teorije odlucivanja

Upload: ivan-kudeljnjak

Post on 10-Jul-2015

2.080 views

Category:

Documents


4 download

TRANSCRIPT

SVEUILITE U ZAGREBU FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE VARADIN

Ivan Kudeljnjak

TEORIJE ODLUIVANJAZAVRNI RAD

Varadin, 2011.

SVEUILITE U ZAGREBU FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE VARADIN

Ivan Kudeljnjak Redoviti student Broj indeksa: 35917/07-R Smjer: Informacijsku sustavi Preddiplomski studij

TEORIJE ODLUIVANJAZAVRNI RAD

Mentor: Dr. Sc. Tihomir Hunjak, redoviti profesor

Varadin, 2011.

Sadraj

1. 2.

Uvod ........................................................................................................................................ 1 Problem odluivanja ............................................................................................................. 3 2.1. Programirane i neprogramirane odluke ............................................................................ 4 Programirane odluke ................................................................................................. 4 Neprogramirane odluke ............................................................................................. 5 Usporedba programiranih i neprogramiranih odluka ................................................ 6

2.1.1. 2.1.2. 2.1.3. 3.

Teorija odluivanja ............................................................................................................... 7 3.1. 3.2. Normativna i preskriptivna teorija odluivanja ................................................................ 9 Deskriptivna teorija odluivanja ..................................................................................... 11

4.

Individualno i grupno odluivanje..................................................................................... 13 4.1. 4.2. Individualno odluivanje ................................................................................................ 13 Grupno (skupno) odluivanje ......................................................................................... 15 Koraci odluivanja u grupi ...................................................................................... 16 Prednosti grupnog odluivanja ................................................................................ 18 Mane grupnog odluivanja ...................................................................................... 18 Tehnike donoenja odluka u grupi .......................................................................... 21

4.2.1. 4.2.2. 4.2.3. 4.2.4. 5.

Teorija igara ........................................................................................................................ 22 5.1. 5.2. 5.3. 5.4. Fundamentalni modeli teorije igara ................................................................................ 23 Sekvencijalne igre........................................................................................................... 23 Istodobne igre ................................................................................................................. 26 Pregovaranje - Igre pregovaranja ................................................................................... 27 Vrijednost neslaganja .............................................................................................. 28 Igre pregovaranja uzmi ili ostavi .......................................................................... 29 Igre pregovaranja alternirajue ponude ................................................................ 30

5.4.1. 5.4.2. 5.4.3. 5.5. 6.

Ekvilibrij ......................................................................................................................... 31

Viekriterijsko odluivanje................................................................................................. 33

6.1. Metode izbora u viekriterijskom odluivanju................................................................... 35 6.1.1. Kompenzacijske metode ............................................................................................. 35 6.1.2. Nekompenzacijske metode ......................................................................................... 36 6.2. Usporedba donoenja odluka kroz nekoliko metoda ......................................................... 37 6.2.1. Weighted Point Method .............................................................................................. 37 6.2.2. AHP metoda ................................................................................................................ 39 6.2.3. Metoda jednakih razmjena .......................................................................................... 42 7. Zakljuak ................................................................................................................................. 45 8. Popis literature ........................................................................................................................ 46

Tablica figura

TABELA 2.1 : ODLUKE S OBZIROM NA STRUKTUIRANOST

6

SLIKA 3.1: MODELI ODLUIVANJA [NATURALISTIKI PRISTUP ODLUIVANJU TEORIJA SLIKA, PROF. DR. SC. DARKO TIPURI, EFZG, STR 2, 2011] SLIKA 4.1 : OSAM KORAKA RACIONALNOG DONOENJA ODLUKA [DAFT E11-2 P. 406)] SLIKA 4.2. : OGRANIENJA PRILIKOM DONOENJA NEPROGRAMIRANIH ODLUKA [DAFT E11-3 P. 408] TABELA 4.1. : METODE GRUPNOG ODLUIVANJA SLIKA 5.1. : PRIMJER SEKVENCIJALNE IGRE SLIKA 5.2. : IGRA ALTERNIRAJUIH PONUDA SLIKA 5.3. : PRIMJER EKVILIBRIJA 1 SLIKA 5.4. : PRIMJER EKVILIBRIJA 2 SLIKA 6.1. : MODEL VIESTRUKOG ODLUIVANJA TABELA 6.1. : WPM TEINSKI FAKTORI TABELA 6.2. : OCJENJENI ATRIBUTI PONUAA TABELA 6.3. : KONANA WPM TABLICA TABELA 6.4. : SAATY-EVA SKALA TABELA 6.5. : AHP KRITERIJI SLIKA 6.2. : EXPERT CHOICE SUELJE SLIKA 6.3. : AHP USPOREDBA KRITERIJA SLIKA 6.4. : ODNOSI PONUAA PO KRITERIJIMA SLIKA 6.5. : SINTETIZIRAN REZULTAT AHP METODE SLIKA 6.6. : ANALIZA DINAMIKE OSJETLJIVOSTI TABELA 6.6. : TABELA KRITERIJA ZA ESM TABELA 6.7. : TABELA KRITERIJA, ELIMINIRANE DOMINIRANE OPCIJE TABELA 6.8. : ESM SVEDEN NA JEDNOKRITERIJSKO ODLUIVANJE 8 14 14 18 25 30 31 32 34 37 38 38 39 40 40 41 41 41 42 43 43 44

1. Uvod

Donoenje odluka je u sutini staro koliko i ovaj svijet, odnosno barem onaj kojega mi poznajemo, od poetka civilizacija. Lako je uvidjeti kako je odluivanje zapravo proces prisutan u gotovo svakom trenutku naih ivota, a o rezultatima tog procesa znatno ovisi kvaliteta istih. Stoga je lako uvidjeti kako je odluivanje, odnosno pravilno odluivanje izuzetno vano. Naravno, u ovom radu emo poneto manje govoriti o svakodnevnim problemima odluivanja, budui da su oni relativno jednostavni te u mnogo emu ovise o osobnim preferencama i stavovima, a neto vie o poslovnom odluivanju i naravno razliitim teorijama odluivanja. Iako smo utvrdili da je sam koncept odluivanja i donoenja odluka star kao i ovjeanstvo, sama teorija odluivanja kao znanstvena disciplina, a pogotovo odluivanje u uvjetima nesigurnosti, nije bilo prouavano dugo vremena. Kao relativan poetak ove discipline uzet emo poetke teorija vjerojatnosti. Ti poeci datiraju negdje sredinom sedamnaestog stoljea kada je Blaise Pascal osmislio svoju uvenu Pascalovu okladu. U to vrijeme je vrlo esta i popularna tema prouavanja znanstvenika kao i filozofa bila religija, preciznije postojanje Boga. Blaise Pascal se ipak odrie svih ontologija, telologija i slinih pokuaja dokazivanje te jednostavno izrie teoriju vjerojatnosti koja nam govori kako je bolje vjerovati u Boga, budui da tako uvijek dobivamo, postojao zagrobni ivot ili ne. Njegova teorija temeljila se na injenici da je patnja u ovom ivotu uvijek konana, za razliku od one u zagrobnom ivotu, koja nema granice. Isto je vrijedilo za nagradu, ukoliko vjerujemo i pridravamo se principa vjere, nagrada e biti vjena. Pascal je tako upotrijebio teoriju vjerojatnosti da pokae kako je ivot vjere nuno isplativiji izbor za svakog smrtnika. Moda nije arobno koliko bi htjeli, ali je svakako pragmatino. Ian Hacking u svojoj knjizi The Emergence of Probability (1975) navodi kako je Pascalova oklada : ...prvi dobro proueni doprinos teoriji odluivanja.... Itzhak Gilboa u svom lanku Decision Theory (Svibanj 2009.) tvrdi kako je Pascal tada predstavio nekoliko temeljnih naela teorije odluivanja. Ona su redom: ... Matrica odluivanja Dominacija djela (gdje je jedno djelo uvijek bolje od drugog) Utilizacija maksimuma Subjektivne vjerojatnosti

1

Nejedinstvene vjerojatnosti...

Premda je Pascalov iskorak u dano vrijeme bio gotovo nevjerojatan, napredak u polju se nije nastavio dogaati sljedno, ve u daljnim skokovima tijekom stoljea i preko razliitih polja znanosti i filozofije. Za slubeni poetak znanstvenog prouavanja teorija odluivanja uzimamo tridesete godine dvadesetog stoljea kada se poinju dogaati dobro dokumentiratni i usmjereni napori razrade ovog polja. Vrlo brzo nakon formalizacija teorije odluivanja kao znanstvene discipline i prouavanja samog odluivanja podie se svijest i interes za odluivanjem i kod drugih znanosti. Jo od tog vremena odluivanje promatramo kroz prizmu mnogih znanosti. Teorija odluivanja postaje podruje gdje se susreu ekonomija, matematika, statistika, psihologija, sociologija, organizacijska teorija, filozofija i druge znanosti. (Tihomir Hunjak, Nina Begievi, prezentacije s predavanja na kolegiju Poslovno odluivanje, Teorije odluivanja, str. 3, travanj 2010). Razlog ove interdisciplinarnosti je vie nego oit. Svaki dan svjedoimo nasilnim ekonomskim kretanjima na svjetskim tritima. injenica je da su burzovni brokeri esto kvalitetno obueni u podruju donoenja odluka, poslovnom odluivanju i teorijama odluivanja kako bi mogli donositi odluke u uvjetima nesigurnosti i uvjetima rizika. U informatikim djelatnostima imamo sustave za potpomaganje odluivanju koji pokuavaju formalizirati i sistematizirati podatke, znanje i informacije u kvalitetnu podlogu za donoenje odluka menaderima u poslovnim sustavima. Primjera je beskonano mnogo, a proteu se preko oitih, kao ovi koje smo naveli, pa do onih gdje je prisutnost teorije odluivanja suptilnija. No ipak, jasno je pokazano kako je teorija odluivanja uistinu interdisciplinarna znanost.

2

2. Problem odluivanja

Problem odluivanja smatramo problemom kada osoba ili grupa ljudi mora donijeti odluku. Radi jednostavnosti teksta koristiti emo termin donositelj odluke u oba sluaja. Donoenje odluke smatra se odabirom neke opcije odnosno akcije iz nekog ponuenog seta. Set pretpostavljamo konanim u terminima donoenja odluke budui da akcije ili opcije kojih donositelj odluke nije svjestan ne utjeu na odabir sve dok se ne otkriju. Set predstavljamo sa: O = { o1, o2, o3, .... , on }; Cilj donoenja odluke na zadanom setu je odabrati akciju koja predstavlja optimalnu za problem u pitanju. Optimalnost se naravno sudi iz subjektivne perspektive donositelja odluke u ovom sluaju. Naravno, ovaj set je sam po sebi besmislen, zamislimo primjer seta akcija prilikom navigiranja nepoznatim gradom: SA = { lijevo, desno, naprijed, nazad}; Set predstavlja sve mogue smjerove kretanja na nekom raskriju, ali sam po sebi ne donosi podlogu odluivanju, budui da donositelj odluke nije svjestan posljedica svog izbora. Stoga uvodimo drugi set : S2 = { s1, s2, s3 .... , sn }; Ovaj set predstavlja set posljedica svake odluke iz seta O. Ako svaki element iz seta O ima pridrueni element iz seta S2, odnosno preslikavanje elemenata seta je bijekcija, donositelj odluke je upoznat sa svakom posljedicom svake akcije. Tada je lako izabrati akciju koja donosi najbolju posljedicu. Ovakvo donoenje odluke zovemo odluivanje u uvjetima sigurnosti. Uvjeti sigurnosti ovdje predstavljaju jasno definirane i strukturirane akcije i reakcije u oba seta. Premda je konceptualno ovo odluivanje izimno jednostavno postoji cjeli niz problema koji se moe pojaviti. Naime, donositelj odluke moe biti nesvjestan nekih opcija, ili pogreno procijeniti njihove posljedice. Stoga je paljivo definiranje dva zadana skupa od neophodne vanosti za pravilno donoenje odluke. Problem moda nee biti optimalno rjeen ako nisu definirane sve raspoloive opcije ili posljedice. Problem donoenja ovakvih odluka moemo vrlo lako i matematiki razraditi. Generalno gledano, svaka posljedica neke akcije nama predstavlja bolji ili loiji ishod. Ukoliko se svaka posljedica moe izraziti brojanom vrijednou, tada imamo sluaj gdje se za svaki ureeni par 3

iz skupa S stvara lista preferenci gdje je jedan element skupa S povoljniji od drugog, drugi od treeg i tako za svaki element. Odluka je tada svedeno na linearno programiranu funkciju kojoj je potrebno nai toku maksimuma. U ovom matematikom modelu postoji i obrnuti sluaj, kada traimo najmanje tetnu posljedicu. Princip je tada zapravo isti, s izimkom da se trai toka minimuma grafa funkcije. Ponovno, stvar je konceptualno jednostavna. No ponovno nailazimo na neke tekoe. Oito je kako je ponekad teko kvantificirati elemente skupa S2, odnosno procijeniti teinske faktore pojedinih posljedica. Kao i u prvom sluaju, ukoliko je problem nedovoljno dobro postavljen, jednako svojim alternativama kao i teinskim faktorima posljedica, problem nee biti ispravno rjeen, a odluka moe imati neoptimalne posljedice. Dakle, u zakljuku ovog poglavlja rada emo utvrditi kako paljivo biranje alternativa i procjena posljedica nosi vrlo lak recept za uspjeh donositelja odluke. Naravno, smijeno je pretpostaviti kako su odluke uvijek tako jednostavne. Ali, odlukama koje donosima u uvjetima nesigurnosti pozabaviti emo se neto kasnije. S obzirom da smo se ve upoznali sa dva tipa odluka, predstavimo i kratku podjelu s obzirom na podlogu informacijama: 1. Odluke u uvjetima izvjesnosti 2. Odluke u uvjetima neizvjesnosti 3. Odluke u uvjetima rizika

2.1. Programirane i neprogramirane odluke

2.1.1. Programirane odluke

Prvi tip odluka smo definirali, a druga dva slijede u kasnijim poglavljima rada. Osim toga, razmotrimo jo jedan oblik odluka. U svakodnevnom ivotu, ali i poslovnom ivotu se susreemo sa odlukama koje provodimo esto, koje su nam gotovo repetitivne i koje gotovo uvijek rjeavamo istim procedurama. Pretpostavimo da radimo kao voditelj ugostiteljskog objekta. Primjetili smo kako nam nedostaje kave, odnosno da je zaliha dosegla neku razinu za koju smo prije uoili da je niska. Budui da smo takvu situaciju ve imali mnogo puta prije, znamo da je potrebno naruiti jo kave. Ono to primjer ilustrira ovdje je da programirana odluka

4

ima poznat uzrok, posljedicu i alternative. Robert L. Christensen u svojoj knjizi The nature of decision making postavlja tezu da programirano donoenje odluka ima tri tehnike: 1. Naviku 2. Standardnu operativnu proceduru (SOP) 3. Sistemski pristup Prva tehnika je pomalo samoevidentna. Govori o toliko repetitivnoj zadai, da je odluivanje o njenom rjeavanju stvar navike. Izloenost toj problematici je toliko esta, da se rjeenje problema donosi gotovo nesvjesno. Primjer ovoga je naruivanje kave od maloprije. SOP tehnika je zapravo vrlo slina navici. Herbert Simon polemizira kako je jedina razlika izmeu navike i standardne operativne procedure zapravo ukorjenjenost u ivanom sustavu donositelja odluke. Dok navika predstavlja neto duboko ugnjeeno u na mozak, neto to radimo gotovo nesvjesno, SOP je ipak eksterna tehnika, ona koja je zapisana, ureena i koju jednostavno moramo slijediti. Trea tehnika predstavlja kulminaciju programiranog donoenja odluka. Sistemski pristup se temelji na promatranju cjeloukupnog problema kroz prizmu kvantificiranja faktora u matematiki problem. Ova tehnika se esto implementira u raunala, koja su sposobna obavljati repetitivne procese obrade podataka.

2.1.2. Neprogramirane odluke

Kada govorim o neprogramiranim odlukama esto mislimo na one odluke koje nisu svakidanje, nisu potkrepljene primjerima iz prolosti i nemaju jasan proces rjeavanja. Ovaj tip odluke se esto pojavljuje na viim organizacijskim razinama u poslovanju, esto se s njima susree vii menadment ili uprava. Dok neki menaderi tvrde kako za takve odluke koriste svoje bogato iskustvo, razumijevanje, prosudbu ili intuiciju neki imaju drukije vienje problematike. Ovi pojmovi su sami po sebi prilino nedostini. Rei emo da takvo odluivanje poiva na: instead of reliance upon a 'hunch' or intuitive approact to decision-making, good executives acquire a knowledge, in depth, of the forces that influence decisions and of the processes through which decisions are reached1. Obino se odluivanje u uvjetima neprogramiranih odluka preputa pojedincima koji posjeduju ekspertizu u nekom zadanom polju ili onima sa dugim iskustvom. Meutim, pitanje je, kako pojednostaviti ovakvo odluivanje. Ponovno se referenciramo na Christensena koji tvrdi da su tri opcije:1

J. D. Cooper, The art of Decision-Making (Garden City, New York, 1961) poglavlje 4, str 8-9

5

1. Otkriti kako poveati mogunosti donoenja odluka u situacijama neprogramiranih odluka 2. Upotrijebiti raunala da pojednostave donoenje odluka 3. Razbiti neprogramiranu odluku na niz programiranih

2.1.3. Usporedba programiranih i neprogramiranih odluka

U sljedeoj tablici emo promotriti vrste odluka s obzirom na programiranost, njihove znaajke te organizacijske razine.

RazinaKarakteristika odluke Struktuiranost problema Uestalost donoenja Podaci Posljedice

OperativnaProgramirane Visoka esta Prisutni, struktuirani Male

Taktika

StratekaNeprogramiranje Niska, nepostojea Manje uestalo Rijetki, nestruktuirani Velike, Dalekosene

Tabela 2.1 : Odluke s obzirom na struktuiranost

Iz tablice se jasno vidi dosadanja usporedba programiranih i neprogramiranih odluka. Dodatna stavka, koju do sada nismo raspravili je organizacijska razina. Kod poslovnog odluivanja esto uzimamo u obzir primjere odluivanja u organizaciji gdje je izuzetno bitna razina na kojoj se donose odluke. Iz priloene tablice vidimo da su programirane odluke iskljuivo rezervirane za operativnu organizacijsku razinu. To bi dakle bili svakodnevni poslovi koje obavlja najnia kadrovska razina. Taktika razina je ovdje centrirana izmeu programiranih i neprogramiranih odluka iz razloga to podjednako sudjeluje u obije vrste odluivanja. esto se nii i sredni menadment sueljava sa repetativnim problemima, ali ponekad i slabo struktuiranim, novim. Konano, imamo strateku razinu, koja se gotovo iskljuivo bavi donoenjem neprogramiranih odluka.

6

3. Teorija odluivanja

Sada kada smo kratko razmotrili odluivanje i razvijanje kroz povijest emo se zapitati to je zapravo teorija odluivanja? Budui da je interdisciplinarnost polja ve utvrena oito je kako odgovora na ovo pitanje ima mnogo. tovie, svaki od njih uvelike ovisi o toki gledita. U onom najopirnijem, filozofskom pogledu, rei emo kako je teorija odluivanja teorija donoenja odluka u kojoj je svaka opcija povezana s nekom rizikom, oekivanjem dobiti i gubitka te je to oekivanje funkcija vjerojatnosti nekog iskoda sa odreenim ukljuenim dobicima ili gubicima. Teorija odluivanja moe biti promatrana iz perspektive pronalazaka kvalitetnijih naina donoenja odluka ili promatranja kako se odluke donose. Opet se treba prisjetiti injenice kako to ovisi o toki gledita. No ipak, uzevi u obzir interdisciplinararnost polja teorije odluivanja dijelimo na: ... Normativnu Deskriptivnu Preskriptivnu (Tihomir Hunjak, Nina Begievi, prezentacije s predavanja na kolegiju Poslovno odluivanje, Teorije odluivanja, str. 6, travanj 2010). Ova tri modela odluivanja emo objasniti u poneto vee detalje, ali za poetak i lagani uvod u temu objasnimo svaki jednostavnim rijeima. 1. Normativna teorija odluivanja implicira odluivanje koje bi trebalo biti poduzeto. Vano je zapamtiti da je ovo isto teoretsko razmiljanje. 2. Deskriptivna teorija odluivanja govori nam kao stanje stvari zapravo i je. Odnosno, to ljudi ine ili kakve su odluke donosili. Deskriptivna teorija govori nam kako ljudi donose odluke, umjesto kakve su odluke ljudi trebali donjeti 3. Preskriptivna teorija je na neki nain derivat normativne. Jednako nam govori to bi trebalo biti odlueno, ali uzima u obzir i faktore ogranienja. Prof. Dr. Sc. Darko Tipuri u svojim predavanjima na ekonomskom fakultetu u Zagrebu ova tri modela odluivanja naziva s dodatnim imenom: 1. Normativni ili racionalni model odluivanja 2. Deskriptivni ili analitiki model odluivanja 3. Deskriptivni ili naturalistiki model odluivanja. On ujedno ilustrira i povijesni razvoj ovih paradigmi sljedeom ilustracijom: 7

Slika 3.1: Modeli odluivanja [Naturalistiki pristup odluivanju teorija slika, Prof. Dr. Sc. Darko Tipuri, EFZG, str 2, 2011]

Osim toga, u teoriji i praksi poznajemo razliite pristupe analizi i grupiranju elemenata odluke. U skladu s tim moemo formulirati etiri vrste teorije odluivanja. Frederick J. Frese zove ovu podjelu kronoloko-tipskom. 1. Klasine teorije odluivanja prepotstavljaju apsolutnu racionalnost. Dakle, informacije su dostupne, tehnoloki zahtjevi primjereni. Klasina teorija odluivanja pretpostavlja ekonomskog ovjeka koji ne odvaja subjektivnu i objektivnu svrhu. 2. Neoklasine teorije odluivanja Pretpostavljaju ogranienu racionalnost. Neoklasine teorije odluivanja temelje se na procesu objedinjavanja subjektivnih i

objektivnih parametara sa akcentom na subjektivnim elementima odluke. Jedna od karakteristika ove teorije ogleda se u tome da donosioc odluke moe primjenjivati razliite kriterije odluivanja, tj. slijedei subjektivne, socioloke kriterije, on formira faze u okviru kojih primjenjuje objektivne kriterije. Kao krajnji ishod stvara se odluka, koja ne odvaja

objektivne i subjektivne odluke, ali i naglaava i temelji se na subjektivnim elementima,tj.vezana je uz ovjeka i socioloki definirane sisteme.2

2

Pere Sikavica : Poslovno odluivanje, Informator, Zagreb 1999, str. 63

8

Sikavica u svojem radu polemizira o vie karakteristika neoklasine teorije odluivanja. Definira etiri kriterija koji karakteriziraju neoklasinu teoriju odluivanja: a. Odluka moe biti vie, ne postoji jedina ispravna odluka b. Odluka po kriteriju vrste postoji neki ogranieni broj c. Odluka po kriteriju razine postoji neki ogranien broj d. Odluka po skupljenim subjektivnim i objektivnim kriterijma postoji samo tono jedna. 3. Situacijske teorije odluivanja pretopostavalju relativnu racionalnosti. U ovom sluaju teorija odluivanja ne reproducira jednu tonu odluku. Situacijska teorija odluivanja predstavlja koncept odluke koja je uvijek promjenjiva, uvijek u kretanju, s obzirom na neke kriterije ili varijable koje se mijenjaju. Sikavica definira etiri pretpostavke ove teorije. a. Racionalnost koja je ograniena b. Sustav odluivanja je otvoren c. Subjektivni i objektivni elementi se odvajaju d. Tehnoloka ovisnost odluka3 4. Novi pristupi u teorijama odluivanju kombinira elemente ostalih teorija. Pretpostavlja donositelja odluke koji je podran informacijskim sustavima i moe stvoriti odluke koje istovremeno ukljuuju subjektivne, objektivne, injenine i vrijednosne elemente.

3.1. Normativna i preskriptivna teorija odluivanja

Kada govorim o normativnoj teoriji odluivanja uglavnom govorimo o teoriji donoenja odluka na racionalan nain. No, razmislimo malo o prijanjoj reenici. Normativna teorija odluivanja kakvu smo definirali pretpostavlja donoenje odluke u potpunoj racionalnosti. To je zapravo izuzetno sueno znaenje rijei normativna. Primjer koji bismo mogli dati za ilustraciju bi bila talaka kriza. Neka se radi o dvadeset talaca. Na izbor imamo organizirati upad kod kojega postoji vjerojatnost pogiblje dva talca ili pregovore gdje moemo spasiti sve, ali i nijednog. Ukoliko je na nama odluka o djelovanju u takvoj situaciji i promatramo je iz toke iste racionalnosti djelovanje je oito. Dva je uvijek manje od dvadeset. Meutim, razne etike i3

Pere Sikavica : Poslovno odluivanje, Informator, Zagreb, 1999, str. 70-71

9

moralne norme koje se ovdje nameu se takoer primjenjuju na zadanu situaciju. Ukoliko u obzir uzmemo i njih, postaje evidentno kako racionalnost odluke naglo postaje sekundarni faktor. Meutim, vano je primjetiti kako se etika i moral promatraju kao irelevantnim za teoriju odluivanja. Sven Ove Hansson u svom lanku Decision Theory, A brief introduction ovo komentira: However, it is practice to regard norms other than rationality norms as external to decision theory. Decision theory does not, according to the received opinion, enter the scene until the ethical or political norms are already fixed. It takes care of those normative issues that remain even after the goals have been fixed. This remainder of normative issues consists to a large part of questions about how to act in when there is uncertainty and lack of information. It also contains issues about how an individual can coordinate her decisions over time and of how several individuals can coordinate their decisions in social decision procedures. (Hansson, 1994) Primjer kojima Hansson ilustrira svoje rijei je primjer o generalu u ratnom stanju. Ukoliko general zatrai savjet od teoretiara odluivanja, on mu nee rei to je moralno ili nije. Teoretiar mu govori kako da pobjedi rat. Pitanje treba li general iskoristiti te metode nije njegov problem. Ono to je vano upamtiti kod normativne teorije odluivanja je upravo to. Premda ona obuhvaa relativno usko podruje teorije odluivanja, vrlo esto je mijeaju sa deskriptivnom teorijom, pod isprikom da je distinckija nebitna. Razlog nastajanja tog problema je primarno teko odreivanje jasne i precizne crte izmeu ta dva podruja. Kako bismo striktno razdvojili ove dvije teorije koristimo proces falsifikacije ili pobijanja. Kaemo da4: A. Teorija odluvanja je pobijena kao deskriptivna teorija ako se pokae da veina ljudi u takvom problemu postupna suprotno deskriptivnoj teoriji. B. Teorija odluivanja je slabo pobijena kao normativna teorija ako moemo pronai problem odluke u kojoj savreno racionalni agent moe nastupiti suprotno od naloga teorije, bez da bude iracionalan. C. Teorija odluivanja je strogo pobijena kao normativna teorija ako postoji problem odluke u kojemu agent koji postupa u skladu s teorijom ne moe biti racionalan agent.

Sven Ove Hansson , Department of Philosophy and the History of Technology, Decision Theory: A Brief Introduction, 1994, Stockholm

4

10

Ukoliko pretpostavimo da je neka teorija odluivanja ujedno i deskriptivna i normativna, koristei ova pravila falsifikacije, moemo direktno utvrditi da to nije istina. Preskriptivna teorija odluivanja nastaje u razdoblju poslije drugog svjetskog rata kao odgovor na nedostatke normativne i deskriptivne teorije odluivanja. Sama sr preskriptivne teorije odluivanja lei u promatranju realnih problema kroz prizmu normativne teorije, ali uzevi u obzir ogranienja koje poznajemo iz deskriptivne teorije. Ilustirano na primjeru talake krize iz prethodnog primjera, preskriptivna teorija odluivanja koristi racionalni model rjeavanja problematike, ali u obzir uzima raspoloiva sredstva i analitiki pristup stvari. Preskriptivnu teoriju zbog svog analitikog karaktera zovemo i kvantitativna teorija odluivanja.

3.2. Deskriptivna teorija odluivanja

Deskriptivna teorija odluivanja je daleko najlaka za koncipirati. Postavlja neka pitanja koja su vie empirijske naravi nego bilo to drugo. David Bell i Howard Raiffa u svojoj knjizi Decision making: descriptive, normative, and prescriptive interactions govore o deskriptivnoj analizi kao o sljedeim pitanjima5: Kako stvarni ljudi razmiljaju i ponaaju se? Kako oni promatraju nesigurnost, akumuliraju dokaze, ue i nadograuju svoje percepcije? Kako ue adaptirati svoje ponaanje? Rade li dekompoziciju kompleksnih problema? Koliko su dobri razliiti matematiki modeli u predvianju budueg ponaanja?

Ukoliko samemo sva ova pitanja, vidimo da je deskriptivna analiza uglavnom prouavanje naina i razloga ljudskog razmiljanja u situacijama odluivanja. Ponekad je deskriptivna teorija vrlo kvantitativno orijentirana i ukljuuje sloeno matematiko modeliranje i zahtjeva vrlo sofisticiranu statistiku analizu. Razlog tome primarno lei u ogromnoj koliini faktora koji su u pitanju kod ove analize.

5

David Bell, Howard Raiffa: Decision making: descriptive, normative, and prescriptive interactions, Cambridge University Press, 1988, str16

11

Budui da je deskriptivna teorija primarno emirijske naravi, esta metoda dolazaka do nekih podataka su eksperimenti. A kako je modeliranje ljudskog naina razmiljanja posao koji zahtjeva mnogo truda, deskriptivnu teoriju ne uzimamo kao iskljuivu disciplinu teorije odluivanja, ve ona predstavlja presjek razliitih znanstvenih disciplina kao to su psihologija, sociologija, filozofija (filozofija morala, etika) i sline znanosti. Simon (1983) nam govori kako je optimizacija donoenja odluke zapravo normativan model odluivanja. No, relani svijet poznaje prostorne, vremenske, informacijske, trokovne.... granice koje su kontrasne optimizaciju tog procesa. Konano, Simon postulira da normativna pretpostavka savrenog znanja i savreno racionalnog donositelja odluke ne moe biti ispravna zbog ljudske ogranienosti znanja, mentalne sposobnosti i kognitivnih kapaciteta. March i Simon6 tako utvruju razliku izmeu ekonomskog ovjeka kojeg pretpostavlja normativna teorija odluivanja i uvode koncept administrativnog ovjeka. Administrativni ovjek je ogranien svojim kognitivnim sposobnostima, informacijama, voljom... te nuno ne trai uvijek najpovoljnije ishode svake situacije. Administrativni ovjek se ponaa svakodnevno i donosi odluke koje se tek zadovoljavajue, odnosno poboljavaju stvari u dosegu percepcije donositelja odluke. Tako se uvodi koncept ograniene racionalnosti. Simon tako teorizira da donositelj odluke iz deskriptivne perspektive promatra dva aspekta odluivanja: Koja je najbolja akcija u danom trenutku i koja je njena korisnost te hoe li traenje nove opcije biti povoljniji ishod od trenutnog statusa. Ukoliko niti jedna trenutna opcija ne zadovoljava kriterije koji su postavljeni pred donositelja odluke, on trai nove opcije. Tako je deskriptivni proces donoenja odluke sljedni ponavljajui proces uklanjanja nepovoljnih opcija

6

James G. March, Herbert A. Simon : Organizations, 1985

12

4. Individualno i grupno odluivanje

4.1. Individualno odluivanje

Jedan od aspekata odluivanja je svakako donositelj odluke- Ve smo prije spomenuli kako emo radi jednostavnosti koristiti iskljuivo tu sintagmu tijekom rada. Sada je vrijeme da stavimo fokus i na nju. Prilikom razmiljanja o aspektima odluivanja uviamo da e donositelj odluke u jednom sluaju biti pojedinac. To mogu biti razni menaderi, izvrni direktori i slino. S druge strane donositelj moe biti grupa. Donositelj odluke je u tom sluaju tijelo koje je neku odluku donjelo kao presjek vlastitih miljenja i konani koncenzus. U sluaju pojedinanog odluivanja odluku donosi pojedinac. Prednosti takvog naina odluivanja su na prvi mah samoevidentne i opirne. Takvo odluivanje je jednostavnije, nema promatranja miljenja, ideja, evaluacija prijedloga i slinih problema. Samim time je takvo odluivanje i bre. No, drugi dio ove teze treba svakako uzeti s rezervom. Budui da je u ovom sluaju donositelj odluke pojedinac, on e esto odluku razmatrati paljivije jer sva odgovornost odluke i teina posljedica lei na njemu. Brzina e tako ovisiti o samom karakteru i osobnosti donositelja odluke. Ukoliko je donositelj promiljen i strpljiv, odluka moe biti donoena dugo, sve tako dok se ne skupe sve esencijalne informacije. Takav donositelj nee odluku donijeti po nagonu ili instinktu. Ako se radi o nestrpljivom, naglom donositelju odluke, ona e se vjerojatno donijeti vrlo brzo, ali esto s malo informacija o alternativama ili posljedicama, tako poveavajui ansu za pogrean ishod. Konano, imamo i sredinu, osobe vrstog karaktera, koje e odluke donositi brzo, ali potkovano i sigurno. Individualno donoenje odluka ima dva pristupa ako promatramo odluivanje iz perspektive donositelja odluke: 1. Racionalni pristup predstavlja racionalan nain donoenja odluke u kojem rjeavanje problema ima sistematsku analizu problematike i izbor rjeenja. Racionalno donoenje odluke ima dvije glavne faze:

a. Identifikacija problema b. Rjeavanje problema

13

gdje se ta dva dijela dalje rastavljaju na osam koraka prikazanih na slici desno: 2. Pristup ograniene racionalnosti predstavlja sluaj u kojemu je nemogue ili teko upotrijebiti prethodno navedene korake kako bi se dolo do najpovoljnije opcije. Takav sluaj bi bio (vrlo pojednostavljeni) primjer: Koji film u gledati na godinjem odmoru? Ovaj pristup priznaje da su odluke ovog tipa neprogramirane, da ih je ne mogue pronai koristei osam navedenih koraka. Zbog ograniene racionalnosti, koja se manifestira u mnogo oblika: ogranieno vrijeme, ogranien mentalni kapacitet, ogranienost podataka i informacija, ogranienost resursa, osobna i drutvena ogranienja, moramo pribjei drugom nainu donoenja odluke. Prednosti ovakvog naina odluivanja smo ve promotrili. Ono se istie svojom brzinom, a i izbjegava nedostatke grupnog odluivanja (koji slijede u nastavku). Individualno odluivanje je est sluaj i u situacijama kada postoji

Slika 4.1 : Osam koraka racionalnog donoenja odluka [Daft E11-2 p. 406)]

potencijalan osnov za grupno odluivanje, ali pojedinac

posjeduje ekspertizu u polju te preuzima odgovornost na sebe. Naravno, ne treba zaboraviti promotriti nedostatke ovog

naina odluivanja. Premda smo istaknuli da strunjaci esto preuzimaju odluivanje od grupe, ope miljenje je kako grupa u pravilu ima vie znanja, podataka i resursa od pojedinca. Tu je naravno i koncept grupe kao generatora ideja, gdje je proizvodnja novih rjeenja daleko bra i opsenija zahvaljujui meusobnim poticajima u grupi. Slika 4.2. : Ogranienja prilikom donoenja neprogramiranih odluka [Daft E11-3 p. 408]

14

4.2. Grupno (skupno) odluivanje

Skupno odluivanje definiramo kao nain odluivanja u kojem sudjeluje vie donositelja odluke koji imaju razliite uloge u procesu donoenja odluke te su povezani po razliitim osnovama. Sastav grupe moe imati razliite osnove. U poduzeima to mogu biti vlasnitvo, lanstvo u odboru, zajedniki rad na projektu i slino. Ono to je vano kod grupnog odluivanja te za samu njegovu definiciju je da u procesu sudjeluje dvije ili vie osoba. Ovdje dolazimo i do prve podjele grupnog odluivanja, one po veliini grupe. Tako skupina moe biti vea ili manja, to naravno utjee na brzinu odluivanja, broj ukljuenih ideja itd. Skupina koja donosi odluku esto ima zajedniki interes, ali njen sastav moe biti raznolik. U pravilu razmatramo skupine po njihovoj trajnosti, homogenosti i formalnosti. Raspisat emo sljedeu sistematizaciju7: Formalnost o Formalne skupine koje su sastavljene formalno i priznato im je pravo da na toj razini donose odluke o Neformalne podskup formalne skupine Internesne Prijateljske Referentne grupe Trajnost o Privremene formiraju se u vremenima potrebe za takvom skupinom o Trajne skupine koje su definirane kao trajni donositelji odluka u organizacijskoj strukturi Homogenost o Homogene grupa je homogenog karaktera (lanovi djele sline atribute ili interese) o Heterogene razliiti lanovi (generira se vei broj ideja, mogu tei koncenzus) Veliina o Velike o Male

7

T. Hunjak, N. Begievi, Prezentacije s predavanja, Teorija odluivanja, Naini odluivanja, FOI, 2010, str 12-18

15

4.2.1. Koraci odluivanja u grupi

Grupa e s obzirom na ova navedena svojstva imati vie ili manje uspjeha/potekoa prilikom odluivanja. Tijekom grupnog odluivanja definiramo sline korake koje smo vidjeli i prije. Svaki od njih ima svoju svrhu i proizvodi informacije za idui korak. Oni su8: 1. Identificiranje odluke koja e biti donesena grupa treba biti jasno upoznata sa problemom pri ruci. Ukoliko lanovi grupe nisu detaljno upoznati sa problematikom, rasprava koja slijedi u grupnom odluivanju nee imati previe smisla. Neupueni lan grupe smatra se beskorisnim u procesu odluivanja 2. Analiza problema diskusijom Kada su postavljeni ciljevi donoenja odluke i svi lanovi grupe informirani o detaljima problema grupa treba diskusijom raspraviti podatke, informacije i znjanja o problemu. 3. Uspostavljanje kriterija grupa donosi set pravila koji e se odnositi na buduu odluku. Tako se ujedno definiraju ciljevi i svojstva odluke, ali i olakava odluivanje, budui da se sada lanovi grupe mogu voditi tim kriterijima. 4. Donoenje potencijalnih rjeenja Grupa koristi razne metode kreativnosti kako bi stvorila bazen potencijalnih rjeenja. Ovo generiranje ideja u ovom stadiju donoenja odluke ne bi trebalo biti podlono ocjenjivanju jer slui primarno stvaranju im veeg broja rjeenja. 5. Evaluacija opcija i selektiranje optimalne Jednom kada su sve ideje generirane, potreban je nain da ih se ocjeni i donese odluka. Neke od metoda koje se koriste prilikom ovog izbora su prikazane u tablici ispod. 6. Implementacija rjeenja procesi vezani uz implementaciju odluka 7. Praenje i evaluacija ishoda Prednosti Odluka autoriteta Grupa se sastaje i stvara ideje, odrava se otvorena rasprava. Konanu odluku ipak donosi jedna osoba Prikladno kada je prisutan strunjak za temu rasprave Vrlo brzo Ne koristi potencijal grupe u potpunosti Grupa moda nije osobito predana odluci koju je donio pojedinac Mane

8

http://cte.uwaterloo.ca/teaching_resources/tips/group_decision_making.html , Pristupano dana 30.08.2011, 12:07

16

Odluka veine Grupa se sastaje i stvara ideje, odrava se otvorena rasprava. Raspravu slijedi glasovanje gdje pobjeuje veina glasova. Demokracija na djelu Tiranije veine

Svi lanovi se osjeaju jednako vrijedno Relativno brz pristup Odluka negativne manjine

Veina ne mora nuno biti u pravu

Grupa odluuje i glasuje na najnepopularnije ideje i tako ih eliminira. Proces se ponavlja sve dok jedna ideja ne preostane. Demokacija Ljubomora lanova grupe ukoliko se njihova ideja odbaci rano Odluka po rangiranju lanovi grupe rangiraju ideje proizvoljnom skalom. Svaka ideja dobije svoju brojanu vrijednost i tako se procjenjuje Daje ideju sudjelovanja svih prisutnih, iako miljenje jednog lana o odreenoj ideji ne mora uope predstavljati nikakav faktor Vremenski zahtjevno Sporost procesa

Korisno u sluaju mnogo ideja a malo glasaa

Rezultat moe biti ideja koja zapravo nema apsolutno niiju punu podrku

Odluka jednoglasnosti Jednoglasnost podrazumijeva da su svi lanovi grupe sloni lanovi grupe su unaprijed svijesni da je njihov glas od krucijalne vanosti Prednosti Odluka koncenzusom Odluka je paljivo razmotrena tako da svi sudionici u odluivanju smatraju kako je barem na neki nain povoljnja. Ukoliko bilo koji lan smatra kako se ne slae s odlukom i da je potrebno istraiti druge opcije, odluka nije donesena koncenzusom Svi sudionici podjednako sudjeluju u procesu donoenja odluke i daju svoj doprinos odluci Vjerojatno najbolji nain skupnog Koncenzus ponekad nije lako dostii Vremenski okvir Ponekad je jednoglasnost nemogue postii Mane

17

odluivanja, pod uvjetom da vrijeme nije esencijalno

Kombiniranje idea Grupa trai nain da se sve ideje ukomponiraju u rjeenje Izbjegava se odbacivanje ideja Problematina implementacija (previe ideja u rjeenju)

Tabela 4.1. : Metode grupnog odluivanja9

4.2.2. Prednosti grupnog odluivanja

Grupno odluivanje u pravilu posjeduje mnoge prednosti nad individualnim odluivanjem. Odmah moemo identificirati nekoliko vanih faktora. To je svakako velik broj informacija koje posjeduje grupa. Ukoliko je ona pravilno struktuirana, problematika se esto moe pokriti po svim interesnim poljima i razinama. Vei broj informacija tradicionalno generira i vei broj alternativa prilikom donoenja odluka. Generiranje alternativa je posebno vano u procesu donoenja odluka, stoga emo u nastavku prouiti neke od tehnika generiranja ideja. Osim toga, nije pogreno pretpostaviti kako e grupno odluivanja naii na vee odobravanje kod relevatne zajednice. Odluka koju je donijela grupa esto se smatra vrednijom ili ope prihvaenijom od odluke koju je donio pojedinac. Primjer vidimo u razliitim politikim odlukama. Iz povijesti vidimo da e politika odluka koju je donijelo neko vielansko tijelo biti generalno popularnija od onih koje je donio individualac. Ilustracija bi bila odluka koju je donio sabor/parlament nasuprot odluke koje je donio predsjednik.

4.2.3. Mane grupnog odluivanja

Postoji mnogo potencijalnih mana grupnog odluivanja. Grupe su generalno sporije u procesu donoenja odluka te e vjerojatno do njih stii mnogo sporije od individualaca. To je primarni razlog zato je donoenje odluka u uvjetima kada je potrebna brzina odluivanje ee

9

http://cte.uwaterloo.ca/teaching_resources/tips/group_decision_making.html , preuzeto 20.08.2011. !8:45

18

preputeno individualcima. Jedan od najeih problema navoenih u ovom podruju je skupno miljenje. Termin je skovao Irving Janis 1972. godine. Janis polemizira da grupa poinje donositi pogrene odluke zbog gubljenja: mentalne efikasnosti, testiranja stvarnosti i moralne prosudbe.10 Ti nedostaci nastaju kao posljedica pritiska unutar grupe. Skupno miljenje je ee u grupama koje su homogene, a pogotovo ako su izolirane od vanjskog inputa i ne postoje jasno definirane smjernice za odluivanje. 11 Janis tako identificira osam simptoma skupnog miljenja12: 1. Iluzija neranjivosti koja stvara pretjerani optimizam uzrokovan nekim zaredanim uspjesima. Zbog te iluzije grupa esto postaje voljna poduzimati ekstremne rizike i donositi nagle odluke. 2. Kolektivna racionalizacija uzrokuje stvaranje iluzije da su lanovi uvijek u pravu, te se njihovi stavovi ne preispituju. 3. Uvjerenje u inherentnu moralnost grupe stvara moral grupe koji se primjenjuje samo na njih. U tom sluaju, grupa nikada ne smatra svoje razloge ili ciljeve pogrenim. 4. Neodobravanje razliitosti miljenja grupe pretpostavlja klimu straha u grupi. lanovi se tako u pravilu boje izraziti, ukoliko je njihovo miljenje razliito od miljenja grupe. 5. Samocenzura miljenja garantira da se sumnje u vezi odluka nee izraavati 6. Iluzija jednoglasnosti 7. Tipiziranje pogleda drugih glupa 8. Samoprozvani zatitnici grupe Ukoliko ovi simptomi postoje kod grupe, ona vrlo vjerojatno pati od skupnog miljenja. Problemi nastaju kada je grupa izuzetno homogena i redovna u svojim sastancima. Tada se skupno miljenje manifestira vrlo esto sa moguim kobnim posljedicama. Vrlo efektivan i poznat primjer grupnog miljenja razrauje i Janis, u poduoj razradi promatra Ameriku naciju u posljednjem stoljeu. On smatra kako su se napadi na Pearl Harbour, Vijetnamski rat i slino zapravo manifestacije skupnog miljenja cijelog jednog naroda. Primjer je osobito uinkovit ukoliko ga promotrimo u kontekstu teroristikih napada na New York. Tijekom posljednjih deset godina, Ameriki narod i Busheva administracija iskazivali su sve simptome skupnog miljenja. Velik dio cijele stvari predstavlja odnos medija prema cijeloj

10 11

Janis, Irving L. (1972). Victims of Groupthink. New York: Houghton Mifflin. Str. 9 http://www.psysr.org/about/pubs_resources/groupthink%20overview.htm , preuzeto 01.09.2011, 11:45 12 Janis, Irving L. (1972). Victims of Groupthink. New York: Houghton Mifflin. Str. 9

19

stvari. Oit primjer koji se namee na tu temu je ameriki rat s terorizmom nasuprot rata s Irakom koji se zapravo dogaa. Oiti simptomi su13: 1. Nedostatak prouenih alternativa 2. Nedostatak jasnih ciljeva 3. Nedefinirani rizici 4. Slaba informiranost (posjedovanje oruja masivnog unitenja nikad nije dokazano) 5. I slino.... Polarizacija grupe je idui dokumentirani problem grupnog odluivanja. Prilikon grupnog odluivanja primarni naglasak je na grupi. Odluka se u pravilu smatra odlukom cijele grupe, a ne odlukom pojedinca. Tijekom prouavanja grupnog odluivanja primjeeno je kako se dogaa odreen pomak prema ekstremnim miljenjima. Naime, polarizacija grupe govori o stvaranju rjeenja koja bi mogla biti ekstremnije naravi od onih koje je donio pojedinac. ini se kako grupa u pravilu dio identiteta i osjeaja odgovornosti. Pod tim utjecajem pojedinci ee donose odluke koje se ne bi usudili predloiti sami od sebe. Psiholozi imaju tri glavna prijedloga zato se to dogaa. Oni su: uvjeravanje, uspodedbe i diferencijacija. U pravilu je izvorni razlog isti, pojedinci smatraju nekom miljenje favoritom, iako se moda ne slau s njim inicijalno. Kroz proces donoenja odluke, oni se na neki nain osjeaju prisiljeni pokoriti favoritu. Main i Walker (1973)14 predlau istraivanje amerikog pravosudnog sustava na ovu temu. Tijekom svoje istrage predloili su analiziranje odluka federalnih sudaca u parovima i pojedinano. Na uzorku od 1500 sluajeva promatrali su doneene odluke. Sluajeve je predsjedao jedan sudac ili grupa od tri suca. Tijekom istrage utvreno je da pojedinani sudac donosi odluke koje su na neki nain ekstremene u svega 30% sluajeva. S druge strane, suci u grupama od troje su taj broj udvostruili. Tako je ekstremenih presuda bilo ak 65%. Evidentno je kako grupna polarizacija nije mit. ak tovie, premda bi oekivali da je poetnika greka, koja se dogaa netreniranim donositeljima odluka, na ovom primjeru jasno vidimo kako je to problem i iskusnih profesionalaca.

13

http://www.psysr.org/about/pubs_resources/groupthink%20overview.htm , preuzeto 01.09.2011, 14:00E. C. Main, T. G. Walker : choice shifts and extreme behavior - judicial review in the federal courts, journal of social

14

psychology volume:91, 1973, Pages:215-221

20

4.2.4. Tehnike donoenja odluka u grupi

Postoji mnogo prepoznatih tehnika donoenja odluka. One su uglavnom stvorene kao metode olakavanja jednog ili vie koraka u procesu odluivanja. U nastavku emo obraditi neke od poznatijih metoda, kao to su brainstorming, tehnika nominalne skupine, Delphi metoda i dialetno ispitivanje. Brainstorming predstavlja tehniku kreativnosti u procesu donoenja odluka. Njegova primarna zadaa je generiranje im vie ideja. Brainstorming poznaje mnogo razliitih definicija i naina izvoenja. No, u osnovi grupa biva upuena u sve potrebne detalje problema te kroz diskusiju formira ideje bez nekog reda ili trenutne evaluacije. Brainstorming moe, ali ne mora imati moderatora diskusije, a tradicionalno (ne i obavezno) se ideja zapisuju na plou ili slino. Jedan od problema koji prepoznajemo u brainstormingu je potencijal za previe bezvrjednih ideja, kao i strah od predlaganja svojih ideja, premda je evaluacija u tom trenu strogo zabranjena. Dialetno ispitivanje je tehnika odluivanja iji je primarni zadatak osiguravanje da su sve alternative pokrivene. U biti, ukljuuje podjelu grupe na suprotne strane, koje onda debatiraju prednosti i mane predloenih rjeenja i odluka. Tehnika nominalne skupine Grupno odluivanje moe se poboljati tehnikama nominalne skupine. Nominalna skupina ograniava raspravu ili meuljudsku

komunikaciju tijekom procesa odluivanja. Sastoji se od ovih koraka: o pripadnici se sastaju kao skupina, ali prije rasprave svaki neovisno zapisuje svoje ideje o problemu. o Svaki pripadnik prezentira jednu ideju, to traje sve dok sve ideje nisu prezentirane i zabiljeene na panelu ili ploi. o Skupna raspava o idejama, radi procjene i razmiljanja o Rangiranje ideja vri se od strane svakog pripadnika, ono je neovisno. Te konano ideju predstavlja najvie rangirana ideja.15 Delphi tehnika

15

http://www.poslovniforum.hr/management/donosenje_odluka.asp , pristupano 02.09.2011, 16:22

21

5. Teorija igara

Teorija igara je grana teorije odluivanja koja se bavi posebnom vrstom odluivanja koje nazivamo meuovisno odluivanje. Razliitost teorije igara od uobiajne teorije odluivanja je da problem u pitanju predstavlja interesno podruje viestrukih sudionika. Teorija igara kao takva nastaje iz analize kompetitivnih scenarija te zato problem odluivanja zovemo igrom i sudionike nazivamo igraima. Da ne bi bilo zabune, teorija igara se ne ograniava (iako moda ukljuuje) sport, ve na sve situacije u kojima strategija jednog igraa direktno utjee na strategije drugih igraa. Primjeri koji nam dolaze na um su raznoliki, a obuhvaaju razliite ivotne situacije. Tako teorija igara moe analizirati Partiju kartake igre Poslovno natjecanje na tritu Diplomatsko pregovaranje Poslovno pregovaranje

Temeljna razlika izmeu osnovne teorije odluivanja i teorije igara je upravo druga (trea i tako dalje) strana koja ima svoja vlastita miljenja i strategije. Pretpostavivi teoretsku situaciju u kojoj menader treba donijeti odluku u vezi poslovanja. On je vjerojatno ve upoznat sa podacima i informacijama vezanim uz odluku, pretpostavljamo da zna sve opcije i ishode tih opcija. Meutim, u situaciji koju implicira teorija igara, donositelj odluke mora korigirati svoje strategije prema drugim sudionicima, koji imaju vlastite ciljeve i slino. U takvim situacijama, konana odluka moda nije optimalna iz toke promatranja prostih opcija ishoda jednog donositelja odluke, ve intrinzina kombinacija odluka svih sudionika. Druga strana medalje su igre proste sree (Bingo, Lutrija) i igre koje nemaju interatktivni element s drugim igraima (Pasijans). Premda one posjeduju elemente statistike analize, same po sebi nemaju navedeni element isprepletenosti odluka kao to je sluaj kod teorije igara16.

16

John Duffy, Materijali s predavanja, University of Pittsburg, Elements of a Game, 2010, str. 1

22

5.1. Fundamentalni modeli teorije igara

Mogli smo do sada primjetiti da prikladne tehnike promatranja i analiziranja meuovnisnih odluka imaju svoje razliitosti od individualnih odlika. Za poetak, premda je zovemo teorija igara, nuni ishod nije pobijediti u pravom smislu te rijei. Cilj teorije igara (ak i u naizraenijem kompetativnom obliku) je analizirati koja je optimalna strategija djelovanja u danoj sitaciji. Tijekom igre svaki igra ima svoju strategiju. Strategija se sastoji od poteza. Gdje potez predstavlja osnovnu akciju u nekom vremenskom ili krunom okviru. Cilj teorije igara je da svaki igra proui koji je najbolji slijed poteza, odnosno, koja e strategija rezultirati sa najboljim ishodom. Vano je primjetiti kako strategija nije unikatna. Razliite strategije mogu imati ishode jednake razine isplativosti. U tom sluaju je izbor slobodan, sve dok ne postoji strategija koja ima bolji ishod od ostalih. Metodoloki gledano, teorija igara poznaje dva osnovna tipa igara: sekvencijalne (slijedne) ili istodobne. Razlika ova dva tipa je prilino jednostavna. Dok se slijedne igre odvijaju po slinom principu igre Rizik u kojoj svaki igra svoju strategiju ostvaruje u svom krugu, a ostali igrai djeluju na temelju vienog, u istodobnim igrama svi igrai svoje poteze realiziraju u isto vrijeme. U narednom tekstu emo promotriti zato je vano shvatiti koja je analitika razlika izmeu ova dva tipa igara prilikom donoenja odluka

5.2. Sekvencijalne igre

Za analizu slijedne igre, prvo stvaramo stablo igre. Stablo igre predstavlja mapiranje svih mogunosti dogaaja u igri. Sljedei korak je pratiti osnovno strateko pravili: gledaj naprijed, razmiljaj unatrag!17 Koraci sekvencijalne igre idu: 1. Gledati naprijed do posljednje odluke u stablu. Potrebno je pretpostaviti, ako doe do te toke, da e igra koji je na redu odabrati svoj optimalni ishod (bilo to najvea isplativnost, ili na bilo koji nain najpoeljniji rezultat) 2. Vratimo se jedan korak unatrag (predzadnju odluku u nizu). Pretpostavljamo da e idui igra u nizu odigrati svoj najbolji potez. Svaki od ovih vorova se tretira kao fiksirana odluka.17

Dixit, Avinash K., and Barry J. Nalebuff., Thinking Strategically. New York: W. W. Norton & Co., 1991

23

3. Nastavljamo put po cijelom stablu, sve dok sve odluke nisu fiksirane. U naelu je to sve. Ukoliko stvarno i odigramo igru, kako smo je modelirali, potrebno je samo pratiti unaprijed fiksirane odluke koje smo ve napravili. Jedino kada je potrebna neka stvarna intervencija u sam proces odluivanja je kada drugi igra napravi ekvivalent pogreke, odnosno ne odabere najoptimalniju odluku u nizu. Tada je potrebno provjeriti kraj stabla i razmiljati unatrag, u sluaju da se optimalna strategija promjenila. Ono to ini ovu igru osobito pogodnom za modeliranje isprepletenog odluivanja je to to se na neki nain uvijek moe pobijediti. Pretpostavimo da smo stablo odluke iscrtali do tolikih detalja da niti jedna naa i protivnika opcija nije ostala neotkrivena, te su poznate sve posljedice. Ukoliko i protivnik posjeduje istu informaciju, mi ne moemo izgubiti igru, ve samo osigurati optimalan ishod. U suprotnome, protivnik nema te informacije i djeluje po instinktu. Tada je vjerojatnost pogreke s njegove strane izgledna, a mi samo mjenjamo odluku da prati optimalnost naeg ishoda. Ovakvu igru emo najbolje ilustrirati jednim lakim primjerom18. Pretpostavimo da smo mi mala firma koja je izradila ERP sustav koji je toliko kvalitetno razraen da moe parirati i najboljima na tritu. Proizvod je neupitne kvalitete i sam po sebi nije razliit od postojeeg na tritu. Meutim, firma (nazovimo je ERP experts) koja je konkurencija ve vlada tritem i zarauje na odravanju / prodaji 20.000.000 HRK godinje. Nas zanima, isplati li nam se uope ulaziti na trite. ERP experts imaju dva izbora : 1. Prihvatiti postojanje konkurencije 2. Krenuti u trini rat cijenama Prva opcija e podijeliti primanja oba poduzea na 5.000.000 HRK godinje, a druga e nama prouzroiti gubitak od 2.000.000HRK, a njima 1.000.000HRK. Vidimo da smo u ovom scenariju savreno upoznati sa svim moguim opcijama koje se mogu dogoditi. Stoga emo na izgraditi stablo igre. Poetak je na nama, imamo dvije mogue odluke, ui na trite ili ne. Ukoliko nismo uli, stablo zavrava, ukoliko jesmo odluka je na ERPexpertima. Ono to je dalje potreno je samo pratiti stablo igre. Odnosno gledati naprijed i razmiljati unatrag. ERP experti su sada suoeni sa izborom izmeu 5.000.000 HRK dobiti i 1.000.000 HRK gubitka. Njihov izbor e zapravo biti oit, pod pretpostavkom da ne naprave greku. Tako mi odluujemo ui na trite i oekujemo dobit od 5.000.000 HRK. (Slika 4).18

Primjer je prilagoen, ali osnovan na primjeru iz knjige : Avinash K.Dixit, Barry J.Nalebuff: Thinking strategically: The competative edge in business, politics, and everyday life, 1993, str 31-86

24

MI

Neulazak na trite

Ulazak na trite

MI: 0 HRK ERPExperts: 20.000.000 HRK

ERP Experts

Neprihvaanje Prihvaanje konkurencije konkurencije

MI: 5.000.000 HRK ERPExperts: 5.000.000 HRK

MI: - 2.000.000 HRK ERPExperts: - 1.000.000 HRK

Slika 5.1. : Primjer sekvencijalne igre Primjer je vrlo jednostavan i obuhvaa samo jedan kratak slijed situacija. Naravno da se ve u drugom voru mogao dogoditi cjeli drugi niz moguih odluka. Poznate situacije u sluajevima poput ovoga su da kompanije objave rat cjenama, ali ne trajan, odnosno da periodino preispituju svoju odluku. Tu ve dobijamo daljni rasplet situacije i mnoge nove dijelove naeg stabla igre. Premda je naelo ove vrste igre vrlo jednostavno i pravilo gledanja unaprijed i razmiljanja unatrag se primjenjuje uvijek postoje i neki problemi: 1. Nije uvijek mogue identificirati sve alternative 2. Ako smo mi upoznati sa potencijalnim odlukama protivnika, ne znai da oni nemaju aduta u rukavu 3. Premda se stablo moe uvijek primjeniti, ponekad je njegova implementacija prekomplicirana. Dobar primjer je igra aha. Premda postoji konaan broj vorova u stablu, problem koji nastaje je previe moguih ishoda. Zato danas poznajemo odreene situacije u kojima se igra na neki odreeni nain, ali cijela partija aha do danas ostaje nepoznanica, ak i super raunalima.

25

Postoji jo nekoliko primjedbi koje emo iznjeti. Slijedne igre su ultimativno deterministike. Znaenje toga je da ukoliko je poznato ispravno definirano stablo igre ne postoji stvarna potreba za igranjem. Jedina situacija u kojoj je to potrebno je kada se oekuje potencijalna pogreka jednog od igraa. Meutim, osnovno pravilo igre namee stablo koje je zapravo optimalno rjeenje za sve igrae. Tako je koncept pobjede u igri poniten.

5.3. Istodobne igre

Istodobne igre koriste osnovna ista pravila teorije igara kao i sekvencijalne s iznimkom nepostojanja strategije u koracima. Sve akcije se dogaaju istodobno, bez direktne interakcije do faze posljedica. Za primjer emo koristiti poznat primjer zatvorske dileme. Scenarij govori o dva osumnjienika koji su uhieni i nalaze se na ispitivanju. Oni su odvojeni i ne znaju to onaj drugi radi. Ponueni su im uvjeti: 1. Ako oboje priznaju, dobivaju svaki po 20 godina zatvora 2. Ako jedan prizna, dobije 2 godine, dok onaj koji nije priznao dobije 30 godina 3. Ako nitko ne prizna, svaki dobiva 5 godina u zatvoru. Odmah je oito kako se pravilo gledanja unaprijed i razmiljanja unazad ovdje ne primjenjuje. Zatvorenici su u takvoj situaciji da reagiraju simultano. Niti jedan od njih ne radi reakciju na akciju drugog igraa. Istodobna igra tako podrazumjeva razmatranje obije kombinacije. U ovom sluaju ne koristimo stablo igre, nego tablicu igre. Tablica podrazumjeva listu svih igraa i svih moguih ishoda. Primjer ilustriramo dolje: Odluka zatvorenika A Priznati Odluka zatvorenika B Priznati utjeti 20 2 utjeti 30 5

Tablica igre nam govori sljedee; ukoliko zatvorenik B prizna, zatvorenik A dobiva 20 godina ako prizna ili trideset ako ne prizna. U tom sluaju taktika zatvorenika A je priznati. Ukoliko drugi zatvorenik uti, prvi zatvorenik e dobiti dvije godine ako prizna ili 5 ako uti. Ponovno,

26

izbor je oit, zatvorenik A treba priznati. Taktika se primjenjuje i na zatvorenika B. Oito je, neovisno o izboru drugog zatvorenika, da je pravi izbor priznati. Simultane igre ovdje pokazuju neke od svojih izraenijih karakteristika. Najvanije, oba igraa u ovom sluaju imaju dominantu strategiju. Ako razmiljamo o strategijama u pogledima veliine, dominantna bi bila ona koja u pravilu ima najveu profit, neovisno o izboru drugog igraa. Takva strategija uvijek znatno olakava igru, budui da izbor postaje oit na prvi pogled. Meutim, oito postoji i nedominantna strategija. A to je u ovom sluaju utjeti i nadati se da e drugi zatvorenik priznati. Poanta simultane igre je izbjegavati ovakvu strategiju pod svaku cijenu, ukoliko postoji dominantna strategija. Primjer zatvorenika je, priznajemo, vrlo jednostavan, ali jasno definira sljedea pravila: 1. Ako postoji dominantna strategija, koristimo ju 2. Ukoliko ne postoji, traimo nedominantne strategije i eliminiramo ih.19 Kroz ova dva koraka se moe rjeiti svaka simultana igra. Ukoliko uoimo nedominantnu strategiju, moemo prekriiti red iz tablice. U ovom sluaju je to red nepriznavanja. Jednom kada smo uklonili red, moemo poeti traiti dominantnu strategiju na preostalom setu. Proces se tako ponavlja, sve dok nije pronaena dominanta strategija i igra se ne moe dalje reducirati.

5.4. Pregovaranje - Igre pregovaranja

Jedan od sluajeva sljednih igara je igra pregovaranja. Teoriju sljednih igara smo ve objasnili, pa odmah poinjemo sa pregledom posebnosti ovog tipa igara. Problem pregovaranja nastaje u situacijama kada postoje potencijalne skrivene dobiti od trgovanja. est sluaj u kojemu je potrebno pregovaranje je kada ne postoji jedinstveni cjenovni sustav ili se radi o dobru koje je na neki nain posebno i jedinstveno. Za primjer moemo navesti nekretninu koja se nalazi na nekoj posebnoj lokaciji (strogi centar, vrh planine...) te tako ima dodanu vrijednost koja je otvorena pregovaranju. Po definiciji emo rei da je igra pregovaranja ona u kojoj postoje dva ili vie zainteresirana igraa koji se bore oko podjele dobiti iz trgovanja. Dobit iz trgovanja moemo promatrati kaoAvinash K.Dixit, Barry J.Nalebuff: Thinking strategically: The competative edge in business, politics, and everyday life, 1993, str 31-8619

27

ukupnu sumu nova koji se nalazi u igri prilikom trgovanja, a pregovaranjem moramo odluiti kakav e biti raspored tog novca. Budui da je igra sljedna u naravi, igra se odvija po potezima, igra po igra. Primjer koji moemo navesti iz svakodnevnog ivota: 1. Kupovanje nekretnina 2. Kupovanje rabljenih dobara 3. Sindikati pregovaraju sa poduzeima oko plaa i povlastica Ovi primjeri su vrlo opi, mada svakodnevni, a neke primjere smo vidjeli i u Hrvatskoj, tijekom zadnjih godina. Dobar primjer pregovaranja su bili razgovori sindikata zaposlenika u hrvatskom kolstvu i vlade, odnosno ministarstva obrazovanja o potpisivanju kolektivnog ugovora.

5.4.1. Vrijednost neslaganja20

U nekim sluajevima postoji sluaj kada niti jedna strana nije zainteresirana za pregovaranje ili uvjeti nisu povoljni za nikog. Budui da smo temeljni koncept pregovaranja objasnili kao podjelu vrijednosti u igri, koju emo nazvati V, trebamo razmisliti to se dogaa ako se vrijednost V ne podjeli. Teorija pregovaranja govori da u tom sluaju svaki igra dobija neto to zovemo vrijednost neslaganja. Tako je Vp1 vrijednost neslaganja prvog igraa i Vp2 vrijednost neslaganja drugog igraa. U pravilu, vrijednost neslganja e govoriti o sluaju kada je Vp1 = Vp2 = 0. Ono to ta jednadba predstavlja je da niti jedan igra nije ostvario dobit ili gubitak. Takav sluaj ilustriramo primjerom kupovine nekretnine. Ukoliko jedan igra predloi uvjete koji su konani, a drugi ih odbije, kupac odlazi sa svojim novcem, a prodava bez svoje zarade. Dakle Vp1 = Vp2 = 0. Primjer koji ima razliite Vp varijable je sluaj u kojemu je kupac ostavio predujam prodavau. Recimo da se radi o 20.000 HRK. U tom sluaju Vp1 = - 20.000 HRK a Vp2 = 20.0000 HRK.

20

John Duffy, Materijali s predavanja, University of Pittsburg, Bargaining games, 2010, str 1-20

28

5.4.2. Igre pregovaranja uzmi ili ostavi

Igra pregovaranja uzmi-ili-ostavi predstavlja najednostavniji primjer sekvencijalne igre izmeu dva igraa. U ovakvoj igri u pravilu imamo samo jedan potez po igrau. Raspisujemo igru na sljedei nain: 1. Igra1 ima prvi krug igre i predlae neki nain podjele vrijednosti. 2. Igra2 ima drugi potez i mora odluiti hoe ili prihvatiti ili odbiti prijedlog Igraa1 3. Ukoliko Igra2 prihvati prijedlog podjele se implementira 4. Ukoliko igra2 odbije, svaki od igraa dobije svoju vrijednost neslaganja Primjer kupovine nekretnine pregovaranjem uzmi ili ostavi se odvija na sljedei nain. 1. Kupac ima svoju zadanu koliinu novca koju je voljan izdvojiti. Neka to bude 100.000 2. Prodava odbija prodati kuu za manje od 90.000 3. Raunamo da je V = 100.000 - 90.000 = 10.000 , pod pretpostavkom da u igri nema nikakvih predujmova Vp1 = Vp2 = 0. (objanjenje: ukupan iznos koji je podloan pregovaranju iznosi u ovom sluaju 10.000 , s tim da niti jedan igra nema dobit ili gubitak od odustajanja) 4. Pretpostavljamo savreno znanje prodavaa i da je on prvi u redu. On nudi cijenu od 100.000 pod uvjetom uzmi-ili-ostavi. Budui da je kupac voljan platiti tu cijenu, on prihvaa uvjete. 5. V u ovom sluaju nije distriburan ve cjeli pripada prodavau, dakle V=10.000 je dobit prodavaa Ovaj sluaj ilustrira primjer u kojemu prodava ima prvi potez. Ukoliko kupac koristi istu strategiju i pod uvjetom savrenog znanja, njegov V moe biti 10.000 . Naravno, ilustracija je vrlo jednostavna. Problem koji se pojavljuje kod ovog tipa igre pregovaranj je to ilustracija zapravo niti nije prejednostavna. Uzmi-ili-ostavi podrazumjeva jedan korak pregovaranja, ne mogu se implementirati sloenije strategije. Drugi problem koji nastaje je da pod pretpostavkom savrenog znanja, igra koji igra prvi uvijek pobjeuje. Konano, zamislimo situaciju u kojoj kupac kupuje nekretninu pod istim uvjetima kao u primjeru. Neka prodava igra prvi i trai 100.001 . Ova igra ne doputa ovakav ishod, ali u stvarnom svijetu to esto nije sluaj. Dakle, igra pregovaranja ovog tipa je poneto nerealan sluaj za primjenu u stvarnosti.

29

5.4.3. Igre pregovaranja alternirajue ponude

Igra alternirajuih ponuda predstavlja igru u kojoj igrai daju svaku svoju ponudu u svom krugu. Drugi igra ima opciju odbiti ili prihvatiti ponudu u svakom krugu. Ova igra predstavlja stvarno pregovaranje tipa naprijed natrag. Pravila igre zapisujemo. Igra se dogaa u rundama R=1,2,3.....,n Igra1 trai postotak od V, pri emu je V1 = { 0,....x(R),....1 } Igra2 trai postotak od V, pri emu je V2 = { 0,...., y(R),....1 } o Igra1 zapoinje prvi krug sa prijedlogom da zadri cijelu dobit V za sebe, Igrau2 tako ostaje V = 0. o Igra2 prihvaa ili odbija ponudu, ako je odbije, poinje R = 2. o Igra2 nudi iste uvjete koje je ponudio Igra1 u R = 1 o Igra 1 privaa ili odbija ponudu. Ako odbije, poinje R = 3 o U nastavku igre svaki igra smanjuje svoj V, sve dok se ne postigne dogovor ili pregovaranje dostigne status neuspjenosti o Ako dogovor nije postignut, Igra1 zadrava Vp1, a Igra2 Vp2 Ilustracija na slici5.

Slika 2.2. 21: igra alternirajuih ponuda Igra alternirajuih ponuda u teoriji moe trajati beskonano dugo, ovisno o faktoru smanjenja V1 i V2. Naravno, stvarna primjena ove igre uvijek ima odreeni rok. Razlozi za prekidanje igre su:21

John Duffy, Materijali s predavanja, University of Pittsburg, Bargaining games, 2010, str 12

30

1. Obje strane su se sloile oko nekog roka trajanja 2. V se smanjuje s vremenom i pada ispod Vp1+Vp2. U tom sluaju ponuda vie nije zanimljiva niti jednom igrau 3. Igra se previe odui i dogovor postaje nezanimljiv za oba igraa.

5.5. Ekvilibrij

Postoji jedan poseban sluaj u kojemu se igra ne moe reducirati niti postoji neka dominantna strategija. Za ilustraciju ove teorije predlaemo sljedei primjer22: Uzmimo dva magazina Time i Newsweek. Oba asopisa se pokuavaju odluiti koju priu postaviti na naslovnicu ovotjednog izadanja. Opcije su pria o nedavnim medicinskim otkriima u istraivanju AIDS-a i dravni budet. Oba magazina oekuju neke prihode od prodaje, koji ovise o prii koju objavi onaj drugi asopis. Pretpostavimo da se ne mogu odluiti koju cijenu ele naplatiti za asopis. Ukoliko jedan izabere viu cijenu, drugi e pridobiti veinu nevezanih itaa (onih koji nisu stalni). S druge strane, ako onaj drugi postavi relativno nisku cijenu, vjerojatno e pridobiti iste te itae. Zato je za prvi asopis bolje zadrati viu cijenu, zaradivi na stalnim. Graf predoavamo sa:

Slika 5.3. : Primjer ekvilibrija 122

Primjer iz knjige : Avinash K.Dixit, Barry J.Nalebuff: Thinking strategically: The competative edge in business, politics, and everyday life, 1993, str 31-86

31

Problem koji je u pitanju je da ovo nije sekvencijalna igra. asopis Time nema mogunost promatranja prvog poteza konkurencije. Kako bismo prouili cijelu priu, trebamo dodati varijablu cijene Newsweeka ukoliko Time objavi svoju. Sljedea slika predstavlja taj odnos:

Slika 5.4. : Primjer ekvilibrija 2 Strateki promatrano, ovo se ini kao beskonaan krug. Promatramo li cijenu jednog, vidimo da e drugi uvijek mijenjati svoju u odgovoru na prehodnu. Pitanje je kako donjeti odluku koja e stajati i biti ispravna. Odgovor je traenje ravnotee. Ekvilibrij (Nash-ov ekvilibrij) je set ishoda koji igraima omoguava da ne moraju mjenjati strategiju. Odgovor se u ovom primjeru nalazi na sjecitu dva pravca. Ta toka predstavlja set cijena koje zadovoljavaju obje strane. U ovom sluaju se radi o $3 za svaki asopis. Vano je primjetiti kako iznosi ne moraju biti jednaki da bi toka predstavljala ravnotenu toku. U ovoj toki, ne postoji razlog za podizanje i sputanje cijene, budui da bi to uzrokovalo gubitak profita. Sukladno tome, ukoliko postoji ravnoteno rjeenje, ono predstavlja stabilnost te je obino i najbolje rjeenje.

32

6. Viekriterijsko odluivanjeDonoenje odluka prod viestrukim kriterijima (Multiple Criteria decision making ili MCDM) govori nam o donoenju odluka u uvjetima gdje postoji vie od jednog kriterija odluke. Kako bismo ilustrirali razliku izmeu obinog i viestrukog odluivanja uzmimo dva primjera. Do sada smo govorili o odlukama koje imaju samo jedan kriterij odluivanja, bilo to cijena, boja ili slino. Viekriterijsko odluivanje sadri po definiciji vie kriterija izbora. Primjer je kupovina automobila. Kriteriji bi bili: jaina motora, boja, oprema, emisijski plinovi i slino. No ponuda je ponekad toliko opirna da je teko odluiti uzevi u obzir sve te kriterije. Naravno, ovo je relativno jednostavan primjer, veina pitanja koje rjeavamo viekriterijskim odluivanjem su obino nevjerojatno komplicirana i ogromnih proporcija. Primjer su mnoge Europske kompanije koje koriste EFQM (European Foundation for Quality Management) za procjenu vlastitih poduzea. Takve kompanije imaju na rukama nekoliko stotina kriterija i podkriterija za procjeniti. Oigledno je kako se to ne moe uiniti istim razmiljanjem o problemu. MCDM problemi su raznoliki, ali generalno gledano poznajemo nekoliko slinih atributa23: 1. Viestruki kriteriji / atributi esto dolaze u hijerarhijskoj formi svaki problem koji pokuavamo rjeiti posjeduje neke atribute. Na primjer, prilikom kupovine kue, atributi koji su nam vani su svojstva kua koja promatramo (kvadratura, krovite, grijanje...). Atributi kao takvi ne predstavljaju mnogo bez kriterija. Kriterij predstavlja set pravila ili ocjena atributa (kvadratura > 100, fasada = bijela, plava, zelena). Atributi i kriteriji esto imaju svoje podkriterije i meu sobom varijraju u vanosti. Zato kaemo da ih moemo zapisati u hijerarhijskoj formi. 2. Konfliktni kriteriji ponekad su kriteriji prilikom izbora u direktnom konfliktu. Primjer je kupovina automobila. Kao mlada osoba, vjerojatno elite automobit la iv vie snage, ali kao mlada osoba vjerojatno nemate novaca za benzin. Budui da su snaga i tedljivost konfliktni kriteriji treba pronai srednji nain rjeavanja. 3. Hibridna narav a. Nemjerljive jedinice kriteriji koji nisu kvantitativno izraeni b. Mjeavina kvalitativnih i kvantitativnih kriterija i. Kvantitativni kriterij predstavljaju karakteristike atributa koje su precizno mjerene ili predviane. Takvi atributi su esto numeriki izraeni

23

Dr. Ling Xu & Dr. Jian-Bo Yang: Introduction to Multi-Criteria Decision Making and the Evidential Reasoning Approach, May 2001, Manchester

33

(koliine proizvodnje, razni trokovi, rentabilnost...). Kvantitativni kriteriji imaju razliite mjerne jedinice, ovisne o tipu atributa. ii. Kvalitativni kriteriji veziju se uz atribute koji nemaju mogunost oitog numerikog izraavanja. Kod kvalitativnih kriterija poznajemo neke razlike. U jednom sluaju atribute ne moemo precizno mjeriti atribut, ali ih moemo rangirati po nekom intezitetu (znanje studenta, pouzdanost operatera). S druge strane imamo atribute koji se ne mogu niti rangirati intezitetom (dizajn, boja...). 4. Nesigurnost u odluivanju a. Nesigurnost u subjektivnim procjenama b. Nesigurnost zbog nekompletnih informacija 5. Veliina problema Viekriterijsko odluivanje predstavlja izbor kojim biramo izmeu nekog broja sloenih opcija i kriterija. Ishod u ovom sluaju nije broj nego je vektor. Zapisujemo to: Opcije 0i , i = 1,2,.....,n Kriteriji Kj, j=1,2,.....,m Ishod je vektor - O1=(ui1, ui2, ... , uik) Uij = vrijednost opcije Oi po kriteriju Kj

Slika 6.1. : Model viestrukog odluivanja24 Problem koji nastaje prilikom popunjavanja ovakvog modela i uspreivanja opcija je kako izraziti kvalitativne kriterije. Kroz vrijeme se za mnoge takve probleme stvorio razliiti niz skala koje danas koristimo kako bismo kvalitativne kriterije izrazlili kvantitativno. Te skale su precizne i moraju sadravati dovoljno opisnih razina kako bi se jasno utvdila distinkcija izmeu24

Prof. dr. sc. Darko Tipuri, Viekriterisjko odluivanje, EFZG, 2010, stranica 6

34

pojedinih kriterija. Primjer takve skale su ocjene znanja, broj hotelskih zvjezdica, zvjezdice na testovima sigurnosti automobila i slino. Takve kvantitatnivne pokazatelje koje koristimo za predstavljanje kvalitativnih atributa zovemo predstavnikim pokazateljima. Sintagma potike iz engleskog jezika proxy variables.

6.1. Metode izbora u viekriterijskom odluivanju

U MCDM-u poznajemo dvije primarne metode. Hwang i Yoon definiraju ih kao: 1. Kompenzacijske i 2. Nekompenzacijske metode25 Ono to metodika obuhvaa je problem konfliktnih ciljeva. esto dostizanje jednog cilja za posljedicu ima smanjenje drugog u odreenoj mjeri. Budui da u viekriterijskom odluivanju jako rijetko imamo dominantnu opciju, trebamo metodu koja e pomoi nai zlatnu sredinu. Primjer (ponovno) je kupovina nekretnine. Ukoliko smo zadovoljni njenom cijenom (traili smo dobro, a jeftino) vjerojatno e ona biti u ruevnom stanju ili stara. Vidimo kako je jedan cilj sruen drugim.

6.1.1. Kompenzacijske metode

Kompenzacijske metode doputaju pregovaranje s atributima. Pretpostavka je da smo voljni popustiti na kvaliteti jednog atributa ukoliko se to kompenzira poboljanjem u nekom drugom ili vie drugih atributa. Tako recimo prilikom kupovine auta moda imamo kriterij da je auto mlai od 2000. godine, s ne vie od 20.000km i minimalno 1.3 motorom.Postoji situacija u kojoj emo pronai deset automobila mlaih od jedanaest godina, sa oko 18.000km svaki. Ali ako

25

C. L. Hwang, Kwangsun Yoon : Multiple attribute decision making: Methods and applications : a state-of-the-art

survey, Springer Verlag, New York, , 1981, str.4

35

pronaemo automobil star 20 godina, sa 5.000km i 2.0 motorom, kompenzacija je vjerojatno prihvatljiva. Kompenzacijske motode dijelimo u etiri grupe26: 1. Ocjenjivake metode ocjenjuju svaki atribut numerikom vrijednosti subjektivne preferencije. Atributu se daje ocjena na skupu {0...1} gdje je suma svih ocjena jednaka 1. Vrlo popularna metoda ovog tipa je vagana metoda zbrajanja (Simple additive weighting method) kao i Weighted point metoda te AHP metoda. 2. Kompromizirajue metode biraju alternativu koja predstavlja rjeenje najblie optimalnom. Primjer ove metode je TOPSIS metoda (technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). 3. Suglasne metode metoda rangiranja po broju visoko rangiranih atributa 4. Metode evidentnog rezoniranja (Evidental resoning approach ER) je najnoviji razvoj u kompenzacijskim metodama viestrukog odluivanja i jedina je metoda koja moe obraditi odluivanje u uvjetima nesigurnosti i hibridne naravi atributa. ER postaje osnovna podloga za raunalne inteligentne sustave za donoenje odluka.

6.1.2. Nekompenzacijske metode

Za razliku od kompenzacijskih metoda koje doputaju cjenkanje atributima kod nekompenzacijskih metoda to nije sluaj. Razlika je to u ovom sluaju ne moemo smanjiti vanost atributa jer je drugi atribut u boljoj poziciji. Svaki atribut ovdje predstavlja jedinicu za sebe i usporedbe se rade na bazi pojedinanog atributa. Stoga su ove MCDM metode znatno jednostavnije od kompenzacijskih. Primjeri ovih metoda ukljuuju: Metoda dominantnosti metoda predstavlja jednu ili vie alternativa koje su bolje ili jednake na svim kriterijama u usporedbi s drugim alternatima. To je postiguto uklanjanjem nedominantnih metoda. Koncept nedominantnosti smo upoznali ve prije, u primjeru dileme zatvorenika. 26

Maxmin, MaxMax metoda Metoda konjuktivnih ogranienja Metoda disjunktivnih ogranienja

C. L. Hwang, Kwangsun Yoon : Multiple attribute decision making: Methods and applications : a state-of-the-art

survey, Springer Verlag, New York, , 1981, str.7

36

6.2. Usporedba donoenja odluka kroz nekoliko metoda

Viekriterijsko odluivanje se, kao to smo do sada vidjeli, provodi kroz vie metoda i naina. Postoje razne potpore viekriterijskom odluivanju koje su i softverski implementirane. Neke od njih smo ve spomenuli, kao AHP metodu. Osim toga poznajemo metodu ELECTRE, PROMETHEE (Preference Ranking Organisation Method for Enrichment Evaluations) metoda, Doctus i GAIA (Geometrical Analysis for Interactive Assistance). U nastavku emo odabrati jedan problem te ga rjeiti kroz tri razliite metode. Problem koji je u pitanju je odabir dobavljaa za dijelove automobila.

6.2.1. Weighted Point Method

Weighted Point Method (WPM) je metoda koja kvantificira kriterije evaluacije. U ovoj metodi smo slobodni ukljuiti koliko god elimo faktora. Njihove relativne teine izraavamo u numerikim terminima. Teinski faktori takvo tvore kompozitni faktor koji predstavlja najbolji izbor. U naem sluaju nas zanima usporedba nekoliko kriterija kojim sudimo kvalitetu 5 razliita ponuaa za dobavljanje djelova za nau proizvodnju.Kriteriji su: 1. 2. 3. 4. 5. Kvaliteta dostave Kapacitet Poslovna struktura Cijena Kvaliteta usluge / servisAtribut Teinski faktor 0,2 0,15 0,15 0,3 0,2 1

Kvaliteta dostave Kapacitet Struktura poslovanja Cijena Kvaliteta usluge / servis SUMA

Kriterije evaluiramo po subjektivnoj vanosti iz nae perspektive na skupu {0.....1}, uzevi u obzir da je konaan zbroj teinskih faktora 1. Stvaramo tablicu koja nam govori raspored teinskih faktora: Zatim procjenjujemo svakog pojedinog

Tabela 6.1. : WPM Teinski faktori dobavljaa

dijelova po pojedinanom kriteriju, ponovno na skalid {0...1}.

37

Dobavlja Auto djelovi d.o.o Turbo dijelovi CarParts Inc.

Kvaliteta dostave0,6 0,8 0,3

Kapacitet0,9 0,8 0,2

Struktura poslovanja0,85 0,7 0,4

Cijena0,9 0,75 0,95

Kvaliteta usluge / servis0,7 0,6 0,3

Tabela 6.2. : Ocjenjeni atributi ponuaa Konano stvaramo tablicu koja kombinira pojedinane ocjene svakog ponuaa i teinske faktore svakog atributa.

A

B

C

D

E

A+B+C+D+ E

Dobavlja

Kvalitet a dostave

* 0,2

Kapacit et

* 0,15

Struktura poslovanj a

* 0,15

Cijen a

* 0,3

Kvalitet a usluge / servis

* 0,2

SUMA

Auto djelovi d.o.o Turbo dijelovi CarPart s Inc.

0,6

0,1 2 0,1 6 0,0 6

0,9

0,13 5

0,85

0,127 5

0,9

0,27 0,22 5 0,28 5

0,7

0,1 4 0,1 2 0,0 6

0,7925

0,8

0,8

0,12

0,7

0,105

0,75

0,6

0,73

0,3

0,2

0,03

0,4

0,06

0,95

0,3

0,495

Tabela 6.3. : Konana WPM tablica U posljednjem stupcu pronalazimo odgovor na nae pitanje. Vidimo da je dobavlja Auto dijelovi d.o.o najbolji ponua. Primjetimo nekoliko stvari. Prva dva ponuaa namjerno uinjena relativno slinim po atributima dok je zadnji izrazito slabiji od ostalih. Jednostavnost metode primjeujemo upravo u krajnjem rezultatu, koji nam omoguava jasnu distinkciju bolje opcije na dva vrlo slina izbora. Prednost ove metode je to se cjeli niz faktora moe upotrijebiti u raznim situacijama u poslovanju, tako minimizirajui subjektivni utjecaj. Osim toga, proces donoenja odluke je u ovom sluaju relativno jednostavan i ne oduzima previe vremena.

38

6.2.2. AHP metoda

AHP metoda je jo jedna od metoda za viekriterijsko odluivanje. Kao takva je jedna od najpoznatijih u svijetu. Funkcionira rangiranjem alternativa uzimajui u obzir meusobne odnose pojedinih kriterija. AHP se veinom zasnica na matematici i ljudskoj psihologiji. Razvijena je od strane Thomas L. Saaty-a tijekom sedamdesetih godina prolog stoljea i od onda se ekstenzivno razvija i prouava. U pravilu, korisnost AHP metode lei u struktuiranju problema u jednostavnu hijerarhiju koja openito gledano ima tri razine: 1. Ciljeve 2. Kriterije 3. Alternative Jednom kada smo izgradili hijerarhijsko stablo potrebno je sistematino evaluirati elemente stabla. Zanimljivost AHP metode je da se kriteriji ne evaluiraju pojedinano, ve u parovima. Saaty tako definira skalu relativne vanosti: Vanost 1 3 5 7 9 2, 4, 6, 8 Definicija Iste vanosti Slaba dominacija Jaka dominacija Dokazana dominacija Apsolutna dominacija Meuvrijednosti Jednaka vanost Mala prednost jednog elementa Velika prednost jednog elementa Dominacija elementa u praksi Dominacija najvieg stupnja Kompromis Tabela 2.4. : Saaty-eva skala Sistematizacija koraka AHP metode se sastoji od etiri osnovna koraka: ... 1. Napravi se hijerarhija modela problema odluivanja s ciljem na vrhu, kriterijima i podkriterijima na niim razinama, te alternativama na dnu modela. 2. Na svakoj razini hijerarhijske strukture u parovima se meusobno usporeuju elementi te strukture, pri emu se preferencije donositelja odluke izraavaju uz pomo odgovarajue Saaty-eve skale relativne vanosti. Objanjenje

39

3. Iz procjena relativnih vanosti elemenata odgovarajue razine hijerarhijske strukture problema pomou odgovarajueg matematikog modela izraunaju se lokalni prioriteti (teine) kriterija, podkriterija i alternativa, koji se zatim sintetiziraju u ukupne prioritete alternativa. 4. Provodi se analiza osjetljivosti...27 Ponovno si postavljamo problem izbora dobavljaa za auto dijelove. Podsjetimo se kriterija koje smo odabrali pogledom na Tabelu 7: Ponovno imamo izbor izmeu tri dobavljaa: Auto Dijelovi d.o.o., Turbo Dijelovi i CarParts INC. Za provedbu AHP metode koristili smo raunalni alat ExpertChoice. Osnovno suelje vidimo na slici 9:Atribut Teinski faktor 0,2 0,15 0,15 0,3 0,2 1

Kvaliteta dostave Kapacitet Struktura poslovanja Cijena Kvaliteta usluge / servis SUMA

Tabela 6.5. : AHP kriteriji

Slika 6.2. : Expert Choice suelje Ovdje smo ve definirali cilj, kriterije i njegove teinske faktore. Sljedei korak je bio definirati meusobne teine faktora u parovima. Rezultat moemo vidjeti na slici 10:

27

Ivan Aleksi, eljko Hocenski : Primjena expert-choice alaza i AHP metode za odabir VIRTEX-5 FPGA ipa, Osijek, 2009, str 3.

40

Slika 6.3. : AHP usporedba kriterija Na slici smo uparili sve kriterije i odredili njihove ovisnosti po Saaty-evoj skali. Crne brojke predstavljaju naginjanje prema lijevoj strani, a crvene prema desnoj. Potom smo napravili i Head-to-Head usporedbe po ponuaima na sljedeim slikama:

Slika 6.4. : Odnosi ponuaa po kriterijima Konano sintetiziramo rezultat uzevi u obzir sve zadane kriterije. Rezultat je normaliziran graf (ukoliko to elimo) koji nam pokazuje najboljeg ponuaa. I u ovom sluaju je to ponua Auto Dijelovi d.o.o, kao to vidimo na slici 6.5.:

Slika 6.5. : Sintetiziran rezultat AHP metode Konano, promatramo dinaminu osjetljivost parametara kako bi dobili jo neke informacije. Na slici 6.6. vidimo analizu dinamike osjetljivosti.

41

Slika 6.6. : Analiza dinamike osjetljivosti Iz Slike 13 jasno vidimo koji su nam primarni kriteriji u donoenju odluke. Oigledno je to cijena, s drugom pratiljom kvalitete dostave. Primjetimo kako je graf ovdje neto zgusnutiji neko to je to bio sluaj u Weighted point metodi. Naime, ovdje dolazi do izraaja visoko znaenje kriterija cijene, po kojem je ponua broj 3 najjai, stoga su rezultati neto blii nego prije. AHP metoda u praksi, odnosno prilikom izrade ovog primjera, pokazala se neto sloenijom za izraditi. Meutim, koncepti usporedbi dva kriterija na skali koja je objanjena rijeima pokazali su se znatno jednostavnijim za koritenje od vaganja teinskih faktora kod prole metode. Moemo slobodno rei da je u ovom sluaju donoenje odluke zapravo bilo neto dugotrajnije, ali jasnije u konanici. Osim toga, za AHP metodu postoji brojna programska podrka. Jedan primjer smo vidjeli ExpertChoice. Neki od ostalih su DecisionLense, MakeItRational, SimpleAHP, ali i neki web alati poput: 123AHP, i CGI AHP.

6.2.3. Metoda jednakih razmjena28

Metoda jednakih razmjena je jedna od kompenzacijskih metoda viestrukog odluivanja. Tako ona, u duhu kompenzacijskih metoda pretpostavlja usporeivanje razlike vrijednosti pojedinih kriterija. Metoda poiva na empirijskim podacima i usporedbi opcija po parovima. Slino kao i kod AHP metode. Ukoliko jedan kriterij poraste po vanosti, drugi opada. Ova metoda je28

Primjer je baziran na primjeru naenom u radu : Prof. Dr. Sc. Darko Tipuri : Viekriterisjko odluivanje, EFZG, 2009, str 10-16

42

prilino jednostavna, te iskljuuje potrebu za teinskim vaganjem svakog pojediog faktora u odluivanju. Meutim, kao to emo vidjeti u nastavku, problem koji nastaje je nekonzistentnost u odluivanju. Donositelj odluke iznosi svoje preference umjesto direktnog ocjenjivanja. Koraci metode jednakih razmjena su29: 1. Pronalazak kriterija po kojima su ponuai najsliniji 2. Preostali kriteriji se kompenziraju u odnosu na promjenu zanemarenog kriterija 3. Ponovnim opisom pojedinog kriterija u svim opcijama eliminiramo ga iz analize Ponovimo primjer iz prolih metoda, ali ovaj put s malim promjenama. Ovaj put koristimo opisne elemente za neke atribute. Meutim, tablica je maksimalno slina teinskim faktorima iz prijanjih metoda, kako bi se postigao kvalitetan okvir usporedbe. Konaan rezultat vidimo na tablici 6.6.: Kvaliteta usluge / servisVrlo dobra Dobra Dovoljna

Kvaliteta dostaveAuto djelovi d.o.o Turbo dijelovi CarParts Inc. Dobra Vrlo dobra Dovoljna

Kapacitet900 800 200

Struktura poslovanjaVrlo dobra Vrlo dobra Dobra

Cijena100 250 50

Tabela 6.6. : tabela kriterija za ESM Iz tablice eliminiramo oito i skoro dominirane opcije. Budui da je po veini kriterija trea opcija dominirana, elimiramo je iz natjecanja. Ostaje: Kvaliteta usluge / servisVrlo dobra Dobra

Kvaliteta dostaveAuto djelovi d.o.o Turbo dijelovi Dobra Vrlo dobra

Kapacitet900 800

Struktura poslovanjaVrlo dobra Vrlo dobra

Cijena100 250

Tabela 6.7. : Tabela kriterija, eliminirane dominirane opcije Promatramo tablicu u potrazi za kriterijem koji je najsliniji kod obe opcije i eliminiramo ga: to je struktura poslovanja, budui da je oito na prvi pogled. Idui u nizu je kapacitet. Budui da on nije identian kod obe opcije razmiljamo na sljedei nain. Koji ustupak bi trebali napraviti kod nekog drugog kriterija da izjednaimo kriterij kapaciteta? Odreujemo da se cijena treba spustiti za 50 jedinica kod druge opcije. Tako kapacitet postaje irelevantan. tablicu: Promatramo sljedeu

29

Prof. Dr. Sc. Darko Tipuri : Viekriterisjko odluivanje, EFZG, 2009, str 12

43

Kvaliteta dostaveAuto djelovi d.o.o Turbo dijelovi Dobra Vrlo dobra

Cijena100 250 (200)

Kvaliteta usluge / servisVrlo dobra Dobra

Postupak se ponavlja na iduem najslinijem kriteriju. Neka to ovaj put bude kvaliteta usluge i neka ustupak u cijeni bude daljnjih 50 jedinica. Konano u odnos postavljamo kvalitetu dostave i cijenu. Odreujemo kvalitetu dostave kao slian atribut i tvrdimo da je ustupak prijelaza sa razine dobar na vrlo dobar daljnjih 25 jedinica. Konano smo sveli tablicu na jednokriterijski problem odluivanja:

CijenaAuto djelovi d.o.o Turbo dijelovi 100 250 (200) (150 )(125)

Tabela 6.8. : ESM sveden na jednokriterijsko odluivanje Zakljuujemo kako je prva opcija svakako bolji izbor na temelju cijene. Jedna od najveih prednosti ove metode, kojoj smo mogli svjedoiti i iz primjera je megunost usporedbe bilo koja dva kriterija u direktnom odnosu dok neke druge metode ne uspjevaju u tome uvijek. tovie, megunost koritenja jezinih skala i jednostavnih usporedba zapravo predstavlja igru u usporedbi sa sloenim formulama AHP metode ili weighted point metode. No, to svakako trebamo uzeti s rezervom. Iz ovog primjera je bilo jasno vidljivo da ustupci koje radimo u Even Swap metodi zapravo predstavljaju produkt apsolutno proizvoljne odluke. Na primjer, ustupak u cijene na utrb kvalitete dostave je mogao u primjeru biti i 50 jedinica, tako zapravo ponitavajui cjeli primjer. Upravo iz toga nie upitna korisnost metode, budui da donositelj odluke ima mnogo prostora za pokazivanje vlastitih preferencija, koje esto nisu konzistentne. Konaan komentar je na konane rezultate sve tri metode. Prisjetimo se vrlo gustog, ali jasnog, rasporeda rezultata u AHP metodi, ne oite preference u Weighted Point metodi i konano gotovo jednakosti rezultata u Even Swap metodi. ini se kako Weighted point i Even Swap jasno definiraju gubitnika, ali se stvari naglo zgusnu u posljednjim etapama izbora. Kod AHP metode je situacija bila znatno drugaina, naime AHP metoda je uspjela izolirati oitu preferenciju cijene kao kriterija odluivanja te je zato donijela treeg ponuaa u rang s prva dva. Meutim, normalizirani zapis ipak pokazuje jasnog pobjednika.

44

7. Zakljuak

U radu smo prouili razne aspekte teorije odluivanja i pokazali opiirnost i interdisciplinarnost polja rada. Tako se ponovno vraamo na rijei iz uvoda. Odluivanje je staro kao i ovaj svijet. S novim vremenima dolaze i novi izazovi. Tako je pojavom internata i novih informacijskih tehnologijama ivot eksponencijalno ubrzan. Samim time je i proces donoenja odluka preao iz podueg razmatranja alternative u akciju koja mora biti brza, precizna i kvalitetna. Dnevno svjedoimo odlukama u ekonomiji, politici i openitoj okolini koje mijenjaju svijet. Pitanje je bi li stvari drukije izgledale da su donositelji odluke bolje upueni u sam proces donoenja tih odluke. Odgovor naravno lei u pretpostavci, vjerojatno bi. U zadnjem poglavlju smo promotrili tri metode viekriterijskog odluivanja koje zapravo nisu problematine za implementirati, a imaju svoju korisnost na svim razinama ivota. Prednosti i mane metoda smo ve obradili, ali razmislimo o njima u kontekstu svakodnevne upotrebe u poslovanju. Teko moemo rei da su spretne za koritenje. Pogotovo bez upotrebe nekog programskog rjeenja koje automatizira proces. Osobit osvrt bih stavio na metode PROMETE i ELECTRA koje zahtjevaju veliko znanje i vrijeme za modeliranje odluka. No, njihova korisnost je neupitna te svakako ima svoje prednosti. Konano, osvrnuti emo se na jedan openiti kriticizam teorije odluivanja koji nam govori o modeliranju odluka po principu savrenog znanja. ini se kako teorija odluivanja jo nema alate za modeliranje odluka koje imaju izrazit faktor nesigurnosti u sebi. Modeliranje stvarnog svijeta poiva na kvantificiranju kriterija i atributa koje smatramo relevantnim za donoenje odluke. No, gdje je ta granica? U praksi je uvijek postavljamo na krajnje rubove interesnog podruja, tako omeujui skup opcija za donoenje