Najbardziej znane z nich to kryterium pesymizmu, kryterium optymizmu, kryterium żalu, kryterium subiektywne.

Kryterium pesymizmu. Kryterium pesymizmu A. Walda, najczęściej znane jest pod nazwą kryterium minimaxu – najmniejszej maksymalnej straty albo maximum – najwyższej  minimalnej zdobyczy. Opiera się ono na asekuranckich postawach decydenta (dowódcy). Istota tej reguły sprowadza się do pesymistycznego nastawienia podejmującego decyzję. Wald uważał bowiem, że decydent powinien być przekonany o tym, że natura jest zawsze złośliwa i wybierze taki stan, który zminimalizuje wynik. Stosując to kryterium, wybiera się ten wariant decyzji, który przynosi najmniejszą stratę lub ten, którego najmniejsza z możliwych do osiągnięcia wartości jest największa.

Kryterium optymizmu Hurwicza. W przeciwieństwie do kryterium pesymizmu zakłada się, że nie ma podstaw do czarnowidztwa przy tego typu wyborach decyzyjnych, że każdy ma jakiś subiektywny współczynnik optymizmu. Współczynnik ten jest środkiem, za pomocą którego można wyrazić stan optymizmu podejmującego decyzję. Współczynnik ten określa wartość prawdopodobieństwa, jaką skłonny jest przyznać podejmujący decyzję najniższym i najwyższym wynikom. Na przykład, decydent wybiera współczynnik optymizmu równy 3/5. Oznacza to, że godzi się on na udział w losowaniu wyników z prawdopodobieństwem 3/5 (0,6) dla maksymalnego dochodu i 2/5 (0,4) dla minimalnego dochodu. Reguła Hurwicza wymaga, aby ustalić oczekiwaną wartość każdego wyniku strategii, przyjmując, że może nastąpić maksymalny lub minimalny rezultat z przyjętymi prawdopodobieństwami.

Kryterium żalu (L. Savaga). Istota tego kryterium polega na minimalizacji rozczarowania decydenta (dowódcy). Zawód zaś wynika z tego, że w danym (wybranym) sposobie działania może wystąpić stan nie pokrywający się z najlepszą wartością. Savage formułuje miarę wielkości zawodu, która jest różnicą między wartością rzeczywiście uzyskaną a wartością, którą można by uzyskać, gdyby wiadomy był stan (sytuacja), który wystąpił.

Kryterium subiektywistyczne (równej szansy). Zaproponowane przez Laplace’a kryterium subiektywistyczne opiera się na założeniu, że skoro w warunkach niepewności niemożliwe jest określenie prawdopodobieństwa wystąpienia poszczególnych stanów (rozwoju sytuacji), to można założyć, że prawdopodobieństwo wystąpienia każdego z nich jest jednakowe. Stosując tę regułę, określa się prawdopodobieństwo wystąpienia określonych stanów (rozwoju sytuacji), oblicza średnią oczekiwaną użyteczność każdego sposobu działania i wybiera ten, który przynosi największą wartość.

Powyższe uwarunkowania sprawiają, iż w bezpośredniej działalności w trakcie rozwiązywania problemów operacyjnych mogą być podejmowane różne decyzje.

Rozwiązywanie problemów taktycznych w działaniach bojowych należy traktować jako proces ciągłego podejmowania decyzji. Należy więc rostrzygnąć, co jest istotą procesu decyzyjnego. Z przeprowadzonych dotychczas analiz wynika, iż podstawą podjęcia decyzji jest informacja. Jednak na drodze jej wymiany, zbierania, aggregowania, przetwarzania i udostępniania istnieje wiele problemów, do których jako najbardziej istotny należy zaliczyć walkę informacyjną. Wszystko to powoduje, że podjęcie racjonalnej decyzji nie jest rzeczą prostą.

Już samo pojęcie racjonalności może być różnie interpretowane. Kotarbiński rozróżnia racjonalność w sensie rzeczowym i racjonalność w sensie metodologicznym, stosowana w . drzew decyzyjnych jest również stosowany w do pozyskiwania wiedzy na podstawie przykładów.

[

o       

§        

§        

o       

·        

o       

·        

·        

W drzewo decyzyjne jest i ich możliwych konsekwencji (). Zadaniem drzew decyzyjnych może być zarówno stworzenie planu, jak i rozwiązanie problemu decyzyjnego.

Metoda drzew decyzyjnych jest szczególnie przydatna w problemach decyzyjnych z licznymi, rozgałęziającymi się wariantami oraz w przypadku podejmowania decyzji w warunkach .

Rozpocznijmy od przykładu, który rozwiążemy przy pomocy drzewa decyzyjnego:

Student Leszek obudził się 25 minut przed egzaminem. Profesor był formalistą i nawet minuta spóźnienia wykluczała możliwość pisania egzaminu, Leszkowi groziła więc sesja poprawkowa. Sprawa była jednak znacznie bardziej skomplikowana, gdyż Leszek miał zamiar wyjechać do pracy do Stanów Zjednoczonych, zaś wcześniejszy powrót we wrześniu oznaczałby dla niego utratę 4 tys. zł zarobków. Jeżeli jednak zdążyłby dotrzeć na czas, to rodzice w nagrodę za dobre oceny kupiliby mu prezent (zazwyczaj wartości 500 zł).

Leszek musiał więc starannie przemyśleć, w jaki sposób dotrzeć do szkoły. Autobus nie wchodził w grę, jazda nim zajmowała co najmniej 40 minut. Pozostawała jeszcze inna możliwość - pożyczyć samochód ojca. Samochód ten jednak był w kiepskim stanie i szanse na dojechanie do szkoły wynosiły 90%, zaś w przypadku awarii Leszek musiałby pokryć część kosztów naprawy, gdyż ojciec od dawna winił go za za zły stan samochodu (3 tys. zł). Oprócz tego musiał zdecydować, czy opłaca się jechać przez miasto szybko, czy wolno. Przy wolnej jeździe dotarłby na czas z prawdopodobieństwem 60 %, natomiast przy szybkiej zdążyłby na pewno (Leszek potrafił naprawdę szybko jeździć). Mógł jednak zostać zatrzymany przez patrol policji, co groziło mandatem w wysokości 500 zł (prawdopodobieństwa trafienia na patrol - 20%).

Druga możliwość to wynajęcie taksówki, za którą trzeba będzie zapłacić 30 zł. Jednak taksówkę trzeba będzie znaleźć w ciągu kilku minut, co można wykonać z prawdopodobieństwem sukcesu 80 % (jeżeli nie będzie taksówki w pobliżu, Leszek już nie zdąży). Aby ponaglić kierowcę Leszek może wręczyć napiwek w wysokości 20 zł, co zwiększy szanse na dotarcie na czas do 85 % (w przeciwnym wypadku tylko 70 %).

Jaką decyzję powinien podjąć Leszek?

Drzewo składa się z węzłów ( i ) i gałęzi (możliwych wariantów). Tradycyjnie decyzje oznaczamy prostokątami, natomiast stany natury kołami.

Konstrukcję drzewa rozpoczynamy od korzenia. Na początku Leszek ma do wyboru: samochód lub taksówka.

Rozpatrzmy węzeł samochód. Mamy do czynienia z dwoma stanami natury: samochód zepsuje się lub dojedzie. Sytuacja, w której samochód zepsuje się, jest jednocześnie węzłem końcowym, gdyż Leszek nie ma już żadnego wyboru:

W ten sposób kontynuujemy konstrukcję całego drzewa:

W prawidłowo skonstruowanym drzewie węzły decyzyjne i stanów natury powinny występować na przemian, zaś każda ścieżka powinna być zakończona węzłem końcowym.

Rozwiązywanie problemu przy pomocy drzewa decyzyjnego rozpoczynamy od węzłów końcowych tego drzewa, przypisując im końcowe wypłaty. Przykładowo, dla sekwencji: taksówka - znajdzie - napiwek - zdąży, końcowa wypłata wynosi 4000 zł (zarobek w Stanach) + 500 zł (prezent) - 30 zł (koszt taksówki) - 20 zł (napiwek) = 4450 zł.

Następnym krokiem jest zaznaczenie przy gałęziach wychodzących ze stanów natury odpowiadających im prawdopodobieństw. Na przykład dla węzła nr 6 prawdopodobieństwa wynoszą: policja - 0.20, uda się - 0.80.

Kolejny krok to wyznaczenie dla każdego węzła - stanu natury wartości oczekiwanej. Np. dla węzła nr 6 wartość oczekiwana wyniesie: 0.20 * (-500) zł + 0.80 * 4500 zł = 3500 zł. Przy każdym węźle decyzyjnym zapisujemy największą wartość z wyznaczonych wartości oczekiwanych (odpowiada to najkorzystniejszej decyzji). Teraz cofając się po drzewie do korzenia, wypełniamy kolejno wszystkie węzły:

Optymalna ścieżka decyzji jest wyznaczona przez największe wartości oczekiwane.

W podanym przykładzie z obliczeń wynika, że Leszek powinien poszukać taksówki i dać taksówkarzowi napiwek.

Drzewa decyzyjne w uczeniu maszynowym służą do wyodrębniania wiedzy z zestawu przykładów (patrz ). Zakładamy, że posiadamy zestaw przykładów: obiektów opisanych przy pomocy atrybutów, którym przyporządkowujemy jakąś decyzję (patrz ).

Przykład: Chcemy zautomatyzować proces przyjmowania kandydatów na praktyki w dużej firmie. Posiadamy setki przykładów z przeszłości, chcemy wydobyć z nich reguły decyzyjne. Atrybuty Wykształcenie, Języki obce, Doświadczenie i Ogólne wrażenie są kodowane skalą od 1 do 5.

Wiek

Płeć

Wykształcenie

Języki obce

Doświadczenie

Ogólna prezentacja

Przyjęty

25

m

2

4

1

4

nie

22

k

4

3

4

2

nie

21