Schweitzer Fachinformationen
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Multicriteria analysis is one of the most important fields of decision science. This book gives an outline of the formulation of an appropriate model and presents a comprehensive summary of the most popular methods for solving multicriteria decision problems. In addition to the classical approach the book introduces fuzzy and stochastic methodology, models with uncertainty, social choice and conflict resolution. All methods are illustrated with easy to follow simple examples. At the end of each chapter detailed case studies are given in water and environment management including inter-basin water transfer, urban water management, water allocation, groundwater quality management, forest treatment, ranking water resources projects, reservoir planning, water distribution network design and long-term watershed management. The new methodology and the wide variety of case studies are not easily accessible elsewhere.
Dr. Mahdi Zarghami
Prof. Ferenc Szidarovszky
1 Introduction to Multi Criteria Decision Analysis
1.1 Decision Analysis
1.2 The Components of MCDA Problems
1.3 Classification of MCDA Problems
2 The Hierarchy of the Criteria
2.1 Introduction
2.2 Criteria
2.3 Constructing the Hierarchy of the Criteria
3 Solution of Discrete MCDA Problems
3.1 Introduction
3.2Dominance Method
3.3 Sequential Optimization (SO)
3.4 The e-Constraint Method (eCM)
3.5 Simple Additive Weighting (SAW)
3.6 Distance Based Methods (DBM)
3.7 The Analytic Hierarchy Process (AHP)
3.8 Other Methods
3.9 Case Studies
3.10 Discussions
4 Solution of Continuous MCDA Problems
4.1 Introduction
4.2 Dominance Method
4.3 Sequential Optimization
4.4 The e -Constraint Method
4.5 Simple Additive Weighting
4.6 Distance Based Methods
4.7 Other Methods
4.8 Case Studies
4.9 Discussions
5 Social Choice Methods
5.1 Introduction
5.2 Social Choice Methods
5.3 Case Studies
5.4 Consensus on the Results
5.5 Discussions
6 Conflict Resolution Methods
6.1 Introduction
6.2 The Nash Bargaining Solution
6.3 The Non-symmetric Nash Solution
6.4 Area Monotonic Solution
6.5 Equal Loss Solution
6.6 Kalai-Smorodinsky Solution
6.7 Case Studies
6.8 Discussions
7 MCDA Problems under Uncertainty
7.1 Introduction
7.2 Probabilistic Methods
7.3 Fuzzy Methods
7.4 Probabilistic-Fuzzy MCDA Models
7.5 Case Studies
References
Appendix 1
Index
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