ứng dụng hệ trợ giúp quyết định nhóm đa tiêu chuẩn trong môi trường mờ trực cảm tại trường đại học tây bắc

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI
-------o0o-------

NGUYỄN ANH TUẤN

ỨNG DỤNG HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH NHÓM ĐA
TIÊU CHUẨN TRONG MÔI TRƢỜNG MỜ TRỰC
CẢM TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÂY BẮC

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI, 2015


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI
-------o0o-------

NGUYỄN ANH TUẤN

ỨNG DỤNG HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH NHÓM ĐA
TIÊU CHUẨN TRONG MÔI TRƢỜNG MỜ TRỰC
CẢM TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÂY BẮC

Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Mã số chuyên ngành: 60.48.01.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Tân Ân

HÀ NỘI, 2015


LỜI CẢM ƠN!

Lời đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới thầy PGS.TS
Nguyễn Tân Ân, người hướng dẫn khoa học đã định hướng và tận tình giúp đỡ
em về mọi mặt để em có thể hoàn thành luận văn này.
Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy, cô giáo đã dạy dỗ, chỉ bảo, truyền
đạt những kinh nghiệm quý báu cho chúng em trong quá trình học tập tại trường.
Mặc dù đã rất cố gắng, song chắc chắn luận văn khó tránh khỏi những
thiếu sót. Em rất mong nhận được sự thông cảm, những ý kiến đóng góp của các
thầy, cô giáo và những ai quan tâm tới lĩnh vực trong luận văn này.
Cuối cùng, em xin dành tình cảm thân thiết nhất tới gia đình và bạn bè
đồng nghiệp đã động viên, chia sẻ và giúp đỡ em trong suốt quá trình nghiên
cứu luận văn.
Sơn La, tháng 10 năm 2015
HỌC VIÊN

Nguyễn Anh Tuấn


DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1: Khái niệm Hệ trợ giúp quyết định của Alter (1980)............................ 5
Bảng 1.2: Tổng kết các khái niệm cơ sở của các định nghĩa Hệ trợ giúp ra quyết định .. 6
Bảng 2.1. Bảng giá trị véc tơ trọng số OWA với giá trị của n: từ 2 đến 20 ....... 30
Bảng 3.1. Bảng thành viên trong Hội đồng đánh giá thi đua khen thưởng ........ 40
Bảng 3.2. Nhận định các tiêu chí từng lựa chọn của

.................................... 43

Bảng 3.3. Nhận định các tiêu chí từng lựa chọn của

.................................... 43

Bảng 3.4. Nhận định các tiêu chí từng lựa chọn của

.................................... 44

Bảng 3.5. Nhận định các tiêu chí từng lựa chọn của

.................................... 44

Bảng 3.6. Nhận định các tiêu chí từng lựa chọn của

.................................... 44

Bảng 3.7. Nhận định các tiêu chí từng lựa chọn của

.................................... 45

Bảng 3.8. Nhận định các tiêu chí từng lựa chọn của

.................................... 45

Bảng 3.9. Ma trận điểm quyết định mờ

của

........................................ 45

Bảng 3.10. Ma trận điểm quyết định mờ

của

...................................... 46

Bảng 3.11. Ma trận điểm quyết định mờ

của

...................................... 46

Bảng 3.12. Ma trận điểm quyết định mờ

của

...................................... 46

Bảng 3.13. Ma trận điểm quyết định mờ

của

...................................... 47

Bảng 3.14. Ma trận điểm quyết định mờ

của

...................................... 47

Bảng 3.15. Ma trận điểm quyết định mờ

của

...................................... 47

Bảng 3.16. Ma trận điểm tập thể S  ( Sij )55 .................................................... 48
Bảng 3.17. Tổng giá trị điểm của từng khoa ..................................................... 48
Bảng 3.18. Ma Trận hợp nhất toàn bộ ý kiến quyết định của hội đồng ............. 50
Bảng 3.19. Bảng giá trị tổng của các khoa ........................................................ 50


DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Hàm thuộc của tập X………………………………….………… ..... 10
Hình 1.2. Đồ thị hàm liên thuộc nhóm hàng đơn điệu ...................................... 11
Hình 1.3. Số mờ hình thang .............................................................................. 11
Hình 1.4. Số mờ hình tam giác ......................................................................... 12
Hình 1.5. Miền xác định và miền tin cậy của tập mờ A .................................... 13
Hình 1.6. Hàm liên thuộc của phần bù mờ........................................................ 14
Hình 1.7. Hàm liên thuộc của phép hợp mờ...................................................... 14
Hình 1.8. Giao 2 tập mờ

trên tập vũ trụ

................................................. 15

Hình 2.1. Đặc điểm chung của MCDSM .......................................................... 23
Hình 3.1. Phiếu đánh giá kết quả thi đua khen thưởng ...................................... 52

Hình 3.2. Màn hình chính ứng dụng ................................................................. 53
Hình 3.3. Hội đồng đánh giá............................................................................. 53
Hình 3.4. Đơn vị thi đua ................................................................................... 54
Hình 3.5. Tiêu chí đánh giá .............................................................................. 54
Hình 3.6. Thông tin đánh giá đối với khoa Toán - Lý - Tin .............................. 55
Hình 3.7. Nhập giá trị véc tơ liên kết ................................................................ 55
Hình 3.8. Kết quả của ứng dụng ....................................................................... 56


MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1
1. Lý do chọn đề tài ............................................................................................ 1
2. Mục tiêu nghiên cứu ....................................................................................... 2
3. Đối tượng nghiên cứu ..................................................................................... 2
4. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 2
CHƢƠNG I: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT
ĐỊNH, TẬP MỜ, MỜ TRỰC CẢM ................................................................ 3
1.1. Hệ trợ giúp ra quyết định ............................................................................. 3
1.1.1. Ra quyết định và môi trường ra quyết định ............................................... 3
1.1.2. Định nghĩa Hệ trợ giúp quyết định............................................................ 4
1.1.3. Các đặc trưng cơ bản của Hệ trợ giúp quyết định ..................................... 7
1.1.4. Phân loại Hệ trợ giúp quyết định .............................................................. 7
1.1.5. Vai trò hệ trợ giúp quyết định trong quản lý ............................................. 8
1.2. Tập mờ, tập mờ trực cảm............................................................................. 9
1.2.1. Tập mờ ..................................................................................................... 9
1.2.2. Các phép toán trên tập mờ ...................................................................... 13
1.2.3. Tập mờ trực cảm (intuitionistic fuzzy set – IFS) .................................... 19
1.2.4. Các phép toán trên tập mờ trực cảm........................................................ 20
Kết luận chƣơng I........................................................................................... 22
CHƢƠNG II: HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH NHÓM ĐA TIÊU CHUẨN

TRONG MÔI TRƢỜNG MỜ TRỰC CẢM ................................................. 23
2.1. Vấn đề của hệ trợ giúp ra quyết định nhóm đa tiêu chuẩn.......................... 23
2.1.1. Đặc điểm chung của hệ trợ giúp ra quyết định đa tiêu chuẩn (multi-criteria
decision support making-MCDSM).................................................................. 23
2.1.2. Mô hình MCDSM .................................................................................. 23
2.2. Một số phép toán xác định trọng số của các thuộc tính .............................. 24
2.2.1. Phép toán tích hợp trung bình trọng số sắp xếp thứ tự (ordered weighted
Averaging operator - OWA) dựa trên phương pháp phân phối chuẩn. ..................... 24


2.2.2. Phép toán hình học trọng số mờ trực cảm (intuitionistic fuzzy weighted
geometric – IFWG). ......................................................................................... 30
2.2.3. Phép toán hình học lai mờ trực cảm (intuitionistic fuzzy hybrid geometric
– IFGH). ........................................................................................................... 32
2.2.4. Hàm trọng số điểm ................................................................................. 35
2.3. Tiếp cận việc ra quyết định nhóm đa tiêu chuẩn trong môi trường mờ trực
cảm (intuitionistic fuzzy multi-criteria decision support making – IFMCDSM) 35
2.3.1. Bài toán IFMCDSM ............................................................................... 35
2.3.2. Hàm trọng số điểm trong IFMCDSM ..................................................... 36
2.3.3. Sử dụng các phép tính trung bình trọng số hình học mờ trực cảm trong
IFMCDSM ....................................................................................................... 37
Kết luận chƣơng II ......................................................................................... 39
CHƢƠNG III: ỨNG DỤNG HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH NHÓM ĐA
TIÊU CHUẨN TRONG MÔI TRƢỜNG MỜ TRỰC CẢM TẠI TRƢỜNG
ĐẠI HỌC TÂY BẮC...................................................................................... 40
3.1. Hệ trợ giúp quyết định nhóm đa tiêu chuẩn trong môi trường mờ trực cảm ở
hoạt động quản lí của Trường Đại học Tây Bắc................................................ 40
3.1.1. Bài toán hệ hỗ trợ ra quyết định nhóm đa tiêu chuẩn trong môi trường mờ
trực cảm tại trường Đại học Tây Bắc ................................................................ 40
3.1.2. Phân tích bài toán ................................................................................... 41

3.2. Xây dựng ứng dụng ra quyết định trong hoạt động quản lí của Trường Đại
học Tây Bắc ..................................................................................................... 51
3.2.1. Chức năng và mục tiêu của chương trình ................................................ 51
3.2.2. Mô tả ứng dụng và cách sử dụng ............................................................ 51
Kết luận chƣơng III........................................................................................ 57
KẾT LUẬN ..................................................................................................... 58
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................ 1


PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ra quyết định nhóm đa tiêu chuẩn là một hoạt động rất hay gặp trong cuộc
sống hàng ngày. Vấn đề có thể mô tả như sau:
Cho một tập hữu hạn các ứng viên X  x1 , x2 ,, xn  . Mỗi ứng viên được
xem xét theo nhiều tiêu chuẩn.
Có một nhóm chuyên gia xem xét, đánh giá, lựa chọn để sắp xếp các ứng
viên này theo thứ tự từ tốt nhất đến tồi nhất hoặc ngược lại. Thông thường mỗi
chuyên gia sẽ cho mỗi ứng viên theo từng tiêu chí những điểm. Trên cơ sở
những điểm này, hệ thống sẽ tính toán, tích hợp điểm của từng ứng viên theo
từng tiêu chí để có điểm của mỗi chuyên gia cho từng ứng viên, tiếp đó hệ thống
sẽ tích hợp ý kiến đánh giá của từng chuyên gia lại thành ý kiến chung của cả
nhóm đối với từng ứng viên. Dựa vào điểm cuối cùng này các ứng viên sẽ được
sắp xếp.
Vấn đề trở nên không đơn giản khi thông tin về các ứng viên theo từng tiêu
chí là không đầy đủ hoặc không rõ ràng. Và vấn đề còn phức tạp hơn nữa khi
mỗi chuyên gia đều có thể cảm nhận về các ứng viên cũng không rõ ràng và ít
nhiều có hạn chế về kinh nghiệm, mức độ sâu sát, mức độ am hiểu về đối tượng
được đánh giá. Tất cả những nguyên nhân đó dẫn đến các chuyên gia chỉ có thể
cho các ứng viên những điểm mờ. Khi đó hệ thống phải áp dụng những phương
pháp xử lý thông tin mờ.

Để xử lý thông tin mờ có ba hướng tiếp cận: Hướng thứ nhất, dựa trên lý
thuyết tập mờ do L. Zadeh khởi xướng năm 1965. Theo hướng này người ta chủ
yếu dựa trên hàm thuộc để xử lý thông tin mờ. Hướng thứ hai, dựa trên lí thuyết
khả năng và hướng thứ ba, dựa trên Đại số Gia tử. Mỗi cách tiếp cận đều có ưu
điểm và nhược điểm của riêng mình và đều tỏ ra đắc dụng trong trường hợp này
mà còn có hạn chế trong trường hợp khác.
1


Theo cách tiếp cận thứ nhất, ban đầu L. Zadeh chỉ dựa trên một hàm thuộc
với ý nghĩa rằng mỗi phần tử chỉ thuộc vào một tập cho trước với một độ thuộc
nhất định. Sau này, theo trực cảm người ta thấy rằng một phần tử có độ thuộc
vào một tập mờ cho trước và độ không thuộc vào tập này. Nên cần phải xét cả
độ thuộc và độ không thuộc đó và tập mờ trực cảm ra đời.
Ta có thể tham khảo các tài liệu [1, 2, 3, 4]. Trong môi trường mờ trực cảm,
các phương pháp tích hợp các ý kiến và các phương pháp tích hợp có xét đến
trọng số của các chuyên gia cũng có nhiều thay đổi. Tuy nhiên, kết quả tích hợp
thường đúng đắn hơn, hợp lí hơn.
Trong khuôn khổ đề tài Thạc sỹ, tôi chọn đề tài “ỨNG DỤNG HỆ TRỢ
GIÚP QUYẾT ĐỊNH NHÓM ĐA TIÊU CHUẨN TRONG MÔI TRƢỜNG
MỜ TRỰC CẢM TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÂY BẮC” nhằm nghiên cứu
mô hình hệ trợ giúp quyết định nhóm đa tiêu chuẩn trong môi trường mờ trực
cảm, ứng dụng hỗ trợ hoạt động ra quyết định ở một cơ sở giáo dục.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu xây dựng mô hình hệ trợ giúp quyết định nhóm đa tiêu chuẩn
trong môi trường mờ trực cảm, ứng dụng trong trợ giúp quyết định ở một cơ sở
giáo dục.
3. Đối tƣợng nghiên cứu
- Nghiên cứu mô hình hệ trợ giúp quyết định mờ trong môi trường mờ trực cảm.
- Xây dựng hệ thống trợ giúp quyết định phục vụ hoạt động ra quyết định

nhóm tại Trường Đại học Tây Bắc.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Phương pháp đọc tài liệu, phân tích, tổng hợp, đối chiếu, so sánh, rút trích
viết thành luận văn.
- Phương pháp thử nghiệm.

2


CHƢƠNG I: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ HỆ TRỢ GIÚP RA
QUYẾT ĐỊNH, TẬP MỜ, MỜ TRỰC CẢM
1.1. Hệ trợ giúp ra quyết định
1.1.1. Ra quyết định và môi trƣờng ra quyết định
Khái niệm quyết định:
Đó là một lựa chọn về “đường lối hành động” (Simon 1960; Costello &
Zalkind 1963; Churchman 1968), hay “chiến lược hành động (Fishburn 1964)
dẫn đến một mục tiêu mong muốn (Churchman 1968).
Khái niệm ra quyết định:
Là một quá trình lựa chọn có ý thức giữa hai hay nhiều phương án để
chọn ra một phương án tạo ra được kết quả mong muốn trong các điều kiện rằng
buộc đã biết.
Theo [6] ra quyết định có các yếu tố sau:
Quá trình ra quyết định:
 Giai đoạn tìm hiểu (intelligence): Các mục tiêu, tập hợp dữ liệu, định hình
bài toán, phân loại vấn đề, trình bày bài toán...
 Giai đoạn thiết kế (design): Phát triển mô hình, đặt các tiêu chuẩn chọn,
tìm các phương án chọn, dự đoán và đo kết quả ra...
 Giai đoạn lựa chọn (choice): Tính toán theo mô hình, phân tích độ phù
hợp, chọn phương án tốt (nhất), lập kế hoạch thực hiện, thiết kế một hệ
thống điều khiển...

Các bước ra quyết định:
 Diễn giải các khả năng có thể lựa chọn.
 Kiểm tra các thành tố có ảnh hưởng đến từng phương án lựa chọn.
 Đánh giá và phân tích từng phương án theo một số tiêu chuẩn hoặc yêu
cầu.
 So sánh và sắp xếp đầu ra.
 Lựa chọn phương án được coi là tốt nhất, dễ chấp nhận nhất.
3


Môi trường ra quyết định:
 Các yếu tố tác động: Hạn chế về tài nguyên (rằng buộc ngân sách, khả
năng phát triển sảm xuất...), điều kiện vật lý (các tham số đo, các khoảng
cách liên hệ...), các tham số chức năng ảnh hưởng đến hiệu quả...
 Các yếu tố tổ chức: Chính sách, cấu trúc (vị trí địa lý, cách quản lý, cách
điều hành...), hình ảnh (uy tín xã hội, uy tín kinh doanh...), con người
(điều kiện xã hội, ý thức chấp hành, hành vi văn hóa...).
 Các yếu tố ngoại cảnh: Pháp luật, các quy định cần tuân thủ (thời gian sản
xuất, môi trường sản xuất, giới hạn giá cả...), môi trường (thời tiết, yếu tố
địa lý, thiên tai...), thị trường (sự cạnh tranh, phát triển công nghệ mới...),
đòi hỏi của khách hàng, nhu cầu của khách hàng...
 Các yếu tố thông tin: Khả năng thông tin (độ bảo mật, khả năng truyền
thông, phương tiện lưu trữ...), độ tin cậy (sự chính xác, cập nhập...).
 Các mục tiêu quản lý: Sự vận hành (kinh tế, hiệu quả, chất lượng, an
toàn...), vùng ảnh hưởng (điều kiện hoạt động, truyền đạt trong tổ chức),
mức độ rõ ràng...
Bài toán ra quyết định:
Mô hình chung:

O  f  cv1 , cv2 ,cvn , uv1 , uv2 ,, uvm 

(1.1)

: hàm mục tiêu .
cv1 , cv2 ,cvn : các biến quyết định.
uv1 , uv2 ,, uvm : các biến môi trường.

1.1.2. Định nghĩa Hệ trợ giúp quyết định
Năm 1971 Scott Morton đã đưa ra khái niệm đầu tiên về hệ trợ giúp quyết
định (Decision Support System- DSS) là các hệ dựa trên máy tính, có tính tương
tác, giúp các nhà ra quyết định dùng dữ liệu và mô hình để giải quyết các bài
toán phi cấu trúc, những bài toán mờ, phức tạp với lời giải không hoàn chỉnh.
4


Hệ trợ giúp quyết định là tập các cơ sở mô hình chứa các thủ tục xử lý dữ
liệu giúp các nhà quản lý ra quyết định, hệ thống cần phải đơn giản, dễ điều
khiển, thích nghi, dễ liên lạc với nhau (Little. 1970).
Hệ trợ giúp quyết định kết hợp trí lực của con người với năng lực của máy
tính để cải tiến chất lượng quyết định. Đây là các hệ dựa vào máy tính hỗ trợ cho
người ta ra quyết định giải các bài toán nửa cấu trúc (Keen and Scott Morton. 1978).
Moore và Chang (1980) chỉ ra rằng khái niệm cấu trúc (structured) không
đủ ý nghĩa 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 đó Hệ trợ giúp ra quyết định là:
 Hệ thống có khả năng mở rộng;
 Có khả năng trợ giúp phân tích dữ liệu và mô hình hóa quyết định;
 Hướng tới lập kế hoạch cho tương lai;
 Được sử dụng cho những hoàn cảnh và thời gian bất thường.
Alter (1980) đưa ra khái niệm hệ trợ giúp quyết định bằng cách so sánh

với các hệ thống xử lý dữ liệu:
Khía cạnh

Hệ hỗ trợ quyết định

Hệ thống xử lý dữ liệu

Sử dụng:

Chủ động

Bị động

Người sử dụng:

Nhà quản lý

Văn phòng

Mục tiêu:

Tính hiệu quả, tính linh hoạt

Hiệu quả máy móc, tính
phi mâu thuẫn

Phạm vi về thời gian: Hiện tại và tương lai

Quá khứ

Mục đích, tiêu đề:

Tính phi mâu thuẫn

Tính linh hoạt

Bảng 1.1: Khái niệm Hệ trợ giúp quyết định của Alter (1980)
Bonzen, Holsapple, Whinston (1980) đưa ra khái niệm tổng quan hơn về
Hệ trợ giúp ra quyết định gồm các thành phần chính:
5


 Có một hệ ngôn ngữ là cơ chế cho phép tương tác giữa người dùng và các
thành phần khác của hệ;
 Một hệ tri thức chứa các tri thức về lĩnh vực bao gồm dữ liệu và các loại
thủ tục;
 Hệ xử lý bài toán, chứa đựng các khả năng xử lý bài toán và người ra
quyết định cần đến.
Keen (1980) cho rằng Hệ trợ giúp quyết định là sản phẩm của quá trình
phát triển trong đó người sử dụng Hệ trợ giúp quyết định, người tạo ra Hệ trợ
giúp quyết định và chính bản thân Hệ trợ giúp quyết định có khả năng ảnh
hưởng tác động đến sự phát triển của hệ thống và các thành phẩm.
Như vậy, có nhiều cách định nghĩa Hệ trợ giúp quyết định khác nhau. Ta
có thể tổng kết lại các khái niệm cơ sở của các định nghĩa Hệ trợ giúp ra
quyết định như sau:
Khái niệm cơ sở

Nguồn

Kiểu của bài toán, chức năng hệ thống

Scott Morton (1971)

(trợ giúp).

Little (1975)

Chức năng hệ thống, đặc điểm giao tiếp.

Alter (1980)

Mục tiêu hệ thống, khuôn mẫu sử dụng.

Moore và Chang (1980)

Năng lực hệ thống. khuôn mẫu sử dụng.

Bonzen, Holsapple, Whinston (1980) Thành phần hệ thống.
Keen (1980)

Quá trình phát triển.

Bảng 1.2: Tổng kết các khái niệm cơ sở của các định nghĩa Hệ trợ giúp ra quyết định
Ta thấy rằng Hệ trợ giúp quyết định là hệ thống thông tin hỗ trợ bằng máy
tính (CBIS) có thể thích nghi linh hoạt và tương tác với nhau, đặc biệt được phát
triển để hỗ trợ một vấn đề quản lý không có cấu trúc nhằm cải tiến việc ra quyết
6


định. Nó tập hợp dữ liệu cung cấp cho người sử dụng một giao diện thân thiện

và cho phép tự ra quyết định một cách sáng suốt, nó hỗ trợ tất cả các giai đoạn
của việc ra quyết định và bao gồm cả một cơ sở tri thức.
1.1.3. Các đặc trƣng cơ bản của Hệ trợ giúp quyết định
Hệ trợ giúp quyết định gồm có các đặc trưng sau:
 Quản lý dữ liệu (Data Management): Thực hiện công việc lưu trữ các
thông tin của hệ phục vụ cho việc lưu trữ, cập nhập, truy vấn thông tin.
 Quản lý mô hình (Model Management) hay còn gọi là hệ quản trị cơ sở
mô hình (MBMS, model base management system): Bao gồm các mô hình ra
quyết định (DSS model) và việc quản lý mô hình này.
 Quản lý dựa vào kiến thức: Có thể hỗ trợ các thành phần khác hay hoạt
động độc lập nhằm đưa ra tính thông minh của quyết định đưa ra.
 Quản lý giao diện người dùng (User Interface Management): Quản lý
việc giao tiếp giữa người dùng cuối và hệ ra quyết định.
1.1.4. Phân loại Hệ trợ giúp quyết định
Hệ hỗ trợ ra quyết định được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí. Hiện nay
vẫn chưa có cách phân loại thống nhất. Trên đây đưa ra 2 cách phổ biến nhất.
Theo DSS-Glossary:
Có tất cả 5 loại hỗ trợ quyết định:
 Hướng giao tiếp (Communocation - Drive DSS): Sử dụng mạng và
công nghệ viễn thông để liên lạc và công tác.
 Hướng dữ liệu (Data - Drive DSS): Dựa trên việc truy xuất và xử lý dữ liệu.
 Hướng tài liệu (Document - Drive DSS): Dựa trên việc truy xuất và
phân tích các văn bản, tài liệu.
 Hướng tri thức (Knowledge - Drive DSS): Có thể đề nghị và đưa ra
những tư vấn cho người ra quyết định.
7


 Hướng mô hình (Model - Drive DSS): Dựa vào những mô hình ra quyết
định và quản lý các mô hình này.

Theo Holsapple và Whinston (1996)[9]:
Phân ra 6 loại Hệ trợ giúp quyết định:
 Hướng văn bản (Text-Oriented DSS): Thông tin (bao gồm dữ liệu và
kiến thức) được lưu trữ dưới dạng văn bản.
 Hướng cơ sở dữ liệu (Database-Oriented DSS): Cơ sở dữ liệu đóng vai
trò chủ yếu trong hệ này. Thông tin trong cơ sở dữ liệu thường có cấu trúc chặt
chẽ, có mô tả rõ ràng. Hệ này cho phép người dùng truy vấn thông tin dễ dàng
và mạnh mẽ về báo cáo.
 Hướng bản tính (Spreasheet-Oriented DSS): Một bản tính là một mô
hình để cho phép người dùng thực hiện việc phân tích trước khi ra quyết định.
Bản tính có thể bao gồm nhiều mô hình thống kê, lập trình tuyến tính, mô hình
tài chính.
 Hướng người giải quyết (Solver-Oriented DSS): Một trợ giúp là một
giải thuật hay chương trình để giải quyết một vấn đề cụ thể.
 Hướng luật (Rule-Oriented DSS): Kiến thức của hệ này được mô tả
trong các quy luật thủ tục hay lý lẽ. Hệ này còn được gọi là hệ chuyên gia. Các
quy luật này có thể là định tính hay định lượng.
 Hướng kết hợp (Compound DSS): Một hệ tổng hợp có thể kết hợp hai
hay nhiều hơn trong số năm hệ trên.
1.1.5. Vai trò hệ trợ giúp quyết định trong quản lý
Theo [6] việc ra quyết định có ý nghĩa rất lớn, nó là khâu mấu chốt trong
quá trình quản lý.
Các quyết định chiến lược xác định hướng phát triển của cơ quan trong
một thời kỳ nhất định liên quan đến tất cả các bộ phận, các cấp
8


Các quyết định chiến thuật mang tính chất thường xuyên hơn, đó là những
quyết định nhằm đạt những mục tiêu ngắn hạn, mang tính cục bộ có tác dụng
làm thay đổi hướng phát triển của hệ thống quản trị.

Các quyết định tác nghiệp là những quyết định ra hàng ngày, có tính chất
điều chỉnh, chỉ đạo trong quá trình thực hiện nhiệm vụ và mục tiêu.
1.2. Tập mờ, tập mờ trực cảm
1.2.1. Tập mờ (fuzzy set – FS)
Lịch sử ra đời của tập mờ:
Năm 1965 Giáo sư L.Zadeh đã khai sinh ra một ngành khoa học mới
là “Lý thuyết tập mờ” và nó đã nhanh chóng được các nhà nghiên cứu công
nghệ chấp nhận ý tưởng, một số kết quả bước đầu và hướng nghiên cứu tiếp
theo góp phần tạo nên những sản phẩm công nghiệp đang được tiêu thụ trên
thị trường thế giới cũng như các sản phẩm phần mềm đang được sử dụng
khá rộng rãi trên toàn cầu.
Tập mờ (fuzzy set – FS):
Định nghĩa 1.1. Tập mờ A xác định trên tập vũ trụ X là một tập mà mỗi phần
tử của nó là một cặp các giá trị  x,  A  x   , trong đó x  X và  A là ánh xạ:

 A : X  0,1 .


Ánh xạ  A được gọi là hàm thuộc (hoặc hàm thành viên - membership

function) của tập mờ A .


Tập X được gọi là hàm cơ sở của tập mờ A .  A  x  là độ phụ thuộc,

sử dụng hàm thuộc để tính độ phụ thuộc của một phần tử

nào đó.

Tập mở A được viết như sau:

A

 

A

 x / x : x  X 

(1.2)

Như vậy ta có thể coi tập rõ là một trường hợp đặc biệt của tập mờ, trong
đó hàm liên thuộc chỉ nhận 2 giá trị

và .

Từ định nghĩa trên ta có thể suy ra:


Tập mờ

là rỗng nếu và chỉ nếu hàm thuộc về  A  x   0,a  X
9




Tập mờ A là toàn phần nếu và chỉ nếu  A  x   1, a  X



Hai tập mờ A và B bằng nhau nếu  A  x   B  x  ,a  X

Ký hiệu tập mờ, ta có các dạng ký hiệu sau: A 


A 

A  x



A 
X

A  x
x

A

 x   |x  U 

trong trường hợp X là không gian rời rạc.

x

xX

 x, 

trong trường hợp X là không gian liên tục.

Lưu ý các ký hiệu

, 

không phải là các phép tính tổng hay tích phân,

mà chỉ là ký hiệu biểu thị tập hợp mờ.
Ví dụ 1.1. Xét tập X gồm 4 người là x1 , x2 , x3 , x4 tương ứng có tuổi là
15,25,40,70 và A là tập hợp các người “Trẻ” . Khi đó ta có thể xây dựng hàm
thuộc như sau:

và tập mờ A 

0.9 0.7 0.5 0.1



x1
x2
x3
x4

𝜇 𝑇𝑟
0.9

0.7
0.5

𝑥

0.1
15

25

40

70

Hình 1.1. Hàm thuộc của tập X
Ví dụ 1.2. Tập mờ A là tập “số gần 2” xác định bởi hàm thuộc  A  e ( x2) ta
2

có thể ký hiệu: A  {( x,   x  2)2  | x  X } hoặc A 



  ( x  2)



10

2

/x


Ví dụ 1.3. Cho tập vũ trụ E = tốc độ = 20,50,80,100,120 đơn vị là km/h. Xét

tập mờ F = tốc độ nhanh xác định bởi hàm liên thuộc

.

1
0.85
0.
5
E
20

50

80

100

120

Hình 1.2. Đồ thị hàm liên thuộc nhóm hàng đơn điệu
Như vậy tốc độ dưới 20 km/h được coi là không nhanh. Tốc độ càng cao
thì độ thuộc của nó vào tập F càng cao. Khi tốc độ là 100 km/h trở lên thì độ
thuộc là 1.
 Tập mờ A dạng hình thang xác định bởi bộ 4 giá trị  a, b, c, d  , Ký hiệu:
A   a, b, c, d  và hàm thuộc được xác định như sau:

0
x a

b  a


 A  x   1
d  x

d c
0

nÕu

xa

nÕu

axb

nÕu

b xc

nÕu

cxd

nÕu

xd

b c

d

𝜇𝐴

a

Hình 1.3. Số mờ hình thang
11




Tập mờ A dạng hình tam giác là trường hợp đặc biệt của dạng hình

thang được xác định bởi 3 giá trị  a, b, c . Ký hiệu: A   a, b, c  hàm thuộc được
xác định như sau:

0
x a


A  x  b  a
c  x
c  b
0


nÕu

xa

nÕu

a xb

nÕu

b xc

nÕu

cx

1

0

a

b

c

Hình 1.4. Số mờ hình tam giác
Trong đó:
 Miền xác định: Biên giới tập mờ , ký hiệu là: supp  A , là tập rõ gồm
các phần tử của

có mức độ phụ thuộc của

vào tập mờ

lớn hơn .

 Miền tin cậy: Lõi tập mờ , ký hiệu là: core  A , là tập rõ gồm các phần
tử của

có mức độ phụ thuộc của

vào tập mờ

bằng 1.

 Độ cao tập mờ : là mức độ phục thuộc cao nhất của
Ký hiệu là:

.
12

vào tập mờ .


𝜇𝐴

Miền tin cậy

𝐴

1

𝑥

0
Miền xác định

Hình 1.5. Miền xác định và miền tin cậy của tập mờ A
Tập mờ

được gọi là tập mờ chuẩn tắc (normal fuzzy set) nếu h  A  1.

Tức là tập mờ chuẩn tắc có nhân khác rỗng.
Một lớp tập mờ quan trọng có nhiều ứng dụng thực tế là số mờ.
Số mờ:
Tập mờ


trên đường thẳng thực

là chuẩn hóa, tức là có điểm

là tập số mờ nếu:
sao cho  M  x   1.

 Ứng với mỗi   R , tập mức  x : M  x     là đoạn đóng.
Người ta thường dùng các số mờ tam giác, hình thang và dạng Gauss.
1.2.2. Các phép toán trên tập mờ
Cho tập vũ trụ X và tập độ thuộc M  0,1
Xét 2 tập con m của X . Tập mờ A, B với  A  x  , B  x  .
Ta có:
Quan hệ bao hàm:

A được gọi là bằng B , ký hiệu:  AB  x 

 AB  x    A  x   B  x 

x  X ;

(1.3)

A được gọi là tập con của B , ký hiệu:  AB  x 
 AB  x    A  x   B  x 

x  X ;
13

(1.4)


Phần bù:
Phần bù mờ của tập mờ

là tập mờ ̅ :

 A   x,1   A  x  

x  X ;

A(x)
1

1

(1.5)

A  x 

x

x

b)

a)

Hình 1.6. Hàm liên thuộc của phần bù mờ
a, Hàm thuộc của tập mờ
b, Hàm thuộc của tập mờ ̅
Phép hợp của các tập mờ:
Cho tập mờ
trên tập vũ trụ , tập mờ hợp của

và

cũng là một tập

x  X

(1.6)

mờ. Ký hiệu là

C  x    A B  x   (x,max   A  x  ,  B  x  
𝑨∪𝑩

A(x)

B(x)

Hình 1.7. Hàm liên thuộc của phép hợp mờ
Giao của các tập mờ:
Cho tập mờ A, B trên tập vũ trụ X , tập mờ giao của

và

cũng là một

tập mờ. Ký hiệu là .

 I  x    A B  x   (x,min   A  x  ,  B  x  
14

(1.7)


 AB  x 

B  x 

A  x 

x

Hình 1.8. Giao 2 tập mờ

trên tập vũ trụ

Tích đề các:
Giả sử A1 , A2 ,, An

là các tập mờ trên các tập vũ trụ X 1 , X 2 ,, X n

tương ứng. Tích đề các của A1 , A2 ,, An là tập mờ A  A1  A2   An trên
không gian tích X 1  X 2   X n với hàm liên thuộc được xác định bởi:

 A  x1, x2 ,, xn   min   A  x1  ,  A  x2  ,,  A  xn  

(1.8)

x1  X 1 , x2  X 2 ,, xn  X n

Phép chiếu:
Giả sử

là tập mờ trên không gian tích X 1  X 2 . Hình chiếu của

X 1 là tập mờ

với hàm thuộc được xác định bởi:  A  x   max  A  x, y 

trên

yU 2

Định nghĩa trên có thể mở rộng cho trường hợp không gian tích

chiều.

Mở rộng hình trụ:
Giả sử A1 là tập mờ trên tập vũ trụ X 1 . Mở rộng hình trụ của A1 trên không
gian tích X 1  X 2 là tập mờ

với hàm thuộc được xác định bởi:

 A  x, y    A  X 

(1.9)

Các phép toán mở rộng:
Ngoài các phép toán chuẩn: phần bù, hợp, giao được đề cập ở trên còn
nhiều cách mở rộng phép toán trên tập mờ khác có tính
15

tổng quát hóa cao hơn.


Phần bù mờ:
Giả sử xét hàm C : 0,1  0,1 cho bởi công thức C  a   1,a 0,1 .
Khi đó hàm thuộc của phần bù chuẩn trở thành  A  x   C   A  x   . Nếu tổng
quát hóa tính chất của hàm C thì ta sẽ có tổng quát hóa định nghĩa của phần bù
mờ. Từ đó ta có định nghĩa :
Phần bù mờ của tập mờ

 A  x   C   A  x   , trong đó

là tập mờ ̅ với hàm thuộc được xác định bởi
là một hàm số thỏa các điều kiện sau:

1. Tiêu đề C1 (điều kiện biên): C  0  1, C 1  0
2. Tiên đề C 2 (đơn điệu giảm): a, b 0,1 . Nếu a  b thì C  a   C  b 
Hàm C thỏa các điều kiện trên được gọi là hàm phần bù.
Ta thấy rằng hàm thuộc của phần bù chuẩn là một hàm đặc biệt trong họ
các hàm phần bù.
Ví dụ 1.4.
Hàm phần bù Sugeno C  a  

1 a
trong đó  là tham số thỏa mãn
1  a

  1 . Hàm bù chuẩn là trường hợp đặc biệt của hàm Sugeno khi   0 .
1
w w

Hàm phần bù Yager C  a   (1  a )

trong đó

là tham số thỏa mãn

. Hàm bù chuẩn là trường hợp đặc biệt của hàm Yager khi w  1 .
Hợp mờ - Các phép toán S-norm
Phép toán max trong công thức hàm hợp mờ chuẩn có thể được tổng quát
hóa thành các hàm S-norm:

Một hàm số S : 0,1  0,1  0,1 được gọi là một S-norm nếu thỏa các
điều kiện sau:
1. Tiên đề S1 (điều kiện biên): S  0, a   a, a 0,1
2. Tiên đề S 2 (giao hoán): S  a, b   S  b, a  , a, b 0,1
16


3. Tiên đề S 3 (kết hợp): S  S  a, b  , c   S  a, S  b, c   , a, b, c 0,1
4. Tiên đề S 4 (đơn điệu tăng): Nếu a  b và c  d thì S  a, c   S b, d  ,
a, b, c, d 0,1

S-norm còn được gọi là co-norm hoặc T-đối chuẩn.
Hợp của tập mờ

là tập mờ A  B với hàm thuộc được xác

và tập mờ

định bởi:  AB  x   S   A  x  ,  B  x   . Trong đó S là một S-norm.
Giao mờ - Các phép toán T-norm
Ta có định nghĩa hàm T-norm là tổng quát hóa của hàm min:
Một hàm số: T : 0,1  0,1  0,1 được gọi là một T-norm nếu thỏa mãn
các điều kiện:
1. Tiên đề T1 (điều kiện biên): T 1, a   a, a 0,1
2. Tiên đề T 2 (giao hoán): T  a, b   T b, a  , a, b 0,1
3. Tiên đề T 3 (kết hợp): T Ta, b  , c)  T  a,T  b, c   , a, b, c 0,1
4. Tiên đề T 4 (đơn điệu tăng): Nếu a  b và c  d thì:
T  a, c   T  b, d  ,

a, b, c, d 0,1

T-norm còn được gọi là T-chuẩn hoặc chuẩn tam giác.
Giao của tập mờ

và tập mờ

là tập mờ A  B với hàm thuộc được xác

định như sau:

 AB  x   T   A  x  , B  x   . Trong đó T là một T-norm.
Định lý: 1.1. Với mọi T-norm bất kỳ

và S-norm bất kỳ

ta có:

Tích đề-các mờ:
Tích đề-các của tập mờ A1 , A2 ,, An trên các vũ trụ X 1 , X 2 ,, X n tương
ứng là tập mờ A  A1  A2  An trên không gian tích X  X 1  X 2  X n
với hàm thuộc được xác định như sau:

 A  x1 , x2 ,, xn    A  x T  A  x T T  A  x  , x1  X 1 , x2  X 2 , xn  X n
1

2

n

Trong đó T là một T-norm bất kỳ.

17


Ta thấy đây là định nghĩa mở rộng cho tích đề-các chuẩn khi thay thế hàm
min bằng một T-norm bất kỳ.
Quan hệ mờ:
Cho

và

là các vũ trụ. Khi đó một quan hệ mờ hai ngôi

giữa

và

là một tập mờ trong tích đề-các U  V . Như vậy ta có thể xác định hàm thuộc
cho quan hệ mờ theo cách tính hàm thuộc cho tích đề-các mờ.
Khi U  V ta nói

là quan hệ trên .
giữa các tập U1 ,U 2 ,,U n là tập mờ

Tổng quát một quan hệ mờ

A  A1  A2   An trên không gian tích U  U1  U 2   U n .

Trong đó: Ai  U i , i  1, 2,, n .
Hợp của các quan hệ mờ:
Hợp của quan hệ mờ

hệ mờ RoS từ

đến

từ

đến

và quan hệ mờ

từ

đến

là quan

có hàm thuộc xác định bởi:

 RoS  u , w   max vV T   R  u , v  ,  z  v, w  
Trong

là một T-norm bất kỳ.

Các phép toán trên số mờ:
 Cộng:

a, b  d , e  a  d , b  e

(1.10)

 Trừ:

a, b  d , e  a  e, b  d 

(1.11)

 Nhân:

a, b  d , e  min  ad , ae, bd , be  ,max  ad , ae, bd , be 

(1.12)

 Chia:

 a, b  min  a , a , b , b  ,max  a , a , b , b 


 d , e   d e d e 
 d e d e 
18

(1.13)