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研究生:劉佳鑫
研究生(外文):Chia-Hsin Liu
論文名稱:模擬多屬性決策方法之模擬分析比較
指導教授:翁振益翁振益引用關係
指導教授(外文):Jehn-Yih Wong
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:管理科學研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:110
中文關鍵詞:多屬性決策方法決策理論群集分析模糊理論
外文關鍵詞:multiple attribute decision makingclustersimulationfuzzy
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由於技術的進步,多屬性決策方法為被廣泛應用之評估技術,但是,在精益求精的社會中,大家開始把注重資訊的模糊性,因此將模糊理論加以運用在管理決策上,因而衍生了模糊多屬性決策方法。本研究將透過模擬實驗設計分別以方案數、屬性數、權重分配以及資料分配型態為模擬參數,針對屬性資訊特徵屬於基數型態之模糊簡單加權法、模糊層級加權法、模糊ELECTRE法、模糊TOPSIS法及模糊灰關聯分析等五種方法,以排序結果之誤差均方、絕對誤差、最佳方案之一致性、排序結果相同之方案數、權重與排序結果之交叉分析、Spearman等級相關係數等七項為衡量準則,再依衡量指標的離散性、一致性與相關性進行五種方法之模擬比較。綜合整理模擬分析之結果,發現不論是權重分配或資料分配型態對各種決策方法之整體評估均頗具影響力。就整體評估而言,在以模糊簡單加權法為基準之下,在固定的權重分配與資料分配型態下,本研究顯示會有相同的距離排序。此外,透過群集分析的華德法,發現模糊簡單加權法與文中提及的另外四種分析方法不同群。
Because of the progress of technology, many attribute decision methods are technological for the assessment that is used extensively, however, in the society keeping improving, it is fuzzy that everybody begins one that pays attention to information once, so use the fuzzy theory in administrative decision, therefore derive fuzzy many attribute decision methods. This research will regard the scheme is counted, attribute counting, weight assigning and materials assigning type attitude as the parameter of imitating separately through imitating the experimental design, it is a fuzzy simple weighting method of an base figure type attitude to direct against the attribute information characteristic, five kinds of methods that Fuzzy Simple Additive Weighting(FSAW), Fuzzy Hierarchical Additive Weighting (FHAW), FELECTRE, FTOPSIS and Fuzzy Grey Relational Analysis are concerned with analysing, etc, using seven measures of performance, including Mean Squared Error, Mean Absolute Error, top rank matched count, number of rank matched, weighted rank crossing 1、2, and Spearman’s correlation for ranks, and then compare in accordance with the simulation that the index of weighing is dispersed, consistency carries on five kinds of methods with dependence. Put the result analysed in simulation in order synthetically, find no matter the whole assessment to various kinds of decision methods of assigning type attitude of weight assigning or materials is very influential. In respect to assessing wholly, on a basis of FSAW, assigning with the assigning type attitude of the materials in the regular weight, this research shows that there will be the same distances that will be arranged in an order. In addition, through trooping the Ward law analysed, find the fuzzy simple group different from other four kinds of analytical methods of ones that mention in the article of weighting method.
目 錄
頁次
目錄 I
圖目錄 III
表目錄 VI
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究問題與目的 2
1.3研究流程 3
第二章 文獻探討 5
2.1模糊多屬性決策方法 5
2.1.1模糊理論 8
2.1.2模糊簡單加權法 10
2.1.3模糊層級加權法 11
2.1.4模糊ELECTRE法 13
2.1.5模糊TOPSIS法 15
2.1.6模糊灰色局勢決策 16
2.2屬性權重 19
2.2.1主觀權重 20
2.2.2客觀權重 21
2.2.3折衷權重 22
2.3電腦模擬 22
2.3.1電腦模擬之定義 22
2.3.2模擬模式之分類 23
2.3.3模擬模式之建立流程 25
2.4模糊多屬性決策方法之相關文獻 26
2.4.1模糊多屬性決策方法之相關文獻 26
2.4.2模糊多屬性決策方法比較之相關文獻 30
第三章 研究方法與設計 32
3.1 研究範圍 32
3.2 模糊多屬性決策方法之進行步驟 32
3.3 模擬實驗設計 33
3.4 比較各方法之衡量準則 35
第四章 模擬實驗結果與分析 38
4.1變異數分析 38
4.2資料型態之探討 38
4.2.1 Beta資料型態之探討 39
4.2.2 Gamma資料型態之探討 43
4.2.3常態資料型態之探討 48
4.2.4 Poisson資料型態之探討 53
4.2.5均勻資料型態之探討 55
4.3群集分析 57
4.3.1 Beta資料型態之分群狀態 58
4.3.2 Gamma資料型態之分群狀態 62
4.3.3 常態資料型態之分群狀態 66
4.3.4 均勻資料型態之分群狀態 72
第五章 結論 76
參考文獻 78
附錄一、 Beta資料型態下不同權重衡量準則之排序結果 83
附錄二、 Gamma資料型態下不同權重衡量準則之排序結果 88
附錄三、常態資料型態下不同權重衡量準則之排序結果 92
圖 目 錄
圖1-1 研究流程 4
圖2-1 多屬性決策方法之分類 6
圖2-2 三角形模糊數的隸屬函數 9
圖2-3 屬性權重求算分類 20
圖2-4 模式分類方式 23
圖2-5 模擬程序架構 24
圖2-6 模擬模式建立流程 25
圖4-1 B(5,0.5)權重分配資料型態為B(3,3)之分析圖 39
圖4-2 B(5,0.5)權重分配資料型態為B(5,0.5)之分析圖 39
圖4-3 均勻權重分配資料型態為G(1,1)之分析圖 44
圖4-4 B(5,0.5)權重分配資料型態為N(5,0.002)之分析圖 49
圖4-5 B(5,0.5)權重分配資料型態為N(5,0.01)之分析圖 49
圖4-6 均勻權重分配N(5,0.002)資料型態之分析圖 49
圖4-7 均勻權重分配資料型態為N(5,0.01)之分析圖 49
圖4-8 均勻權重分配均勻資料型態之分析圖 55
圖4-9 權重分配為B(5,0.5)資料型態B(3,3)之樹形圖 58
圖4-10權重分配為B(5,0.5)資料型態B(5,0.5)之樹形圖 58
圖4-11權重分配為B(0.5,0.5)資料型態B(0.5,0.5)之樹形圖 59
圖4-12權重分配為B(0.5,0.5)資料型態B(4,3)之樹形圖 59
圖4-13權重分配為B(0.5,5)資料型態B(3,3)之樹形圖 60
圖4-14權重分配為B(0.5,5)資料型態B(4,3)之樹形圖 60
圖4-15均勻權重分配資料型態B(3,3)之樹形圖 61
圖4-16均勻權重分配資料型態B(4,3)之樹形圖 61
圖4-17等權權重分配資料型態B(4,3)之樹形圖 61
圖4-18等權權重分配資料型態B(5,0.5)之樹形圖 62
圖4-19均勻權重分配資料型態G(1,1)之樹形圖 62
圖4-20權重分配為B(0.5,0.5)資料型態G(1,1)之樹形圖 63
圖4-21權重分配為B(0.5,0.5)資料型態G(2,1)之樹形圖 63
圖4-22權重分配為B(0.5,5)資料型態G(2,1)之樹形圖 64
圖4-23權重分配為B(0.5,5)資料型態G(4,1)之樹形圖 64
圖4-24均勻權重分配資料型態G(0.5,0.5)之樹形圖 64
圖4-25均勻權重分配資料型態G(2,1)之樹形圖 65
圖4-26等權權重分配資料型態G(0.5,0.5)之樹形圖 65
圖4-27等權權重分配資料型態G(2,1)之樹形圖 66
圖4-28等權權重分配資料型態G(4,1)之樹形圖 66
圖4-29權重分配為B(5,0.5)資料型態N(5,0.002)之樹形圖 67
圖4-30權重分配為B(5,0.5)資料型態N(5,0.01)之樹形圖 67
圖4-31均勻權重分配資料型態N(5,0.002)之樹形圖 67
圖4-32均勻權重分配資料型態N(5,0.01)之樹形圖 68
圖4-33權重分配為B(0.5,0.5)資料型態N(0,0.2)之樹形圖 68
圖4-34權重分配為B(0.5,0.5)資料型態N(0,1)之樹形圖 69
圖4-35權重分配為B(0.5,5)資料型態N(0,0.2)之樹形圖 69
圖4-36權重分配為B(0.5,5)資料型態N(0,1)之樹形圖 70
圖4-37權重分配為B(0.5,5)資料型態N(5,0.002)之樹形圖 70
圖4-38權重分配為B(0.5,5)資料型態N(5,0.01)之樹形圖 70
圖4-39均勻權重分配資料型態N(5,100)之樹形圖 71
圖4-40均勻權重分配資料型態N(5,1000)之樹形圖 71
圖4-41等權權重分配資料型態N(5,0.002)之樹形圖 72
圖4-42等權權重分配資料型態N(5,0.01)之樹形圖 72
圖4-43均勻權重分配均勻資料型態之樹形圖 73
表 目 錄
表2-1 基數型資訊提供的決策過程 7
表2-2 模糊多屬性決策方法相關文獻 27
表2-3 模糊多屬性決策方法比較之相關研究 31
表3-1 模擬參數項目及內容 34
表4-1 各項衡量準則之ANOVA顯著水準分析表 38
表4-2 B(0.5,0.5)權重分配之Bata資料型態關係 40
表4-3 B(0.5,5)權重分配之Bata資料型態關係 41
表4-4 均勻權重分配之Bata資料型態關係 42
表4-5 等權權重分配之Bata資料型態關係 42
表4-6 Beta資料型態之指標關係 43
表4-7 B(0.5,0.5)權重分配之Gamma資料型態關係 45
表4-8 B(0.5,5)權重分配之Gamma資料型態關係 45
表4-9 均勻權重分配之Gamma資料型態關係 46
表4-10等權權重分配之Gamma資料型態關係 47
表4-11 Gamma資料型態之指標關係 48
表4-12 B(0.5,0.5)權重分配之常態資料型態關係 50
表4-13 B(0.5,5)權重分配之常態資料型態關係 51
表4-14均勻權重分配之常態資料型態關係 52
表4-15等權權重分配之常態資料型態關係 53
表4-16常態資料型態之指標關係 53
表4-17 Poisson資料型態下不同權重衡量準則之排序結果 54
表4-18 Poisson資料型態之指標關係 55
表4-19均勻資料型態下不同權重衡量準則之排序結果 56
表4-20均勻資料型態之指標關係 56
表4-21八種權重與資料型態之組合整理 57
表4-22資料型態下各組合之集群結果 73
參考文獻
一、英文部分
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