Decision making is the process of determining a possible course of action under the given circumstances. In almost of such problems, the multiplicity of criteria for evaluating the possible alternative actions is pervasive. And, this increasing recognition of the decision maker's conflicting portfolio with multiple criteria has resulted much research on Multiple criteria Decision Making (MCDM) over the past two decades. MCDM has the ultimate goal of helping a decision maker (DM) to find the most preferred solution with given circumstances. In the 1970's, research focused on the theoretical foundations of multiple objective mathematical programming. However, in the 1980's, the emphasis has clearly shifted toward multiple criteria decision support. This shift reflects the fact that the decision maker's involvement with the solution process is not only mandatory but also of focus in MCDM.
In one phrase, the primary aim of this research is 'to help a DM to find the properly satisfied solution, by minimizing his cognitive bias and burden and by providing integrated decision support which is usable even for the naive users'. Since the DM's preference structure is initially often vague and not exactly known, correct guidance of a DM through proper decision support is of most importance.
Stepwise contouring of efficient criterion vectors for large scale MOLP is introduced to present a DM with the insight over the solution set. The iterative procedures of presenting rough map to DM and determining more detailed structure on certain subset guided by DM can be a good decision aid in MCDM. It could reduce the DM's cognitive bias over the solution set and stepwise focused contouring could reduce the computational complexity and enhance the convergency to optimum without much burden of the DM.
And, this stepwise focused contouring has been combined with the graphic-aided interactive method, so called the visual interactive method. To contract the criterion space where more detailed contouring or candidate goal searching is recommended, the polyhedral cone constructed from the DM's preference acquired through is utilized. By presenting the stepwise focused representative subset of efficient criterion vectors and generating candidate goals for the new search direction, the DM's burden in assessing his preference is reduced. Test runs with computer simulated DMs showed much faster and closer convergency to optimum for various large scale problems and utility forms. And to support the DM's flexible involvement with the problems solving process, a user-friendly multiple criteria decision support system with menus and interactive uses of computer graphics is developed.
And finally, to provide and enhanced multiple criteria decision support environment, the overall framework of integrating MCDM methodology base with knowledge-based approach for the entire decision making process is introduced. And the prototype system implemented on Macintosh Hyper-Card is introduced. The prototype system aims at offering the DM with a flexible tool combining different conceptual characteristics of the methods. For an ordinary DM who is not much knowledgeable of every notion of MCDM methods, it can offer an intelligent decision support environment for the whole problem solving process.
정책, 국방, 산업 그리고 기타 모든 조직에서의 전략적 의사결정을 위해서는, 단 하나의 인위적 기준대신 문제자체의 본질적인 다양한 평가기준들을 그대로 고료하는 것이 보다 효율적인 문제해결의 방법이라고 할 수 있다. 이와 같이 의사결정자의 상충되는 여러개의 기준하에서의 정책결정을 다루는 다기준 의사결정은 최근 많은 연구와 발전을 가져왔다. 초기의 수학적 프로그래밍이론에 관한 연구에서, 최근에는 의사결정자를 위한 다양한 지원기능에 관한 연구가 주종을 이루고 있다. 본 논문에서는 대규모 다목적선형문제에 있어서의 효율적인 전략도출을 위한 총체적 의사결정 지원환경을 다루고 있다.
먼저, 확대한 유효해집합에 대한 단계적 개괄과 의사결정자의 선호정보를 이용한 유효해집합의 집약적인 규명을 위한 알고리즘이 개발되었다. 전체 유효해집합을 대표하는 최소부분집합과 의사결정자의 선호정보를 이용한 집약기능으로, 전채유효해집합을 규명하는데 필요한 막대한 계산량을 줄이고, 의사결정자의 내재 선호정신에 부합되는 부분집합의 집약적 개괄을 제시함으로써 보다 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 하였다.
또한 개발된 알고리즘을 결합하여, 컴퓨터 그래픽을 활용한 상호교호적 다기준의사결정기법을 개선시킴으로써 그 효용성을 입증하였다. 의사결정자에게 계단적으로 집약된 대표적유효해집합을 제시하고 새로운 탐색방향의 후보들을 제시함으로써, 의사결정자가 보다 용이하게 선호정보를 표출할 수 있도록 하였다. 컴퓨터로 모의실험된 의사결정자를 통해서 행해진 검사결과를 통해서, 다양한 대규모문제들과 효용구조에 대해 기존 기법들보다 훨씬 더 빠르고 근접하게 최적해에 수렴함을 보여주었다. 그리고 문제해결과정에서 의사결정자에게 보다 융통성을 부여하기 위해서 메뉴와 컴퓨터 그래픽을 활용한 사용자 위주의 다기준 의사결정 지원시스템을 계발하였다.
마지막으로, 총체적인 다기준의사결정 지원환경을 제공하기 위해 다기준의사결정기법들과 지식기반기법을 결합한 발전된 형태의 다기준 의사결정과정의 구조와 Macintosh HyperCard 상에 구현된 prototype 시스템을 소계하였다. 각 기법의 개념적 특성을 결합, 의사결정자에게 보다 융통적인 도구를 제시함으로써, 다기준의사결정에 관한 여러가지 배경지식이 없는 일반사용자에게 총채적인 문제해결과정을 위한 의사결정지원환경을 제공한다.
