화학 공학 최적화 응용에서 다기준 의사결정 방법의 민감도 평가

이 장에서는 화학 공학 최적화 응용의 맥락에서 의사결정 또는 목표 행렬(DOM) 내의 수정에 대한 다기준 의사결정(MCDM) 방법의 민감도를 평가합니다. 8개의 일반적이거나 최근의 MCDM 방법과 3개의 가중치 방법을 사용하여, 이 연구는 세 가지 특정 DOM 변경 사항의 영향을 평가합니다: 목표의 선형 변환(LTO), 상호 목표 재구성(ROR), 대안 제거(RA). 우리의 포괄적인 분석은 엔트로피 방법으로 생성된 가중치가 기준 중요성을 평가하는 상관관계(CRITIC) 및 표준편차(StDev) 방법에 비해 조사된 수정 사항에 더 민감하다는 것을 보여줍니다. ROR은 대안의 순위에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 또한 특정 방법들, 즉 가중치 없이 회색 관계 분석(GRA), 다속성 경계 근사 영역 비교(MABAC), 거리 기반 종합 평가(CODAS), 엔트로피 또는 CRITIC 가중치를 사용하는 단순 가감 가중치(SAW), 그리고 StDev 가중치를 사용하는 CODAS, SAW 및 이상적 해결에 대한 유사성에 의한 선호 순위 기법(TOPSIS)은 DOM 수정에 더 강인합니다. 이 조사는 이전 연구의 결과를 확인할 뿐만 아니라 화학 공학 맥락에서 MCDM 방법의 안정성과 신뢰성에 대한 통찰을 제공합니다.