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基于DSAHP的决策方法改进
随着社会经济的发展，决策成为管理者不可或缺的工作。对于决策者而言，如何选择最优的方案是一项重要的技能。决策科学发展至今，已经有很多成熟的决策方法，其中DSAH（Dominance-BasedScreenerforAnalyzingHierarchies）方法是一种较为常用的决策方法，但这种方法仍然有一些局限之处，本文将主要探讨如何在DSAH方法的基础上继续改进决策方法。
DSAH方法是一种多层结构层次分析法，能够将决策因素在不同层次上分开考虑，通过使用串并（dominance）关系，从而实现方案眼前一个合理的简化。DSAH方法具有重要优点。其一是方便，简单易行。其二是直观，直观的决策树在各层次上反映了决策者的重视程度，有助于决策者从多个角度全面考虑。其三是实用，该方法具有模糊性，以便在一定程度上反映不确定性，从而使决策者可以更全面地评估各种可能性。与其他决策方法相比，DSAH方法的评价结果相对可靠、较为客观。
然而，DSAH方法仍有一些缺陷，需要进一步完善和改进。主要表现在以下几个方面：
1.缺乏重要性权重的准确度
DSAH方法的主要优点是从决策者的角度考虑了问题。然而，在DSAH方法中，重要性权重需要由我们手动指定，很容易出现权重的不准确。这是因为常规的DSAH方法只能捕捉因素的数量，但对于不同因素的重要程度和优先级缺乏准确性。这种不准确可能影响到决策结果的可靠性。
2.局限于用于二维决策
DSAH方法只能用于二维决策。如果涉及到三维或以上的多维度决策，则无法进行分析及决策。
3.无法完全解决由于顺序问题引起的偏见
DSAH方法从上到下使用串并（dominance）关系定义因子的重要性，引入了一些可能对决策结果产生偏见的顺序问题。如果相对重要性存在偏移，则可能会出现不同的排序结果。
为了克服上述缺点，本文提出了DSAH改进方法，称为DSAH-P方法，其中“P”代表“优化”。
DSAH-P方法解决了DSAH方法中的缺点。具体而言，DSAH-P方法通过引入数据挖掘技术，可以自适应估算不同因素的重要度或影响因素，不再需要手动指定的权重，这使得决策结果更加精确。与此同时，DSAH-P可以适用于多维度决策，并且通过注意不同维度和因素之间的比较顺序，可以减小顺序偏差产生的影响。
如何实施DSAH-P方法？本文提出以下步骤来使用DSAH-P方法进行决策：
1.确定决策问题和决策目标。
2.建立决策因素的层次结构、决策因子评价表。
3.收集数据，并进行数据挖掘处理，将异构数据转换为标准数据，反推各因素的权重。
4.以标准数据为基础，运用DSAH-P模型进行量化分析，并推算出各方案的最终得分，并排序最优解。
由以上步骤可知，DSAH-P方法比DSAH更为科学和准确，使用DSAH-P来做决策不仅可以满足决策者的决策需求，而且更符合决策的客观性和科学性。
总之，DSAH-P方法是一种较为完善的DSAH改进方案。它可以克服DSAH方法的缺陷，特别是针对DSACCL方法存在的两大问题（缺乏准确的重要权重和排序顺序偏差）提出了有效改善方法，可以更好地帮助决策者做出理性决策。在决策中，希望决策者可以结合实际情况，灵活运用DSAH和DSAH-P方法，为企业和个人产生更多价值。