多属性决策问题的范式基本都是根据对已有的一些方案排序择优，这类问题还有什么突破点或是值得创新的点吗？
多属性决策（MultiAttribute Decision Making, MADM）作为一门经典的决策科学分支，其核心在于如何在一系列具有多个评价指标的方案中，根据决策者的偏好对这些方案进行排序或优选。传统的MADM范式，如AHP、TOPSIS、VIKOR、ELECTRE、PROMETHEE等，无疑为解决实际问题提供了强大的工具。然而，正如任何成熟的科学领域一样，MADM也面临着固有的局限性和待探索的“处女地”。
抛开那些已经烂熟于心的方法论，如果我们要寻找突破点和创新点，可以从以下几个角度进行深入挖掘：
一、 动态性与适应性：从静态到实时演进
当前的局限： 大多数MADM方法都倾向于处理“静态”的决策场景。这意味着决策者在某个时间点收集信息，建立模型，然后进行评估和排序。然而，现实世界是动态变化的，方案的属性值可能随时间改变，决策者的偏好也可能随环境或信息更新而调整，甚至新的方案也可能随时出现。
创新方向：
1. 实时在线MADM（Realtime Online MADM）：
情景模拟： 设想一个复杂的供应链管理场景，产品需求波动，供应商成本变动，运输路线受阻。传统的MADM方法需要重新输入所有数据进行计算。实时在线MADM可以设计能够持续接收新数据流，并动态更新方案排序的算法。这可能涉及增量学习、在线优化技术，甚至将MADM模型嵌入到实时决策支持系统中。
在线偏好学习与适应： 决策者的偏好并非一成不变。例如，在投资组合选择中，市场风险增加时，决策者可能从“追求高收益”转向“规避风险”。如何设计能够在线感知和学习决策者偏好变化的MADM模型，使其决策建议能够随之适应，是一个重要的研究方向。这可能需要结合强化学习、贝叶斯方法进行偏好模型的持续更新。
动态属性权重调整： 现实中，不同属性的重要性会随着时间推移而变化。例如，在项目管理中，初期可能更看重技术可行性，后期则更关注成本效益。如何设计能够根据外部环境变化或内部进展，自动调整属性权重的MADM方法，会大大提高决策的鲁棒性和有效性。这可以探索基于机器学习的权重预测模型。
2. 情境感知MADM（Contextaware MADM）：
情境化偏好表达： 决策者的偏好有时是情境依赖的。例如，在为客户选择手机时，对年轻人的偏好与对商务人士的偏好可能完全不同。MADM模型需要能够理解和利用这些情境信息来调整评估标准和权重。这可以借助知识图谱、语义网络来表达情境信息，并将其融入到决策模型中。
基于案例的MADM（CaseBased MADM）： 从过去的成功或失败案例中学习，并将这些经验应用于当前决策。这需要建立一个包含案例信息（方案属性、决策者偏好、最终结果）的数据库，并开发有效的案例检索和推理机制。这种方法尤其适用于信息不完整或难以量化属性的场景。
二、 复杂性与非线性：超越线性加权
当前的局限： 许多经典的MADM方法（如加权求和、TOPSIS的距离度量）在处理属性之间的交互作用和非线性关系时显得力不从心。现实世界中的很多评价指标并非简单线性叠加就能反映真实情况。例如，某项产品性能的提升，可能在某个阈值之前效果显著，达到某个阈值后收益递减，甚至负面影响。
创新方向：
1. 基于机器学习的MADM（Machine Learningbased MADM）：
非线性效用函数建模： 利用神经网络、支持向量机（SVM）、决策树等机器学习模型，直接学习属性值与方案优劣之间的非线性映射关系，取代传统的线性效用函数。这使得MADM能够处理属性之间的复杂交互和非线性效应。
深度学习在MADM中的应用： 对于图像、文本、语音等非结构化数据作为属性值时，深度学习模型（如CNN、RNN）可以提取更有意义的特征，并将其融入MADM框架。例如，评价一个旅游景点，可以通过分析用户上传的照片和评论来量化其吸引力，而非仅仅依赖于官方的评分。
集成学习： 将多种MADM方法或模型进行集成，通过投票、加权平均等方式，取长补短，以获得更稳健的决策结果。
2. 基于规则的MADM（Rulebased MADM）：
专家系统与模糊规则： 捕捉专家的经验和知识，将其转化为一系列 IFTHEN 规则来评估方案。例如，“如果产品价格低于X且质量高于Y，则该方案倾向于优”。这种方法在处理主观性强、量化困难的属性时非常有效。
可解释的AI（Explainable AI, XAI）与MADM的结合： 很多黑箱模型虽然预测准确，但难以解释其决策过程。将XAI技术融入MADM，使得决策过程透明化，方便决策者理解和信任模型的输出。例如，利用SHAP、LIME等方法解释模型为何将某个方案排在前面。
三、 不确定性与模糊性：拥抱复杂信息
当前的局限： 现实中的信息往往是不完整、不精确或带有模糊性的。传统的MADM方法在处理这些不确定性时，通常采用概率模型或模糊集理论，但这些方法往往难以完全捕捉现实世界中复杂多变的“模糊”和“不确定”信息。
创新方向：
1. 混合不确定性处理：
证据理论（DempsterShafer Theory）与MADM： 证据理论能够更灵活地处理冲突的证据和不确定的信息，其对证据的组合和更新机制比传统的模糊集和概率论更具表达力。将其应用于MADM，可以处理更复杂的认知和证据聚合问题。
信息论方法与MADM： 利用信息熵、互信息等概念来量化属性值的不确定性，并将其融入决策模型。例如，属性的不确定性越大，其对最终决策的贡献可能越小，或者需要更多的置信度来支持。
2. 主观性与群体决策的深入挖掘：
多源异构信息融合（Multisource Heterogeneous Information Fusion）： 现实决策往往涉及来自不同来源（专家、传感器、用户反馈）、不同类型（数值、文本、图像、语义）的信息。如何有效地融合这些异构信息，并从中提炼出决策所需的属性值和偏好信息，是一个挑战。可以探索基于图神经网络的异构信息融合方法。
个性化与群体共识的动态平衡： 在群体决策中，如何平衡个体偏好与群体共识？如何在考虑个体独特性的同时，促进群体决策的有效性和一致性？可以研究能够学习个体差异并进行个性化推荐的MADM模型，以及支持动态协商和议价的群体决策框架。
情感分析与决策： 用户评论、社交媒体上的意见表达等都包含丰富的情感信息，这些信息可以作为决策的重要参考。将情感分析技术与MADM结合，从非结构化文本中提取情感极性、强度和具体指向，并将其量化为决策属性。
四、 交互性与用户体验：赋能决策者
当前的局限： 许多MADM方法缺乏足够的交互性和用户友好性。决策者往往被动地接受模型输出，而难以参与到模型构建、参数调整和结果解释的过程中。
创新方向：
1. 可视化与交互式MADM（Visual and Interactive MADM）：
动态可视化： 开发直观的可视化工具，让决策者能够实时观察方案排序的变化、属性权重的影响、敏感性分析的结果等。这可以帮助决策者更好地理解决策过程，并建立对模型的信任。
拖拽式/自然语言交互式模型构建： 允许决策者通过拖拽属性、设置规则或用自然语言描述偏好来构建和调整MADM模型，而无需深厚的数学背景。这极大地降低了MADM的应用门槛。
2. 情境化的决策支持：
“即时问答”式决策助手： 类似于智能助手，能够响应决策者提出的关于方案、属性或偏好的问题，并提供解释和建议。例如，“为什么这个方案的排名高于另一个？”，“如果我把XX属性的权重提高10%，结果会怎样？”
情感化反馈与引导： 在决策过程中，通过提供积极或建设性的反馈，引导决策者进行更深入的思考，发现潜在的盲点。例如，当决策者设置的权重不符合常理时，系统可以给出提示和解释。
五、 跨领域与新应用
当前的局限： 尽管MADM方法已经被广泛应用，但在一些新兴领域和复杂场景下，仍有探索的空间。
创新方向：
1. 与区块链、物联网、5G等新兴技术的融合：
基于区块链的去中心化MADM： 利用区块链的不可篡改性和透明性，为MADM过程提供可信的记录和验证机制，特别是在涉及多方协作和信任问题的场景下。
物联网数据驱动的MADM： 从海量的物联网传感器数据中提取决策属性，实现自动化、实时的MADM应用，例如智能家居的设备选择、工业设备的维护决策等。
5G低延迟下的实时MADM： 结合5G的高速、低延迟特性，实现对动态环境（如自动驾驶车辆路径规划、城市交通流量优化）的毫秒级MADM响应。
2. 社会责任与可持续发展的MADM：
环境、社会和公司治理（ESG）因素的纳入： 在传统经济效益指标之外，更系统地将ESG相关属性纳入决策模型，推动企业和政府做出更符合可持续发展目标的决策。这需要发展新的ESG指标量化方法和评估框架。
公平性与偏见检测： 尤其是在涉及人类决策或资源分配的场景中，MADM模型需要关注其输出的公平性，检测并消除潜在的算法偏见。例如，在招聘、信贷审批等领域。
总而言之，MADM并非一个停滞不前的领域。从如何更有效地处理动态变化的信息，到如何捕捉和利用更复杂的非线性关系，再到如何更好地融合不确定性、增强交互性，以及与新兴技术的结合，都为MADM的研究者和实践者提供了广阔的创新空间。未来的MADM将更加智能、更加人性化、更加适应复杂多变的现实世界。
抛开那些已经烂熟于心的方法论，如果我们要寻找突破点和创新点，可以从以下几个角度进行深入挖掘：
一、 动态性与适应性：从静态到实时演进
当前的局限： 大多数MADM方法都倾向于处理“静态”的决策场景。这意味着决策者在某个时间点收集信息，建立模型，然后进行评估和排序。然而，现实世界是动态变化的，方案的属性值可能随时间改变，决策者的偏好也可能随环境或信息更新而调整，甚至新的方案也可能随时出现。
创新方向：
1. 实时在线MADM（Realtime Online MADM）：
情景模拟： 设想一个复杂的供应链管理场景，产品需求波动，供应商成本变动，运输路线受阻。传统的MADM方法需要重新输入所有数据进行计算。实时在线MADM可以设计能够持续接收新数据流，并动态更新方案排序的算法。这可能涉及增量学习、在线优化技术，甚至将MADM模型嵌入到实时决策支持系统中。
在线偏好学习与适应： 决策者的偏好并非一成不变。例如，在投资组合选择中，市场风险增加时，决策者可能从“追求高收益”转向“规避风险”。如何设计能够在线感知和学习决策者偏好变化的MADM模型，使其决策建议能够随之适应，是一个重要的研究方向。这可能需要结合强化学习、贝叶斯方法进行偏好模型的持续更新。
动态属性权重调整： 现实中，不同属性的重要性会随着时间推移而变化。例如，在项目管理中，初期可能更看重技术可行性，后期则更关注成本效益。如何设计能够根据外部环境变化或内部进展，自动调整属性权重的MADM方法，会大大提高决策的鲁棒性和有效性。这可以探索基于机器学习的权重预测模型。
2. 情境感知MADM（Contextaware MADM）：
情境化偏好表达： 决策者的偏好有时是情境依赖的。例如，在为客户选择手机时，对年轻人的偏好与对商务人士的偏好可能完全不同。MADM模型需要能够理解和利用这些情境信息来调整评估标准和权重。这可以借助知识图谱、语义网络来表达情境信息，并将其融入到决策模型中。
基于案例的MADM（CaseBased MADM）： 从过去的成功或失败案例中学习，并将这些经验应用于当前决策。这需要建立一个包含案例信息（方案属性、决策者偏好、最终结果）的数据库，并开发有效的案例检索和推理机制。这种方法尤其适用于信息不完整或难以量化属性的场景。
二、 复杂性与非线性：超越线性加权
当前的局限： 许多经典的MADM方法（如加权求和、TOPSIS的距离度量）在处理属性之间的交互作用和非线性关系时显得力不从心。现实世界中的很多评价指标并非简单线性叠加就能反映真实情况。例如，某项产品性能的提升，可能在某个阈值之前效果显著，达到某个阈值后收益递减，甚至负面影响。
创新方向：
1. 基于机器学习的MADM（Machine Learningbased MADM）：
非线性效用函数建模： 利用神经网络、支持向量机（SVM）、决策树等机器学习模型，直接学习属性值与方案优劣之间的非线性映射关系，取代传统的线性效用函数。这使得MADM能够处理属性之间的复杂交互和非线性效应。
深度学习在MADM中的应用： 对于图像、文本、语音等非结构化数据作为属性值时，深度学习模型（如CNN、RNN）可以提取更有意义的特征，并将其融入MADM框架。例如，评价一个旅游景点，可以通过分析用户上传的照片和评论来量化其吸引力，而非仅仅依赖于官方的评分。
集成学习： 将多种MADM方法或模型进行集成，通过投票、加权平均等方式，取长补短，以获得更稳健的决策结果。
2. 基于规则的MADM（Rulebased MADM）：
专家系统与模糊规则： 捕捉专家的经验和知识，将其转化为一系列 IFTHEN 规则来评估方案。例如，“如果产品价格低于X且质量高于Y，则该方案倾向于优”。这种方法在处理主观性强、量化困难的属性时非常有效。
可解释的AI（Explainable AI, XAI）与MADM的结合： 很多黑箱模型虽然预测准确，但难以解释其决策过程。将XAI技术融入MADM，使得决策过程透明化，方便决策者理解和信任模型的输出。例如，利用SHAP、LIME等方法解释模型为何将某个方案排在前面。
三、 不确定性与模糊性：拥抱复杂信息
当前的局限： 现实中的信息往往是不完整、不精确或带有模糊性的。传统的MADM方法在处理这些不确定性时，通常采用概率模型或模糊集理论，但这些方法往往难以完全捕捉现实世界中复杂多变的“模糊”和“不确定”信息。
创新方向：
1. 混合不确定性处理：
证据理论（DempsterShafer Theory）与MADM： 证据理论能够更灵活地处理冲突的证据和不确定的信息，其对证据的组合和更新机制比传统的模糊集和概率论更具表达力。将其应用于MADM，可以处理更复杂的认知和证据聚合问题。
信息论方法与MADM： 利用信息熵、互信息等概念来量化属性值的不确定性，并将其融入决策模型。例如，属性的不确定性越大，其对最终决策的贡献可能越小，或者需要更多的置信度来支持。
2. 主观性与群体决策的深入挖掘：
多源异构信息融合（Multisource Heterogeneous Information Fusion）： 现实决策往往涉及来自不同来源（专家、传感器、用户反馈）、不同类型（数值、文本、图像、语义）的信息。如何有效地融合这些异构信息，并从中提炼出决策所需的属性值和偏好信息，是一个挑战。可以探索基于图神经网络的异构信息融合方法。
个性化与群体共识的动态平衡： 在群体决策中，如何平衡个体偏好与群体共识？如何在考虑个体独特性的同时，促进群体决策的有效性和一致性？可以研究能够学习个体差异并进行个性化推荐的MADM模型，以及支持动态协商和议价的群体决策框架。
情感分析与决策： 用户评论、社交媒体上的意见表达等都包含丰富的情感信息，这些信息可以作为决策的重要参考。将情感分析技术与MADM结合，从非结构化文本中提取情感极性、强度和具体指向，并将其量化为决策属性。
四、 交互性与用户体验：赋能决策者
当前的局限： 许多MADM方法缺乏足够的交互性和用户友好性。决策者往往被动地接受模型输出，而难以参与到模型构建、参数调整和结果解释的过程中。
创新方向：
1. 可视化与交互式MADM（Visual and Interactive MADM）：
动态可视化： 开发直观的可视化工具，让决策者能够实时观察方案排序的变化、属性权重的影响、敏感性分析的结果等。这可以帮助决策者更好地理解决策过程，并建立对模型的信任。
拖拽式/自然语言交互式模型构建： 允许决策者通过拖拽属性、设置规则或用自然语言描述偏好来构建和调整MADM模型，而无需深厚的数学背景。这极大地降低了MADM的应用门槛。
2. 情境化的决策支持：
“即时问答”式决策助手： 类似于智能助手，能够响应决策者提出的关于方案、属性或偏好的问题，并提供解释和建议。例如，“为什么这个方案的排名高于另一个？”，“如果我把XX属性的权重提高10%，结果会怎样？”
情感化反馈与引导： 在决策过程中，通过提供积极或建设性的反馈，引导决策者进行更深入的思考，发现潜在的盲点。例如，当决策者设置的权重不符合常理时，系统可以给出提示和解释。
五、 跨领域与新应用
当前的局限： 尽管MADM方法已经被广泛应用，但在一些新兴领域和复杂场景下，仍有探索的空间。
创新方向：
1. 与区块链、物联网、5G等新兴技术的融合：
基于区块链的去中心化MADM： 利用区块链的不可篡改性和透明性，为MADM过程提供可信的记录和验证机制，特别是在涉及多方协作和信任问题的场景下。
物联网数据驱动的MADM： 从海量的物联网传感器数据中提取决策属性，实现自动化、实时的MADM应用，例如智能家居的设备选择、工业设备的维护决策等。
5G低延迟下的实时MADM： 结合5G的高速、低延迟特性，实现对动态环境（如自动驾驶车辆路径规划、城市交通流量优化）的毫秒级MADM响应。
2. 社会责任与可持续发展的MADM：
环境、社会和公司治理（ESG）因素的纳入： 在传统经济效益指标之外，更系统地将ESG相关属性纳入决策模型，推动企业和政府做出更符合可持续发展目标的决策。这需要发展新的ESG指标量化方法和评估框架。
公平性与偏见检测： 尤其是在涉及人类决策或资源分配的场景中，MADM模型需要关注其输出的公平性，检测并消除潜在的算法偏见。例如，在招聘、信贷审批等领域。
总而言之，MADM并非一个停滞不前的领域。从如何更有效地处理动态变化的信息，到如何捕捉和利用更复杂的非线性关系，再到如何更好地融合不确定性、增强交互性，以及与新兴技术的结合，都为MADM的研究者和实践者提供了广阔的创新空间。未来的MADM将更加智能、更加人性化、更加适应复杂多变的现实世界。
网友意见
用到AISM就有特别大的突破。
现在给一个博士论文里吹水的内容。将就着看。
（1）研究方式方法内涵的拓延
从已查阅的文献来看，尚未发现有VIKOR，AISM两者的联用的方法。本文创新性的引入AISM方法，并将VIKOR与AISM两者结合起来。并将最终的排序结果用可视化的一组对立的有向层级拓扑图的方式呈现出来。这种展现方式具有极高的表现力。这种联用模型充分体现和反映人的思维过程，具有结构清晰、计算简便、结论直观、易于理解、可信度高等特点，可以在类似的评价研究中广泛运用。尤其是对于多评价对象的比较排序的研究类型有着其独特的优势。
本文采用VIKOR——AISM联用的方法。其中AISM是对VIKOR排序结果的一种可视化的直观呈现。AISM方法的引入，拓延了VIKOR方法的研究内涵。具体表现如下：
第一、通过对妥协值Q的排序情况，引入了拐点（突变点）与聚类两个概念。而拐点与聚类的定义都是来自排序特征的变化而得到。
第二、把VIKOR求妥协解Q的排序情况，从点截取的方式拓延到了区段（区块、区域）截取后的妥协解Q的排序情况。这种拓延从已查阅的文献来看，尚未发现有相关的研究。这种拓延更符合现实情况，更能反映客观现实的决策情况。
第三、从一组对抗的拓扑层级图中评价对象的层级排序特征出发。重新定义了若干重要的概念，如活动要素、可变系统、刚性系统、完全刚性系统。
（2）具体研究手段与实验设计的创新
评价过程中用VIKOR方法将原始数据通过一系列的数学运算最终得到期望值S与遗憾值R的优劣排序，其中获得权重的方法是客观权重法，因此到这步属于数值分析的过程是客观的。
而通过区段截取的方式，最终求出妥协值Q的排序。这种区段截取是属于决策者对客观事物的主观反映。如何科学的获得群体性决策者这种对客观事物的主观反映是一个难点。本文采用的研究手段与实验设计是在原来的德尔菲方法中进行了多步改进。最终得到的群体决策偏好区段是科学合理的，整个步骤是可操作的。
上面仅仅是讲一种多属性决策的方法VIKOR，当然你可以移植到任意的多属性决策的综合评价，或者相关的研究方法中。
不过多展开。看看有多少新内容。
一般写论文最后一段是不足与今后研究的方向。这段可以吹水。不足并不是真讲不足。
还有以下几方面需要进行发展和完善：
第一，由于数据来源的渠道有限，受限于研究能力和条件，无法考察各供应链中的商流、资金流和知识流水平，只能根据节点企业公司的介绍、公开报表等数据作为研究依据，无法保证数据是否存在夸大或者失真的情况。未来的研究中，仍是需要进一步通过大量的调研以获得更加准确的数据，并对相关指标进行更多的探索和完善。
第二，数据的标准化规范化（归一化）方法上存在着诸多的比较空间。在表5-5提及了极差法、欧式距离法、均值标准化、Logistics函数、反三角函数、对数压缩数据法。六种形式的规范化方法。本文采用了使用最为广泛的极差法。在实际的运用场景中，根据数据的特征分布，各种方法有其自身的特点与优势。因此VIKOR中后续的方式方法不变，对不同的归一化方法所得的Q值排序情况的比较是今后进一步研究的一个方向。
第三，求权重的方法存在着诸多的进一步研究的空间。
在表5-6中列出了变异系数法、复相关系数、CRITIC法、熵权法、反熵权法、主成分分析、因子分析权数法、层次分析法、网络分析法9种方法。客观赋权法主要是通过数据本身的分布特征由不同的指导思想从而获得各个指标的权重。它更强调的更依赖的是数据本身。主观赋权法主要指专业领域人员依靠专业知识、经验，通过主观判断来确定指标权重的方法。主观赋权法中最为常用的AHP与ANP方法。
本文最终选用熵权法，由于本文是基于“五流”的研究，而五流都从属于信息论的范畴，因此选择客观赋权法的熵权法是较为符合本文研究范畴的赋权方法。主观赋权法与客观赋权法各有优势，各有侧重点，为了调和两种方法出现了各种主客观组合赋权法。因此，VIKOR中保持其它的方式方法不变，对不同的赋权法最后所得的Q值排序情况进行比较是今后进一步研究的一个方向。
第四，几何形变变换公式是今后进一步研究的最重要内容。
本文采用的是经典的VIKOR的几何形变变换公式，即用带权值的曼哈顿距离公式与切比雪夫距离公式。
根据开源网站http://www.huaxuejia.cn/ism/D_S_N.php给出的距离公式最少有60种。因此把S抽象为一种几何形变方式，代表一种特定的意义如高期望值，中期望值等。把R抽象为另外一张几何形变方式，代表与S不同的特点意义如高悔恨值，中遗憾值。任意两个不同类型的距离公式，可以得到一组不同的博弈组合。因此，VIKOR中保持其它的方式方法不变，对不同的一组距离公式最后所得的Q值排序情况进行比较是今后最重要的一个研究方向之一。以此类推，经典的VIKOR是通过两个距离公式求妥协解，也可以把两级拓展到三级，甚至更多级。即可以是X、Y、Z三个维度，再通过三个维度求妥协值。
第五，区段截取边界获得的实验设计是今后研究的一个重要方向。
本文在第五章中采用改进的Dephil法获取K值区间的过程虽然具有科学性，最终得到的边界值是可信的，但是其存在着明显的劣势，即它是基于特定专业人士的小群体。对于大的共同参与决策的群体，用统计的方式获得区段截取的边界值是今后研究的一个重要研究方向。
上面就是灌水的范例。
上面是一篇博士论文的计算过程。他是针对文创产品的评价。
文创产品的好坏，存在着，决策偏好的问题。即有人觉得某个产品最好，但是有时候又觉得这个产品最差。
这个评价是最好的注解。就是有固定个数的排序。
点进去后有一个决策区间的问题。
上面决策区间（心理账户区间）就是很有说道。
上面就是某个决策区间排序的情况。
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英国在全球经济舞台上的分量，虽已非昔日日不落帝国那般无所不在，但依然举足轻重。它的影响力体现在多个层面，从金融市场的深度到创新技术的引领，再到软实力的渗透，都让英国在世界经济格局中占据着独特而重要的位置。首先，谈到英国的经济影响力，金融服务业是绕不开的核心。伦敦金融城，这个集聚了全球顶尖金融机构、汇.............
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