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Towards New Reference-Based MCDA Method: Office Space Selection Case Study
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DOI：10.1007/978-3-032-13869-9_21.png)
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摘要
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在多准则决策中，选择最优方案通常涉及最大化效益准则和最小化成本准则。然而，在实际应用中，决策者往往有特定的参考值，而非追求极端优化。本文提出了一种基于接近度的MCDA方法，该方法通过允许部分准则指向偏好参考值，同时优化其他准则，扩展了传统的基于距离的方法。与构建理想和反理想解的常规技术不同，所提出的方法优先考虑偏离用户定义参考模型最小的方案。该方法在一项办公空间选择的实证研究中进行了测试，证明了其有效性和稳定性。与TOPSIS的比较验证了其可靠性，而基于AI的权重评估实验则突显了在MCDA应用中使用大型语言模型（LLMs）的潜力和风险。
Keyword:
multi-criteria decision analysis (MCDA)
reference model
decision support systems
Euclidean distance
AI-assisted weight determination
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