Beslutningsmodeller

Beslutningsmodeller er formelle representasjoner av beslutningssituasjoner som brukes til å analysere alternativer og konsekvenser for å støtte valg. De gjør antakelser om tilstanden i verden og atferd for å muliggjøre systematisk evaluering av ulike handlingsalternativer og deres forventede utfall.

En beslutningsmodell tar ofte sikte på å oppnå et mål under gitte ressurser og usikkerhet. Den beskriver aktører, tilgjengelige alternativer, kostnader og gevinster, tidsfrister og regler eller begrensninger som påvirker valg og utfall. Resultatene kan kvantifiseres i form av nytte, sannsynlighet, kostnad eller andre kriterier, og brukes til å rangere eller velge mellom alternativer.

Det finnes ulike typer og tilnærminger. Deskriptive modeller beskriver beslutningsatferd og mønstre i data, mens preskriptive modeller fokuserer på hva som bør gjøres for å oppnå ønsket mål. Innen preskriptive modeller skiller man mellom deterministiske og stokastiske tilnærminger, og mellom kvantitative og kvalitative metoder. Vanlige former inkluderer beslutningstrær, optimeringsmodeller (linær og heltallsprogrammering), sannsynlighetsbaserte tilnærminger (Bayesiansk beslutningsteori), simulering (for eksempel Monte Carlo), multi-kriterie beslutningsanalyse (MCDA) og Markov beslutningsprosesser.

Bruksområder inkluderer næringslivets strategi, operasjonsstyring og risikostyring, offentlig sektor og politikk, helsevesen og medisinsk beslutningstaking, ingeniørfag, energi og miljø- og byplanlegging.

Metodikk innebærer problemdefinisjon, modellbygging, datainnhenting og parameterestimering, validering, samt scenario- og sensibilitetsanalyser for å forstå robuste beslutninger og svakheter i modellen. Begrensninger består av forenklinger, usikkerhet og modellrisiko som bør adresseres i evalueringen.