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과거와 달리 현재에는 기업의 경영환경이 매우 복잡해 짐에 따라 기업의사결정시 고려해야 할 요소도 매우 복잡한 구조로 표현될 수 밖에 없게 되었다. 과거에는 확정적 수리모형을 이용하여 문제를 해결하였지만, 오늘날과 같이 복잡한 퍼지환경하에서는 이런 확정적 수리모형에 의한 문제 해결은 한계에 직면하게 되었다. 그리하여 최근에 와서는 불확실성하에서의 의사결정기법에 대한 관심이 한층 고조되고 있으며 이러한 상황에서 보다 체계적으로 의사결정을 도와주기 위해 개발된 기법이 퍼지이론이고 이 이론은 문제에 내재되어 있는 애매모호성이나, 주관적 판단에 따라서 발생하는 불확실성의 문제를 해결할 수 있는 훌륭한 기법으로 인식되고 있다. 이러한 퍼지이론을 기본적인 목적계획법에 도입함으로써 일부를 퍼지변수로 전환하여 만족도를 표현할 수 있게 한 것이 바로 본 논문의 기본원리인 퍼지목적계획법이다. 본 논문에서는 불확실성의 영역인 변수들의 만족도를 표현할 수 있는 유일한 기법이라고 생각되는 퍼지변수를 이용하여 본 저자가 소속되어 있는 연세첨단지식과연구센터의 프로젝트의 일부분을 이용한 공장입지문제의 ...

과거와 달리 현재에는 기업의 경영환경이 매우 복잡해 짐에 따라 기업의사결정시 고려해야 할 요소도 매우 복잡한 구조로 표현될 수 밖에 없게 되었다. 과거에는 확정적 수리모형을 이용하여 문제를 해결하였지만, 오늘날과 같이 복잡한 퍼지환경하에서는 이런 확정적 수리모형에 의한 문제 해결은 한계에 직면하게 되었다. 그리하여 최근에 와서는 불확실성하에서의 의사결정기법에 대한 관심이 한층 고조되고 있으며 이러한 상황에서 보다 체계적으로 의사결정을 도와주기 위해 개발된 기법이 퍼지이론이고 이 이론은 문제에 내재되어 있는 애매모호성이나, 주관적 판단에 따라서 발생하는 불확실성의 문제를 해결할 수 있는 훌륭한 기법으로 인식되고 있다. 이러한 퍼지이론을 기본적인 목적계획법에 도입함으로써 일부를 퍼지변수로 전환하여 만족도를 표현할 수 있게 한 것이 바로 본 논문의 기본원리인 퍼지목적계획법이다. 본 논문에서는 불확실성의 영역인 변수들의 만족도를 표현할 수 있는 유일한 기법이라고 생각되는 퍼지변수를 이용하여 본 저자가 소속되어 있는 연세첨단지식과연구센터의 프로젝트의 일부분을 이용한 공장입지문제의 최적해를 구해보았다. 이론적 배경에서는 기존의 목적계획과 퍼지계획, 퍼지목적계획, 혼합정수계획의 개념을 간단히 설명하였고 공장입지문제를 혼합정수퍼지목적계획 모형으로 설정하고, 그리고 해의 도출은 지네틱알고리즘을 사용하므로 본 논문은 퍼지목적계획과 지네틱알고리즘의 혼합적용 시스템이라고 볼 수 있겠다.

Abstract ▼ AI-Helper

The contemporary business environments require the decision maker (DM) to consider various kinds of factors with impreciseness due to the uncertainty of the environment. Moreover, there are some limitations such as the fuzziness of parameters or variables and reflection of the DM's preferences in so...

The contemporary business environments require the decision maker (DM) to consider various kinds of factors with impreciseness due to the uncertainty of the environment. Moreover, there are some limitations such as the fuzziness of parameters or variables and reflection of the DM's preferences in solving the problem by the deterministic mathematical programming in these fuzzy environments. Therefore, in order to overcome these limitations, the study try to solve the problem by the fuzzy goal programming (FGP) which has developed by incorporating the fuzzy concept introduced by Zadeh into the models of the conventional GP. The basic concept of the FGP is to combine the fuzzy membership function of the deviation variable with the objective function of GP, so that it is possible to evaluate the degree of satisfaction of the DMs. The objective of this study is focused on choosing the best site among the candidate locations under cost constraints by formulating multi-objective mixed-integer FGP with the genetic algorithm which is one of the powerful optimization techniques, as the alternative for the mathematical programming.

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