This research suggests an interactive methodology for multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the World Wide Web environment. Our methodology lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the web environment. Only the partial weak order of variables and objectives from the group decision makers are enough for searching the best compromising solution. For such a purpose, we expand the Dror and Gass algorithm to the group decision context. And we suggest the system architecture of a web-based GDSS for the Implementation of our methodology.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
We want to know the interrelationship among the four components of Total Quality Cost. So that we will be able to say what changes will occur in one when another is changed Even though the relationship among the component Cost is as varied as there are companies keeping such cost systems, existence of some general pattern is hypothesized at least among similar companies doing similar business or producing similar products. The purpose of this study is to drive Optimum Quality Cost on base of the result of the quality cost analyses in N business, after multiple regression model with failure cost as dependent variable is established. Vector Optimization (VOP) method were used for solving multiobjective decision ploblem.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.495-504
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2013
진화 알고리즘 계산 지능을 이용한 예측 방법이 다목적 최적화 문제에서 많이 이용되고 있고, 이러한 방법들은 많은 근사 파레토 최적해들을 좀 더 정확하게 생성하기 위해서 개선되고 있다. 본 논문은 다목적 최적화 문제에서 서포트 벡터기계를 이용하여 근사 파레토 프런티어를 찾는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법과 진화 알고리즘을 결합한 것이 파레토 프런티어를 더 잘 근사시킨다는 것과 두 개혹은 세 개의 목적함수를 가진 의사결정은 제안된 방법으로 파레토 프런티어를 시각화한 것에 근거하여 더 쉽게 수행된다는 것을 보인다. 마지막으로 몇 개의 수치예제를 통해 제안된 방법의 효율성에 대해 보일 것이다.
In this paper, we presents the method for finding the compensatory solution for fuzzy multiobjective nonlinear programming problem with fuzzy parameters involved in the problem-formulation process and fuzzy equal goals of the decision maker for each of the objective functions. The fuzzy parameters in the objective functions and the constraints characterized by fuzzy numbers. The proposed method can be applied to case with multiobjective problems and guarantee an efficient solution. An illustrative numerical example is presented.
This paper presents the algorithm for finding the compensatory solution for fuzzy multiobjective nonlinear programming problem using $\gamma$-operator. The proposed algorithm can be applied to all cases with multiobjective problems since the interactive process with a decision maker is simple, various uncertainties involved on decision making are eliminated and all the objectives are well balanced. On the basis of proposed algorithm, an illustrative numerical example is presented.
In this paper, we consider the expert's ambiguity and the decision maker's fuzzy goals which are incorporated into multiobjective nonlinear programming problems in order to find a compensatory solution. The proposed method can be applied to all cases of multiobjective problems with fuzzy parameters since the interactive process with a decision maker is simple, various uncertainties involved in decision making are eliminated and all the objectives are well balanced. An illustrative numerical example for nonlinear programming problems with fuzzy parameters is demonstrated along with the corresponding computer output.
최적 Burn-In 방법은 신뢰성이나 평균수명을 극대화하고 위험율과 Cost를 극소화 하는 것이다. 기존의 연구는 하나의 목적을 대상으로 Burn-In 방법에 대하여 연구하였으나 상호 상충되는 목표에 대해 의사 결정을 하는 복잡하고 어려운 상황을 고려하여야 한다. 그러므로 둘 이상의 목표에 대한 최적의 Burn-In 방법에 대하여 연구되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 Surrogate Worth Trade Off 기법을 사용하여 실제 최적의 Burn-In 방법을 구하고자 하는 경우에 대하여 연구하였다.
자기 충전형 콘크리트의 배합물 설계는 전형적인 다기준의사결정의 과정이다. 본 연구에서는 실험설계법과 반응표면법을 이용하여 SCC 배합물 전산 설계가 가능하도록 재료성능 및 비용모델을 생성하고, 요구조건을 반영한 여러 성능 사이의 상대적 중요도를 산정하여 가중 다목적 설계문제로 정식화하여 수치최적해를 계산함으로써 비용효율을 고려한 SCC최적설계를 수행하였다. 실험비용과 시간을 고려하여 SCC의 수많은 요구성능 중 압축강도, 철근충전성, 재료분리저항성, 비용정보 등을 다목적 최적화의 목적함수로 설정하였다. 재료경제성을 최적재료설계프로세스에 합리적으로 반영함으로써 경제적 콘크리트배합설계를 수행할 수 있었으며, 본 연구 결과 실험점 계획에서부터 최적해 산출에 이르는 과정을 객관적인 프로세스로 구성함으로써 콘크리트 범용 최적재료설계기술 및 전산화를 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 다목적 조수지의 홍수조절능력을 극대화하기 위한 홍수시 실시간 저수지운영 의사결정 지원 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 의사결정 지원시스템은 모델베이스와 실시간 자료처리 부시스템, 사용자 인터페이스로 구성되어 있으며, 사용자 인터페이스는 모형에 의해 예측된 홍수조절지점의 수문곡선과 저수지의 저수위 그래프르 그래픽 형태로 보여줄 수 있도록 개발되었다. 개발된 시스템의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역의 1987년 7월 및 1995년 8월의 과거 홍수 사상을 가상 실시간으로 대청댐 저수지 운영에 적용하여 의사결정과정을 수행하고, 당시의 운영 실적과 비교·검토하였다. 개발된 시스템의 의한 저수지 운영은 홍수유출모형에 의해 모의되었으며, 그 결과 본 시스템에 의한 저수지운영은 금강하류의 홍수조절에 기여할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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