臺灣博碩士論文加值系統

在現今的環境中，單一屬性的決策方式已無法符合現實狀況，但在面對多屬性問題時，每一個屬性之重要程度各有不同，該如何評定每一屬性的重要程度更是顯的重要，因為不同的重要程度將會影響方案選擇的結果，所以權重的給定在面對多屬性問題時，是相當重要的一項。因此，本研究先以文獻回顧方式，將現有的權重求解法做一分類及說明。
在一般權重求解法中，最常見的問題是對屬性的假設過多，例如必須符合獨立性、可加性等。面對假設過多的問題，有學者提出以模糊測度(Fuzzy Measures)求算權重，但經本研究實驗後，發現以模糊測度來求算，易產生正向仁慈的現象。因此，本研究以模糊測度為基礎，發展模糊數模糊測度權重求解法，希望能改善正向仁慈的現象。兩者最大的不同，在於模糊數模糊測度利用距離的觀念，來表現各屬性之間重要程度的差異，以距離反推各屬性之三角模糊數，並利用不同的 值，得不同的模糊數。經Choquet積分，可得方案排序。研究方法確立後，進一步利用分析層級(AHP)、模糊測度(FM)模糊數模糊測度(ZFM)三種權重求解法，進行方案選擇的比較。
本研究將產品分為功能性、享樂性及混合型三纇，於每類產品選出兩種產品來進行方案排序的實證。所選擇的產品有：洗髮精、印表機、KTV店、電影院、筆記型電腦及牛仔褲。所使用的方案排序法有：分析層級(AHP)、模糊測度(FM)及模糊數模糊測度(ZFM)三種。針對這三種方法，本研究利用四個準則來做比較：所需資料量、計算難度、方案優先順序判中率及正向仁慈現象。經實證後發現，在所需資料量方面，當屬性個數 且 時，HP所需資料量皆大於FM 與ZFM。當屬性值 越大時，則AHP所需的資料量越多。在計算難度方面，AHP計算過程較於困難且繁雜，ZFM，FM較簡單。在方案優先順序判中率上，各方法之判中率分別為：AHP－58.20%、FM－57.87%及ZFM－66.85%，因此，在方案優先順序判中率：ZFM AHP FM。在正向仁慈的問題中，不論是FM或是ZFM皆無法完全解決受測者正向仁慈的現象，但ZFM可使正向仁慈的問題予以改善。
因此，不論是在所需資料量、計算難度、方案優先順序判中率等各方面，ZFM的表現均優於AHP。希望藉由ZFM發展，能讓決策者在面臨多屬性決策時，能做出正確的決策。

Under current environment, the single attribute decision method can’t match the reality any more. When facing multiple criteria decision making (MCDM), the importance of each attribute varies. That makes the matter of how to appraise each attribute become more important. The different degrees of significance change the consequences of selection. That makes the set up of the weight become very important when we facing MCDM. Therefore, this research will categorize and illustrate the present decision weight by reviewing documents.
In normal decision weight, the most frequent question about attribute is too many hypotheses. For example, it has to match independence, additive…and so on. Based on facing the problems of over hypothesis, some scholars suggested to measure weight by Fuzzy Measures. After the experiments of this research, we found out that if we calculate weight by fuzzy measures tends to have a phenomenon of Positive Leniency. Therefore, this research based on Fuzzy Measures to develop decision weight by fuzzy numbers to improve the phenomenon of Positive Leniency. The biggest difference between these two methods lies in that ZFM uses the concept of distance to show the difference of importance among each attribute and get triangular fuzzy number of each attribute by the distance and use different α-cut value to obtain different fuzzy numbers. After the Choquet integration, we can have project evaluation. After confirm the research method, we can compare to project evaluation by AHP, FM and ZFM.
This research will divided products into 3 categories: Functional, Hedonic and Hybrid. Pick two products from each category to proceed the project evaluation. Products we choose are: shampoo, printer, KTV store, cinema, note book and jeans. There are 3 methods:AHP, FM and ZFM. Based on these 3 methods, this research uses 4 principals to compare to each other: data base, difficulty of calculation, Hit ratio of alternative priority and positive leniency. We found out that in the aspect of data base. When the attribute number and , HP needs the biggest data base among FM and ZFM. When attribute number n become bigger, then AHP needs more data base. In the aspect of difficulty of calculation, AHP has more difficult calculation procedure while ZFM and FM haven’t. In the aspect of Hit ratio of alternative priority, each one is: AHP－58.20%、FM－57.87%及ZFM－66.85%, Therefore, in the method of this: ZFM AHP FM. In the aspect of positive leniency, none of FM or ZFM can completely decide examiner toward to the phenomenon of positive leniency but ZFM can make this question become better.
Therefore, no matter in the aspect of data base, difficulty of calculation or Hit ratio of alternative priority, ZFM is better than AHP. We hope that as the development of ZFM goes, we can make right decisions when the decision maker faces a situation of multi-attribute problems.

第一章　緒論
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 1
1.3研究流程與內容 2
第二章　文獻探討
2.1屬性權重分類方式 4
2.2屬性權重 9
2.2.1主觀權重 9
2.2.2客觀權重 16
2.2.3折衷權重 16
第三章　模糊測度與可加性問題
3.1 模糊測度 23
3.1.1一般模糊測度 23
3.1.2信賴測度 24
3.1.3 Plausibility測度 24
3.1.4必然性測度與可能性測度 25
3.2模糊積分 26
3.3 以模糊測度之應用與問題點 27
3.4前驅實驗 31
3.4.1實驗問卷設計 31
3.4.2實驗對象 36
3.4.3實驗結果 36
第四章　研究方法
4.1研究架構 39
4.2三角模糊數 40
4.3以距離反推其餘屬性之三角模糊數 42
4.4模糊數模糊測度 44
4.5解模糊化 44
4.6正向仁慈 45
4.7求算三角模糊數範例說明 46
4.8產品選擇 48
4.8.1受測對象 48
4.9產品屬性選擇 51
4.10問卷設計 52
第五章　資料分析
5.1調查方式 55
5.2資料分析 55
5.2.1方法一、分析層級法(AHP) 56
5.2.2方法二、模糊測度(FM) 57
5.2.3方法三、模糊數模糊測度(ZFM) 58
5.3語意尺度調整前後之比較 62
5.4綜合比較 76
第六章　結論與建議
6.1研究結論 80
6.2研究建議 81
中文文獻 82
英文文獻 85
附錄一、實驗問卷 88
附錄二、產品分類前測問卷 92
附錄三、正式問卷 94
附錄四 98

中文文獻
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