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建立以网际网路为基础之决策支援系统
建立一以網際網路為基礎之決策支援系統
謝祥瑜 顏幸昌 陳燦虹 蕭又尹
義守大學工業工程與管理學系
高雄縣大樹鄉學城路一段一號
聯絡人:b8720104@isu.edu.tw
中文摘要
本研究旨在建立一以網頁為基礎之多屬性群體決策支援系統,內容分為三個部分:運算模式庫、資料庫與使用者介面。
運算模式庫,在半結構化的決策過程中,以分析層級程序法AHP兩兩成對比較矩陣作為分析個人屬性權重的依據;再經過多屬性決策TOPSIS的運算模式求得個人的方案排名,將這些排名交給Borda function配分後,即可得到群體的最佳方案。在會議過程中,主席藉由共識指標
群體決策中分為主席與決策者兩種等級,因此以不同的功能需求建立不同的介面;使用者介面可分為三部份:功能列表、輸入與輸出介面。功能列表依決策程序排列,以VB建立隱藏式選單簡化畫面,並提供操作手冊;輸出介面透過ASP以表格或圖形等不同的型式呈現結果,藉由圖形化顯示輔助決策者對數據的判斷。由於ASP具有即時更新資料與降低負荷的特性,因此讓決策者與系統達到良好的人機互動。
最後,將本系統應用於一汽車採購案例,利用SQL Server建構資料庫,提供汽車採購的相關資訊(例如:成本、品牌、馬力等)與具選擇性的查詢介面,依不同的屬性標準,進行方案的上下限篩選,再逐一執行決策流程,經由案例驗證本系統之可行性。
關鍵字:決策支援系統、分析層級程序法、多屬性群體決策、TOPSIS、動態網頁技術。
緣由與目的
2.1 緣由
隨著資訊科技的快速發展,管理者解決組織相關決策問題時,已可利用電子視訊會議取代傳統耗費金錢與時間的會議模式,然屏除專屬配備的投資外,以個人電腦、網路與溝通相關軟體為基礎,發展為特定議題量身訂做的DSS,在良好的人機系統運作下,結合電子會議技術,克服空間的限制,協助組織進行前瞻性作業,創造企業的競爭優勢,已成為必然之趨勢。
2.2 目的
本研究目的主要在改進以往群體決策支援系統介面不一致的情形(周佳慶等,民90年),建構一個具有支援決策過程與電子會議的系統。其主旨在整合決策過程中所需要溝通及運算的部分,利用人機介面減輕決策者負擔,藉由電腦處理決策過程中繁複的數值運算分析,透過網路結合對話溝通系統與資料庫、運算模式庫,使其成為一完整的決策支援系統。也可與現有的電子會議系統『NetMeeting』並用,加入視訊的效果。
文獻探討
3.1 群體決策技術
(1)名義群體技術
Andre L. Delbecq Andrew H. Van de Ven 於1968年所發展。 (nominal) 「名義」的意思是指群體成員雖然聚在一起,但不允許彼此有語言上的溝通,所以群體的存在只是在名稱上而已
(2)腦力激盪法 (Brainstorming)
此法是一種集體討論方法,目的是激發人的大腦思維,產生創造性設想。主要有四個原則:
摒絕批評 (criticism is ruled out)。
自由運轉 (free wheeling )。
以量取勝 (quantity is wanted)。
綜合與改進 (combination and improvement are sought)。
3.2 多屬性決策技術
(1)分析層級法(AHP)
此技術係藉系統化與結構化的概念將一系統分解為多個層級,並排定其關聯性,在確定層級關係後以1-9評估尺度輔助決策者建立各層級之成對比較矩陣,以最大特徵值檢驗評定決策者對屬性間判斷是否一致性後,利用特徵向量的方法求得屬性間的相對權重。
(2) TOPSIS
此法對各屬性的基本假設是單調的遞增或遞減,演算法之基本觀念於先界訂正理想解(各屬性下各備選方案最佳值之集合)與負理想解(各屬性下各備選方案最差值之集合)。再選擇距理想解最近,且距負理想解最遠的方案。距離的計算是由歐氏幾何距離(Euclidean distance)計算得。再經綜合比較後,而得到一最佳方案(Hwang Yoon,1981)。
3.3 其他技術
Borda function
此公式運用在由個別最佳方案篩選出群體最佳方案。公式之應用如下:
由多屬性決策技術TOPSIS的相對接近度找出個人方案排名,再依排名給予各方案相對分數,排名越前的方案分數越高,總得分最高者即為群體的最佳解。
結果與討論
為了達成研究目的,本研究根據Sprague and Carlson (1982)的論點,以半結構化的決策程序為主體,運用個人電腦、伺服器與網路等資訊科技,建構具有資料庫、模式庫與使用者介面等元件的線上決策支援系統。圖一為本系統的結構圖。
圖一 群體決策支援系統之架構圖
4.1 討論
本系統支援的決策過程可分為以下五個階段(林文遠,民8
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