[논문 리뷰] Composite Strategy for Multicriteria Ranking/Sorting (methodological issues, examples)

Mark Sh. Levin|arXiv (Cornell University)|2012. 11. 09.

Statistical and Computational Modeling참고 문헌 149인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다기준 순위매기기/정렬을 위한 복합 전략을 제안하며, 간격 다중집합 추정을 활용한 계층적 형태다양한 다기준 설계(HMMD)를 사용하여 모듈러 절차에서 최적의 해결 전략을 합성한다. 품질과 호환성에 기반한 다양한 의사결정 기법을 통합함으로써 파레토 효율적인 복합 전략을 생성하며, DSS COMBI 사례 연구를 통해 성능 지표가 정량화된 네 개의 최적 해결 경로를 도출하였다.

ABSTRACT

The paper addresses the modular design of composite solving strategies for multicriteria ranking (sorting). Here a 'scale of creativity' that is close to creative levels proposed by Altshuller is used as the reference viewpoint: (i) a basic object, (ii) a selected object, (iii) a modified object, and (iv) a designed object (e.g., composition of object components). These levels maybe used in various parts of decision support systems (DSS) (e.g., information, operations, user). The paper focuses on the more creative above-mentioned level (i.e., composition or combinatorial synthesis) for the operational part (i.e., composite solving strategy). This is important for a search/exploration mode of decision making process with usage of various procedures and techniques and analysis/integration of obtained results. The paper describes methodological issues of decision technology and synthesis of composite strategy for multicriteria ranking. The synthesis of composite strategies is based on 'hierarchical morphological multicriteria design' (HMMD) which is based on selection and combination of design alternatives (DAs) (here: local procedures or techniques) while taking into account their quality and quality of their interconnections (IC). A new version of HMMD with interval multiset estimates for DAs is used. The operational environment of DSS COMBI for multicriteria ranking, consisting of a morphology of local procedures or techniques (as design alternatives DAs), is examined as a basic one.

연구 동기 및 목표

• 의사결정 지원 시스템(DSS) 내 다기준 순위매기기/정렬 전략을 위한 모듈러이고 조합 가능한 프레임워크를 개발하기 위해.
• 조합적 합성 기반으로 재구성 가능하고 창의적인 수준의 해결 전략을 설계하는 데 있어 발생하는 방법론적 과제를 해결하기 위해.
• 품질과 상호연결 호환성에 기반해 다양한 국지적 절차(DAs)를 복합 전략으로 통합하기 위해.
• DSS COMBI 시스템을 활용하여 다기준 순위매기기 문제에 대해 제안된 접근법을 적용하고 검증하기 위해.
• 구조적이고 유연하며 분석 가능한 복합 해결 경로를 통해 탐색적 의사결정 지원을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 지정된 국지적 절차 또는 기법을 나타내는 설계 대안(DAs)을 체계적으로 조합하기 위해 계층적 형태다양한 다기준 설계(HMMD)를 사용한다.
• 다섯 가지 기준에 따라 DAs를 평가하기 위해 간격 다중집합 추정을 사용하여 불확실성과 전문가 판단을 체계적인 형식으로 포괄한다.
• DAs 간의 상호연결성을 평가하기 위해 호환성 행렬을 적용하여 실현 가능하고 고품질의 복합 전략 형성 보장한다.
• 모든 유효한 조합에 대해 품질 벡터(예: (2;4,0,0))를 평가함으로써 파레토 효율적인 복합 전략을 식별한다.
• DSS COMBI에서 순서 전략을 표현하기 위해 형태기반 구조(예: H-T-U-X 계층)를 사용한다.
• 문제 정의, 중간 분석 및 결과 모니터링을 모델링하기 위해 기능적 그래프 프레임워크를 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 창의적 문제 해결을 지원하기 위해 DSS 내 다기준 순위매기기/정렬을 위한 모듈러이고 조합 가능한 전략을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 국지적 의사결정 절차(DAs)를 복합 전략으로 조합하기 위해 효과적인 기준과 평가 방법은 무엇인가?
• RQ3 DAs 간의 품질적 상호연결성을 어떻게 모델링하고 최적화하여 고성능 복합 전략을 확보할 수 있는가?
• RQ4 간격 다중집합 추정은 전략 합성 과정에서 불확실성과 전문가 판단을 다루는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 최종적으로 도출된 복합 전략는 어떻게 검증하고 시각화하여 의사결정 지원에 활용할 수 있는가?

주요 결과

• 네 개의 파레토 효율적인 복합 전략이 식별되었다: S₁ = H₁⋆T₀⋆U₂⋆X₀, S₂ = H₂⋆T₀⋆U₂⋆X₀, S₃ = H₃⋆T₀⋆U₂⋆X₀, S₄ = H₀⋆T₀⋆U₅⋆X₀.
• S₁은 최고의 품질 벡터 (2;4,0,0)를 달성하여 가장 유리한 기준에서 뛰어난 성능을 보였다.
• S₂, S₃, S₄는 각각 품질 벡터 (3;3,1,0)을 달성하여 기준 간 균형 잡힌 강력한 트레이드오프를 나타냈다.
• 호환성 행렬은 H₁, H₂, H₃가 U₂와 U₅와 높은 호환성(3)을 보였음을 드러내어 견고한 전략 조합 가능성을 확인했다.
• 형태학적 구조는 128가지 가능한 전략 조합을 체계적으로 탐색할 수 있게 하였으며, 그 중에서 단지 네 가지만 파레토 효율적인 것으로 확인되었다.
• 확장된 기능적 그래프 모델은 해결 과정의 온라인 모니터링, 결과 분석 및 동적 재구성 지원을 가능하게 했다.