多準則評估法之比較

此節將分別針對層級分析法、ELECTRE法、TOPSIS法以及質化與量化 多準則評估法等四項多準則評估法進行說明，並比較其適用時機及優缺點，

以決定最適合本研究之評估方法。

一、層級分析法

層級分析法（Analytic Hierarchy Process；AHP）係於1971年由美國 賓州匹茲堡大學教授Thomas L.Saaty所發展出之一項決策方法【53】。

適用於處理質化資訊之問題評估，可將複雜問題逐步往下分解為層級架 構，其中最高層為所欲解決之決策問題，稱為目標層，最底層為達成目 標所需考量之評估準則及可行方案。以此架構為基礎將各層級內之評估 項目進行兩兩比較，評比尺度分為1~9項標準，評估結果需檢驗是否符 合一致性，最後將符合標準之資料計算各方案之相對權重值，以此排列 優劣順序。

二、ELECTRE法

ELECTRE（Elimination et Choice Translating Reality）最初係由法國 Benayoun, Roy與Sussman等三位學者於1966年所提出。ELECTRE法屬於 質量中介評估法，依方案及評估屬性特性，決策者可採用確定之評估尺 度針對質化準則進行評比，亦可以實際量化值來評估量化準則。該評估

法主要包含滿意(concordance)、不滿意(discordance)與門檻值(threshold values)等三項指標。ELECTRE I評估模式操作步驟如下，首先，決策者 需確立各準則之權重值，並求取成對方案比較後之滿意與不滿意指標，

爾後，決定滿意與不滿意之門檻值，若A方案與B方案之滿意指標在滿意 門檻值以上且不滿意指標在不滿意門檻值以下，表示A方案優於B方案，

以此方式找出滿足此門檻值之所有成對方案後，可建構出偏好優勢關係 圖，由圖中便可比較出核心解【21】。

因最初發展之ELECTRE I評估模式只能求取最終之核心解，無法針 對核心解集合內之各方案進行優劣排序。因此，學者Roy與Bertier於1971 年將ELECTRE I模式進行改良而發展出ELECTRE II模式，此模式提出強 勢關係（strong relationship）與弱勢關係（weak relationship），使評估 結果可得到部分排序（partial order）【21】。爾後更引進模糊理論（Fuzzy Theory）而發展出ELECTRE III及ELECTRE IV等模式【17】，但仍然無 法求出完全排序（complete order），且評估結果只具有順序關係，無法 瞭解準則間之強度關係。

三、TOPSIS法

TOPSIS （ Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）係由Hwang與Yoon於1981年發展出之量化準則評估法【37】。

其基本概念係將評估準則區分為效益面屬性與成本面屬性，並以效益面 準則之最大值與成本面最小值界定出理想解（positive-ideal solution），

以效益面準則之最小值與成本面最大值界定出負理想解（negative-ideal solution）。當方案效益面屬性之評估值愈大，成本面屬性之評估值愈小 則愈接近理想解；而效益面屬性之評估值愈小，成本面屬性之評估值愈 大則愈接近負理想解【39】。決策時選擇距離理想解最近同時距負理想 解最遠之方案作為最佳解。關於TOPSIS評估法之基本概念，可用圖2.10 說明，圖中透過兩個準則來解釋，其中S表示n個計劃所構成之樣本空 間，A^*表示理想解，A^－為負理想解。當比較A1方案與A2方案時，因A1

方案至理想解之距離較A2方案近，同時A1方案至負理想解之距離較A2方 案遠，因此可判斷出A1方案較佳。

圖2.10 TOPSIS基本概念圖 資料來源：【21】

四、質化與量化多準則評估法

質化與量化多準則評估法（Multi-criteria Evaluation with Qualitative and Quantitative Data；MEQQD）係一項可同時處理質化準則與量化準則 之評估方法，為荷蘭學者Voogd於1983年所提出【58】。其操作步驟首 先係將評估準則區分為質化準則與量化準則兩大類，再分別以質化與量 化準則來量測方案間之優越程度（dominance level），並將優越程度標 準化使質化與量化準則可整合為整體之優越程度，以此數值求取各方案 之相對評估分數，分數最高者即為最佳方案【17】。此評估法因可同時 兼顧質化與量化準則，因此非常適用於處理複雜問題。然而，本方法評 估過程均是在準則權重為事先已知之情況下進行，而實際狀況評估準則 之 權 重 均 屬 未 知 ， 因 此 ，Voogd提出極值權重法（Extreme Weights Approach）與隨機權重法（Random Weights Approach）等兩項方法來計 算評估準則權重，然而，此兩種求取過程卻未能符合實際狀況【6】，有 待進一步發展。

經由上述四項評估方法之介紹，可瞭解各方法在其應用上均有其優缺點 及適用條件，根據研究目的選擇適合之評估方法，才能避免評估結果產生誤 差。表2.3將依據上述四項評估方法，分析比較其優缺點，以利選擇出一項最 適合本研究之評估方法。

C2

C1

準則

A1

A2

A∗

A−

S

準

則

23

表2.3 多準則評估法之比較 方法層級分析法ELECTRE TOPSIS MEQQD 屬性質化準則質量中介量化準則質化與量化 基 本 概 念

將複雜問題逐步往下分 解為層級架構，透過評估準 則兩兩比較方式，求取各方 案之相對權重值，評估過程 需檢驗一致性。

求取成對方案比較後之 滿意與不滿意指標，並決定 門檻值，符合門檻值之指標 可繪製出優劣關係圖，依據 此圖可瞭解方案之優勢關 係。

將評估準則區分為效益 面與成本面屬性，並界定理 想解與負理想解，以距離理 想解最近同時距負理想解最 遠之方案來判斷最佳解。

將評估準則區分為質化 與量化兩大類，再分別量測 方案間之優越程度，以此求 取各方案之相對評估分數， 分數最高者即為最佳方案。 適 用 時 機

1.處理質化準則之問題。 2.需建立層級架構瞭解各準 則對問題之從屬關係。 3.欲瞭解各方案之權重及優 劣順序。 4.同一層級之評估準則需相 互獨立。 5.容許成對矩陣些微程度不 具遞移性，但需符合一致 性。

1.質化或量化準則之決策問 題均可評估。 2.準則數量少，方案數量多 時。 3.欲瞭解方案之優勢關係。

1.決策問題為量化準則時。 2.欲瞭解方案之優勢關係及 優劣排序時。 3.當評估準則間具有替換性 時。 4.評估準則需具有單調遞增 或單調遞減之效用。

1.可同時評估質化與量化準 則混合之決策問題。 2.適用於較複雜之決策問 題。 3.欲瞭解方案之優勢關係及 優劣排序時。

24

2.3 多準則評估法之比較（續） 方法層級分析法ELECTRE TOPSIS MEQQD 優 點

1.操作容易、理論簡單且具 實用性。 2.將複雜問題予以層級化， 可清楚瞭解問題之不同層次 及其從屬關係。 3.由評估結果之權重值可瞭 解各方案強度關係及排序。 4.透過特徵值檢定一致性， 提升分析之可行性。

1.質化或量化準則均可進行 評估。質化準則可透過評估 尺度衡量，量化準則可透過 量化值評估。 2.偏好關係不需滿足遞移 性。

1.根據指標距離之相對位置 可瞭解各方案順序關係與強 度關係。 2.可處理各評估準則間具有 替換性之決策問題。 3.可避免因權重值相同而無 從判斷優劣之情形。

1.適用於評估同時考量質化 與量化準則之決策問題。 2.可處理較為複雜之決策問 題。 缺 點

1.評估準則眾多時，會造成 決策者進行比較時產生混 淆，降低一致性。 2.九項評估尺度過於細瑣。

1.評估結果僅可得到部分排 序，無法求出可行方案之完 全排序。 2.方案排序結果只有順序關 係無法看出強度關係。 3.滿意與不滿意指標之定 義，無法充分反應決策者之 偏好。 4.門檻值不易決定。

1.無法評估質化準則之決策 問題。 2.無法判斷距離相等之方 案。

1.使用極值權重法與隨機權 重法來求取準則權重，無法 符合實際狀況。

經由上述四項評估方法之分析比較，可瞭解MEQQD法所求取之權重 值，無法符合實際狀況，而ELECTRE法因滿意與不滿意指標之定義，無法充 分反應決策者之偏好，且門檻值決定不易，加上無法求出可行方案之完全排 序，因此，首先不考慮採用此兩項評估法。剩餘兩項方法均可求出方案之順 序關係與強度關係，然而，層級分析法操作容易、理論簡單並具實用性，可 將複雜問題予以層級化，有助於本研究瞭解所有影響市場接受度評估準則之 不同層次及其從屬關係。透過一致性檢定，更可衡量專家之評比結果是否一 致，上述特性係TOPSIS法所不及之處。因此，本研究選擇層級分析法作為評 估工具。此外，為改善層級分析法之缺點，本研究於專家填答問卷同時，清 楚說明每項準則所代表之意義，避免因評估準則眾多，而造成決策者評估時 產生混淆之情形，並可藉此提升一致性。