phpxy技巧_SPADA背后的量化模型算法MACBETH和决定筹划科学家Bana e Costa教授

SPADA是供应链绩效评价和赞助决策的意思，它办理的是企业供应链绩效管理和供应商管理的问题，帮助企业提高供应链管理水平和绩效成果。

在SPADA系统的背后，是一种名为MACBETH的MCDA多准则决策剖析技能，以此构建了一个以供应链绩效指标体系为根本的量化模型。
本日想跟大家先容一下MACBETH以及MACBETH背后的决策科学家Bana e Costa教授。

什么是MACBETH技能

MACBETH（Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique）是基于类别的吸引力评价技能，属于多准则决策剖析方法中的一种，它通过对决策问题的各个属性进行量化评估，以帮助决策者或决策团队量化不同选项的相对吸引力，帮助决策者在大规模、繁芜的信息中找到最佳办理方案。

MACBETH 法将个人或群体做出的语义判断转换成一个基数尺度，其优点是将定性判断量化，供应了一种大略的、培植性和交互式的评分方法；MACBETH 法的目标是通过基于分类的评估技能来衡量选项的吸引力，通过每次对两个要素间的吸引力差异进行定性判断，以构建代价函数为准则天生代价分数，准则的权重也可通过M-MACBETH 程序对一组参考性、假设性的方案的吸引力差异进行定性判断来得到，然后基于可加模型，打算备选方案的总代价得分。
为更好地区分两个选项间吸引力差异大小，MACBETH 引入了七种吸引力差异的定性判断种别：无差异（no）、差异非常弱（very weak）、差异较弱（weak）、差异适中（moderate）、差异较强（strong）、差异非常强（very strong）、极具差异（extreme）。
处于以上任意两个种别之间的差异判断也是被许可的，如两个选项间的吸引力差异可处于差异适中和差异较强之间。

MACBETH的剖析过程可通过M-MACBETH 软件实现，在官方网站（https://m-macbeth.com/）直接下载付费后利用。
该软件能够实现代价树的构造化、代价函数的建立、对备选方案的各准则评分、赋权，对权重和绩效数据等进行敏感性剖析。

MACBETH的特点如下：

目前，MACBETH技能在中国科研与实践的运用案例如下：

1）在医疗卫生决策领域。
北京大学医药管理国际研究中央和北京大学药学院的研究职员利用MACBETH方法制订医疗卫生决策，将MACBETH用于抗肿瘤药物的代价评估和卫生保健干预方法的赞助决策。
此外，由于医疗保健行业须要在可研发技能的预期收益和风险以及组织研发的风险和本钱之间进行权衡，科研职员利用MACBETH法构建模型，用于在预算有限的情形下选择最优的研发项目组合。

2）供应链管理领域。
深圳新通SPADA供应链绩效智能评价系统平台，用MACBETH构建决策模型来对不同行业企业的供应链绩效管理进行智能评价和赞助决策。

3）其他领域的运用：制订城镇发展计策、化解新铁路培植中的冲突、确定银行信贷发放等方面。

综上所述，通过利用MACBETH方法，不同领域的决策者能够更科学、更客不雅观地评估和选择最佳方案。
MACBETH作为一种多准则决策剖析技能，通过严谨的数学方法，确保决策结果的科学性和合理性。
不仅为决策者供应了强大的工具，也促进了决策科学的发展。
通过定性和定量剖析的结合，MACBETH在提高决策质量和效率方面发挥了主要浸染。

MACBETH的发明人Carlos A. Bana e Costa教授

Carlos A. Bana e Costa 教授是一位在决策科学领域享有盛誉的学者。
他在系统工程专业得到博士学位，并在里斯今年夜学（IST，1980-2022）和伦敦政治经济学院（LSE，1999-2010）担当决策科学教授，里斯今年夜学IST 的管理研究中央（CEGIST）担当研究员。

Bana e Costa 教授是 MACBETH（基于分类的衡量吸引力的评价技能）方法的创始人，于20 世纪90 年代早期提出该MACBETH方法，这是一种著名的多准则决策剖析方法，用于基于非数值代价判断来衡量选项的代价，为多准则决策剖析供应了新的理论依据。

Bana e Costa 教授在顶级国际科学期刊上揭橥了浩瀚文章，如：MACBETH（通过基于分类的丈量吸引力的评估技能）、PROBE（投资组合稳健性评估）和 CVM（协作代价建模方法），并作为 BANA Consulting 的创始合资人和流程顾问，在计策决策过程中利用MACBETH 方法，帮助企业的经理、政策制订者和其他利益干系者评估和选择公共项目、政策和计策。

此外，Bana e Costa教授还致力于决策科学的教诲和传播，培养了一大批精良的决策科学家。
也是我的博士导师的导师。

Carlos A. Bana e Costa 教授因在信息技能和决策科学方面的精彩贡献，于2018年被国际信息技能和定量管理学会付与赫伯特·西蒙奖。
（赫伯特·西蒙，是美国打算机科学家和生理学家，中国中科院外籍院士，认知科学与人工智能的创始人之一，在打算机科学与生理学的结合方面做出了卓越的贡献，使认知心理学和打算机科学相结合产生了人工智能这一新学科，被誉为“人工智能之父”）。
该奖项是由中国科学院、国际信息技能与量化管理学院颁发给在技能创新和决策方面做出主要贡献的个人。

Bana e Costa教授荣获的2018年赫伯特·西蒙信息技能与决策科学杰成贡献奖

Bana e Costa教授受颁2018赫伯特·西蒙信息技能与决策科学杰成贡献奖

关于赫伯特·西蒙奖

赫伯特·西蒙奖是为表彰国际信息技能与决策期刊 (IJITDM) 的精彩贡献而设立的。
赫伯特·亚历山大·西蒙 (1916 年 6 月 15 日 - 2001 年 2 月 9 日) 是一位伟大的思想家和学者。
他得到过许多名誉，包括 ACM 的图灵奖 (1975 年) 和诺贝尔经济学奖 (1978 年)。
他在人工智能、信息处理、决策、问题办理和繁芜系统方面的事情从根本上影响了信息技能和决策领域的研究活动。
天下科学出版公司资助设立赫伯特·西蒙奖，以表彰信息技能和决策领域的精彩贡献，每年向在 IJITDM 上揭橥的最佳论文的作者颁发 500 美元的现金褒奖，从 2011 年起生效。
为了将该期刊宣扬为信息技能与决策 (ITDM) 领域的旗舰期刊，World Scientific Co. 自满地宣告设立 Herbert Simon 信息技能与决策精彩贡献奖，每年颁发给在信息技能与决策(IJITDM) 期刊上揭橥的最佳论文的作者（自 2011 年起）。
获奖者将由主编与编辑委员会成员组成的奖项委员会协商后选出。

赫伯特·西蒙奖的评比标准为：

·该论文对 ITDM 领域的意义

·论文的有趣程度

·学术引用记录

·对 ITDM 的理论影响

·采取适当的方法论严谨性

·写作和/或表达的清晰度

参考资料：