多属性决策鲁棒性仿真方法：方案与属性比较

本文主要探讨了多属性决策鲁棒性评价的仿真方法在2006年的研究进展。随着鲁棒性分析在学术界的日益重视，研究者们开始关注决策系统结构对结果鲁棒性的影响，而不仅仅是环境参数、模型参数或模型偏好结构。以往的研究集中在单一层次的鲁棒性分析，如环境参数的不确定性、模型参数的波动以及模型结构的稳健性。 文章的核心内容是作者提出了一种创新的方法，旨在评估经典多属性决策方法，如简单加权法（SAW）、技术效率评分法（TOPSIS）、ELECTRE III和 PROMETHEE II在面对不同方案和属性数量时的鲁棒性。这种方法通过仿真手段，能够直观地比较这些决策工具在处理复杂多属性问题时，其结果的稳定性及抗干扰能力。 实验结果显示，这种新的鲁棒性评价方法易于理解，操作简便，这对于实际应用中的决策支持系统非常重要，因为它能够在保持决策质量的同时，提供决策结果的可靠性。作者通过对比实验，强调了鲁棒性分析不仅要追求最优解，还要保证在各种条件下的稳定性，这对于复杂环境下的决策制定具有实际意义。 本文的贡献在于填补了多属性决策鲁棒性研究中决策系统结构影响的空白，并为鲁棒性分析提供了更为实用的仿真工具。通过这种方法，决策者可以在选择决策方法时，更全面地考虑其在不确定性和变化环境下的表现，从而提高决策的稳健性和有效性。这项研究对于提升多属性决策在工程实践中的应用价值具有重要的理论和实践意义。