● 후르비츠(Huwicz) 기준 : 최대 최대원칙과 최대 최소원칙의 가중평균
불확실성 하의 의사결정을 해결해 주는 적합한 맞춤형 모형이 없었으나, 1980년대에 비정형화된 휴리스틱 추리(Heuristic Reasoning)을 기반으로 하는 인지 모형 기반적 접근법인 지능적 추리 시스템을 이용하는 접근법이 도입되고 있음.
• 대부분의 의사결정자들은 현실적으로 극단적으로 비관적 기준 또는 낙관적 기준이 아닌 중간 어느 지점을 선택함.
• 비관주의와 낙관주의를 절충하기 위해서 의사결정자가 어느 정도 미래에 대해 낙관적인 견해를 가지고 있는 정도를 나타내는 낙관지수(α)를 가중치로 사용하며 이 지수는 0 ~1 사이의 값을 가지고 낙관지수(α)가 0일 때는 의사결정자가 자연의 결과에 대해 비관적(최대 최소 원칙)이며, 반면 1일 때는 자연에 대해 낙관적(최대 최대)이라는 것을 의미함.
- 성과가 이익으로 나타나는 경우 최대 예상 수익에 α를 곱하고 최소 예상 수익에는 (1-α)를 곱한 결과의 합을 비교해서 가장 큰 수익을 보이는 대안을 최종 대안으로 선택하는 방법
휴리스틱 접근법은 모든 변수와 조건을 검토할 수 없기 때문에 가장 이상적인 방법을 구하는 것이 아니라, 현실적으로 만족할 만한 수준의 해답을 찾는 것이다. 휴리스틱은 정형적이며 포괄적으로 일정한 규칙과 지침을 갖고 판단과 의사결정이 이뤄진다고 전체 상황·가정·전제조건 등을 모두 고려한다. 일반적으로 사용되는 휴리스틱 접근법은 분석의 초기 단계에서는 모든 변수를 고려하지 않고 중요 변수만을 분석하고 점차 변수의 범위를 넓혀 가며 문제 상황을 여러 부문으로 구분하고 이를 각각 분석해 가장 이상적인 방법을 구한 후 전체적인 관점에서 종합한다.
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