In this thesis, we study the modular-based framework of combining econometric submodels characterizing the final demands, and linear programming process analysis models and present the algorithm for computing market equilibria of the combined system.
The suggested algorithm stems from the incorporation of the $\underline{decentralized}$ integration of submodels with the $\underline{hybrid}$ decomposition method, where the decentralized integration was deviced to be processed without explicit master problem with contrast to the traditional decomposition methods, and the hybrid docomposition was done to use both of price- and resource- directive decomposition techniques for the rapid convergence.
So this algorithm is done without explicit master problem and with both price -and resource- directive decomposition methods. This algorithm has the shape of Gauss-Seidal iteration algorithm. The convergence properties have been investigated.
이 논문에서는, 최종 소비자의 수요를 예측하는 계량경제학적으로 표현된 수요모형과 선형계획법 형태로 최적화하고자 하는 생산자 공급모형들이 서로 작용하여 하나의 네트워크를 이루고 있는 경제 시스템을 모형화하고 그 시스템의 균형해를 구하는 앨고리즘을 개발하였다.
제안된 앨고리즘은 분권적 통합 (Decentralized in tegration)과 혼합분할기법 (Hybrid decomposition)의 개념을 결합하여 구성되었다. 분권적 통합방법은 기존의 분할기법에 비해 명시적인 마스터 문제 없이 문제를 풀고, 혼합 분할기법은 가격 통제에 의한 분할기법과 자원통제에 의한 분할기법을 빠른 수렴성을 위해 모두 사용한 방법이다.
따라서, 이 분할기법은 명시적인 마스터 문제 (Master Problem) 없이 수행된다. 이 앨고리즘은 Gauss-Seidal 축차적 앨고리즘 형태를 취한다. 이 앨고리즘의 수렴성을 증명하였다.
