第三章 文獻探討
第四節 層級分析法相關文獻
國
立 政 治 大 學
‧
N a
tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
Japan, ECCJ)的研究發現，提供即時的能源使用資訊，可觸發其自發性的節能意 識與行動，使其耗減約少 20%，在實際導入後更發現可節省約 13%～30%的電力 耗能。相同的結果在歐盟 2006 年開始進行住宅節能的計畫中發現每戶家庭竟可 達到約 10%～20%的節能效率，此情況在瑞典的研究亦有類似結果，期望能達到 有效管理家庭用電之目標。
美國總統歐巴馬宣布將「智慧電網」納入振興經濟方案，創造綠色就業(Green Jobs)，至於我國台電公司在 2012 年佈建高壓智慧電表，以監控 2.3 萬的工業用 電大戶。以上兩者皆顯示「智慧電網」已被認為可以提高能源效率的重要國家政 策。隨著環保意識的抬頭以及屢次因能源危機造成全球經濟狀況的動盪等因素影 響，如何有效的節能方案及永續發展議題已引起世界各國的重視與深入研究，許 多政府期望藉由智慧電網的發展能有效減少對化石燃料的依賴，並減緩全球溫室 效應，同時希望促進國家的產業發展，在此多方面的利益期許下，智慧電網在未 來 20 至 30 年內的前景將是相當具有發展潛力的。
第四節 層級分析法相關文獻
層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)屬於一種多目標的決策方 法，為美國匹茲堡大學 Thomas L. Saaty 教授於 1971 年提出，主要應用於不確定 情況下及具有多數評估準則的決策問題，協助決策者將牽涉到眾多考慮因素之複 雜決策問題，得以在結構化下建構成一個樹狀層級模式，由決策者在結構化下逐 層評斷各決策因素之相對重要性，直至決策者確定各決策因素的優先順位，減少 決策錯誤的風險。
一、傳統層級分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP) (一) 傳統層級分析法之相關文獻整理
傳統層級分析法在實務應用範圍廣泛，當中又以應用在不確定情
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a
tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
況下及具有多數個評估準則的決策問題上為居多。Saaty(1990)認為AHP 的適用問題範圍包括：決定優先順序、選擇最佳方案或政策、替代方 案的產生、資源分配、決定需求、預測結果、風險評估、最適化決策、
系統設計、績效評量、確保系統穩定及衝突的解決等。
褚志鵬(2009)指出 AHP 發展之目的，就是將複雜的問題系統化，
由不同的層面給予層級分解，並透過量化的方法，建立出具有相互影 響關係的階層結構，覓得脈落後加以綜合評估，以提供決策者選擇適 當的方案。陳國明(2012)認為 AHP 可以容易分解複雜、模糊的問題，
理論簡單並可將問題簡化及建立模式，且能反應出人所具有的主觀與 直覺，在使用上沒有艱澀難懂且繁複的統計計算，使決策者容易使用。
國內學者運用 AHP 的觀念運用於研究設計者，整理如下：
林昭名(2008)因應世界倡導綠色運輸政策導向及環保意識，發現都 會區中自行車代步之民眾越趨於普遍，研究中以台中市都會區既有自 行車道為研究範圍，透過 AHP 建立之層級架構，並針對五項標的提出 各項改善評估準則項目，再以問卷方式蒐集相關產業、政府機關與學 術單位等三方面之專業意見，而後得出各準則之權重關係。冀望藉此 自行車改善評估表，反省探討其改善方式及提升自行車專屬之路權，
並提供未來都會區自行車道設置規劃及維護改善之參考。
向宸蔚(2011)蒐集相關文獻及次級資料進行燃料電池產業鑽石模 型分析，再透過國家創新政策相關文獻探討，選擇以 Rothwell 和 Zegveld 的創新政策工具架構為基礎，應用 AHP 探討發展台灣燃料電池產業的 政策考量因素。期望能提供政府規劃發展台灣燃料電池產業政策的參 考方向，提升國家能源產業競爭力，並設法在全球競爭中建立優勢。
朱建華(2012)將電總費用、家電移動總時間與家電移動總數量納入 考量，各自分別代表著經濟性、便利性與舒適度之目標。研究方法採 用多目標規劃的方法建立數學模型，並利用 AHP 來求得台灣家庭用戶
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a
tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
心目中各目標之權重值，最後運用基因演算法進行求解。實證結果顯 示決策者在「便利性」與「舒適度」均能在可接受範圍之內進行電費 支出節能管理，透過此方式最多可降低約 9%之家庭能源費用。
林虛白(2012)為首篇以 AHP 來分析智慧建築採用電能資訊管理系 統之關鍵影響因素之論文，將問題建構成四個層級之 AHP 分析層級架 構，並將原本屬於非量化之採用電能資訊管理系統意願之因素，利用 多層次、多指標、及多準則之架構做一系統化連結。最後由市場調查 問卷調查法取得各指標、準則、及因子的相對重要權重因與排序，表 示其優先考量之順位。研究結果提供廠商發展有競爭優勢與符合智慧 建築居住者採用意願的電能資訊管理系統。
(二) 傳統層級分析法之流程步驟
Saaty (1980)定義AHP層級分析法具有下列幾項基本假設條件，主 要包括：
1. 系統可被分解成許多種類(Classes)或成份(Components)，並形成有 向網路(Directed Network)的層級結構。層級結構中每一層級的決 策因素均假設具獨立性。
2. 每一層級內的決策因素，可以與上一層級內之部分或所有決策因 素作為評比基準，進行評估。比較評估時，可將絕對數值尺度轉 換成比例尺度。
3. 各 層 級 決 策 因 素 進 行 成 對 比 較 後 ， 再 用 正 倒 值 矩 陣 (Positive Reciprocal Matrix)處理。
4. 偏好關係滿足遞移性(Transitivity)；不僅優劣關係滿足遞移性(A優 於B，B優於C，則A優於C)，同時強度關係也滿足遞移性(A優於B 二倍，B優於C三倍，則A優於C六倍)。完全遞移性存在不易，因
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a
tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
此容許不具遞移性的情況存在，但需測試其一致性的程度。
5. 決策因素的優勢程度經由加權法則(Weighting Principle)而求得。
6. 任何決策因素只要出現在層級結構中，即視為與評比目標有關。
層級分析法進行之流程步驟簡述如下：
步驟一：建構決策問題之層級架構
首先確定評估問題，並界定問題，以了解決策目的，並列舉與 決策問題有關之決策因素，建立層級式的架構。層級的結構可以 從整體目標、次要目標等，最後至決策結果，形成多重層級；層 級多寡則視決策複雜度及分析程度而定。
層級種類可分成完整層級和不完整層級，完整層級指每一上下 層級間決策因素都有連結，不完整層級是指每一上下層級間決策 因素並不全都有相聯。層集結構的建立，一般以群體討論或是相 關文獻參考或專家意見，經過反覆修正後彙總而成。
鄧振源與曾國雄(1989)將有關建立層級之原則整理如下：
(1) 第一層為決策問題的目標或評比之目的。
(2) 重要性相近的決策因素應置同一層級且應力求獨立。
(3) 同一層級內之決策因素不宜過多，避免影響層級一致性。
(4) 最底層為決策問題的行動方案或評比對象。
步驟二：成偶比對評估
建立層級結構以後，決策評估者以上一層級決策因素為基準，
將同一層級內任兩決策因素對其上層決層因素進行成對比較。成 偶比對的過程中，估計明目尺度分為九個尺度，其中，「同等重要」、
「稍微重要」、「頗為重要」、「極為重要」、與「絕對重要」在輸入
‧
(Equal Importance) 兩比較因素具同等重要性 3 稍微重要
(Weak Importance) 經驗與判斷稍微傾向某一因素 5 頗為重要
(Essential Importance) 經驗與判斷強烈傾向某一因素 7 極為重要
(Very Strong Importance) 實際顯示非常強烈傾向某一因素 9 絕對重要
(Absolute Importance) 有足夠證據肯定決對喜好某一因素 2,4,6,8 相鄰尺度的中間值
(Intermediate Values) 當需要折衷值時 資料來源：鄧振源、曾國雄(1989)
假設有 n 個決策因素時，以名目尺度進行兩兩比較，須進行 C(n,2)=n(n-1)/2 次，比較時重要性數值分別為 1,2,3,4,5,6,7,8,9，以 及倒數1
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a
tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
步驟三：估計各層級決策因素之相對權數
建構評估屬性和各屬性下子準則的成對比較矩陣，針對兩兩 要素進行比較，將對應的特徵向量標準化後，即為各評估準則間 的相對權重。
步驟四：層級一致性的檢定:
理性決策者偏好與成對比較結果應滿足遞移性，若要得知問 卷評選結果是否具一致性，可根據 Saaty(1980)檢定成對比較之一 致 性 指 標 (Consistency Index ,C.I.) 與 一 致 性 比 率 (Consistency Ratio ,C.R.)做檢驗。一致性指標 C.I.公式如下：
C.I.=λmax−n
n−1 ，C.I.≤0.1
其中，n 是評估因素的個數，λmax為最大特徵值，若 C.I.為 0 時，表示結果完全符合一致性，若當 C.I.>0.1，則表示前後結果不 連貫。故 Satty 建議C.I. ≤0.1 作為可容許誤差。
當求解問題變複雜時，成對比較矩陣的階數也會跟著增加，在 此狀況下要判斷是否維持一致性變得較為困難，所以 Saaty 提出 隨機指標(Random Index, R.I)來調整不同階數下產生的 C.I.值變化，
隨著正倒矩陣階數的不同，R.I.值會有所不同，參見表 4-2 所示。
表 3-5 隨機指標表
階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R.I. N.A. N.A. 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
資料來源：鄧振源、曾國雄(1989)
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a
tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
利用 R.I 值調整 C.I.值後，而得到一致性比率(consistency ratio, C.R)。一致性比率 C.R.公式如下：
C.R.= C.I.
R.I.，C.R.≤0.1
當C.R.≤0.1 時，矩陣才有滿足一致性。以上是針對單一比對 矩陣的一致性程度檢驗，若要求得整體層級一致性，則依照以下 公式計算：
C.R.H.=C.I.H
R.I.H
其中，C.R.H.為整體層級的一致性比率，C.I.H.為整體層級的 一致性指標，R.I.H.為整體層級的層級隨機指標。在 C.I.H 及 C.R.H≤0.1 時，整個層級才滿足一致性。
步驟五：計算整體層級之總優先向量
最後，依據步驟四所得之各層級相對於上一層級各種決策因 素之優先向量，即相對權數之向量，將各向量加權整合計算出各 層級決策因素相對於最高層級目標之綜合權數，即求出綜合優先 向量。所算出向量就表示對應於決策目標的絕對權重順序。本研 究之AHP進行之流程步驟如圖3-1所示：
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a
tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
圖 3-1 層級分析法流程圖 資料來源：鄧振源、曾國雄(1989)
(三) 傳統傳統層級分析法之優、缺點
根據後續發展之研究文獻，AHP 雖然具實用性，但判斷成對比較
根據後續發展之研究文獻，AHP 雖然具實用性，但判斷成對比較