講座時間：2019年5月31日9：00- 11：00
講座地點：管理學院506會議室
主講人：Luis Martínez 教授，University of Jaén, Department of Computer Science
主要內容：多準則決策分析(MCDA)涉及有多個和沖突標準的情況下做出決策的過程。從選擇、排序、排序和描述問題到消除和設計問題，可以在MCDA的背景中選擇不同類型的決策問題。文獻中研究的大多數問題都圍繞著選擇和排名問題展開，因此在現實問題中有許多方法得到了相應的發展和應用。然而，一些應用已經通過排序分析解決了，多準則排序方法幫助決策者將每個動作分配到特定的類別中，其中一些動作以前是由決策者定義的，或者是問題中固有的。在所有先前開發的MCDA排序方法中，都假定有一個嚴格的邊界: 即在邊界之上的一種選擇屬于A類，低于邊界屬于B類。這個嚴格的邊界有兩個主要問題:
?有必要對接近邊界的選項進行微調，以避免模糊或可疑的接近邊界的選擇
?備選方案所獲得的優先級差異不顯著，可能導致排序MCDA方法中的類分配有顯著差異
盡管存在大量的MCDA方法(PROMETHEE, ELECTRE, TOPSIS, UTA等等)，但層次分析法(AHP)是使用最廣泛和最有用的MCDA方法之一。盡管如此，只有在2012年，AHPSort及其變體AHPSort II提出了一種用于排序問題的AHP變體，該變體大大減少了配對比較的數量，但仍然使用嚴格的邊界進行排序。本文介紹了一種層次分析法——模糊排序(AHP-FuzzySort)模型，該模型采用模糊集理論和模糊語言方法，以靈活的方式改進類的替代分配，提供更現實的排序結果。
