상호교호적 다목적최적화 방법론 개발 및 신규지점 운영설계와 생산목표설정으로의 적용

박경삼; 신동은

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박경삼 신동은

저널정보: 한국경영학회 경영학연구 경영학연구 제38권 제5호

발행연도: 2009.10

수록면: 1,251 - 1,271 (21page)

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본 연구의 목적은 다목적최적화(multiple objective optimization)를 위한 방법론을 개발하고 적용하는데 있다. 많은 이론과 접근법이 존재함에도 불구하고, 이해하기 쉬우며 실제문제로의 적용이 용이한 방법론은 적다. 적용의 용이성을 위해 무엇보다 중요한 것은 의사결정자와의 상호교호작용(즉 의사결정자의 입장에서 정보제공)이 용이해야 한다. 본 요구사항을 충족시키기 위해 상호교호적 방법론(interactive method)을 개발한다. 이는 가장 잘 알려진 기존의 두 가지 상호교호기법들의 단점을 보충하고 장점을 취하는 상호 보완된 방법론이다. 또한 개발된 방법론이 관련된 몇몇 다른 기법들과 비교하여 주목할 만한 향상을 이루었다는 점을 강조한다. 개발된 방법론을 다수의 복잡한 비선형 목적함수들을 갖는 사례문제로 적용한다. 본 사례는 즉석식품 회사의 신규개설지점에 대한 운영설계(operational design)와 생산목표설정(production target setting)에 관한 문제이다. 적용에 있어서 비선형 다목적문제의 설정부터 해 도출에 이르기까지의 모든 과정을 상세히 보여준다.

Suppose a methodology has what it takes to succeed in terms of its application to real problems. It might then be obvious that the method is a simple, understandable, and usable approach to the problem setting in question. This study elaborates on this highly abstract but obvious and important requirement in the context of multiple objective optimization (MOO) endeavors. We develop an enhanced interactive method to meet the requirement, which cross-fertilizes the two most well-known interactive techniques to compensate for the drawbacks of the two methods and capture their positive aspects. Special emphases are also placed on what the current development makes a considerable improvement in comparison to some other relevant methods. The developed method is then applied to a real-world case problem involving several highly nonlinear objective functions, the problem of operational design and production target setting for the opening branches of a fast-food company. We demonstrate in detail the entire process of the application from modeling a nonlinear MOO problem to generating its solution, in order to guide the practical use of our method to the other potential applications. During the last five decades, a great deal of theories and methods have been developed to resolve the MOO problems. Interactive approach is one of the most widely used families of the MOO techniques. This is based upon a human-computer interaction process in that the computer algorithm generates and presents a solution to the human decision maker, and the decision maker then provides the algorithm with information, so this process repeats until the final solution satisfies the decision maker. The show-and-tell approach articulates the decision maker`s preferences gradually and, hence, helps her to provide her preferences in a step-by-step manner, unlike other families of the MOO techniques requiring all such information at a given moment. Furthermore, the decision maker can learn about the changing pattern of the generated solutions and anticipate the next solution during the solution process, which is also of great help in both information supply and desirable solution choice. Many different interactive methods constitute the family, interactive approach, and they each have different computational algorithms and require different types of information from the decision maker. The success of an interactive method usually lies in how easy and comfortable it is in terms of not only its computational aspect but also information requirement. We thus delve deeply into the characteristics of several representative interactive methods and take advantage of their positive features. As a result, a significantly improved interactive method is developed, thus minimizing both computational and informational burdens on the decision maker. This paper also explores an important managerial problem of operational design and production target setting for opening branches in a fast-food company. All the branches utilize multiple inputs, such as manpower and operating costs, to produce multiple outputs like revenue and customer satisfaction. It is therefore needed to plan as to how much inputs should be used and how much outputs should be produced, before the new branch`s operation. The input setting is referred to as operational design and the output setting as production target setting. To accomplish this, we model a nonlinear MOO problem and apply our method to that problem. It is worth mentioning that there are various cases of opening new branches in many different kinds of industries. Examples are fast-food franchise restaurants, telecommunication service offices, and bank branches. Possible areas of the application of our modeling idea and method are therefore numerous.

#Interaction #Multiobjective optimization #Nonlinear program #Operational design #Target setting #다목적최적화 #비선형계획법 #상호교호작용 #생산목표설정 #운영설계

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