의사결정 행렬
Decision matrix의사결정 매트릭스는 분석가가 값과 정보 집합 사이의 관계의 성과를 체계적으로 식별, 분석 및 평가할 수 있는 행과 열의 값 목록이다. 의사결정 매트릭스의 요소들은 특정 의사결정 기준에 기초한 결정을 보여준다. 행렬은 많은 결정 요인을 살펴보고 각 요인의 상대적 유의성을 평가하는 데 유용하다.
설명
의사결정 매트릭스라는 용어는 다중 기준 의사결정 분석(MCDA) 문제를 설명하기 위해 사용된다. M 대체 옵션이 있고 N 기준에 따라 각각 평가해야 하는 MCDA 문제는 다음 표와 같이 N 행과 M 열 또는 M × N 요소가 있는 의사결정 매트릭스로 설명할 수 있다. X와ij 같은 각 요소는 단일 숫자 값 또는 단일 등급으로 기준 j에 대한 대안 i의 성능을 나타낸다. 예를 들어 대안 i가 "카 i"인 경우, 기준 j는 5등급 {예외, 양호, 평균, 평균 미만, 불량}이(가) 평가한 "엔진 품질"이며, "카ij i"는 "엔진 품질"에서 "좋음"으로 평가된 다음 X = "좋음"으로 평가된다. 이러한 평가는 1에서 5까지의 점수로 대체될 수 있다. 그런 다음, 점수 합계를 비교하고 순위를 매겨서 우승 제안을 보여줄 수 있다.
비교 예제 대안 1 대안 2 ... 얼터너티브 M 기준 1 x11 x12 ... x1M 기준 2 x21 x22 ... x2M ... ... ... Xij = 양호 ... 기준 N xN1 xN2 ... xNM 합계 순위 상태 아니요. 아니요.
의사결정 매트릭스와 유사하게, 믿음 결정 매트릭스는 증거 추론 접근법에서 다중 기준 의사결정 분석(MCDA) 문제를 설명하는 데 사용된다. 의사결정 행렬에서와 같이 단일 수치 값이나 단일 등급이 되는 대신에, 믿음 결정 행렬의 각 요소는 믿음 분포다.
예를 들어 대안 i가 "Car i"라고 가정하면, 기준 j는 5개 등급으로 평가된 "Engine Quality"로, "Car i"는 연료 소비량이 적고 진동이 적고 반응성이 높아 "Engine Quality"(예: 0.6)에서 "Excellent"로 평가된다. 동시에 품질도 조용함과 출발이 여전히 개선될 수 있기 때문에 신뢰도가 낮은 '좋음'에 불과하다는 평가(예: 0.4 이하)도 받는다. 이런 경우라면 Xij={(우수, 0.6), (우수, 0.4)}, 또는 Xij={(우수, 0.6), (우수, 0.4), (평균, 0), (평균 이하), (불량, 0)}이 있다.
전통적인 의사결정 매트릭스는 믿음 구조에서 하나의 믿음 정도가 1이고 다른 것이 0일 때 믿음 결정 매트릭스의 특별한 경우다.
| 기준 1 | 기준 2 | ... | 기준 N | |
|---|---|---|---|---|
| 대안 1 | x11 | x12 | ... | x1N |
| 대안 2 | x21 | x22 | ... | x2N |
| ... | ... | ... | Xij={(우수, 0.6), (좋음, 0.4)}} | ... |
| 얼터너티브 M | xM1 | xM2 | ... | xMN |
참고 항목
참조
- Shafer, G.A. (1976). Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press. ISBN 0-691-08175-1.
- Yang J.B., Singh M.G. (1994). "An evidential reasoning approach for multiple attribute decision making with uncertainty". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 24: 1–18. doi:10.1109/21.259681.
- Yang J.B., Xu D.L. (2002). "On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans. 32 (3): 289–304. doi:10.1109/TSMCA.2002.802746.
