多目标决策灵敏度分析：可能-满意度方法

"本文主要探讨了在多目标决策过程中采用‘可能一满意度’方法时，评价指标临界值的确定对决策结果的影响以及如何进行灵敏度分析。作者杨振川通过一个实例展示了临界值的变化可能导致评价对象的排序发生改变，并提出了一种在保证评价可靠性前提下确定临界值变化范围的方法。文章强调了评价标尺（临界值）的调整可能影响决策的稳定性和评价结果的准确性，并对此进行了深入讨论。" 在多目标决策中，"可能一满意度"是一种常见的评估工具，它结合了不确定性和偏好满意度的概念。在这个方法中，每个评价指标都有一个临界值，这个值用于判断指标的优劣。临界值的选择直接影响到决策结果的稳定性。当这些临界值发生变化时，评价对象的总可能满意度可能会随之变动，从而改变评价对象之间的相对排名。 文章通过一个例子来说明这个问题。假设有两个评价对象，每个对象有五个评价指标，这些指标的可能满意度分别为W1到Ws。评价模型通常是一个加权平均函数，如H = ∑[(1 - |Wi - Ci|) / (1 + |Wi - Ci|)]，其中Ci是各指标的临界值，Wi是实际测量值。当改变某个指标的临界值时，如第一个评价对象的第一个指标，其可能满意度会相应改变，进而影响总可能满意度的计算，可能导致评价对象的排名发生变化。 为了确保评价结果的可靠性，作者提出了一种确定临界值变化范围的方法，该方法基于数学分析原理，旨在分析临界值变化对评价结果的影响程度。通过这种方法，可以在一定程度上预测临界值的变动对最终决策的影响，从而提高决策的稳健性。 文章进一步强调，除了评价指标的不确定性，人为设定的临界值也是影响评价结果的重要因素。因此，进行灵敏度分析是非常必要的，它可以帮助决策者理解评价结果对参数变化的敏感程度，为决策提供更为全面的参考。 这篇1986年的论文提供了对“可能一满意度”决策方法中临界值影响的深入理解，以及一种确定临界值变化范围的实用方法，对于理解和改进多目标决策过程具有重要意义。