多評準決策理論

近 代 管 理 科 學 、 作 業 研 究 多 專 注 於 歸 納 ， 並 解 決 多 目 標 及 多 評 準 的 問題（Klimberg & Cohen, 1999）。自從 1972 年第一屆多評準決策研討會 舉辦以來，MCDM 已成為 MS/OR 中快速發展的領域之一。由於主要是

核定

成立評選委員會 擬定招標文件草案

公告 擬定公告稿

成立評選委員會

限制性招標 審標及評選

簽會相關單位

訂定或審定評選項目、

評審標準、評定方式

等待廠商投標

以 多 評 準 方 式 協 助 採 購 最 合 適 的 資 訊 系 統 及 供 應 商 ， 因 此 ， 有 必 要 針 對 多評準決策理論作一探討。

Huizingh and Vrolijk 認為資訊系統評估的決策過程，包含了以下幾項特 質：

1. Providing a realistic description of the problem 2. Supporting group decision-making

3. Structuring the decision-making process

4. Incorporating both quantitative and qualitative factors 5. Expressing the relative importance of factors

6. Analyzing alternatives

7. Comprehensibility of the method 8. Applicability of the method

因此資訊系統專案選擇決策是一種多評準決策(Multi Criteria Decision-Making) 問 題 。 多 評 準 決 策 的 方 法 有 許 多 ， 包 含 了 WSM(Weighted Additive Method) 、 WPM(Weighted Product Model) 、 ELECTRE(Elimination et Choice Translating Reality)、TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)、AHP(Analytic Hierarchy Process)、ANP(Analytic Network Process)…等。

其中AHP方法逐漸被使用在資訊相關領域的決策上(Finnie et al, 1993)。

一、 WSM

是最早出現以及可能是最被廣泛使用的方法。在評量尺度是一維的情況下 相當的好用，但是如果是多維的情況就會有問題，需要予以正規化(Evangelos

& Stuart, 1989)。而且在同一時間考量多個準則時，很難直接付予每一準則適當 的分數及權重。Jyrki(1996)發現加權平均(WSM)法對資料的敏感度較差，改變

篩選準則的權重對最終的決策影響並不顯著，因此較不易察覺在不同準則條 件下對其結果影響的程度。

二、 WPM

是由Bridgeman (1997)所發展出來的，方法類似WSM，但因為是以相對數 值作比較，故可以抵銷不同方案準則單位所產生的比較問題，因此在一維和 多維的狀況皆可以應用(Evangelos & Stuart, 1989)。做法上是以不同的準則，進 行兩兩相比較其可行性，最後以效用最大的作為最佳方案。這個方法雖然合 乎邏輯，而且計算簡單，事實上卻未被廣泛使用。

三、 TOPSIS

是由Hwang 和 Yoon (1981)基於與理想解有最大關係和接近性的概念所發展 的，合理產生各評估屬性項目的權重，找出各評估屬性的最佳績效值作為理想 解，與最差的績效值作為負理想解，求出各方案與負理想解與理想解的距離，

以排列出優先順序。

四、AHP

利用成偶比對方式來決定各準則權重及各方案在各準則之優劣程度，最 後利用矩陣運算各方案的總分，做為選擇的優先順序並且允許決策者從不同 的觀點改變準則的權重來分析結果。這項技術的優點是簡單又可以解決現實 生活中困難的問題，尤其是當資訊並不完整的時候，它的功效會更大。AHP已 經被應用在如資源配置、策略規劃、績效衡量、方案選擇、稽核等方面。其 他可應用的領域則包含了公共政策、市場行銷、採購、健康照護…等(Ernest &

Saul, 2001)。Zahedi 和Shim分別列舉了超過60/75個應用程式(Zahedi 1986; Shim , 1989)。 ( 另外有超過150篇論文在描述用AHP作為決策方法(Golden et al., 1989)。

Gartner也應用AHP方法作為許多IT相關決策的方法(Ernest & Saul, 2001)。

五、ANP

Saaty在1996年提出了分析網路程序法( Analytic Network Process; ANP)。這個 方法由AHP發展而來，但是容許決策階層架構，各個層級中各準則的交互關 係 ， 也 就 是 備 選 方 案 也 會 影 響 各 準 則 權 重 的 決 定 ， 稱 之 為 systems-with- feedback。ANP可解決AHP對於各個node中，各個元素彼此之間必須為獨立的基 本限制，所以AHP可以視為ANP的一個特例。但是迄今ANP並沒有像AHP一樣有 眾多文章討論相關的應用，應用軟體也十分少見，而且必須要在準則以及備選 方案都明確的情況下進行，所以並不適用於本評選結構。

六、 ELECTRE

方法是一種定性的多準則決策方法。1996年被Benayoun所提出，再經Roy, Nijkamp (1994)等人將此方法拓展到今日的模型。該方法中有三個重要的概 念：滿意值(concordance)、不滿意值(discordance)與門檻值(threshold values)。其 基本概念為若某一方案具有多數的準則優於其他方案且沒有任何準則低於不 可接受之門檻程度，則該方案優於其他方案，可得各方案間之優劣關係，並 具有概念簡單、計算容易等優勢。

在諸類之演算方法中，標準值指準則之間的偏好是以一個事先設定的 水準來衡量其優劣；序數值則指準則之間的偏好沒有確切的權重可以顯示 其差距，只有以先後順序呈現；基數值指準則之間的偏好是以確切的權重 值表示；而邊際替代率則以無異曲線來比較準則的效用高低，藉此顯示偏 好順序。由於本研究主要針對基數值的決策方法，所以將較常見之基數值 決策方法優劣作一簡單介紹。

表 2-11 基數值多準則評估方法之優劣比較表

Hwang(1981)認為多準則決策(Multiple Criteria Decision Making, MCDM) 為決 策者在多個評估準則下，對一組可行的替代方案進行評估，以決定各方案之優

劣或執行的優先順序。Korhanen 等人（1992）提到多準則決策問題，一般可依 其決策方案之特性分為兩類：離散(discrete)與連續(continuous)。離散之 MCDM 問題通常是從一群方案中選出其一，例如從一群投資案中選出最佳者;連續之 MCDM 問題通常都以數學方程式來表示，例如多目標線性規劃(multiple objective linear programming)等，並以此找出最佳解。因資訊系統之選擇評估屬於離散之 決策問題，因此本僅探討離散的多準則決策方法。

在離散的MCDM問題中，Korhonen等人（1992）將問題以下類五種方式 歸類：

（1）方案多或少（2）準則多或少（3）準則之值確知或不確定（4）方案 為 已 知 或 未 知 （ 5） 準 則 描 述 清 楚 或 不 清 楚 。 其 中 ， 當 方 案 少 （ 例 如 少 於 10） 、 準 則 多 且 明 確 的 描 述 時 ， Saaty 博 士 在 1971年 所 提 出 之 層 級 分 析 法

（analytic hierarchy process, AHP）已被廣泛的應用於解決此類之問題。然 而，當評估準則無法清楚描述時，可使用兩兩相比較的方法，並利用圖形 來表示決策方案的優先順序，此種問題類型的解決方法以ELECTRE最為人 所熟知（吳仁和、夏則智，1998）。

有關資訊系統之評估，如準則及方案並不多時，AHP是可考慮的方法之 一，但如果方案太多時則易造成評選人員混淆，使得一致性指標偏高。使用 AHP時，決策者必須針對所挑選之準則，對任意兩工具，例如Ａ與Ｂ，清楚的 說明Ａ與Ｂ何者較好以及好多少？然而決策者常難以清楚的指出到底好多少

（也就是評估準則常無法清楚且詳細之描述）。例如對資料庫連結能力的評 估，若Ａ系統支援多品牌資料庫，Ｂ系統則僅支援單一資料庫，則在此準則方 面可以確定Ａ優於Ｂ，但常無法明確的說出Ａ比Ｂ好的程度（例如好3倍）。因 此，在此情況下AHP便不適用，取而代之的常是ELECTRE I方法。