Risk-reducing design and operations toolkit: 90 strategies for managing risk and uncertainty in decision problems

要約

不確実性は意思決定分析における広範な課題であり、意思決定理論では、確率モデルと認知ヒューリスティックという 2 つのクラスの解決策が認識されています。
ただし、エンジニア、公共プランナー、その他の意思決定者は、代わりに RDOT (リスク低減設計および運用ツールキット) と呼ばれる 3 番目のクラスの戦略を使用します。
これらには、設計への堅牢性の組み込み、緊急時対応計画、その他、確率モデルや認知ヒューリスティックのカテゴリーに当てはまらないものが含まれます。
さらに、同じ戦略がいくつかの領域や分野に現れており、重要な共有ツールキットを示しています。
この文書の焦点は、そのような戦略のカタログを作成し、そのフレームワークを開発することです。
この論文では、そのような戦略が 6 つの大きなカテゴリに分類される 90 を超える例を示し、これらの戦略が、不確実性が高いために一見手に負えないと思われる意思決定の問題に対する効率的な対応を提供すると主張しています。
次に、多目的最適化を使用してそれらを意思決定理論に組み込むためのフレームワークを提案します。
全体として、RDOT は不確実性に対する対応の見落とされているクラスを表しています。
RDOT 戦略は正確な予測や推定に依存しないため、高い不確実性の影響を受ける特定の意思決定問題に有効に適用でき、問題をより扱いやすくすることができます。

要約(オリジナル)

Uncertainty is a pervasive challenge in decision analysis, and decision theory recognizes two classes of solutions: probabilistic models and cognitive heuristics. However, engineers, public planners and other decision-makers instead use a third class of strategies that could be called RDOT (Risk-reducing Design and Operations Toolkit). These include incorporating robustness into designs, contingency planning, and others that do not fall into the categories of probabilistic models or cognitive heuristics. Moreover, identical strategies appear in several domains and disciplines, pointing to an important shared toolkit. The focus of this paper is to develop a catalog of such strategies and develop a framework for them. The paper finds more than 90 examples of such strategies falling into six broad categories and argues that they provide an efficient response to decision problems that are seemingly intractable due to high uncertainty. It then proposes a framework to incorporate them into decision theory using multi-objective optimization. Overall, RDOT represents an overlooked class of responses to uncertainty. Because RDOT strategies do not depend on accurate forecasting or estimation, they could be applied fruitfully to certain decision problems affected by high uncertainty and make them much more tractable.

arxiv情報

著者 Alexander Gutfraind
発行日 2023-09-06 16:14:32+00:00
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