쉽고 편하게 다양한 기법을 응용하기 위해 MATLAB을 활용하는 방법을 배우는 『MATLAB을 활용한 의사결정』. 규범적 의사결정론에 기반을 두고서 MATLAB을 활용한 의사결정 기법을 중심으로 내용을 구성하고 있다. 전형적 사례를 Prototype Example을 중심으로 분석한 내용을 기술하여 이해를 도와준다.

머리말ⅰ 목 차ⅲ PART I CHAPTER 1 의사결정3 1.1 의사결정 문제3 1.2 의사결정의 종류4 1.3 의사결정 과정6 1.4 의사결정론 모형7 1.5 MATLAB(R) 적용8 1.6 ??MATLAB(R) 활용 의사결정??의 구성9 CHAPTER 2 MATLAB(R) 이해11 2.1 MATLAB(R) 소개11 2.2 MATLAB(R)에서의 자료 입력12 PART II CHAPTER 3 선형계획법 : LP - Linear Programming31 3.1 개요31 3.2 분석기법32 3.3 MATLAB(R) 선형계획법 Syntax33 3.4 MATLAB(R) 적용사례36 연습문제51 CHAPTER 4 정수계획법 : IP - Integer Programming53 4.1 개요53 4.2 MATLAB(R) 정수계획법 Syntax54 4.3 MATLAB(R) 적용사례57 연습문제69 CHAPTER 5 이차계획법 : QP - Quadratic Programming73 5.1 개요73 5.2 MATLAB(R) 이차계획법 Syntax75 5.3 MATLAB(R) 적용사례78 연습문제87 CHAPTER 6 목표계획법 : GP - Goal Programming91 6.1 개요91 6.2 MATLAB(R) 목표계획법 Syntax93 6.3 MATLAB(R) 적용사례100 연습문제115 CHAPTER 7 비선형계획법 : NLP - NonLinear Programming117 7.1 개요117 7.2 MATLAB(R) 제약형 비선형계획법 Syntax120 7.3 MATLAB(R) 적용사례125 연습문제135 PART III CHAPTER 8 수송계획법 : Transportation Problem Model139 8.1 개요 139 8.2 분석기법140 8.3 MATLAB(R) 적용사례141 연습문제 156 CHAPTER 9 DEA : (자료포락분석) Data Envelopment Analysis157 9.1 개요 157 9.2 MATLAB(R) 적용사례162 연습문제172 CHAPTER 10 네트워크 분석 : Network Analysis173 10.1 개요173 10.2 네트워크 분석의 기본 수식174 10.3 MATLAB(R) 적용사례175 연습문제184 CHAPTER 11 PERT/CPM 분석 : PERT/CPM Analysis185 11.1 개요185 11.2 분석기법186 11.3 MATLAB(R) 적용사례189 연습문제201 CHAPTER 12 재고분석 : Inventory Analysis203 12.1 개요203 12.2 재고분석의 수식205 12.3 MATLAB(R) 적용사례207 연습문제216 PART IV CHAPTER 13 수요예측과 회귀분석 : Demand Estimation & Regression Analysis219 13.1 개요219 13.2 분석방법220 13.3 MATLAB(R) 적용사례223 연습문제238 CHAPTER 14 의사결정과 게임이론 : Decision Making & Game Theory241 14.1 개요241 14.2 의사결정 환경 242 14.3 MATLAB(R) 적용 사례243 연습문제254 CHAPTER 15 계층분석적 의사결정 : AHP - Analytic Hierarchy Process257 15.1 개요257 15.2 분석방법260 15.3 MATLAB(R) 적용사례263 연습문제275 CHAPTER 16 네트워크 분석적 의사결정 : ANP - Analytic Network Process277 16.1 개요277 16.2 MATLAB(R) 적용 사례279 연습문제290 CHAPTER 17 마르코프 분석 : Markov Process Analysis293 17.1 개요293 17.2 MATLAB(R) 적용사례295 연습문제303 CHAPTER 18 시뮬레이션 : Simulation305 18.1 개요305 18.2 시뮬레이션의 분석과정308 18.3 MATLAB(R) 적용사례309 연습문제320 APPENDIX A.1 MATLAB(R) 행렬과 선형대수323 1. 입력자료 : 벡터, 행렬, 스칼라 323 2. 역행렬 (Inverse Matrix)327 3. 고유치와 고유벡터 (Eigen Value & Eigen Vector)328 A.2 MATLAB(R) 그래픽331 1. 그래프의 설정331 2. 그래프의 조정333 A.3 MATLAB(R) 함수335 1. MATLAB(R) 내장 함수335 2. 사용자 함수 337 A.4 MATLAB(R) 2012 최적화, 통계 함수341 1. 최적화 프로그램 : ??Optimization Tool??341 2. 통계분석 프로그램 : ??Statistical Tool?? 343 A.5 연습문제의 해답367 찾아보기379

일상생활을 영위하기 위한 제반행동은 호흡과 같이 무의식적인 행동을 제외하면, 의사결정의 연속이라고 하여도 과언이 아니다. 경영과학, 사회과학 등의 관련분야에서는 과거의 직관적이며 주관적인 방법에서 벗어나, 과학적이며, 체계적인 접근방법으로 최적의 합리적인 의사결정을 위한 다양한 방법을 제안하고 있다. 특히, 컴퓨터 기술의 발달에 따라 수리적, 통계적인 접근방법을 토대로 불확실하면서도 다양한 현실적 상황에 대한 과학적인 분석과 제한된 조건에서의 과학적, 객관적인 의사결정이 가능하도록 도움을 주고 있다. 이 책은 의사결정자가 합리적인 의사결정을 하도록 도움을 주기 위하여 당면한 문제에 대한 분석 기법을 소개하고, 예제를 통하여 당면문제 해결의 제반방법을 살펴본다. 특히, 최근 그 적용성에 대하여 여러분야에서 활용가치가 높아지고 있는 MATLAB을 이용하여 보다 쉽고 빠르게 문제해결 방안을 구성하고자 한다. MATLAB은 그동안 국내에서 이공계를 중심으로 사용되어온 프로그래밍 기법으로 알려져 왔다. MATLAB은 그 내용이 방대하여 적용범위가 광범위하면서 높은 수준의 테크니컬 컴퓨터 언어로 인식되어 지며, 알고리즘 개발, 데이터 분석, 수치계산, 통계분석, 그리고 최적해 산정 등을 위한 대화식 컴퓨터 환경의 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 가진 MATLAB을 이용할 경우, 기존의 Visual Basic, C++, Fortran 등과 같은 프로그램 언어를 사용했을 때보다 더 쉽고, 빠르게 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 이 책에서는, 광범위하며 다양한 성격의 MATLAB함수들 중에서, 의사결정을 위한 기법을 중심 으로 MATLAB의 활용성을 중점적으로 다루었다. 특히, MATLAB과 함께 제공되어 있는 Tool 중에서 일반적인 의사결정의 최적해 산정을 위하여 개발된 Optimization Tool과 기술통계학은 물론 다변량 통계분석을 위하여 개발된 Statistics Tool을 활용하여 의사결정의 제반기법들을 다루었다.