【畢業(yè)學(xué)位論文】（Word原稿）非量化評(píng)估模糊決策方法之研究-義守大學(xué)資訊管理研究所

i 義 守 大 學(xué) 資 訊 管 理 研 究 所 碩士論文 非量化評(píng)估模糊決策方法之研究 on 導(dǎo)教授：王天津博士 研 究 生：廖淑觀 中華民國(guó) 九十三 年 六 月 i 非量化評(píng)估模糊決策方法之研究 研究生：廖淑觀 指導(dǎo)教授：王天津 博士 義守大學(xué)資訊管理研究所 中文摘要 由于在日常生活中常面臨許多大大小小的 決策問題 ，而且 具有復(fù)雜性及不確性，造成在評(píng)估的過程中，很難 權(quán)衡取舍或 單靠個(gè)人主觀判斷所能決定，而必須由決策者與規(guī)劃者密切配合，方能符合實(shí)際問題的需要。 因此，本研究提出模糊決策評(píng)估模式，用以探討非量化之模糊決策問題，首先將決策者所遭遇模糊多重準(zhǔn)則之決策問題時(shí)，利用已設(shè)定好的語意變數(shù)，針對(duì)評(píng)估準(zhǔn)則重要程度進(jìn)行評(píng)估，藉由模糊 法以遴選出重要性較高的準(zhǔn)則作為評(píng)估指標(biāo)，之后再進(jìn)行方案所有評(píng)估準(zhǔn)則之表現(xiàn)程度評(píng)估，依照每個(gè)方案的整體模糊評(píng)估值，經(jīng)由最大最小集合法轉(zhuǎn)換成一個(gè)明確值，加以排序以獲得各方案 之綜合評(píng)價(jià)，求得最佳方案供決策者參考。同時(shí)為了驗(yàn)證本研究所提出模式之可行性，本研究運(yùn)用斯皮爾曼等級(jí)相關(guān) (以比較分析，結(jié)果證實(shí)本研究模糊決策模式在實(shí)務(wù)上具有實(shí)用價(jià)值。最后，本研究舉出以目前技能競(jìng)賽中具有質(zhì)化準(zhǔn)則的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽項(xiàng)目，及具有部份量化準(zhǔn)則的餐飲服務(wù)競(jìng)賽項(xiàng)目為案例，藉由模糊決策方法之演算法則，提出一個(gè)客觀的評(píng)估模式，以作為后續(xù)學(xué)者之參考依據(jù)。 關(guān)鍵字：模糊理論、模糊決策方法、非量化評(píng)估、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān) on it is to or by of be by of a to to to as to to by of to to a In of by is to of be as an to In of an to 謝 由衷感謝指導(dǎo)教授 王天津 博士這二年的悉心指導(dǎo)，本論文方能順利完成。老師治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，在論文寫作過程中，不論在學(xué)術(shù)與待人處世上，均蒙恩師之費(fèi)心指引與教導(dǎo)，使學(xué)生獲益匪淺。另在論文口試期間，特別感謝 徐村和 博士以及本系 吳昭彥 博士對(duì)學(xué)生碩士論文方法、觀念與內(nèi)容之建議與指正，使本論文得以更嚴(yán)謹(jǐn)及完善。由于老師們的支持與鼓勵(lì)，使我在研究過程中遇到障礙時(shí)，都能迎刃而解，并順利完成論文，在此致上最崇高的敬意與謝忱。 研究所求學(xué)的日子，感謝同 學(xué)們以及研究小組成員們的關(guān)懐與鼓勵(lì)，特別是宗翰 學(xué)長(zhǎng)、 英玲 學(xué)姐、 志民 、 素苓 、 美珠 及 興國(guó) ，諸位于我論文寫作及口試過程時(shí)的大力相助，皆令我受益良多，永志于懷。 職場(chǎng)多年能再重拾課本當(dāng)起學(xué)生，感覺是非常雀躍而充實(shí)的，有幸認(rèn)識(shí)許多老師及同學(xué)，一同學(xué)習(xí)并彼此分享心得及經(jīng)驗(yàn)，讓實(shí)務(wù)與理論獲得更深的體認(rèn)，也讓 我得以優(yōu)游于工作與進(jìn)修之間，在工作上及知識(shí)汲取上皆能齊頭并進(jìn)。 最后，非常感謝外子 銘賢 的體諒及家人的寛容，由于你們精神上的鼓勵(lì)及支持，讓我在這段時(shí)間能無后顧之憂，順利完成碩士學(xué)業(yè)。在此僅以本論文，獻(xiàn)給我最摯愛的家人們。 廖淑觀 謹(jǐn)志于 義守大學(xué)資訊管理研究所 中華民國(guó) 93 年 6 月 錄 第一章 緒論 究背景與動(dòng)機(jī) . 1 究目的 . 2 究范圍與限制 . 3 究架構(gòu)與流程 . 4 究?jī)?nèi)容與方法 . 5 詞釋義 . 6 第二章 文獻(xiàn)探討 策理論相關(guān)文獻(xiàn)探討 . 8 準(zhǔn)則決策 . 8 則權(quán)重計(jì)算方法 . 13 糊決策方法 . 16 糊排序方法 . 17 體決策 . 24 糊集合理論 . 25 本觀念 . 25 糊數(shù) . 28 糊數(shù)的基本運(yùn)算 . 31 意變數(shù) . 32 糊關(guān)系 . 33 量主觀判斷的方法 . 34 糊決策相關(guān)研究之探討 . 35 v 第三章 模糊決策模式之建構(gòu) 糊決策模式之研究架構(gòu) . 41 糊決策模式建立之演算法則 . 43 估準(zhǔn)則之篩選 . 49 案結(jié)果之排序 . 51 第四章 研究案例分析 能競(jìng)賽意義及功能 . 53 能競(jìng)賽相關(guān)文獻(xiàn)探討 . 54 究案例介紹 . 59 頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽 . 59 飲服務(wù)競(jìng)賽 . 61 第五章 非量化準(zhǔn)則之評(píng)選案例 化準(zhǔn)則評(píng)選案例之問題描述 . 63 頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽評(píng)選案例 . 63 選案例之驗(yàn)證 . 74 份量化準(zhǔn)則評(píng)選案例之問題描述 . 77 飲服務(wù)競(jìng)賽評(píng)選案例 . 77 第六章 結(jié)論與建議 論 . 88 來研究方向與建議 . 89 參考文獻(xiàn) 、 中文部份 . 91 二、 英文部份 . 94 附錄一 網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽案例之評(píng)選人選作品 . 96 附錄二 全國(guó)高級(jí)中等學(xué)校九十二年學(xué)年度商業(yè)類科網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽前十名名單 . 101 目 錄 圖 研究之流程圖 . 4 圖 準(zhǔn)則決策流程圖 . 9 圖 準(zhǔn)則決策方法分類圖 . 11 圖 則權(quán)重計(jì)算方法分類 . 14 圖 糊排序方法分類 . 18 圖 s 序法 . 21 圖 s ax 序法 . 22 圖 規(guī)且凸形之模糊集合 . 27 圖 個(gè)子模糊集合圖 . 28 圖 角模糊數(shù) . 30 圖 形模糊數(shù) . 31 圖 估模式研究架構(gòu)圖 . 42 圖 體層級(jí)架構(gòu)圖 . 43 圖 種語意變數(shù)的隸屬函數(shù)值 . 46 圖 大最小集合法 . 52 圖 能水準(zhǔn)在競(jìng)賽刺激下提升的流程圖 . 54 圖 糊決策評(píng)估與真實(shí)結(jié)果比較圖 . 75 圖 評(píng)估人選整體模糊評(píng)估值表示圖 . 86 目 錄 表 人決策與群體決策之比較表 . 24 表 種模糊語意變數(shù)表 . 33 表 糊決策相關(guān)研究之整理 . 39 表 評(píng)估準(zhǔn)則重要性之語意變數(shù)模糊數(shù) . 44 表 評(píng)估方案表現(xiàn)程度之語意變數(shù)模糊數(shù) . 44 表 網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽內(nèi)容 . 60 表 餐飲服務(wù)競(jìng)賽內(nèi)容 . 62 表 策者初始評(píng)估準(zhǔn)則重要性之語意變數(shù)評(píng)估結(jié)果 . 65 表 估準(zhǔn)則篩選結(jié)果 . 67 表 策者整合后之準(zhǔn)則權(quán)重模糊數(shù) . 68 表 決策者評(píng)定各人選在各準(zhǔn)則表現(xiàn)程度之語意變數(shù) . 69 表 合各決策者對(duì)評(píng)估人選在各準(zhǔn)則之表現(xiàn)程度 . 71 表 準(zhǔn)化決策矩陣 . 72 表 評(píng)估人選整體模糊評(píng)估值 . 73 表 擇最佳評(píng)選結(jié)果 . 74 表 糊決策評(píng)估與真實(shí)結(jié)果相關(guān)分析 . 76 表 策者初始評(píng)估準(zhǔn)則重要性之語意變數(shù)評(píng)估結(jié)果 . 79 表 估準(zhǔn)則篩選結(jié)果 . 81 表 策者整合后之準(zhǔn)則權(quán)重模糊數(shù) . 82 評(píng)估人選在各評(píng)估準(zhǔn)則之表現(xiàn)程度 . 83 表 合各決策者對(duì)評(píng)估人選在各準(zhǔn)則之表現(xiàn)程度 . 84 表 準(zhǔn)化決策矩陣 . 85 表 評(píng)估人選整體模糊評(píng)估值 . 86 表 擇最佳評(píng)選結(jié)果 . 87 1 第一章 緒論 本章主要針對(duì)本研究的基本介紹詳加說明；共分為六部份：第一部份將介紹研究背景與動(dòng)機(jī)；第二部份則是介紹本研究的目的為何；第三部份提出本研究的研究范圍及一些限制；第四部份為本研究之架構(gòu)與流程 介紹；第五部份則是介紹本研究的內(nèi)容與方法；最后針對(duì)部份名詞加以解釋說明。 究動(dòng)機(jī)與背景 決策存在于日常生活中，許多的事物都需要做決策才行，然而每一事物必須要有所比較才能有所鑒別，也才能評(píng)估出優(yōu)劣好壞，可是在決策的環(huán)境中有些資訊是具有復(fù)雜性或是不明確的，造成在評(píng)估之過程，受個(gè)人主觀因素居多，較無法獲得正確且客觀的決策。 為了使決策更周延與完善，決策必須從多方面去分析才行。由于被考量的事物中常具有許多種屬性，受多種因素的影響，且有些事物較無法以明確數(shù)值或客觀量化來表示，若以傳統(tǒng)評(píng)估方式可能會(huì)造成誤差 及不公平，例：傳統(tǒng)上在學(xué)校評(píng)量學(xué)生成績(jī)，均采用各科成績(jī)加總再排序，若該生考了五科，其中四科均為全班第一，只因第五科考生只考全班第十名，卻造成該生總成績(jī)?yōu)槿嗟谑?，這整體評(píng)量結(jié)果否定了該生其它四科優(yōu)異表現(xiàn)，似乎有待改善（莊仲寧， 2002）。故本研究中，我們提出以模糊理論來評(píng)估決策問題。 模糊理論起源于 1965 年，由加州大學(xué)札德 (L. A. 教授所提出，強(qiáng)調(diào)人們對(duì)周遭事物的認(rèn)知及推理，其概念都具有模糊性，認(rèn)為較復(fù)雜的問題，須以模糊數(shù)學(xué)分析方法來處理模糊問題，將語意或口語化的敘述轉(zhuǎn)換成模糊集合， 以 2 模糊集合取代傳統(tǒng)的一般集合，借著歸屬函數(shù)來研究及處理不明確的資料，經(jīng)由有系統(tǒng)的模糊運(yùn)算過程，使資料可以被量化，轉(zhuǎn)換成可運(yùn)用的資訊 (1965)。1970 年 將決策方法加入模糊理論，將決策者的理念、想法、指標(biāo)融入決策分析的過程中，使其決策者可構(gòu)建各決策方案所衡量的資訊，運(yùn)用模糊理論處理無法量化、不完全訊息、模糊概念及部分不清楚的問題，將不完全的訊息決策問題之各種屬性資料模糊化后，進(jìn)行資訊的整合，將決策方案評(píng)估問題轉(zhuǎn)換成模糊數(shù)排序問題，藉由解模糊化方式轉(zhuǎn)換成一個(gè)客觀 的明確值，使能有客觀的決策 (1970)。由此可知，在面對(duì)多屬性、多沖突、非完成量化的決策問題時(shí)，模糊決策方法能改善決策品質(zhì)，將評(píng)估準(zhǔn)則由很主觀的陳述轉(zhuǎn)變?yōu)檩^不主觀的衡量，是一種可獲得良好解決的途徑，也是值得大家探討的重要課題。 近幾年來，模糊決策方法被廣泛地運(yùn)用在控制系統(tǒng)、人工智慧、農(nóng)業(yè)商業(yè)及教育評(píng)量上，然而在模糊環(huán)境之下，一般衡量相關(guān)評(píng)估準(zhǔn)則或指標(biāo)時(shí)，其屬性的性質(zhì)不單只有可量化的因素，還包含無法量化及部份量化的因素，但綜觀目前現(xiàn)有的文獻(xiàn)中，大都只針對(duì)完全無法量 化的性質(zhì)加以探討，鮮少同時(shí)考量部份量化性質(zhì)的因素，故本研究中以技能競(jìng)賽為例，同時(shí)針對(duì)具有質(zhì)化準(zhǔn)則的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽項(xiàng)目和部份量化準(zhǔn)則的餐飲服務(wù)競(jìng)賽項(xiàng)目二個(gè)案例加以詳細(xì)介紹，藉此探討非量化評(píng)估之模糊決策問題，并建立一個(gè)合理、客觀的評(píng)估模式，作為相關(guān)競(jìng)賽評(píng)分之參考依據(jù)。 究目的 由于在日趨復(fù)雜的環(huán)境，決策者在衡量相關(guān)評(píng)估準(zhǔn)則或指標(biāo)時(shí)，屬性不單只 3 有可量化的因素，有些指標(biāo)則常常是無法量化或部份量化，具有模糊的特性；因此，本研究主要目的是探討非量化的模糊決策問題，運(yùn)用模糊決策方法將決策者遭遇模糊多 重準(zhǔn)則決策問題時(shí)，決策者可運(yùn)用語意變數(shù)進(jìn)行評(píng)估，自由運(yùn)用自然語言來表達(dá)自己所要表達(dá)的信息，使決策過程中概念的模糊性充分地表達(dá)；決策者分別給予評(píng)估準(zhǔn)則權(quán)重及針對(duì)各準(zhǔn)則給予方案適合的權(quán)重，且經(jīng)整合加以計(jì)算的過程，得到各方案之綜合評(píng)價(jià)，求得最佳方案供決策者參考；并以技能競(jìng)賽中具有質(zhì)化準(zhǔn)則的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽項(xiàng)目和部份量化準(zhǔn)則的餐飲服務(wù)競(jìng)賽項(xiàng)目為例加以詳細(xì)介紹。本研究期望達(dá)到下列幾項(xiàng)目的： 一、運(yùn)用模糊決策方法，建立一個(gè)非量化準(zhǔn)則的評(píng)估模式，以解決非量化之決策問題。 二、藉由技能競(jìng)賽案例介紹，提供一個(gè)客觀 評(píng)估方法，以驗(yàn)證非量化的模糊決策問題。 三、期望本研究所建立的模糊決策模式，能做為后續(xù)學(xué)者研究相關(guān)問題之參考。 究范圍與限制 一、本研究著重于模糊決策方法之運(yùn)用介紹，亦舉出案例加以驗(yàn)證以建立評(píng)估模式，并說明此模式實(shí)際可行。 二、本研究范圍主要以目前技能競(jìng)賽中質(zhì)化準(zhǔn)則的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽項(xiàng)目，及部份量化準(zhǔn)則餐飲服務(wù)競(jìng)賽項(xiàng)目為案例，藉由模糊決策方法之演算法則，提出一個(gè)客觀的評(píng)估模式，以驗(yàn)證非量化之模糊決策問題。 4 究架構(gòu)與流程 本研究主要是以模糊決策方法為主要研究架構(gòu)。共分七章，第一章 為緒論，說明本論文研究背景及動(dòng)機(jī)、研究目的、研究范圍及限制、研究流程與論文架構(gòu)。第二章為相關(guān)文獻(xiàn)探討，說明國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)應(yīng)用于模糊決策的文獻(xiàn)；共分成三部分來探討，第一部分為決策理論相關(guān)文獻(xiàn)探討，第二部分為模糊集合理論介紹，第三部分為相關(guān)研究方法之探討。第三章為模糊決策模式之建構(gòu)。第四章為研究案例分析。第五章為非量化準(zhǔn)則之評(píng)選案例。第六章為結(jié)論與建議。 本研究之研究流程，承襲前面之研究動(dòng)機(jī)與目的，可從圖 圖 本研究之流程圖 資料處理與分析 定義研究問題 搜集相關(guān)文獻(xiàn)探討 模糊決策模式之建立 評(píng)估準(zhǔn)則方案問卷 設(shè)計(jì) 模糊決策案例之實(shí)測(cè) 模糊決策案例之驗(yàn)證 結(jié)論與建議 5 究?jī)?nèi)容與方法 基于本研究目的之需要，本研究主要的內(nèi)容與方法包括 下列幾點(diǎn)： 一、相關(guān)文獻(xiàn)之探討 對(duì)過去決策相關(guān)問題之文獻(xiàn)及模糊集合理論，進(jìn)行詳細(xì)的探討與分析。 二、構(gòu)建模糊決策評(píng)估模式 本研究提出一個(gè)模糊決策評(píng)估模式，針對(duì)非量化之評(píng)估問題，利用模糊決策的特性，依其模式之研究架構(gòu)及演算法則，以建立一個(gè)公平、客觀的評(píng)估模式。 三、評(píng)估準(zhǔn)則之遴選 本研究根據(jù)決策者各自的意見來決定各評(píng)估準(zhǔn)則權(quán)重，作為遴選合適準(zhǔn)則之依據(jù)，藉由模糊 估法，并設(shè)定刪題門檻值，將未達(dá)門檻值之準(zhǔn)則項(xiàng)目刪除，篩選出準(zhǔn)則重要性程度較高的準(zhǔn)則項(xiàng)目，作為本研究的評(píng)估準(zhǔn)則。 四、方案結(jié)果之排序 本 研究主要利用 985)所提出的最大最小集合法模糊排序法，將獲得整體模糊評(píng)估值之后的方案，經(jīng)由解模糊化的過程轉(zhuǎn)成單一明確值，再依此值進(jìn)行各方案排序以獲得優(yōu)劣結(jié)果。 6 五、案例分析驗(yàn)證 本研究針對(duì)技能競(jìng)賽評(píng)選之問題，提出無法量化（質(zhì)化）準(zhǔn)則的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽項(xiàng)目和部份量化準(zhǔn)則的餐飲服務(wù)競(jìng)賽項(xiàng)目二個(gè)案例，應(yīng)用所提出的模糊決策評(píng)估模式進(jìn)行分析，并利用斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)(計(jì)方法，以驗(yàn)證本研究所提出模糊決策模式的實(shí)用性。 詞釋 義 一、非量化 (非量化意指探討計(jì)畫或準(zhǔn)則權(quán)重特性及績(jī)效，具有無法完全量化的資料型態(tài)，包含質(zhì)化及混合量化兩種。本研究由于探討二種不同評(píng)分方式的競(jìng)賽，網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)競(jìng)賽的評(píng)分項(xiàng)目完全憑借裁判個(gè)人主觀影響的競(jìng)賽，屬于質(zhì)化；另餐飲服務(wù)競(jìng)賽的評(píng)分項(xiàng)目則包含裁判個(gè)人主觀意識(shí)給分的評(píng)分項(xiàng)目及無法受裁判個(gè)人因素影響的評(píng)分項(xiàng)目，屬于混合量化。故本研究稱為非量化。 二、部份量化 (部份量化意指分析計(jì)畫或準(zhǔn)則權(quán)重的特性及績(jī)效時(shí)，同時(shí)兼具可 量化及質(zhì)化的資料型態(tài)，亦稱為混合量化 (本研究系指評(píng)分項(xiàng)目中包含裁判個(gè)人主觀意識(shí)給分的評(píng)分項(xiàng)目及無法受裁判個(gè)人 7 因素影響的評(píng)分項(xiàng)目。 三、無法量化 (無法量化意指探討計(jì)畫或準(zhǔn)則權(quán)重的特性及績(jī)效時(shí)，完全無法量化之資料型態(tài)，亦稱為質(zhì)化。本研究系指評(píng)分項(xiàng)目完全憑借裁判個(gè)人主觀意識(shí)給分的評(píng)分。 8 第二章 文獻(xiàn)探討 本章主要將國(guó)內(nèi)外有關(guān)模糊決策評(píng)估方法之文獻(xiàn)做一回顧與整理；共分成三部分來介紹，第一部分為決策理論相關(guān)文獻(xiàn)探討，第二部分為模糊集合理論介紹，第 三部分為模糊決策相關(guān)研究之探討。 策理論相關(guān)文獻(xiàn)探討 所謂決策 (通常形容為在諸多方案中進(jìn)行選擇之概念（林建煌譯， 1999）。也就是對(duì)將要進(jìn)行重要問題或重要工作所做出審慎的最后決定，而這些重要問題或重要工作可以區(qū)分為不同的可行計(jì)畫或方案，針對(duì)這些可行計(jì)畫或方案的選擇過程即為決策（游伯龍， 1985）。 960)將決策程序分為三個(gè)階段，分別為：資料搜集 (方案設(shè)計(jì) (方案選擇( 準(zhǔn)則決策 (由于人們?cè)趶氖赂黜?xiàng)決策時(shí)，通常須考量許多層面的相關(guān)因素，因此便產(chǎn)生了多準(zhǔn)則決策 (而多準(zhǔn)則決策方法主要是指在多個(gè)可能具有沖突性的評(píng)估準(zhǔn)則之下，用以評(píng)估方案優(yōu)劣之分析工具，以避免只從單一準(zhǔn)則或標(biāo)準(zhǔn)為考量，可使決策者更加正確與合理。 多準(zhǔn)則決策歷經(jīng)三、四十年的發(fā)展，已廣泛應(yīng)用于個(gè)人、企業(yè)、學(xué)術(shù)、公共 9 議題與政府等相關(guān)之問題。一般而言，多準(zhǔn)則決策問題大致可分為兩類 ( 1981)： (1)多目標(biāo)規(guī)劃問題 (指具有多個(gè)目標(biāo)函數(shù)，以解決選擇方案的設(shè)計(jì)問題； (2)多準(zhǔn)則評(píng)估問題 (指面臨一組可行方案時(shí)，考慮多個(gè)準(zhǔn)則進(jìn)行評(píng)估，以解決方案的選擇及評(píng)估問題。而多準(zhǔn)則決策方法的問題具有幾個(gè)特性 ( 1981)： (1)多目標(biāo)或多準(zhǔn)則：每個(gè)問題都具有多項(xiàng)目標(biāo)或多個(gè)準(zhǔn)則，決策者必須針對(duì)問題訂定適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)或準(zhǔn)則； (2)準(zhǔn)則之間可能矛盾沖突； (3)不同的 度量單位：每個(gè)目標(biāo)或準(zhǔn)則可能有不同的度量單位； (4)設(shè)計(jì)或選擇問題：設(shè)計(jì)最佳的方案或是在有限的替選方案中選擇最佳方案。 對(duì)于解決多準(zhǔn)則決策問題， 984)提出四個(gè)階段的過程： (1)構(gòu)建決策問題； (2)評(píng)估方案可能的影響； (3)求取決策者的偏好； (4)對(duì)方案進(jìn)行評(píng)估與比較。其流程如圖 示。 界定目標(biāo)、屬性或準(zhǔn)則 構(gòu)建決策者偏好 （如準(zhǔn)則之權(quán)重） 評(píng)估方案并進(jìn)行分析 產(chǎn)生方案 構(gòu)建方案影響矩陣 圖 多準(zhǔn)則決策流程圖 (1984) 10 在多準(zhǔn)則決策方法中，可依決策者對(duì)于屬性與選擇方案所提供的資訊，區(qū)分為三大類： (1)無偏好資訊； (2)需要屬性資訊； (3)需要方案資訊 ( 1981)。其詳細(xì)方法 分類如圖 示。在需要屬性資訊方面，依照資訊性質(zhì)又分為：標(biāo)準(zhǔn)水平、序數(shù)資訊、基數(shù)資訊及邊際替代率四類。在需要方案資訊方面，則依方案資訊不同而區(qū)分為：成對(duì)偏好與成對(duì)接近順序兩類。 11 圖 多準(zhǔn)則決策方法分類圖 ( 1981) 對(duì)偏好 對(duì)接近順序 of 準(zhǔn)則決策 無偏好資訊 需要屬性資訊 需要方案資訊 標(biāo)準(zhǔn)水平 數(shù)資訊 數(shù)資訊 際替代率 12 在諸類之演算方法中，標(biāo)準(zhǔn)水平指準(zhǔn)則之間的偏好是以一個(gè)事先設(shè)定的水準(zhǔn)來衡量其優(yōu)劣；序數(shù)資訊則指準(zhǔn)則之間的偏好沒有確切的權(quán)重可以顯示其差距，只有以先后順序呈現(xiàn)；基數(shù)資訊指準(zhǔn)則之間的偏好是以確切的權(quán)重值表示；而邊際替代率則以無異曲線來比較準(zhǔn)則的效用高低，藉此顯示偏好順序。本研究針對(duì)較常見之決策方法作一簡(jiǎn)單介紹（梁家福， 1996； 1981）： A. 簡(jiǎn)單加權(quán)法 (主要由各準(zhǔn)則與其相對(duì)權(quán)數(shù)乘積之和，來表示每個(gè)方案的分?jǐn)?shù)，藉此分?jǐn)?shù)來衡量方案之優(yōu)劣。操作流程如下： (1)依據(jù)各準(zhǔn)則之績(jī)效值與相對(duì)權(quán)重，計(jì)算每一方案的分?jǐn)?shù)； (2)由方案的分?jǐn)?shù)大小，評(píng)定其優(yōu)劣。 此方法在使用上雖較簡(jiǎn)單，但由于無法個(gè)別考量各準(zhǔn)則間是否有互補(bǔ)性及其單位的問題無法分別考慮，故簡(jiǎn)單加權(quán)法仍有缺失。 B. 層級(jí)分析法 (主要將復(fù)雜的問題藉由層級(jí)結(jié)構(gòu)的概念逐步分解，利用相關(guān)決策人員進(jìn)行評(píng)估，以求得各方案的權(quán)重值，并藉此值作為衡量方案優(yōu)劣順序之依據(jù)。其操作程序如下： (1)建立層級(jí)關(guān)系； (2)建立各層級(jí)的成對(duì)比較矩陣； (3)求解各層級(jí)的權(quán)重并檢定一致性； (4)求得各準(zhǔn)則加權(quán)之后的評(píng)估值。 C. (此方法主要是當(dāng)兩方案策者基于滿意與不滿意的程度，冒著某種程度之風(fēng)險(xiǎn)，承認(rèn)于有時(shí)會(huì)因 13 方案?jìng)€(gè)數(shù)的增加，造成計(jì)算過程變得較復(fù)雜，因此此方法較適用于方案數(shù)目不連續(xù)之評(píng)估工作，但仍有無法排列出優(yōu)劣順序之問題。 D. (由 981)所發(fā)展出來的決策方法，主要的觀念是先決定理想解(負(fù)理想解 (以距離理想解最近而距離負(fù)理想解最遠(yuǎn)的方案作為選擇的標(biāo)準(zhǔn)；亦即，若該準(zhǔn)則為效益準(zhǔn)則 (則績(jī)效值愈大，偏好值也就愈大，反之，若該準(zhǔn)則為成本準(zhǔn)則 (則績(jī)效值愈大，則偏好值反而愈小。分析程序如下： (1)建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的決策矩陣； (2)建立一個(gè)加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣； (3)決定理想解與負(fù)理想解； (4)計(jì) 算各方案距理想解的距離與負(fù)理想解之距離； (5)求取出各方案對(duì)理想解的相對(duì)親近系數(shù)； (6)藉此值評(píng)定其優(yōu)劣順序。 此方法處理方式由于可以避免產(chǎn)生距理想解最近且距負(fù)理想最近，或距理想解最遠(yuǎn)且又距負(fù)理想最遠(yuǎn)的結(jié)果，具有符合直覺且簡(jiǎn)單實(shí)用的方法。 則權(quán)重計(jì)算方法 運(yùn)用多準(zhǔn)則決策方法時(shí)，準(zhǔn)則權(quán)重對(duì)方案的選擇具有極大的影響力，評(píng)估方法除了選定具有決策能力的評(píng)估準(zhǔn)則之外，代表準(zhǔn)則間相對(duì)重要的權(quán)重值是否恰當(dāng)也是重要因素，即不同的準(zhǔn)則權(quán)重值可能會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)估結(jié)果。然而隨著時(shí)間與環(huán)境的不同，促使人類在思維過程 中，常存在著許多不確定性及復(fù)雜性，且許多事物上常具有許多模糊關(guān)系，要能明確地描述對(duì)準(zhǔn)則的偏好，困難度相對(duì)地 14 提高。目前國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)已提出許多準(zhǔn)則權(quán)重的求算方法，依決策者的主觀意識(shí)求得或由評(píng)估矩陣測(cè)量值所求得，分為主觀權(quán)重或客觀權(quán)重，以及整合決策者主觀權(quán)重及客觀權(quán)重而成的折衷權(quán)重 ( 1981)，如圖 示。 主觀權(quán)重主要依據(jù)決策者主觀認(rèn)定的偏好產(chǎn)生，其權(quán)重值較為穩(wěn)定；而客觀權(quán)重方法則由實(shí)際績(jī)效值求算出準(zhǔn)則權(quán)重，當(dāng)績(jī)效值有所變動(dòng)時(shí)則權(quán)重值也可隨之變動(dòng)，其權(quán)重較 為不穩(wěn)定。本研究針對(duì)一般常見的準(zhǔn)則權(quán)重計(jì)算方法分別敘述圖 準(zhǔn)則權(quán)重計(jì)算方法分類（張淑卿， 2002） 準(zhǔn)則權(quán)重計(jì)算方法 主觀權(quán)重法 折衷權(quán)重法 客觀權(quán)重法 專家評(píng)估法 特征向量法 加權(quán)最小平方法 極值權(quán)重法 熵 值權(quán)重法 灰關(guān)聯(lián)矩陣法 隨機(jī)權(quán)重法 15 如下（ 1981；魏巧晴， 2003)： A. 特征向量法 (此方法即 求解成對(duì)比較矩陣的特征值 (以求取各評(píng)估準(zhǔn)則的相對(duì)權(quán)重方法，可說是主觀權(quán)重方法中最被廣泛使用的一種。是由980)所提出，主要是指經(jīng)由決策者對(duì)成對(duì)準(zhǔn)則間之相對(duì)重要性進(jìn)行成對(duì)比較，若決策評(píng)估時(shí)有 n 個(gè)評(píng)估準(zhǔn)則，則決策者必須進(jìn)行 ( , 2 ) ( 1 ) / 2C n n n次的成對(duì)比較，而這些成對(duì)比較后的相對(duì)重要性容許有某一限度的不一致性(在。 B. 加權(quán)最小平方法 (由 979)所提出的論點(diǎn)，主要是針對(duì)一組聯(lián)立線性方程式的求解，以求算準(zhǔn)則權(quán)重的方法；此方法在觀念上比特征向量法更容易求解及計(jì)算。 C. 極值權(quán)重法 (此方法主要是由決策者主觀根據(jù)準(zhǔn)則之重要性而給定權(quán)重值，且所有重要的準(zhǔn)則，其權(quán) 重值皆相等，而較不重要的準(zhǔn)則，其權(quán)重值則為零。決策者主觀的選用何種權(quán)重集合，將會(huì)影響到方案的評(píng)選結(jié)果。 D. 專家評(píng)估法 此法乃是利用訪談或問卷的方式，針對(duì)所要評(píng)估的準(zhǔn)則給予權(quán)重，因此若決策者只一位作決策，則準(zhǔn)則間會(huì)具有較大的主觀差異性，而若多位決策者一同作決策評(píng)估時(shí)，則會(huì)降低權(quán)重過于主觀的差異性。 16 E. 熵值權(quán)重法 (此方法主要由 提出的論點(diǎn) ( 1981)；由于熵 (物理現(xiàn)象，代表系統(tǒng)在某一狀態(tài)之下元素混亂的程度，熵值若 愈低，則元素愈趨于完美，反之，則元素排列愈不規(guī)則，混亂程度愈大，而熵值權(quán)重法則是利用此熵值的概念來計(jì)算各準(zhǔn)則間的相對(duì)權(quán)重。 藉由每一準(zhǔn)則對(duì)各方案之量測(cè)值所求算出的熵值，來說明該準(zhǔn)則對(duì)整個(gè)決策情況所能傳遞之決策資訊的程度，再藉此比較各準(zhǔn)則的熵值，計(jì)算出彼此間的相對(duì)重要性，即相對(duì)權(quán)重。由于熵值權(quán)重法所求算出的相對(duì)權(quán)重是利用各方案在各評(píng)估準(zhǔn)則下的評(píng)估值資訊所得到的，并未摻雜決策者等人的主觀因素，故屬于客觀權(quán)重。 F. 折衷權(quán)重法 (折衷權(quán)重為整合決策者之主觀權(quán)重及客觀之熵值權(quán)重 法而成，由 981)提出此觀念。主要目的是使用此法所決定的準(zhǔn)則權(quán)重值可同時(shí)考慮決策者之主觀權(quán)重，以及由熵值權(quán)重法透過各準(zhǔn)則量測(cè)值求算出之客觀權(quán)重，以提高評(píng)估結(jié)果之可信度及降低評(píng)估結(jié)果之偏差。 糊決策方法 現(xiàn)實(shí)環(huán)境中有許多的決策，通常涉及許多的層面、多種的目標(biāo)、以及多個(gè)方案的問題，且包含了質(zhì)化、量化、或兩者混合的資料型式，具有許多的模糊性及不確定性，故單靠傳統(tǒng)的多準(zhǔn)則決策方法并不能有效處理真實(shí)生活中的模糊性問 17 題，因而產(chǎn)生了模糊決策方法的發(fā)展（張自立， 2001；李俊佳， 2003）。 為了因應(yīng)環(huán)境的不確定性及決