[[alternative]]A study on multi-criteria group decision support based on modified ELECTRE III for DMs’ risk preferences

碩士[[abstract]]本研究目的在藉由探討決策者的風險偏好，修改ELECTRE III優勢關係評估法，並與群體決策整合於一多準則群體決策模型，以利決策支援。並以台灣電子廢棄物回收處理廠的績效評估進行案例分析，以顯示本群體決策支援模型的實務價值。 ELECTRE考量滿意指標、不滿意指標與否定門檻值，而ELECTRE III放寬前述門檻為一函數關係，本修改模型即以效用函數取代直線函數，並整合不同決策者的指標與門檻範圍，以掌握決策者的風險偏好與群體態度。藉由調整模型中的風險參數，以代表決策者不同的風險偏好，並帶入群體決策中整合所有決策者的門檻值與權重，最後比較原始模型、具有風險偏好模型與群體決策模型三者之間的差異性。經由模型檢驗中的敏感度分析、排序檢定與模擬分析，測試本研究修改模型的穩定型以及與原始模型排序之差異。 分析結果顯示，修改後ELECTRE III模型可提供與原始ELECTRE III相異的方案排序，表示前者可有效將決策者風險偏好表現在方案排序中，且從結果中顯示原始模型的排序與風險中立的排序相同，可驗證本修改模型為一般性之表達。考量不同態度的群體決策之排序結果亦與個人決策的排序結果相異，代表本研究所建構之模型適用於不同決策類型。模型檢驗中的敏感度分析與排序檢定結果也顯示本修改模型具有穩定性，可依照決策者偏好進行參數調整。另在不同條件下的模擬分析結果顯示15家廠商的分級結果相當穩定，足以支援環保署進行分及補貼及輔導決策之依據。[[abstract]]This study aims to formulate a decision maker’s (DM’s) risk preferences to modify ELECTRE (ELimination Et Choix Traduisant la REalité, or ELimination and Choice Expressing REality) III model, and integrate with group attitude for a multi-criteria group decision model to assist the decision support and make practical implication prominent. We employ concave and convex utility functions to modify the concordance and discordance indices in order to represent the DM’s risk preferences. Using group decision to comprehensive all DMs’ thresholds and weights then compared the difference between the original, modified and group decision models. We execute sensitivity analyses on different weights and thresholds as to demonstrate the stability of our proposed model. We also use ranking test and simulation to test the correlation between the traditional and modified models. After these testing, found the modified model fairly stable and can provide decision makers to make effective and reasonable decisions. The result shows the difference between traditional and modified models’ ranking, and we found that the original model’s rank is same as risk neutral. Group decision also can provide a different rank for DM, so we can verify that the modify model has stability, and DMs can have a decision model that fit the preferences by adjust the weight and thresholds. The result of rank and simulation also can help DMs sorting the alternatives, giving EPA the standard of subsidy and guidance.[[tableofcontents]]目錄 中文摘要 I 英文摘要 II 目錄 III 表目錄 V 圖目錄 VI 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究流程與架構 2 第二章 文獻回顧 5 2.1 多準則決策 5 2.2 ELECTRE 法 5 2.2.1 ELECTRE III 法 8 2.3 效用理論 12 2.4 準則權重 14 2.4.1 ROC權重 16 2.4.2 分析層級程序法 16 2.5 群體決策 17 2.5.1 群體決策定義 17 2.5.2 群體決策的程序與優缺點 18 2.5.3 群體決策的方法 19 2.5.4 ELECTRE與群體決策之結合 20 2.6 決策支援 21 2.6.1 決策支援的定義 21 2.6.2 決策支援的程序與目的 24 2.7 模型檢驗 26 2.7.1 敏感度分析 26 2.7.2 排序檢定 26 2.7.3 模擬分析 28 2.8 小結 30 第三章 研究方法 31 3.1 ELECTRE III法的修正 31 3.2 滿意指標與不滿意指標修正 32 3.3 群體決策整合 33 3.4 模型檢驗 34 3.4.1 敏感度分析 34 3.4.2 排序檢定 35 3.4.3 模擬分析 36 3.5 小結 36 第四章 案例分析 37 4.1 修改ELECTRE III分析 37 4.1.1 權重與參數選擇 37 4.1.2 修正模型分析 39 4.1.3 排序結果比較 43 4.2 群體ELECTRE III分析 44 4.3 模型檢驗 48 4.3.1 敏感度分析 48 4.3.2 排序檢定 55 4.3.3 模擬分析 57 4.4 小結 61 第五章 結論與建議 62 5.1 研究結論與建議 62 5.2 管理意涵 64 5.3 研究限制 64 參考文獻 66 附錄A 統計分析附表 72 附錄B AHP問卷 75 附錄C 決策支援管理系統 78 表目錄 表2-1 ELECTRE法特性彙總表 7 表2-2 近年使用ELECTRE III文獻整理 8 表2-3 群體決策優缺點表 18 表3-1 參數值與群體態度整合表 34 表4-1 台灣回收處理廠之績效評估值 38 表4-2 各方案績效面向之參數與權重 38 表4-3 修改後ELECTRE III可靠度矩陣 40 表4-4 修改後ELECTRE III排序矩陣 41 表4-5 修正後ELECTRE III下降與上升排序整合矩陣 42 表4-6 ELECTRE III原始模型與修改模型最終排序表 44 表4-7 專家、學者與廠家權重整合表 45 表4-8 專家、學者與廠家參數表 45 表4-9 整合參數值表 46 表4-10 原始與修改後模型群體決策排序統整表 47 表4-11 等權重的敏感度分析排序 49 表4-12 群體態度為悲觀準則對權重的敏感度分析 51 表4-13 群體態度為樂觀準則對權重的敏感度分析 52 表4-14 個人決策的顯著門檻值敏感度分析 53 表4-15 群體態度為樂觀準則對顯著門檻值的敏感度分析 54 表4-16 Spearman等級相關原始方法與修改方法的排序統整表 55 表4-17 Kendall等級相關原始方法與修改方法的排序統整表 57 表4-18 原始與修改後模型模擬次數與比例統整表 58 表4-19 不同群體態度下原始與修改後模型模擬次數與比例統整表 60 表4-20 各決策模型前段方案排序統整表 61 表A-1 t分配查表 72 表A-2 Spearman等級相關檢定查表 73 表A-3 Kendall等級相關檢定查表 74 表B-1 學者方面面向問卷 75 表B-2 廠家方面面向問卷 76 表B-3 學者方面一致性檢驗矩陣 77 表B-4 廠家方面一致性檢驗矩陣 77 圖目錄 圖1-1 本研究架構 4 圖2-1 ELECTRE III法評估流程 9 圖2-2 風險效用函數線性函數圖 13 圖2-3 群體決策的理論方法與分類圖 20 圖2-4 決策支援系統架構圖 22 圖2-5 決策輔助系統之系統分析問題 23 圖2-6 決策支援模型的建構程序 25 圖4-1 修改後ELECTRE III最終總排序 42 圖4-2 原始ELECTRE III排序圖 43 圖4-3 原始評分、原始模型與修改模型最終排序雷達圖 44 圖4-4 以最大值法整合門檻與原始模型排序整合雷達圖 47 圖4-5 以最小值法整合門檻與原始模型排序整合雷達圖 48 圖4-6 等權重的敏感度分析條狀圖 50 圖4-7 個人決策的顯著門檻值敏感度分析條狀圖 53 圖C-1 模型門檻值與權重輸入 78 圖C-2 上升與下降排序整合表 78 圖C-3 個人決策最終排序呈現 79 圖C-4 管理者權重輸入頁面 79 圖C-5 成員輸入權重整合表 80 圖C-6 群體決策最終排序呈現 80[[note]]學號: 603620070, 學年度: 10