i 義 守 大 學 資 訊 管 理 研 究 所 碩士論文 非量化評估模糊決策方法之研究 on 導教授：王天津博士 研 究 生：廖淑觀 中華民國 九十三 年 六 月 i 非量化評估模糊決策方法之研究 研究生：廖淑觀 指導教授：王天津 博士 義守大學資訊管理研究所 中文摘要 由于在日常生活中常面臨許多大大小小的 決策問題 ，而且 具有復雜性及不確性，造成在評估的過程中，很難 權衡取舍或 單靠個人主觀判斷所能決定，而必須由決策者與規(guī)劃者密切配合，方能符合實際問題的需要。 因此，本研究提出模糊決策評估模式，用以探討非量化之模糊決策問題，首先將決策者所遭遇模糊多重準則之決策問題時，利用已設定好的語意變數(shù)，針對評估準則重要程度進行評估，藉由模糊 法以遴選出重要性較高的準則作為評估指標，之后再進行方案所有評估準則之表現(xiàn)程度評估，依照每個方案的整體模糊評估值，經(jīng)由最大最小集合法轉換成一個明確值，加以排序以獲得各方案 之綜合評價，求得最佳方案供決策者參考。同時為了驗證本研究所提出模式之可行性，本研究運用斯皮爾曼等級相關 (以比較分析，結果證實本研究模糊決策模式在實務上具有實用價值。最后，本研究舉出以目前技能競賽中具有質化準則的網(wǎng)頁設計競賽項目，及具有部份量化準則的餐飲服務競賽項目為案例，藉由模糊決策方法之演算法則，提出一個客觀的評估模式，以作為后續(xù)學者之參考依據(jù)。 關鍵字：模糊理論、模糊決策方法、非量化評估、斯皮爾曼等級相關 on it is to or by of be by of a to to to as to to by of to to a In of by is to of be as an to In of an to 謝 由衷感謝指導教授 王天津 博士這二年的悉心指導，本論文方能順利完成。老師治學嚴謹，在論文寫作過程中，不論在學術與待人處世上，均蒙恩師之費心指引與教導，使學生獲益匪淺。另在論文口試期間，特別感謝 徐村和 博士以及本系 吳昭彥 博士對學生碩士論文方法、觀念與內容之建議與指正，使本論文得以更嚴謹及完善。由于老師們的支持與鼓勵，使我在研究過程中遇到障礙時，都能迎刃而解，并順利完成論文，在此致上最崇高的敬意與謝忱。 研究所求學的日子，感謝同 學們以及研究小組成員們的關懐與鼓勵，特別是宗翰 學長、 英玲 學姐、 志民 、 素苓 、 美珠 及 興國 ，諸位于我論文寫作及口試過程時的大力相助，皆令我受益良多，永志于懷。 職場多年能再重拾課本當起學生，感覺是非常雀躍而充實的，有幸認識許多老師及同學，一同學習并彼此分享心得及經(jīng)驗，讓實務與理論獲得更深的體認，也讓 我得以優(yōu)游于工作與進修之間，在工作上及知識汲取上皆能齊頭并進。 最后，非常感謝外子 銘賢 的體諒及家人的寛容，由于你們精神上的鼓勵及支持，讓我在這段時間能無后顧之憂，順利完成碩士學業(yè)。在此僅以本論文，獻給我最摯愛的家人們。 廖淑觀 謹志于 義守大學資訊管理研究所 中華民國 93 年 6 月 錄 第一章 緒論 究背景與動機 . 1 究目的 . 2 究范圍與限制 . 3 究架構與流程 . 4 究內容與方法 . 5 詞釋義 . 6 第二章 文獻探討 策理論相關文獻探討 . 8 準則決策 . 8 則權重計算方法 . 13 糊決策方法 . 16 糊排序方法 . 17 體決策 . 24 糊集合理論 . 25 本觀念 . 25 糊數(shù) . 28 糊數(shù)的基本運算 . 31 意變數(shù) . 32 糊關系 . 33 量主觀判斷的方法 . 34 糊決策相關研究之探討 . 35 v 第三章 模糊決策模式之建構 糊決策模式之研究架構 . 41 糊決策模式建立之演算法則 . 43 估準則之篩選 . 49 案結果之排序 . 51 第四章 研究案例分析 能競賽意義及功能 . 53 能競賽相關文獻探討 . 54 究案例介紹 . 59 頁設計競賽 . 59 飲服務競賽 . 61 第五章 非量化準則之評選案例 化準則評選案例之問題描述 . 63 頁設計競賽評選案例 . 63 選案例之驗證 . 74 份量化準則評選案例之問題描述 . 77 飲服務競賽評選案例 . 77 第六章 結論與建議 論 . 88 來研究方向與建議 . 89 參考文獻 、 中文部份 . 91 二、 英文部份 . 94 附錄一 網(wǎng)頁設計競賽案例之評選人選作品 . 96 附錄二 全國高級中等學校九十二年學年度商業(yè)類科網(wǎng)頁設計競賽前十名名單 . 101 目 錄 圖 研究之流程圖 . 4 圖 準則決策流程圖 . 9 圖 準則決策方法分類圖 . 11 圖 則權重計算方法分類 . 14 圖 糊排序方法分類 . 18 圖 s 序法 . 21 圖 s ax 序法 . 22 圖 規(guī)且凸形之模糊集合 . 27 圖 個子模糊集合圖 . 28 圖 角模糊數(shù) . 30 圖 形模糊數(shù) . 31 圖 估模式研究架構圖 . 42 圖 體層級架構圖 . 43 圖 種語意變數(shù)的隸屬函數(shù)值 . 46 圖 大最小集合法 . 52 圖 能水準在競賽刺激下提升的流程圖 . 54 圖 糊決策評估與真實結果比較圖 . 75 圖 評估人選整體模糊評估值表示圖 . 86 目 錄 表 人決策與群體決策之比較表 . 24 表 種模糊語意變數(shù)表 . 33 表 糊決策相關研究之整理 . 39 表 評估準則重要性之語意變數(shù)模糊數(shù) . 44 表 評估方案表現(xiàn)程度之語意變數(shù)模糊數(shù) . 44 表 網(wǎng)頁設計競賽內容 . 60 表 餐飲服務競賽內容 . 62 表 策者初始評估準則重要性之語意變數(shù)評估結果 . 65 表 估準則篩選結果 . 67 表 策者整合后之準則權重模糊數(shù) . 68 表 決策者評定各人選在各準則表現(xiàn)程度之語意變數(shù) . 69 表 合各決策者對評估人選在各準則之表現(xiàn)程度 . 71 表 準化決策矩陣 . 72 表 評估人選整體模糊評估值 . 73 表 擇最佳評選結果 . 74 表 糊決策評估與真實結果相關分析 . 76 表 策者初始評估準則重要性之語意變數(shù)評估結果 . 79 表 估準則篩選結果 . 81 表 策者整合后之準則權重模糊數(shù) . 82 評估人選在各評估準則之表現(xiàn)程度 . 83 表 合各決策者對評估人選在各準則之表現(xiàn)程度 . 84 表 準化決策矩陣 . 85 表 評估人選整體模糊評估值 . 86 表 擇最佳評選結果 . 87 1 第一章 緒論 本章主要針對本研究的基本介紹詳加說明；共分為六部份：第一部份將介紹研究背景與動機；第二部份則是介紹本研究的目的為何；第三部份提出本研究的研究范圍及一些限制；第四部份為本研究之架構與流程 介紹；第五部份則是介紹本研究的內容與方法；最后針對部份名詞加以解釋說明。 究動機與背景 決策存在于日常生活中，許多的事物都需要做決策才行，然而每一事物必須要有所比較才能有所鑒別，也才能評估出優(yōu)劣好壞，可是在決策的環(huán)境中有些資訊是具有復雜性或是不明確的，造成在評估之過程，受個人主觀因素居多，較無法獲得正確且客觀的決策。 為了使決策更周延與完善，決策必須從多方面去分析才行。由于被考量的事物中常具有許多種屬性，受多種因素的影響，且有些事物較無法以明確數(shù)值或客觀量化來表示，若以傳統(tǒng)評估方式可能會造成誤差 及不公平，例：傳統(tǒng)上在學校評量學生成績，均采用各科成績加總再排序，若該生考了五科，其中四科均為全班第一，只因第五科考生只考全班第十名，卻造成該生總成績?yōu)槿嗟谑?，這整體評量結果否定了該生其它四科優(yōu)異表現(xiàn)，似乎有待改善（莊仲寧， 2002）。故本研究中，我們提出以模糊理論來評估決策問題。 模糊理論起源于 1965 年，由加州大學札德 (L. A. 教授所提出，強調人們對周遭事物的認知及推理，其概念都具有模糊性，認為較復雜的問題，須以模糊數(shù)學分析方法來處理模糊問題，將語意或口語化的敘述轉換成模糊集合， 以 2 模糊集合取代傳統(tǒng)的一般集合，借著歸屬函數(shù)來研究及處理不明確的資料，經(jīng)由有系統(tǒng)的模糊運算過程，使資料可以被量化，轉換成可運用的資訊 (1965)。1970 年 將決策方法加入模糊理論，將決策者的理念、想法、指標融入決策分析的過程中，使其決策者可構建各決策方案所衡量的資訊，運用模糊理論處理無法量化、不完全訊息、模糊概念及部分不清楚的問題，將不完全的訊息決策問題之各種屬性資料模糊化后，進行資訊的整合，將決策方案評估問題轉換成模糊數(shù)排序問題，藉由解模糊化方式轉換成一個客觀 的明確值，使能有客觀的決策 (1970)。由此可知，在面對多屬性、多沖突、非完成量化的決策問題時，模糊決策方法能改善決策品質，將評估準則由很主觀的陳述轉變?yōu)檩^不主觀的衡量，是一種可獲得良好解決的途徑，也是值得大家探討的重要課題。 近幾年來，模糊決策方法被廣泛地運用在控制系統(tǒng)、人工智慧、農(nóng)業(yè)商業(yè)及教育評量上，然而在模糊環(huán)境之下，一般衡量相關評估準則或指標時，其屬性的性質不單只有可量化的因素，還包含無法量化及部份量化的因素，但綜觀目前現(xiàn)有的文獻中，大都只針對完全無法量 化的性質加以探討，鮮少同時考量部份量化性質的因素，故本研究中以技能競賽為例，同時針對具有質化準則的網(wǎng)頁設計競賽項目和部份量化準則的餐飲服務競賽項目二個案例加以詳細介紹，藉此探討非量化評估之模糊決策問題，并建立一個合理、客觀的評估模式，作為相關競賽評分之參考依據(jù)。 究目的 由于在日趨復雜的環(huán)境，決策者在衡量相關評估準則或指標時，屬性不單只 3 有可量化的因素，有些指標則常常是無法量化或部份量化，具有模糊的特性；因此，本研究主要目的是探討非量化的模糊決策問題，運用模糊決策方法將決策者遭遇模糊多 重準則決策問題時，決策者可運用語意變數(shù)進行評估，自由運用自然語言來表達自己所要表達的信息，使決策過程中概念的模糊性充分地表達；決策者分別給予評估準則權重及針對各準則給予方案適合的權重，且經(jīng)整合加以計算的過程，得到各方案之綜合評價，求得最佳方案供決策者參考；并以技能競賽中具有質化準則的網(wǎng)頁設計競賽項目和部份量化準則的餐飲服務競賽項目為例加以詳細介紹。本研究期望達到下列幾項目的： 一、運用模糊決策方法，建立一個非量化準則的評估模式，以解決非量化之決策問題。 二、藉由技能競賽案例介紹，提供一個客觀 評估方法，以驗證非量化的模糊決策問題。 三、期望本研究所建立的模糊決策模式，能做為后續(xù)學者研究相關問題之參考。 究范圍與限制 一、本研究著重于模糊決策方法之運用介紹，亦舉出案例加以驗證以建立評估模式，并說明此模式實際可行。 二、本研究范圍主要以目前技能競賽中質化準則的網(wǎng)頁設計競賽項目，及部份量化準則餐飲服務競賽項目為案例，藉由模糊決策方法之演算法則，提出一個客觀的評估模式，以驗證非量化之模糊決策問題。 4 究架構與流程 本研究主要是以模糊決策方法為主要研究架構。共分七章，第一章 為緒論，說明本論文研究背景及動機、研究目的、研究范圍及限制、研究流程與論文架構。第二章為相關文獻探討，說明國內外相關文獻應用于模糊決策的文獻；共分成三部分來探討，第一部分為決策理論相關文獻探討，第二部分為模糊集合理論介紹，第三部分為相關研究方法之探討。第三章為模糊決策模式之建構。第四章為研究案例分析。第五章為非量化準則之評選案例。第六章為結論與建議。 本研究之研究流程，承襲前面之研究動機與目的，可從圖 圖 本研究之流程圖 資料處理與分析 定義研究問題 搜集相關文獻探討 模糊決策模式之建立 評估準則方案問卷 設計 模糊決策案例之實測 模糊決策案例之驗證 結論與建議 5 究內容與方法 基于本研究目的之需要，本研究主要的內容與方法包括 下列幾點： 一、相關文獻之探討 對過去決策相關問題之文獻及模糊集合理論，進行詳細的探討與分析。 二、構建模糊決策評估模式 本研究提出一個模糊決策評估模式，針對非量化之評估問題，利用模糊決策的特性，依其模式之研究架構及演算法則，以建立一個公平、客觀的評估模式。 三、評估準則之遴選 本研究根據(jù)決策者各自的意見來決定各評估準則權重，作為遴選合適準則之依據(jù)，藉由模糊 估法，并設定刪題門檻值，將未達門檻值之準則項目刪除，篩選出準則重要性程度較高的準則項目，作為本研究的評估準則。 四、方案結果之排序 本 研究主要利用 985)所提出的最大最小集合法模糊排序法，將獲得整體模糊評估值之后的方案，經(jīng)由解模糊化的過程轉成單一明確值，再依此值進行各方案排序以獲得優(yōu)劣結果。 6 五、案例分析驗證 本研究針對技能競賽評選之問題，提出無法量化（質化）準則的網(wǎng)頁設計競賽項目和部份量化準則的餐飲服務競賽項目二個案例，應用所提出的模糊決策評估模式進行分析，并利用斯皮爾曼等級相關(計方法，以驗證本研究所提出模糊決策模式的實用性。 詞釋 義 一、非量化 (非量化意指探討計畫或準則權重特性及績效，具有無法完全量化的資料型態(tài)，包含質化及混合量化兩種。本研究由于探討二種不同評分方式的競賽，網(wǎng)頁設計競賽的評分項目完全憑借裁判個人主觀影響的競賽，屬于質化；另餐飲服務競賽的評分項目則包含裁判個人主觀意識給分的評分項目及無法受裁判個人因素影響的評分項目，屬于混合量化。故本研究稱為非量化。 二、部份量化 (部份量化意指分析計畫或準則權重的特性及績效時，同時兼具可 量化及質化的資料型態(tài)，亦稱為混合量化 (本研究系指評分項目中包含裁判個人主觀意識給分的評分項目及無法受裁判個人 7 因素影響的評分項目。 三、無法量化 (無法量化意指探討計畫或準則權重的特性及績效時，完全無法量化之資料型態(tài)，亦稱為質化。本研究系指評分項目完全憑借裁判個人主觀意識給分的評分。 8 第二章 文獻探討 本章主要將國內外有關模糊決策評估方法之文獻做一回顧與整理；共分成三部分來介紹，第一部分為決策理論相關文獻探討，第二部分為模糊集合理論介紹，第 三部分為模糊決策相關研究之探討。 策理論相關文獻探討 所謂決策 (通常形容為在諸多方案中進行選擇之概念（林建煌譯， 1999）。也就是對將要進行重要問題或重要工作所做出審慎的最后決定，而這些重要問題或重要工作可以區(qū)分為不同的可行計畫或方案，針對這些可行計畫或方案的選擇過程即為決策（游伯龍， 1985）。 960)將決策程序分為三個階段，分別為：資料搜集 (方案設計 (方案選擇( 準則決策 (由于人們在從事各項決策時，通常須考量許多層面的相關因素，因此便產(chǎn)生了多準則決策 (而多準則決策方法主要是指在多個可能具有沖突性的評估準則之下，用以評估方案優(yōu)劣之分析工具，以避免只從單一準則或標準為考量，可使決策者更加正確與合理。 多準則決策歷經(jīng)三、四十年的發(fā)展，已廣泛應用于個人、企業(yè)、學術、公共 9 議題與政府等相關之問題。一般而言，多準則決策問題大致可分為兩類 ( 1981)： (1)多目標規(guī)劃問題 (指具有多個目標函數(shù)，以解決選擇方案的設計問題； (2)多準則評估問題 (指面臨一組可行方案時，考慮多個準則進行評估，以解決方案的選擇及評估問題。而多準則決策方法的問題具有幾個特性 ( 1981)： (1)多目標或多準則：每個問題都具有多項目標或多個準則，決策者必須針對問題訂定適當?shù)哪繕嘶驕蕜t； (2)準則之間可能矛盾沖突； (3)不同的 度量單位：每個目標或準則可能有不同的度量單位； (4)設計或選擇問題：設計最佳的方案或是在有限的替選方案中選擇最佳方案。 對于解決多準則決策問題， 984)提出四個階段的過程： (1)構建決策問題； (2)評估方案可能的影響； (3)求取決策者的偏好； (4)對方案進行評估與比較。其流程如圖 示。 界定目標、屬性或準則 構建決策者偏好 （如準則之權重） 評估方案并進行分析 產(chǎn)生方案 構建方案影響矩陣 圖 多準則決策流程圖 (1984) 10 在多準則決策方法中，可依決策者對于屬性與選擇方案所提供的資訊，區(qū)分為三大類： (1)無偏好資訊； (2)需要屬性資訊； (3)需要方案資訊 ( 1981)。其詳細方法 分類如圖 示。在需要屬性資訊方面，依照資訊性質又分為：標準水平、序數(shù)資訊、基數(shù)資訊及邊際替代率四類。在需要方案資訊方面，則依方案資訊不同而區(qū)分為：成對偏好與成對接近順序兩類。 11 圖 多準則決策方法分類圖 ( 1981) 對偏好 對接近順序 of 準則決策 無偏好資訊 需要屬性資訊 需要方案資訊 標準水平 數(shù)資訊 數(shù)資訊 際替代率 12 在諸類之演算方法中，標準水平指準則之間的偏好是以一個事先設定的水準來衡量其優(yōu)劣；序數(shù)資訊則指準則之間的偏好沒有確切的權重可以顯示其差距，只有以先后順序呈現(xiàn)；基數(shù)資訊指準則之間的偏好是以確切的權重值表示；而邊際替代率則以無異曲線來比較準則的效用高低，藉此顯示偏好順序。本研究針對較常見之決策方法作一簡單介紹（梁家福， 1996； 1981）： A. 簡單加權法 (主要由各準則與其相對權數(shù)乘積之和，來表示每個方案的分數(shù)，藉此分數(shù)來衡量方案之優(yōu)劣。操作流程如下： (1)依據(jù)各準則之績效值與相對權重，計算每一方案的分數(shù)； (2)由方案的分數(shù)大小，評定其優(yōu)劣。 此方法在使用上雖較簡單，但由于無法個別考量各準則間是否有互補性及其單位的問題無法分別考慮，故簡單加權法仍有缺失。 B. 層級分析法 (主要將復雜的問題藉由層級結構的概念逐步分解，利用相關決策人員進行評估，以求得各方案的權重值，并藉此值作為衡量方案優(yōu)劣順序之依據(jù)。其操作程序如下： (1)建立層級關系； (2)建立各層級的成對比較矩陣； (3)求解各層級的權重并檢定一致性； (4)求得各準則加權之后的評估值。 C. (此方法主要是當兩方案策者基于滿意與不滿意的程度，冒著某種程度之風險，承認于有時會因 13 方案個數(shù)的增加，造成計算過程變得較復雜，因此此方法較適用于方案數(shù)目不連續(xù)之評估工作，但仍有無法排列出優(yōu)劣順序之問題。 D. (由 981)所發(fā)展出來的決策方法，主要的觀念是先決定理想解(負理想解 (以距離理想解最近而距離負理想解最遠的方案作為選擇的標準；亦即，若該準則為效益準則 (則績效值愈大，偏好值也就愈大，反之，若該準則為成本準則 (則績效值愈大，則偏好值反而愈小。分析程序如下： (1)建立一個標準化后的決策矩陣； (2)建立一個加權標準化決策矩陣； (3)決定理想解與負理想解； (4)計 算各方案距理想解的距離與負理想解之距離； (5)求取出各方案對理想解的相對親近系數(shù)； (6)藉此值評定其優(yōu)劣順序。 此方法處理方式由于可以避免產(chǎn)生距理想解最近且距負理想最近，或距理想解最遠且又距負理想最遠的結果，具有符合直覺且簡單實用的方法。 則權重計算方法 運用多準則決策方法時，準則權重對方案的選擇具有極大的影響力，評估方法除了選定具有決策能力的評估準則之外，代表準則間相對重要的權重值是否恰當也是重要因素，即不同的準則權重值可能會導致不同的評估結果。然而隨著時間與環(huán)境的不同，促使人類在思維過程 中，常存在著許多不確定性及復雜性，且許多事物上常具有許多模糊關系，要能明確地描述對準則的偏好，困難度相對地 14 提高。目前國內外文獻已提出許多準則權重的求算方法，依決策者的主觀意識求得或由評估矩陣測量值所求得，分為主觀權重或客觀權重，以及整合決策者主觀權重及客觀權重而成的折衷權重 ( 1981)，如圖 示。 主觀權重主要依據(jù)決策者主觀認定的偏好產(chǎn)生，其權重值較為穩(wěn)定；而客觀權重方法則由實際績效值求算出準則權重，當績效值有所變動時則權重值也可隨之變動，其權重較 為不穩(wěn)定。本研究針對一般常見的準則權重計算方法分別敘述圖 準則權重計算方法分類（張淑卿， 2002） 準則權重計算方法 主觀權重法 折衷權重法 客觀權重法 專家評估法 特征向量法 加權最小平方法 極值權重法 熵 值權重法 灰關聯(lián)矩陣法 隨機權重法 15 如下（ 1981；魏巧晴， 2003)： A. 特征向量法 (此方法即 求解成對比較矩陣的特征值 (以求取各評估準則的相對權重方法，可說是主觀權重方法中最被廣泛使用的一種。是由980)所提出，主要是指經(jīng)由決策者對成對準則間之相對重要性進行成對比較，若決策評估時有 n 個評估準則，則決策者必須進行 ( , 2 ) ( 1 ) / 2C n n n次的成對比較，而這些成對比較后的相對重要性容許有某一限度的不一致性(在。 B. 加權最小平方法 (由 979)所提出的論點，主要是針對一組聯(lián)立線性方程式的求解，以求算準則權重的方法；此方法在觀念上比特征向量法更容易求解及計算。 C. 極值權重法 (此方法主要是由決策者主觀根據(jù)準則之重要性而給定權重值，且所有重要的準則，其權 重值皆相等，而較不重要的準則，其權重值則為零。決策者主觀的選用何種權重集合，將會影響到方案的評選結果。 D. 專家評估法 此法乃是利用訪談或問卷的方式，針對所要評估的準則給予權重，因此若決策者只一位作決策，則準則間會具有較大的主觀差異性，而若多位決策者一同作決策評估時，則會降低權重過于主觀的差異性。 16 E. 熵值權重法 (此方法主要由 提出的論點 ( 1981)；由于熵 (物理現(xiàn)象，代表系統(tǒng)在某一狀態(tài)之下元素混亂的程度，熵值若 愈低，則元素愈趨于完美，反之，則元素排列愈不規(guī)則，混亂程度愈大，而熵值權重法則是利用此熵值的概念來計算各準則間的相對權重。 藉由每一準則對各方案之量測值所求算出的熵值，來說明該準則對整個決策情況所能傳遞之決策資訊的程度，再藉此比較各準則的熵值，計算出彼此間的相對重要性，即相對權重。由于熵值權重法所求算出的相對權重是利用各方案在各評估準則下的評估值資訊所得到的，并未摻雜決策者等人的主觀因素，故屬于客觀權重。 F. 折衷權重法 (折衷權重為整合決策者之主觀權重及客觀之熵值權重 法而成，由 981)提出此觀念。主要目的是使用此法所決定的準則權重值可同時考慮決策者之主觀權重，以及由熵值權重法透過各準則量測值求算出之客觀權重，以提高評估結果之可信度及降低評估結果之偏差。 糊決策方法 現(xiàn)實環(huán)境中有許多的決策，通常涉及許多的層面、多種的目標、以及多個方案的問題，且包含了質化、量化、或兩者混合的資料型式，具有許多的模糊性及不確定性，故單靠傳統(tǒng)的多準則決策方法并不能有效處理真實生活中的模糊性問 17 題，因而產(chǎn)生了模糊決策方法的發(fā)展（張自立， 2001；李俊佳， 2003）。 為了因應環(huán)境的不確定性及決