Tìm hiểu các chiến lược ra quyết định và phương pháp đánh giá

Một khía cạnh thứ hai của quan điểm của chúng ta liên quan tới quan hệ giữa hiệuứng công việc và hiệu ứng bối cảnh, mà thường được sử dụng thay thế trong lý thuyết.Hiệu ứng công việc mô

CHƯƠNG I

GIỚI THIỆU

Mỗi cá nhân thể hiện nhiều sự linh hoạt trong việc ra quyết định Trong bài đánh giátầm ảnh hưởng của họ về lý thuyết ra quyết định hành vi, Einhorn và Hogarth (1981) ghinhận rằng “kết quả thực nghiệm quan trọng nhất trong giai đoạn đánh giá đã cho thấy sựnhạy cảm của phán đoán và sự chọn lựa tưởng chừng như làm thay đổi nhỏ trong nhiệmvụ” Hơn một thập kỷ nghiên cứu kể từ bài đánh giá của Einhorn và Hogarth's đã táikhẳng định mạnh mẽ rằng xử lý thông tin trong việc ra quyết định, cũng như trong cáclĩnh vực khác của nhận thức, là mức độ ngẫu nhiên cao trên yêu cầu của nhiệm vụ Các

cá nhân cũng sẽ sử dụng nhiều loại chiến lược ra quyết định khác nhau, phụ thuộc vàocác yếu tố như thông tin được hiển thị như thế nào, bản chất của đáp ứng, và sự phức tạpcủa vấn đề Trước tiên, chúng ta xác định ngắn một số chiến lược quyết định đã được đềxuất để mô tả phán đoán và sự lựa chọn Thứ hai chúng ta xem xét các nghiên cứu chothấy tác động của các nhiệm vụ khác nhau và biến bối cảnh về việc sử dụng các chiếnlược quyết định của một cá nhân

Trước khi xem xét các các chiến lược, một số khía cạnh xem xét cần phải được xácđịnh rõ ràng Trước tiên, tập trung vào các quyết định ưu tiên; suy luận và dự đoán giớihạn Những vấn đề quyết định ưu tiên thường được mô tả bằng ba thành phần cơ bản: (1) các phương án thoả mãn cho việc ra quyết định;

(2) các sự kiện hoặc ngẫu nhiên mà có hành động liên quan đến kết quả, cũng như cácxác suất liên kết của những sự kiện;

(3) các giá trị liên kết với các kết quả

Giá trị thường dựa vào nhiều mục tiêu, như là tối đa hóa hiệu quả và giảm thiểu chiphí Những yếu tố thông tin đó, cùng với mục đích trình bày (như là “lựa chọn phương án

ưu tiên hơn”), đại diện cho môi trường nhiệm vụ được trình bày cho việc ra quyết định.Những vấn đề quyết định thường không được trình bày theo một hình thức hoàn chỉnh

Ví dụ, các phương án có thể không xác định nhưng có thể phải được tạo ra Tuy nhiên, nóvẫn có ích để xác định các vấn đề quyết định trong điều kiện của ba thành phần cơ bảncủa các phương án, không chắc chắn, và giá trị

Sự miêu tả ra quyết định bên trong của môi trường nhiệm vụ là không gian vấn đềriêng biệt (hoặc tập hợp các trạng thái kiến thức) Một ví dụ điển hình của bài toán quyếtđịnh là việc lựa chọn một ôtô Mỗi chiếc xe được đặc trưng bởi chi phí khác nhau, sứchấp dẫn, chỉ số an toàn, năng lực vận chuyển hành khách Các giá trị của một số thuộctính này có thể được biết đến với độ chắc chắn hợp lý Tuy nhiên, các giá trị của thuộctính khác là không chắc chắn, chẳng hạn như độ tin cậy hoặc độ bền của một chiếc xemới được giới thiệu Tất nhiên, đại diện của chiếc xe nói chung sẽ được chọn lọc và sẽkhông bao gồm tất cả các tính năng của xe Một ví dụ khác là sự lựa chọn giữa haiphương án đơn giản là xổ số hoặc cờ bạc Mỗi vé số được xác định bởi một xác suất đượchoặc mất và một số tiền xác định được hoặc mất.

Khi trình bày cho các chủ đề, như bài toán lựa chọn ưu tiên thường có “cấu trúc tốt”

Đó là, những chủ đề điển hình xác định một tập lý thuyết của các phương án và một tậpcác giá trị thuộc tính được sử dụng trong việc giải quyết bài toán Đó là điều quan trọngcần lưu ý, tuy nhiên, các vấn đề ưu tiên đó thường có những yếu tố làm cho giải pháp của

họ khó khăn Ví dụ, xung đột là thể hiện đặc trưng, theo nghĩa là không có một lựa chọnnào tốt nhất trên tất cả các giá trị thuộc tính, và xung đột từ lâu đã được công nhận như làmột yếu tố chính của quyết định khó khăn Nhiệm vụ cũng có thể không biết với ý nghĩaquy tắc cho việc giải quyết cuộc xung đột không thể dễ dàng được trích ra từ bộ nhớ Do

đó, giải quyết những bài toàn quyết định thường không phải là loại “công nhận và tínhtoán” quá trình liên kết với chuyên môn trong một tên miền nhiệm vụ Điều này cũngđúng ngay cả cho những công việc quyết định đơn giản nhất phòng thí nghiệm Thay vào

đó, ra quyết định thường được đặc trưng bởi việc thử, tìm kiếm, và việc sử dụng nhữngphương pháp tương đối “yếu”

Một khía cạnh thứ hai của quan điểm của chúng ta liên quan tới quan hệ giữa hiệuứng công việc và hiệu ứng bối cảnh, mà thường được sử dụng thay thế trong lý thuyết.Hiệu ứng công việc mô tả những yếu tố liên kết với các đặc điểm cấu trúc tổng quát củabài toán quyết định, bao gồm cả chế độ đáp ứng, số phương án, số kết quả hoặc thuộctính, áp lực thời gian, chế độ hiển thị thông tin, và sự ràng buộc giữa những công việcphải làm Hiệu ứng bối cảnh tham khảo những yếu tố liên kết với các giá trị cụ thể của

Việc xem xét lại lý thuyết tập trung vào những nhiệm vụ và bối cảnh ảnh hưởng kết quảlà:

(1) sự thay đổi trong nét nổi bật và sử dụng thông tin trong môi trường, và / hoặc (2) sự thay đổi trong quá trình sử dụng để kết hợp các thông tin vào sự phán đoán vàlựa chọn

Ví dụ, một sự thay đổi trong chế độ đáp ứng có thể dẫn đến việc cùng đánh giá (kếthợp) chiến lược đang được sử dụng nhưng với sự chú ý tập trung vào các thông tin khácnhau Ngoài ra, sự thay đổi trong chế độ đáp ứng có thể dẫn đến việc sử dụng một quátrình đánh giá khác nhau Do đó, quan sát quyết định ngẫu nhiên có thể do tác động củamột công việc hoặc biến bối cảnh trên sự thu nhận (nét nổi bật) của các thông tin được sửdụng hoặc trên các chiến lược được sử dụng để kết hợp các thông tin hoặc cả hai.Mellers, Ordóñez, và Birnbaum (1992) gần đây đã nhấn mạnh một điểm khác biệt tương

tự giữa mã hoá (nét nổi bật) của thông tin và hội nhập (đánh giá) nhiều điểm của thôngtin trong việc xem xét của họ về sở thích đảo ngược

Trước khi kiểm tra các chiến lược cụ thể, tuy nhiên, một số khía cạnh thông thườngcủa các quá trình quyết định cần phải được xác định Trước tiên, như sự ghi nhận trước

đó, những vấn đề quyết định thường kéo theo sự xung đột giữa các giá trị, bởi vì không

có một lựa chọn tốt nhất đáp ứng tất cả các mục tiêu của chúng ta Một trong số các chiếnlược quyết định được sử dụng bởi con người có thể được nghĩ đến như xung đột đối lập

và các trường hợp khác như xung đột tránh xa (Hogarth, 1987)

Đó là, một số quy trình quyết định đối lập và giải quyết xung đột bằng cách xem xétphạm vi mà nó sẵn sàng thoả thuận nhiều hơn một giá trị thuộc tính (ví dụ, nền kinh tế)với ít hơn các giá trị thuộc tính khác (ví dụ, an toàn) Các chiến lược khác không đối lập

rõ ràng và giải quyết thoả mãn giữa các giá trị thuộc tính

Thứ hai, chiến lược đánh giá cụ thể có thể hoặc được sử dụng độc lập hoặc kết hợpvới chiến lược khác Một số kết hợp điển hình được thảo luận sau khi các chiến lược

Thứ tư, chiến lược phân biệt nhau cả về chi phí (effortful) chúng sử dụng như thế nàolẫn độ chính xác (accurate) chúng có khả năng thu được Ví dụ, đối với một số loại quyếtđịnh, một Chiến lược mà chỉ xem xét thông tin về một trong những thuộc tính (ví dụ,Chiến lược lexicographic) có thể chi phí (effortful) và độ chính xác (accurate) thấp hơnmột Chiến lược mà xem xét một tỷ lệ lớn hơn thông tin hợp lý.

2.2 Ma trận quyết định

Ma trận quyết định là sự sắp xếp định tính hoặc giá trị định lượng theo các hàng vàcột mà cho phép nhà phân tích định nghĩa một cách hệ thống, phân tích, và hệ số bền củaliên kết giữa tập hợp thông tin Phần tử của một ma trận quyết định đại diện cho nhữngquyết định dựa trên các thuộc tính (tiêu chuẩn) quyết định chắc chắn Ma trận quyết địnhđặc biệt hữu ích cho việc xem xét số lượng lớn các yếu tố quyết định và đánh giá tầmquan trọng tương đối của mỗi yếu tố Ma trận quyết định được sử dụng để mô tả đa thuộctính (tiêu chuẩn) trong vấn đề phân tích quyết định (MCDA) Vấn đề MCDA, điều kiện

có n phương án tuỳ chọn khác nhau và cần phải được đánh giá trên các thuộc tính (tiêuchuẩn) m, có thể được mô tả bởi ma trận quyết định có n hàng và m cột, hay n × m phần

tử, như thể hiện trong bảng sau Mỗi phần tử, chẳng hạn như xij, thì hoặc là một giá trị sốhoặc là một mức độ, đại diện cho mức độ khả thi của phương án i trên thuộc tính (tiêuchuẩn) j Ví dụ, nếu phương án i là "car i", thuộc tính (tiêu chuẩn) j là “chất lượngphương tiện” đánh giá bằng năm mức độ (Excellent, Good, Average, Below Average,Poor), và “car i” được đánh giá là “Good” về “chất lượng phương tiện”, thì xịj = ”Good”

Trong đó:

E1, E2, … Em : là các thuộc tính (tiêu chuẩn) độc lập

xịj : là các giá trị của thuộc tính

A1, A2,… An : là các phương án

“Ma trận quyết định” là một công cụ hữu ích để giúp ra quyết định giữa các phương

án phức tạp Nó có thể giúp cho việc phân tích vấn đề, công việc, hay mục tiêu bằng cáchchia chúng thành yêu cầu số Một khi các yêu cầu đã được xác định, Chiến lược giúp sắpxếp chúng theo tầm quan trọng tương đối hay trọng số của chúng Chiến lược cung cấpmột khung để đánh giá các quá trình khác nhau của công việc, hoặc sự lựa chọn

Theo như ví dụ trên thì phương án i là “car i” và thuộc tính (tiêu chuẩn) j là “chấtlượng phương tiện” được đánh giá bởi năm mức độ: Excellent, Good, Average, BelowAverage, Poor thì ta có thể chuyển sang dạng số như sau để tiện cho việc đánh giá bằngcác Chiến lượcs: 4 = Excellent, 3 = Good, 2 = Average, 1 = Below Average, 0 = Poor

Có thể nói lúc này ma trận quyết định đã được chuẩn hoá thành dạng số như sau:

2.3 Mô tả quá trình lựa chọn

2.3.1 Quy tắc WADD:

Quy tắc thêm trọng số xem xét các giá trị của mỗi phương án trên tất cả các thuộc tínhthích hợp và xem xét mức độ quan trọng tương đối hoặc trọng số của các thuộc tính để raquyết định Hơn nữa, các thuộc tính được giả thiết là độc lập và được giải quyết bằngcách xem xét kỹ lưỡng phạm vi mà nó muốn cân bằng giữa các giá trị thuộc tính, như đãđược phản ánh bởi mức độ quan trọng tương đối hoặc trọng số Một quy tắc như quy tắcWADD bao gồm quá trình tính toán thực của thông tin Quy tắc WADD phát triển đánhgiá tất cả các phương án bằng cách nhân lần lượt trọng số với giá trị thuộc tính cho mỗithuộc tính và tính tổng tất cả các giá trị thuộc tính và trọng số đó trên tất cả các thuộctính Thừa nhận rằng phương án với tổng ước lượng cao nhất được chọn Cho rằng quytắc WADD xử lý tất cả các thông tin liên quan tới vấn đề và giải quyết các thuộc tính độclập một cách rõ ràng bằng cách xem xét những cân bằng, quy tắc WADD (hoặc một sốbiến thể của nó) thường được xem như là một thủ tục chuẩn cho giao tiếp với vấn đềquyết định ưu tiên của các loại chiến lược được xem xét

Ví dụ: Vấn đề lựa chọn hãng xe ôtô trong vận tải hành khách dựa trên các thuộc tính(tiểu chuẩn): Chỉ số an toàn, giá một chiếc xe, chi phi vận chuyển (lít/km), năng lực vậnchuyển (số khách có thể vận chuyển được), độ bền của xe Với các phương án lựa chọnlà: BMW, HYUNDAI, TOYOTA, HONDA, MERCEDES, DEAWOO, NISSAN,MITSUBISHI Ví dụ này sẽ xuyên suốt tất cả các chiến lược sau này

Chỉ số antoàn

Giả thiết, các trọng số của các thuộc tính được cho và được sắp xếp như trên (Tuỳtheo mỗi cá nhân trọng số của các thuộc tính có thể khác nhau).

Đối với mỗi phương án ta có công thức tính:

Tổng = ∑ giá trị thuộc tính * trọng số (1)Nên ta có bảng sau khi áp dụng công thức tính (1):

Sau khi tính tổng ta thấy, phương án BMW là có tổng lớn nhất nên phương án nàyđược chọn

Trọng số đôi khi được thể hiện một cách cục bộ có nghĩa là tuỳ vào người ra quyếtđịnh mà trọng số đối với mỗi thuộc tính là khác nhau, các trọng số tương đối phản ánhthứ hạng của các giá trị thuộc tính qua các phương án trong tập các phương án, thứ hạngcàng cao, tầm quan trọng của các thuộc tính càng lớn Ví dụ, độ an toàn luôn luôn đượcxem là quan trọng hơn nhiều so với chi phí, mà không xem xét nhiều đến thứ hạng cục bộcủa các thuộc tính Một vấn đề khác liên quan đến trọng số là hoặc ảnh hưởng của trọng

số ưu thích phản ánh quá trình tăng thêm hoặc trung bình Theo mô hình trung bình, cáctrọng số thường bị ép sao cho tổng của chúng bằng một; có nghĩa là, chúng đã đượcchuẩn hoá

Hai chiến lược liên quan đến quy tắc WADD có thể được sử dụng trong việc ra quyết

thiết thêm rằng phương án với EV cao nhất sẽ được chọn Quy luật lợi ích kỳ vọng sẽkhác với quy tắc EV trong đó lợi ích của mỗi thuộc tính được thay thế cho giá trị tiền tệcủa nó Điều này xác định giá trị (tiện ích đánh giá) khía cạnh của quy tắc EU mở rộngtên miền mà các quy tắc của EU áp dụng vượt tiền đánh bạc; nó cũng có thể yêu cầu xử

lý chi phí Tuy nhiên, cả hai mô hình giả thiết xử lý thông thường rất giống nhau

Quy tắc EV và đặc biệt là quy tắc EU, cũng được xem như là quy tắc chuẩn cho sựlựa chọn Vì vậy, có thể thấy quy tắc EV và quy tắc EU sử dụng như là cả hai đều mô tảcác hành vi thực tế và như là lệnh chuẩn cho hành vi Tuy nhiên, đôi khi con người đưa raquyết định theo những cách phù hợp với các thủ tục như quy tắc WADD, EV, và EU,thông thường con người ra quyết định sử dụng quán trình lựa chọn đơn giản (Chiếnlược) Mỗi Chiến lược đại diện cho một phương pháp khác nhau để đơn giản hoá việc tìmkiếm thông qua không gian vấn đề quyết định bằng cách hạn chế số lượng thông tin được

xử lý và / hoặc làm như thế nào thông tin được xử lý dễ dàng hơn

2.3.2 Chiến lược EQW:

Chiến lược EQW kiểm tra tất cả các phương án thay thế và tất cả các giá trị thuộc tínhcho mỗi phương án thay thế Tuy nhiên, chiến lược trọng số cân bằng đơn giản hoá việc

ra quyết định bằng cách bỏ qua các thông tin về tầm quan trọng tương đối hoặc xác suấtcủa mỗi thuộc tính ( hay trọng số ) Toàn bộ giá trị cho mỗi phương án thay thế thu đượcbằng cách tính tổng đơn giản các giá trị cho mỗi thuộc tính đối với phương án thay thế

đó Giả thiết rằng các giá trị thuộc tính được biểu diễn hoặc có thể được biểu diễn, trên tỷ

lệ thông thường của các giá trị Do đó Chiến lược này là một trường hợp đặc biệt của quytắc WADD Quy tắc EQW như là một đơn giản hóa rất chính xác của quá trình ra quyếtđịnh Một biến thể của quy tắc này đã được sử dụng trong lựa chọn rủi ro là thủ tục cóxác suất ngang nhau, trong đó thông tin xác suất bị bỏ qua và phương án với trung bìnhcuối cùng cao nhất được lựa chọn

Ví dụ: chúng ta tiếp tục sử dụng ví dụ lựa chọn ôtô:

Chỉ số antoàn

Đối với mỗi phương án ta có công thức tính:

Trung bình = 1/n* ∑ giá trị thuộc tính đối với mỗi phương án (2) Trong đó: n là số thuộc tính cần xét

Nên ta có bảng sau khi áp dụng công thức tính (2):

Sau khi tính trung bình ta thấy, phương án BMW là có tổng lớn nhất nên phương án

2.3.3 Chiến lược SAT:

Chiến lược satisficing là một trong những chiến lược lâu đời nhất được biết tới trongtài liệu ra quyết định Với chiến lược này, tại một thời điểm chỉ có một phương án đượcxem theo thứ tự chúng xuất hiện trong tập phương án Chiến lược này so sánh giá trị củamỗi thuộc tính đối với một phương án với một mức độ giới hạn được xác định trước,thường là mức độ kỳ vọng Nếu bất kỳ giá trị thuộc tính nào dưới giới hạn, thì phương án

đó sẽ bị loại khỏi tập phương án Phương án đầu tiên có giá trị thoả mãn giới hạn đối vớitất cả các thuộc tính sẽ được chọn Nếu các phương án có tất cả các giá trị thuộc tínhkhông vượt qua giới hạn, thì giới hạn đó có thể được lới lỏng và quá trình được lặp lại,hoặc phương án có thể được lựa chọn ngẫu nhiên Sự kéo theo của chiến lược SAT là sựlựa chọn sẽ là một hàm thứ tự trong đó người ra quyết định đánh giá các phương án thaythế Tức là, nếu phương án A và phương án B đều có tất cả các giá trị thuộc tính vượt quagiới thì hoặc phương án A hoặc phương án B sẽ được chọn phụ thuộc vào việc phương án

A hoặc phương án B được đánh giá đầu tiên Sẽ không có phép so sánh tính năng tươngđối của phương án A so với phương án B Một biến thể của thủ tục này là mô hình liênkết được đề xuất bởi Coombs (1964), Dawes (1964), và Einhorn (1970)

Ví dụ:

Chỉ số antoàn

“BMW”

Nếu chọn ngưỡng là 5, thì tất cả các phương án đều tồn tại ít nhất một thuộc tính cógiá trị nhỏ hơn 5 nên không có phương án nào được chọn Lúc này, giới hạn được lớilỏng và lặp lại các bước so sánh hoặc chọn ngẫu nhiên một phương án

2.3.4 Chiến lược LEX:

Chiến lược lexicographic xác định thuộc tính quan trọng nhất và sau đó kiểm tra cácgiá trị của tất cả các phương án trên thuộc tính đó Phương án với giá trị tốt nhất trên cácthuộc tính quan trọng nhất được lựa chọn Nếu hai phương án có cùng giá trị đối vớithuộc tính quan trọng nhất thì thuộc tính quan trọng thứ hai được xét đến, và cứ tiếp tụcnhư vậy cho đến khi có một thuộc tính có giá trị lớn hơn thì dừng lại và phương án có

Ví dụ:

Chỉ số antoàn

Hệ quả của việc sử dụng quy tắc quyết định LEXSEMI đó là một người có thể đưa ra

sở thích của mình theo cách X > Y, Y > Z, và Z > X Ví dụ vấn đề quyết định sau, phỏngtheo Fishburn (1991) Giáo sư P nói về việc thay đổi công việc Cô ấy biết rằng nếu hainơi đưa ra là khác xa nhau về mức lương (ví dụ, cách xa hơn 10.000$), thì lương sẽ làyếu tố quyết định trong sự lựa chọn của cô ấy Nếu không, uy tín của trường đại học sẽ có

ưu thế hơn Cuối cùng cô đã nhận được ba mức độ, được mô tả như sau:

2.3.5 Chiến lược EBA:

Chiến lược lựa chọn EBA bắt đầu với việc xác định thuộc tính quan trọng nhất(Tversky giả thiết rằng các thuộc tính được chọn có khả năng xảy ra, với khả năng màmột thuộc tính được chọn là một hàm của trọng số hoặc tầm quan trọng của nó) Sau đó,giá trị giới hạn cho thuộc tính đó được xác định, và tất cả các phương án với các giá trịthuộc tính dưới giới hạn sẽ được loại bỏ Có thể giải thích quá trình này như là sự từ chốihoặc loại bỏ các phương án mà không có một “khía cạnh”; “khía cạnh” được định nghĩa

là có một giá trị thuộc tính được chọn là lớn hơn hoặc bằng với mức độ giới hạn Quátrình EBA tiếp tục với các thuộc tính quan trọng thứ hai, rồi thứ ba, và cứ như vậy, chođến khi chỉ còn lại một phương án Lưu ý rằng khi một quá trình EBA vi phạm một trongnhững ý tưởng đó thì nên sử dụng tất cả các thông tin có liên quan trong việc đưa ra mộtquyết định, nó phản ánh tính hợp lý theo thứ tự sử dụng của các thuộc tính Điều này

“một phần” hợp lý trong quá trình EBA đặc biệt hầu hết chiến lược lựa chọn

Ví dụ:

Chỉ số antoàn

án đều lớn hơn hoặc bằng ngưỡng, nên thuộc tính quan trọng thứ hai được xét tiếp, đếnthuộc tính tứ 2 thấy phương án MERCEDES nhỏ hơn ngưỡng nên bị loại bỏ, và cứ nhưvậy đến khi xét hết 5 thuộc tính thấy còn hai phương án có tất cả giá trị thuộc tính lớnhơn hoặc bằng ngưỡng đó là: BMW và MITSUBISHI

Chỉ số antoàn

2.3.6 Chiến lược MCD:

Chiến lược MCD bao gồm việc xử lý các cặp phương án Các giá trị cho mỗi haiphương án được so sánh trên từng thuộc tính, và phương án với đa số các giá trị thuộctính lớn hơn (tốt hơn) được giữ lại Phương án được giữ lại sau đó được so sánh vớiphương án kế tiếp trong tập các phương án Quá trình so sánh cặp được lặp đi lặp lại chođến khi tất cả các phương án được đánh giá và cuối cùng phương án chiến thắng đượcxác định

Ví dụ:

Chỉ số antoàn

Chiến lược MCD là một kiểu đơn giản hóa của một mô hình tổng quát hơn về sự lựachọn được gọi là mô hình cộng hiệu số (ADDIF) (Tversky, 1969) Theo chiến lượcADDIF, các phương án được so sánh trực tiếp trên mỗi kích thước, và sự khác biệt giữacác giá trị thuộc tính của hai phương án làm cho kích thước được xác định Sau đó, mộthàm trọng số được áp dụng cho mỗi hiệu số và kết quả sẽ được tính tổng trên tất cả cáckích thước để thu được một đánh giá tương đối tổng thể của hai phương án Theo một sốđiều kiện, quy tắc ADDIF và quy tắc WADD sẽ đưa ra thứ tự lựa chọn giống hệt nhau,mặc dù hai quy tắc khác nhau ở một số khía cạnh của quá trình Chiến lược MCD đơngiản hoá mô hình ADDIF bằng cách bỏ qua trọng số thuộc tính và mã hóa các thuộc tínhkhác nhau theo kiểu cách nhị phân, vì vậy mà chỉ theo hướng hiệu số, nhưng không theotầm quan trọng của nó được xét

Công thức tính giá trị của Chiến lược ADDIF đánh giá theo cặp phương án A và B là:

ADDIF = ∑ (xiA – xiB)* wi

Trong đó:

ADDIF : là giá trị cộng hiểu số

xiA, xiB : tương ứng là giá trị thuộc tính thứ i của phương án A và B.

Ví dụ:

Chỉ số antoàn

Chiến lược FRQ cũng không quan tâm đến trọng số của các thuộc tính nên trong matrận quyết định ta không đưa ra trọng số của các thuộc tính.

Giả sử chọn giới hạn cho mỗi thuộc tính là 4 Tất cả các giá trị thuộc tính lớn hơnhoặc bằng 4 là thuộc tính tốt, và nhỏ hơn 4 là thuộc tính xấu Ta đếm các thuộc tính và cóbảng thuộc tính tốt – xấu như sau:

Đặc điểmtốt

Đặc điểmxấu

2.3.8 Các chiến lược liên kết:

Đôi khi, các cá nhân sử dụng liên kết các chiến lược Tiêu biểu, chiến lược quyết địnhliên kết có pha khởi tạo, nơi mà các phương án nghèo (phương án kém khả thi) bị loại bỏ,

và sau đó pha thứ hai sẽ kiểm tra các phương án còn lại theo nhiều thông tin chi tiết Mộttrong những Chiến lược liên kết đó là thường thấy trong quyết định hành vi có sự kếthợp: Chiến lược EBA và quy tắc WADD Chiến lược EBA được sử dụng để làm giảm sốcác phương án xuống còn một vài phương án ( thường là nhỏ hơn hoặc bằng 2 hoặc 3phương án ), và sau đó quy tắc WADD được sử dụng để lựa chọn qua các phương án cònlại đó

Ngoài ra, ta cũng có thể kết hợp một số chiến lược và quy tắc khác như: Chiến lượcMCD và quy tắc WADD Quy tắc WADD (hoặc EQW) là quy tắc cho độ chính xác caonhưng độ phức tạp của nó cũng rất cao nên chi phí bỏ ra để thực hiện quy tắc này là rấtnhiều, nên người ta nghĩ đên việc kết hợp quy tắc này với một heurisctic nào đó Việc kết

hợp giữa chiến lược nào đó với quy tắc WADD (hoặc EQW) là phụ thuộc vào chiến lược

đó có loại bỏ bớt được các phương án kém khả thi hơn hay không

2.4 Đặc tính chung của các chiến lược lựa chọn

Các chiến lược trên chỉ là một trong số những chiến lược được đề xuất để mô tả cáchành vi lựa chọn Những chiến lược đó xuất phát từ một số ngành học và đã được miêu tảbằng cách sử dụng các loại hình thức khác nhau Như đã thấy, để mà so sánh và làm nổibật những điểm khác nhau cho sự lựa chọn các chiến lược, thì người nghiên cứu cần mô

tả chúng sử dụng khá nhiều đặc điểm khái quát và toàn cục Một vài đặc điểm đó đượcxem xét tiếp theo đây

Khác biệt này giữa các quy tắc bù và không bù là liên quan đến việc một chiến lượcgiải quyết xung đột như thế nào Quy tắc bù đương đầu với xung đột, trong khi các quytắc không bù lé tránh xung đột Vì vậy, ra quyết định có thể tránh các chiến lược bùkhông chỉ vì chúng rất khó để thực hiện (chi phí nhận thức lớn) mà còn vì chúng yêu cầugiải quyết rõ ràng xung đột

2.4.2 Xử lý thống nhất và lựa chọn:

Một khía cạnh của chiến lược lựa chọn là mức độ mà số lượng xử lý phù hợp hoặcchọn lọc trên các phương án hoặc các thuộc tính Đó là, có phải cùng một lượng thông tinđược kiểm tra cho mỗi phương án hoặc thuộc tính, hoặc số lượng biến đổi không? Nóichung, nó đã được giả thiết rằng xử lý thống nhất hơn qua các phương án biểu thị chiếnlược quyết định bù hơn Sự thống nhất xử lý đôi khi đòi hỏi kiểm tra tất cả thông tin đốivới mọi phương án và thuộc tính Mô hình xử lý có thể thay đổi, mặt khác, chứng tỏ rằngchiến lược loại bỏ các phương án hoặc các thuộc tính chỉ sử dụng một phần thông tin cósẵn, mà không cần xem xét dù việc bổ sung thông tin có thể thay đổi quyết định

2.4.3 Số lượng cần xử lý:

Đặc tính xử lý chung thứ ba là tổng số lượng cần xử lý Sự khác biệt chính giữanhững quy tắc quyết định là hoặc chúng bỏ qua các thông tin liên quan tiềm ẩn để giảiquyết vấn đề quyết định, và sau đó giảm số lượng thông tin được xử lý (như Chiến lượcLEX, EBA…) hoặc cố gắng xử lý những thông tin liên quan (như quy tắc WADD…).Cho dù xử lý có phù hợp hay không, thì tổng số thông tin được kiểm tra có thể thay đổi,thay đổi khá nhanh tới mọi khía cạnh Đối với một số chiến lược, như EBA, LEX, vàSAT, tổng số thông tin được xử lý phụ thuộc vào các giá trị thực tế của các phương án vàcác giới hạn

2.4.4 Xử lý phương án cơ sở và thuộc tính cơ sở:

Khía cạnh thứ tư xử lý liên quan tới hoặc tìm kiếm và xử lý các phương án đi quahoặc trong các thuộc tính hoặc kích thước Cái được xử lý đầu tiên thường được gọi là xử

lý phương án cơ sở và cái sau là xử lý thuộc tính cơ sở Xử lý theo phương án cơ sở,nhiều thuộc tính của một phương án được xem xét trước khi thông tin về phương án thứhai được xử lý Ngược lại, xử lý theo thuộc tính cơ sở, giá trị của một vài phương án trênmột thuộc tính được xử lý trước khi thông tin về thuộc tính thứ hai được xử lý Russo vàDosher cho rằng việc xử lý thuộc tính cơ sở là dễ dàng nhận thức hơn

2.4.5 Thiết lập đánh giá:

Các chiến lược khác nhau về điều kiện đánh giá hay không đánh giá toàn bộ đối vớimỗi phương án được hình thành rõ ràng Ví dụ, theo quy tắc EQW hoặc WADD, mỗiphương án tạo ra căn cứ đại diện cho việc đánh giá tổng thể Mặt khác, các quy tắc như

LEX hoặc EBA loại bỏ một số phương án và những phương án khác mà không trực tiếphình thành đánh giá tổng thể.

2.4.6 Lý luận định lượng với định tính:

Các chiến lược khác nhau cũng khác nhau về điều kiện của mức độ về định lượng vàđịnh tính được sử dụng Một số chiến lược bao gồm lý luận định lượng các phép toán Ví

dụ, quy tắc EQW bao gồm việc tính tổng các giá trị, và yêu cầu Chiến lược đếm tần số.Quy tắc EQW gồm nhiều phép toán định lượng của phép nhân hai giá trị Ngược lại, lýluận trong các chiến lược khác được mô tả trước đây là định tính hơn Đó là, hầu hết cácphép toán cho một chiến lược như LEX, EBA bao gồm việc so sánh đơn giản các giá trị.Tversky tạo ra một sự khắc biệt tương tự giữa cách nghĩ định tính và định lượng.Hegarty, Just, và Morrison gần đây cũng đã khám phá sự khác biệt giữa chiến lược cóliên quan đến sự phân biệt giữa lý luận định tính và định lượng trong việc suy luận về hệthống máy

Các chiến lược hoặc quy tắc quyết định khác nhau đã được mô tả đại diện cho sự kếthợp khác nhau của các thuộc tính chung Bảng 2.1, mỗi chiến lược chính có năm thuộctính

Bảng 2.2 Các phép toán được sử dụng bởi chiến lược

Chú ý: Trong mỗi loại phép toán, số lượng phép cộng cho biết mức độ tương đối mà mỗi heuristic sử dụng cho loại phép toán

Các chiến lược khác nhau cũng có thể được phân loại theo điều kiện kết hợp khácnhau của các phép toán Ví dụ, rõ ràng quy tắc WADD bao gồm phép toán kết hợp giá trịcủa hai hoặc nhiều thuộc tính, ví dụ cộng hai giá trị với nhau Chiến lược LEX rõ ràngkhông bao gồm các phép toán kết hợp, nhưng liên quan đến rất nhiều phép so sánh giá trịcủa một phương án trên thuộc tính đối lập với giá trị của phương án khác trên cùng thuộctính đó Hơn nữa, một số quy tắc, chẳng hạn như EBA hoặc SAT, bao bao gồm các phéploại bỏ Bảng 2.2 đưa ra sự phân loại của từng chiến lược quyết định chính theo phéptoán mà chúng đã sử dụng như: phép so sánh, phép loại bỏ, và phép kết hợp

CHƯƠNG III

PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CÁC CHIẾN LƯỢC

3.1 Chi phí và độ chính xác trong việc ra quyết định

Bắt đầu với việc đương đầu trước việc quyết định một nhiệm vụ cụ thể, ví dụ, tạo ramột lựa chọn từ một tập hợp những phương án đã được xác định với đa thuộc tính Giảthiết rằng người ra quyết định có một tập hợp các chiến lược có sẵn để giải quyết các vấn

đề lựa chọn Đưa ra một tập hợp các chiến lược, câu hỏi đầu tiên của chúng ta là: cái gì làyếu tố chính cần quan tâm trong lựa chọn các chiến lược? Hai yếu tố chính nổi trội hơnnhư: độ chính xác của chiến lược trong việc cung cấp quyết định “ tốt”, và chi phí cần cótrong chiến lược để tạo một quyết định

Ngoài ra, lợi ích và chi phí khác cũng ảnh hưởng đến việc ra quyết định như chi phícảm tính trong việc tạo ra các giá trị khác nhau như trọng số hay giá trị thuộc tính

3.2 Chi phí nhận thức và các chiến lược lựa chọn

3.2.1 Phân tích tiếp cận để đo chi phí

Các vấn đề ra quyết định chịu tác động của việc xem xét chi phí nhận thức Điều này

là hiển nhiên, thí dụ, hai chiến lược khác nhau đòi hỏi các chi phí tính toán khác nhau vàmong muốn lợi ích là lớn nhất Trong mỗi trường hợp, đòi hỏi người ra quyết định xử lýcác thông tin bài toán có liên quan để căn chỉnh giữa các giá trị và độ tin cậy

Tuy nhiên việc so sánh giữa các chiến lược quyết định trong các giới hạn kinh nghiệm

là rất khó Độ đo mà chúng ta cần phải chấp nhận một tập các chiến lược khác nhau đểđánh giá trong các giới hạn và kinh nghiệm

3.2.2 Xử lý thông tin cơ bản trong các quyết đinh (EIPs)

Cuối thập kỷ 70 đầu thập kỷ 80, ba nhà nghiên cứu đã độc lập đề xuất các phươngpháp để có thể so sánh các chiến lược quyết định trong giới hạn về độ đo chi phí Shugan(1980) đã đề xuất các đơn vị đo chi phí suy nghĩ Và quy định số phép so sánh sử dụngcho một lựa chọn nhị phân là một hàm ba biến: độ lệch giữa tính thiết thực trung bình củahai phương án, mức độ chính xác, độ phức tạp cảm tính trong sự so sánh 2 phương án Ýtưởng cơ bản của mô hình chi phí nhận thức của Shugan là con người sẽ tiếp tục với các

mẫu nhị phân khác nhau tới khi có phương án đạt được giá trị tốt nhất α, đó là độ chínhxác mong muốn.

Bảng 3.1 Các thành phần EIPS được sử dụng trong các chiến lược ra quyết định

Tập các EIPs cho bài toán tạo quyết định sử dụng trong nghiên cứu được chỉ ra trongbản 3.1

EIPs cho các chiến lược quyết định được miêu tả bởi O Hunber (1980) và E.Johnson(1979) được thể hiện ở bảng 3.1 cũng gần giống với các định đề cho các tác vụ nhận thứckhác nhau Việc đặt ra EIPs có thể cho như là hoạt động chuyển giao từ những bước đầutiên tới mục tiêu cuối cùng của tri thức

Số lượng EIP thay đổi theo kích thước bài toán và với các giá trị đặc biệt đã sử dụng.Các chiến lược khác nhau sử dụng tập con khác nhau của EIP Quy tắc WADD sử dụngREADS, ADDITIONS, PRODUCTS, và COMPARISIONS; Quy tắc EQW sử dụngREADS, ADDITIONS, COMPARISIONS Chiến lược LEX sử dụng READS,COMPARISION, ELIMINATIONS Chiến lược EBA sử dụng READS,COMPARISION, ELIMINATIONS Chiến lược SAT sử dụng READS,COMPARISION, ELIMINATIONS Chiến lược MCD sử dụng READS, ADDITIONS,COMPARISION, ELIMINATIONS và DIFFIRENCES Những phép toán như MOVES,CHOOSE xuất hiện trong tất cả các quy tắc hoặc Chiến lược nên để thuận tiện chúng ta

3.3 Độ chính xác của quyết định

Nhiều nhà nghiên cứu đã đề nghị một tiêu chuẩn cụ thể hơn cho chất lượng quyết địnhtrong những môi trường quyêt định cụ thể Chẳng hạn, mô hình lợi ích kỳ vọng (EU)thường được đề nghị là quy trình quyết định chuẩn cho những quyết định mạo hiểm bới

vì nó thể được xuất phát từ nhiều quy tắc cơ bản Một trường hợp đặc biệt của mô hình

EU là cực đại hóa giá trị kỳ vọng (EV) đã được sử dụng như là một tiêu chuẩn để kiểmtra độ chính xác quyết định Chiến lược trong môi trường mạo hiểm

Trên thực tế, có 2 hướng để xem xét một quyết định có “tốt” hay không: Một hướngquan niệm rằng một quyết định tốt là quyết định được chọn từ một quá trình ra quyếtđịnh tốt, hướng còn lại thì cho rằng quyết định tốt là quyết định đem lại kết quả tốt nhất.Trong những môi trường quyết định mạo hiểm hoặc không rõ ràng, quy trình ra quyếtđịnh tốt và hiệu quả đầu ra có thể không đi cùng với nhau

Độ chính xác của một quyết định sẽ được đo theo giá trị tương đối dựa vào cận trêncủa độ chính xác (khi sử dụng một chiến lược cụ thể nào đó) và cận dưới (khi sử dụngmột chiến lược cụ thể nào đó), các giá trị này được đo theo mô hình EV

choice rule random choice

value expected

choice rule random choice

rule heuristic

EV EV

EV EV





3.4 Cân bằng độ chính xác quyết định với chi phí

3.4.1 Mô tả mức độ chi phí và độ chính xác của các chiến lược

Ý tưởng cân bằng độ chính xác của quyết định với chi phí trong khi đưa ra quyết định

là tập trung vào việc phân tích mối quan hệ chi phí - lợi ích trong việc lựa chọn chiếnlược Một cách khái niệm để giải quyết câu hỏi cân bằng độ chính xác với chi phí là cácchiến lược được coi như là các điểm trong không gian hai chiều, với một chiều đại diệncho độ chính xác tương đối của chiến lược và một chiều đại diện cho chi phí (số lượngEIPs) cần thiết để hoàn thành chiến lược đó Lưu ý rằng các giá trị cụ thể của độ chínhxác tương đối và chi phí tương ứng với mỗi chiến lược sẽ thay đổi tuỳ theo môi trườngcủa bài toán

của quy tắc chọn ngẫu nhiên (random choice rule) về bản chất là bằng không Nói chung,

độ chính xác được định nghĩa như là một phép đo tương đối

Trục chi phí (effort) trong hình 3.3a được đo bằng cách sử dụng thang đo tuyệt đối, sốlượng EIPs cần thiết để thực hiện chiến lược lựa chọn cho bài toán quyết định đó

3.4.2 Chọn chiến lược căn cứ theo sự cân bằng chi phí – độ chính xác

Trong 3.3b, ta vẽ hai đường thẳng, một đường thể hiện mục tiêu coi trọng độ chínhxác hơn là tiết kiệm chi phí, đường thứ hai thể hiện mục tiêu coi trọng việc tiết kiệm chiphí hơn là độ chính xác Chiến lược tối ưu cho mỗi trường hợp là chiến lược nào nằmtrên mỗi đường và càng xa gốc Trong trường hợp đầu tiên (độ chính xác > tiết kiệm chiphí) thì chiến lược tốt nhất là EQW; trong trường hợp thứ hai (độ chính xác < tiết kiệmchi phí) thì chiến lược thích hợp sẽ là EBA

Hình 3.3b Lựa chọn chiến lược với mục đích tiết kiệm chi phí và độ chính xác.

3.4.3 Lựa chọn chiến lược với điều kiện giới hạn về chi phí thực hiện và độ chính xác

Trong hình 3.3c, ta thêm đường thẳng đại diện cho chi phí và độ chính xác vào đồ thị

độ chính xác – chi phí của các chiến lược quyết định Giới hạn về chi phí (chi phí thựchiện cho một chiến lược không được > ½ chi phí sử dụng Chiến lược WADD) dẫn tớikhông có chiến lược nào bên trái của đường thẳng được sử dụng bởi người ra quyết định

Hình 3.3c Lựa chọn chiến lược với mục đích giới hạn chi phí và độ chính xác.

Các vấn đề quyết định thường được nghiên cứu một vài phương án và thuộc tính Giớihạn về chi phí có thể là kết quả của hình thức hạn chế về thời gian thực hiện Đối vớinhững bài toán quyết định lớn hơn có thể đơn giản bằng cách giới hạn độ phức tạp của

Hình 3.3c cũng bao gồm đường thẳng giới hạn về độ chính xác Giới hạn cụ thể nàythể hiện ý tưởng rằng: có thể bỏ qua các chiến lược không đem lại độ chính xác ít nhấtbằng ½ độ chính xác của quy luật chuẩn (WADD) Việc lựa chọn các chiến lược trongtrường hợp này chỉ còn các chiến lược: LEX, EQW, MCD, và WADD Trong trường hợpnày, nếu coi trọng độ chính xác hơn tiết kiệm chi phí thực hiện thì EQW sẽ được chọn.Nếu coi trọng việc tiết kiệm chi phí thực hiện hơn là độ chính xác thì LEX sẽ được chọn.Lưu ý rằng tuỳ theo điều kiện giới hạn mà các chiến lược khác nhau có thể được chọn

3.4.4 Ảnh hưởng của những môi trường khác nhau tới lựa chọn chiến lược

Trong hình 3.3d, chúng ta vẽ hai đồ thị là tập hợp của độ chính xác và giá trị chi phíthực hiện cho các chiến lược quyết định trong hai môi trường quyêt định khác nhau Sốlượng các thuộc tính quan trọng của bài toán quyết định trong các môi trường là khácnhau Trong môi trường quyết định A, bài toán quyết định có nhiều thuộc tính và cácthuộc tính có mức độ quan trọng xấp xỉ bằng nhau Trong khi đó, môi trường quyết định

B có ít thuộc tính có mức độ quan trọng và số còn lại là các thuộc tính kém quan trọnghơn

Hình 3.3d Chi phí và độ chính xác cho các chiến lược với các môi trường khác nhau.

Độ chính xác và chi phí thực hiện của chiến lược thường thay đổi theo môi trườngquyết định Đối với môi trường B, Chiến lược LEX là một Chiến lược quyết định rất tốt.Trong môi trường quyết định A, chiến lược EQW lại là chiến lược tốt nhất Điều này chothấy người ra quyết định muốn đạt được mức độ hợp lý giữa độ chính xác cao và chi phíthấp phải sử dụng điều kiện ban đầu của các chiến lược, với việc lựa chọn môi trườngquyết định tuỳ theo các thuộc tính

Tóm lại, điểm quan trọng nhất là việc xem xét mức độ chính xác và chi phí thực hiệncủa các chiến lược trong các môi trường quyết định khác nhau để sử dụng đúng các chiếnlược cho độ chính xác và chi phí thực hiện hợp lý.

3.5 Mô phỏng Monte Carlo về chí phí và độ chính xác

3.5.1 Môi trường quyết định

Nhiệm vụ quyết định sử dụng trong mô phỏng nghiên cứu được mô tả ở đây là mộtdạng đặc biệt của vấn đề lựa chọn có rủi ro, mỗi phương án thay thế có thể có giá trịthuộc tính khác nhau, nhưng trọng số của mỗi thuộc tính là giống nhau cho tất cả cácphương án

3.5.2 Các chiến lược quyết định

Theo cách giải quyết vấn đề lựa chọn của dạng được mô tả, người ra quyết định phảitìm kiếm giữa trọng số cho mỗi thuộc tính và các giá trị liên quan với các thuộc tính chotừng phương án Trong mô phỏng, chúng ta xét sáu chiến lược cho việc tìm kiếm và đánhgiá (EQW, EBA, SAT, LEX, LEXSEMI, và MCD) cũng như chiến lược chuẩn WADD(tối đa hoá EV) và quy tắc lựa chọn ngẫu nhiên (RC) đơn giản

Cuối cùng, chúng ta xét việc kết hợp hai chiến lược Đầu tiên là Chiến lược EBA kếthợp với quy tắc WADD (EBA + WADD) Chiến lược này sử dụng quá trình EBA chođến khi số lượng phương án thoả mãn còn lại là ba hoặc ít hơn, và sau đó sử dụng quy tắcWADD để lựa chọn trong số các phương án còn lại Một chiến lược kết hợp khác, đó làChiến lược EBA kết hợp với Chiến lược MCD (EBA + MCD) Chiến lược này sử dụngquá trình EBA để giảm kích thước vấn đề còn lại ba phương án hoặc ít hơn và sau đó sửdụng Chiến lược MCD chọn một phương án từ tập các phương án đã được tối giản

3.5.3 Biến nhiệm vụ và bối cảnh

Để tạo ra những dự đoán về cách sử dụng chiến lược, người ra quyết định phải vậndụng các đặc điểm của môi trường quyết định Chúng ta vận dụng cả biến nhiệm vụ và

của Chiến lược có thể thay đổi dưới điều kiện tăng thời gian thực hiện cho một Chiếnlược nhưng sẽ tăng chậm hơn so với những quy tắc xử lý hoàn chỉnh như EV Hơn nữa,mọi người có thể sử dụng Chiến lược dưới điều kiện hạn chế về thời gian vì họ không có

sự lựa chọn khác Nhiều chiến lược quyết định chuẩn như EU có thể vượt quá khả năng

xử lý thông tin của người quyết định, lúc này phải đưa ra thời gian giới hạn hợp lý

Hạn chế về thời gian thay đổi theo bốn mức độ:

(1) Không có áp lực thời gian

(2) Tối đa là 50 EIPs (hạn chế lớn về thời gian - STP)

(3) 100 EIPs (hạn chế trung bình - MTP)

(4) 150 EIPs (hạn chế thấp - LTP)

Một vấn đề quan trọng là làm thế nào các chiến lược có thể chọn trong số các phương

án nếu chúng hết thời gian xử lý Một số chiến lược xác định một phương án tốt nhất tạithời điểm hiện tại (Ví dụ, các chiến lược như: WADD, EQW, và MCD) và chọn phương

án khi hết thời gian xử lý Các chiến lược như EBA, LEX, và SAT chọn một phương ánngẫu nhiên từ những phương án chưa được loại bỏ Bời vì, các chiến lược như EBA vàLEX có thể xử lý tất cả các phương án trên ít nhất một thuộc tính, ngay cả đối với vấn đề

có kích thước lớn nhất dưới điều kiện hạn chế thời gian khắt khe nhất, sự lựa chọn đến từtập đã được xử lý nhưng chưa bị loại bỏ Đối với chiến lược SAT trong trường hợp này,nếu phương án đầu tiên không được chấp nhận, thì việc lựa chọn ngẫu nhiên trong số cácphương án còn lại là lựa chọn hợp lý nhất Đối với hai chiến lược kết hợp, sự lựa chọnhoặc là chọn ngẫu nhiên trong tập các phương án chưa bị loại bỏ nếu chiến lược kết hợpđang trong pha EBA hoặc xác định phương án tốt nhất hiện tại nếu trong pha WADDhoặc pha MCD

Cuối cùng, hai biến bối cảnh được xét đến là có hay không có phương án trội và độphân tán của các trọng số (xác suất) trong từng phương án

3.5.4 Kết quả mô phỏng

3.5.4.1 Chiến lược thực hiện trong các bối cảnh khác nhau.

Bảng 4.2 trình bày độ chính xác tương đối và chi phí cho 10 chiến lược quyết địnhtrong 4 môi trường quyết định được xác định thông qua bối cảnh có yếu tố trọng số phântán trọng số (thấp hoặc cao) và phương án trội (có hay không có) Các kết quả được lấytrung bình qua các phương án và số lượng thuộc tính

Các kết quả mô phỏng thể hiện trongBảng 4.2 chỉ ra rằng trong một số môi trường sửdụng chiến lược không chuẩn không chỉ làm giảm chi phí cần thiết để đạt được một quyếtđịnh nhưng cũng có thể cung cấp mức độ chính xác tương đương với độ chính xác thuđược bởi chiến lược chuẩn Trong trường hợp này là chiến lược LEX khá tốt, trong đó độchính xác tương đối đạt 90% với chi phí chỉ bằng 40% chí phí của chiến lược WADDtrong môi trường phân tán cao Ngoài ra, chiến lược EQW cung cấp độ chính xác tươngđối là 89% với chi phí ít hơn 50% trong trường hợp độ phân tán trọng số thấp và có mặtphương án trội

Hầu hết hiệu quả của các chiến lược thay đổi qua các môi trường nhiệm vụ Trongmôi trường độ phân tán thấp (phân tán trọng số), có phương án trội, đơn giả hoá việc xử

lý bằng cách bỏ qua trọng số thông tin tạo ra độ chính xác khá cao Ngược lại, khi độphân tán trọng số (xác suất) cao hơn, chiến lược LEX bỏ qua tất cả các thông tin giới hạn(ngưỡng) ngoại trừ việc liên kết với thuộc tính đơn có khả năng nhất, là chiến lược chínhxác nhất và cơ bản tốt hơn so với chiến lược EQW Rõ ràng một số chiến lược (ví dụ,MCD và SAT) thực hiện hợp lý trong môi trường có phương án trội, nhưng độ chính xáccủa các chiến lược đó lại giảm đáng kể khi phương án trội bị loại bỏ

Trong môi trường độ phân tán thấp và không trội (không có phương án trội) thì chiếnlược đơn giản LEX có độ chính xác là 0,67 Độ chính xác đó là 0,22 ít hơn so với độchính xác cho chiến lược"tốt nhất" trong ba môi trường khác Điều này cho thấy người raquyết định trong môi trường như vậy sẽ không thể giảm nhiều chi phí mà không bị tổn

Tóm lại, các chiến lược có thể có độ chính xác cao trong một số môi trường, nhưngcũng không tồn tại Chiến lược cho kết quả tốt trên tất cả các bối cảnh Điều này cho thấyrằng nếu người ra quyết định muốn đạt sự hợp lý cả về độ chính xác cao và chi phí thấp,người đó sẽ phải sử dụng tất cả thông tin ban đầu của các chiến lược, với lựa chọn phụthuộc vào tình huống yêu cầu.

Bảng 4.2 Kết quả mô phỏng độ chính xác và chi phí của các chiến lược trong điều kiện

không hạn chế thời gian qua 4 môi trường nhiệm vụ.

Nguồn:”Adaptive strategy selection in decision maker” John W.Payne, James R Bettman,

và Eric J John

Khả năng cân bằng giữa độ chính xác và chi phí cho các chiến lược khác nhau được lànổi bật trong hình 4.1 Hình đó cho thấy kết quả mô phỏng thực tế từ hai bối cảnh – độphân tán trọng số thấp, có phương án trội, với độ phân tán trọng số cao, có phương án trội

– trên trung bình số phương án và thuộc tính Phép đo chi phí cho mỗi chiến lược đã trởthành phép đo tương đối dựa trên tỷ lệ số lượng EIPs yêu cầu của một Chiến lược với sốEIPs yêu cầu của chiến lược sử dụng nhiều chi phí nhất (đó là chiến lược WADD) Hình4.1 minh họa mức độ nhạy cảm của độ chính xác và chi phí đặc trưng cho các chiến lượckhác nhau.

Hình 4.1 Cân bằng độ chính xác đối với các chiến lược khác trong điều kiện có phương án trội

và ■ Môi trường độ phân tán cao, □ Môi trường độ phân tán thấp.

Nguồn:”Adaptive strategy selection in decision maker” John W.Payne, James R Bettman,

số phân tán thấp Vì vậy, mô phỏng dự đoán rằng khi có phương án trội, người ra quyếtđịnh sẽ xem chi tiết việc xử lý phù hợp với chiến lược LEX trong các môi trường có độ

Hình 4.2 cho thấy sự thay đổi độ chính xác của một số chiến lược trong điều kiện sốlượng các phương án (bảng a) hoặc các thuộc tính (bảng b) tăng lên, được tính trung bìnhqua bốn môi trường phân tán – trội Lưu ý rằng độ chính xác tương đối ít thay đổi khi sốlượng các phương án thay đổi đối với các chiến lược khác nhau Độ chính xác tương đốinhạy cảm hơn với thay đổi số lượng thuộc tính Tăng số lượng thuộc tính dẫn đến giảm

độ chính xác của các chiến lược EQW, LEX, SAT; Tuy nhiên, độ chính xác lại tăng vớichiến lược EBA Độ chính xác của EBA tăng do phương án cuối cùng được lựa chọn có

xu hướng vượt qua giới hạn trên nhiều thuộc tính

Hình 4.2 Ảnh hưởng của số lượng phương án và thuộc tính lên độ chính xác của chiến lược

lựa chọn.

Nguồn: “Understanding contingent choice” John W.Payne, James R.Bettman, và Eric J John

Các kết quả trung bình qua bốn môi trường phân tán – trội cho thấy sự khác biệt thú

vị giữa những ảnh hưởng của số lượng các phương án và thuộc tính lên độ chính xác.Hơn nữa, để hiểu rõ có thể xem xét những ảnh hưởng của số lượng phương án và thuộctính trong môi trường quyết định cụ thể Ví dụ, độ chính xác trung bình của chiến lượcEQW chỉ giảm từ 0,93 xuống còn 0,87 nhưng số lượng thuộc tính tăng từ 2 đến 8 lầntrong môi trường phân tán thấp – có phương án trội Tuy nhiên, độ chính xác trung bình

của chiến lược LEX giảm đáng kể từ 0,86 xuống còn 0,55 trong cùng môi trường và điềukiện số lượng thuộc tính tăng.Việc độ chính xác của chiến lược LEX giảm phản ánh mộtthực tế là chỉ sử dụng thông tin liên quan đến thuộc tính thì độ chính xác sẽ thấp hơn.Ngược lại, tác động của việc tăng số lượng các thuộc tính đối với chiến lược EQW vàLEX đảo ngược lại trong môi trường độ phân tán cao – có phương án trội Độ chính xáctrung bình đối với chiến lược EQW giảm từ 0,71 (đối với vấn đề có hai thuộc tính) xuống0,49 (đối với vấn đề có tám thuộc tính) Chiến lược LEX chỉ giảm từ 0,93 (đối với vấn đề

có hai thuộc tính) xuống 0,87 (đối với vấn đề có tám thuộc tính)

Số lượng các phương án cũng có ảnh hưởng về chi phí, như trong hình 4.3a Điềuquan trọng nhất, chi phí cần thiết để sử dụng một chiến lược tăng chậm hơn so với chi phícần thiết để sử dụng quy luật chuẩn như WADD với điều kiện số lượng các phương ántăng

Những ảnh hưởng của số lượng thuộc tính về chi phí trong mô phỏng hiển thị tronghình 4.3b Trong hình 4.3b, ta thấy chi phí cần thiết cho chiến lược WADD tăng nhanhhơn so với chi phí cần thiết đối với các chiến lược khác nhau trong điều kiện số lượngthuộc tính tăng

Cuối cùng, lưu ý rằng đối với tập các biến được nghiên cứu trong mô phỏng, biếnnhiệm vụ và bối cảnh thường như có những ảnh hưởng tương đối khác nhau đối với độchính xác và chi phí của chiến lược Nhìn chung, mức độ chi phí của rất nhiều chiến lược

về cơ bản là giống nhau qua những thay đổi trong độ phân tán trọng số (xác suất) vàtrong điều kiện có phương án trội Ngược lại, biến bối cảnh thay đổi có ảnh hưởng đáng

kể đến độ chính xác tương đối của chiến lược Mặt khác, nói chung chi phí của các chiếnlược bị ảnh hưởng bởi các biến yêu cầu, trong khi độ chính xác thì ít chịu ảnh hưởng

Hình 4.3 Ảnh hưởng của số lượng phương án và thuộc tính lên số lượng trung bình phép

toán của chiến lược.

Nguồn: “Understanding contingent choice” John W.Payne, James R.Bettman, và Eric J John.

Nhìn chung, mô phỏng cho thấy biến nhiệm vụ có xu hướng ảnh hưởng nhiều hơn đốivới chi phí trong khi biến bối cảnh có xu hướng ảnh hưởng nhiều hơn đối với độ chínhxác

3.5.4.3 Loại bỏ giả thiết về chi phí bằng nhau đối với tất cả EIPs.

Các kết quả mô phỏng cho đến nay dựa trên giả thiết tất cả các EIPs mất cùng khốilượng thời gian thực hiện Tuy nhiên, một số EIPs có thể phức tạp hơn (ví dụ,PRODUCT).Để kiểm tra những ảnh hưởng có thể của các trọng số chi phí khác nhau đốivới các EIPs khác nhau, Các mô phỏng thực hiện với ước lượng thời gian như sau choEIPs (lấy từ Bettman, 1990):