Multi-criteria decision analysis — 多準則決策分析

多準則決策分析（Multi-criteria decision analysis）是一套在需要考慮多個（通常是相互競爭的）準則時，用於選擇、比較和評估備選方案的方法與程序。這種方法反映了現實世界任務的複雜性，在這些任務中，無法將選擇簡化為單一的績效指標。

本質與目標

當解決方案質量的各個方面（例如，成本、可靠性、效率、可持續性）對決策者而言非常重要，且需要同時考慮時，就會出現多準則問題。多準則分析的主要目標是找到能夠最大程度滿足所有準則或在準則之間達成最佳權衡的解決方案。

優點與局限性

多準則方法的優點：

• 考慮到問題情況的各個方面；
• 更靈活地表達決策者的偏好；
• 提高決策過程的透明度；
• 能夠考慮過程中不同參與者的利益。

局限性與難點：

• 偏好和準則權重的形式化過程複雜；
• 準則之間可能存在矛盾；
• 部分備選方案不具有可比性；
• 結果依賴於主觀評估和量表結構。

基本原則

1. 將總體質量分解為具體準則：能夠更準確地反映偏好結構和所分析的情況。
2. 構建有效（帕累托最優）解集：當無法以單一方式聚合所有準則時使用。
3. 補償與權重係數：由決策者指定或根據形式化規則計算，以反映準則的相對重要性。
4. 準則聚合：使用聚合函數將多準則問題轉化為等效的單準則問題。
5. 可視化方法：用於展示可行的準則值組合，以輔助選擇。

方法分類

根據信息類型和偏好形式，多準則分析方法可分為幾類：

• 基於具有數值效用值的定量指標的方法；
• 將定性評估轉化為數值的方法；
• 不計算數值價值的比較方法；
• 使用語言判斷的語言分析方法。

方法示例：

• 層次分析法 (AHP)；
• 閾值偏好法 (ELECTRE, PROMETHEE)；
• 加法或乘法聚合方法；
• 人機迭代方法；
• 基於選擇函數的方法。