This thesis presents a heuristic for the multiple choice programming problem that has multiple objectives. It performs a sequence of pivots and tests aiming at only one basic variable in each choice set and then improve the integer feasible solution by exchange operations.
The computational experiments provide an evidence of how efficiently our procedure handles the multiple objectives and the computational efficiency and accuracy are examined as compared with single objective multiple choice programming [9]. In addition, the relations to goal programming are also provided.
意思決定에 있어 매우 어려우면서도 重要한 分野중의 하나로 Multiple Objective Programming을 들 수 있다. 目標間의 相衝性과 同一한 單位로 統一할 수 없는것이 이 分野에 있어 큰 難點으로 대두되어 왔다. 또한 large soale 문제에서 가장 중요한 분야중의 하나인 多重選擇 混合整數計劃法은 그 적용범위가 매우 큰 것으로 알려져 왔다.
본 硏究에서는 多重選擇 混合整數計劃 문제의 特殊性에 立脚하여 單一目的式을 가지는 從來의 문제를 擴張시켜 多數目標를 가지는 문제를 풀기위한 發見的 解法을 提示하였다. 이를 위한 理論的 기초로서 GUB解法과 lexicographic pivot을 利用하여 본 硏究를 進行하였다.
이렇게 多數目標 문제로 擴張하여도 Chang and Tcha [9]의 基本槪念을 이용하면 多數目標에서 起因하는 難點이 쉽게 解決되며 이는 目標計劃法에도 또한 그대로 適用될 수 있음을 보였다.
