Các hệ thống thông minh Intelligence systems

1
Chương 5: Hệ trợ giúp ra
quyết định
(Các mô hình trong DSS)
Chuyên ngành Các hệ thống thông tin và tri thức
khoa CNTT-ĐHSP HN- 2010
1
2

Cung c p ấ
thông tin quan sát đư c t th gi i ợ ừ ế ớ
th cự

Đ xu tề ấ
ưu đi mể
3

Graphical model,

narrative model,

physical model,

Mathematical model,

symbolic or information-based model.

(3 lo i đ u thư ng không tham gia DSS, có th dùng đ mô t nhưng ạ ầ ờ ể ể ả
không tham gia v i tư cách là m t b ph n)ớ ộ ộ ậ
3
Basic types of system models

4

Các phần tử dữ liệu có thể là bất cứ kiểu dữ liệu nào mà máy tính và
chương trình của máy tính liên quan đến (boolean, xâu, số…)

Kết hợp chặt chẽ với các thủ tục, các công thức để thao tác trên các
phần tử dữ liệu.

Những thủ tục hay công thức suy dẫn ra những giá trị dữ liệu mới từ
những giá trị dữ liệu đã có trong mô hình và giá trị dữ liệu từ bên ngoài
đưa vào.

Các giá trị từ bên ngoài có thể đến từ người dùng, từ CSDL, từ các
thiết bị như các sản phẩm thám sát của hệ thống hay từ các quan hệ
giao tiếp giữa các tổ chức
5

mô hình v n còn h p l khi d li u thay đ iẫ ợ ệ ữ ệ ổ

cho phép chúng ta thay đ i m t hay m t s bi n (variables) và ổ ộ ộ ố ế
xem xét tác đ ng/ hi u ng c a s thay đ i đóộ ệ ứ ủ ự ổ

D báo đi u gì s x y ra (trên th c t ) v i m t l a ch n nào ự ề ẽ ả ự ế ớ ộ ự ọ
đó c a chúng taủ
6
7

Mô hình hóa hệ thống mà chúng ta nghiên cứu?

Mô hình tiến trình mà con người tuân theo trong việc ra quyết

định về hệ thống?

Process model (prescriptive model) có thể là normative và cũng
có thể là descriptive.

có những mặt mạnh yếu khác nhau và được ứng dụng vào
những lĩnh vực khác nhau trong DSS
8

Là m t t p con quan tr ng c a các mô hình h ộ ậ ọ ủ ệ
th ng. ố

M t mô hình toán mô t quan h gi a các ph n t ộ ả ệ ữ ầ ử
c a h th ng, đư c mô hình hóa trong d ng m t ủ ệ ố ợ ạ ộ
phương trình.

Ví d m t mô hình toán quen thu c e = mcụ ộ ộ
2
9

Static models: chỉ ra giá trị mà các thuộc tính của hệ thống có
thể nhận khi hệ thống ở trạng thái cân bằng.

Dynamic models: theo sự thay đổi qua thời gian, sự thay đổi đó
là kết quả do các hoạt động của hệ thống mang lại.

VD: mô hình về sự giao động
◦
Tĩnh: cho thấy treo theo phương thẳng đứng và không chuyển động
◦

Động: cho thấy đang đu đưa qua lại, thấy tần suất, biên độ và tốc độ
giảm dần
10
•
mô hình hóa một hệ thống tĩnh (static system) hay một hệ thống động
(dynamic system).
•
Hệ thống tĩnh là hệ thống trong đó yếu tố trôi đi của thời gian không
tham dự
•
nói cho người ra quyết định, làm thế nào mà hệ thống sẽ trở nên ổn định
kể cả khi nó không chỉ ra làm thế nào để đạt được điểm ổn định đó
•
thường cung cấp kết quả trong thời gian ngắn hơn so với mô hình động,
cho phép người ra quyết định xem xét nhiều lựa chọn trong một lượng
thời gian cho phép.
11
Mô hình hóa thu lệ phí cầu đường: Qua một khoảng thời gian, số
lượng xe đến trạm thu phí phải bằng lượng xe rời khỏi đó).
Nếu chúng ta có công thức thích hợp liên quan đến những yếu tố đó,
chúng ta có thể tính được:
◦
trung bình lượng xe (line) không cần theo tiến triển thực sự của những
phương tiện cụ thể
◦
làm thế nào để dòng (line) xếp trả thu phí lớn lên và co bớt thời gian
lại.
12
•
Phản ánh trong một mô hình động chỉ có thể là một hệ thống

động: giá trị dữ liệu thay đổi theo thời gian.
•
Phân biệt giữa mô hình tĩnh và động có thể làm ta nhầm lẫn,
do một tập các mô hình tĩnh có thể xuất hiện để thể hiện một
lượng thay đổi theo thời gian.

Phân tích ví dụ để phân biệt
13

Đ u mô hình hóa các h th ng đ ng: b t ề ệ ố ộ ắ
chư c hành vi c a m t h th ng đ ng trên ớ ủ ộ ệ ố ộ
th c t ự ế
◦
cho phép ki m soát nh ng hành vi này ể ữ
◦ qua nh ng quan sát như v y nghiên c u t i ưu hóa ữ ậ ứ ố
h th ng.ệ ố
14

Continuous – system simulation models: mô tả một tiến trình vật
lý hay kinh tế, trong đó các con số mô tả hệ thống biến đổi một
cách liên tiếp (tiếp diễn). VD

Discrete-Event models: liên quan đến hệ thống mà trong đó các
sự kiện cụ thể xuất hiện tại một thời điểm xác định và thay đổi
trạng thái của hệ thống một cách tức thời, từ giá trị này sang giá
trị khác. VD
15

Thuật ngữ mô phỏng, mô hình và (kết hợp với nhau) mô hình mô
phỏng có khi được dùng thay nhau.


Mô hình là sự mô tả hệ thống, thông thường trong dạng chương trình
(máy tính).

Gọi mô hình mô phỏng khi muốn làm rõ hơn rằng không đề cập đến
loại gì của mô hình hoặc một sử dụng khác nào đó của mô hình.

Mô phỏng là tiến trình của việc sử dụng mô hình để nghiên cứu hệ
thống. Mô phỏng không thể tồn tại thiếu một mô hình thích hợp.
16

chúng ta thường biết mỗi thành phần của hệ thống có hành vi
như thế nào, nhưng không có khả năng đánh giá (ước tính) tác
động của những tương tác giữa chúng lên hành vi hay toàn bộ
hệ thống.

mô hình hoá các hành vi được mong đợi và tương tác của các
thành phần của chúng qua thời gian
 dự báo hành vi của một hệ thống kinh doanh
17

Mô hình biểu diễn trạng thái của hệ thống bằng giá trị của phần
tử dữ liệu (các biến) trong máy tính. Giá trị của những biến này
thay đổi khi có các sự kiện xuất hiện trong hệ thống. Nếu chúng
ta biết bao lâu các loại sự kiện khác nhau xuất hiện, thì chúng ta
có thể biết khi nào các biến thay đổi và thay đổi ra sao. Sự thay
đổi giá trị của các biến cho thấy điều xảy ra với hệ thống trong
thế giới thực.
18


Hầu hết các mô phỏng sự kiện rời rạc là stochastic (rgẫu nhiên)
hoặc là xác suất, bởi chúng ta thường biết hành vi (có tính bền
vững) của một tiến trình đã cho nhưng chúng ta không dự đoán
được một cách chính xác hành vi trong tương lai của bất cứ một
thể hiện nào của tiến trình này.
19

Khái niệm hàng đợi các sự kiện tương lai (future events queue):
danh sách các sự kiện được lên lịch xuất hiện trong hệ thống cùng
với thời điểm xuất hiện của chúng.

Xử lý các sự kiện và lên lịch cho sự kiện mới nằm trong một vòng
lặp.

Chạy một mô phỏng: đặt một sự kiện vào hàng đợi các sự kiện
tương lai, lấy chúng ra để xử lý khi đến lượt- cập nhật cho các giá
trị của các biến đồng thời ghi lại những gì xảy ra để phân tích
tương lai.
20
1. Xác định mục tiêu của mô hình:
◦
chúng ta cố gắng ra quyết định gì?
◦
Chúng ta phải tối ưu hóa gì hay phải tìm gì để ra quyết định?
◦
Những thông tin nào mô hình phải đưa ra để ta có được điều
muốn biết?
21
2. Định nghĩa hệ thống:
◦

Cái gì có trong nó và cái gì không?
◦
Những gì là thành phần (bộ phận) của nó?
◦
Nếu hệ thống phụ thuộc vào các tham số-được gọi là các biến
điều khiển (controllable variables), cần phải đặc tả chúng là gì?

22
3. Định nghĩa trạng thái của hệ thống: một tập các biến trạng
thái hoặc các biến không có khả năng điều khiển
(uncontrollable variables)
◦
Chọn các biến trạng thái làm đơn giản thực tế
◦
Hiếu được mục đích của mô hình là rất cần thiết để xác định một
tập các biến trạng thái phù hợp
◦
Các biến không điều khiển được là những đặc trưng của hệ thống,
thay đổi theo các hoạt động của hệ thống
23
4. Xác định các sự kiện có thể thay đổi trạng thái của hệ thống
và xác định tác động của mỗi sự kiện trên mỗi biến trạng thái.

exogenous events (sự kiện ngoại sinh): Sự xuất hiện của chúng
không bị tác động bởi trạng thái của hệ thống, mặc dù chúng tác
động đến trạng thái của hệ thống

endogenous events (sự kiện nội sinh): Sự xuất hiện của chúng có
thể phụ thuộc vào trạng thái của hệ thống.
24

5. Chọn đơn vị thời gian mà mô phỏng sử dụng

Thang chia thời gian chính xác phụ thuộc vào tỉ lệ (ước lượng)
tại đó tiến trình trở nên được mô hình hóa cho các xuất hiện và là
mục tiêu của nghiên cứu.

Các hệ thống máy tính, các gói phần mềm mô phỏng và các ngôn
ngữ lập trình đều có thể làm việc với đơn vị thời gian rất nhỏ 
chọn đơn vị thời gian chủ yếu là thuận tiện cho người sử dụng.
25
6. Xác định (theo thống kê) ước lượng tại đó mỗi sự kiện xuất
hiện:
Xác định thời điểm sự kiện xuất hiện trong mối liên quan đến
những sự kiện xảy ra trước đó. Cách tiếp cận này xác định
khoảng thời gian của mỗi bước trong chuỗi hành động  mô
hình hóa một tiến trình phức tạp bằng cách kết hợp các mô hình
với một số tiến trình