IL METODO DEGLI OBIETTIVI MULTIPL

Prima di procedere con la fase di valutazione e scelta fra i differenti progetti alternativi di innovazione tecnologica, è necessario utilizzare il metodo degli obiettivi multipli che consente:

• da un lato, di chiarire il valore delle preferenze attribuite dai decisori alle singole opinioni e, quindi, di identificare e selezionare le alternative non dominate (nel senso di Pareto- ottimale), escludendo, quindi, quelle di valore chiaramente inferiore,

• dall’altro di strutturare formalmente il sistema delle preferenze dei decisori e degli stakeholder, attribuendo un valore soggettivo rispetto alle diverse opzioni di scelta connesse al grado di perseguimento di obiettivi dati.

In effetti, questo metodo è utile per operare in un contesto complesso in cui molti decisori con interessi contrastanti fra loro, applicando molti e differenti criteri (conflittuali e non commisurabili), devono effettuare la valutazione fra molte alternative di sviluppo tecnologico in termini di benefici per i vari stakeholder.

possibile prevedere con certezza la scelta che essi effettueranno ma soltanto calcolare le probabilità che essi facciano una determinata scelta che massimizza l’utilità complessiva degli stessi decisori.

Più in particolare, i modelli di utilità casuale si basano sulle seguenti ipotesi:

• Il generico utente i considera nell’effettuare la scelta tutte le alternative disponibili che costituiscono il suo insieme di scelta

I

_i. L’insieme di scelta può variare per utenti diversi. • L’utente i associa a ciascuna alternativa

j

del suo insieme di scelta una utilità o

“attrattività percepita”

U

_ji e sceglie l’alternativa che massimizza l’utilità. L’utilità di ciascuna alternativa dipende dai valori che alcune variabili, o attributi, assumono per tale alternativa:

U

_ji

=U

_ji

(X

_ji

)

dove

X

_ji è il vettore degli attributi dell’alternativa

j

per l’i-esimo utente.

• L’utilità associata dal generico utente i all’alternativa

j

è una variabile aleatoria in quanto essa non è nota con certezza all’osservatore esterno (analista modellizzatore) sia per i limiti dell’analista stesso che per le caratteristiche proprie del meccanismo di scelta dell’utente. Il risultato degli esperimenti è una variabile aleatoria. Infine, a parità di tutte le condizioni, lo stesso può percepire in modo diverso l’utilità delle alternative in momenti diversi (errore nelle valutazioni degli attributi).

In definitiva, si assume che l’utente non scelga un’alternativa “per sé”, ma piuttosto scelga l’insieme delle caratteristiche (o attributi) propri di quella alternativa confrontandole con quelle delle altre alternative disponibili. Sulla base delle ipotesi fatte non è possibile prevedere con certezza quale alternativa sceglierà il generico utente i; è invece possibile calcolare la probabilità che egli scelga l’alternativa

j

come pi( j)= Prob(Ui_j >U_ki )

∀k

≠

j

e k∈I . Chiaramente minore sarà la varianza, migliore sarà la capacità revisionale del modello.

Ad esempio, un caso al quale è possibile applicare questo metodo è quello in cui si tratta di effettuare la selezione di un nuovo modello di autovettura (White, 1988): è un problema che riguarda i consumatori prima di effettuare un acquisto, i produttori prima di avviare la produzione di nuove automobili e le pubbliche amministrazioni che stabiliscono alcune regole standard per rispondere a certe esigenze specifiche della collettività.

Ogni modello di autovettura considerato comprende un insieme di alternative, caratterizzate in base ad un certo range di vari attributi (misura, peso, configurazione strutturale, consumi, stile, performance, parametri di sicurezza, ecc…), che sono valutate rispetto a differenti criteri.

Si pensi ai miglioramenti nella sicurezza ed ai costi collegati che sono generalmente criteri conflittuali, perché i primi generano un incremento indesiderabile dei secondi, e che non sono commisurabili poiché la salute non è monetizzabile in modo univoco.

Si considerino i sei modelli alternativi di autovetture indicati nella presente tabella (Tab.

6.d), rispetto ai soli criteri del valore della

sicurezza (scala da

1

a 10, con

1

il più sicuro) e dei costi annualizzati (che includono il valore medio dell’operatività e della manutenzione, nonché la quota del costo di ammortamento), con l’obiettivo di selezionare la migliore autovettura in termini di combinazione del rapporto tra sicurezza e costi.

Prima di tutto è necessario valutare la dominanza relativa fra le alternative. Come si evince dal grafico dello spazio delle soluzioni (Fig. 6.3), il modello B è preferibile al modello F in termini di sicurezza, mentre è il contrario in termini di costi.

Modello Valore della Sicurezza (Adimensionale) Costi annualizzati (€) A 4 5.000 B 3 4.700 C 5 3.500 D 8 2.400 E 9 3.100 F 7 4.200 Fig. 6.3 LE ALTERNATIVE NELLO SPAZIO DELLE SOLUZIONE PER IL PROBLEMA DEI MODELLI DI AUTOVETTURE

domina E. Quindi, i modelli alternativi B, C e D sono detti non dominati (nessun altra alternativa è uguale o superiore rispetto ai criteri considerati) e solamente fra questi si deve operare la successiva scelta (Fig. 6.4).

L’insieme delle possibili alternative non dominate sono immaginate come punti discreti della curva “Pareto ottimale” nello spazio delle soluzioni (è anche detta curva delle trasformazioni o frontiera dell’efficienza). È, dunque, necessario stabilire un meccanismo per stimare il valore delle preferenze espresse, per valutare le alternative rispetto al bilanciamento del rapporto tra i criteri (sicurezza e costi), nonché per ordinarle rispetto alla curva “Pareto ottimale”. Nello spazio delle soluzioni vengono introdotte le cosiddette curve delle iso-preferenze: la proprietà di queste curve è che ogni coppia di punti appartenente alla stessa curva possiede lo stesso valore di utilità. Dunque, l’alternativa preferita è quella che presenta il più alto valore dell’utilità ed è collocata nel punto in cui la curva “Pareto ottimale” è tangente alla più alta curva di iso-preferenza. Per l’esempio considerato, questo avviene per l’alternativa C.

Le curve di iso-preferenza variano in base al decisore e al proprio concetto di utilità: differenti decisori potrebbero avere lo stesso ordine di preferenza rispetto ai criteri, ma potrebbero contemporaneamente avere differenti curve di iso-preferenza. Nell’esempio, i consumatori, i produttori e gli amministratori pubblici concordano sulla necessità di investire per la produzione di modelli che presentano maggior sicurezza e minori costi, ma sono in disaccordo nella valutazione rispetto al bilanciamento del rapporto tra i criteri (sicurezza e costi).

Tra le molte tecniche sviluppate per supportare l’analisi degli obiettivi multipli, è possibile applicare il metodo vincolato, nel quale non viene fatto alcun tentativo per incorporare le preferenze. Questo è essenziale se non può essere identificato un singolo decisore per il problema.

Il primo obiettivo viene ottimizzato mentre tutti gli altri sono vincolati ad uno specifico valore, generando così un punto sulla frontiera delle soluzioni non dominate. Quindi, i valori vincolati vengono modificati e l’ottimizzazione viene ripetuta, generando un secondo punto sulla frontiera delle soluzioni non dominate. Questo processo viene ripetuto, un punto alla volta, sino a quando non viene generato l’intero insieme delle soluzioni non dominate. In sostanza, si tende a ridurre l’insieme di tutte le alternative, possibili ed impossibili, alle soluzioni “Pareto ottimali” precedentemente illustrate.

In particolare, adottando il metodo vincolato ad un problema decisionale caratterizzato da due soli obiettivi, questo può essere formalmente espresso come

)]

a

(

f

),

a

(

f

[

min

_{a∈A 1 2}

dove a è una singola alternativa appartenente all’insieme delle alternative

A

, f₁(a) e f₂(a) rappresentano le funzioni obiettivo rispettivamente per il primo e per il secondo obiettivo perseguito. Rispetto all’esempio considerato, l’insieme delle alternative

A

è composto dai sei modelli alternativi di autovetture, la prima funzione obiettivo (sicurezza) è definita dalla combinazione dei dati presenti nella precedente tabella tra il modello ed il valore della sicurezza, mentre la seconda funzione obiettivo (costi) è definita dalla combinazione dei dati tra il modello ed i costi annuali.

Si effettua, quindi, ripetutamente, la risoluzione del seguente problema

)]

a

(

f

[

min

_{a∈A 1} soggetto a ) i ( K ) a ( f₂ ≤

con differenti valori di

K(i)

per ogni iterazione

i

.

Si attiva un procedimento sistematico di ottimizzazione scalare del problema. Alla prima iterazione si sceglie un valore altissimo di

K(1)=∞

per rilassare il vincolo su f₂(a): la soluzione

a

_opt

(1)=

B

afferma che l’alternativa B è la più sicura indipendentemente dai costi.

Nella successiva iterazione, si ha

Iterazione

i

K(i)

a

opt

(i)

f

1

(a

opt

(i))

f

2

(a

opt

(i))

1

∞

B 3 4.700 €

2 4.699 € C 5 3.500 €

3 3.499 € D 8 2.400 €

4 2.399 € Nulla

Nel documento Le metodologie razionali per la previsione e la gestione dello sviluppo tecnologico (pagine 98-103)