為了將多目標（ Multi-Objectives ）、多準則（ Multi-Criteria）的
決策問題用較科學的計量方法來進行量化處理，首先必須針對評估對象建
立一個科學評估模式，此模式必須將被評估對象的相互關連、影響的複雜
因素之間的關係層次化、條理化。層級分析法（Analytic Hierarchy
Process）與模糊評估法（Fuzzy Evaluation Method ）發展至今已有相
當多的理論相繼被提出，亦廣泛的應用於各領域，且獲得許多成效。本研
究係以系統觀念，從各元素深入探討兩者之異同與優劣，期望在比較的過
程中，能找出兩種方法的缺點，進而提出改進對策。 文中舉出產品設計
過程中的評估實例，車、家兩用熱風機馬達風扇組概念設計方案之選取，
應用上述兩種方法，均獲得相同且滿意的結果。由本文研究可以知道，此
兩種方法可有效的解決多目標（ Multi-Objectives ）、多準則（Multi-
Criteria）的設計評估決策問題，且作業十分簡單。其中模糊評估法無法
知道輸入資料是否具有一致性，但其數學嚴謹性較層級分析法高，兩模式
各有優劣。 上述兩種方法均擺脫不了決策過程的隨機性，且摻雜人為的
主觀及不確定因素，最後，本文提出一個值得借鏡的思考方法和實現技術
，建議以類神經網路（Neural Network）建立權重分配模型，使屬性間權
重的分配較為客觀準確，並具有模式自我學習的功能，不斷的改變模型的
計算能力。
|