praca_magisterska/pytania/odpowiedzi/41-interaktywne-wspomaganie-decyzji.md

271 lines
16 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Pytanie 41: Interaktywne wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka
## Pytanie
**"Przedstawić metody interaktywne wspomagania decyzji w warunkach ryzyka."**
Przedmiot: WDWR (Wspomaganie Decyzji w Warunkach Ryzyka)
---
## 📚 Odpowiedź główna
### 1. Decyzje w warunkach ryzyka
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ WARUNKI PODEJMOWANIA DECYZJI │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ PEWNOŚĆ: Znamy dokładnie wyniki każdej decyzji │
│ (deterministyczne) │
│ │
│ RYZYKO: Znamy możliwe wyniki i ich prawdopodobieństwa │
│ (stochastyczne, rozkłady znane) │
│ │
│ NIEPEWNOŚĆ: Możliwe wyniki znane, prawdopodobieństwa nie │
│ (scenariusze bez prawdopodobieństw) │
│ │
│ Decyzja w warunkach ryzyka: │
│ • Wybór między loteriami (gambles) │
│ • Każda loteria: zbiór wyników z prawdopodobieństwami │
│ • Decydent ma preferencje dotyczące ryzyka │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 2. Metody interaktywne - przegląd
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INTERAKTYWNE = Dialog z decydentem │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ DECYDENT │ ←─────→ │ SYSTEM │ │
│ │ (preferencje)│ │ (analiza) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │
│ ↓ ↓ │
│ Odpowiedzi na Generowanie pytań, │
│ pytania, wybory eliminacja opcji, │
│ porównawcze rekomendacje │
│ │
│ Cel: Odkryć preferencje decydenta (funkcję użyteczności) │
│ bez wymagania pełnej specyfikacji z góry │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 3. Metoda loterii (Lottery Method)
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ELICYTACJA FUNKCJI UŻYTECZNOŚCI │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Cel: Wyznaczyć U(x) dla różnych wartości x │
│ │
│ Procedura: │
│ 1. Ustal U(x_worst) = 0, U(x_best) = 1 │
│ │
│ 2. Dla wartości pośredniej x_mid, pytaj: │
│ "Wolisz x_mid na pewno, czy loterię │
│ (p: x_best, 1-p: x_worst)?" │
│ │
│ 3. Znajdź p* gdzie decydent jest obojętny: │
│ U(x_mid) = p* × U(x_best) + (1-p*) × U(x_worst) │
│ U(x_mid) = p* × 1 + (1-p*) × 0 = p* │
│ │
│ 4. Powtórz dla kolejnych punktów │
│ │
│ Przykład: │
│ x_worst = 0 PLN, x_best = 1000 PLN, x_mid = 500 PLN │
│ Pytanie: "500 PLN na pewno czy loteria (p: 1000, 1-p: 0)?" │
│ Jeśli obojętny przy p* = 0.6 → U(500) = 0.6 │
│ (risk averse: 0.6 < 0.5 liniowego) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 4. Metoda pewnego ekwiwalentu (Certainty Equivalent)
```
CE (Certainty Equivalent) = pewna kwota równoważna loterii
Dla loterii L = (p₁: x₁, p₂: x₂, ...):
CE(L) taki że U(CE) = E[U(L)] = Σ pᵢ U(xᵢ)
Pytanie interaktywne:
"Ile PLN na pewno jest dla Ciebie równoważne loterii
(50%: 1000 PLN, 50%: 0 PLN)?"
Odpowiedź CE = 400 PLN oznacza:
U(400) = 0.5 × U(1000) + 0.5 × U(0) = 0.5
Risk Premium = E[X] - CE = 500 - 400 = 100 PLN
(ile decydent "płaci" za uniknięcie ryzyka)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ U(x) │
│ ↑ Risk Averse Risk Neutral Risk Seeking │
│ │ ╭─── / ───╮ │
│ │ ╭─╯ / ╰─╮ │
│ │ ╭─╯ / ╰─╮ │
│ │ ╭─╯ / ╰─╮ │
│ │╭─╯ / ╰╮│
│ └──────────────────────────────────────────────────────────→ x│
│ CE < E[X] CE = E[X] CE > E[X] │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 5. Metoda AHP (Analytic Hierarchy Process)
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AHP - Hierarchiczna struktura problemu (Saaty) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ CEL │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ ┌───────────────┼───────────────┐ │
│ ↓ ↓ ↓ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │Kryterium1│ │Kryterium2│ │Kryterium3│ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ └──────────────┼──────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────┬─────┬─────┐ │
│ │Alt A│Alt B│Alt C│ │
│ └─────┴─────┴─────┘ │
│ │
│ Porównania parami (skala 1-9): │
│ "Ile razy kryterium K1 jest ważniejsze od K2?" │
│ │
│ Macierz porównań → eigenvalue → wagi │
│ Consistency Ratio CR < 0.1 (sprawdzenie spójności) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 6. Metoda PROMETHEE
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROMETHEE - Preference Ranking Organization Method │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. Dla każdego kryterium j, definiuj funkcję preferencji Pⱼ │
│ Pⱼ(a,b) = P(dⱼ) gdzie dⱼ = fⱼ(a) - fⱼ(b) │
│ │
│ Typy funkcji preferencji: │
│ │ │ ____ │
│ │ ____ │ / │
│ │ / │ / │
│ │___/ │___/ │
│ Próg (threshold) Liniowa (V-shape) │
│ │
│ 2. Agregacja: │
│ π(a,b) = Σⱼ wⱼ Pⱼ(a,b) (indeks preferencji) │
│ │
│ 3. Przepływy: │
│ Φ⁺(a) = Σᵦ π(a,b) (outranking flow) │
│ Φ⁻(a) = Σᵦ π(b,a) (outranked flow) │
│ Φ(a) = Φ⁺(a) - Φ⁻(a) (net flow) │
│ │
│ 4. Ranking wg Φ(a) │
│ │
│ Interaktywność: wybór funkcji preferencji, progów, wag │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 7. Metoda ELECTRE
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ELECTRE - ELimination Et Choix Traduisant la REalité │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Outranking: "a jest co najmniej tak dobra jak b" (aSb) │
│ │
│ Concordance Index C(a,b): │
│ C(a,b) = Σ{wⱼ : fⱼ(a) ≥ fⱼ(b)} / Σwⱼ │
│ (suma wag kryteriów gdzie a ≥ b) │
│ │
│ Discordance Index D(a,b): │
│ D(a,b) = max{(fⱼ(b) - fⱼ(a)) / Δⱼ} │
│ (największa przewaga b nad a, znormalizowana) │
│ │
│ Outranking: │
│ aSb ⟺ C(a,b) ≥ c* AND D(a,b) ≤ d* │
│ (wystarczająca zgodność, brak silnego sprzeciwu) │
│ │
│ Interaktywność: progi c*, d*, wagi wⱼ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 8. Porównanie metod
| Metoda | Typ | Interakcja | Zastosowanie |
|--------|-----|------------|--------------|
| **Lottery** | Utility | Porównania z loteriami | Elicytacja U(x) |
| **CE** | Utility | Pewne ekwiwalenty | Pomiar ryzyka |
| **AHP** | MCDM | Porównania parami | Hierarchie, wagi |
| **PROMETHEE** | Outranking | Funkcje preferencji | Ranking |
| **ELECTRE** | Outranking | Progi zgodności | Eliminacja |
---
## 🧠 Mnemoniki
### "CE = Certain Equivalent":
Pewna kwota równoważna loterii
### "AHP = Ask, Hierarchize, Prioritize":
Pytaj, buduj hierarchię, ustal priorytety
### "PROMETHEE = Przepływy":
Φ⁺ (outgoing), Φ⁻ (incoming), Φ (net)
---
## ❓ Pytania dodatkowe
### Q1: "Jak wykryć niespójność odpowiedzi decydenta?"
**Odpowiedź:** AHP: Consistency Ratio (CR < 0.1). Utility: sprawdzenie monotoniczności, przechodniości preferencji. Cross-validation różnymi metodami elicytacji.
### Q2: "Co to jest awersja do ryzyka?"
**Odpowiedź:** Risk averse: U''(x) < 0 (funkcja wklęsła), CE < E[X], preferuje pewność nad loterię o tej samej wartości oczekiwanej. Miernik: Arrow-Pratt coefficient r(x) = -U''(x)/U'(x).
### Q3: "AHP vs PROMETHEE?"
**Odpowiedź:** AHP: hierarchiczna dekompozycja, porównania parami, pełna kompensacja. PROMETHEE: outranking, progi preferencji, częściowa kompensacja, lepsze dla nieporównywalnych kryteriów.
---
## 🎯 Kluczowe punkty
1. **Ryzyko:** Znane prawdopodobieństwa wyników
2. **Interaktywność:** Dialog z decydentem
3. **Loterie:** Elicytacja U(x) przez porównania
4. **CE:** Certainty Equivalent, miara awersji do ryzyka
5. **AHP/PROMETHEE/ELECTRE:** Metody wielokryterialne
---
## 📖 Źródła
1. von Neumann, Morgenstern - "Theory of Games and Economic Behavior"
2. Saaty - "The Analytic Hierarchy Process"
3. Brans, Vincke - "PROMETHEE Method"
4. Roy - "ELECTRE Methods"