Alternatywa (podejmowanie decyzji)

Alternatywa w kontekście teorii podejmowania decyzji to jeden z możliwych wariantów działania dostępnych osobie podejmującej decyzję w celu osiągnięcia celu lub rozwiązania problemu. Innymi słowy, alternatywa stanowi odrębne rozwiązanie, które może zostać wybrane spośród pewnego zbioru. Istnienie co najmniej dwóch alternatyw jest warunkiem koniecznym do przeprowadzenia sensownego wyboru.

Alternatywy w klasycznej teorii podejmowania decyzji

Klasyczna teoria podejmowania decyzji opiera się na założeniu o w pełni racjonalnym wyborze. W takim ujęciu zadanie podejmowania decyzji jest formalizowane poprzez zbiór alternatyw, spośród których racjonalny agent musi wybrać najlepszą. Każda alternatywa reprezentuje konkretne rozwiązanie, które może zrealizować osoba podejmująca decyzję. Klasyczna teoria zazwyczaj zakłada, że zbiór alternatyw jest z góry określony i znany osobie podejmującej decyzję oraz że jest ona w stanie zidentyfikować wszystkie alternatywy i ocenić konsekwencje każdego wariantu.

W warunkach pewności każda alternatywa prowadzi do jedynego, znanego wyniku; w warunkach niepewności rezultat zależy od czynników zewnętrznych (stanów natury). Racjonalna strategia opiera się na kryteriach optymalności: według kryterium maksimum wartości oczekiwanej wybiera się alternatywę o najwyższej oczekiwanej wartości; bardziej złożone podejście to maksymalizacja oczekiwanej użyteczności.

Alternatywy w wielokryterialnej analizie decyzji

Wielokryterialna analiza decyzji (WKA) ocenia alternatywy według zestawu kryteriów. Przy dużej liczbie alternatyw i kryteriów zadaniem jest uszeregowanie alternatyw lub wybór najlepszej.

Podstawą WKA jest macierz ocen alternatyw, gdzie wiersze to alternatywy, kolumny to kryteria, a w komórkach podane są wartości Kj​(ai​).

Kluczowym pojęciem jest dominacja Pareto: alternatywa X dominuje Y, jeśli nie jest gorsza pod względem żadnego kryterium i jest lepsza pod względem co najmniej jednego. Alternatywy zdominowane są wykluczane. Przy konflikcie kryteriów (gdy wariant jest lepszy pod względem jednych wskaźników, lecz gorszy pod względem innych) powstaje zbiór rozwiązań Pareto-optymalnych.

Metody porównywania wielokryterialnych alternatyw obejmują:

• Budowę jednolitej funkcji użyteczności (np. ważona suma ocen)
• Porównania parami (metoda AHP Saaty'ego)
• Podejścia outranking (ELECTRE, PROMETHEE)

WKA jest często integrowana z uwzględnieniem niepewności, gdy kryteria mają charakter probabilistyczny lub oceny są wyrażone rozmycie, łącząc elementy teorii decyzji w warunkach ryzyka.

Klasyfikacja alternatyw

• Alternatywy dyskretne i ciągłe. Zbiór alternatyw może być skończony i dyskretny lub nieskończony (ciągły). Przy ciągłych parametrach zadanie przekształca się w optymalizację matematyczną.
• Alternatywy wzajemnie wykluczające się i łączalne. Zazwyczaj alternatywy wykluczają się wzajemnie (wybierana jest jedna). Niekiedy dopuszcza się wybór kilku wariantów lub ich kombinacji, tworząc alternatywę wyższego poziomu jako zbiór prostych.
• Alternatywy dominujące i zdominowane. Zgodnie z zasadą dominacji, alternatywa A dominuje B, jeśli pod względem wszystkich kryteriów wynik A jest nie gorszy od B, a pod względem niektórych — lepszy. Alternatywy zdominowane są wykluczane z rozważań. Alternatywy niezdominowane uznawane są za efektywne i tworzą zbiór rozwiązań Pareto-optymalnych.
• Alternatywy statyczne i dynamiczne. W prostych modelach dokonuje się jednorazowego wyboru, w złożonych wieloetapowych zadaniach alternatywy są rozpatrywane na każdym etapie z wykorzystaniem modelu drzewa decyzyjnego.

Metody reprezentacji i porównywania alternatyw

Do analizy decyzji stosuje się następujące narzędzia:

Macierz decyzyjna – tabela, w której wiersze to alternatywy, kolumny to czynniki oceny. Główne rodzaje:

• Macierz „alternatywy × wyniki" (macierz wypłat) dla zadań z niepewnością
• Macierz „alternatywy × kryteria" dla zadań wielokryterialnych

Drzewo decyzyjne – graficzny schemat sekwencji decyzji i zdarzeń. Zawiera: węzły decyzyjne (kwadraty) – wybór alternatyw, węzły probabilistyczne (koła) – losowe wyniki; gałęzie i końcowe wyniki z rezultatami. Drzewo umożliwia obliczanie wartości każdej strategii metodą „zwijania wstecz", co jest szczególnie przydatne w przypadku decyzji etapowych.

Funkcje preferencji i użyteczności przypisują każdemu wariantowi liczbę odzwierciedlającą stopień preferencji. Stosowane są do:

• Przekształcania kryteriów o różnych jednostkach miary na jednolitą skalę
• Matematycznej optymalizacji wyboru
• Uszeregowania alternatyw i analizy „co-jeśli"

Inne narzędzia obejmują diagramy decyzyjne, granice efektywności oraz interaktywne systemy wspomagania decyzji.

Ograniczona racjonalność i behawioralne aspekty wyboru alternatyw

Ograniczona racjonalność (koncepcja Herberta Simona) opisuje sytuacje, w których brakuje zasobów do znalezienia optymalnego rozwiązania. Zamiast maksymalizacji stosowana jest strategia satisficing — poszukiwanie rozwiązania „wystarczająco dobrego", gdy człowiek wybiera pierwszą zadowalającą alternatywę, nie analizując wszystkich możliwych wariantów.

Heurystyczne strategie wyboru pokazują, że ludzie stosują uproszczone reguły:

• Eliminacja według aspektów: kolejne odrzucanie alternatyw według ważnych kryteriów
• Wybór leksykograficzny: preferencja przyznawana jest alternatywie najlepszej pod względem głównego kryterium

Wpływ kontekstu i sposobu prezentacji alternatyw przejawia się w efektach:

• Efekt wabika: dodanie zdominowanej alternatywy zmienia preferencje między głównymi opcjami
• Paradoks wyboru: nadmiar wariantów utrudnia podjęcie decyzji
• Efekt ramowania: różne przedstawienie tej samej alternatywy wpływa na wybór