نهج ترتيب الاولويات  النهج الترتيبي التسلسلي للاولويات (OPA)  هو أسلوب تحليل القرارات متعددة المعايير (MCDM)  الذي يساعد في حل مشكلات اتخاذ القرارات الجماعية استنادًا إلى العلاقات التفضيلية.  تم اقتراح أساليب مختلفة لحل مشكلات اتخاذ القرارات متعددة المعايير. يستند معظم الأساليب مثل العملية التسلسلية التحليلية (AHP) والعملية التحليلية للشبكات (ANP) إلى مصفوفة المقارنة زوجية. تم مناقشة مزايا وعيوب مصفوفة المقارنة زوجية من قبل (Munier  و  Hontoria) في كتابهما. في السنوات الأخيرة، تم اقتراح طريقة (OPA) لحل مشكلات اتخاذ القرارات متعددة المعايير استنادًا إلى البيانات التسلسلية بدلاً من استخدام مصفوفة المقارنة زوجية. تعتبر طريقة (OPA) جزء رئيسي من رسالة الدكتوراة الخاصة بالباحث (أمين محمودي) الباحث بجامعة جنوب شرق في الصين. تهذه الطريقة تستخدم نهج البرمجة الخطية  (linear programming) لحساب اوزان الخبراء و المعايير و البدائل بشكل متزامن. السبب الرئيسي لاستخدام البيانات الترتيبية في طريقة (OPA) هي إمكانية الوصول اليها و دقتها مقارنة بالنسب الدقيقة المستخدمة في مشاكل اتخاذ القرار الجماعي المتعلقة بالعنصر البشري.  في الحالات العملية، قد لا يكون للخبراء المعرفة الكافية بشأن بديل او معيار واحد. في هذه الحالة البيانات المدخلة للمشكلة غير كاملة، مما يتطلب دمجها بالبرمجة الخطية لطريقة (OPA). للتعامل مع البيانات المدخلة غير الكاملة في طريقة (OPA) يجب ازالة القيود المتعلقة بالمعايير أو البدائل من نموذج البرمجة الخطية لطريقة (OPA).  العديد من طرق توحيد البيانات تم استخدامها في طرق اتخاذ القرارات متعددة المعايير في السنوات الأخيرة. أوضح كلا من (Palczewski و Sałabun) أن استخدام مختلف طرق توحيد البيانات يمكن أن يغير الترتيب النهائي لطرق اتخاذ القرارات المتعددة المعايير. (Javed  و زملاؤه) أظهروا أنه يمكن حل مشكلة اتخاذ القرارات متعددة المعايير من خلال تجنب توحيد البيانات. وبما انه ليس هناك حاجة لتوحيد العلاقات التفضيلية وبالتالي، طريقة (OPA) لا تتطلب توحيد البيانات.  نموذج (OPA) هو نموذج برمجة خطية يمكن حله باستخدام خوارزمية بسيطة. خطوات هذه الطريقة هي كما يلي:  الخطوة الاولي: تعريف الخبراء و تحديد أفضلية الخبراء بناءً على خبرتهم العملية ومؤهلاتهم التعليمية وما إلى ذلك.  الخطوة الثانية: تعريف المعايير و تحديد أهمية المعايير بواسطة كل خبير.  الخطوة الثالثة: تعرييف البدائل و تحديد أهمية كل بديل في كل معيار عن طريق كل خبير.  الخطوة الرابعة: انشاء نموذج البرمجة الخطية التالي و حلها عن طريق استخدام البرامج المناسبة مثل LINGO ,GAMS , MATLAB, و غيرها من البرامج.  formula_1  في النموذع اعلاه، formula_2 تمثل ترتيب الخبير, formula_3 تمثل ترتيب كل معيار, formula_4 تمثل ترتيب كل بديل، formula_5 تمثل وزن بديل formula_6 خلال معيار formula_7 عن طريق الخبير formula_8 . بعد حل نموذج البرمجة الخطية لطريقة (OPA)، وزن كل بديل يتم حسابه عن طريق المعادلة الاتيه:  formula_9  وزن كل معيار يتم حسابه عن طريق المعادلة الاتيه:  formula_10  و وزن كل خبير يتم حسابه عن طريق المعالدة الاتيه:  formula_11  فلنفترض أننا سنقوم بالتحقيق في مسألة شراء منزل. هناك خبيران في هذه المسألة وهناك أثنين من المعايير الاول هو التكلفة (c) و الثاني هو جودة البناء (q) لشراء المنزل ، و من ناحية أخري هناك ثلاثة منازل لشرائهم (h1, h2, h3). الخبير الاول (x) لديه خبره عملية ثلاث سنوات ، الخبير الثاني (y) لديه خبره عملية سنتين. يتم عرض هيكل المشكلة في الشكل التالي.  الخطوة الاولي: الخبير الاول (x) لديه خبرة أكثر من الخبير الثاني (y). اذن x>y.  الخطوة الثانية: المعايير و تفضيلات الخبراء تم تلخيصها و عرضها في الجدول التالي:  الخطوة الثالثة: تتلخص البدائل وتفضيلاتها في الجدول التالي:  الخطوة الرابعة: نموذج البرمجة الخطية لطريقة (OPA) تم تشكيله بناءا علي المدخلات كما يلي:  formula_12  بعد حل النموذج أعلاه باستخدام برنامج التحسين، يتم الحصول على أوزان الخبراء والمعايير والبدائل على النحو التالي:  formula_13  نتيجة لذلك، يعتبر المنزل الاول (h1) هو البديل الأفضل. علاوة على ذلك، يمكننا أن نفهم أن معيار التكلفة (C) أكثر أهمية من معيار جودة البناء (q). أيضًا، بناءً على أوزان الخبراء، يمكننا أن نفهم أن الخبير (x) له تأثير أكبر على الاختيار النهائي مقارنةً بالخبير (y).  تتلخص تطبيقات طريقة (OPA) في مختلف مجالات الدراسات على النحو التالي:  الزراعة، التصنيع، الخدمات:   صناعة الشييد:   الطاقة والبيئة   الرعاىة الصحية   تكنولوجيا المعلومات   النقل   العديد من التطورات و الامتدادات تم اضافتها لطريقة (OPA) كالطرق التالية:   تتتوفر الأدوات غير الربحية التالية لحل مشكلات MCDM باستخدام طريقة OPA: