---
title: "Decision-making matrix model — แบบจำลองเมทริกซ์การตัดสินใจ"
source: "https://systems-analysis.info/int/Decision-making_matrix_model_%E2%80%94_%E0%B9%81%E0%B8%9A%E0%B8%9A%E0%B8%88%E0%B8%B3%E0%B8%A5%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%97%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%8B%E0%B9%8C%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%95%E0%B8%B1%E0%B8%94%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%99%E0%B9%83%E0%B8%88"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Decision-making_matrix_model_—_แบบจำลองเมทริกซ์การตัดสินใจ"
language: "th"
categories:
  - "Category:Decision theory"
  - "Category:Decision-making"
  - "Category:Modeling"
  - "Category:Thai"
revision_id: 1435
wiki_created_at: 2026-09-06T22:48:42Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:48:42Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:46:05Z
---

# Decision-making matrix model — แบบจำลองเมทริกซ์การตัดสินใจ

# แบบจำลองเมทริกซ์การตัดสินใจ

**แบบจำลองเมทริกซ์การตัดสินใจ** คือการแทนปัญหาการเลือกอย่างเป็นทางการในรูปแบบตาราง (เมทริกซ์) ซึ่งสะท้อนความสัมพันธ์ระหว่างทางเลือกที่เป็นไปได้และเงื่อนไขภายนอกที่มีผลต่อผลลัพธ์ของการเลือก แบบจำลองนี้ใช้ในการวิเคราะห์การตัดสินใจภายใต้สภาวะ**ความไม่แน่นอน** **ความเสี่ยง** และ**การพิจารณาหลายเกณฑ์**

## โครงสร้างของเมทริกซ์

แบบจำลองสร้างขึ้นบนพื้นฐานขององค์ประกอบดังต่อไปนี้:

- **ทางเลือก (ตัวเลือกการตัดสินใจ)** — A₁, A₂, ..., Aₘ — แถวของเมทริกซ์
- **สภาวะของสภาพแวดล้อม (สถานการณ์)** — E₁, E₂, ..., E_d — คอลัมน์ของเมทริกซ์
- **ประสิทธิผลเฉพาะ** — Yᵢⱼ = fⱼ(Aᵢ) คือผลลัพธ์สำหรับการรวมกันของ Aᵢ และ Eⱼ

ตารางดังกล่าวเรียกว่า**เมทริกซ์ประสิทธิผลเฉพาะ** และมีขนาด m × d โดยแต่ละช่องจะบรรจุการประเมินผลลัพธ์สำหรับคู่ «ทางเลือก–สภาวะ» ที่สอดคล้องกัน

## การตีความประสิทธิผลเฉพาะ

ค่า Yᵢⱼ ตีความได้ดังนี้:

- รายได้หรือผลประโยชน์
- ระดับการบรรลุเป้าหมาย
- ประโยชน์หรือความพึงพอใจของผลลัพธ์

หากการประเมินมีลักษณะที่แตกต่างกัน อาจทำการปรับให้อยู่ในมาตราส่วนเดียวกัน เช่น ตั้งแต่ 0 ถึง 1

## วัตถุประสงค์และข้อดีของแบบจำลอง

แบบจำลองเมทริกซ์ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับ:

- การใช้เกณฑ์การเลือก (Wald, Savage, Laplace, Hurwicz และอื่น ๆ)
- การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้มีอำนาจตัดสินใจโดยไม่ทราบความน่าจะเป็น
- การพิสูจน์ความมั่นคงของการตัดสินใจ
- การเปลี่ยนผ่านไปสู่การสร้างแผนผังการตัดสินใจและสถานการณ์จำลอง

**ข้อดี:**

- ความชัดเจนและความเป็นระบบ
- ความเหมาะสมสำหรับการประมวลผลด้วยคอมพิวเตอร์
- ความเป็นสากล

## ตัวอย่างโครงสร้างของเมทริกซ์

| ทางเลือก | สภาวะ E₁ | สภาวะ E₂ | ... | สภาวะ E_d |
|---------|----------|----------|-----|-----------|
| A₁      | Y₁₁      | Y₁₂      | ... | Y₁d       |
| A₂      | Y₂₁      | Y₂₂      | ... | Y₂d       |
| ...     | ...      | ...      | ... | ...       |
| Aₘ      | Yₘ₁      | Yₘ₂      | ... | Yₘd       |

## การประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจ

แบบจำลองเมทริกซ์ถูกนำมาใช้:

- ภายใต้ความไม่แน่นอน — ร่วมกับเกณฑ์แบบกำหนด
- ภายใต้เงื่อนไขความเสี่ยง — เมื่อกำหนดความน่าจะเป็นไว้แล้ว
- ในการวิเคราะห์หลายเกณฑ์ — เป็นพื้นฐานสำหรับการรวมเกณฑ์
- ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจ

## ดูเพิ่มเติม

- การตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน
- การวิเคราะห์การตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์
- แผนผังการตัดสินใจ