Tài liệu đơn giản hóa hệ thống đánh giá đa tiêu chuẩn đa cấp bằng phương pháp áp dụng các phép toán trên số mờ

1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHẠM TRUNG THÀNH ĐƠN GIẢN HÓA HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ ĐA TIÊU CHUẨN ĐA CẤP BẰNG PHƯƠNG PHÁP ÁP DỤNG CÁC PHÉP TOÁN TRÊN SỐ MỜ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 2 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHẠM TRUNG THÀNH ĐƠN GIẢN HÓA HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ ĐA TIÊU CHUẨN ĐA CẤP BẰNG PHƯƠNG PHÁP ÁP DỤNG CÁC PHÉP TOÁN TRÊN SỐ MỜ Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60 48 0101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TS. NGUYỄN TÂN ÂN Thái Nguyên - 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 3 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân, được xuất phát từ yêu cầu thực tế trong vấn đề đưa ra các đánh giá và xây dựng lập dự án cho vi c đầu tư các h thống xe truyền hình lưu động t i Đài Phát thanh và Truyền hình Hải Dư ng để hình thành hướng nghiên cứu. Các số li u có nguồn gốc rõ ràng của nhà sản xuất đưa ra, tuân thủ đúng nguyên tắc và kết quả trình bày trong luận văn được thu thập trong quá trình nghiên cứu là trung thực và chưa từng được ai công bố trước đây. Thái Nguyên, tháng 11 năm 2015 Tác giả luận văn P Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN m Trung T n http://www.lrc.tnu.edu.vn 4 MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 9 NỘI DUNG ..................................................................................................... 11 CHƯ NG I: I TOÁN ĐÁNH GIÁ ĐA TI U CHUẨN, CÁC PHƯ NG PHÁP GI I QUY T....................................................................................... 11 1.1. ài toán đánh giá với các đối tượng đa tiêu chuẩn đa cấp................... 11 1.2. Tổng quan về h trợ giúp quyết định .................................................. 12 1.2.1 Giới thi u........................................................................................ 12 1.2.2 H trợ giúp quyết định (DSS) ........................................................ 12 1.2.3. Các đặc tính và khả năng của DSS ............................................... 15 1.2.4 Những lợi ích của DSS................................................................... 17 1.2.5 Các thành phần của DSS ................................................................ 17 1.3 Một số phư ng pháp giải quyết ............................................................ 19 Kết luận chư ng 1 ....................................................................................... 23 CHƯ NG 2: M H NH H TH NG NG D NG CÁC PH P TOÁN TR N S MỜ GI I I TOÁN ĐÁNH GIÁ ĐA TI U CHUẨN, ĐA C P................24 2.1. Vấn đề xử lý thông tin mờ .................................................................. 24 2.2. Tích hợp mờ trong ra quyết định đa tiêu chuẩn ................................... 24 2.3. Các phép toán trên số mờ ứng dụng trong bài toán ............................. 28 2.3.1. Các định ngh a............................................................................... 28 2.3.2. Các ph p toán trên tập mờ ............................................................ 30 2.3.3. Các tính chất của tập mờ ............................................................... 33 2.3.4. Ph p cộng và ph p nhân số mờ ..................................................... 33 2.4. Thuật toán đánh giá đa tiêu chuẩn ....................................................... 37 2.4.1 Bài toán .......................................................................................... 37 2.4.2 Thuật toán ....................................................................................... 37 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 5 2.5. Ví dụ minh họa. .................................................................................... 39 Kết luận chư ng 2 ....................................................................................... 49 CHƯ NG 3: XÂY DỰNG CHƯ NG TR NH THỬ NGHI M ĐÁNH GIÁ H TH NG XE TRUYỀN H NH LƯU ĐỘNG TẠI CÁC Đ I PHÁT THANH V TRUYỀN H NH TRONG KHU VỰC ĐỒNG ẰNG S NG HỒNG ...............50 3.1 ài toán đánh giá h thống xe truyền hình lưu động t i các Đài phát thanh và truyền hình khu vực Đồng bằng Sông Hồng. ............................... 50 3.2 Các bước tính toán ................................................................................ 53 3.3. Chọn ngôn ngữ lập trình ...................................................................... 57 3.4. Giao di n và hướng dẫn sử dụng ......................................................... 57 3.4.1. Giới thi u chư ng trình ................................................................. 57 3.4.2. Giao di n chính. ............................................................................ 58 3.4.3. Màn hình nhập dữ li u ban đầu của các h thống cần đánh giá. .. 60 3.4.4. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về k thuật......61 3.4.5. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về công ngh .60 3.4.6. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về bảo trì 61 3.4.7. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về kinh tế.......62 3.4.8. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về tiến bộ.......63 3.4.9. Màn hình nhập thông tin về trọng số ở mỗi tiêu chuẩn đánh giá của các h thống xe truyền hình. ................................................................... 66 3.4.10. Ho t động của giao di n đánh giá h thống xe truyền hình lưu động ....67 3.5. Kết quả ch y thử .................................................................................. 68 Kết luận chư ng 3 ....................................................................................... 69 T I LI U THAM KH O ............................................................................... 71 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 6 DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Decision support systems (DSS): Khái ni m h hỗ trợ ra quyết định Multiple attribute decision making (MADM) : Ra quyết định nhiều thuộc tính Electronic Data Processing (EDP): H thống xử lý dữ li u tư ng tác Analytic hierarchy process (AHP): Phư ng pháp phân tích thứ bậc Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 7 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: S đồ mô tả h hỗ trợ ra quyết định DSS....................................... 12 Hình 1.2: S đồ các thành phần c bản của h hỗ trợ ra quyết định DSS.......15 Hình 1.3: S đồ cấu trúc thứ bậc (Saaty, T.L., 1980)......................................17 Hình 2.1: Một số mờ tam giác A ...................................................................27 Hình 2.2: Ph p toán số mờ..............................................................................31 Hình 2.3: Số mờ hình thang M ................................................32 Hình 2.4: Giải mờ hóa số mờ hình thang........................................................33 Hình 2.5: Mô hình đánh giá 3 h thống tên lửa chiến thuật............................38 Hình 2.6: Đường cong hàm thuộc của các số mờ tam giác R(1), R(2) và R(3).....44 Hình 3.1: Mô hình hóa h thống xe truyền hình lưu động cần đánh giá.........49 Hình 3.2: Giao di n chính...............................................................................57 Hình 3.3: Giao di n nhập tên các h thống xe truyền hình cần đánh giá.................58 Hình 3.4: Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về k thuật...........59 Hình 3.5: Giao di n nhập thông số công ngh và ý kiến chuyên gia về công ngh .................................................................................................................60 Hình 3.6: Giao di n nhập thông số bảo trì và ý kiến chuyên gia về bảo trì....61 Hình 3.7: Giao di n nhập thông số tính kinh tế và ý kiến chuyên gia về tính kinh tế..............................................................................................................62 Hình 3.8: Giao di n nhập thông số tiến bộ và ý kiến chuyên gia về tiến bộ...63 Hình 3.9: Giao di n nhập Trọng số - mức độ quan trọng của tiêu chuẩn...............................................................................................................64 Hình 3.10: Giao di n ch y kiểm thử chư ng trình demo................................65 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 8 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Bảng so s nh hệ h tr ra qu t nh v hệ l t ng t c.........10 Bảng 2.1: Dữ liệu thông số chi n thuật của 3 hệ thống tên l a....................37 Bảng 2.2: Đặc tính và ý ki n chuyên gia........................................................37 Bảng 2.3: Chỉ tiêu chi n thuật ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật..........39 Bảng 2.4: Chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật............39 Bảng 2.5: Chỉ tiêu bảo trì ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật...................40 Bảng 2.6: Chỉ tiêu kinh t ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật...................40 Bảng 2.7: Chỉ ti n bộ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật.........................40 Bảng 2.8: Chỉ chi n thuật ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật..................41 Bảng 2.9: X p hạng chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật.......41 Bảng 2.10: X p hạng chỉ tiêu bảo d ỡng ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật....42 Bảng 2.11: X p hạng chỉ tiêu t nh kinh t ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật....42 Bảng 2.12: X p hạng chỉ tiêu ti n bộ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật........42 Bảng 3.1: Dữ liệu thông số kĩ thuật của 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình l u ộng do nh sản uất cung cấp.................................................................48 Bảng 3.2: Đặc tính ý ki n của chu ên gia.......................................................49 Bảng 3.3: Chỉ tiêu kĩ thuật ối với 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình l u ộng.....50 Bảng 3.4: Chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình l u ộng.51 Bảng 3.5: Chỉ tiêu bảo trì ối với 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình l u ộng......51 Bảng 3.6: Chỉ tiêu t nh kinh t ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật...........51 Bảng 3.7: Chỉ tiêu ti n bộ ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng..........52 Bảng 3.8: X p hạng chỉ tiêu kĩ thuật ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng....52 Bảng 3.9: X p hạng chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng.52 Bảng 3.10: X p hạng chỉ tiêu bảo d ỡng ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng................................................................................................................................53 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 9 Bảng 3.11: X p hạng chỉ tiêu t nh kinh t ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng................................................................................................................................53 Bảng 3.12: X p hạng chỉ tiêu ti n bộ ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng..53 MỞ ĐẦU Vi c ra quyết định nhiều tiêu chí đa cấp tức là chọn một đối tượng, h thống tốt nhất trong tập các đối tượng, h thống theo một tập các thuộc tính, mỗi thuộc tính l i có nhiều thuộc tính con. Đây là một bài toán tối ưu đa mục tiêu đa cấp. ài toán tối ưu đa mục tiêu luôn luôn là một bài toán khó, đặc bi t với các bài toán đánh giá với nhiều tiêu chí và phân cấp như trên. Một trong những cách giải quyết là lấy ý kiến của chuyên gia. Tuy nhiên vi c lấy ý kiến của chuyên gia c ng gặp không ít khó khăn. Trước hết, chuyên gia thường đưa ra các đánh giá không chính xác bởi vì một số nguyên nhân sau: (1). Quyết định được đưa ra trong khoảng thời gian ngắn và sự thiếu thông tin về các đối tượng. (2). Nhiều thuộc tính là mờ hoặc không thể hi n bằng một giá trị nào đó cụ thể bởi vì chúng phản ánh tác động của môi trường và xã hội như khá, tốt... Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 10 (3). Khả năng sử lý thông tin và khả năng tập trung chú ý vào các vấn đề liên quan của chuyên gia thường h n chế, vi c lựa chọn không được thực hi n trong một bước đ n lẻ. Trong những trường hợp như vậy người ta thường phải giải quyết vấn đề trong trường hợp thiếu thông tin. Khi lấy ý kiến chuyên gia, chuyên gia thường đưa ra ý kiến của mình dưới d ng mờ và đa cấp. Tiếp theo ta phải tính toán trên các yếu tố mờ và đa cấp đó để tìm ra đánh giá chung, hợp lí nhất. Hi n nay, xu hướng phát triển của truyền thông, đặc bi t là lợi thế của tờ báo hình, truyền hình trong những năm vừa qua phát triển không ngừng về nội dung, nhưng vấn đề phát triển công ngh , nhận định hướng đầu tư phát triển công ngh sản xuất và phát sóng, đánh giá một cách tổng thể, nhanh và chính xác, để đưa ra quyết định thì hầu như qua kinh nghi m và nắm bắt thông tin của các nhà cung cấp, đ n vị phân phối thiết bị. Chưa có một một chư ng trình đánh giá khách quan cho một kế ho ch đầu tư, nâng cấp trang thiết bị chuyên dụng cho sản xuất chư ng trình mà đặc bi t là h thống xe truyền hình lưu động là thiết bị quan trọng của một Đài truyền hình, đáp ứng khả năng sản xuất di động, thu ghi và truyền hình trực tiếp từ hi n trường đáp ứng yêu cầu mọi lúc, mọi n i. Từ thực tế đó em đi nghiên cứu và xây dựng phư ng pháp đ n giản hóa h thống đánh giá đa tiêu chuẩn đa cấp bằng cách áp dụng các ph p toán trên số mờ, luận văn này nghiên cứu " thống nh gi n giản hóa hệ a tiêu chuẩn a cấp bằng c ch p dụng c c phép to n trên số mờ" và ứng dụng thông qua vi c đánh giá h thống xe truyền hình lưu động t i các Đài Phát thanh & Truyền hình khu vực Đồng bằng Sông Hồng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 11 NỘI DUNG CHƯƠNG I: BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ ĐA TIÊU CHUẨN, CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT 1.1. B i toán đán giá với các đối tượng đa tiêu c uẩn đa cấp Hi n nay, trong nhiều l nh vực khoa học - công ngh và kinh tế - xã hội, đặc bi t là trong các bài toán quản lý, vi c ra quyết định và ho ch định chính sách luôn có một vai trò hết sức quan trọng. Ra quyết định là công vi c và trách nhi m quan trọng nhất của bộ máy quản lý. Thông tin ngày càng trở nên đa d ng, đa chiều. Vi c xử lý thông tin đòi hỏi tính khoa học, chính xác, cập nhật. Ngày nay, các mô hình toán học với các dữ li u đầu vào xác thực luôn tỏ ra hết sức ti n lợi trong vi c xử lý thông tin để chọn ra, hay nói cách khác là đưa ra quyết định, lựa chọn các phư ng án tốt nhất, hợp lý nhất. Đây là khía c nh khai phá dữ li u trong vi c ra quyết định. Tuy nhiên, không một mô hình toán học nào có thể tổng quát tới mức tính đến tất cả các khía c nh của bài toán thực tiễn c ng như đánh giá được chính xác các phư ng án hành động nào sẽ là hợp lý nhất. Vì vậy, vi c khai thác ý kiến của chuyên gia để đánh giá, để lựa chọn các phư ng án đưa ra quyết định là một vi c làm cần thiết. Đây c ng là khía c nh khai phá tri thức trong vấn đề ra quyết định. Vi c đánh giá của các chuyên gia về các h thống thông tin, các yếu tố có nhiều tiêu chuẩn đánh giá và c ng có nhiều cấp độ đánh giá. Trên thực tế thì sự lựa chọn thể hi n đa tiêu chuẩn là rất phổ biến, mỗi quyết định chúng ta thực hi n đòi hỏi sự cân bằng của nhiều yếu tố và điều này hình thành nên một quyết định đa tiêu chuẩn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 12 1.2. Tổng quan về ệ trợ giúp quyết địn 1.2.1 Giới thiệu Định ngh a đầu tiên về H trợ giúp quyết định (Decision Support System – DSS), cho rằng DSS như một h thống hỗ trợ quản lý trong các tình huống ra quyết định. DSS trợ giúp những người ra quyết định, để tăng cường khả năng nhưng người ra quyết định vẫn là người quyết định cuối cùng. Mục đích của các DSS này là giải quyết các vấn đề ra quyết định không thể hỗ trợ hoàn toàn bằng các thuật toán. Chưa có một định ngh a nào cụ thể, nhưng trong các định ngh a ban đầu, DSS là một khái ni m mà h thống sẽ dựa trên máy tính, ho t động trực tuyến và có các khả năng về đồ họa ở đầu ra. 1.2.2 Hệ trợ giúp quyết định (DSS) Khái ni m DSS lần đầu tiên được Scott Morton đưa ra dưới thuật ngữ c c hệ thống h tr quản lý. Đó là ―c c hệ thống dựa trên sự t m t nh, giúp cho c c nh ra qu t ng t c với nh dùng c c dữ liệu v mô hình ể giải qu t c c vấn ề phi cấu trúc‖. Little giải thích rõ h n và định ngh a DSS như là ―Tập c sở mô hình chứa c c thủ tục quản lý trong việc ra qu t nh‖. lý dữ liệu v k t luận giúp nh ng cho rằng để thành công, thì một h thống như vậy phải đ n giản, m nh, dễ điều khiển, thích nghi và dễ liên l c được nhau. Trong đó h thống dựa trên máy tính và trợ giúp như là một sự mở rộng các khả năng giải quyết vấn đề của người sử dụng. Ở những năm của thập kỷ 70, các định ngh a về DSS như trên được những người sử dụng và các nhà nghiên cứu chấp nhận. Vào đầu những năm 1980, các định ngh a mới về DSS được đưa ra như: Alter năm 1980 định ngh a DSS bằng cách so sánh chúng với các h thống EDP (Xử lý dữ li u tư ng tác) truyền thống trên một số khía c nh, thể hi n như trong bảng sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 13 Bảng 1.1: Bảng so sán K ac n ệ trợ ra quyết địn v DSS ệ l tư ng tác EDP Sử dụng Chủ động ị động Người sử dụng Người quản lý Văn phòng Mục tiêu Tính hi u quả Hi u quả máy móc Ph m vi thời gian Hi n t i và tư ng lai Quá khứ Mục đích Tính linh ho t Phi mâu thuẫn Ngoài định ngh a của Alter năm 1970 thì c ng có một số định ngh a mới về DSS được đưa ra bởi Moore và Chang năm 1980, onczek, Holsapple và Whinston năm 1980 và Keen năm 1980. Moore và Chang chỉ ra rằng khái ni m “có cấu trúc (Structured)”, không đủ ý ngh a trong trường hợp tổng quát. Một bài toán có thể được mô tả như là có cấu trúc hoặc không có cấu trúc chỉ liên quan đến người ra quyết định. Do vậy DSS có thể là: - H thống có khả năng mở rộng. - Có khả năng trợ giúp phân tích dữ li u và mô hình hóa quyết định. - Hướng tới lập kế ho ch cho tư ng lai. - Được sử dụng trong những hoàn cảnh và thời gian bất thường. onczek định ngh a DSS như một h thống dựa trên máy tính bao gồm ba thành phần tư ng tác là: - Một h ngôn ngữ, là c chế cho ph p truyền thông giữa người sử dụng và các thành phần khác của DSS. - Một h tri thức, chứa các tri thức về l nh vực được DSS xử lý, gồm cả dữ li u và các lo i thủ tục. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 14 - Một h xử lý các bài toán, liên kết các thành phần trên, bao gồm một hoặc nhiều khả năng xử lý các bài toán tổng quát mà quá trình ra quyết định cần đến. Keen áp dụng DSS ―cho những tình huống trong ó hệ thống có thể c ph t triển qua qu trình học th ch nghi v ho n thiện từng b ớc‖. Do đó, ông định ngh a DSS ―nh l sản phẩm của qu trình ph t triển, trong ó ng ời s dụng DSS, ng ời tạo ra DSS, v ch nh bản thân DSS có khả năng ảnh h ởng, t c ộng n sự ph t triển của hệ thống v c c th nh phần s dụng nó‖. Kết quả của các định ngh a này là một quần thể các h thống mà từng tác giả một sẽ xác định như là một DSS. Ví dụ Keen sẽ lo i trừ các h thống xây dựng t i khoảng thời gian định trước , theo qui tắc để hỗ trợ quyết định về các ho t động hi n t i. Các định ngh a DSS không nhất quán, bởi vì từng DSS một cố gắng thu hẹp sự khác bi t theo một cách khác nhau, h n thế nữa. chúng đều bỏ qua vấn đề trung tâm trong DSS: đo là hỗ trợ và cải tiến vi c ra quyết định, chỉ tập trung đầu vào mà coi nhẹ đầu ra. Do đó cần nhấn m nh sự khó khăn của vi c đo các đầu ra của một DSS (có ngh a là chất lượng quyết định). Tóm l i DSS là một ―Hệ thống thông tin h tr bằng m t nh‖ có thể thích nghi, linh họat và tư ng tác lẫn nhau, đặc bi t được phát triển để hỗ trợ giải quyết bài toán của một số vấn đề quản lý không có cấu trúc nhằm cải tiến vi c ra quyết định. Nó tập hợp dữ li u, cung cấp cho người sử dụng một giao di n thân thi n và cho ph p tự ra quyết định một cách sáng suốt. Nó hỗ trợ cho tất cả các giai đo n của vi c ra quyết định, và bao gồm cả một c sở tri thức. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 15 1.2.3. Các đặc tính và khả năng của DSS Theo phần trên ta đã biết không có định ngh a cụ thể nào về DSS. Dưới đây, đưa ra một danh sách như là một tập các ý tưởng. Hầu hết các DSS chỉ có một vài đặc điểm sẽ được li t kê đưới đây: H trợ giúp quyết định (Decision Support System – DSS) 1. QuyÕ t ®Þnh b¸n cÊu tróc 2. Cho c¸c nhµ qu¶n lý ë c¸c møc ®é kh¸c nhau 3. Cho c¸c nhãm vµ c¸c c¸ nh©n 4. C¸c quyÕ t ®Þnh ®éc lËp hoÆc liªn tiÕp 5. 6. Hç Hç trî trî trÝ mét tuÖ, sè thiÕ lo¹i t quyÕ kÕ, t lùa ®Þnh chän vµ xö lý 7. Kh¶ n¨ng thÝc h øng vµ linh ho¹t 8. 9. DÓ DÔ HiÖu sö qu¶ dông vµ kh«n g hiÖu qu¶ Hìn 1.1: S đồ mô tả ệ 10. Con ng-ê i ®iÒu khiÓ n m¸y mãc 11. C¸ch sö dông tiªn tiÕn 12. DÔ dµng x©y dùng 13. M« h×nh hãa 14. Tri thøc trợ ra quyết địn DSS 1. DSS hỗ trợ cho những người ra quyết định trong các tình huống không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Những vấn đề như vậy không giải quyết được bằng các h thống tính toán khác. 2. Trợ giúp các mức độ quản lý khác nhau từ người thực thi đến nhà quản lý. 3. Vi c hỗ trợ được cung cấp cho các cá nhân c ng c ng như các nhóm, nhiều vấn đề về tổ chức liên quan đến vi c ra quyết định của nhóm. Các vấn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 16 đề ít cấu trúc, thường yêu cầu sự liên quan của một số cá nhân từ các bộ phận khác nhau và các cấp tổ chức khác nhau. 4. DSS cung cấp hỗ trợ cho một số quyết định liên tục và/hoặc độc lập. 5. DSS hỗ trợ tất cả các quá trình của quy trình ra quyết định: Thu thập thông tin, thiết kế lựa chọn và thực hi n. 6. DSS trợ giúp một cách đa d ng với quá trình ra quyết định và các kiểu quyết định, như từ vựng và kiểu ra quyết định. T o ra sự phù hợp giữa DSS và tính chất cá nhân của từng người ra quyết định, như từ vựng và kiểu ra quyết định. 7. DSS là h thống linh ho t vì vậy người sử dụng có thể thêm vào, xóa đi, kết hợp, thay đổi hoặc sắp xếp l i các thành phần chính của DSS, cung cấp câu trả lời nhanh chóng cho các tình huống bất chợt. Khả năng này có thể được t o ra thường xuyên và nhanh chóng. 8. DSS dễ sử dụng. Những người sử dụng phải cảm thấy ―thoải mái‖ với h thống. Các khả năng về đồ họa, linh ho t, thân thi n với người sử dụng. 9. DSS góp phần nâng cao hi u quả của vi c ra quyết định (chính xác, đúng lúc, chất lượng). 10. Người ra quyết định có thể không quan tâm đến những gợi ý của máy tính ở bất kỳ giai đo n nào trong quá trình xử lý. 11. DSS dẫn đến tri thức, tri thức này l i dẫn đến những yêu cầu mới và sự cải tiến h thống dẫn đến vi c học thêm …, trong quá trình cải tiến và phát triển liên tục của DSS. 12. Những người sử dụng cuối cùng phải tự mình xây dựng được những h thống đ n giản. Khả năng mô hình hóa cho ph p thử nghi m các chiến lược khác nhau theo các cấu hình khác nhau. Những thử nghi m như vậy có thể cung cấp những hiểu biết và kiến thức mới. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 17 14. Một DSS tiên tiến được trang bị một thành phần tri thức cho ph p vi c giải quyết hi u quả các vấn đề khó. 1.2.4 Những lợi ích của DSS 1. Khả năng hỗ trợ giải quyết các vấn đề phức t p. 2. Trả lời nhanh cho các tình huống không định trước. Một DSS cho ph p tính toán trong một khoảng thời gian rất ngắn, thậm chí thường xuyên thay đổi đầu vào để có thể được ước lượng khách quan một cách đúng lúc. 3. Có khả năng thử một lo t các chu kỳ khác nhau theo các cấu hình khác nhau một cách nhanh chóng và khách quan. 4. Người sử dụng có thể thêm được những hiểu biết mới thông qua sự kết hợp của một mô hình và một sự phân tích mở rộng ―What - If‖. 5. DSS có thể tăng khả năng quản lý và giảm chi phí vận hành của h thống. 6. Các quyết định của DSS thường là khách quan và phù hợp h n so với quyết định bằng trực giác của con người. 7. Cải tiến vi c quản lý, cho ph p các nhà quản lý thực hi n công vi c với ít thời gian h n và/hoặc ít công sức h n. 8. Năng suất phân tích được cải thi n. 1.2.5 Các thành phần của DSS Suy cho cùng, phân bi t rõ ràng DSS với các h thống xử lý thông tin khác c ng không quan trọng bằng vi c xác định rằng h thống có khả năng hỗ trợ một quá trình xử lý cụ thể nào đó hay không. Có thể nói vi c hỗ trợ quản lý thể hi n bằng hai cách: giúp người quản lý xử lý thông tin và giúp người ra quyết định biến đổi thông tin để rút ra kết luận cần thiết. Như vậy ho t động hỗ trợ quản lý bao gồm: - Quản lý thông tin: làm các chức năng lưu trữ, biến đổi, kết xuất thông tin trong d ng thuận ti n cho người sử dụng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 18 - Lượng hóa dữ li u: khối lượng lớn dữ li u được cô đặc, được biến đổi một cách toán học thành những chỉ số đánh giá mức độ tin cậy của thông tin. Vi c phân chia giữa DSS và MIS (Management Information Systems) không rõ ràng. Các ph m vi ứng dụng của DSS tập trung ở các bài toán có độ phức t p xử lý lớn. Những quá trình này thường được đặc trưng bởi: - Các thao tác của h thống bao gồm nhiều ho t động có ràng buộc qua l i. - Có nhiều yếu tố phức t p ảnh hưởng đến h thống. - Quan h giữa h thống và các yếu tố tác động là phức t p. Trong thực tế, một h DSS không chỉ là một h máy tính hóa mà gồm bốn thành phần c bản tư ng tác chặt chẽ với nhau: H H TR RA QUY T Đ NH ĐA TI U CHUẨN Con người Hìn 1.2: S đồ các t Thông tin Các qui trình n p ần c bản của ệ C c th nh phần của hệ h tr qu t ộ phận tự động hóa trợ ra quyết địn DSS nh - Con người tham gia vào ứng dụng. - Thông tin mô tả bài toán. - Các quá trình để xử lý thông tin. - ộ phận tự động (máy tính…). ộ phận tự động của DSS có thể tách làm hai phần: phần cứng và phần mềm. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 19 Như vậy DSS có thể tách làm năm phần chính: C sở dữ li u, các chức năng quản trị c sở dữ li u, mô hình lượng hóa, bộ phận sinh báo cáo và giao di n người sử dụng. Nói chung DSS c ng bao gồm các thành phần như một h xử lý thông tin bất kỳ. Sự khác nhau thực sự ở các các điểm sau: - Phư ng pháp sử dụng cho giao di n người dùng (dùng ngôn ngữ tự nhiên, tư ng tác). - Có mặt thành phần lượng hóa để biểu diễn toán học các cấu trúc phức t p và quan h giữa các thành phần khác nhau của bài toán. Công cụ lượng hóa của ứng dụng có thể tách thành bốn phần: mô hình hóa, mô hình toán học, kỹ thuật lượng hóa và quy trình giải thuật. - Cấu trúc và đặc điểm của phần mềm. 1.3 Một số p ư ng p áp giải quyết X t về bản chất thì bài toán đa tiêu chuẩn, phân cấp là bài toán có nhiều thông tin phức t p và xung đột với nhau, phản ánh các quan điểm khác nhau và thay đổi theo thời gian. Một trong những mục tiêu của cách tiếp cận đa tiêu chí, phân cấp là hỗ trợ người ra quyết định: tổ chức và tổng hợp các thông tin phức t p trên để người ra quyết định một cách thuận lợi và tin tưởng h n về vi c ra quyết định. Với bài toán đánh giá đa tiêu chuẩn, phân cấp thì đã có một số nhà khoa học đưa ra các phư ng án giải quyết như: P ư ng p áp p ân t c t ứ bậc (Analytic hierarchy process - AHP) AHP là một phư ng pháp ra quyết định đa mục tiêu được đề xuất bởi Saaty (1980). Dựa trên so sánh cặp, AHP có thể được mô tả với 3 nguyên tắc chính: phân tích, đánh giá và tổng hợp. Trước tiên, AHP phân tích một vấn đề phức t p, đa tiêu chuẩn theo cấu trúc thứ bậc như trong hình 1.3. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 20 Hình 1.3: S đồ cấu trúc t ứ bậc (Saaty, T.L., 1980) S đồ cấu trúc thứ bậc bắt đầu với mục tiêu, được phân tích qua các tiêu chuẩn lớn và các tiêu chuẩn thành phần, cấp bậc cuối cùng thường bao gồm các phư ng án có thể lựa chọn. Quá trình đánh giá sử dụng ma trận so sách cặp với thang điểm 9, xác định trọng số dựa trên vector riêng ứng với giá trị riêng lớn nhất, sau đó kiểm tra h số nhất quán. Cuối cùng, tất cả các trọng số được tổng hợp l i để đưa ra quyết định tốt nhất. Phư ng pháp AHP bắt đầu từ vi c xây dựng s đồ thứ bậc, bao gồm một số bước so sánh từng cặp tiêu chí (tiêu chuẩn) , từng cặp phư ng án theo tiêu chí, kết quả so sánh chính là trọng số. Điểm đặc bi t của phư ng pháp này là tính toán tỉ số tư ng quan. Thực tế không phải lúc nào c ng có thể thiết lập được quan h bắc cầu trong khi so sánh từng cặp. Nhưng khi sử dụng phư ng pháp AHP có một số nhược điểm sau: + Phư ng pháp AHP phân rã vấn đề quyết định thành các vấn đề con, các cặp so sánh sẽ được t o ra trong qua trình đánh giá, tiếp cận vấn đề theo phư ng pháp này sẽ phức t p khi số lượng so sánh lớn. + H thống tỉ l đo của AHP bị giới h n, rất khó cho người ra quyết định để phân bi t chúng với nhau. + Phư ng pháp AHP khi ở mức các phư ng án, vi c đánh giá các phư ng án chỉ dựa vào từng tiêu chí, vi c đánh giá ở mức này chưa thực hi n được với một nhóm các tiêu chí (tiêu chuẩn). Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn