توسعه مدل مطلوبیت جمع‌پذیر (UTA) تصادفی با توجه به امکان وابستگی میان معیار‎ها

نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 استاد، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران

3 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت تحقیق در عملیات، پردیس البرز، کرج، ایران

4 دانشیار، گروه مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده

هدف: یکی از روش‎های مطرح در حوزه تصمیم‎گیری چندشاخصه مبتنی بر تئوری مطلوبیت، مدل مطلوبیت جمع‎پذیر (UTA) است که طی زمان با رفع نواقص بسیار توسعه یافته است. از مهم‎ترین مشکلات این روش‎ها عدم توجه به عدم اطمینان مقادیر معیارها و عدم توجه به امکان وجود وابستگی میان معیارهای مختلف است. درباره مشکل عدم اطمینان از انواع مختلف فازی و احتمالی، به‌ترتیب در توسعه‎های مختلف شامل مدل‎های فازی و تصادفی بحث و تبادل نظر شده است. با این‎ حال از مفروضات اصلی تمامی این مدل‎ها استقلال معیارها از یکدیگر است، در حالی ‎که در مسائل دنیای واقعی این امر تا حدی بعید به ‎نظر می‎رسد. از این رو، هدف از این پژوهش توسعه مدل مدل مطلوبیت جمع‎پذیر تصادفی به‌نحوی است که مشکل عدم توجه به وابستگی میان مقادیر گزینه‎ها در شاخص‎های مختلف را مد نظر قرار دهد.
روش: در این پژوهش از مفهوم احتمال شرطی برای توسعه مدل مطلوبیت جمع‎پذیر تصادفی بهره گرفته شده است، به‎طوری‎ که احتمال ارزش هر مقدار در هر شاخص با توجه به ارزش‎های محتمل در سایر شاخص‎ها مد نظر قرار می‎گیرد.
یافته‎ها: مدل توسعه‌یافته در قالب دوازده گام ارائه شده و قابلیت کاربرد آن با استفاده از یک مثال واقعی و بر اساس داده‎های مربوط به سه معیار اصلی در سرمایه‎گذاری سهام برای سه شرکت در حوزه پتروشیمی نشان داده شده است.
نتیجه‎گیری: مدل پیشنهادی حاصل مشکل عدم توجه به وابستگی محتمل میان شاخص‎ها در مدل مطلوبیت جمع‎پذیر تصادفی را برطرف می‎کند و شکاف تحقیقاتی مطرح‌شده توسط محققان پیشین را پوشش می‎دهد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Developing Stochastic Additive Utility Method (UTA) Considering the Possible Dependency among Criteria

نویسندگان [English]

  • Mahnaz Hosseinzadeh 1
  • Mohammad Reza Mehrgan 2
  • Leili Aghaei Meibodi 3
  • Ezatollah Abbasian 4
1 Assistant Prof, Department of Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Prof, Department of Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Ira
3 PhD Candidate, Department of Industrial Management, Alborz Campus, University of Tehran, Karaj, Iran
4 Associate Prof., Department of Public Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده [English]

Objective: One of the well-known methods as to Multi Attribute Utility Theory (MAUT) in the field of decision making is Utility Additive Method (UTA), which has been developed over time. Two main deficiencies of such methods are first, ignoring the uncertainty embedded in the values of different criteria and second, disregarding the possibility of dependencies among various criteria. The uncertainty problem, either fuzzy or stochastic, has been discussed in various developments including, fuzzy UTA and stochastic UTA models, respectively. Although it seems unlikely to apply in real world problems, the criteria independency is the primary assumption of all these models. Thus, this paper is aimed at developing stochastic UTA model so as to consider the possibility of dependency among different criteria.
Methods: In this paper, conditional probability is applied in developing the UTA model, so that the probability of values of each criterion is considered with respect to probable values of other criteria.
Results: The developed model is presented in 12 steps, and its applicability in practice is shown using a real example based upon the data extracted from three main criteria of stock investments for three petrochemical companies.
Conclusion: The proposed model addresses the deficiency of ignoring the probable dependencies among criteria in stochastic UTA model, and covers the research gap posed by previous researchers.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
  • Utility Additive method (UTA)
  • Stochastic UTA model
  • Uncertainty
  • Dependency of Criteria
آبادیان، مرضیه؛ شجری، هوشنگ (1395). روش چندشاخصه برای انتخاب سبد سهام بهینه با استفاده از متغیرهای تحلیل بنیادی در شرکت­های پتروشیمی عضو بورس. مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 26، 1-26.

امینی، حامد؛ راستی برزکی، مرتضی (1395). ارائه دو روش جدید برای مسائل تصمیم‎گیری با معیارهای چندگانه با وجود برهم‎کنش بین معیارها. مدیریت صنعتی، 8(4)، 515-532.

سرورخواه، علی؛ آذر، عادل؛ بابایی کفاکی، سامان؛ شفیعی نیک‎آبادی، محسن (1396). استفاده از تحلیل استواری وزنی در انتخاب استراتژی (مورد مطالعه: مرکز تحقیقات و نوآوری صنایع خودروی سایپا). مدیریت صنعتی، 9(4)، 665-690.

سلاطی، فاطمه؛ ماکویی، احمد (1393). ارائه تابع ارزش (مطلوبیت) اولویت‎بندی پروژه­های تحقیقاتی در مراکز تحقیق و توسعه با استفاده از روش UTA (مطالعه موردی شرکت منابع آب ایران). مطالعات مدیریت صنعتی، 11(31)، 19-33.

مهرگان، محمدرضا (1392). مدلهای تصمیم­گیری با اهداف چندگانه. تهران: انتشارات دانشگاه تهران.

 

References

Abadian, M., Shajari, H. (2017). Multi-attribute method for selecting the optimal stock portfolio using fundamental analysis variables in the petrochemical companies members of Stock Exchange. Financial Engineering and Portfolio Management, 7(26), 1-26. (in Persian)

Amini, H., Rasti, B.M. (2017). The interactivity between the criteria in MCDM problemJournal of Indusrial Management8(4), 515-532. (in Persian)

Angilella, S., Greco, S., Lamantia, F., & Matarazzo, B. (2003). Assessing non-additive utility for multicriteria decision aid. European Journal of Operational Research, 3(158), 734–744.

Beuthe, M. Scannella, G. (2001). Comparative analysis of UTA multi-criteria methods. European Journal of Operational Research, (130), 246-262.

Despotis, D.K., Zopounidis, C. (1993). Building additive utilities in the presence of non-monotonic.: Building additive utilities in the presence of non-monotonic preference. In: Pardalos, P.M., Siskos, Y, Zopounidis, C. (eds.) Advances in Multicriteria Analysis, 101–114. Kluwer Academic, Dordrecht.

Eberhard, A., Schreider, S., & Stojkov, L. (2007). Construction of the utility function using a non-linear best fit optimisation approach In Proceedings of the International congress on modelling and simulation MODSIM07. Christchurch, 10–14, December 2007.

Figueira, J., Salvatore, G., & Matthias, E. (2005). Multiple Criteria Decision Analysis. Springer, New York, NY.

Figueira, J. R, Greco, S., & Słowinski, R. (2009). Building a set of additive value functions representing a reference preorder and intensities of preference: GRIP method. European Journal of Operational Research, (195), 460–486.

Jacquet-Lagreze, E., Siskos, J. (1982). Assessing a set of additive utility functions for multicriteria decision-making, the UTA method. European journal of operational research, 10 (2), 151-164.

Mehregan, M. R. (2013), Multiple Objective Decision Making Models, University of Tehran Press, Tehran. (in Persian)

Nguyen, D.V. (2013). Global maximization of UTA functions in multi-objective optimization. European Journal of Operational Research, (228), 397–404.

Pachauri, B., Kumar, A., Dhar, J. (2014). Oftware reliability growth modeling with dynamic faults and release time optimization using GA and MAUT. Applied Mathematics and Computation, (242), 500–509.

Patiniotakis, I., Apostolou, D., Mentzas, G. (2011). Fuzzy UTASTAR: A method for discovering utility functions from fuzzy data. Expert Systems with Applications, (38), 15463–15474.

Salati, M., Makoui, A. (2015). Offer the value function (utility) to prioritize research projects in R & D centers using the UTA method (Case of Water Resources company in Iran). Industrial Management Studies11(31), 19-33. (in Persian)

Scholza, M., Franz, N., Hinz, O. (2017). Effects of decision space information on MAUT-based systems that support purchase decision processes. Decision Support Systems, (97), 43–57.

Shanmuganathan, M., Kajendran, K., Sasikumar, A.N., Mahendran, M. (2018). Multi Attribute Utility Theory – An Over View. International Journal of Scientific & Engineering Research, 9(3), 698-706.

Siskos, J. (1983). Analyse de systèmes de décision multicritère en univers aléatoire. Control Eng. 10(3–4), 193–212.

Siskos, Y., & Jacquet, L. (1982). Assessing a set of additive utility functions for multi criteria decision making, The UTA method. European Journal of Operational Research, 10(2), 151–164.

Siskos, Y., Yannacopoulos, D. (1985). UTASTAR: An ordinal regression method for building additive value functions. Investigaçao Operacional, 5 (1), 39-53.

Siskos, Y., Grigoroudis, E. & Matsatsinis, N.F. (2016). UTA methods. Multiple criteria decision analysis, pp. 315-362. Springer, New York, NY.

Sorourkhah, A., Azar, A., Babaie-Kafaki, S., Shafiei Nik Abadi, M. (2017). Using Weighted-Robustness Analysis in Strategy Selection (Case Study: Saipa Automotive Research and Innovation Center). Industrial Management Journal, 9(4), 665-690. (in Persian)