多準則決策表格的摘要化方法(1/3)

日常生活中往往會面臨各種決策問題，過去研究提出不少方法應用於解決這些決策問題。在這些方法中，多準則決策模型（MCDM）已相當廣泛且成功地被應用於決策問題上。通常，多準則決策模型包括三個部分，即輸入、輸出和解決方法。一般而言，輸入資訊通常以一個決策表來代表，即m 個可行方案在n 個準則的績效數據。此外，輸出通常是單一最佳解或一組決策者所偏好的解決方案，此種做法雖能代替決策者直接作決策，但卻較少提供關鍵資訊輔助決策者。有鑒於此，本研究提出一個可以彙整決策表的方法，將簡化後的表格展現給決策者，以輔助他們進行決策。該表稱為資訊彙整表，我們可以用它來呈現可行方案和方案的評估準則，相較於以往龐大的表格，能更容易理解可行方案以及評估準則之間的整體關係。此外，彙整表可以被表示成雷達圖，來表示可行方案對應不同評估準則表現的分佈。針對此一主題，本研究提出三個研究議題，計畫的第一年要發展一個基因演算法來將一個mn 的原始決策表格歸納成一個st 的資訊彙整表，且歸納的過程中所導致的資訊遺失量必須越小越好。計畫的第二年，我們將發展一個heuristic algorithm 將一個mn 的原始決策表格歸納成一個st 的資訊彙整表，且該演算法可以自動決定分群的數目s 與t。計畫的第三年則將發展一個具有隨機搜尋功能的演算法來將一個mn 的原始決策表格歸納成一個st 的資訊彙整表，此一隨機化搜尋策略可以改進第二年所用greedy-based search strategy 的績效。