理想解相似度顺序偏好法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution; TOPSIS) 是一种常被决策者使用之多属性决策方法,其透过衡量可行方案与理想解之距离,将所有可行方案进行排序,以求得**方案。直觉式模糊数(Intuitionistic fuzzy number)包含正、负向资讯及犹豫资讯,若将其应用于TOPSIS决策模式上,能较传统直接给予明确数值或模糊数的方式得到更多资讯,让所得到之评估值更能贴近专家们的实际想法。随着决策问题范围扩大与复杂性增加,需要多位决策者才能做适当的分析,此外,在TOPSIS决策过程中,专家、属性权重与正、负理想解之衡量方式众说纷纭。因此,本研究将建构出应用于直觉式模糊环境下之群体TOPSIS决策方法,提高决策结果的真实性与合理性。 本研究将使用直觉式模糊数作为评估值,并将决策模式分为两个部分。初始整合阶段为寻找参与决策之专家,接着透过专家集体讨论的方式,共同决定评估属性与可行方案,并各自对方案与属性进行评估,然后利用熵值(Entropy)求得个别专家之权重,再进行专家意见整合;直觉式模糊TOPSIS决策阶段则利用整合后之决策矩阵计算各属性之权重,并将属性权重与专家意见整合,然后进行TOPSIS决策程序,先使用双重两极性决定正、负理想解,再利用投影法对可行方案进行排序,找到**方案。最后以本研究之决策模式进行范例演算,分别与Boran et al (2009)和Xu and Hu(2010)进行比较与分析,其中包含敏感度分析与稳健性之测试,最后得知本研究之决策模式能得到较合适之决策结果,以供未来决策者参考。
理想解相似度顺序偏好法technique for order
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