基本信息
出版社: 清華大學出版社; 第1版 (2006年8月1日)叢書名: 不確定理論與最佳化叢書
平裝: 372頁
開本: 16開
ISBN: 7302132739
內容簡介
多屬性決策是多準則決策的重要組成部分，它與多目標決策一起構成了多準則決策體系，是運籌學與管理科學的重要分支。 多屬性決策著重研究關於離散的、有限個決策方案的決策問題。不確定多屬性決策是在經典多屬性決策理論上的延伸和發展。不確定多屬性決策理論主要包括三部分內容，隨機型、模糊型以及描述性決策理論與方法。本書面對關係結構更加複雜的多屬性決策問題，分別從隨機型多屬性決策、模糊型多屬性決策及描述性多屬性決策三個不同的角度，就不確定決策問題的理論和方法進行研討， 主要介紹隨機、模糊和粗糙三類多屬性決策問題的模型和有關理論、求解方法以及套用推廣。本書可作為高等院校運籌學、管理科學、信息科學和系統工程等相關專業研究生和高年級本科學生教材，也可作為相關專業的教師、科技工作者、工程技術人員以及企業管理者的參考書。
內容摘錄
企業融資的模糊多屬性決策方法
1．多屬性決策的基本方法。多屬性決策方法很多，主要有以下幾種：（1）樂觀型（Maxi—max）；（2）悲觀型（Maxi—min）； （3）樂觀—悲觀結合型（Hurwicz）；（4）簡單加權平均型（SAW）；（5）折衷型（Compromise Model）。雖然多屬性決策的理想解和負理想解可能並不存在，但他們可以作為衡量可行解的參照基準。折衷型決策方法的基本思想是優先解應儘可能靠近理想解，或儘可能遠離負理想解，在理想解和負理想解之間尋求相對滿意的答案，這種方法的關
鍵是如何選擇參照基準和如何度量可行解與參照基準之間的距離。
2．模糊折衷型決策方法（F—Compromise）。“模糊折衷型決策方法”（F—Compromise）以模糊理想解和模糊負理想解二者同 時為參照建立起來的。類比經典多屬性決策中的概念，模糊理想解由每一屬性中模糊指標值的極大集構成，模糊負理想解由每一屬性中模糊指標值的極小集構成。采 用海明距離（Hamming Distance）①度量決策方案與這兩種理想解之間的差異，決策原則是方案與模糊理想解的距離越小越好，而與模糊負理想解的決離越大越好。
具體實現上有兩種不同方法：
（1）“先加權，后綜合”決策方法。先對模糊指標值加權；然後確定模糊理想解和模糊負理想解，並計算方案與兩種理想解之間的距離；繼而排列方案的優劣次序作出最終的選擇。
（2）“先綜合，後加權”決策方法。先在原模糊指標值的基礎上確定模糊理想解和負理想解，並引進滿意度的概念來刻畫方案與兩種理想解之間的差異，然後對方案在各屬性上的滿意度加權，以調整方案的優劣次序並最終得到最大滿意解。
相比而言，第一種方法步驟簡單，但導致模糊元素非線性化，需採用近似計算技術以提高決策效率；後一種方法步驟較多，但始終保持模糊元素的線性性質，故能獲得問題的解析結果。
企業融資的模糊多屬性決策套用
接下來我們將上述模糊折衷型多屬性決策方法套用於一個具體的企業融資決策中。1．決策變數的選取。融資決策影響因素眾多，而其中融資成本、融資效益、融資風險這三個指標最主要、最易度量，同時為便於分析說明。所以在接下來的實際套用中我們將以這三項指標為決策依據進行融資決策。
此處假設，經過逐項分析已得出不同融資方案的融資成本、融資效益、融資風險值，然後將這些分析結論提交最高決策層進行決策，因此這裡全部採用語言變數。這是比較符合一般決策情形的。五、結論
本文所述方法在融資活動中可以發揮很好的輔助決策作用，可以促進融資決策更加科學、可靠。
本文中討論的模糊多屬性決策方法是由單個決策者從現有方案中選擇一個決策者認為滿意的方案，其決策行為主要表現在單一模糊效用函式（或模糊優先 關係）的構造和分析，這是一種獨斷型決策。但在現代社會生活中，尤其是複雜的經濟活動中，實際決策的形成並不是一個人說了算的。由於各種經濟決策問題變得 越來越複雜，在許多情況下都有必要集中群體的智慧來共同解決決策問題。
可以在以後的研究中結合運用模糊多屬性群決策方法，以期使決策更加科學合理。
