hệ trợ giúp quyết định cho quyết định đa tiêu chuẩn sử dụng phương pháp trao đổi ngang hàng

1

TRƯӠNG ĐҤI HӐC BÁCH KHOA HÀ NӜI
VIӊN CÔNG NGHӊ THÔNG TIN VÀ TRUYӄN THÔNG

Báo cáo BTL Môn
Hӊ TRӦ GIÚP QUYӂT ĐӎNH
Đ͉ Tài:
SMART SWAPS
HӋ trӧ giúp quyӃt đӏnh cho quyӃt đӏnh đa tiêu chuҭn
sӱ dөng phương pháp trao đәi ngang hàng

Giҧng viên hưӟng dүn : TS.Trҫn Đình Khang
Nhóm :
04

Sinh Viên Thӵc HiӋn : Trҫn Danh Tùng 20073350
Đӛ Lê ViӋt Thҳng 20072670
NguyӉn Đӭc Văn 20073428
Trҫn Đӭc ViӋt 20073469
Trҫn Quӕc ViӋt 20073470

Hà N͡i, tháng 11 - 2010
2

Mөc lөc
I.Mӣ đҫu««««««««««««««««««.«««««««««« 3
II.Smart Swaps«««««.««««««« 4
2.1 - HӋ phân tí
h quyӃt đӏnh đa ti u chuҭn«««.««««««««««««.4
2.2 ± Phương pháp t

ao đәi ngang hàng ««««««« «««««««««4
2.3- Công cө hӛ t
ӧ quyӃt đӏnh Smart-Swaps ««««««« «««««« 6
2.3.1. Problem, Objecti
es và Alternatives««««««««««««« 8
2.3.2. Giá trӏ cӫa bҧng kӃt quҧ««««««««««««««« ««««9
2.3.3. TiӃn trình trao đәi ngang hàng««««««««««« «««« 10
2.3.3.1.
Thӵc hiӋn 1 sӵ trao đәi ngang hàng«««««« ««« 13
2.3.3.2. Xác đӏnh các thuӝc tính không li
n quan
và lӵa chӑn thay thӃ trӝi«««««««« «««««««14
2.3.3.3. Xác đӏnh các khҧ năng trӝi tương đӕi««««««««««« 14
2.3.3.4. Gӧi ý cho trao đәi kӃ tiӃp««««««««««««««««16
2.3.3.5 Bҧng xӃp hҥng«««««««««««««««««««« 18
2.3.3.6. Tính toán vҩn đӅ««««««««««««««««««« 18
2.3.4. Hӛ trӧ đơn giҧn««« «««««««««««««««««««.18
2.3.5. Mô hình quҧn lý« «««««««««««««««««««««.19
III. Các kӃt quҧ thӵc nghiӋm««««««««««««««««««««« 20
3.1.Các bài toán««««««««««««««««««««««« 20
3.3.1.Bài toán chӑn môn hӑc««««««« «««««««««20
3.1.2.Bài toán chӑn văn phòng «««««««««« «««««26
3.2.Nhұn xét ««««««««««««««««« ««««««« 28
3.3.HiӋu quҧ cӫa phҫn mӅm trong thӵc tӃ ««««««««««««««.28
IV.KӃt luұn«««««««««««««««««««««««««« ««30
Phân công công viӋc, tài liӋu tham khҧo«««««««««««««« «««31



3

I-Mӣ đҫu
HӋ trӧ gi
p quyӃt đӏnh là hӋ thӕng gi p đưa ra các quyӃt đӏnh mang tính hiӋu
quҧ cao thông qua quá trình phân tích dӳ liӋu.Thông thưӡng viӋc đưa ra quyӃt đӏnh
chính xác phҧi phө thuӝc vào chҩt lưӧng dӳ liӋu cũng như khҧ năng cӫa ngưӡi dùng
trong viӋc duyӋt cũng như đánh giá các dӳ liӋu đó.HӋ trӧ gi
p quyӃt đӏnh vӅ cơ bҧn là
mӝt ӭng dөng thay thӃ ngưӡi dùng duyӋt qua và đánh giá các dӳ liӋu trong trưӡng hӧp
sӕ lưӧng dӳ liӋu nhұp vào lӟn đӗng thӡi chӑn ra trưӡng hӧp tӕt tӯ nhiӅu lӵa chӑn.
Trong báo cáo này nhóm chúng em sӁ trình bày vӅ mӝt ví dө cӫa hӋ trӧ giúp
quyӃt đӏnh: HӋ phân tích quyӃt đӏnh đa ti
u chuҭn (Multi riteria de isi a alysis
MCDA) sӱ dөng phương pháp Smart-Swaps.
Trong quá trình hoàn thành báo cáo, Nhóm 04 xin chân thành cҧm ơn thҫy Trҫn Đình
Khang đã có nhӳng đóng góp ý bә ích, giúp nhóm hoàn thành đӅ tài cӫa mình.
N
óm 04











4

II- SMART SWAPS - HӋ trӧ giúp quyӃt đӏnh cho quyӃt đӏnh đa
tiêu chuҭn sӱ dөng phương pháp trao đәi ngang hàng
2.1-HӋ phân tích quyӃt đӏnh đa tiêu chuҭn
HӋ phân tính quyӃt đӏnh đa ti
u chuҭn(Multi riteria de isi a alysis MCDA)
đưӧc xây dӵng nhҵm phân tích các vҩn đӅ đa ti
u chuҭn và đa khҧ năng. MCDA giúp
ngưӡi ra quyӃt đӏnh(de
isi maker DM) có thӇ đưa ra các quyӃt đӏnh nhҩt quán bҵng
cách thay hӑ xӱ lý các vҩn đӅ chӫ quan cũng như khách quan.
ĐӇ xây dӵng MCDA,Hammond, trong cuӕn sách SmartChoices đã chӍ ra rҵng
cҫn thӵc hiӋn các giai đoҥn theo nguyên t
c PrOACT(viӃt t t cӫa Problem, Objectives,
Alternatives, Consequences và Trade-offs).Đây là nguyên t
c phân tích bài toán thành
các giai đoҥn :
1. Đưa ra vҩn đӅ
2. Xác đӏnh mөc đích
3. Xác đӏnh các trưӡng hӧp
4. Tҥo bҧng giá trӏ đánh giá
5. Cân bҵng giá trӏ
Đӗng thӡi trong cuӕn sách cũng giӟi thiӋu vӅ phương pháp trao đәi ngang hàng (eve

swaps)
2.2-Trao đәi ngang hàng(even swaps)
a-Các đӏnh nghĩa:
o Khҧ năng(Alter
atives):Các khҧ năng có thӇ cӫa bài toán.
VD:vӟi bài toán thuê nhà thì các đӏa điӇm có thӇ thuê là các khҧ năng

o Đӝ ưu tiên(Preferred):Khҧ năng có đӝ ưu tiên cao thì càng có nhiӅu khҧ
năng đưӧc lӵa chӑn.Là giá trӏ đánh giá tӯ giá trӏ tҩt cҧ các thuӝc tính cӫa
khҧ năng đó
VD:Nhà có diӋn tích lӟn mà giá rҿ thì đưӧc ưu tiên hơn ngôi nhà khác
đҳt hơn.
5

o Thuӝc tính(attribute):Mӝt khҧ năng có nhiӅu thuӝc tính đӇ đánh giá nó.
VD:Mӝi căn nhà cҫn thuê có các thuӝc tính như:Thӡi gian đӃn công
sӣ,giá tiӅn thuê,diӋn tích,«
o Thuӝc tính không liên quan(irreleva t):Là thuӝc tính có giá trӏ bҵng
nhau tҥi mӑi khҧ năng nên có thӇ bӓ đi khi đánh giá.
VD:Tҩt cҧ các nhà cҫn thuê đӅu ӣ cùng 1 thành phӕ thì thuӝc tính thành
phӕ có thӇ bӓ đi khi đánh giá.
o Cân bҵng(Trade
ffs):cân bҵng giá trӏ bҵng cách thay đәi các thông sӕ
thuӝc tính cӫa 1 lӵa chӑn sao cho đӝ ưu tiên cӫa khҧ năng không đәi
o Khҧ năng trӝi(domi
ate):Khҧ năng A đưӧc coi là trӝi hơn khҧ năng B
nӃu tҩt cҧ thuӝc tính cӫa khҧ năng A đӅu lӟn hơn hoһc tӕi thiӇu là bҵng
thuӝc tính cӫa B.Khi đó B gӑi là khҧ năng bӏ loҥi bӓ
o Trӝi không hoàn toàn(pra
ti ally domi ates):Mӝt vài thuӝc tính cӫa B
có thӇ lӟn hơn hoһc bҵng A(nhưng không chênh lӋch quá xa) nhưng các
thuӝc tính còn lҥi cӫa A lҥi áp đҧo hoàn toàn thuӝc tính cӫa B.
b-Trao đәi ngang hàng
Là tiӃn trình loҥi bӓ khҧ năng dӵa trên viӋc cân bҵng (trade
offs) các giá trӏ.
Trong trao đәi ngang hàng, ngưӡi ra quyӃt đӏnh sӁ thay đәi giá trӏ trên mӝt thuӝc tính
cӫa khҧ năng đưӧc chӑn, đӗng thӡi cũng thӵc hiӋn mӝt thay đәi tương ӭng trên thuӝc

tính khác đӇ bù vào sӵ thay đәi lúc trưӟc(tăng thuӝc tính nào thì sӁ giҧm thuӝc tính
khác đi sao cho đӝ ưu tiên cӫa khҧ năng không bӏ thay đәi). Sӵ thay đәi này sӁ tҥo ra
mӝt khҧ năng mӟi -có các giá trӏ thuӝc tính thay đәi nhưng có đӝ ưu tiên không đәi -
Tӯ khҧ năng cũ mà ta sӁ gӑi là khҧ năng ҧo. Khҧ năng ҧo này không phҧi là khҧ năng
gӕc nhưng có thӇ sӱ dөng đӇ thay thӃ cho nó.
VD: ViӋc thuê 1 căn nhà vӟi mӭc giá khoҧng 3tr/tháng vӟi diӋn tích 30m2 có thӇ thay
bҵng cách tìm 1 căn nhà 50m2 nhưng giá tiӅn thuê tăng lên 5tr/tháng.VӅ cơ bҧn hai lӵa
chӑn này có cùng đӝ ưu tiên.
Mөc tiêu cӫa trao đәi ngang hàng là trao đәi đӃn khi xuҩt hiӋn thuӝc tính không
liên quan (irrelevant) hoһc khiӃn cho khҧ năng đang xét trӣ thành đӕi tưӧng có thӇ loҥi
bӓ. Khҧ năng X đưӧc coi là có thӇ loҥi bӓ khҧ năng Y nӃu X trӝi hơn Y(domi
ates).
Các thuӝc tính không liên quan và các khҧ năng có thӇ loҥi bӓ sӁ bӏ loҥi đi và tiӃn trình
6

cӭ tiӃp tөc đӃn khi tìm ra khҧ năng tӕt nhҩt. Ngoài ra còn có trưӡng hӧp khҧ năng bӏ
coi là có thӇ loҥi bӓ(không rõ ràng) nӃu có khҧ năng khác trӝi không hoàn toàn
nó(pra
ti ally domi ates) .Khi ҩy ta có thӇ loҥi bӓ khҧ năng này ngay đӇ tránh tình
trҥng thӵc hiӋn các bưӟc trao đәi không cҫn thiӃt sau này(vì khҧ năng dҥng này luôn là
khҧ năng kém ưu tiên nên các bưӟc trao đәi sau chҳc chҳn sӁ loҥi bӓ nó) .
Trao đәi ngang hàng là tiӃn trình khá đơn giҧn cho mӑi đӕi tưӧng ngưӡi dùng.
Ngưӡi ra quyӃt đӏnh không nhҩt thiӃt phҧi có cơ sӣ vӅ phân tích thuұt toán hay phân
tích quyӃt đӏnh : ngưӡi đó không cҫn phҧi chӍ đӏnh rõ ràng mӭc đӝ ưu tiên cӫa các
thuӝc tính hay đưa ra các giá trӏ mһc đӏnh cӫa các giá trӏ.Nói mӝt cách khác,trong tiӃn
trình trao đәi ngang hàng thì các giá trӏ không nhҩt thiӃt phҧi rõ ràng như trong cây giá
trӏ đa thuӝc tính (multiattribute value tree
MAVT).
Mһc dù khá đơn giҧn nhưng phương pháp trao đәi ngang hàng lҥi ít khi thҩy
xuҩt hiӋn trong thӵc tӃ.Theo như báo cáo thì các ӭng dөng sӱ dөng phương pháp này

chӍ thҩy ӣ:lӵa chӑn chiӃn lưӧc cho doanh nghiӋp nông thôn,trong các công viӋc cӫa
trung tâm sӭc khӓe.Ngoài ra phương pháp này còn đưӧc minh hӑa trong phân tích các
lӵa chӑn quân sӵ hoһc các đánh giá có đӝ mҥo hiӇm cao.ViӋc thiӃu các ӭng dөng thӵc
tӃ có thӇ giҧi thích là do hiӋn chưa có phҫn mӅm nào hӛ trӧ cho phương pháp này.
2.3- Công cө hӛ trӧ quyӃt đӏnh Smart-Swap:
Là phҫn mӅm hӋ trӧ giúp quyӃt đӏnh cho quyӃt đӏnh đa tiêu chuҭn sӱ dөng
nguyên tҳc trao đәi ngang hàng đӇ hӛ trӧ ngưӡi dùng trong viӋc đưa ra quyӃt đӏnh.
a-Phҫn mӅm Smart-Swaps
Ví dө trong báo cáo sӁ sӱ dөng phҫn mӅm Smart-Swap xây dӵng trên nӅn web
và có thӇ đưӧc sӱ dөng khi truy nhұp vào trang web sau:

Lý do sӱ dөng:
-Vӟi phương pháp trao đәi ngang hàng, phҫn mӅm này sӁ cung cҩp cho ngưӡi
dùng mӝt công cө vô cùng hӳu dөng khi các giá trӏ cӫa các thuӝc tính sӁ đưӧc hiӇn thӏ
và thay đәi cho ngưӡi dùng theo dõi ngay khi tiӃn trình đang thӵc hiӋn.Ngoài ra vӟi
7

viӋc tích hӧp phương pháp mӟi cӫa Mustajoki và Hämäläinen sӁ giúp ngưӡi ra quyӃt
đӏnh nhұn ra các loҥi bӓ không rõ ràng hoһc chӑn ra các đӕi tưӧng cho tiӃn trình trao
đәi tiӃp theo.

b- KiӃn trúc PrOACT cӫa Smart-Swaps
Bҧng 1 cho chúng ta cái nhìn tәng quát vӅ cách Smart-Swap đưa ra hӛ trӧ cho
ngưӡi dùng theo các giai đoҥn PrOACT khác nhau. ĐӇ hӛ trӧ tính tuҫn tӵ cӫa tiӃn
trình PrOACT,giao diӋn sӱ dөng cho viӋc quҧn lý tiӃn trình đưӧc cҧi thiӋn vӟi các tab
panel theo thӭ tӵ cӫa tiӃn trình.Ba giai đoҥn đҫu tiên (gӗm có Problem,Objective và
Alternative) nҵm trong cùng 1 panel cӫa quá trình phân tích vҩn đӅ và chúng có sӵ tác
đӝng qua lҥi lүn nhau. Còn giai đoҥn Consequences và Trade-off sӁ nҵm riêng ӣ hai
panel khác.Mөc đích cӫa cách chia là giúp đưa cho ngưӡi ra quyӃt đӏnh chӍ dүn rõ ràng
vӅ tiӃn trình nhưng đӗng thӡi cho phép ngưӡi đó có thӇ quay lҥi giai đoҥn trưӟc đó bҩt

kǤ lúc nào nӃu cҫn.
8


Bҧng1:Smart-Swap đưa ra trӧ giúp trong các giai đoҥn PrOACT khác nhau.
2.3.1-Problem, Objectives và Alternatives
Giai đoҥn đҫu tiên cӫa tiӃn trình nhҵm xây dӵng ra bӝ khung cơ bҧn cӫa vҩn đӅ đӗng
thӡi quan sát tӯ nhiӅu khía cҥnh khác nhau đӇ hiӇu rõ vҩn đӅ. Hai giai đoҥn tiӃp theo là
nhұn dҥng các mөc tiêu và các khҧ năng. Mөc tiêu là kӃt quҧ ngưӡi ra quyӃt đӏnh
muӕn thu đưӧc còn khҧ năng là các cách thӭc khác nhau có thӇ sӱ dөng đӇ thu đưӧc
kӃt quҧ đó.
Trong Smart-Swap, DM sӁ viӃt các mô tҧ vӅ vҩn đӅ cũng như danh sách mөc tiêu và
khҧ năng ӣ đҫu vào cӫa chương trình (hình 1).
9


Hình 1: Giao diӋn cho giai đoҥn đҫu cӫa tiӃn trình
Tuy nhiên khó khăn nhҩt là làm sao có thӇ đӗng thӡi cho phép DM toàn quyӅn đưa ra
nhұn đӏnh mà vүn tҥo ra mӝt bҧn mô tҧ ngҳn gӑn và hӳu ích. Ví dө ta có thӇ đưa ra
thông tin tránh chӗng chéo. NӃu chú ý có thӇ nhұn ra rҵng thӭ tӵ cӫa các giai đoҥn này
không bҳt buӝc phҧi lҫn lưӧt và thưӡng thì các ý tưӣng sáng tҥo đưӧc tìm ra nhӡ sӵ
hoán vӏ qua lҥi giӳa các giai đoҥn này. Ví dө trong quá trình phân tích các khҧ năng
đôi khi lҥi nҧy sinh ra mӝt cách nhìn nhұn vҩn đӅ hoàn toàn mӟi. Khi đó DM sӁ phҧi
quay vӅ giai đoҥn đҫu tiên và đánh giá lҥi vҩn đӅ dӵa trên cách nhìn mӟi này.
2.3.2-Giá trӏ cӫa bҧng kӃt quҧ
Trong bҧng kӃt quҧ,DM sӁ đánh giá mӛi khҧ năng thông qua các thuӝc tính (Hình 2)
10


Hình2: Giao diӋn cӫa bҧng kӃt quҧ

Giá trӏ cӫa các thuӝc tính có thӇ liên tөc hoһc ngҳt quãng. Vӟi giá trӏ liên tөc DM có
thӇ sӱ dөng các giá trӏ sӕ đӇ đánh giá mӭc đӝ ҧnh hưӣng cӫa thuӝc tính vӟi khҧ năng
đó. Vӟi giá trӏ đӭt quãng thì các bӝ đánh giá cho trưӟc sӁ đưӧc chӑn (Vd: Rҩt tӕt - Tӕt
- Bình thưӡng - Tӗi - Rҩt tӗi) hoһc DM có thӇ tӵ tҥo bӝ riêng. Nhӡ đưӧc hӛ trӧ tҥo bӝ
đánh giá cho riêng mình, DM có thӇ xây dӵng bӝ đánh giá mӭc đӝ ưu tiên cho các gói
kӃt quҧ.
Trong thӵc tӃ ngưӡi sӱ dөng sӁ trӵc tiӃp nhұp các giá trӏ vào bҧng. Cҫn chú ý là các
thuӝc tính luôn ӭng vӟi các mөc tiêu ӣ trong giai đoҥn xây dӵng mөc tiêu.

2.3.3-TiӃn trình trao đәi ngang hàng
Giai đoҥn cuӕi cùng cӫa PrOACT là đưa ra đánh giá ưu tiên cӫa DM. Cҧ trong cuӕn
sách ³Smart Choices´ và trong phҫn mӅm Smart-Swaps, phương pháp trao đәi ngang
hàng đưӧc sӱ dөng cho nhiӋm vө này, nhưng vӅ nguyên tҳc, bҩt kǤ thuұt toán MCDA
nào khác đӅu có thӇ đưӧc sӱ dөng tӕt. Trong Smart-Swaps, giao diӋn hӛ trӧ trao đәi
ngang hàng trong quá trình loҥi bӓ bao gӗm mӝt bҧng điӅu khiӇn hiӇn thӏ bҧng kӃt quҧ
hiӋn tҥi và các nút có thӇ hoҥt đӝng (hình 3)
11



Hình 3
: Giao di͏n ngưͥi dùng cho quá trình trao đ͝i ngang hàng

Vùng thông tin ӣ góc trên bên phҧi cӫa bҧng điӅu khiӇn hiӇn thӏ các thông tin bә sung
có thӇ sӁ hӳu ích cho ngưӡi ra quyӃt đӏnh trong suӕt quá trình (hình 4)

Hình 4
: B̫ng k͇t qu̫ sau khi th͹c hi͏n giao hoán chuy͋n m̩ch thͥi gian không liên
quan v thông tin gì có th͋ đ̩t đưͫc vͣi 1 gͫi ý trao đ͝i

12

KӃt quҧ cӫa tiӃn trình, DM sӁ đưa ra lӵa chӑn vӟi nhӳng khҧ năng ưa thích nhҩt. Tuy
nhiên, tôn trӑng tính minh bҥch và tính hӧp lý cӫa kӃt quҧ thì điӅu quan trӑng nhҩt là
hiӇu đưӧc làm thӃ nào đӇ thu đưӧc kӃt luұn như vұy. Tài liӋu Smart-Swaps vӅ toàn bӝ
tiӃn trình đưӧc lưu giӳ trong nhұt ký ³log´, trong đó lưu lҥi tҩt cҧ các hành đӝng đưӧc
thӵc hiӋn bӣi DM trong suӕt tiӃn trình. Lӏch sӱ nhұt ký lưu giӳ lҥi tҩt cҧ các thông tin
vӅ các trao đәi đưӧc thӵc hiӋn bӣi DM, vӅ các thuӝc tính bӏ loҥi bӓ và các khҧ năng,
cũng như các trҥng thái cӫa bҧng kӃt quҧ sau mӛi lҫn trao đәi ( Hình 5)


13


Hình 5
: M͡t ví dͭ cͯa quy trình nh̵t ký máy
DM có thӇ hӫy bӓ và thӵc hiӋn lҥi các hành đӝng đã đưӧc thӵc hiӋn. Ví dө như: Có thӇ
quay trӣ lҥi lúc bҳt đҫu cӫa tiӃn trình đӇ kiӇm tra xem khҧ năng ҧo mӟi vӟi giá trӏ
thuӝc tính đã đưӧc sӱa đәi có bҵng vӟi giá trӏ thuӝc tính lúc khӣi tҥo hay không.
Nhӳng DM cũng có thӇ quay lҥi mӝt sӕ điӇm trung gian cӫa tiӃn trình và khӣi đӝng lҥi
tӯ thӡi điӇm đó, thӵc hiӋn các trao đәi tiӃp theo đӇ xem liӋu có thu đưӧc cùng kӃt quҧ
vӟi cùng mӝt giҧi pháp hay không. ViӋc này giúp thӵc hiӋn nhӳng phân tích nhҥy bén
trong điӅu kiӋn hӑc tұp, khi trình tӵ hoán đәi khác nhau sӁ tҥo ra nhӳng kӃt quҧ cuӕi
cùng khác nhau.

2.3.3.1- Th͹c hi͏n 1 s͹ trao đ͝i ngang hàng

ĐӇ thӵc hiӋn mӝt sӵ trao đәi ngang hàng, đҫu tiên DM chӑn ba ô trong bҧng kӃt quҧ,
các ô mà ngưӡi đó muӕn thӵc hiӋn mӝt trao đәi ngang hàng. Chúng bao gӗm:
(i) mӝt ô sӁ thay đәi giá trӏ,

(ii) mӝt ô tham chiӃu chӍ ra giá trӏ sӁ đưӧc thay đәi thành,
(iii) mӝt ô đӇ thay đәi bù trӯ.

Khi đã lӵa chӑn, phҫn mӅm sӁ thông báo nhӳng gì sӁ đưӧc lưu trӳ sau phép trao đәi
này cho DM, nghĩa là, khҧ năng nào có thӇ trӣ thành trӝi hay thuӝc tính nào có thӇ trӣ
thành không liên quan. Ví dө, hình 4 thông báo rҵng cҧ Baranov và
ombard có thӇ
trӣ thành trӝi khi thӵc hiӋn mӝt trao đәi trong Office Size cӫa Montana tӯ 950 đӃn 700
đưӧc bù trӯ Monthly Cost. Thông tin này có thӇ sӁ rҩt hӳu ích, vì nӃu không sӁ khó có
thӇ biӃt khҧ năng nào có thӇ trӣ thành trӝi. Bҵng cách thay đәi viӋc chӑn các ô, DM
có thӇ dӉ dàng thӱ các khҧ năng trao đәi khác nhau trưӟc khi xác nhұn trao đәi cuӕi
cùng đưӧc thӵc hiӋn.
Quá trình trao đәi ngang hàng đưӧc thӵc hiӋn trong mӝt cӱa sә hӝp thoҥi riêng biӋt,
DM đưӧc yêu cҫu đưa ra kӃt quҧ thay đәi trên thuӝc tính i cӫa khҧ năng x đӇ bù trӯ
cho thay đәi trên thuӝc tính j cӫa khҧ năng x (Hình 6)

14



Hình 6:
M͡t h͡p tho̩i cho vi͏c th͹c hi͏n 1 trao đ͝i ngang hàng

Hưӟng dүn trong cӱa sә hӝp thoҥi sӁ giúp các DM hiӇu rҵng hӑ nên tăng hay giҧm kӃt
quҧ hiӋn tҥi. Tuy nhiên, nӃu DM vô tình thӵc hiӋn mӝt trao đәi sai chiӅu (VD: LӁ ra
phҧi tăng KQ thì lҥi giҧm KQ), phҫn mӅm sӁ thông báo cho DM vӅ viӋc này và yêu
cҫu DM đӏnh nghĩa lҥi trao đәi.

2.3.3.2. Xác đӏnh các thuӝc tính không liên quan và lӵa chӑn thay thӃ trӝi

Sau mӛi trao đәi, Smart-Swaps tӵ đӝng nhұn dҥng các thuӝc tính không liên quan và
các khҧ năng trӝi. Đһc biӋt trong viӋc phát hiӋn các mӕi quan hӋ trӝi, DM có thӇ
hưӣng lӧi tӯ hӛ trӧ này, khi nhiӋm vө đòi hӓi phҧi so sánh tҩt cҧ các cһp khҧ năng có
thӇ. Theo ý tưӣng cơ bҧn cӫa phương pháp, thuӝc tính không liên quan và các khҧ
năng trӝi nên đưӧc loҥi bӓ. Tuy nhiên, phҫn mӅm sӁ hӓi DM đӇ xác nhұn nhӳng loҥi
bӓ vì điӅu này sӁ giúp DM hiӇu đưӧc toàn bӝ tiӃn trình và lý do bӏ loҥi bӓ. Phҫn mӅm
cũng cung cҩp mӝt tùy chӑn đӇ giӳ lҥi các thuӝc tính không liên quan trong bҧng kӃt
quҧ, nhưng chúng sӁ đưӧc đánh dҩu là đã loҥi bӓ. ĐiӅu này giúp DM có cái nh ìn tәng
quát và hiӇu rõ vӅ toàn bӝ tiӃn trình.

2.3.3.3. Xác đӏnh các khҧ năng trӝi tương đӕi:
Khҧ năng trӝi tương đӕi khó xác đӏnh hơn là trӝi hoàn toàn. Smart -Swaps sӱ dөng lұp
trình ưu tiên đӇ xác đӏnh các ӭng cӱ viên cho trӝi tương đӕi. Ý tưӣng cӫa phư ơng pháp
này là sӱ dөng mӝt mô hình MAVT song song thêm vào vӟi tiӃn trình trao đәi ngang
hàng thành mô hình ưu tiên cӫa DM. Khӣi đҫu cӫa tiӃn trình, tӍ lӋ trӑng sӕ giӳa các
thuӝc tính chưa đưӧc biӃt, nhưng nó có mӝt sӕ giӟi hҥn chung. Lұp trình ưu tiên đư ӧc
ӭng dөng đӇ thiӃt lұp các giӟi hҥn này. Các cһp mô hình trӝi sau đó đưӧc áp dөng đӇ
15

xác đӏnh các khҧ năng trӝi tương đӕi, nӃu bҩt kì khҧ năng nào đưӧc coi là trӝi trong
cһp này có thӇ đưӧc xem xét như là mӝt ӭng cӱ viên cho khҧ năng trӝi tương đӕi.
Trong mô hình này, giá trӏ tәng thӇ cӫa mӝt khҧ năng (đưӧc miêu tҧ bҵng mӝt véctơ
kӃt quҧ ݔൌሺݔ
ଵ
ǡǥǡݔ
௡
ሻ) thu đưӧc bӣi mӝt tәng:
ݒ
ሺ
࢞

ሻ
ൌ෍ݓ
௜
ݒ
௜
ሺݔ
௜
ሻ
௡
௜ୀ଴
ሺͳሻ
Vӟi n là sӕ thuӝc tính, ݔ
௜
là kӃt quҧ cӫa khҧ năng này ӭng vӟi thuӝc tính i, ݒ
௜
ሺݔ
௜
ሻ là
giá trӏ cӫa nó chҥy trên đoҥn [0,1], và ݓ
௜
là trӑng sӕ cӫa thuӝc tính i đҥi diӋn cho mӭc
đӝ quan trӑng tương đӕi cӫa thuӝc tính này. Các trӑng sӕ đưӧc tiêu chuҭn hóa vӟi tәng
bҵng 1.
Trӑng sӕ ³Cұn cӫa thuӝc tính´ đưӧc đӏnh nghĩa bҵng cách thiӃt lұp g iӟi hҥn trên ݎ ൒ ͳ
cho tӍ lӋ trӑng sӕ, dүn đӃn mӝt tұp các ràng buӝc
ݓ
௜
ݓ
௝
൑ݎǡ׊݅ǡ݆ൌͳǡǥǡ݊Ǣ്݆݅ሺʹሻ

Nhӳng ràng buӝc này nҵm trong vùng khҧ thi cӫa trӑng sӕ S. Các cұn tương tӵ cũng
đưӧc thiӃt lұp cho điӇm thuӝc tính. Trong bҧng kӃt quҧ, giá trӏ tәng thӇ cӫa khҧ năng
sӁ đưӧc ưu tiên sҳp xӃp trưӟc rӗi mӟi đӃn tӯng giá trӏ đơn. Trong tiӃn trình trao đәi
ngang hàng, thông tin ưu tiên mӟi nhұn đưӧc tӯ quá trình trao đәi này, đưӧc áp dөng
đӇ xây dӵng các ràng buӝc chһt chӁ hơn trong mô hình, và do vұy làm các mô hình
ngày càng chính xác.
Quan hӋ ưu tiên giӳa các khҧ năng đưӧc hӑc vӟi các mô hình trӝi. Khҧ năng X trӝi
hơn khҧ năng Y trong cһp nӃu giá trӏ tәng thӇ cӫa X lӟn hơn hoһc bҵng giá trӏ tәng thӇ
cӫa Y vӟi mӛi bӝ kӃt hӧp cӫa trӑng sӕ và đánh giá, điӅu này nghĩa là:

௪אௌ
෍ݓ
௜
ቂ
ݒ
௜
ሺ
ݔ
௜
ሻ
െݒҧ
௜
ሺ
ݕ
௜
ሻ
ቃ
൒ Ͳሺ͵ሻ
௡
௜ୀଵ

Vӟi S là vùng khҧ thi cӫa trӑng sӕ, ݒ
௜
ሺ
ݔ
௜
ሻ
và ݒҧ
௜
ሺ
ݕ
௜
ሻ
lҫn lưӧt là cұn dưӟi và cұn trên
cӫa ݒ
௜
ሺ
ݔ
௜
ሻ
và ݒ
௜
ሺ
ݕ
௜
ሻ
, bҩt đҷng thӭc này phҧi đúng, ít nhҩt là vӟi mӝt vài ݓ ൌ
ሺݓ
ଵ
ǡǥǡݓ

௡
ሻאܵ . Nói cách khác, ko có trӑng sӕ khҧ thi và điӇm thuӝc tính vӟi nhӳng
khҧ năng Y có giá trӏ tәng thӇ cao hơn giá trӏ tәng thӇ khҧ năng X. Thұt vұy, khҧ năng
Y có thӇ đưӧc xem xét như là mӝt ӭng cӱ viên cho khҧ năng trӝi tương đӕi, nӃu cұn
cӫa các trӑng sӕ khҧ thi và điӇm đưӧc khӣi tҥo sao cho chúng bao gӗm tҩt cҧ các giá
trӏ có thӇ. Ví dө, giá trӏ mһc đӏnh cӫa r trong công thӭc (2) là 5, nhưng cұn có thӇ đưӧc
thay đәi bӣi DM. Cұn càng chһt, phҫn mӅm càng cung cҩp nhiӅu ӭng cӱ viên cho khҧ
năng trӝi tương đӕi. Dù vұy, cҫn chú ý rҵng nӃu cұn quá chһt, mӝt sӕ gӧi ý đưa ra có
thӇ không chính xác.
Trong thӵc tӃ, các ӭng cӱ viên cho khҧ năng trӝi đưӧc đánh dҩu bӣi các nhãn tương
ӭng. Nhҩn chuӝt vào nhãn sӁ mӣ ra mӝt hӝp thoҥi so sánh, trong đó đưa ra ӭng cӱ viên
cho khҧ năng trӝi tương đӕi cùng vӟi khҧ năng bӏ trӝi hơn. Lí do cho khҧ năng trӝi
tương đӕi đưӧc giҧi thích, và dӵa vào thông tin này, DM đưӧc yêu cҫu xác nhұn rҵng
khҧ năng nên đưӧc loҥi bӓ.
Sau mӛi lҫn hoán đәi, phҫn mӅm kiӇm tra xem ràng buӝc tӍ lӋ trӑng sӕ mӟi tӯ hoán đәi
này có xung đӝt vӟi bҩt kì ràng buӝc nào khác trong mô hình không. NӃu có, phҫn
mӅm thông báo cho DM rҵng phát biӇu đưa ra không phù hӧp vӟi phát biӇu đã có và
đӅ nghӏ kiӇm tra lҥi tính phù hӧp vӟi hoán đәi đã đưӧc thӵc hiӋn bҵng cách quay lui
tiӃn trình. NӃu DM ko tìm thҩy mâu thuүn nào giӳa các hoán đәi đã thӵc hiӋn, mâu
thuүn trong mô hình xem như bҳt nguӗn tӯ giҧ đӏnh quá mҥnh cӫa mô hình. Ví dө,
16

hàm giá trӏ không bҵng 1. Vì vұy, phҫn mӅm ko thӇ tӵ nhiên sӱ dөng các ràng buӝc
mâu thuүn trong mô hình, chӍ có các ràng buӝc ban đҫu đưӧc sӱ dөng. Dù vұy, nӃu giҧ
đӏnh cӫa mô hình đưӧc tìm ra là ko hӧp lӋ, bҩt kì đӅ nghӏ tiӃp theo nào cũng không thӇ
chҳc chҳn vӅ tính chính xác.

2.3.3.4. Gӧi ý cho trao đәi kӃ tiӃp:

Trong trưӡng hӧp điӇn hình, có rҩt nhiӅu khҧ năng cho trao đәi kӃ tiӃp, sӁ rҩt khó khăn

đӇ quyӃt đӏnh xem khҧ năng nào sӁ đưӧc chӑn. Hammond và al. cung cҩp mӝt lӡi
khuyên cho viӋc lӵa chӑn trao đәi kӃ tiӃp, ví dө, hӑ đӅ nghӏ thӵc hiӋn các trao đәi đơn
giҧn nhҩt đҫu tiên (Ví dө đӕi vӟi thuӝc tính money). Mһt khác, ý tưӣng cӫa tiӃn trình
trao đәi ngang hàng là thӵc hiӋn nhӳng trao đәi làm xuҩt hiӋn thuӝc tính không liên
quan hoһc xuҩt hiӋn các khҧ năng trӝi. Dù vұy, thӵc tӃ thì viӋc xác đӏnh các phép trao
đәi có thӇ quá khó khăn, đһc biӋt là đӕi vӟi các vҩn đӅ nhiӅu thuӝc tính, nhiӅu khҧ
năng.
Trong Smart-Swap, DM có thӇ tùy chӑn đӇ phҫn mӅm gӧi ý các ӭng cӱ viên phù hӧp
cho trao đәi tiӃp theo. Phҫn mӅm kiӇm tra vҩn đӅ và tính toán hiӋu quҧ cӫa mӛi trao
đәi có thӇ thӵc hiӋn, bҵng cách tính sӕ lưӧng phép trao đәi tӕi thiӇu cҫn thiӃt đӇ sau
khi thӵc hiӋn trao đәi này làm xuҩt hiӋn thuӝc tính không liên quan hoһc xuҩt hiӋn khҧ
năng trӝi. Dӵa trên sӕ trao đәi tӕi thiӇu này, phҫn mӅm tҥo ra mӝt danh sách các ӭng
cӱ viên trao đәi phù hӧp và liên tөc cұp nhұt danh sách. DM có thӇ yêu cҫu phҫn mӅm
gӧi ý vӅ trao đәi kӃ tiӃp tӯ các danh sách này bҵng cách nhҩn chuӝt vào nút tương
ӭng.
Mһc đӏnh, phҫn mӅm tҥo ra danh sách các ӭng cӱ viên trao đәi làm xuҩt hiӋn thuӝc
tính không liên quan hoһc khҧ năng trӝi theo các bưӟc sau:

Bưͣc 1
: Phҫn mӅm xác đӏnh tҩt cҧ các trao đәi có thӇ làm xuҩt hiӋn bҩt kì thuӝc tính
không liên quan nào. Bưӟc này khӣi tҥo danh sách gӧi ý. NӃu không có trao đәi nào
phù hӧp, phҫn mӅm sӁ liӋt kê các trao đәi có thӇ biӃn mӝt vài thuӝc tính thành mӝt
hoһc hai trao đәi, v.v« trӯ nhӳng thuӝc tính không liên quan.

Bưͣc 2: Danh sách thu đưӧc sӁ đưӧc sҳp xӃp theo thӭ tӵ chӍ mөc các trao đәi đҥt trӝi.
Qúa trình sҳp xӃp là cҫn thiӃt nӃu như có nhiӅu trao đәi tiӃp theo cũng làm xuҩt hiӋn
thuӝc tính không liên quan hoһc đҥt trӝi vӟi cùng sӕ lưӧng phép trao đәi. ChӍ mөc
đưӧc miêu tҧ trong thông tin bên dưӟi.

17

Bҧng 7: So sánh đӇ loҥi bӓ các khҧ năng trӝi

Bưͣc 3
: Vӟi các trao đәi bao gӗm cùng 2 thuӝc tính hay 2 khҧ năng, tҩt cҧ trӯ cái ban
đҫu đưӧc loҥi khӓi danh sách. Lí do là khi mӝt trong sӕ chúng đưӧc nhұn dҥng, nhӳng
cái còn lҥi cũng có thӇ dӉ dàng phát hiӋn.

Bưͣc 4
: Tҩt cҧ trӯ 6 trao đәi đҫu tiên đưӧc loҥi khӓi danh sách, khi có quá nhiӅu lӵa
chӑn có thӇ làm phӭc tҥp hóa công viӋc cӫa DM hơn là đơn giҧn hóa nó.
Danh sách các ӭng cӱ viên làm xuҩt hiӋn khҧ năng trӝi đưӧc tҥo ra tương tӵ.

ChӍ mөc ӭng dөng chӍ ra đӝ lӟn cӫa kӃt quҧ, DM đưӧc phép bù thuӝc tính trong sҳp
xӃp đӇ đҥt trӝi, trong quan hӋ vӟi các kӃt quҧ ưӟc lưӧng thay đәi trong thuӝc tính này.
Mӝt cách toán hӑc, chӍ mөc là tính toán tӯ mô hình lұp trình ưu tiên như sau: thӯa
nhұn rҵng mӭc đӝ ưu tiên cӫa DM đưӧc làm mүu vӟi lұp trình ưu tiên, và khҧ năng Y
trӝi hơn khҧ năng X chӍ mӝt thuӝc tính i. Sau đó, DM có thӇ thӱ làm Y trӝi hơn X
bҵng cách thӵc hiӋn mӝt phép trao đәi ngang hàng, trong đó thuӝc tính i cӫa X tӯ giá
trӏ ݔ
௜
trӣ thành ݕ
௜
và bù lҥi bҵng cách thay đәi trong thuӝc tính j tӯ ݔ
௝
thành ݔƍ
௝
. ChӍ
mөc cho trao đәi này làm khҧ năng X trӝi hơn khҧ năng Y là

18

݀
ሺ
ݔ ՜ݕǡ݅ǡ݆
ሻ
ൌቆ
ݒ
௝
൫
ݔ
௝
൯
െݒ
௝
൫
ݕ
௝
൯
ሺݓ
௜
ݓ
௝
ሻሾݒ
௜
ሺ
ݕ
௜
ሻ
െݒ

௜
ሺ
ݔ
௜
ሻ
ሿ
Τ
ቇሺͶሻ
Vӟi cӵc cho tӍ lӋ trӑng sӕ ݓ
௜
ݓ
௝
Τ
và đánh giá khác nhau thu đưӧc tӯ ràng buӝc cӫa mô
hình lұp trình ưu tiên. Mӝt phép trao đәi có giá trӏ chӍ mөc cao hơn, nghĩa là kӃt quҧ
ݔƍ
௝
sӁ cao hơn ݕ
௜
sau phép trao đәi này, điӅu đó cũng có nghĩa là quan hӋ trӝi sӁ đҥt
đưӧc vӟi phép trao đәi này. ChӍ sӕ tương tӵ có thӇ đưӧc tính trong trưӡng hӧp mà khҧ
năng Y trӝi hơn khҧ năng X ӣ hai hay nhiӅu thuӝc tính.
Khi DM yêu cҫu gӧi ý, phҫn mӅm sӁ dưa ra gӧi ý tiӃp theo dӵa trên danh sách tương
ӭng, bҵng cách làm nәi bұt các ô trong bҧng kӃt quҧ liên quan đӃn phép trao đәi. Phҫn
mӅm thông báo cho DM nhӳng gì đưӧc thӵc hiӋn vӟi phép trao đәi này giúp DM có
thӇ quan sát mӝt cách lôgic đҵng sau lӡi gӧi ý. Bây giӡ, DM cҫn phҧi lӵa chӑn có thӵc
hiӋn phép trao đәi này không, hoһc yêu cҫu phҫn mӅm đưa ra gӧi ý tiӃp theo dӵa trên
danh sách các gӧi ý. Thông thưӡng, DM có thӇ tӵ lӵa chӑn trao đәi, ví dө như trong
mӝt sӕ thuӝc tính đơn giҧn đo cө thӇ đưӧc. Khi tҩt cҧ các gӧi ý trong danh sách đã
đưӧc đưa ra cho DM, phҫn mӅm sӁ trӣ lҥi gӧi ý đҫu tiên.

Có mӝt sӕ tùy chӑn cho các gӧi ý trao đәi. DM có thӇ chӑn có hoһc không hiӇn thӏ giá
trӏ chӍ mөc ӭng dөng trong cho mӛi trao đәi. DM cũng có thӇ chӑn nó trong bưӟc 2
cӫa danh sách gӧi ý, ban đҫu đưӧc sҳp xӃp theo sӕ khҧ năng khác nhau có thӇ đҥt trӝi
vӟi mӛi phép trao đәi, nӃu có, hay sҳp xӃp theo chӍ mөc ӭng dөng.

3.3.5 Bҧng xӃp hҥng

Mӝt bҧng xӃp hҥng hiӇn thӏ xӃp hҥng cӫa các cһp thuӝc tính cӫa các khҧ năng, nó cho
mӝt cái nhìn tәng quan vӅ hiӋu năng tәng thӇ cӫa khҧ năng. Trong Smart-Swap, DM
có thӇ thay đәi giӳa hai góc nhìn, giӳa bҧng kӃt quҧ và bҧng xӃp hҥng. Hơn nӳa, phҫn
mӅm cung cҩp tùy chӑn đӇ chӍ ra xӃp hҥng cӫa các khҧ năng bҵng màu sҳc trên tӯng ô
cӫa bҧng kӃt quҧ. Khҧ năng tӕt nhҩt vӟi các thuӝc tính đưӧc biӇu diӉn bҵng màu trҳng,
còn khҧ năng tӗi nhҩt có các thuӝc tính đưӧc biӇu diӉn bҵng màu vàng. Màu sҳc cӫa
mӛi thuӝc tính chuyӇn dҫn tӯ trҳng sang vàng phө thuӝc vào thӭ tӵ xӃp hҥng cӫa khҧ
năng, thӭ hҥng càng thҩp thì màu vàng càng đұm. Bҵng cách này, DM có thӇ dӉ dàng
nhìn thҩy các thuӝc tính tӕi ưu cӫa các khҧ năng tӯ bҧng kӃt quҧ.

3.3.6. Tính toán vҩn đӅ
Mô hình lұp trình ưu tiên đòi hӓi phҧi sӱ dөng lұp trình tuyӃn tính đӇ giҧi quyӃt các
vҩn đӅ liên quan đӃn tӕi ưu hóa. Do chӍ có các ràng buӝc trên các cһp tӍ lӋ cӫa các
trӑng sӕ thuӝc tính, biӇu đӗ dӵa trên thuұt toán Salo có thӇ đưӧc sӱ dөng đӇ giҧi quyӃt
nhanh chóng nhӳng vҩn đӅ này.
Thuұt toán này cũng đưӧc cài đһt trong Smart-Swap. Ví dө, trong trưӡng hӧp tám
thuӝc tính và 12 khҧ năng, xác đӏnh trӝi vӟi Smart-Swap sӁ mҩt gҫn 2s vӟi bӝ xӱ lý
2,4GHz. Vӟi các vҩn đӅ lӟn hơn, thuұt toán đӗ thӏ không còn hiӋu quҧ. Vì vұy, phҫn
mӅm sӱ dөng thuұt toán cơ bҧn trong các trưӡng hӧp có nhiӅu hơn mưӡi thuӝc tính.

3.4. Hӛ trӧ đơn giҧn

TiӃn trình PrOACT đưӧc thiӃt kӃ phù hӧp vӟi cҧ nhӳng ngưӡi không chuyên nghiӋp .

Trong Smart-Swap, các trang hưӟng dүn có thӇ đưӧc cҩu hình theo DM trong suӕt tiӃn
trình, vì vұy mà hình giúp đӥ đưӧc tӵ đӝng cұp nhұt, giúp hiӇn thӏ các thông tin thích
19

hӧp. Tính năng này có thӇ rҩt giá trӏ đӕi vӟi ngưӡi chưa có kinh nghiӋm hoһc mӟi sӱ
dөng lҫn đҫu. Ba giai đoҥn đҫu tiên ӣ cùng mӝt bҧng, giúp hӋ thӕng tӵ đӝng chӍ ra các
vùng cӫa bҧng đang đưӧc xem xét.
Đây chӍ là sӵ giúp đӥ riêng cho lý thuyӃt và thӵc tӃ. Vùng lý thuyӃt giҧi thích nӅn lý
thuyӃt cӫa mӛi ӭng dөng và đưa ra các hưӟng dүn dӵa trên nhӳng gì đưӧc đưa vào tài
khoҧn trong ӭng dөng. Vùng thӵc tiӉn cung cҩp thông tin chi tiӃt nhӳng gì đưӧc đưa ra
trong ӭng dөng hiӋn tҥi

3.5. Mô hình quҧn lý

Phҫn mӅm cho phép lưu mô hình trên mҥng máy tính. Vì vұy, ai cũng có thӇ sӱ dөng
mô hình tӯ các đӏa điӇm khác nhau qua mҥng Internet mà không cҫn chuyӇn mô hình
tӟi các máy tính tӯ xa. Vӟi mӛi mô hình, lӏch sӱ tiӃn trình sӁ đưӧc lưu trӳ. ĐiӅu này
cho phép DM phân tích các tiӃn trình và nghiên cӭu các đưӡng đi phө thuӝc bҵng cách
so sánh kӃt quҧ cӫa các tiӃn trình vӟi mӝt sӕ trao đәi ngang hàng khác.
Máy chӫ cung cҩp mӝt thư mөc chung hoһc DM có thӇ tҥo mұt khҭu cá nhân cho thư
mөc cӫa hӑ. Vӟi ngưӡi mӟi sӱ dөng, có sҹn mӝt sӕ mô hình kiӇu mүu bao gӗm các
miêu tҧ trong cuӕn sách Smart Choices.

20

III-Các kӃt quҧ thӵc nghiӋm
3.1.Các bài toán
ĐӇ minh hӑa cho tiӃn trình even swaps,nhóm tác giҧ J.S. Hammond, R.L. Keeney và
H. Raiffa đã xây dӵng phҫn mӅm Smart-Swaps bҵng java và đưӧc sӱ dөng trên nӅn
web tҥi đӏa chӍ

Phҫn mӅm trӧ giúp DM ra quyӃt đӏnh bҵng cách thӵc hiӋn các bưӟc hoán đәi,tìm
thuӝc tính đӝc lұp như đã nêu ӣ các phҫn trưӟc.Trưӟc khi đӃn vӟi ví dө trong bài
báo,nhóm 4 xin trình bày mӝt bài toán thӵc tӃ đưӧc kiӇm thӱ trên phҫn mӅm này
3.1.1.Bài toán chӑn môn hӑc
y Vҩn đӅ đһt ra:
Cuӛi mӛi kǤ,sinh viên cҫn đăng ký môn hӑc cho kǤ sau.Môn hӑc bao gӗm môn hӑc
bҳt buӝc và môn hӑc tӵ chӑn.Mӝt sinh viên đưӧc phép đăng ký mӝt môn hӑc tӵ chӑn
tӯ các môn có sҹn do phòng đào tҥo gӧi ý.Vҩn đӅ đһt ra là sinh viên cҫn chӑn môn hӑc
thích hӧp nhҩt vӟi bҧn thân dӵa trên mӝt sӕ tiêu chí đһt ra.
y Các thuӝc tính (tiêu chí) cho sinh viên chӑn môn hӑc
Khӕi luӧng : khӕi lưӧng môn hӑc tính bҵng sӕ tín chӍ sinh viên đó phҧi hoàn thành,
Do không quy đӏnh khӕi lưӧng môn hӑc tӵ chӑn mӛi kǤ nên thuӝc tính này càng nhӓ
càng tӕt (minimize)
Đӝ khó : Mӭc đӝ khó cӫa tӯng môn hӑc ,dӵa vào kinh nghiӋm hay khҧ năng cӫa mӛi

sinh viên mà cҧm nhұn môn hӑc đó khó hay không.Vӟi thuӝc tính này cҫn minimize
Sӣ thích : Sӵ thích thú cӫa sinh viên vӟi tӯng môn hӑc,thuӝc tính này nҵm trong
khoҧng Good-Bad,thuӝc tính này cҫn maximize hay là Good
Ý nghĩa : ý nghĩa cӫa môn hӑc đó vӟi chuyên ngành nhӓ sinh viên đӏnh theo đuәi.Do
mӛi sinh viên có thuӝc mӝt ngành nhӓ nhưng vүn đưӧc hӑc môn cӫa các ngành
khác.Thuӝc tính này cҫn maximize
y Các phương án (môn hӑc ) cho sinh viên lӵa chӑn:
Xӱ lý ҧnh, phân tích thiӃt kӃ thuұt toán,đӗ hӑa máy tính,lұp trình mҥng
Vӟi phҫn mӅm Smart Swaps,ta viӃt tҩt cҧ các miêu tҧ trên trong panel Problem,
Objectives và Alternatives
21



y Xây dӵng các miӅn giá trӏ,đơn vӏ tính cho các thuӝc tính
Do các thuӝc tính rҩt đa dҥng nên phҫn mӅm cho phép ngưӡi dùng có thӇ tӵ đӏnh nghĩa
bӝ đánh giá cho thuӝc tính cӫa mình
Ӣ trong ví dө này,ta đӏnh nghĩa bӝ đánh giá mӟi cho thuӝc tính đӝ khó.Bӝ này là các
giá trӏ tӯ rҩt dӉ cho tӟi rҩt khó :

22

Tên bӝ đánh giá và các giá trӏ trong miӅn đó có thӇ đưӧc dӉ dàng xóa sӱa như trong
hình
y Xây dӵng bҧng kӃt quҧ:
Sau khi có các miӅn giá trӏ cho tӯng thuӝc tính,ngưӡi dùng có thӇ xây dӵng bҧng kӃt
quҧ

Bҧng kӃt quҧ chia làm hai phҫn
Phҫn 1

: ChӍ rõ miӅn giá trӏ,min/max và đơn vӏ cӫa tӯng thuӝc tính
Phҫn 2
: giá trӏ cӫa tӯng thuӝc tính đӕi vӟi mӝt khҧ năng
Các giá trӏ có thӇ thay đәi liên tөc,dӉ dàng do ngưӡi dùng điӅn vào.Trong quá trình
xây dӵng bҧng,ngưӡi dùng có thӇ chӍnh sӱa các bӝ đánh giá
y Thӵc hiӋn trao đәi :
23

Sau khi đã có bҧng kӃt quҧ,ngưӡi dùng chuyӇn qua panel Tradeoffs đӇ thӵc hiӋn tiӃn
trình even swaps


Như vұy,đã có mӝt khҧ năng bӏ làm trӝi.Đó là khҧ năng Xӱ lý ҧnh,đӇ loҥi bӓ khҧ năng
này cũng như đӇ cho ngưӡi dùng hiӇu rõ Xӱ lý ҧnh đưӧc làm trӝi bӣi khҧ năng nào,ta
chӑn nút ³Click to start the Even Swap-process´


Hӝp thoҥi thông báo hiӋn ra thông báo cho ngưӡi dùng biӃt Xӱ lý ҧnh đưӧc làm trӝi
bӣi đӗ hӑa máy tính và yêu cҫu ngưӡi dùng lӵa chӑn xóa hay lưu lҥi Xӱ lý ҧnh.
Ngoài ra bҧng kӃt quҧ còn có màu sҳc đӇ thӇ hiӋn mӭc đӝ tӕt/tӗi cӫa thuӝc tính trong
mӝt phương án.Màu trҳng thӇ hiӋn mӭc đӝ tӕt nhҩt,màu vàng thӇ hiӋn mӭc đӝ tӗi nhҩt.
24

y Thӵc hiӋn tìm kiӃm thuӝc tính đӝc lұp và trao đәi ngang hàng:
Sau khi Xӱ lý ҧnh bӏ làm trӝi,phҫn mӅm sӁ đưa ra nhiӅu gӧi ý cho ngưӡi đӑc.Thӭ tӵ
các gӧi ý dӵa vào sӕ bưӟc hoán đәi cҫn thӵc hiӋn đӇ tìm đưӧc phương án tӕt nhҩt.

Bҧng tradeoff s bao gӗm nhiӅu công cө đӇ thӵc hiӋn hóan đәi
Dominance
: Đưa ra gӧi ý hoán đәi vӟi mөc đích là tҥo ra mӝt khҧ năng bӏ làm trӝi

Irrelevance
:Đưa ra gӧi ý hóan đәi vӟi mөc đích tҥo ra thuӝc tính không liên quan
Tҩt cҧ các gӧi ý đưӧc đưa lên khung text,ngưӡi dùng có thӇ xem cách thӭc hoán đәi
cũng như kӃt quҧ cӫa hoán đәi mà gӧi ý đó đưa ra.
Ngoài ra còn nhiӅu nút chӭc năng đӇ ngưӡi dùng có thӵc hiӋn các bưӟc mӝt cách linh
đӝng
Giҧ sӱ ngưӡi dùng chӑn tìm gӧi ý đӇ đưӧc thuӝc không liên quan,chương trình sӁ đưa
ra 3 gӧi ý vӟi gӧi ý đҫu tiên là đưa khӕi lưӧng cӫa đӗ hӑa máy tính tӯ 3 vӅ 2 và bù vӟi
sӵ thay đәi cӫa 3 thuӝc tính còn lҥi
KӃt quҧ có thӇ đҥt đưӧc ӣ đây là :
-khӕi lưӧng trӣ thành thuӝc tính không liên quan
-Đӗ hӑa máy tính có thӇ bӏ làm trӝi bӣi PTTK thuұt toán
-lұp trình mҥng có thӇ làm trӝi bӣi đӗ hӑa máy tính
ĐӇ thӵc hiӋn ,ngưӡi dùng dӱ dөng nút even swap .bҧng trao đӗi đưӧc đưa ra vӟi giá trӏ
trao đәi là do ngưӡi dùng tӵ quyӃt đӏnh
25


Ӣ đây khӕi lưӧng cӫa đӗ hӑa máy tính tӯ 3 xuông 2 đӵoc ngưӡi dùng bù vӟi đӝ khó tӯ
trung bình lên khó
Vӟi hoán đәi này,khӕi lưӧng trӣ thành không liên quan và lұp trình mҥng bӏ làm
trӝi.Như vұy ta chӍ còn 2 khҧ năng PTTK thuұt toán và đӗ hӑa máy tính vӟi 3 thuӝc
tính đӝ khó ,sӣ thích, ý nghĩa
Phҫn mӅm tiӃp tөc đưa ra gӧi ý.Ӣ đây ta chӑn gӧi ý đӇ tìm phương án trӝi sӁ nhұn
đưӧc 2 gӧi ý vӟi gӧi ý đҫu tiên là điӅu chӍnh đӝ khó cӫa đӗ hӑa máy tính tӯ khó tӟi rҩt
khó bù vӟi sӵ thay đәi cӫa ý nghĩa
Ӣ đây ý nghĩa đưӧc ngưӡi dùng thay đәi tӯu 8 lên 9

Như vұy Đӗ hӑa máy tính bӏ làm trӝi bӣi PTTK thuұt toán,Như vұy PTTK thuұt toán
là khҧ năng tӕt nhҩt