【摘要】：本章内容聚焦在知识驱动的AHP研究,通过把领域知识和专家经验与AHP相结合,展开AHP群决策研究,目标是找出一个最满意的群体解决方案,提高决策群体最终决策的整体满意度。本章主要介绍本书的研究动机、AHP的基本知识和原理以及AHP群决策最常用的集结方法,为后面提出改进的AHP群决策方法做一简单的知识铺垫。
AHP,一个经典的多目标决策方法,在评估时,先把复杂问题分解成组成因素,并按支配关系构建决策层级结构,通过结合专家意见和专家打分建立两两对比矩阵,然后再科学计算,最后综合成能够评判备选方案优劣的权向量。然而,期望由某一个决策者作出客观、准确、科学的决策是十分困难的,理由归纳如下［41］:①决策往往具有时间压力或时效性,需要在某一段时间内甚至当即就要作出决策;②许多决策属性、准则很难定量化研究;③单一的专家或决策者会受到自身专业知识、经验背景、个人偏好的影响,尤其在处理现实的复杂问题时。而群决策能够集结多个决策参与者的偏好意见,集思广益,充分发挥群体智慧,减少决策中的不合理因素,消减决策者的个人偏见,通过结合领域知识和专家经验,使决策更加理性、准确和客观。AHP决策过程本质是先分解再合成［42－43］,因此,可以把领域知识和专家意见融合到AHP的分解与合成的过程中,充分发挥交叉学科的融合优势,展开AHP群决策的研究。由于知识在这里主要是指领域知识和专家经验,因此,本书把对AHP群决策的研究也定义为知识驱动的AHP研究。
本章内容聚焦在知识驱动的AHP研究,通过把领域知识和专家经验与AHP相结合,展开AHP群决策研究,目标是找出一个最满意的群体解决方案,提高决策群体最终决策的整体满意度。同时进一步利用开发和提出的高效的AHP群决策方法来确定准则权重,为后续章节的研究打下扎实的基础。本章主要介绍本书的研究动机、AHP的基本知识和原理以及AHP群决策最常用的集结方法,为后面提出改进的AHP群决策方法做一简单的知识铺垫。
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