An interactive approach to select optimal solution in MADM situations

다속성 의사결정문제의 최적대안 선정을 위한 대화형 접근방법

현실적으로 다속성 의사결정(Multi-Attribute Decision-Making:MADM)문제들은 대안과 속성의 수가 매우 많은 것이 보통이기 때문에 이것을 모두 합리적으로 고려하여 최적의 대안을 선정한다는 것은 매우 어려운 일이다. 지금까지 연구 개발된 기존의 수리적 방법들은 주어진 문제에 대한 제약을 가하여 최적해(optimal solution)를 구할 수 있지만 의사결정자들의 입장을 정확히 반영하지 못하는 경우가 대부분이며, 이를 개선하기 위한 기존의 대화형 접근방법은 고려해야 할 대안과 속성의 수가 많아지면 대안 간의 쌍비교등을 통하여 의사결정자가 제공해야 하는 정보의 양이 기하급수적으로 증가한다는 어려움과 함께 최적해가 보장되지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 대안과 속성의 수가 매우 큰 의사결정상황 하에서 의사결정자가 중요하다고 생각하는 속성의 그룹부터 단계적으로 고려해 가면서 대안의 수를 점차적으로 감소시킬 수 있는 보다 효율적인 대화형 접근방법을 구축하는데 있다.