ROZHODOVACÍ PROCES

Kvalitu rozhodovacích procesů ovlivňují stanovené cíle, množství informací a kvalita informací, míra uplatnění poznatků teorie rozhodování, kvalita projektu řešení, kvalita objektů rozhodování a kvalita řízení rozhodovacího procesu. V praxi se navíc vyskytuje velké množství překážek, které brání kvalitnímu rozhodování (omezená schopnost zpracovávat informace, omezená schopnost formulovat a řešit složité rozhodovací problémy, tendence k opakování dřívějších rozhodnutí, neúplná informace,…)

ROZHODOVACÍ STRATEGIE

Multikriteriální vyhodnocování - Booleanovský průnik
Jedná se o nejjednodušší variantu zpracování kritérií. Často je označován jako mapování zábran. Tato metoda stejně jako ostatní vyžaduje nejdříve standardizaci faktorů dle určité stupnice vhodnosti před samotnou kombinací kritérií a jejich srovnáním.
Jedná se o redukci všech faktorů na booleanovské obrazy ploch vhodných a nevhodných. Provádí se reklasifikací do dvou tříd, která požadovaný obsah převede do tříd s hodnotou 0 pro nevhodné a 1 pro vhodné plochy dané úlohy – tímto způsobem jsou transformovány dané faktory na zábrany. Jestliže jsou všechna kritéria prezentována jako booleanovské obrazy jedniček a nul je možné je agregovat do podoby závěrečného řešení s využitím Booleanovy algebry. Při této kombinaci je nejčastěji využívána operace AND (minimum).
Výhodou této metody MCE je vstup libovolného počtu zábran, které se pak vzájemně násobí a poskytují výsledný obraz vhodnosti. Jsou-li všechna kritéria rovna 1, bude výslednou hodnotou opět 1. Výsledná hodnota 0 se objeví všude tam, kde alespoň jedno z kritérií nabývá hodnoty 0. Jinak řečeno vhodnost jednoho kritéria nemůže nahradit nedostatek vhodnosti žádného z ostatních kritérií – nelze je vzájemně zaměňovat (Žídek, 2001).

Multikriteriální vyhodnocování – Vážená lineární kombinace (WLC)
Při použití této metody nejsou faktory redukovány na jednoduché booleanovské zábrany, jak tomu bylo u předešlé metody, ale na místo toho jsou standardizovány do spojitého měřítka vhodnosti, v intervalu od 0 (nejméně vhodné) do 255 (nejvhodnější). Transformace faktorů do spojitého měřítka umožňuje vzájemně porovnávat a kombinovat, obdobně jako v booleanovském případě. Avšak tato metoda umožňuje, na rozdíl od předešlé, vyhnout se jednoznačnému booleanovskému rozhodnutí, které definuje každé kritérium jako zcela vhodné nebo zcela nevhodné. Metoda WLC používá pro charakteristiku vhodnosti ploch „měkký“ neboli neostrý (fuzzy) koncept. Je využíván u faktorů, kde se definují hranice mezi vhodným a nevhodným. Zábrany si ponechají svůj „tvrdý“ booleanovský charakter.
Tato metoda zachovává variabilitu spojitých dat a zároveň umožňuje zaměňovat jednotlivé faktory, neboli při nízké úrovni vhodnosti jednoho faktoru, může být každé kritérium kompenzováno vysokou úrovní vhodnosti jiného faktoru. V souboru vah, které indikují relativní význam každého faktoru, se stanoví, jak je možno faktory vzájemně zaměňovat. Mimo to, tato agregační procedura odsouvá analýzu od extrémního odmítání rizika operace AND. WLC je průměrovací technikou, která umisťuje analýzu přesně mezi operace AND (minimum) a OR (maximum) tzn., že nedochází ani k extrémnímu odmítání rizika, ani k extrémnímu přijímání rizika.

Multikriteriální vyhodnocování – Pořadově vážený průměr (OWA)
Tento přístup je blízký metodě WLC, protože kritéria jsou opět standardizována a vážena stejným způsobem. V případě metody OWA je na faktory uplatněn druhý soubor vah, tzv. pořadové váhy. Pořadové váhy umožňují vyšší stupeň kontroly nad celkovou úrovní zaměnitelnosti mezi faktory, a také nad úrovní rozhodovacího rizika, které je při stanovení vhodnosti přijímáno. Rozhodovací riziko lze definovat jako pravděpodobnost, že přijaté rozhodnutí bude špatné.
Možnost kontroly nad úrovní rizika a úrovní zaměnitelnosti (tradeoff) je dána specifikováním souboru požadovaných vah pro různé pozice pořadí faktorů (rank order positions) v každém místě (pixelu). Pořadové váhy nejprve řídí stupeň, do kterého váhy faktorů mohou ovlivnit agregační proceduru. Po přiřazení faktorových vah (do určitého stupně) původním faktorům, se výsledky seřadí pro každé místo od nízké úrovně vhodnosti po vysokou. Faktor s nejnižší úrovní vhodnosti pak dostane první pořadovou váhu, faktor s další nízkou úrovní vhodnosti dostane druhou pořadovou váhu, atd. Tím je dosaženo vážení faktorů, které je založeno na jejich pořadové hodnotě od minima po maximum, a to pro každé místo. Relativní úkos (asymetrie) směrem k minimu nebo k maximu pořadových vah ovládá úroveň rizika, zatímco stupeň, do kterého jsou pořadové váhy rovnoměrně distribuovány napříč všemi místy (polohami), ovládá úroveň celkové zaměnitelnosti (tradeoff), tzn. stupeň, do kterého faktorové váhy mají vliv.

Multidestinální rozhodování
Předcházející část se zabývala případem multikriteriálního rozhodování, které sloužilo k získání jednoho cíle. Častěji se však stává, že je vyžadováno takové rozhodnutí, které vyhovuje více cílům. Multidestinální rozhodovací proces je tedy takový proces, který musí vyhovět komplementárním nebo konfliktním požadavkům.
Komplementární cíle nepředstavují velký problém, protože plochy mohou být identifikovány jako vysoce vhodné pro libovolné množství cílů. Ale případ konfliktních cílů je mnohem složitější, jelikož má za následek identifikaci takových území, která co nejvíce maximalizují výsledky rozhodovacích pravidel, která jsou součástí rozhodovací strategie pro jeden cíl.
Prvním krokem při řešení multidestinálního problému je vytvořit mapy vhodnosti pro každý z daných cílů. Následuje identifikace ploch, které se nejvíce hodí každému z daných cílů, a zároveň identifikace těch ploch, které maximalizují vhodnost pro každý cíl pomocí kompromisního řešení (Žídek, 2001).
Tedy pro vyřešení problémů, který zahrnuje dva cíle, se obyčejně začínají vytvářet jednoduché alokační mapy s jedním cílem. Po překrytí výsledků, lze identifikovat oblasti, které se dostávají do rozporu. Obecně, tak tyto výsledky reprezentují čtyři různé třídy:

  • Oblasti vybrané cílem 1 a ne cílem 2,
  • oblasti vybrané cílem 2 a ne cílem 1,
  • oblasti, které nejsou vybrány žádným cílem,
  • oblasti vybrané oběma cíly (a tedy v konfliktu).

Je jasné, že je potřeba vyřešit oblast konfliktu. To může být chápáno také prostřednictvím rozhodovacího prostoru, stanoveného na základě stupnice vhodnosti pro každý cíl, jako oddělená osa ve vícedimenzionálním prostoru. Každá buňka v regionu může být umístěna v prostoru na základě vhodnosti pro každý cíl (Eastman a kol., 1993).
Tato oblast konfliktu je opakovaně rozdělována mezi cíle prostřednictvím logiky minimální vzdálenosti od ideálního bodu. Tato logika rozděluje rozhodovací prostor linií, jejíž úhel je určen relativní váhou přiřazenou k cílům.

Analytic Hierarchy Process
Metoda AHP byla navržena prof. Saatym v r. 1980, poskytuje rámec pro přípravu účinných rozhodnutí ve složitých rozhodovacích situacích, pomáhá zjednodušit a zrychlit přirozený proces rozhodování. Jedná se o rozklad složité nestrukturované situace na jednodušší komponenty, jinými slovy vytváří hierarchický systém problému. Tento hierarchický systém je zobecněním – rozšířením možností vícekriteriálního rozhodovacího systému. Na každé úrovni hierarchické struktury se použije Saatyho metoda kvantitativního párového porovnávání. Pomocí subjektivních hodnocení párového porovnávání pak tato metoda přiřazuje jednotlivým komponentám kvantitativní charakteristiky vyjadřující jejich důležitost. Syntézou těchto hodnocení se pak stanoví komponenta s nejvyšší prioritou, na níž se rozhodovatel zaměří s cílem získat řešení rozhodovacího problému.
Saatyho metoda – slouží k určení vah kritérii, hodnotí-li je pouze jeden expert, při hodnocení více experty je vhodné použít postupy AHP. Jde o metodu kvantitativního porovnávání kritérií. Pro ohodnocení párových porovnání kritérií se používá devítibodové stupnice a je možné používat i mezistupně (hodnoty 2, 4, 6, 8):

  • 1 – rovnocenná kritéria i a j,
  • 3 – slabě preferované kritérium i před j,
  • 5 – silně preferované kritérium i před j,
  • 7 – velmi silně preferované kritérium i před j,
  • 9 – absolutně preferované kritérium i před j.

Simple Multi-Atributte Rating Technique
Simple Multi-Atributte Rating Technique (SMART) je výkonný a flexibilní nástroj pro rozhodování. Tato technika je široce uplatňována díky své jednoduchosti, která je kladena na rozhodovatele a způsobu, jakým jsou analyzovány jednoduché odezvy. Tato metoda vybírá mezi velkým množstvím alternativ s odkazem na různé atributy, které obsahují (Smart Info page).
Hlavní fáze analýzy SMART jsou následující:

  • Identifikace témat(u)
  • Určení alternativ k vyhodnocování
  • Určení relevantních rozměrů hodnot pro hodnocení alternativ (atributové váhy) – pouze tolik, kolik může člověk sledovat najednou
  • Pořadí rozměru podle důležitosti
  • Ocenění rozměrů v důležitosti, zachování poměrů
  • Součet významových vah a podělení celkem
  • Měření, jak dobře se každá alternativa hodí na každém rozměru
  • Výpočet hodnoty (Olson, 2010)