多属性决策问题广泛地存在于社会、经济、管理等各个领域中，如投资决策、项目评估、质量评估、方案优选、企业选址、资源分配、科研成果评价、绩效考评、经济效益评估等。决策者要从具有多个属性的一组备选方案中进行选择，其目的是要从多个备选方案中选择一个相对最优的方案，使该方案的各个属性能最大限度地达到决策者满意。属性是指“目标”或“指标”，上述各个备选方案通常都具有多个属性，而各个属性一般具有不同的量纲，各个属性之间还有可能存在冲突。多属性决策往往只含有有限个预先制订的方案，最优方案的确定与其属性满足程度有关。

多属性决策问题可以描述为：给定一组可能的备选方案A={a1,a2,···,am}，对于每个方案ai都具有若干属性C={c1,c2,···,cn}，决策的目的就是从这一组备选方案中找到一个使决策者达到最满意的方案，或者对这一组方案进行综合评价排序，且排序结果能够反映决策者的意图。不同备选方案ai的不同属性cj的值用xij表示，通常将多属性决策问题描述为一个属性表格，如表8.18所示。

表8.18　多属性决策问题的数据结构

例8.6(多属性决策问题)某企业需要在6个待选的零部件生产企业Ai（i=1,2,···,6）中选择一个合作伙伴，企业在选择时主要从产品质量（如合格率）、产品价格（元/件）、售后服务（响应时间）、技术水平（先进程度）、供应能力（件/周）等5个属性对备选供应商进行考察，通过调查得到6家企业的相关情况如表8.19所示。(www.daowen.com)

表8.19　供应商的数据

这是一个典型的多属性决策问题。企业在选择供应商时需要从5个方面综合考虑，而备选供应商在各个属性上的表现也存在差异。如A5的售后服务的响应时间最短，但其产品质量却不尽如人意。所以，企业在选择时需要权衡多个属性的综合表现情况，通常采用赋予各个属性不同权重水平以体现决策者的偏好。另一方面，各个属性值的单位是不同的，如产品质量用合格率来体现，其值为百分比，而产品价格的单位为元/件。也就是说，属性值的量纲是不同的，没有办法直接进行相关的运算。如将产品质量与产品价格相加是没有任何实际意义的。这样，为了进行各个属性的综合比较，要保证各个属性数据都是无量纲的。而且，各个属性值的方向也存在差异，如产品质量应该是越大越好（称为效益型属性），产品价格应该越小越好（称为成本型属性），供应能力在某个值或某个区间内是最好的（称为中间型属性）。所以，为了进行不同方案的综合比较，应该让各个属性值的方向一致。

属性数据的去量纲和方向调整是进行多属性决策的基础性工作，通常一并进行，称为数据的规范化处理。