결정모델

요약 문제의 구조, 변수(變數)나 그 상호관계를 명확히 하고, 계량화(計量化)함과 동시에, 최적해(最適解) 및 만족해(滿足解)에 도달하기 위한 결정 룰을 가진 모델.

OR(operation research)에서의 선형계획 모델 등은 전형적인 결정 모델이 되고 있다. 해(解)에 도달하기 위한 결정 룰 및 계산절차가 컴퓨터 프로그램으로 번역되어 컴퓨터화(化)되면, 이 결정 모델에서 자동적으로 의사결정이 나오게 된다.

결정 모델에는 최적해 모델과 휴리스틱 모델(heuristic model)의 구별이 있다. 전자는 최적해를 얻기 위한 계산절차를 가진 결정 모델로서 앞에서 말한 선형계획 모델이나 대기행렬 모델 등이 그 예이다. 후자는 최적해의 결정 룰을 얻을 수 없는 복잡한 문제에 적용되는 것으로서, 최적해를 얻을 보장은 없지만 만족해를 얻기 위하여 필요한 시간을 단축하는 경험률(經驗律), 즉 휴리스틱을 이용한 결정 모델을 가리킨다. 최적해 모델이 일정한 계산절차를 적용시키기 위하여 문제를 추상화하거나 일정한 제약조건(制約條件)을 두는 데 대하여, 휴리스틱 모델은 일정한 제약조건을 둘 필요도 없고, 복잡한 문제를 추상화하는 일도 없이, 현실을 상당히 충실하게 반영한 결정 모델을 설계할 수 있는 장점을 지니고 있다. 클라크슨 모델(Clarkson model)이나 등산법(登山法:hill-c1imbing method) 등이 휴리스틱 모델의 예이다.