Language
Country/Area
No result found
Kekuatan misterius penalaran terbalik: Mengapa ia menguak rahasia pengambilan keputusan yang optimal.
Dalam teori pengambilan keputusan modern, Induksi Mundur dianggap sebagai alat analisis penting, yang menentukan urutan pilihan terbaik dengan bekerja mundur dari akhir suatu masalah atau situasi. Proses ini tidak hanya digunakan dalam bidang optimasi matematika, tetapi juga digunakan secara luas dalam teori permainan, ekonomi, dan model pengambilan keputusan lainnya. Bagaimana kekuatan misterius penalaran terbalik dapat mengungkap rahasia pengambilan keputusan yang optimal?
Konsep dasar penalaran terbalik
Proses dasar penalaran mundur adalah memulai dari titik akhir serangkaian keputusan, menganalisis tindakan terbaik yang diperlukan untuk mencapai titik tersebut, dan kemudian secara bertahap bekerja mundur hingga setiap titik yang mungkin telah dianalisis. Metode ini pertama kali diusulkan pada tahun 1875 oleh Arthur Cayley, yang menggunakan ide ini untuk memecahkan masalah kesekretariatan. Dalam pemrograman dinamis, penalaran mundur digunakan untuk memecahkan persamaan Bellman. Selain itu, dalam bidang terkait perencanaan otomatis, penjadwalan, dan pembuktian teorema otomatis, metode ini juga disebut pencarian terbalik atau rantai terbalik.
Penalaran terbalik dapat membantu para pengambil keputusan menemukan jalur terbaik di antara berbagai pilihan untuk memecahkan masalah yang rumit secara efektif.
Contoh penerapan praktis
Masalah stagnasi optimal
Misalnya, jika seseorang mengevaluasi peluang kerja selama sepuluh tahun ke depan, ia mungkin dihadapkan dengan dua pilihan pekerjaan setiap tahun: pekerjaan "baik" yang membayar $100 setahun, dan pekerjaan "buruk" yang membayar $100 setahun dengan gaji $44. Asumsikan bahwa kedua pekerjaan tersebut memiliki kemungkinan yang sama untuk didapatkan. Melalui penalaran terbalik, analisis dapat dimulai dari tahun kesepuluh:
Pada tahun kesepuluh, memilih pekerjaan yang "baik" akan menghasilkan $100, sedangkan pekerjaan yang "buruk" hanya akan menghasilkan $44. Ini berarti bahwa jika ia tetap menganggur, ia harus menerima pekerjaan apa pun selama tahun terakhir. Jika kita kembali ke tahun kesembilan, jika pendapatannya dari pekerjaan yang "baik" adalah $200, tetapi total pendapatan dari pekerjaan yang "buruk" hanya $88, ini menunjukkan bahwa ia harus menerima pekerjaan yang "baik"...
Ini menggambarkan sebuah prinsip penting: ketika bekerja untuk waktu yang lama, tingkat kehati-hatian dalam pemilihan harus ditingkatkan.
Penerapan penalaran terbalik dalam teori permainan
Dalam teori permainan, penalaran mundur adalah metode solusi yang menggunakan rasionalitas berurutan untuk mengidentifikasi tindakan terbaik untuk setiap set informasi. Untuk menemukan keseimbangan sempurna subpermainan, permainan harus direpresentasikan dalam bentuk yang diperluas dan dibagi menjadi beberapa subpermainan. Proses solusi dimulai dengan subpermainan terjauh dan berlanjut mundur ke simpul awal. Dalam proses ini, tindakan dengan imbalan yang diharapkan tertinggi dipilih dan ditandai secara bertahap, yang akhirnya membentuk keseimbangan sempurna subpermainan.
Contoh permainan multitahap
Ambil contoh permainan multitahap di mana dua pemain berencana pergi ke bioskop. Pemain 1 ingin menonton "Terminator", sementara pemain 2 lebih suka "Joker". Pemain 1 akan membeli tiket terlebih dahulu dan memberi tahu Pemain 2 untuk memilih. Selanjutnya, Pemain 2 bereaksi berdasarkan pilihan Pemain 1...
Sepanjang keseluruhan proses, melalui analisis penalaran terbalik, jalur permainan yang optimal menjadi semakin jelas.
Keterbatasan penalaran terbalik
Meskipun penalaran mundur adalah alat yang ampuh, penalaran mundur hanya cocok untuk jenis permainan yang terbatas. Terutama dalam permainan dengan informasi yang sempurna, inferensi mundur didefinisikan dengan baik, tetapi efektivitas metode ini dapat terganggu ketika informasi yang tidak sempurna terlibat atau ketika ada banyak pemain.
Pikiran Akhir
Jadi, kita tidak dapat menahan diri untuk bertanya: Apakah penalaran terbalik benar-benar dapat membantu kita membuat keputusan yang tepat dan memprediksi perilaku orang lain di dunia nyata yang semakin kompleks?
