Decision-making under uncertainty — अनिश्चितता की स्थिति में निर्णय लेना
अनिश्चितता की स्थिति में निर्णय लेना — यह बाहरी परिवेश, संभावित परिणामों और घटनाओं के विकास की संभावनाओं के बारे में पूर्ण जानकारी के अभाव में सर्वोत्तम विकल्प चुनने की प्रक्रिया है। ऐसी स्थितियों में निर्णय लेने वाला व्यक्ति (निर्णयकर्ता) परिणाम को प्रभावित करने वाली परिस्थितियों की संभावनाओं का मात्रात्मक वर्णन या पूर्वानुमान नहीं कर सकता और उसे अपूर्ण, अस्पष्ट या गुणात्मक जानकारी के आधार पर कार्य करने के लिए विवश होना पड़ता है।
अनिश्चितता के स्रोत
निर्णय लेने की समस्याओं में अनिश्चितता की प्रकृति भिन्न-भिन्न हो सकती है:
- संघर्षात्मक (सक्रिय) अनिश्चितता — यह अन्य प्रतिभागियों की उपस्थिति से संबंधित है जो अपने स्वयं के लक्ष्यों का अनुसरण करते हैं और जिनके व्यवहार की भविष्यवाणी करना असंभव होता है। ऐसी स्थितियों को खेल सिद्धांत (Game Theory) की सहायता से मॉडल किया जाता है।
- निष्क्रिय अनिश्चितता (प्रकृति के साथ खेल) — यह वस्तुनिष्ठ बाहरी परिस्थितियों (परिवेश की अवस्थाओं) की अज्ञानता के कारण उत्पन्न होती है, जो निर्णयकर्ता की इच्छा पर निर्भर नहीं करतीं। इन स्थितियों को सांख्यिकीय निर्णय सिद्धांत के अंतर्गत वर्णित किया जाता है और इन्हें प्रायः प्रकृति के साथ खेल कहा जाता है।
- अर्थगत (अस्पष्ट) अनिश्चितता — यह प्राकृतिक भाषा में स्थिति, विकल्पों और प्राथमिकताओं का स्पष्ट वर्णन करने की असमर्थता के कारण उत्पन्न होती है। इसमें मौखिक मूल्यांकन, गुणात्मक पैरामीटर और असंरचित निर्णय शामिल हैं। संबंधित समस्याओं का अध्ययन Fuzzy Logic और Fuzzy Set Theory की सहायता से किया जाता है।
- सूचनात्मक अनिश्चितता — यह डेटा की अपूर्णता, अशुद्धता या शोरयुक्त होने के कारण उत्पन्न होती है (मापन त्रुटियाँ, व्यक्तिपरक मूल्यांकन, सांख्यिकी का अभाव)।
अनिश्चितता को दूर करने के दृष्टिकोण
अनिश्चितता को निम्नलिखित के माध्यम से आंशिक रूप से समाप्त या कम किया जा सकता है:
- अतिरिक्त जानकारी प्राप्त करके (अवलोकन, विशेषज्ञता, परीक्षण);
- संभाव्य मूल्यांकन की ओर स्थानांतरित होकर (सांख्यिकीय विश्लेषण की संभावना होने पर);
- Fuzzy मॉडल का उपयोग करके, जब जानकारी गुणात्मक या मौखिक प्रकृति की हो;
- समस्या की संरचना बनाकर (उदाहरण के लिए, निर्णय वृक्ष या परिदृश्यों के निर्माण के माध्यम से)।
अनिश्चितता में निर्णय लेने के शास्त्रीय मानदंड
अनिश्चितता की स्थिति में निर्णयकर्ता को यह ज्ञात नहीं होता कि परिवेश की संभावित अवस्थाओं में से कौन सी वास्तव में घटित होगी। फिर भी चुनाव करने के लिए विशेष दृष्टिकोणों — मानदंडों — का उपयोग किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक एक निश्चित सोच की शैली, सावधानी की मात्रा या जोखिम के प्रति दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करता है।
- वाल्ड का मानदंड (सतर्क चुनाव)। यह मानदंड उन लोगों के लिए उपयुक्त है जो संभावित हानि को न्यूनतम करना चाहते हैं। निर्णयकर्ता मानता है कि सबसे प्रतिकूल परिणाम हो सकता है और सभी विकल्पों में से वह चुनता है जो सबसे बुरी स्थिति में भी सर्वोत्तम संभव परिणाम देगा। दूसरे शब्दों में, यह अधिकतम सावधानी का दृष्टिकोण है: «मैं वह चुनूँगा जो यदि सब कुछ बुरा हो जाए तो भी कम से कम नुकसान की गारंटी दे।»
- इसके लिए उपयुक्त: उच्च-जोखिम वाली स्थितियों, महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए जहाँ त्रुटि अस्वीकार्य हो।
- सैविज का मानदंड (चुनाव का पछतावा)। यह दृष्टिकोण उस पछतावे की भावना से बचने पर केंद्रित है जो तब उत्पन्न होती है जब यह स्पष्ट हो जाता है कि कोई अन्य विकल्प अधिक लाभदायक हो सकता था। निर्णयकर्ता तुलना करता है कि यदि उसने गलत चुनाव किया होता तो वह कितना खो सकता था, और वह विकल्प चुनता है जिसमें अधिकतम पछतावा न्यूनतम हो। इसके लिए उपयुक्त: आत्म-विश्लेषण करने वाले और «सर्वोत्तम अवसर चूकने» के भय से ग्रस्त लोगों के लिए, तथा प्रतिस्पर्धी परिवेश में।
- लाप्लास का मानदंड (समान अवसर)। निर्णयकर्ता मानता है कि परिवेश की सभी संभावित अवस्थाएँ समान रूप से संभावित हैं, क्योंकि अन्यथा सोचने का कोई आधार नहीं है। तब वह वह विकल्प चुनता है जो औसतन सर्वोत्तम परिणाम देता है। इसके लिए उपयुक्त: पूर्ण समरूप अज्ञानता की स्थितियों के लिए, जहाँ सभी परिणाम समान रूप से संभव माने जाते हैं और कोई प्राथमिकता नहीं होती।
- हर्विज का मानदंड (समझौते वाला)। यह एक संतुलित दृष्टिकोण है जो सावधानी और सर्वोत्तम परिणाम की चाहत को जोड़ता है। निर्णयकर्ता पहले से निर्धारित करता है कि वह कितना आशावादी है और वह विकल्प चुनता है जो इस दृष्टिकोण को ध्यान में रखते हुए संभावित और गारंटीकृत परिणाम का सर्वोत्तम संयोजन देता है। इसके लिए उपयुक्त: ऐसी स्थितियों के लिए जहाँ सुरक्षा और लाभ के बीच संतुलन महत्वपूर्ण हो, और साथ ही जोखिम के प्रति व्यक्तिगत दृष्टिकोण भी हो।