Teoria deciziei bazată pe decalaj informațional sau teoria decalajului informațional (în engleză info-gap decision theory sau information gap theory) urmărește optimizarea robusteții la eșec în condiții de incertitudine severă,Yakov Ben-Haim, Information-Gap Theory: Decisions Under Severe Uncertainty, Academic Press, London, 2001.Yakov Ben-Haim, Info-Gap Theory: Decisions Under Severe Uncertainty, 2nd edition, Academic Press, London, 2006. aplicând în special o de tipul rază de stabilitate perturbațiilor în valoarea unei estimări date a parametrului de interes. Aceasta are legături cu ; unii autori le diferențiază, în timp ce alții le consideră instanțe ale aceluiași principiu.

Conceptul a fost dezvoltat de Yakov Ben-Haim ca o teorie pentru luarea deciziilor în condiții de incertitudine severă. Metoda a fost însă criticată ca fiind neadecvată acestui scop, fiind propuse alternative precum optimizarea robustă.

Aplicații Teoria decalajului informațional este utilizată în inginerie, conservarea biologiei, biologia teoretică, securitatea națională, economie, managementul proiectelor și statistică.

Inginerie O aplicație tipică în inginerie este analiza vibrațiilor unei grinzi fisurate, unde poziția, dimensiunea și orientarea fisurii sunt necunoscute.Kaihong Wang, 2005, Vibration Analysis of Cracked Composite Bending-torsion Beams for Damage Diagnosis, PhD thesis, Virginia Politechnic Institute, Blacksburg, Virginia. Analiza decalajului informațional permite modelarea acestor incertitudini și determinarea gradului de robustețe a proprietăților dinamice ale structurii. Un alt exemplu este proiectarea structurilor supuse unor sarcini incerte, cum ar fi vântul sau cutremurele, unde metoda ajută la consolidarea imunitații structurale împotriva abaterilor de la sarcinile estimate. De asemenea, metoda se aplică în proiectarea rețelelor neuronale pentru detectarea defecțiunilor mecanice în timp real, asigurând robustețea la discrepanțele dintre datele de antrenare și evenimentele reale.

Biologie În biologia conservării, incertitudinile legate de modelele ecologice pot fi evaluate prin curbe de robustețe ale decalajului informațional pentru a alege între diferite opțiuni de gestionare a populațiilor de dăunători.Burgman, Mark, 2005, Risks and Decisions for Conservation and Environmental Management, Cambridge University Press, Cambridge, pp.399.

Managementul proiectelor Managementul proiectelor implică adesea informații limitate privind durata și costul sarcinilor, situație în care analiza robusteții ajută la planificare și integrare. În economie și finanțe, analiza decalajului informațional sprijină optimizarea portofoliilor și raționalizarea creditelor.

Critici O critică generală adusă regulilor de decizie neprobabilistice este aceea că regulile optimale pot fi izolate prin metode probabilistice utilizând o funcție de utilitate și o adecvate (conform teoremei claselor complete). Astfel, metodele neprobabilistice sunt uneori considerate redundante.

O altă critică vizează vulnerabilitatea la evenimente imprevizibile majore, neincluse în model, fenomen descris în .

Moshe Sniedovich a contestat validitatea teoriei prin două puncte principale: 1. Modelul de incertitudine este local și evaluat în jurul unei estimări inițiale care poate fi eronată, făcând analiza vulnerabilă. 2. Analiza de robustețe reprezintă în fapt o aplicare a principiului maximin, neaducând un cadru teoretic fundamental nou.

Maximin Din punct de vedere formal, modelul urmărește optimizarea deciziilor prin maximizarea celei mai defavorabile stări acceptabile (maximin). Ben-Haim susține că modelul său diferă de analiza clasică de caz nefavorabil (worst-case) deoarece este un model de satisfacere a cerințelor (satisficing), nu de optimizare globală a rezultatelor pe întreg spațiul de incertitudine.

Rază de stabilitate Sniedovich a arătat că modelul de robustețe din teoria decalajului informațional este o formulare a razei de stabilitate locale:

unde reprezintă o sferă de rază centrată în estimarea nominală , iar este mulțimea parametrilor care îndeplinesc condițiile de stabilitate. Deoarece modelele de rază de stabilitate sunt concepute pentru perturbații mici în jurul unei valori nominale, critica principală este că metoda nu este adecvată pentru incertitudini severe cu estimări inițiale imprecise.

Discuție

Raționalitate limitată și satisfacere Conceptul de , introdus de Herbert Simon, arată că limitele de cunoaștere și calcul împiedică identificarea alegerilor optime absolute, favorizând obținerea unor rezultate adecvate (satisficing). În acest context, analiza decalajului informațional oferă un cadru formal pentru evaluarea deciziilor atunci când datele sunt incomplete, fiind aplicată în managementul mediuluiBurgman, Mark, 2005, Risks and Decisions for Conservation and Environmental Management, Cambridge University Press, Cambridge. și în ingineria aerospațială.

Alternative Pe lângă metodele de optimizare minimax și teoria lui Wald, alte abordări tradiționale pentru tratarea incertitudinii includ analiza de senzitivitate.

Analiză de senzitivitate

evaluează modul în care modificarea ipotezelor de intrare afectează concluziile finale. Din această perspectivă, teoria decalajului informațional poate fi interpretată ca o tehnică specifică de analiză a senzitivității aplicată în jurul unei valori estimate.

Optimizare robustă

Literatura privind optimizarea robustăP. Kouvelis and G. Yu, 1997, Robust Discrete Optimization and Its Applications, Kluwer.B. Rustem and M. Howe, 2002, Algorithms for Worst-case Design and Applications to Risk Management, Princeton University Press.R.J. Lempert, S.W. Popper, and S.C. Bankes, 2003, Shaping the Next One Hundred Years: New Methods for Quantitative, Long-Term Policy Analysis, The Rand Corporation.A. Ben-Tal, L. El Ghaoui, and A. Nemirovski, 2006, Mathematical Programming, Special issue on Robust Optimization, Volume 107(1-2). oferă metode și tehnici care abordează analiza robusteții dintr-o perspectivă globală. Aceste metode tratează direct luarea deciziilor în condiții de incertitudine severă, modelul maximin al lui Abraham Wald fiind principalul instrument utilizat.

Diferența principală între modelul maximin utilizat de teoria decalajului informațional și modelele maximin din optimizarea robustă constă în modul de încorporare a regiunii totale de incertitudine. Teoria decalajului informațional adoptă o abordare locală, concentrată în vecinătatea imediată a estimării nominale. Spre deosebire de aceasta, metodele de optimizare robustă includ în analiză întreaga regiune de incertitudine sau o reprezentare adecvată a acesteia, unele metode neutilizând o estimare inițială.

Analiză comparativă Teoria clasică a decizieiResnik, M.D., Choices: an Introduction to Decision Theory, University of Minnesota Press, Minneapolis, MN, 1987.French, S.D., Decision Theory, Ellis Horwood, 1988. oferă două abordări principale pentru deciziile sub incertitudine severă: criteriul maximin și al lui Laplace (care presupune că toate rezultatele sunt la fel de probabile).

De asemenea, din perspectivă bayesiană, se susține că regulile de decizie optimale (formal, ) pot fi derivate întotdeauna prin metode probabilistice (conform teoremelor clasei complete), considerând că metodele neprobabilistice nu aduc reguli decizionale superioare.

Maximin Așa cum reiese din literatura privind optimizarea robustă, criteriul maximin oferă un cadru larg de metode pentru decizii în condiții de incertitudine severă. Modelul de robustețe din teoria decalajului informațional poate fi interpretat ca un caz particular al modelului general maximin.

Analiza bayesiană poate fi privit ca un caz particular de . Aceasta constă în atribuirea de probabilități diferitelor realizări posibile ale parametrilor incerți, reprezentând gradul de încredere al decidentului într-o anumită realizare.

Dificultatea principală a acestei analize constă în alegerea probabilităților de realizare în lipsa unor date istorice relevante sau în cazul unor modificări drastice ale condițiilor de mediu. Totuși, analiza bayesiană oferă un cadru global și permite ajustarea probabilităților pe măsură ce sunt obținute observații noi prin procesul de învățare din experiență.

Note

Vezi și

Teoria deciziei

Legături externe Info-Gap Theory and Its Applications, informații suplimentare despre teoria decalajului informațional What is Info-Gap Theory? introducere informală Making Responsible Decisions (When it Seems that You Can't): Engineering Design and Strategic Planning Under Severe Uncertainty How Did Info-Gap Theory Start? How Does it Grow? Frequently Asked Questions about info-gap theory Info-Gap Campaign , analiză suplimentară și critică a decalajului informațional Frequently Asked Questions about Info-Gap Decision Theory (PDF)

Categorie:Statistică