時代的轉變下，許多產品已不再以大量的標準化生產為優先，而是由產品的 設計端便開始投入顧客滿意的考量以及商品的獨特與實用性，故為了滿足消費者 要求與產品的各種預設特性，單一屬性的決策選擇已無法滿足目前的所有需求，
因而多屬性決策（Multiple Attribute Decision Making, MADM）的方法漸漸的受 到重視並發展。多屬性決策方法是最常被應用在「評估」與「選擇」方案問題的 最佳解。而理想解類似度順序偏好法便是多屬性決策問題中的解決方法之一。
2.4.1 多屬性決策
多屬性問題對於管理者而言是常見的，對於具有多個欲達成屬性目標之相同 產品，如何選擇合適的方案成為最佳解即為此類問題。
Hwang 及 Yoon（1981）認為多屬性決策方法為決策者在多個質化或量化的 評估準則下，對一組有限、可數且數目不大的已知可行方案進行評估，以決定各 方案之優劣或執行的優先順序；在處理多個屬性的評估和抉擇時，當遇到屬性間 相互衝突而無法衡量出最佳方案時，就需要使用多屬性決策方法來加以分析比 較，找出最佳方案組合
[27]
。多屬性決策涵蓋各種屬性問題的選擇方案，而這些屬性通常相互矛盾，以實 際的觀點來看，多屬性決策問題的選擇方案通常已被預先決定，而―屬性‖一詞是 被用以作為―目標‖或―準則‖之意。MADM 問題有一些常見的特徵，如：這些屬 性通常彼此互相矛盾、各屬性的衡量單位不同、每個屬性的相關重要性通常可用 一權重組合表示。目前有很多 MADM 的解決方法都是可用的，且這些方法都有 其特色和適用性
[41]
。多屬性決策問題與解決方法，若依決策者所提供的偏好資 訊加以分類，可將多屬性決策方法分為三類[48]
：1.無法獲得決策者的偏好資訊，2.可獲得決策對環境的偏好資訊，3.可獲得決策者對屬性的偏好資訊；Hwang 及 Yoon（1995）所提出的多屬性決策方法之分類圖，如圖 2-9 所示。
根據其研究與分類，當決策者的主要屬性偏好資訊已知且資訊的特性為基數 時，理想解類似度順序偏好法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)將是最合適的解決方法[41]。
（standard level）
序數
（ordinal）
基數
（cardinal）
conjunctive method disjunctive method lexicographic method elimination by aspect 簡單加權法
weighted product TOPSIS
ELECTRE median ranking
大中求大法 (maximax)
Ideal Solution, PIS)乃是由各選代方案效益性評估值最大者，成本性評估值最小者 所構成之解，反之負理想解(Negative Ideal Solution, NIS)乃是由各選代方案效益 性評估值最小者，成本性評估值最大者所構成之解[16]。Tong and Su 於 1997 的
將各個參數組合對各個品質特性之績效值作正規化處理，其中
r
ij表示正規化之品
i i
i
i
S S
C
S
0 C
i
1i 1 , 2 , ..., m
(2-31)當一組方案比另一組方案更接近理想解並不表示就為最佳方案組合；頇同時 考慮方案與正理想解和負理想解的距離，依此近似度來判斷，如此，。令C 表i 示方案
i距正理想解v
的相對近似度，若方案 i 為正理想解，則Ci
1；若方案 i 為負理想解，則Ci
0。故當C 值越接近 1 表示其方案越接近正理想值。 iStep7. 方案排序
評估方案的優先順序乃是依C 值大小來排序，i C 愈接近 1 時，表示第 i 組i 參數組合之方案的優先順序越高，反之，C 愈接近 0 時，表示第 i 組參數組合之i 方案的優先順序越低。