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出版者:Mcgraw-Hill (Tx)

作者:Thomas L. Saaty

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1980-01

价格:USD 54.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070543713

丛书系列:

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• 层次分析法
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决策的迷宫：系统性评估与复杂选择的指南 图书名称： 决策的迷宫：系统性评估与复杂选择的指南 作者： [此处可填写真实的作者姓名或笔名，例如：张宏伟] 出版社： [此处可填写真实的出版社名称，例如：现代管理出版社] 出版年份： [此处可填写真实的出版年份，例如：2023年] --- 内容概要 在当今这个信息爆炸、选择过载的时代，无论是企业战略的制定、公共政策的权衡，还是个人职业生涯的规划，我们都面临着日益复杂的决策情境。这些情境往往涉及多个相互冲突的目标、模糊不清的偏好，以及大量相互关联的因素。传统的线性决策模型往往难以捕捉这种复杂性。《决策的迷宫：系统性评估与复杂选择的指南》正是一本旨在为读者提供一套结构化、量化且具备强大包容性的决策工具箱，帮助决策者穿越由不确定性和多维度考量交织而成的“迷宫”。 本书的核心关注点在于，如何将定性的判断转化为可操作的定量依据，并系统地整合不同利益相关者的观点，最终导向最优或最可接受的方案。我们不提供“灵丹妙药”，而是致力于构建一套严谨的思维框架，用以解构那些看似无解的难题。 第一部分：复杂决策的本质与挑战 本部分深入剖析了现代决策环境的内在特征及其带来的挑战。我们首先界定了“复杂决策”的范畴，区分了简单的优化问题与涉及价值冲突和信息不完整的复杂情境。 1. 决策环境的演变： 探讨了全球化、技术迭代和利益相关者多元化如何重塑决策的难度。特别分析了“非线性反馈循环”在商业和治理决策中的作用。 2. 价值与目标冲突的识别： 大多数决策的困难并非源于数据不足，而是目标本身存在内在矛盾（例如，追求效率与追求公平的冲突）。本章详细阐述了如何通过情景分析，清晰地界定决策空间中所有隐含的价值取向和约束条件。 3. 定性判断的量化难题： 阐明了人类直觉和专家经验在决策中的重要性，同时也指出了其固有的偏见（如锚定效应、可得性偏差）。本书强调，量化的目的并非取代直觉，而是为直觉提供一个坚实的、可被检验的结构基础。 第二部分：结构化评估框架的构建 本书的精髓在于构建一个清晰、可复用的结构化评估框架。我们摒弃了传统的单一标准评估法，转而采用多层次、多维度的分解策略。 1. 问题的层级分解法（Decomposition）： 学习如何将一个宏大、模糊的决策问题，系统地分解为可管理、可评估的子问题和评估标准。这包括确定决策的“目标树”或“影响结构图”，确保所有关键要素都被囊括。 2. 标准的定义与测量尺度： 详述了如何为不同性质的评估标准（如财务指标、环境影响、社会接受度）设计恰当的测量尺度。重点讨论了如何处理那些难以直接量化的“软指标”，例如品牌声誉或员工士气，并引入了基于排序和相对比较的方法进行有效度量。 3. 利益相关者群体的建模： 成功的决策必须考虑其对不同群体的影响。本章介绍了一种用于识别、分类和权衡不同利益相关者（从股东到社区居民）影响力的技术，确保决策的包容性和可持续性。 第三部分：相对比较与量化整合技术 本部分是本书的技术核心，专注于如何将定性的相对偏好转化为数学权重，并进行系统的整合计算。 1. 成对比较的基础原理： 深入讲解了为什么在评估多个选项时，“成对比较”（Pairwise Comparison）比直接打分更为可靠和一致。它利用了人类在比较两个事物相对重要性上的优势。 2. 优先度的逻辑推导： 详细介绍了如何从一系列成对比较结果中，科学地推导出各个评估标准和备选方案的相对优先级向量。这一过程不仅关注最终的数值，更关注其背后的逻辑一致性。 3. 一致性检验与修正： 在复杂的比较矩阵中，人为的矛盾（不一致性）是不可避免的。本书提供了严格的数学工具，用以衡量决策者判断的内在一致性水平，并教授如何识别和修正导致不一致的关键比较点，从而增强决策的可靠性。 4. 多层次结构下的综合评估： 阐述了如何将第一层级的目标权重，通过结构化的方式，逐级向下传递并综合到最终的备选方案评估中。这确保了最终的排名是所有层次目标权重的精确反映。 第四部分：应用、敏感性分析与动态调整 理论的价值在于应用。本部分侧重于将评估框架应用于实际场景，并处理决策过程中的动态变化。 1. 关键应用领域剖析： 通过深入的案例分析，展示了该决策框架在以下领域的实际部署： 战略投资选择： 如何在回报率、风险和可持续性之间做出平衡。 基础设施项目选择： 评估经济效益、社会影响和环境影响的综合方案。 供应商和合作伙伴评估： 衡量质量、交付能力和长期合作潜力的匹配度。 2. 敏感性分析的必要性： 认识到任何基于判断的量化模型都存在不确定性。本章强调了敏感性分析的作用——检验：如果关键的权重或评估分数发生微小变化，最终的决策排名是否会发生根本性的颠覆。这有助于决策者识别“脆弱点”和“决策的边界”。 3. 动态决策与反馈机制： 在现实中，决策往往是一个迭代过程。本书提供了在环境变化或新信息出现时，如何高效地更新权重和分数，并重新运行评估模型的流程，确保决策流程的敏捷性。 结语：超越直觉的理性选择 《决策的迷宫》不是一本关于快速选择的书，而是一本关于深度理解选择的书籍。它提供了一套强有力的、可验证的数学框架，用以管理人类认知固有的复杂性和模糊性。通过掌握这些系统性评估技术，读者将能够自信地导航那些看似没有明确答案的决策场景，将直觉的洞察力与科学的严谨性完美结合，最终导向更加清晰、合理且易于辩护的行动方案。本书是管理者、工程师、政策制定者以及任何需要做出重大、多目标选择的专业人士的必备参考手册。

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当我看到《The Analytic Hierarchy Process》这个书名时，我立即联想到了一种将复杂问题层层分解，并赋予不同因素以权重的系统性方法。我正在寻找一种能够帮助我更加客观、理性地进行决策的书籍，尤其是在面对多种互不相干但又同等重要的考量因素时。我好奇这本书会如何指导读者识别和定义决策目标，然后分解成一系列可衡量的标准，并最终对不同的行动方案进行评估。我非常感兴趣它会如何处理标准之间的相互作用以及它们对最终决策的影响。这本书是否会提供一些具体的计算方法，来量化这些标准的相对重要性，并最终得到一个排序结果？我期待它能包含一些实际的应用场景，展示这种方法是如何在管理、工程、甚至社会科学领域发挥作用的，从而帮助我提升自己的分析和决策能力。

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《The Analytic Hierarchy Process》这个书名听起来非常有学术性，让我联想到了一系列严谨的数学模型和分析工具。我很好奇这本书是否会深入介绍层次分析法的数学原理，比如如何通过特征向量来确定权重，以及如何进行一致性检验。我希望它不仅仅是提供一个“如何做”的指南，更能解释“为什么这样做”的背后逻辑。对于那些希望深入理解决策科学的读者来说，这本书可能是一本不可多得的宝藏。我猜测它会从理论层面出发，逐步构建起整个分析框架，并可能包含一些算法的介绍。同时，我也希望它能够提供一些实际应用的案例，来佐证其理论的有效性，例如在资源分配、风险评估或者系统优化等领域。如果书中能包含一些软件应用的介绍，或者指导读者如何使用现有的软件工具来实现层次分析法，那将是锦上添花。

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我近期一直在寻找能够帮助我提升定量分析能力的书籍，而《The Analytic Hierarchy Process》这个书名恰好击中了我。我对其中的“Analytic”和“Process”这两个词尤其敏感，这意味着它可能提供了一种严谨、有条理的方法论，来处理那些模糊不清、难以捉摸的问题。我猜测这本书会引导读者一步步地建立一个结构化的分析框架，可能从定义核心目标开始，然后逐步细化到各个评价标准，最终将不同的选项纳入考量。我非常好奇它会如何处理不同标准之间的相对重要性，以及如何在量化这些标准时考虑到人类的主观判断。是否会有专门的章节来讲解如何进行成对比较，以及如何计算权重？我期待这本书能提供一些直观的图示或模型，帮助我理解复杂的层级结构，并能给出一些实操性的建议，让我能够在实际工作中应用这种方法，做出更明智、更具说服力的决策。

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《The Analytic Hierarchy Process》这个书名给我一种“系统化解决问题”的直观感受。我一直在探索如何将模糊的、主观的判断转化为更清晰、更可量化的决策过程。我猜测这本书会提供一种结构化的方法，帮助我分解复杂的问题，识别关键要素，并对它们进行优先级排序。我特别好奇它是否会介绍如何建立一个决策模型，包括目标、标准和备选方案的层级关系，以及如何在不同层级之间进行权重分配。书中是否会提供一些工具或技术，来处理那些难以量化或存在主观性的评估标准？我希望这本书能引导我掌握一种能够系统地衡量和比较不同选择的方法，从而做出更明智、更有效的决策，尤其是在一些重要的规划或选择场景下，比如项目选择、投资评估或者战略制定。

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这本书的名字让我产生了浓厚的兴趣。我一直对如何系统地分析和决策问题非常着迷，尤其是在面对复杂、多因素的情况时。我好奇《The Analytic Hierarchy Process》这本书是否提供了一种清晰、可操作的框架，能够帮助我分解这些复杂的决策，并将不同的选项进行量化比较。我设想这本书会深入探讨如何构建一个决策模型，将目标、标准和备选方案层层梳理。它是否会提供具体的案例研究，来展示这个过程是如何在实际应用中奏效的？比如，在商业战略规划、项目优先级排序，甚至是个人生活中的重大选择上，这种分析方法能够带来怎样的洞察？我希望这本书不仅能介绍理论，还能提供实用的工具和技巧，让读者能够立刻上手，运用到自己的决策场景中。我尤其期待它能解释清楚，当面对主观性强、难以量化的数据时，如何通过成对比较等方法来克服这些挑战，并最终得出一个令人信服的决策结果。

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