Techniki wspomagania decyzji
Ka偶dego dnia cz艂owiek staje przed r贸偶norakimi problemami decyzyjnymi i na ka偶dym kroku musi dokonywa膰 wybor贸w. Potrzeba podejmowania jak najbardziej optymalnych decyzji przyczynia艂a si臋 do poszukiwania metod mog膮cych uprosi膰 ten proces. Decydent przy podejmowaniu decyzji w pierwszej kolejno艣ci musi okre艣li膰 cel, a w drugiej wszystkie mo偶liwo艣ci jakimi dysponuje. Cz臋sto te偶 pojawia si臋 konieczno艣膰 dokonania wyboru wielokryterialnego, gdzie liczy si臋 dla nas wi臋ksza ilo艣膰 czynnik贸w. Wszystko to doprowadzi艂o do tego, 偶e zacz臋艂o powstawa膰 coraz wi臋cej technologii wspomagania decyzji.
Bardzo cz臋sto by podj膮膰 decyzj臋 b臋dziemy zmuszeni do stworzenia odpowiedniego modelu matematycznego danego problemu. Warto tutaj zaznaczy膰, 偶e jednym z podstawowych narz臋dzi wspomagaj膮cych podejmowanie decyzji b臋dzie zwi膮zana z matematyk膮 statystyka i rachunek prawdopodobie艅stwa. Gromadz膮c w odpowiedni spos贸b dane, mo偶emy w przysz艂o艣ci wykorzysta膰 je do okre艣lenia prawdopodobie艅stwa zaj艣cia pewnych zdarze艅. Nie zawsze dysponujemy pe艂n膮 wiedz膮 pozwalaj膮c膮 na wyb贸r najbardziej optymalnego wyj艣cia i musimy dzia艂a膰 w warunkach niepewno艣ci. Statystyka wraz z rachunkiem prawdopodobie艅stwa pozwala nam okre艣li膰, z pewn膮 doz膮 b艂臋du, jakie b臋d膮 skutki podj臋cia przez nas danej decyzji.
Kolejny dzia艂 matematyki 艣ci艣le zwi膮zany z podejmowaniem decyzji to teoria gier. Badania przeprowadzane podczas analizowania gier hazardowych dostarczy艂y wielu informacji na temat tego jak post臋powa膰 w sytuacji konfliktu interes贸w. Ograniczone zasoby powoduj膮, 偶e musimy dysponowa膰 strategi膮 bardziej optymaln膮 od innych uczestnik贸w gry, by zmaksymalizowa膰 swoje zyski. Ciekawym przypadkiem gry jest gra o sumie zerowej, gdzie ka偶dy punkt u偶yteczno艣ci zdobyty przez jednego gracza oznacza utrat臋 tego punktu przez innego. Jako jedn膮 ze strategii w tego typu rozgrywce teoria gier oferuj臋 metod臋 min max polegaj膮c膮 na tym, 偶e musimy planowa膰 jak najwi臋ksz膮 ilo艣膰 ruch贸w w prz贸d zak艂adaj膮c, 偶e pierwszy z graczy b臋dzie pr贸bowa艂 zmaksymalizowa膰 swoje szanse na zwyci臋stwo w ka偶dym kroku, a drugi b臋dzie minimalizowa艂 szanse tego pierwszego. Klasycznym przyk艂adem zastosowanie tej metody w informatyce s膮 komputerowe szachy.
Ciekaw膮 technologi膮 wspomagaj膮c膮 podejmowanie decyzji jest sztuczna sie膰 neuronowa. Sztuczna sie膰 neuronowa powsta艂a w oparciu o dzia艂anie ludzkiego m贸zgu i procesu nauczania si臋 cz艂owieka. Nie w ka偶dym przypadku sztywne algorytmy pozwalaj膮 nam dok艂adnie rozpozna膰 problem i poda膰 odpowiednie rozwi膮zanie, cz臋sto potrzebne s膮 bardziej elastyczne rozwi膮zania. Sie膰 neuronowa analizuj膮c przer贸偶ne przypadki ,鈥瀠czy si臋鈥 w jaki spos贸b reagowa膰 na dane sytuacje. R贸偶norodno艣膰 budowy sieci oraz algorytm贸w jej nauczania pozwala na wiele jej zastosowa艅 Po艂膮czenie elastyczno艣ci my艣lenia ludzkiego m贸zgu wraz z moc膮 obliczeniow膮 komputer贸w pozwala osi膮gn膮膰 du偶o wi臋cej. Przyk艂adem u偶ycia sieci neuronowej mo偶e by膰 podejmowanie decyzji kupna/sprzeda偶y akcji na podstawie przeprowadzonej przez sie膰 analizy rynku. Sie膰 neuronow膮 bardzo cz臋sto stosuje si臋 r贸wnie偶 do rozpoznawania obraz贸w i podejmowaniu decyzji jak nale偶y je sklasyfikowa膰.
Ostatni膮 z technologii o jakiej opowiem jest system ekspercki (inaczej system z baz膮 wiedzy). Wyobra藕my sobie sytuacj臋, w kt贸rej wiedza najlepszych specjalist贸w z danej dziedziny zmagazynowana zosta艂a w jednym miejscu i mo偶e zosta膰 wykorzystana w celu wspomagania podj臋cia decyzji. Tak w艂a艣nie dzia艂aj膮 systemy ekspertowe. Informatycy pisz膮c tak膮 aplikacj臋 wsp贸艂pracuj膮 ze specjalistami przenosz膮c ich wiedz臋 do specjalnej bazy wiedzy. Zapisywana jest ona w formie fakt贸w i regu艂 wnioskowania. System ekspercki po otrzymaniu pewnych danych ma w za艂o偶eniu wskaza膰 nam decyzj臋 jak膮 podj膮艂by w takie sytuacji ekspert (lub grupa ekspert贸w)