包絡分析法と遺伝的アルゴリズムによる事例ベース意思決定支援モデル
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概要
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本稿では, 包絡分析法(DEA)と遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた事例に基づく意思決定支援モデルを提案する. 本モデルは, 複数の要因を入力とし, そこから評価の対象となる結果が生み出されるような一連の活動を対象とし, 多くの活動事例の中でユーザが目標とする効率のレベルと過去の活動の特徴を反映した新たな活動方針を導くものである. 本モデルは次のような特徴を持つ. 1. 過去の活動事例がDEAにより求められる効率レベルと各活動の参照関係などの定性的な特徴によって分類され, それをもとに任意の条件に対して将来の活動計画を作成することができる. 2. 一元的に判断できない問題に対してもさまざまな側面から効率的であるか否かが評価され, それによって作成された活動計画に対しては, 与えられた条件のもとで効率的であることが保証されている. たとえば, マーケティング分野では, 広告を複数のメディアに投入し, その広告効果を評価する. 活動事例の内容は, 複数メディアへの広告投入量と, 投入した期間と商品認知率などの評価値で特徴づけられる各種宣伝活動である. これを効率レベルと活動の特徴により分類し, それらを参考にした任意の評価値を満足するような将来の活動案を効率レベルに基づいて意思決定が行えることになる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-05-15
著者
-
鈴木 賢一郎
(株)NTTデータ
-
鈴木 賢一郎
株式会社 Nttデータ
-
稲積 宏誠
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
-
稲積 宏誠
青山学院大学理工学部
-
稲積 宏誠
青山学院大学
-
楠本 和哉
株式会社電通
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