CÁC mô HÌNH và PHẦN mềm tối ưu CHƯƠNG 6

Chương VI
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT MỘT SỐ HƯỚNG NGHIÊN CỨU
1. ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH TỐI ƯU TRONG NÔNG NGHIỆP

Các mô hình tối ưu có một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực của nông
nghiệp như:
- Quy hoạch sử dụng đất và tài nguyên hợp lý, chuyển đổi cơ cấu cây trồng – vật
nuôi nhằm đạt hiệu quả kinh tế, hiệu quả sử dụng đất và tài nguyên, hiệu quả sinh thái
môi trường.
- Hoạch định các chính sách tối ưu trong quản lý hệ thống nông – lâm – ngư
nghiệp trên cơ sở thu thập và khai phá các dữ liệu thực tế.
- Tin sinh học, bảo vệ thực vật, công nghệ chế biến, thiết kế chế tạo máy nông
nghiệp, các thiết bị tự động hoá…
Ngoài ra, còn nhiều lĩnh vực nông nghiệp khác mà các mô hình tối ưu có thể
mang lại các lợi ích thiết thực. Một số ví dụ được đã được đề cập tới trong chương I minh
hoạ khá rõ ràng cho vấn đề này. Đó là các vấn đề nghiên cứu chuyên khảo (study cases)
đã được Khoa Công nghệ thông tin phối hợp với các chuyên gia nhiều lĩnh vực cộng tác
triển khai trên thực tế. Qua những vấn đề nghiên cứu khảo sát đó có thể nhận thấy tầm
quan trọng của việc đưa ra các mô hình tối ưu để giải quyết các bài toán thực tiễn.
Để thiết lập một mô hình tối ưu phải xác định rõ các yêu cầu, các mục tiêu cụ
thể cần đạt tới, các điều kiện hạn chế (ràng buộc) của bài toán, các yếu tố (biến quyết
định) cần xem xét cũng như phải bỏ ra nhiều công sức để thu thập được các dữ liệu thực
tế đa dạng và có độ tin cậy cao . Sau đó, cần lựa chọn một phương pháp tối ưu toán học
phù hợp làm công cụ để giải quyết mô hình. Việc phân tích các kết quả tính toán đạt
được cũng như triển khai, đánh giá và kiểm nghiệm các phương án tối ưu trên thực tế
cần nên thận trọng và chính xác với sự cộng tác chặt chẽ của các chuyên gia trong lĩnh
vực nông nghiệp và các chuyên gia về toán – tin ứng dụng.
2. NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG VÀ ĐỀ XUẤT CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU

Các phương pháp tối ưu toán học có thể áp dụng trong lĩnh vực nông nghiệp
cũng rất đa dạng như trong hầu hết các lĩnh vực kinh tế – xã hội khác. Đó là các phương

pháp tối ưu đơn mục tiêu và đa mục tiêu, tuyến tính cũng như phi tuyến với các biến
liên tục, nguyên cũng như hỗn hợp nguyên. Các tham số của mô hình có thể là các số
thực thông thường, các hệ số ngẫu nhiên / biến ngẫu nhiên, các hệ số mờ tuỳ theo bản
chất của chúng và của vấn đề cần giải quyết. Vì vậy, ngoài các phương pháp tối ưu cổ
điển, có thể áp dụng các phương pháp quy hoạch ngẫu nhiên và quy hoạch mờ. Một số
khía cạnh của của quy hoạch ngẫu nhiên và quy hoạch mờ đã được đề cập tới trong bài
báo của C. Mohan và Nguyễn Hải Thanh “An interactive satisficing method for solving
multiobjective mixed fuzzy-stochastic programming problems”, International Journal for Fuzzy
Sets and Systems, Vol. 117, No.1, pp. 61-79, 2001, cũng như trong bài báo của Nguyễn Tuấn
Anh và Nguyễn Hải Thanh, “Ứng dụng mô hình toán học nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng đất

92


cho nông hộ trên địa bàn huyện Trùng Khánh, tính Cao Bằng”, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Nông
nghiệp, Tập 4, Số 4+5, trang 175–182, 2006.

Có thể nhận thấy rằng, các dữ liệu đầu vào cũng như các mục tiêu, yêu cầu đưa
ra, nhìn chung, chỉ được coi là không đổi / tĩnh (static) trong khoảng thời gian ngắn.
Chúng sẽ biến đổi một cách khách quan và được sửa chỉnh một cách chủ quan, tuần tự
từ giai đoạn này tới giai đoạn khác, phù hợp với các kết quả đã đạt được. Việc giải các
bài toán quy hoạch dài hạn đòi hỏi phải nghiên cứu và áp dụng các phương pháp tối ưu
đa dạng như các phương pháp quy hoạch động (dynamic programming), các phương
pháp mô phỏng (simulation methods) và nhiều phương pháp tối ưu khác.
Lý thuyết tối ưu toán học cũng gắn liền chặt chẽ với lý thuyết ra quyết định một
người ra quyết định hay tập thể / nhóm người ra quyết định. Ngày nay, lĩnh vực này của
khoa học quản lý / toán ứng dụng được áp dụng rộng rãi trong nhiều chuyên ngành, bao
gồm nhiều lĩnh vực nông nghiệp như quản lý kinh tế ông nghiệp, sử dụng đất và tài
nguyên, dự báo thị trường nông sản và ra quyết định đầu tư… Có thể nói, lý thuyết tối
ưu toán học tỏ ra rất hiệu quả trong việc “khai phá dữ liệu” còn lý thuyết ra quyết định

lại là một công cụ mạnh trong việc “khai phá kinh nghiệm và tri thức”.
3. XÂY DỰNG CÁC PHẦN MỀM TỐI ƯU

Việc tìm kiếm các phương án khả thi và hợp lý cho các mô hình tối ưu đã thiết
lập được, cũng như kiểm nghiệm và phân tích sự phù hợp của kết quả với các dữ liệu
thực tế đa dạng đòi hỏi phải tạo ra các chương trình máy tính đủ mạnh. Hơn nữa, các
chương trình này cần được đóng gói thành các phần mềm dễ sử dụng, có giao diện thân
thiện với người dùng. Điều này sẽ giúp cho các chuyên gia trong lĩnh vực nông nghiệp
có thể khai phá các dữ liệu nông nghiệp một cách hiệu quả và cho phép họ tìm hiểu sâu
hơn về mô hình cũng như phát huy được các kinh nghiệm và tri thức chuyên ngành sẵn
có của mình. Việc xây dựng và sử dụng các phần mềm tối ưu cũng thúc đẩy khoa học
về mô hình hoá và tính toán khoa học phát triển rộng rãi hơn nữa trong các chuyên
ngành nông nghiệp.
Các phần mềm thương phẩm đóng gói của nước ngoài (chẳng hạn như Excel,
Lingo, v.v…) không thể cung cấp đầy đủ các công cụ cần thiết để giải quyết các bài
toán, các mô hình tối ưu phát sinh từ thực tế trong các lĩnh vực kinh tế nông nghiệp,
quản lý sử dụng đất và tài nguyên, cơ khí - tự động hoá nông nghiệp... Nói riêng, đối
với các mô hình tối ưu phi tuyến một mục tiêu, mô hình tối ưu đa mục tiêu thường gặp
trong đào tạo và nghiên cứu khoa học, các phần mềm tính toán khoa học vẫn chưa sẵn
có. Vì vậy, vấn đề xây dựng qui trình tính toán, thiết kế thuật giải và cài đặt hệ chương
trình máy tính – phần mềm tối ưu là một vấn đề liên ngành được nhiều chuyên ngành
nông nghiệp cũng như các chuyên gia toán học và tin học quan tâm. Kinh nghiệm của
chúng tôi trong thiết kế các phần mềm tối ưu RST2AU, MULTIOPT và PRELIME cho
thấy vấn đề này đòi hỏi người thiết kế phải có cơ sở vững về phương pháp mô hình hoá,
về các phương pháp tối ưu, có kiến thức về thuật giải và lập trình, cũng như biết cách
cộng tác với các chuyên gia trong các lĩnh vực nông nghiệp.

93

Tuy nhiên, việc khai thác tối đa 100% tính năng của các phần mềm tối ưu hiện
có cũng là một vấn đề cần chú trọng cho các bài toán trong lĩnh vực nông nghiệp.
4. XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
CÀI ĐẶT TRÊN MẠNG MÁY TÍNH

Đối với các bài toán lớn trong lĩnh vực quản lý hệ thống nông nghiệp, các phần
mềm tối ưu đơn lẻ, chuyên biệt tỏ ra không thật sự hiệu quả. Có thể nhận thấy rằng, các
cơ sở dữ liệu hệ thống nông nghiệp là rất lớn, luôn cần được bổ sung, cập nhật cũng như
xử lý. Nhiều quyết định quản lý có thể được xây dựng dựa trên cơ sở áp dụng phương
pháp mô hình hoá bao gồm các mô hình phân tích / cơ chế và các mô hình tiện dụng
cũng như các phương pháp toán học đa dạng như: xử lý thống kê, tối ưu hoá, lý thuyết
ra quyết định, mô phỏng ngẫu nhiên… Chính vì vậy, các phần mềm tính toán khoa học
và ra quyết định cần được tích hợp thành một hệ phần mềm hỗ trợ ra quyết định để xử
lý các dữ liệu thu thập được. Việc tạo ra hệ hỗ trợ ra quyết định cho các bài toán quản lý
hệ thống nông nghiệp ở Việt nam là một vấn đề nghiên cứu quan trọng và thiết thực,
nhằm thực hiện các chủ trương của nhà nước trong vấn đề chuyển đổi cơ cấu kinh tế
nông nghiệp trong nền kinh tế hàng hoá - thị trường có định hướng.
Một hướng nghiên cứu gần đây là “Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định trong quy
hoạch sử dụng và quản lý đất nông nghiệp trên địa bàn cấp huyện” (đề tài cấp bộ
đang được triển khai). Trước hết, cần lựa chọn được một mô hình thích hợp (có thể là sự
tích hợp từ các mô hình khác nhau). Chúng tôi đã lựa chọn các mô hình sau để tích hợp
và xây dựng mô hình tổng thể.
- Mô hình tối ưu đa mục tiêu: Cần lựa chọn các biến quyết định, đưa ra các mục
tiêu cần tối ưu hoá (có thể là các tiêu chuẩn về tổ chức sử dụng đất hợp lý, bảo vệ môi
trưòng và cân bằng sinh thái…), xác định các điều kiện hạn chế / ràng buộc (dựa trên
các nguồn dự trữ hiện có, các dự báo về thị trường và công nghệ mới, kinh nghiệm của
các hộ nông dân, các chính sách và qui chế cấp vĩ mô…). Mô hình tối ưu đa mục tiêu sẽ
được áp dụng chủ yếu trên địa bàn cấp xã.
- Mô hình ra quyết định tập thể: Trước hết, cần lượng hoá được các đánh giá và
ý kiến của các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Sau đó, đưa ra một mô hình

để xử lý các ý kiến đó một cách tương tác nhằm cuối cùng tìm ra một đánh giá thống
nhất của tập thể chuyên gia. Mô hình ra quyết định tập thể có thể được áp dụng để hỗ
trợ cho việc lượng hoá các chỉ tiêu định tính về kinh tế – xã hội cũng như chọn ra các
phương án quy hoạch sử dụng đất cho địa bàn cấp xã / cấp huyện.
- Mô hình mô phỏng: Trước hết, cần phải xử lý thống kê các số liệu thu được và
kết hợp với các số liệu của hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xây dựng các cơ sở dữ liệu
động về các nguồn dự trữ, về sinh thái môi trường, dự báo thị trường nông sản, các dữ
liệu về kinh nghiệm truyền thống của hộ nông dân cũng như các chỉ tiêu, chính sách cấp
vi mô. Sau đó, áp dụng mô phỏng để tìm ra các phương án tối ưu trong quy hoạch sử
dụng đất cho địa bàn từng xã và tổng hợp cho địa bàn cấp huyện.

94


Dữ liệu thực tế

Triển khai ,
phân tích ,
đánh giá,
sửa đổi

Xây dựng các cơ sở
dữ liệu và hệ thông
tin nông nghiệp

Xử lý
thống kê,
GIS

Lựa chọn

phương án,
thử nghiệm,
phân tích,
đánh giá

Xử lý dữ liệu
trên máy tính,
qua hệ phần
mềm tích hợp

Ra quyết định
dựa trên ý kiến
chuyên gia

Các phương án

Lựa chọn phương án
hợp lý nhất
Sơ đồ hệ hỗ trợ ra quyết định quy hoạch sử dụng đất

Các phương pháp toán ứng dụng có thể áp dụng để giải quyết mô hình là:
- Phương pháp hàm thoả dụng tổ hợp và phương pháp mức ưu tiên để giải các
mô hình tối ưu đa mục tiêu.
- Phương pháp Delphi hoặc Delowa hỗ trợ ra quyết định nhóm / tập thể.
- Phương pháp mô phỏng để giải bài toán quy hoạch sử dụng đất trên địa bàn
cấp huyện.
- Phương pháp lập luận xấp xỉ dựa trên lô gíc mờ và lô gíc ngôn ngữ.
Để hỗ cho việc sửa chỉnh các quyết định trung gian và tìm ra quyết định cuối
cùng trong việc quy hoạch sử dụng và quản lý đất trên địa bàn cấp huyện, một hệ hỗ
trợ ra quyết định sẽ được xây dựng và triển khai theo sơ đồ trên.

Các phương pháp nêu trên phải được chi tiết hoá bằng các thuật giải nhằm xây
dựng hệ phần mềm tích hợp. Cũng cần chú ý rằng để xây dựng và triển khai thành công
hệ hỗ trợ ra quyết định, cần:
- Đưa ra được các phương pháp lượng hoá thích hợp các chỉ tiêu định tính về
môi trường - xã hội,
- Biết cách phân tích / kiểm nghiệm các kết quả tính toán do hệ hỗ trợ ra quyết
định cung cấp,
- Đưa ra được các phương pháp thu thập và xử lý ý kiến của nông dân và của các
chuyên gia.

95


DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Nguyễn Đức Nghĩa, Tối ưu hoá, Nhà xuất bản Giáo dục, Hà Nội, 2000.
2. Phan Quốc Khánh, Trần Huệ Nương, Quy hoạch tuyến tính, Nxb. Giáo dục,
2003.
3. Nguyễn Hải Thanh, Mô hình toán tối ưu xây dựng cơ cấu cây trồng, Báo cáo
tổng kết đề tài khoa học cấp Bộ mã số B99 – 32 - 54, 2001.
4. Nguyễn Hải Thanh (chủ biên) và các tác giả khác, Tin học ứng dụng trong
ngành nông nghiệp, Nxb. Khoa học và Kỹ thuật, 2005.
5. Nguyễn Hải Thanh, Toán ứng dụng, Nxb. Đại học Sư phạm Hà Nội, 2005.
6. Nguyễn Hải Thanh, Tối ưu hoá, Giáo trình cho ngành Công nghệ thông tin và
Tin học, Nhà xuất bản Bách khoa, Hà Nội, 2006.
7. M. S. Bazaraa, C. M. Shetty, Nonlinear programming: Theory and algorithms,
John Wiley and Sons, New York, 1990.
8. B. E. Gillett, Introduction to operations research: A computer–oriented
algorithmic approach, McGraw–Hill, New York, 1990.
9. Sy−Ming Guu and Yan−Kuen Wu, Two− phase approach for solving the fuzzy

linear programming problem, International Journal Fuzzy Set and Systems, Vol.
107, pp. 191−195, 1996.
10. George J. Klir, Fuzzy sets and fuzzy logic, theory and application, Prentice Hall,
1995.
11. C. Mohan and Nguyen Hai Thanh (1997), “A fuzzifying approach to stochastic
programming”, Opsearch, Vol. 34, No. 2, pp. 73-96.

12. C. Mohan and Nguyen Hai Thanh (1998), “Reference direction method for
solving multiobjective fuzzy programming”, European Journal of Operational
Research, Vol. 107, pp. 599-613.
13. C. Mohan and Nguyen Hai Thanh (1999), “Preference level interactive method
for solving multiobjectve fuzzy programming problems”, Asia-pacific Journal of
Operational Research, Vol. 16, pp. 63-86.

14. C. Mohan and Nguyen Hai Thanh (1999), “A controlled random search
technique incorporating the simulated annealing concept for solving integer and
mixed integer global optimization problems”, Computational Optimization and
Applications, Vol. 14, pp. 103-132.
15. C. Mohan and Nguyen Hai Thanh (2001), “An interactive satisficing method for
solving multiobjective mixed fuzzy-stochastic programming problems”,
International Journal for Fuzzy Sets and Systems, Vol. 117, No.1, pp. 61-79.
16. A. Osyczka, Multicriterion Optimization in Engineering with Fortran Programs,
Ellis Horwood Limited, New York, 1984.
17. H. A. Taha, Operations research, MacMillan, New York, 1989.

96