SPADA背后的量化模型算法MACBETH和决策科学家Bana e Costa教授-新通供应链论坛

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SPADA是供应链绩效评价和辅助决策的意思，它解决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多准则决策分析技术，以此构建了一个以供应链绩效指标体系为基础的量化模型。今天想跟大家介绍一下MACBETH以及MACBETH背后的决策科学家Bana e Costa教授。

什么是MACBETH技术？

MACBETH（Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique）是基于类别的吸引力评价技术，属于多准则决策分析方法中的一种，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、复杂的信息中找到最佳解决方案。 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，提供了一种简单的、建设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术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，以构建价值函数为准则生成价值分数，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获得，然后基于可加模型，计算备选方案的总价值得分。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类别：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）。处于以上任意两个类别之间的差异判断也是被允许的，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的分析过程可通过M-MACBETH 软件实现，在官方网站（https://m-macbeth.com/）直接下载付费后使用。该软件能够实现价值树的结构化、价值函数的建立、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分析。

MACBETH的特点如下：

核心原理：MACBETH是一种多准则交互式评价方法，它允许决策者或决策群体根据在不同准则下的相对重要性进行简单的定性比较来评估方案。因此，MACBETH区别于其他多准则模型的地方在于，MACBETH只需要对两个方案的相对重要性进行定性的两两比较。该方法基于一个基础的多准则聚合程序，自动验证由决策者表达的判断矩阵的一致性，并且在不符合“一致性”的情况下，系统程序会提出相应的解决方法。使用M-MACBETH系统软件，准则的权重可以通过决策者的语义判断来提供，该决策支持系统支持决策者实现全部多准则的决策过程；同时，它还支持对决策结果进行敏感性和鲁棒性等拓展分析。
MACBETH基于可加模型，支持关于评估问题和建议的优先排序及选项选择的交互式学习。这种方法通过定性的（非数值的）成对比较判断来构建一个定量的（数值的）价值模型。
决策支持系统：MACBETH决策支持系统（如M-MACBETH）允许用户构建价值树、构建标准描述符、根据标准对选项进行评分、开发价值函数、对标准进行加权，以及进行关于相对和内在吸引力的广泛敏感性分析。
MACBETH权重的确立，建立在决策者对其偏好的基础上；因此,它具有不完全补偿性。
MACBETH方法的可操作性很强，它只需要决策者提供其对各个方案在每个准则下的语义判断, 并且该语义判断可以是模糊不确定的，有效降低了决策者的评估难度。MACBETH方法可以用M-MACBETH决策支持系统软件协助处理决策评估信息，有效降低了决策者的工作量。
应用流程：MACBETH的输入阶段旨在启发一系列关于选项间吸引力差异的定性判断，输出阶段则用于构建最终的数值模型。
理论与实践：MACBETH不仅具有坚实的理论基础，而且在实际应用中也表现出其灵活性和实用性。它广泛应用于各种决策场景，如企业战略规划、供应链管理、公共政策制定等。
研究与发展：MACBETH作为一种决策分析工具，持续受到研究者的关注和改进。例如，对其数学基础的研究和在不同领域的应用案例都是该技术持续发展的证明。

目前，MACBETH技术在中国科研与实践的应用案例如下：1）在医疗卫生决策领域。北京大学医药管理国际研究中心和北京大学药学院的研究人员利用MACBETH方法制定医疗卫生决策，将MACBETH用于抗肿瘤药物的价值评估和卫生保健干预措施的辅助决策。此外，由于医疗保健行业需要在可研发技术的预期收益和风险以及组织研发的风险和成本之间进行权衡，科研人员使用MACBETH法构建模型，用于在预算有限的情况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辅助决策。3）其他领域的应用：制定城镇发展战略、化解新铁路建设中的冲突、确定银行信贷发放等方面。综上所述，通过使用MACBETH方法，不同领域的决策者能够更科学、更客观地评估和选择最佳方案。MACBETH作为一种多准则决策分析技术，通过严谨的数学方法，确保决策结果的科学性和合理性。不仅为决策者提供了强大的工具，也促进了决策科学的发展。通过定性和定量分析的结合，MACBETH在提高决策质量和效率方面发挥了重要作用。

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。他在系统工程专业获得博士学位，并在里斯本大学（IST，1980-2022）和伦敦政治经济学院（LSE，1999-2010）担任决策科学教授，里斯本大学IST 的管理研究中心（CEGIST）担任研究员。 Bana e Costa 教授是 MACBETH（基于分类的衡量吸引力的评价技术）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分析方法，用于基于非数值价值判断来衡量选项的价值，为多准则决策分析提供了新的理论依据。 Bana e Costa 教授在顶级国际科学期刊上发表了众多文章，如：MACBETH（通过基于分类的测量吸引力的评估技术）、PROBE（投资组合稳健性评估）和 CVM（协作价值建模方法），并作为 BANA Consulting 的创始合伙人和流程顾问，在战略决策过程中使用MACBETH 方法，帮助企业的经理、政策制定者和其他利益相关者评估和选择公共项目、政策和战略。

此外，Bana e Costa教授还致力于决策科学的教育和传播，培养了一大批优秀的决策科学家。也是我的博士导师的导师。 Carlos A. Bana e Costa 教授因在信息技术和决策科学方面的杰出贡献，于2018年被国际信息技术和定量管理学会授予赫伯特·西蒙奖。（赫伯特·西蒙，是美国计算机科学家和心理学家，中国中科院外籍院士，认知科学与人工智能的创始人之一，在计算机科学与心理学的结合方面做出了卓越的贡献，使认知心理学和计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、国际信息技术与量化管理学院颁发给在技术创新和决策方面做出重要贡献的个人。

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

Bana e Costa教授受颁2018赫伯特·西蒙信息技术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术与决策期刊 (IJITDM) 的杰出贡献而设立的。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。他获得过许多荣誉，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、问题解决和复杂系统方面的工作从根本上影响了信息技术和决策领域的研究活动。世界科学出版公司赞助设立赫伯特·西蒙奖，以表彰信息技术和决策领域的杰出贡献，每年向在 IJITDM 上发表的最佳论文的作者颁发 500 美元的现金奖励，从 2011 年起生效。为了将该期刊宣传为信息技术与决策 (ITDM) 领域的旗舰期刊，World Scientific Co. 自豪地宣布设立 Herbert Simon 信息技术与决策杰出贡献奖，每年颁发给在信息技术与决策(IJITDM) 期刊上发表的最佳论文的作者（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·西蒙奖的评选标准为：

·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

·采用适当的方法论严谨性

·写作和/或表达的清晰度

参考资料：

关于赫伯特·亚历山大·西蒙，https://casad.cas.cn/ysxx2022/ygwj/200906/t20090624_1810560.html.
第六届国际信息技术与量化管理会议成功召开 https://bdk.ucas.edu.cn/index.php/xyxw/2749-2018-10-29-05-54-46.
关于赫伯特. 西蒙奖， http://www.iaitqm.org/honorhall.html.
多准则决策分析中MACBETH方法与软件简介，何玉梅，聂智峰等，医学新知，2023年4月第33卷第2期.
基于MACBETH方法的犹豫模糊语言多准则决策方法，徐泽水，潘玲，廖虎昌，控制与决策，2017年7月第32卷第7期.
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