[論文レビュー] Using simulation to incorporate dynamic criteria into multiple criteria decision-making

Uwe Aickelin, Jenna Reps+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2020

Construction Project Management and Performance参考文献 17被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、顧客満足度、待ち行列行動、気分といった動的で不確実な基準を統合する、シミュレーション駆動型の多基準意思決定分析（MCDA）フレームワークを提案する。離散イベントシミュレーションを用いて非定常基準のパフォーマンススコアを生成することで、従来の費用便益分析や静的MCDAに比べ、より強固で長期的な最適意思決定が可能となる。動的アプローチでは、オプション2（新規重量計）が最適と評価されるのに対し、静的手法ではオプション1が好まれる。

ABSTRACT

In this paper, we present a case study demonstrating how dynamic and uncertain criteria can be incorporated into a multicriteria analysis with the help of discrete event simulation. The simulation guided multicriteria analysis can include both monetary and non-monetary criteria that are static or dynamic, whereas standard multi criteria analysis only deals with static criteria and cost benefit analysis only deals with static monetary criteria. The dynamic and uncertain criteria are incorporated by using simulation to explore how the decision options perform. The results of the simulation are then fed into the multicriteria analysis. By enabling the incorporation of dynamic and uncertain criteria, the dynamic multiple criteria analysis was able to take a unique perspective of the problem. The highest ranked option returned by the dynamic multicriteria analysis differed from the other decision aid techniques.

研究の動機と目的

• 従来の意思決定手法が動的で不確実な基準を扱えないという限界を是正すること。
• 離散イベントシミュレーションが、顧客満足度や待ち行列行動といった非定常的・非金銭的基準のパフォーマンス指標を生成できる方法を示すこと。
• 実際の港湾拡張事例において、費用便益分析（CBA）、静的MCDA、動的MCDAの結果を比較すること。
• MCDAにシミュレーションを統合することで、静的アプローチとは異なる、より持続可能な意思決定が得られるかどうかを評価すること。
• 不確実性と動的かつ人間の行動が重要な長期インfraストラクチャー意思決定のための方法論的フレームワークを提供すること。

提案手法

• 離散イベントシミュレーション（DES）を用いて、ドーバー港の3つの拡張シナリオにおける交通流、顧客の待ち行列、気分、移動行動をモデル化する。
• シミュレーションの出力（平均待ち時間、受動的待ち行列頻度、顧客満足度など）をMCDAにおける動的基準スコアとして使用する。
• 正規化スケール上に、静的金銭的基準（例：コスト、利益）と非金銭的基準（例：雇用機会、道路安全）を組み合わせた重み付き集約モデルを構築する。
• 各オプションの総合スコアは、ステークホルダーの入力を用いて導出された重み付き和として計算される。
• 重みの摂動を一様分布（βi ∼ U(0.9, 1.1)）を用いて行い、ランクの妥当性を検証する感度分析を実施する。
• 動的MCDAフレームワークは、シミュレーション出力をMCDAに統合し、動的かつ人間的・運用的行動の長期的評価を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 シミュレーションを用いて動的で不確実な基準を統合することで、多基準意思決定分析における意思決定代替案のランク付けにどのような影響を与えるか？
• RQ2 動的MCDAフレームワークは、長期的インfraストラクチャー計画において、静的MCDAや費用便益分析と比較して異なる最適意思決定を生み出すか？
• RQ3 顧客満足度や待ち行列行動といった動的基準が、最終的な意思決定結果にどの程度影響を与えるか？
• RQ4 動的MCDAフレームワークにおいて、異なるステークホルダーの重み付けの変化に対して最適意思決定はどの程度安定しているか？
• RQ5 シミュレーションベースのMCDAは、従来の静的手法に比べ、長期的影響をよりよく捉えられるか？

主な発見

• 感度分析において、動的MCDAはオプション2（新規重量計）を最適と評価する確率が56.6%にのぼり、静的手法を著しく上回った。
• シミュレーションを用いない場合、静的MCDAとCBAはともにオプション1を最適と評価し、スコアは93、64、64であった。これは、動的基準の存在による顕著な乖離を示している。
• 動的MCDAでは、オプション2が総合重み付きスコア75を達成し、オプション1の65、オプション3の54.64を上回った。
• 顧客満足度、待ち行列頻度、受動的待ち行列は、シミュレーションでモデル化された際、最適意思決定を変化させる主要な動的基準であった。
• 動的MCDAフレームワークは、重みの摂動に対しても安定しており、コストの重みが0.335を超えるか、地域雇用機会を顧客満足度より優先する場合を除き、オプション2が最適のまま維持された。
• 本研究は、シミュレーション統合によるMCDAが、長期的な行動的・運用的ダイナミクスを捉えることで、短絡的な意思決定を回避できることを示している。