利点による選択を適用するための新しい方法(CBA)multicriteria decisionを多数の設計選択肢に適用する

建築環境における建物、土木インフラおよびその他の複雑なシステムの設計には、多くの、しばしば矛盾する設計基準を考慮する必要があります。 建築、工学および構造(AEC)のプロジェクトチームは頻繁にそれらが好まれた設計解決で着くのを助けるのに複数の規準の意思決定(MCDM)方法を使用する。 実際には、今日の創発的なMCDM法は、多くのAECプロジェクトに正常に適用されている利点（CBA）によって選択されています。 この方法には、従来のMCDM方法（加重和など）に比べていくつかの利点があります。: CBAは価値のためのお金の補償を隠すことを許可しない、CBAは決定の文脈に基づいて代わりの間で区別するのを助け、cbaは一致に達する時間を減らし、合意された利点の重要性に決定を基づかせていることによってよりよい主観的なトレードオフを管理する。 CBAは通常、2〜10の選択肢の間で適用され、100以上の選択肢に使用されたことはありません。 したがって、この研究は、数百または数千の選択肢にCBAを適用するための新しい方法を開発し、テストすることによって知識に貢献します。 この新しい方法は，ｋ-means法を用いて特徴類似性に基づいていくつかの代表的な設計選択肢に選択肢をクラスタリングすることを含む。 これらの代表的な設計代替案間の好みは、線形回帰を使用して一般化されます。 提案した方法によって好みを一般化できる精度のレベルを測定するために，学生被験者を含む実験を行った。 この実験では、1,000の異なる建物の設計の選択肢が検討されました。 Ｃｂａは三，六，八，十クラスタを用いた代表的な選択肢に適用された。 この研究では、各クラスター構成の予測の誤差、相関、および一貫性を測定しました。 代表的な選択肢を作成するために八つのクラスタを使用した場合，決定はランダムな選択肢で行われたものと常に一致し，予測された好みとの相関は，テストされた他のクラスタ構成と比較して誤差が低いほど高かった。