BÀI GIẢNG CSHTTT��� DSS HƯỚNG MÔ HÌNH

1

Nguyen Van Hieu

Information Technology Faculty

The University of Danang, University of Science and Technology (UD-UST)

​

Nội dung

1. Bài toán ra quyết định
2. Phương pháp Pareto
3. Hướng tiếp cận
4. Ví dụ minh họa

5. Mô hình đánh giá nhân tố

6. Mô hình AHP

7. Xây dựng hệ thống

8. Hướng xây dựng

Tóm tắt

2

1. Bài toán ra quyết định đa mục tiêu � (theo chiến lược)

Bộ : 〈 X, f, P_x 〉�X – tập các phương án�f =(f₁,…, f _m) – véc tơ tiêu chí�P_x – quan hệ hai ngôi “về sự ưu tiên” trên X

x P_x x‘ nghĩa là: x “tốt hơn” x‘�Sel(X) ⊂ X – tập phương cần chọn�Vấn đề: xây dựng Sel(X).�

3/31

9/2/17

1. Bài toán ra quyết định đa mục tiêu (tiếp)� (theo véc tơ)

Bộ: 〈Y, P_y 〉�Y = f(X) – tập các véc tơ

x P_x x‘ ↔ y P _y y‘ , với y = f(x), y‘ = f(x‘)�Sel(Y) – tập véc tơ cần chọn �Sel(Y) = f(Sel(X)) ⊂ Y�Vấn đề: xây dựng Sel(Y).��

4/31

9/2/17

2. Phương pháp Pareto

5/31

9/2/17

2. Phương pháp Pareto

Nguyên lý Pareto:

Tiên đề 1:

y¹, y ² ∈ Y : y¹ P_Y y² ⇒ y² ∉ SEL(Y).�Tiên đề 2 (tiên đề Parето):� y¹, y ² ∈ Y : y¹≥ y ² ⇒ y¹ P_Y y² �

​

6/31

9/2/17

3. Hướng giải bài toán ra quyết định đa mục tiêu

Hướng 1:

• Xây dựng tập tối ưu Pareto
• Bổ sung “cơ cấu ưu tiên” để tìm phương án tối ưu Pareto

Hướng 2:

• Đề ra “cơ cấu ưu tiên” (tổ hợp thành 1 mục tiêu duy nhất tiêu biểu cho bài toán)
• Sử dụng phương pháp tối ưu toán học, để tìm phương án tối ưu Pareto.

​

7/31

9/2/17

3. Hướng giải bài toán ra quyết định đa mục tiêu

Hướng 2:

• Phương pháp xếp hạng (J. Borda,�M.Condorcet, A. Copeland),
• Phương pháp nhân tố
• AHP (T. Saaty), ELECTRE (B. Roy), MACBETH (J. Brand)
• Phương pháp, trên cơ sở xây dựng hàm đánh giá (R. Keeney, H. Raiffa, P. Fishburn)
• Quy hoạch nguyên
• Tối ưu hóa từ điển
• Tương tác người - máy

8/31

9/2/17

4. Đánh giá đa tiêu chí(MCA)

• Kỹ thuật phân tích tổ hợp các tiêu chí để cho ra kết quả cuối cùng.
• Cung cấp một khuôn khổ cho phép xác định các yếu tố của một vấn đề ra quyết định phức tạp, tổ chức các yếu tố thành một cấu trúc phân cấp và nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố đó
• Cho phép xác định mức độ quan trọng của các tiêu chí thông qua tham khảo từ hệ chuyên gia, trên cơ sở kiến thức, kinh nghiệm của cá nhân.��

​

9/31

9/2/17

4. Đánh giá đa tiêu chí

• Có thể được dùng để xác định một phương án ưa thích duy nhất, xếp hạng các phương án.
• Vấn đề ra quyết định đa tiêu chí:
• Xác định tập hợp các phương án
• Xác định tập hợp tiêu chí
• Lượng hóa các tiêu chí.
• Xác định tầm quan trọng tương đối của phương án ứng với mỗi tiêu.�

10/31

9/2/17

• Một số quyết định liên quan đến một số lượng lớn nhân tố
• Ví dụ: Bạn sắp tốt nghiệp Kỹ sư, muốn chọn một công việc mới
• Các nhân tố (tiêu chí):
• Mức lương khởi điểm (salary)

http://careerbuilder.vn/vi/talentcommunity/de-co-muc-luong-khoi-diem-cao.35A509BE.html

• Chất lượng cuộc sống (quality of life)

(Việc làm, an toàn thực phẩm, giao thông ý tế, giáo dục, quan hệ gia đinh…)

• Công việc yêu thích (Interest of work)

(Tìm ra công việc yêu thích để thành công hơn)

• Gần gia đình (Nearness of job to family)
• Phương án lựa chọn:
• Công việc A (Vị trí ở Fsoft)
• Công việc B(Vị trí VST )
• Công việc C (Vị trí ở BIDV)
• Cách giải quyết như thế nào?

​

​

​

4. Ví dụ minh họa

• Người ra quyết định xác định “trọng số” tầm quan trọng:

​

​

​

​

​

​

• Người ra quyết định đánh giá phương án yêu thích ứng với nhân tố.

​

5. Mô hình đánh giá nhân tố

• Trọng số thuộc [0,1]
• Tổng trọng số bằng 1

• Đánh giá công việc A = 0.78

​

​

​

​

​

​

.

​

5. Mô hình đánh giá nhân tố

• Đánh giá công việc B = 0.74

​

​

​

​

​

​

.

​

5. Mô hình đánh giá nhân tố

• Đánh giá công việc C = 0.75

​

​

​

​

​

​

.

​

5. Mô hình đánh giá nhân tố

5. Mô hình đánh giá nhân tố

• Ưu điểm của mô hình?
• Hạn chế của mô hình?

​

5. Mô hình đánh giá nhân tố

• Vấn đề: không thể gán trực tiếp “trọng số” cho các nhân tố
• Giải quyết: kỹ thuật xác định “trọng số”
• Phương pháp AHP
• Thomas L. Saaty, 1980
• So sánh từng cặp

​

6. Mô hình AHP

• Phương pháp định lượng
• Mục tiêu:
• Sắp xếp các phương án,
• Xác định phương án với các mục tiêu cho trước.
• Quá trình xếp hạng phương án dựa trên tiêu chí của người ra quyết định
• Giải quyết vấn đề:
• Chọn phương án nào?
• Phương án nào là tốt nhất?

6. Mô hình AHP

• Sử dụng
• Các phép toán đơn giản
• Các tiêu chí (do nhà quyết định thiết lập)
• Các phương án (do nhà quyết định thiết lập)
• Bảng điểm ưu tiên chuẩn

6. Mô hình AHP

• Bảng điểm ưu tiên chuẩn:

6. Mô hình AHP

• Nguyên tắc
• Phân tích,
• So sánh,
• Tổng hợp.

6. Mô hình AHP

• Nguyên tắc phân tích
• Xác định mục tiêu, tiêu chí, phương án và các thành phần khác có liên quan đến vấn đề ra quyết định,
• Xây dựng cấu trúc thứ bậc.

6. Mô hình AHP

• Nguyên tắc so sánh
• Xác định mức độ quan trọng tương đối của các tiêu
• Đánh giá bằng con số tuyệt đối để thể hiện mức độ quan trọng.

6. Mô hình AHP

• Nguyên tắc tổng hợp
• Dựa trên ma trận so sánh cặp, tính toán trọng số cho từng tiêu chí.
• Tổng hợp các mức độ ưu tiên của từng phương án để cho ra kết quả là độ ưu tiên cuối cùng của các phương án.

6. Mô hình AHP

• Vấn đề xác định “trọng số”
• Các phương pháp được sử dụng:
• Phương pháp chính xác (kích cỡ bé),
• Phương pháp vector riêng,
• Phương pháp chuẩn hóa ma trận.

6. Mô hình AHP

• PHƯƠNG PHÁP VECTOR RIÊNG
• Bước 1: Bình phương ma trận so sánh cặp,
• Bước 2: Tính tổng từng hàng trong ma trận bình phương,
• Bước 3: Chia tổng từng hàng cho tổng của tất cả các hàng (kết quả thu được bộ trọng số tương ứng),
• Bước 4: Quá trình tính toán kết thúc khi bộ trọng số trong hai lần tính toán liên tiếp nhỏ hơn giá trị cho trước.

6. Mô hình AHP

• MINH HỌA PHƯƠNG PHÁP VECTOR RIÊNG,

​

6. Mô hình AHP

• MINH HỌA PHƯƠNG PHÁP VECTOR RIÊNG,

​

6. Mô hình AHP

• PHƯƠNG PHÁP CHUẨN HÓA MA TRẬN
• Bước 1: Tính tổng giá trị từng cột của ma trận so sánh,
• Bước 2: Chia từng phần tử trong ma trận với tổng cột tương ứng (kết quả thu được ma trận chuẩn hóa),
• Bước 3:Tính tổng từng hàng của ma trận chuẩn hóa,
• Bước 4: Chia tổng từng hàng cho tổng của tất cả các hàng (kết quả thu được vectơ trọng số tương ứng).

6. Mô hình AHP

• PHƯƠNG PHÁP CHUẨN HÓA MA TRẬN

​

6. Mô hình AHP

• XÁC ĐỊNH TỶ SỐ NHẤT QUÁN
• Xem “quan hệ bắc cầu”.
• phương án A có thể tốt hơn B 2 lần, B có thể tốt hơn C 3 lần nhưng không phải lúc nào A cũng tốt hơn C 6 lần.
• Sai sót này gọi là sự không nhất quán.
• Lời giải chỉ chấp nhận khi mức độ không nhất quán không nên quá nhiều

6. Mô hình AHP

• XÁC ĐỊNH TỶ SỐ NHẤT QUÁN
• Tỉ số nhất quán được ký hiệu CR.
• CR nhỏ hơn hoặc bằng 10%, thì chấp nhận,
• CR lớn hơn 10%, thì không chấp nhận.

​

6. Mô hình AHP

• QUÁ TRÌNH XÁC ĐỊNH TỶ SỐ NHẤT QUÁN
• Bước 1: Nhân ma trận so sánh ban đầu với vectơ trọng số(kết quả thu được vectơ tổng trọng số),
• Bước 2: Chia vectơ tổng trọng số cho vectơ trọng số đã được xác định trước đó(kết quả thu được vectơ nhất quán),
• Bước 3: Tính giá trị riêng lớn nhất (λmax) bằng cách lấy giá trị trung bình của vectơ nhất quán.

6. Mô hình AHP

• QUÁ TRÌNH XÁC ĐỊNH TỶ SỐ NHẤT QUÁN
• Bước 4: Tính chỉ số nhất quán (CI), chỉ số đo lường mức độ chệch hướng nhất quán:

​

• Bước 5: Tỷ số nhất quán:

​

6. Mô hình AHP

• MINH HỌA XÁC ĐỊNH TỶ SỐ NHẤT QUÁN

6. Mô hình AHP

• Quy trình thực thi AHP

​

​

6. Mô hình AHP

Xây dựng cấu trúc cây

Xây ma trận so sánh

Xây véc tơ riêng

Tính CI

Tổng hợp

Xếp hạng

Xây ma trận so sánh

Xây véc tơ riêng

Tính CI

Xây dựng cấu trúc cây

Bước 1: Xác định mục tiêu tổng thể.

Bước 2: Xác định rõ ý nghĩa của mục tiêu bởi các mục tiêu phụ. Bổ sung mục tiêu phụ đối với mức tiếp theo của cây cấu trúc

Bước 3: Tiếp tục đệ quy cho đến khi một mục tiêu phụ có thể được kết hợp với từng mục tiêu mức thấp nhất.

Bước 4: Thêm các phương án quyết định và liên kết các phương án đó với các mục tiêu.

Bước 5: Lặp các bước A-D, cho đến khi bạn hài lòng với cây cấu trúc.

​

​

Tài liệu

Bài tập

• Công ty Jilley Bean muốn chọn một vị trí mới để mở rộng hoạt động của công ty. Công ty sử dụng AHP nhằm giúp xác định vị trí nào thích hợp để xây nhà máy mới.
• Công ty dựa vào 4 tiêu chí: giá trị tài sản (PRICE), khoảng các giữa các nhà cung cấp (DISTANCE), chất lượng lao�động (LABOR) và chi phí lao động (WAGE).
• Công ty có 3 vị trí (LOCATION) cần xem xét dựa vào�4 tiêu chí trên�

Bài tập (tiếp)

• Độ ưu tiên các phương án ứng với tiêu chí

Bài tập(tiếp)

• Độ ưu tiên các tiêu chí

Bài tập (tiếp)

Bài tập (tiếp)

Bài tập

• BÀI TOÁN LỰA CHỌN CÔNG VIỆC TỐT NHẤT: một nhân viên muốn chọn 1 công việc trong 5 công việc A, B, C, D, E , F dự vào các tiêu chí:

​

​

Bài tập

• BÀI TOÁN LỰA CHỌN CÔNG VIỆC TỐT NHẤT: 05 phương án chọn

​

​

Bài tập

​

​

​

​

​

​

7. Xây dựng hệ thống

8. Hướng tiếp cận xây dựng

Kết quả khi kích chuột vào “salary”- mức lương khởi điểm

Result from double clicking “life quality”

Kết quả khi kích chuột vào “interest” – công việc iêu thích

Kết quả khi kích chuột vào “nearness to family” – gần gia đình

Kết quả phân tích tổng hợp các tiêu chí

Kết quả phân tích tổng hợp - với Giá trị

Kết quả hiễn thị

6. Minh họa DSS

Your Turn -- Try It!

​

Tóm tắt AHP

• AHP
• Thomas Saaty;
• Phổ biến,
• Chứa một dãy nhược điểm.
• Fuzzy AHP
• AHP + Fuzzy
• Phương pháp Beynon
• Kết hợp Dempster + Dạng đánh giá theo nhóm

​

​

• Ngoài nước
• Noghin V.D. ;
• Beynon M. và Morgan P;
• Utkin L.V. và Th. Augustin.
• Trong nước
• Cải tiến và xây dựng phương pháp mới trên cơ sở AHP còn hạn chế;
• Áp dụng trực tiếp phương pháp phân tích đa tiêu chí có sẵn vào các lĩnh vực khác nhau.(Nguyễn Hải Thanh, Nguyễn Như Phong, Nguyễn Kim Lợi-2013)

​

9/2/17

Tóm tắt AHP

65/31

9/2/17

A₃

Chọn nhà cung cấp

С₁

С₂

A₂

A₁

THAT’S ALL; THANK YOU