Phương án (ra quyết định)

Phương án lựa chọn trong bối cảnh lý thuyết ra quyết định là một trong những khả năng hành động có thể thực hiện, mà người ra quyết định có thể sử dụng để đạt được mục tiêu hoặc giải quyết vấn đề. Nói cách khác, phương án lựa chọn là một quyết định riêng lẻ có thể được chọn từ một tập hợp nhất định. Sự tồn tại của ít nhất hai phương án lựa chọn là điều kiện cần thiết để việc lựa chọn có ý nghĩa.

Phương án lựa chọn trong lý thuyết ra quyết định cổ điển

Lý thuyết ra quyết định cổ điển xuất phát từ giả định về sự lựa chọn hoàn toàn duy lý. Trong cách đặt vấn đề như vậy, bài toán ra quyết định được hình thức hóa thông qua tập hợp các phương án, trong đó tác nhân duy lý phải chọn ra phương án tốt nhất. Mỗi phương án đại diện cho một quyết định cụ thể mà người ra quyết định có thể thực hiện. Lý thuyết cổ điển thường giả định rằng tập hợp các phương án được xác định trước và người ra quyết định đã biết, đồng thời người ra quyết định có khả năng xác định tất cả các phương án và đánh giá hậu quả của từng phương án.

Trong điều kiện chắc chắn, mỗi phương án dẫn đến một kết quả duy nhất đã biết; trong điều kiện không chắc chắn, kết quả phụ thuộc vào các yếu tố bên ngoài (trạng thái của tự nhiên). Chiến lược duy lý dựa trên các tiêu chí tối ưu: theo tiêu chí giá trị kỳ vọng cực đại, người ta chọn phương án có giá trị kỳ vọng lớn nhất; cách tiếp cận phức tạp hơn là tối đa hóa độ hữu dụng kỳ vọng.

Phương án lựa chọn trong phân tích quyết định đa tiêu chí

Phân tích quyết định đa tiêu chí (MCDM) đánh giá các phương án theo một tập hợp tiêu chí. Khi có nhiều phương án và tiêu chí, bài toán đặt ra là xếp hạng các phương án hoặc chọn ra phương án tốt nhất.

Nền tảng của MCDM là ma trận đánh giá các phương án, trong đó các hàng là các phương án, các cột là các tiêu chí, và các ô chứa giá trị Kj​(ai​).

Khái niệm then chốt là sự thống trị Pareto: phương án X thống trị Y nếu không tệ hơn Y theo mọi tiêu chí và vượt trội hơn ít nhất theo một tiêu chí. Các phương án bị thống trị bị loại bỏ. Khi có xung đột tiêu chí (khi một phương án tốt hơn theo một số chỉ tiêu nhưng tệ hơn theo các chỉ tiêu khác), ta thu được tập hợp các giải pháp tối ưu Pareto.

Các phương pháp so sánh phương án đa tiêu chí bao gồm:

• Xây dựng hàm hữu dụng thống nhất (ví dụ: tổng có trọng số của các điểm đánh giá)
• So sánh theo cặp (phương pháp AHP của Saaty)
• Phương pháp outranking (ELECTRE, PROMETHEE)

MCDM thường được tích hợp với xử lý sự không chắc chắn, khi các tiêu chí mang tính xác suất hoặc các đánh giá được biểu diễn mờ, kết hợp các yếu tố của lý thuyết ra quyết định trong điều kiện rủi ro.

Phân loại các phương án lựa chọn

• Phương án rời rạc và liên tục. Tập hợp các phương án có thể là hữu hạn và rời rạc hoặc vô hạn (liên tục). Với các tham số liên tục, bài toán trở thành bài toán tối ưu hóa toán học.
• Phương án loại trừ lẫn nhau và có thể kết hợp. Thông thường các phương án loại trừ lẫn nhau (chỉ chọn một). Đôi khi được phép chọn nhiều phương án hoặc kết hợp chúng, tạo thành một phương án cấp cao hơn dưới dạng tập hợp các phương án đơn giản.
• Phương án thống trị và bị thống trị. Theo nguyên tắc thống trị, phương án A thống trị B nếu theo mọi tiêu chí kết quả của A không tệ hơn B, và theo một số tiêu chí thì tốt hơn. Các phương án bị thống trị bị loại khỏi xem xét. Các phương án không bị thống trị được coi là hiệu quả và tạo thành tập hợp các giải pháp tối ưu Pareto.
• Phương án tĩnh và động. Trong các mô hình đơn giản, chỉ thực hiện một lần chọn; trong các bài toán đa giai đoạn phức tạp, các phương án được xem xét ở từng giai đoạn sử dụng mô hình cây quyết định.

Phương pháp biểu diễn và so sánh các phương án

Để phân tích quyết định, các công cụ sau được sử dụng:

Ma trận quyết định – bảng trong đó các hàng là các phương án, các cột là các yếu tố đánh giá. Các loại chính:

• Ma trận «phương án × kết quả» (ma trận payoff) cho các bài toán có sự không chắc chắn
• Ma trận «phương án × tiêu chí» cho các bài toán đa tiêu chí

Cây quyết định – sơ đồ đồ họa về chuỗi các quyết định và sự kiện. Bao gồm: các nút quyết định (hình vuông) – lựa chọn phương án, các nút xác suất (hình tròn) – kết quả ngẫu nhiên; các nhánh và kết quả cuối cùng. Cây quyết định cho phép tính toán giá trị của mỗi chiến lược bằng phương pháp «cuộn ngược», đặc biệt hữu ích cho các quyết định theo từng giai đoạn.

Hàm ưu tiên và hữu dụng gán cho mỗi phương án một con số phản ánh mức độ ưu tiên. Được áp dụng để:

• Chuyển đổi các tiêu chí có thứ nguyên khác nhau sang một thang đo thống nhất
• Tối ưu hóa toán học việc lựa chọn
• Xếp hạng các phương án và phân tích «what-if»

Các công cụ khác bao gồm sơ đồ quyết định, đường biên hiệu quả và các hệ thống hỗ trợ quyết định tương tác.

Tính duy lý có giới hạn và các khía cạnh hành vi của việc lựa chọn phương án

Tính duy lý có giới hạn (khái niệm của Herbert Simon) mô tả các tình huống thiếu nguồn lực để tìm kiếm giải pháp tối ưu. Thay vì tối đa hóa, người ta áp dụng chiến lược satisficing – tìm kiếm giải pháp «đủ tốt», khi người ra quyết định chọn phương án thỏa mãn đầu tiên mà không phân tích tất cả các phương án có thể.

Các chiến lược heuristic trong lựa chọn cho thấy mọi người sử dụng các quy tắc đơn giản hóa:

• Loại bỏ theo khía cạnh: lần lượt loại bỏ các phương án theo các tiêu chí quan trọng
• Lựa chọn từ điển: ưu tiên dành cho phương án tốt nhất theo tiêu chí chính

Ảnh hưởng của bối cảnh và cách trình bày phương án thể hiện qua các hiệu ứng:

• Hiệu ứng mồi nhử: việc thêm một phương án bị thống trị làm thay đổi sở thích giữa các lựa chọn chính
• Nghịch lý của sự lựa chọn: quá nhiều phương án làm cho việc ra quyết định trở nên khó khăn
• Hiệu ứng đóng khung: cách trình bày khác nhau về cùng một phương án ảnh hưởng đến sự lựa chọn