In system design, it is not always possible that all decision makers can cooperate fully and thus avoid conflict. They each control a specified subset of design variables and seek to minimize their own cost functions subject to their individual constraints. However, a system management team makes every effort to coordinate multiple disciplines and overcome such noncooperative environment. Although full cooperation is difficult to achieve, noncooperation also should be avoided as possible. Our approach is to predict the results of their cooperation and generate approximate Pareto set for their multiple objectives. The Pareto set can be obtained according to the degree of one's conceding coupling variables in the other's favor. We employ approximation concept for modelling this coordination and the mutiobjective genetic algorithm for exploring the coupling variable space for obtaining an approximate Pareto set. The approximation management concept is also used for improving the accuracy of the Pareto set. The exploration for the coupling variable space is more efficient because of its smaller dimension than the design variable space. Also, our approach doesn't force the disciplines to change their own way of running analysis and synthesis tools. Since the decision making process is not sequential, the required time can be reduced comparing to the existing multidisciplinary design optimization. This approach is applied to some mathematical examples and structural optimization problems.

본 연구에서는 의사결정자의 대립관계가 있는 항만개발 문제에 대한 우선순위 평가와 보상관계를 분석하였다. 이를 위해 먼저 항만개발에 대한 관련문헌을 분석하여 평가요소를 추출하였고, FSM법을 이용하여 평가요소를 구조화하고, 구조화 분석을 통해 평가항목을 선정하였다. 두 번째, 항만개발 평가 주체를 지역주민, 이용자, 지자체로 선정하고 AHP법을 이용하여 종합 평가치를 산출하였다. 세 번째 JMPR법을 이용하여 평가주체간 제휴를 구성하였을때 종합 평가결과와 대체안 선정에 따른 불만량을 최소로 하여 평가하는 방법을 제시하였다. 또한 대체안 선정에 따른 보상문제를 정량화하고 보상관계를 분석하였다. 그 결과 대상 항만중 부산항 개발이 가장 우선되어야 하며, 항만이용자는 환경에 대한 인식의 개선과, 지자체에서는 환경 친화적인 항만개발을 위한 환경 인센티브 정책을 추진해야 할 것이다.