[논문 리뷰] Using simulation to incorporate dynamic criteria into multiple criteria decision-making

Uwe Aickelin, Jenna Reps외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 16.

Construction Project Management and Performance참고 문헌 17인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 장기적 인프라 프로젝트의 의사결정에 동적이고 불확실한 기준(예: 고객 만족도, 대기 행동, 기분)을 통합하는 시뮬레이션 기반 다기준 의사결정 분석(MCDA) 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 비정적 기준에 대한 성과 점수를 생성하기 위해 이산 사건 시뮬레이션(DES)을 사용하여 기존의 비용-편익 분석 또는 정적 MCDA보다 더 견고하고 장기적인 최적의 의사결정을 도출한다. 동적 접근은 정적 방법이 옵션 1을 선호하는 데 반해, 옵션 2(신규 무게측정기)를 최적으로 평가한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존의 의사결정 방법이 다기준 의사결정에서 동적이고 불확실한 기준을 처리할 수 없는 한계를 해결하기 위해.
• 이산 사건 시뮬레이션(DES)이 고객 만족도 및 대기 행동과 같은 비정적이고 비화폐 기준에 대한 성과 지표를 생성할 수 있음을 보여주기 위해.
• 실제 항만 확장 사례 연구에서 비용-편익 분석(CBA), 정적 MCDA, 동적 MCDA의 결과를 비교하기 위해.
• MCDA에 시뮬레이션을 통합할 경우 정적 접근 방식과 다를 바 있는 더 지속 가능한 의사결정을 이끌어내는지 평가하기 위해.
• 불확실성과 동적 인간 행동이 핵심이 되는 장기적 인프라 의사결정을 위한 방법론적 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 이산 사건 시뮬레이션(DES)을 사용하여 도버 항만의 세 가지 확장 시나리오에서 교통 흐름, 고객 대기, 기분, 이동 행동을 모델링한다.
• 시뮬레이션 출력 결과(예: 평균 대기 시간, 수동 대기 빈도, 고객 만족도)를 MCDA에서의 동적 기준 점수로 사용한다.
• 정규화된 척도 상에서 정적 화폐 기준(예: 비용, 수익)과 비화폐 기준(예: 일자리 기회, 도로 안전성)을 가중치 합산 모델로 통합한다.
• 각 옵션의 총 점수는 정규화된 기준 점수의 가중합으로 계산되며, 가중치는 이해관계자들의 입력에서 유도된다.
• 민감도 분석을 위해 균일 분포를 사용하여 가중치를 변형한다(βi ∼ U(0.9, 1.1))로, 순위의 안정성을 시험한다.
• 동적 MCDA 프레임워크는 시뮬레이션 출력 결과를 MCDA에 통합하여 동적 인간 행동과 운영 행동의 장기적 평가를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시뮬레이션을 통해 동적이고 불확실한 기준을 통합할 경우 다기준 의사결정 분석에서 의사결정 대안의 순위에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 장기적 인프라 계획에서 동적 MCDA 프레임워크는 정적 MCDA 또는 비용-편익 분석과 비교해 다른 최적의 의사결정을 도출하는가?
• RQ3 고객 만족도 및 대기 행동과 같은 동적 기준이 최종 의사결정 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 동적 MCDA 프레임워크에서 다양한 이해관계자 가중치 설정에 따라 최적 의사결정의 안정성은 어느 정도인가?
• RQ5 시뮬레이션 기반 MCDA는 전통적인 정적 방법보다 장기적 영향을 더 잘 반영할 수 있는가?

주요 결과

• 민감도 분석에서 동적 MCDA는 옵션 2(신규 무게측정기)를 최적으로 평가하는 데 56.6%의 비율을 기록하여 정적 방법보다 뚜렷이 뛰어난 성과를 보였다.
• 시뮬레이션 없이 정적 MCDA와 CBA는 모두 옵션 1을 최적으로 평가했으며, 점수는 각각 93, 64, 64로 나타나 동적 기준이 없을 경우 심각한 차이가 발생함을 시사한다.
• 동적 MCDA에서 옵션 2는 총 가중치 점수 75를 기록하여 옵션 1의 65 및 옵션 3의 54.64보다 높은 점수를 기록했다.
• 고객 만족도, 대기 빈도, 수동 대기 시간이 시뮬레이션을 통해 모델링되었을 때 의사결정 최적화에 결정적인 영향을 미친 주요 동적 기준이었다.
• 동적 MCDA 프레임워크는 가중치 변형에 대해 안정적이었으며, 비용 가중치가 0.335를 초과하거나 현지 일자리 기회가 고객 만족도보다 우선시되지 않는 한 옵션 2가 최적으로 유지되었다.
• 이 연구는 시뮬레이션 통합이 장기적인 행동 및 운영 역학을 반영함으로써 단기적 사고에 빠지는 의사결정을 방지할 수 있음을 입증한다.