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엔트로피 방법에 의한 다 요소 의사결정에 관한 연구
On the Multi-attribute Decision Making by Entropy Methods 원문보기

안전경영과학회지 = Journal of the Korea Safety Management and Science, v.6 no.2, 2004년, pp.177 - 186  

정순석 (충주대학교 산업경영공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Decision analysis has becomes an important technique for decision making in the face of uncertainty. It is characterized by enumerating all the available courses of action, identifying the payoffs for all possible outcomes, and quantifying the subjective probabilities for the all possible random eve...

주제어

#Entropy Method  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 의사결정에서 요소의 상대적 중요도인 가중치를 정확히 계산하는 것은 만족할만한 의사결정결과 또는 최적의 의사결정 결과를 얻기 위해 필수적인 것이다. 따라서 본 연구는 가중치 계산방법의 바람직한 성질을 논하였고, 가중치에 대한 타당성, 적용의 용이성 및 유연성을 고찰했다. 그리고 보정 모형에서 다 요소 의사결정문제에 대해서 각 요소의 상대적 중요성을 고려하여 각 요소의 가중치 계산방법 중 엔트로피 방법
  • 본 논문에서는 여러 가중치 계산방법 중에서도 의사결정 이론에서 요구하는 최소한의 타당성을 가지고 있는 엔트로피 방법을 사용을 하여 국내 모자동차 회사의 5가지의 모델을 최적의사결정 하였다.
  • 따라서 접근 방법은 문제에 대처하기 위한 새로운 방법이나 논리가 요구되고 있다. 이러한 접근 방법에서 다 기준 의사결정 중 다 요소 의사결정에 대해서 연구를 하였고, 본 논문에서는 요소들 간의 절충(tradeoff)이 있는 보정 모형을 연구 대상으로 하였다.

가설 설정

  • Ergordic과정은 일련의 시행결과로서 얻어지는 계열에 있어서 대수의 법칙이 성립하는 Markov 과정이다. 정보량으로서의 엔트로피를 소개하면, 정보원(information source)으로부터의 정보의 발행이 Ergordic Markov과정이라는 것을 가정하고, 정보량의 개념이 어떻게 적용되는가를 생각하여야 한다.
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참고문헌 (19)

  1. 정순석, 이종일, (2001), '다 요소 의사결정에 관한 연구' 충주대 대학원 논문집 제2집, pp.101111 

  2. 이강인, (1996), '선호 종속으로 허용하는 다 속성 의사결정문제의 대화형 접근방법의 개발', 동국대학교 대학원 산업공학과, 박사학위 논문 

  3. Ashton, R. H.,(1980), Sensitivity of Multiattribute Decision Models to Alternative Specifications of Weighting Parameters, Journal of Business Research, Vol.8, No.3, pp. 341359 

  4. Bana e Costa, C. A., (Eds) (1990), Readings in Multiple Criteria Decision Aid, Springer-Verlag, New York 

  5. Barron, F. H., and Barrett, B. E.,(1996), Decision Quality Using Ranked Attribute Weights, Management Science, Vol. 42, No.11, pp. 1515-1523 

  6. D. E., Keeney, R. L., and Raiffa, H., (1977), Confliction Objective in Decisions, John Wiley & Sons 

  7. Borcherding, K., Eppel. T., and Von Winterfeldt, D.,(1991), Comparison of Weighting Judgements in Multiattribute Utility Measurement. Management Science, Vol. 37, No. 12, pp. 16031619 

  8. Canada, J. R., and Sullivan, W. G., (1989), Economic and Multiattribute Evaluation of Advanced Manufacturing Systems. Prentice Hall, N. J. 

  9. Cogger, K. O., and Yu. P. L., (1985), Eigenweight Vectors and Least-Distance Approximation for Revealed Preference in Pairwise Weight Ratios, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 46, No. 4, pp. 483-491 

  10. Goicoechea, A., Hansen, D. R., and Duckstein, L., (1982), Multiobjective Decision Analysis with Engineering and Business Applications, John Wiley & Sons 

  11. Hobbs, B. F., (1982), A Comparison of Weighting Methods in Power Plant Siting, Decision Sciences, Vol. 11, No.4, pp. 725737 

  12. Hwang, C. L., and Yoon, K., (1981), Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications : A state-of-The-Art Survey, New York : Springer-Verlag 

  13. Olson, D. L., (1996), Decision Aids for Selection Problems, New York : Springer -Verlag 

  14. Saaty, T. L., (1977), A scaling Method for Priorities in Hierarchical Structures Journal of Mathematical Psychology, Vol. 15, No.3, pp. 234281 

  15. Schoemaker, P. J. H., and Waid, C. C., (1982), An Experimental Comparison of Different Approaches to Determining Weights in Additive Utility Models, Management Science, Vol. 28, No. 2, pp. 182196 

  16. Soofi, E. S., (1990), Generalized Entropy-based Weight for Multiattribute Models, Operations Research, 32(2), pp. 362363 

  17. Steuer, R. E., (1986), Multiple Criteria Optimization : Theory, Computation, and Application, John Wiley & Sons 

  18. Weber, M., and Borcherding, K., (1993), Behavioral Influences on Weight Judgements in Multi Attribute Decision Making, European Journal of Operational Research, 67. pp. 112 

  19. Zeleny, M., (1982), Multiple Criteria Decision Making, New York : McGrow-Hill 

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