ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU PARETO VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

ĐỀ CƢƠNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH
MÃ SỐ : 60.48.01

TÊN ĐỀ TÀI
NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU
PARETO VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU
TRONG TRƢỜNG HỢP THÔNG TIN KHÔNG ĐẦY ĐỦ

Họ và tên học viên
Cán bộ hƣớng dẫn
Lớp

:
:
:

Võ Xuân Lợi
TS. Nguyễn Văn Hiệu
KHMT K28(2013-2015)

Đà Nẵng, 5/2015


I. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trong cuộc sống hằng ngày, mỗi ngƣời trong chúng ta đều phải ra không
biết bao nhiêu quyết định liên quan đến các sinh hoạt cá nhân từ ăn gì, uống gì,

mặc gì, làm gì, khi nào, ở đâu, với ai đó là các quyết định rất bình thƣờng. Việc
đƣa ra quyết định đối với một vấn đề xuất hiện trong khắp các lĩnh vực, hoạt
động sản xuất, đời sống con ngƣời, nghiên cứu, thống kê…mà đôi khi chúng ta
không nhận ra. Nhiều lúc chúng ta còn phải đối diện với những sự lựa chọn khó
khăn mà ở đó chúng ta không thể quyết định giữa một số lƣợng nhiều các nhu
cầu, nhiều mục tiêu xung đột, mà phải nhờ sợ trợ giúp để đi đến quyết định đúng
đắn nhất.
Những năm gần đây, cùng với chức năng khai thác có tính chất tác
nghiệp, việc khai thác các cơ sở dữ liệu phục vụ các yêu cầu trợ giúp quyết định
ngày càng có ý nghĩa quang trọng và là nhu cầu to lớn trong mọi lĩnh vực hoạt
động kinh doanh, quản lý kinh tế cũng nhƣ nghiên cứu khoa học, thống kê tình
hình phát triển xã hội, dân số,v.v…Dữ liệu đƣợc lƣu trữ và thu thập ngày càng
nhiều nhƣng ngƣời ra quyết định trong quản lý, kinh doanh lại cần những thông
tin dƣới dạng “tri thức” rút ra từ những nguồn dữ liệu đó hơn là chính những dữ
liệu đó cho việc ra quyết định.
Trên thực tế sự lựa chọn thể hiện đa tiêu chí là rất phổ biến, các thông tin
thƣờng phức tạp và xung đột với nhau, thƣờng phản ánh các quan điểm khác
nhau và thay đổi theo thời gian. Mỗi quyết định chúng ta thực hiện đòi hỏi sự
cân bằng của nhiều yếu tố và điều này hình thành nên một quyết định đa tiêu
chí.
Khi muốn đƣa ra một quyết định chọn một phƣơng án tối ƣu, thì chúng ta
tiến hành xem xét nhiều tiêu chí của các bài toán, và trong số các tiêu chí đó có
những tiêu chí trái ngƣợc nhau. Tuy nhiên, phần lớn các phƣơng pháp toán tối
ƣu hóa đƣợc giải bằng cách tìm cực trị của một hàm, tức là tìm một mục tiêu. Vì
vậy, chúng ta thƣờng xuyên cố gắng chuyển bài toán đa mục tiêu về bái toán
đơn mục tiêu để giải. Thủ tục chuyển này trong nhiều trƣờng hợp gây nên sự
biến dạng về bản chất của bài toán, nên một vài trƣờng hợp không thể chuyển từ


bài toán đa tiêu chí về bài toán đơn tiêu chí. Trong quá trình giải bài toán đơn

mục tiêu không đƣợc thực hiện, hay là khó khăn trong việc tính toán, thì chúng
ta phải tiến hành giải với bài toán đa mục tiêu
Từ đó đã ra đời rất nhiều phƣơng pháp để giải quyết vấn đề ra quyết định
đa mục tiêu (MCDM) dựa trên việc kết hợp hoặc tổng hợp các tiêu chí. Các cách
phổ biến là tuyến tính, số nhân và kết hợp maximin (Keeney and Raia (1976);
Saaty(1980)). Ví dụ nhƣ các phƣơng pháp phân tích thứ bậc (AHP) nổi tiếng của
Saaty(1980) dựa trên sự kết hợp tuyến tính của các tiêu chí. Tuy nhiên, mặc dù
sự phổ biến của các phƣơng pháp tổng hợp để giải quyết các vấn đề MCDM,
nhƣng đôi khi nó không đƣợc thích hợp trong một số trƣờng hợp, nhất là khi ta
thiếu thông tin về trọng số của tiêu chí, hay còn gọi là thông tin không đầy đủ,
không chắc chắn. Mà trong thực tế, đa số các thông tin về trọng số tiêu chí có
thể đƣợc coi là không chắc chắn, không đầy đủ.
Với mong muốn tìm ra những phƣơng pháp để giải quyết một phần các
vấn vấn đề nêu trên, tôi chọn đề tài “Nghiên cứu và ứng dụng phƣơng tối ƣu
Pareto vào bài toán ra quyết định đa mục tiêu trong trƣờng hợp thông tin
không đầy đủ” làm đề tài tốt nghiệp. Các phƣơng pháp tƣơng ứng đƣợc đƣa ra
nhằm việc thu gọn dần tập Pareto bằng cách khai thác một số thông tin bổ sung
về tầm quan trọng của tiêu chí đƣợc cung cấp bởi các chuyên gia, ngƣời quyết
định (DM).
II. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
Tối ƣu phƣơng pháp giải bài toán ra quyết định đa mục tiêu với thông
tin không đầy đủ và không chắc chắn.
Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định sử dụng phƣơng pháp tối ƣu Pareto
và thử nghiệm với bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh cho Công ty
HERBALIFE
Để hoàn thành mục tiêu đặt ra, cần thực hiện các nhiệm vụ sau:
- Tìm hiểu và nghiên cứu xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định đa mục
tiêu.

- Tìm hiểu và nghiên cứu phƣơng pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí đã
tồn tại, chỉ ra những hạn chế để tiếp cận với phƣơng pháp.
- Tìm hiểu và nghiên cứu phƣơng pháp tối ƣu Pareto
- Phân tích và xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định và ứng dụng thử nghiệm
bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh
III. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1. Đối tƣợng nghiên cứu
Phƣơng pháp và mô hình ra quyết định đa mục tiêu.
Hệ thống hỗ trợ chọn vị trí đặt chi nhánh.
2. Phạm vi nghiên cứu
Tập trung tìm hiểu và nghiên cứu phƣơng pháp tối ƣu Pareto
Hệ hỗ trợ ra quyết định chọn vị trí đặt chi nhánh
IV. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1. Nghiên cứu lý thuyết
Tìm hiểu hệ hỗ trợ ra quyết định.
Tìm hiểu các phƣơng pháp ra quyết định đa mục tiêu.
Tìm hiểu cách ứng dụng phƣơng pháp tối ƣu Pareto vào bài toán ra
quyết định đa mục tiêu với thông tin không đầy đủ.
2. Nghiên cứu thực nghiệm
Tìm hiểu các bài toán thực tế liên quan.
Phân tích yêu cầu thực tế của các bài toán với thông tin đƣợc cung cấp
thiếu, thông tin không đầy đủ, hoặc không chính xác
Áp dụng các phƣơng pháp liên quan để hổ trợ giải quyết các bài toán ở
trên
Thiết kế hệ thống và triển khai xây dựng thuật toán và chƣơng trình.
Kiểm thử, nhận xét và đánh giá kết quả.
V. DỰ KIẾN KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC
Kết quả lý thuyết: Hiểu đƣợc phƣơng pháp tối ƣu Pareto và phƣơng
pháp hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí

Kết quả thực tiễn: Xây dựng thành công hệ hỗ trợ ra quyết định và
phƣơng pháp cài đặt vào bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh.
VI. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
1. Ý nghĩa khoa học
Góp phần giải quyết với các bài toán với thông tin không đầy đủ, không
chắc chắn.
Áp dụng phƣơng pháp tối ƣu Pareto vào bài toán đặt vị trí chi nhánh.
Áp dụng phƣơng pháp tối ƣu Pareto vào việc tìm đặt vị trí chi nhánh công
ty Herbalife tại Đà Nẵng
2. Ý nghĩa thực tiễn
Đề tài ứng dụng các công cụ, ngôn ngữ lập trình để xây dựng hệ thống
quyết định tìm vị trí đặt chi nhánh.
Sản phẩm là hệ thống phục vụ đắc lực, kịp thời và có độ tin cậy cao.
Đề xuất giải pháp tối ƣu nhằm tìm vị trí đặt chi nhánh một cách hiệu quả.
VII. DỰ KIẾN BỐ CỤC CỦA LUẬN VĂN
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
2. Mục đích nghiên cứu
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
5. Dự kiến kết quả đạt đƣợc
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
7. Bố cục luận văn
CHƢƠNG 1 – TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU PARETO
VÀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU
1. Tổng quan về phƣơng pháp tối ƣu Pareto
1.1 Giới thiệu về Vilfredo Pareto
1.2 Nguyên tắc Pareto

1.3 Cải thiện Pareto


1.4 Tối ƣu Pareto
1.5 Ví dụ minh họa
1.6 Tầm quan trọng của tối ƣu Pareto
2. Tổng quan về hệ hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu
2.1. Hệ hỗ trợ ra quyết định
2.2. Đặc trƣng của hệ hỗ trợ ra quyết định
2.3. Quá trình ra quyết định
2.4. Các thành phần của hệ hỗ trợ ra quyết định
2.5. Phân loại mô hình của hệ hỗ trợ ra quyết định
2.6. Quy trình DSS
2.7. Các kỹ thuật của DSS
2.8. Các mô hình định lƣợng
3. Hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí
3.1. Phát biểu bài toán ra quyết định đa tiêu chí
3.2. Phân loại bài toán ra quyết định đa mục tiêu
3.3. Các phƣơng pháp hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí
4. Phát biểu bài toán ứng dụng
5. Kết chƣơng
CHƢƠNG 2 – ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU
1. Phát biểu bài toán
1.1.

Mô tả bài toán

1.2.

Xác định yêu cầu

1.3.

Phân tích bài toán

1.4.

Tìm giải pháp

2. Quy luật Maximality
2.1. Phát biểu quy luật
2.2. Các định lý cơ bản
2.3. Áp dụng vào bài toán
3. Quy luật Interval dominance
3.1. Phát biểu quy luật


3.2. Các định lý cơ bản
3.3. Áp dụng vào bài toán
4. Quy luật Interval bound dominance
4.1. Phát biểu quy luật
4.2. Các định lý cơ bản
4.3. Áp dụng vào bài toán
5. Kết chƣơng
CHƢƠNG 3 – XÂY DỰNG VÀ ỨNG DỤNG CHƢƠNG TRÌNH VÀO
BÀI TOÁN TÌM VỊ TRÍ TRỤ SỞ CHI NHÁNH CÔNG TY
HERBALIFE TẠI ĐÀ NẴNG
1. Phân tích thiết kế hệ thống
2. Thu thập dữ liệu dữ liệu
3. Mô tả dữ liệu của chƣơng trình

4. Lựa chọn công cụ
5. Xây dựng chƣơng trình
6. Thực nghiệm
7. Kết chƣơng
KẾT LUẬN
1. Kết quả đạt đƣợc
2. Hạn chế của đề tài
3. Hƣớng phát triển


VIII. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Utkin, L. `Reducing the Pareto optimal set in MCDM using imprecise
probabilities`
[2] Utkin, L. (2003) `Imprecise second-order hierarchical uncertainty model',
Int. J. Of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, Vol. 11, No. 3,
pp.301-317.
[3] Utkin, L. (2009) `Multi-criteria decision making with a special type of
information about importance of groups of criteria', T. Augustin, F. Coolen, S. Moral
and M. Troffaes (Eds.), Proc. of the Sixth Int. Symposium on Imprecise Probabilities:
Theories and Applications, ISIPTA'09, Durham, United Kingdom. Durham
University, SIPTA, pp.411-420.
[4] Noghin, V. (1997) `Relative importance of criteria: a quantitative
approach', Journal of Multi-Criteria Decision Making, Vol. 6, No. 6, pp.355-363.
[5] Noghin, V. (2002) Decision Making in Multicriteria Environment: A
Quantitative Approach, Moscow: Fizmatlit, />[6] Walley, P. (1991) Statistical Reasoning with Imprecise Probabilities,
London: Chapman and Hall.
[7] Walley, P. (2000) `Towards a unified theory of imprecise probability', Int.
J. Of Approximate Reasoning, Vol. 24, No. 2-3, pp.125-148.
[8] Park, K. and Kim, S. (1997) `Tools for interactive multi-attribute decision
making with incompletely identified information', European Journal of Operational

Research, Vol. 98, No. 1, pp.111-123.
[9] Saaty, T. (1980) Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy
Process, New York: McGraw Hill.
[10] Noghin, V. (1997) `Relative importance of criteria: a quantitative
approach', Journal of Multi-Criteria Decision Making, Vol. 6, No. 6, pp.355-363.


IX. KẾ HOẠCH DỰ KIẾN TRIỂN KHAI ĐỀ TÀI
Tháng (năm 2015)
Dự kiến nội dung
thực hiện
Thực hiện đề cƣơng luận văn
Tìm hiểu về tối ƣu Pareto và phƣơng
pháp ra quyết định đa mục tiêu
- Lý thuyết tối ƣu Pareto
- Các phƣơng pháp ra quyết định đa mục
tiêu.
- Tìm hiểu các quy luật
Thu thập dữ liệu bài toán thực tế
Ứng dụng tối ƣu Pareto và phƣơng pháp
ra quyết định đa mục tiêu với thông tin
không đầy đủ vào bài toán thực tế
Xây dựng chƣơng trình
Hoàn thiện luận văn

5

6

7

8 9 10

11

12


Ý KIẾN CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
Đà Nẵng, ngày

tháng năm 2015

Cán bộ hƣớng dẫn

TS.Nguyễn Văn Hiệu
Ý KIẾN CỦA HỘI ĐỒNG CHẤM ĐỀ CƢƠNG
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
.................................................................................................................................
Đà Nẵng, ngày

Cán bộ duyệt đề cƣơng

tháng

năm 2015