Bir sistemin mümkün olan durumları sonlu ve sonsuz sayıda olabilir. Mümkün olan her bir durum sıra numarası ile gösterileceğinden bunları S1, S2,… ‘lerle işaretleyebiliriz. Değişkenin kesikli olması halindeki gidişleri, yani ancak sayılabilir sayıda değer alması halindeki süreçlere stokastik zincirler adı verilir. Bunlar içerisinde durumları sonlu sayıda olduğu süreçlere başka varsayımların ilavesi ile oluşturulan Markov Zincirileri adı verilmektedir.
Bağlı ihtimaller içeren olayların şansa bağlı bir süreç içerisinde incelenmesinin başarılı bir yöntemi olan Markov Zincirleri Kuramı, personelin şu andaki bulunduğu durumuna bağlı olarak, gelecek dönemlerdeki çeşitli birimlerde bulunma ihtimallerinin belirlenmesinde oldukça yararlı sonuçlar ortaya koymaktadır. Bir kurumda insan gücünün ilgilenilen devrede belirli özelliklere göre dağılımının şu andaki yapısına bağlı olduğu durumlarda, insan gücü hareketliliğinin modellenmesinde, Markov süreçleri uygun bir yaklaşım olmaktadır.
Bir sistemin Markov modeli geliştirilirken, sistemin işleyiş ilkeleri ve sistemi etkileyen diğer şartlar göz önüne alınacaktır. Açıktır ki, farklı şartlarda varlığını sürdüren sosyal sistemlerin genel Markov modellerini geliştirmek mümkün olamamaktadır. Yani, bağımsız deneyimler veya olaylar durumunda bir deneyimin veya olayın belli bir biçimde gerçekleşmesi ihtimalinin, ondan önce gelen olayın sonucuna bağlı olduğu varsayımını temel almaktadır. (2)
1970’li yıllardan bu yana Markov karar süreçleri üretim planlamada da yaygın olarak kullanım alanı bulmuştur. Talebin rassal olduğu üretim planlaması problemlerinde amaç, gelecek için tanımlanmış belirli devrelerde yapılacak en iyi üretim programına ulaşmaktır. Elemanları rassal nitelikte olan sistemlerin analizinde rassal süreçler yalnızca sistemin içinde bulunduğu durumlar hakkında bilgi vermektedir. Markov süreçlerinin bir kestirim yöntemi olarak önem kazanmasından sonra giderek karar vermeye yönelik girişimler yapılmıştır. Markov karar süreçlerinin yardımıyla problemin modellenip çözülebilmesi için;
- Talep dağılımının belirlenmesi,
- Durumların ve kararların belirlenmesi,
- Geçiş ihtimallerinin bulunması,
- Maliyetlerin hesaplanması, gerekmektedir.
Çok ürünlü rassal talepli üretim planlaması problemlerinin çözümünde Markov süreçlerinin önemli bir kullanım alanı bulması yanında söz konusu teknik, bakım-onarım gibi alanlarda da başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bağımlı ihtimaller ihtiva eden olayların bir süreç içerisinde incelenmesinin başarılı bir yöntemi olan Markov Zincirleri Kuramı, sistemin şu andaki bulunduğu duruma bağlı olarak, gelecek dönemlerdeki yaşam ihtimallerinin belirlenmesinde yaşam eğrisinin yerini alacak nitelikte gözükmektedir.
Markov Zincirlerinin yaygın olarak kullanıldığı başka bir alan, birimler arası personel geçişlerinin kestirim probleminde geçişler olgusu sistem olarak tanımlandığında, birim ve fonksiyonel grup, durum olarak belirlenmektedir. Böyle problemlerde personelin bir birimden veya fonksiyonel gruptan diğer bir birime veya duruma geçmesi ele alınmaktadır.
Genel olarak Markov Süreci bir çeşit stokastik süreçtir. Stokastik Süreç ise, ihtimal kanunları ile belirlenen deneyler dizisi ile ilgilenir. Rasgele süreç tekrarlanabilen bir gözlem dizisidir. Ortaya çıkan iki veya daha fazla sonuç şans faktörü ile belirlenir. Rasgele deneme ile stokastik süreç aynı anlamdadır. Stokastik süreci, zaman parametresini esas alarak tanımlamakla bir çerçeve çizilir. Stokastik süreç sonuçları zaman içinde herhangi bir noktada belirlenebilir. Bu özellik, yani ihtimal kanunlarına göre gruplanan değerleri alma özelliğine rasgele değişken adı verilir. (4)
Belirsizlik altında karar verme ortamının en belirgin özelliği geleceğin belirsiz olması ve bu belirsizliğin kantitatif olarak, belirsizlik ortamı gerçekleşecek durumların kesin ihtimallerinin bilinmediği durumlarda ortaya çıkar. Buna göre bu durumların ihtimalleri nasıl bulunacaktır? Bu soru aşağıda belirtildiği gibi cevaplandığında belirsizlik ortamında bulunuluyor demektir. Şöyle ki:
- Geçmiş dönemlerden elde edilen objektif bilgilere dayalı sıklıklar.
- Bir istatistiksel araştırma yöntemi ile elde edilen objektif bilgilere dayalı göreli sıklıklar.
- Subjektif izlenim ya da yargılara dayalı subjektif ihtimaller.
Biçimlerinde belirsizlik durumlarının gerçekleşmesi öngörülebilir.
Objektif Belirsizlik Ortamı
Bu tür bir ortam genellikle risk ortamı içinde düşünülerek, risk ortamına genişlik ve esneklik kazandırılmıştır. Bu anlamda risk ortamı, gerçek yaşamda uygulanabilme imkânı sağlayarak kural dışı olmaktan çıkmıştır. Ancak bu iki tür ortamın aynı kavram ve yaklaşımla anlaşılması, çoğu zaman yapılan analizlerde karmaşık bir takım durumların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu nedenle risk ve belirsizlik ortamlarının birbirinden farklı olarak yorumlanıp incelenmesinde yarar vardır. Objektif belirsizlik ortamına aynı zamanda “eksik risk” veya “risk benzeri” adı da verilmektedir.
Belirsizliğin yukarıda verilen tanımından da çıkarılacağı gibi, durumların gerçekleşmelerine ilişkin ihtimaller, ya geçmiş verilerden sağlanan objektif bilgilere ya da yapılan bir istatistiksel araştırmanın objektif sonuçlarından elde edilen bilgilere dayanılarak hesaplanır.
Subjektif Belirsizlik Ortamı
Subjektif belirsizlik ortamının oluşmasındaki temel neden, karar vericinin geçmiş gözlem, deney ve örneklemelerden sağlanan objektif bilgilerin yeterliliğine olan güvensizliğidir. Çünkü, daha öncede açıklandığı gibi, bu objektif bilgiler geleceğin geçmişin benzeri olarak gerçekleşeceğini temel almaktadır.
Ayrıca karar verici, geçmiş gözlemlerin bulunmadığı gerçeği ile karşı karşıya ise, yapılacak bir örneklemenin, karar verme maliyetini artıran bir unsur olduğunu bilmektedir. Sağlıklı bir araştırmanın maliyeti çoğunlukla, kararlardan elde edilmesi umulan kazançlılığı azaltabileceği gibi, bu kazancı aşabilir de, yani beklenenden pahalıya çıkabilir.
Yönetsel kararlarda, karar verici, araştırma yapılarak elde edilecek beklenen kazanç ile, araştırma yapmaksızın beklenen kazancı, işletmenin finansal durumunu da göz önüne alarak dengelemek zorundadır. Teknik deyimi ile, araştırma öncesi saptanan etken stratejinin beklenen değerinin karşılaştırılması yapılarak, araştırma önerisinin kabulü veya reddi kararına varılmaktadır.
İşte, objektif ihtimallerin belirlenmediği durumlarda karar verici subjektif belirsizlik ortamını anlayarak, durumların subjektif ihtimal dağılımını belirlemek zorundadır. Subjektif ihtimaller, objektif ihtimaller gibi yorumlanamazlar. Subjektif ihtimaller, zaman boyutu içinde tek zaman anı için tanımlanırlar. Bu nedenle, subjektif belirsizlik ortamı, geleceğin değişebileceği varsayımına dayanmaktadır.
Sonuç olarak, subjektif belirsizlik ortamı, karar vericiye geniş çapta sorumluluk vermekte ve ek olarak ona karar sürecinin etkin bir elemanı olma özelliğini vermektedir. Öte yandan, sistemin değişebileceğini anlamakta, sistemi esnek yapmaktadır. Böylelikle gerçek yaşamda karşılaşılan problemlere gerçekçi bir yaklaşımla çözüm aramasına imkân tanımaktadır.
Tam Belirsizlik Ortamı
Tam belirsizlik ortamını belirleyen koşullar iki ana noktada toplanmaktadır:
- Karar vericinin geçmişten gelen objektif bilgilere dayalı objektif ihtimallere sahip olmaması veya kişisel izlenimle yargılardan oluşan subjektif ihtimallere olan güven duygusunun devam etmesi ve bunu giderecek ek bilgi edinme imkânının bulunmaması.
Geçmişten gelen objektif bilgilerin olmaması yanında, ek olarak savaş durumu, enflasyon, ekonomik kriz ya da bunların birkaçının bir anda ortaya çıkması, geçmişte eşi görülmeyen durumlarla karşılaşılması nedeniyle, karar vericinin subjektif ihtimalleri belirlemesinin de imkânsız hale gelmesidir. Görüldüğü gibi, tam belirsizlik ortamı, “ihtimal” kelimesinin kullanılmasının bile anlamsız olduğu durumları belirtir.
