建立一以網(wǎng)際網(wǎng)路為基礎(chǔ)之決策支援系統(tǒng)-文庫吧
2025-06-02 05:49 本頁面
【正文】 析層級法(AHP)此技術(shù)係藉系統(tǒng)化與結(jié)構(gòu)化的概念將一系統(tǒng)分解為多個層級，並排定其關(guān)聯(lián)性，在確定層級關(guān)係後以19評估尺度輔助決策者建立各層級之成對比較矩陣，以最大特徵值檢驗評定決策者對屬性間判斷是否一致性後，利用特徵向量的方法求得屬性間的相對權(quán)重。(2) TOPSIS此法對各屬性的基本假設(shè)是單調(diào)的遞增或遞減，演算法之基本觀念於先界訂正理想解(各屬性下各備選方案最佳值之集合)與負理想解(各屬性下各備選方案最差值之集合)。再選擇距理想解最近，且距負理想解最遠的方案。距離的計算是由歐氏幾何距離(Euclidean distance)計算得。再經(jīng)綜合比較後，而得到一最佳方案(Hwang amp。 Yoon,1981)。 其他技術(shù)(1) Borda function 此公式運用在由個別最佳方案篩選出群體最佳方案。公式之應(yīng)用如下：由多屬性決策技術(shù)TOPSIS的相對接近度找出個人方案排名，再依排名給予各方案相對分數(shù)，排名越前的方案分數(shù)越高，總得分最高者即為群體的最佳解。四、 結(jié)果與討論為了達成研究目的，本研究根據(jù)Sprague and Carlson (1982)的論點，以半結(jié)構(gòu)化的決策程序為主體，運用個人電腦、伺服器與網(wǎng)路等資訊科技，建構(gòu)具有資料庫、模式庫與使用者介面等元件的線上決策支援系統(tǒng)。圖一為本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。圖一 群體決策支援系統(tǒng)之架構(gòu)圖 討論本系統(tǒng)支援的決策過程可分為以下五個階段（林文遠，民89年）：階段一、決定屬性(NGT)；階段二、評估屬性權(quán)重(AHP)；階段三、方案評估（上下限篩選）；階段四、個人最佳方案(TOPSIS)；階段五、群體最佳方案(Borda Function)；在階段一，與會成員運用ASP撰寫的溝通介面，先由個人提出一些屬性，再由群體討論需要的屬性及屬性數(shù)目(根據(jù)一般的經(jīng)驗及人因相關(guān)的科學(xué)資料，屬性數(shù)目的範圍應(yīng)在5~9個之間)。最後經(jīng)由投票決定屬性。進入階段二後，系統(tǒng)將決策者對屬性間兩兩比較的評比值，送至EXCEL模式庫中AHP運算模組，以矩陣的特徵向量值求得個人的屬性權(quán)重，並進行一致性檢驗，避免個人邏輯判斷的迷失；模式庫也提供向量比較衍生的平均偏向集中度、共識強度與刪除屬性的分析評估等具體指標輔助主席判斷意見偏差的決策成員與爭議性的屬性，以促進群體決策之品質(zhì)。系統(tǒng)提供資料庫支援階段三的進行，決策會議之前，就討論議題的參考資料收集歸類，以主從式架構(gòu)的SQL Server建構(gòu)提供多用戶端同時查詢的資料庫。（本研究以購車為範例）。在決策時提供方案的屬性資料作為參考。階段四、階段五需同時運用資料庫查詢與模式庫進行TOPSIS及Borda Function的運算。基於最佳方案應(yīng)該是距理想解(ideal solution)最近，且距負理想解(negativeideal solution)最遠的概念；假設(shè)每一屬性是單調(diào)遞增或遞減，因此可以將偏好轉(zhuǎn)逼歐氏距離(Euclidean distance)而加以計算，得到個人方案排名(Hwang amp。 Yoon, 1981)。將個人的方案排名配分，名次越前分數(shù)越高，總分最高者為群體最佳解的方案。 結(jié)果以上的決策程序均須模式庫與資料庫交叉支援與即時的結(jié)果回傳。本系統(tǒng)中決策者使用的PC為用戶端(Clien
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