효율적인 결정 휴리스틱

이 기사는 유기체 수준에서 살아있는 시스템의 의사 결정을 조사합니다. 10개의 간단한 결정 규칙, 즉 휴리스틱이 컴퓨터 서브루틴으로 구현되어 무작위로 생성된 의사 결정 상황의 시리즈에서 각각이 가장 높은 기대값에서 가장 낮은 기대값까지의 대안을 얼마나 자주 선택하는지를 결정하기 위해 설계된 시뮬레이션 프로그램에서 사용되었습니다. 의사 결정 상황은 대안의 수(2, 4 또는 8)와 결과(2, 4 또는 8)에서 다양했습니다. 결과는 확률 정보를 “무시한” 일부를 포함한 대부분의 휴리스틱이 가장 높은 기대값을 가진 대안을 정기적으로 선택하고, 거의 모든 경우 가장 낮은 기대값을 가진 대안을 선택하지 않는다는 것을 나타냈습니다. 이 발견이 휴리스틱 사용에 대한 동기적 설명—보다 일반적인 인지적 설명과는 반대로—에 미치는 함의에 대해 논의됩니다.