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？ 第1页

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。