Engineering complex systems is an exercise in sequential multiobjective decision making under uncertainty. One method for handling this complexity and uncertainty is set-based design (SBD). SBD is a concurrent engineering and management methodology that develops, analyzes, and matures numerous design options, reducing risk and delivering higher value to the stakeholders and end users. SBD accomplishes this through controlled design space convergence which reduces uncertainty and prevents premature design decisions. While SBD has been the subject of numerous scholarly articles, there is limited research providing quantitative methodologies that inform decisions enabling design maturation and convergence. We present a value of information (VOI) based methodology for multiobjective decision problems, and demonstrate its applicability for SBD decisions. We apply Bayesian decision models and information value to inform multiobjective modeling and design maturation decisions. Research contributions include: 1) a framework integrating VOI into the SBD process, 2) a multiobjective VOI method assessing a higher-resolution model's ability to reduce uncertainty, and 3) a means of informing modeling decisions by comparing multiple high resolutions models, given their usage cost and their potential to deliver information value. Finally, we demonstrate the inherent issues associated with premature decisions and traditional point-based design approaches which run the risk of selecting an alternative that later proves infeasible.

中文翻译：

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基于集合的定量设计中多目标决策的信息方法学价值

工程复杂系统是在不确定性下进行连续多目标决策的练习。处理这种复杂性和不确定性的一种方法是基于集合的设计 (SBD)。SBD 是一种并行工程和管理方法，可开发、分析和完善众多设计选项，降低风险并为利益相关者和最终用户提供更高的价值。SBD 通过受控的设计空间收敛来实现这一点，从而减少不确定性并防止过早的设计决策。虽然 SBD 已成为众多学术文章的主题，但提供定量方法的研究非常有限，这些研究可为决策的成熟和收敛提供信息。我们为多目标决策问题提出了一种基于信息价值 (VOI) 的方法，并证明其对 SBD 决策的适用性。我们应用贝叶斯决策模型和信息值来为多目标建模和设计成熟决策提供信息。研究贡献包括：1) 将 VOI 集成到 SBD 过程中的框架，2) 评估高分辨率模型降低不确定性的能力的多目标 VOI 方法，以及 3) 一种通过比较多个高分辨率模型来通知建模决策的方法，因为它们使用成本及其传递信息价值的潜力。最后，我们展示了与过早决策和传统的基于点的设计方法相关的固有问题，这些方法冒着选择后来证明不可行的替代方案的风险。研究贡献包括：1) 将 VOI 集成到 SBD 过程中的框架，2) 评估高分辨率模型降低不确定性的能力的多目标 VOI 方法，以及 3) 一种通过比较多个高分辨率模型来通知建模决策的方法，因为它们使用成本及其传递信息价值的潜力。最后，我们展示了与过早决策和传统基于点的设计方法相关的固有问题，这些方法冒着选择后来证明不可行的替代方案的风险。研究贡献包括：1) 将 VOI 集成到 SBD 过程中的框架，2) 评估高分辨率模型降低不确定性的能力的多目标 VOI 方法，以及 3) 一种通过比较多个高分辨率模型来通知建模决策的方法，因为它们使用成本及其传递信息价值的潜力。最后，我们展示了与过早决策和传统的基于点的设计方法相关的固有问题，这些方法冒着选择后来证明不可行的替代方案的风险。考虑到它们的使用成本和它们传递信息价值的潜力。最后，我们展示了与过早决策和传统的基于点的设计方法相关的固有问题，这些方法冒着选择后来证明不可行的替代方案的风险。考虑到它们的使用成本和它们传递信息价值的潜力。最后，我们展示了与过早决策和传统的基于点的设计方法相关的固有问题，这些方法冒着选择后来证明不可行的替代方案的风险。