多属性决策树模型之建立与发展

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1、多屬性決策樹模型之建立與發展摘要一般決策分析的方法都是分開使用於各種情況，本組發展山來的決策方法是能橫跨多種決策分析領域，擴大決策方法的使用範圍。依環境及決策者需求的不同，能夠同時解決多屬性、多狀態決策分析的問題，使決策者能視所需的情況，在多種方案中決定山對決策者最有•利的決策。本組硏究的整體架構是以決策樹爲主騁，發展爲多狀態的使用，且不冉是單純解決損益期望値的問題，也包含多屬性決策的使用。此外並建構一個竜腦介面來呈現決策用的程式，將資料輸入竜腦中，就能找到對決策者最有利的決策路徑，此程式可幫助決策者解決繁雜的計算問題。關鍵字:決策分析、決策樹、多屬性、多狀態

2、硏究動機決策分析的方法有很多種，每一種都各自有各自不同的特性、原理，不同的決策分析方法，適用在各種不同的狀況,雖然能透徹瞭解各個多屬性決策和群鰐決策等方法，學會應用及應用在什麼情況。可是目前沒右一種方法可以橫跨多個決策分析領域。在做決策時，各種方法並不能夠全部統合應用，符合特定的狀況時，就得用特定的決策法，真正在做決策時這樣的分野並不是相當的完善。因此,希望發展出一種決策方法能夠結合各個決策分析領域的專長與特色，整合出一個決策模式，能夠在不同情況下展現出各種決策分析特性,讓決策者能夠迅速作出正確的抉擇。1.硏究目的參考並詳細硏究既有的決策分析法,探究其原理，冉

3、取各決策分析法的優良特質，同時將各領域的決策分析法所欠缺的特性，截長補短，自創出一種新的決策分析模式能夠適用於各種狀態，也就是以單一種決策方法，但依環境及決策者需求的不同，同時能夠解決各種決策問題。簡單的說，就是希望發展出一種能解決一般決策問題的決策模式，不侷限於單一領域的決策分析法，符合決策者需求不同而產生的模式。讓決策者更加有效率的做出最好的決策。以下是具體的硏究目的：(1)將各領域的決策方法加以硏究分析。(2)將既有的決策方法截長補短，發展一個適合於各種狀況下使用的新決策。⑶利用Visualbasic程式，使新模式於電腦介面上呈現。2.硏究範圍與限制(1

4、)決策分析的方法很多，本組所學的就有多屬性、群體、多狀態及決策樹，本組想利用這些方法綜合出一個新的模型，以供決策者使用，但新的模型並不會包含所有所學的決策方法，而是以一個決策領域作爲基礎，綜合許多既有的決策，撮大其使用範圍。(2)權重的產生方法可由問卷產生(一般問卷或專家問卷)，但如果時間預算允許時，也會考慮用公式的運算方法求出權重。(3)新決策模型適用於一般狀況，不適用於突發狀況，因爲屬性及狀況可能有極端變化，對於正規化及補償性(可能只考慮一個屬性或狀態，而其他都不考慮)都會影響到，或許有某一項屬性或狀態的權重會極大，這樣結果可能不客觀，而結果也不是在突發狀

5、況下最迫切需要的方案。(4)新決策模型對於方案間的比較，必須是可以利用成本或利潤估計衡量出來。(5)在新模式中利用SAW法來解決MADM的問題，因爲SAW値經由正規化後的値皆介於0〜1之間，表示屬性與最佳屬性間之比値的轉換，所以不管屬性是否相同，都可直接用SAW法所求山來的値來做比較。3・硏究方法第一步，詳加硏究各個已知的方法'不僅是要完全學會各種方法，更要知其原理和特性，以便發展出決策分析的新方法。除了要記住每一種決策分析法的原理流程及其優缺點，還要能靈活運用，更進一步去掌握各種方法的原理與特性、優點與缺點,使將來硏究的新方法能夠截長補短擁有各決策法的特性與

6、優點,適用於各種環境之中而不互相衝突。第二步，本組將以VB做出適當的程式，將這個新的決策方法以電腦介面的型式呈現出來，使資料的輸入更加方便有效率、資訊的輸出更加快速止確。4.硏究理論基礎對於新模式的發展主要是引用多屬性決策分析、決策樹分析、群體決策及多狀態決策作爲整合決策方法的依據。以下將新模式中所用到的決策方法做一個簡單的介紹：4.1SimpleAdditiveWeightingMethod（SAW）原理：利用正規化及各屬性権重比例去選擇最佳方案。步驟：a.量化所有定性屬性。b.對所有屬性正規化，Xjj利潤屬性：r,（1）Xmin成本屬性：r..=—^―（2

7、）Xuc.找出各個屬性的權重權重。Ywj=｝'J=U2,K,n⑶./=1d.選擇最佳方案。.*nA=QA,MaxVw.r..⑷yJ4.2決策樹原理：決策樹是利用圖形選擇最佳方案，不只解決單階段問題，而能表達多階段決策問題。步驟：a.將樹狀圖由左至右畫出來。b.判斷是機率節點或決策節點。機率節點成本利潤需乘上機率値，所得的最小成本期望値及最大利潤期望値爲最佳路徑。決策節點直接以最小成本及最大利潤爲最佳路徑。c.算出各路徑的損益期望値，選擇最佳路徑°A"=MiniCfXPk｝或A*=Max[Prix心｝。（5）（若爲決策節點則無P値）5.硏究步驟架構硏究的整斶架構

8、是以決策樹爲主體，決策樹的分枝可能擁有