확률적 의사결정을 활용한 생산 결정

확률적 의사결정 이론의 분야 및 활용

 

확률적 의사 결정(probabilistic decision making)은 결정을 내릴 때 확률을 고려하는 접근 방식을 말합니다. 확률적 의사 결정은 다양한 요소에 확률을 할당하고 결과에 수치적인 결과를 부여하여 결정을 내리는 이론과 방법론을 다룹니다.

 

확률적 의사결정의 구성요소는 다음 세가지 입니다.

1. 기대치: 가능한 각각의 상황이 발생할 확률을 추정한 후 각각의 성과액에 해당 확률을 곱하여 계산

2. 기대기회손실(EOL): 각 의사결정에 대한 기회손실의 기대치

3. 완전정보의 기대치(EVPI): 보다 나은 의사결정을 내리기 위해서 미래 상황에 대한 정보의 대가로 지불할 용의가 있는 최대 금액

 

확률적 의사 결정은 주로 결정 이론(decision theory)의 한 분야로 다루어집니다. 결정 이론은 주어진 상황에서 최적의 결정을 식별하는 것을 목표로 합니다. 결정 이론은 세 가지 분야로 나뉩니다.

 

 

확률적 의사결정 이론의 분야

1. Normative decision theory(규범적 결정 이론): 규범적 결정 이론은 최적의 결정을 식별하는 데 관여합니다. 이 경우 최적성은 종종 완벽한 정확도로 계산할 수 있는 이상적인 의사 결정자를 고려하여 결정됩니다. 이 이론은 종종 완전히 합리적인 의사 결정자를 전제로 합니다.

 

2. Prescriptive decision theory(지시적 결정 이론): 지시적 결정 이론은 개념적 모델을 사용하여 관찰된 행동을 설명하는 데 관여합니다. 이 이론은 의사 결정을 하는 사람들이 어떤 일관된 규칙에 따라 행동한다는 가정하에 관찰된 행동을 기술합니다.

 

3. Descriptive decision theory(기술적 결정 이론): 기술적 결정 이론은 실제로 사람들이 어떻게 의사 결정을 하는지 분석합니다. 이 이론은 종종 일관된 규칙에 따라 의사 결정을 하는 사람들의 행동을 설명합니다.

 

확률적 의사 결정 이론의 활용

확률적 의사 결정은 다양한 분야에서 연구되고 적용됩니다. 예를 들어, 경영 과학, 의학 연구, 수학, 데이터 과학, 심리학, 생물학, 사회과학, 철학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 결정 이론과 확률론을 사용하여 실제 의사 결정을 분석하고 개선하기 위해 연구합니다.

 

확률적 의사 결정은 불확실성과 복잡성을 다루는 데 도움이 되는 접근 방식입니다. 이론과 기법을 사용하여 가능한 결과와 최적의 결정을 식별할 수 있습니다. 예측적인 모델과 통계적인 접근법을 사용하여 불확실한 상황에서 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

 

확률적 의사 결정은 데이터 과학과 인공 지능 분야에서도 중요한 개념입니다. 그래픽 모델, 베이지안 네트워크, 확률적 추론 알고리즘 등을 사용하여 확률적 의사 결정을 수행하는 방법과 기법을 개발합니다.

 

확률적 의사 결정은 불확실성을 다루는 현대적인 접근 방식으로, 우리가 어려운 결정을 내릴 때 최선의 선택을 할 수 있도록 도와줍니다.