(Luận văn thạc sĩ) đơn giản hóa hệ thống đánh giá đa tiêu chuẩn đa cấp bằng phương pháp áp dụng các phép toán trên số mờ​

1
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG

PHẠM TRUNG THÀNH

ĐƠN GIẢN HĨA HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ
ĐA TIÊU CHUẨN ĐA CẤP BẰNG PHƯƠNG PHÁP
ÁP DỤNG CÁC PHÉP TOÁN TRÊN SỐ MỜ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Ngun - 2015

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




2
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG

PHẠM TRUNG THÀNH

ĐƠN GIẢN HĨA HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ
ĐA TIÊU CHUẨN ĐA CẤP BẰNG PHƯƠNG PHÁP
ÁP DỤNG CÁC PHÉP TỐN TRÊN SỐ MỜ
Chun ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Mã số: 60 48 0101

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS. TS. NGUYỄN TÂN ÂN

Thái Nguyên - 2015

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




3

LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của bản thân, được xuất
phát từ yêu cầu thực tế trong vấn đề đưa ra các đánh giá và xây dựng lập dự
án cho vi c đầu tư các h thống xe truyền hình lưu động t i Đài Phát thanh và
Truyền hình Hải Dư ng để hình thành hướng nghiên cứu. Các số li u có
nguồn gốc rõ ràng của nhà sản xuất đưa ra, tuân thủ đúng nguyên tắc và kết
quả trình bày trong luận văn được thu thập trong quá trình nghiên cứu là trung
thực và chưa từng được ai công bố trước đây.

Thái Nguyên, tháng 11 năm 2015
Tác giả luận văn

P

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

m Trung T

n




4

MỤC LỤC
Trang
MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 9
NỘI DUNG ..................................................................................................... 11
CHƯ NG I:

I TOÁN ĐÁNH GIÁ ĐA TI U CHUẨN, CÁC PHƯ NG

PHÁP GI I QUY T....................................................................................... 11
1.1. ài toán đánh giá với các đối tượng đa tiêu chuẩn đa cấp................... 11
1.2. Tổng quan về h trợ giúp quyết định .................................................. 12
1.2.1 Giới thi u........................................................................................ 12
1.2.2 H trợ giúp quyết định (DSS) ........................................................ 12
1.2.3. Các đặc tính và khả năng của DSS ............................................... 15
1.2.4 Những lợi ích của DSS................................................................... 17
1.2.5 Các thành phần của DSS ................................................................ 17
1.3 Một số phư ng pháp giải quyết ............................................................ 19
Kết luận chư ng 1 ....................................................................................... 23
CHƯ NG 2: M H NH H TH NG NG D NG CÁC PH P TOÁN TR N
S MỜ GI I

I TOÁN ĐÁNH GIÁ ĐA TI U CHUẨN, ĐA C P................24

2.1. Vấn đề xử lý thơng tin mờ .................................................................. 24
2.2. Tích hợp mờ trong ra quyết định đa tiêu chuẩn ................................... 24
2.3. Các phép toán trên số mờ ứng dụng trong bài toán ............................. 28
2.3.1. Các định ngh a............................................................................... 28
2.3.2. Các ph p tốn trên tập mờ ............................................................ 30
2.3.3. Các tính chất của tập mờ ............................................................... 33
2.3.4. Ph p cộng và ph p nhân số mờ ..................................................... 33
2.4. Thuật toán đánh giá đa tiêu chuẩn ....................................................... 37
2.4.1 Bài toán .......................................................................................... 37
2.4.2 Thuật tốn ....................................................................................... 37

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




5

2.5. Ví dụ minh họa. .................................................................................... 39
Kết luận chư ng 2 ....................................................................................... 49
CHƯ NG 3: XÂY DỰNG CHƯ NG TR NH THỬ NGHI M ĐÁNH GIÁ H
TH NG XE TRUYỀN H NH LƯU ĐỘNG TẠI CÁC Đ I PHÁT THANH V
TRUYỀN H NH TRONG KHU VỰC ĐỒNG ẰNG S NG HỜNG ...............50
3.1 ài tốn đánh giá h thống xe truyền hình lưu động t i các Đài phát
thanh và truyền hình khu vực Đồng bằng Sơng Hồng. ............................... 50
3.2 Các bước tính tốn ................................................................................ 53
3.3. Chọn ngơn ngữ lập trình ...................................................................... 57

3.4. Giao di n và hướng dẫn sử dụng ......................................................... 57
3.4.1. Giới thi u chư ng trình ................................................................. 57
3.4.2. Giao di n chính. ............................................................................ 58
3.4.3. Màn hình nhập dữ li u ban đầu của các h thống cần đánh giá. .. 60
3.4.4. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về k thuật......61
3.4.5. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về công ngh .60
3.4.6. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về bảo trì 61
3.4.7. Giao di n nhập thơng số k thuật và ý kiến chuyên gia về kinh tế.......62
3.4.8. Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chun gia về tiến bộ.......63
3.4.9. Màn hình nhập thơng tin về trọng số ở mỗi tiêu chuẩn đánh giá của
các h thống xe truyền hình. ................................................................... 66
3.4.10. Ho t động của giao di n đánh giá h thống xe truyền hình lưu động ....67
3.5. Kết quả ch y thử .................................................................................. 68
Kết luận chư ng 3 ....................................................................................... 69
T I LI U THAM KH O ............................................................................... 71

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




6

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

Decision support systems (DSS): Khái ni m h hỗ trợ ra quyết định
Multiple attribute decision making (MADM) : Ra quyết định nhiều thuộc tính
Electronic Data Processing (EDP): H thống xử lý dữ li u tư ng tác
Analytic hierarchy process (AHP): Phư ng pháp phân tích thứ bậc

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




7

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: S đồ mơ tả h hỗ trợ ra quyết định DSS....................................... 12
Hình 1.2: S đồ các thành phần c bản của h hỗ trợ ra quyết định DSS.......15
Hình 1.3: S đồ cấu trúc thứ bậc (Saaty, T.L., 1980)......................................17
Hình 2.1: Một số mờ tam giác

A ...................................................................27

Hình 2.2: Ph p tốn số mờ..............................................................................31
Hình 2.3: Số mờ hình thang

M

................................................32

Hình 2.4: Giải mờ hóa số mờ hình thang........................................................33
Hình 2.5: Mơ hình đánh giá 3 h thống tên lửa chiến thuật............................38
Hình 2.6: Đường cong hàm thuộc của các số mờ tam giác R(1), R(2) và R(3).....44
Hình 3.1: Mơ hình hóa h thống xe truyền hình lưu động cần đánh giá.........49
Hình 3.2: Giao di n chính...............................................................................57
Hình 3.3: Giao di n nhập tên các h thống xe truyền hình cần đánh giá.................58

Hình 3.4: Giao di n nhập thông số k thuật và ý kiến chuyên gia về k thuật...........59

Hình 3.5: Giao di n nhập thông số công ngh và ý kiến chuyên gia về cơng
ngh .................................................................................................................60
Hình 3.6: Giao di n nhập thơng số bảo trì và ý kiến chuyên gia về bảo trì....61
Hình 3.7: Giao di n nhập thơng số tính kinh tế và ý kiến chun gia về tính
kinh tế..............................................................................................................62
Hình 3.8: Giao di n nhập thông số tiến bộ và ý kiến chuyên gia về tiến bộ...63
Hình 3.9: Giao di n nhập Trọng số - mức độ quan trọng của tiêu
chuẩn...............................................................................................................64
Hình 3.10: Giao di n ch y kiểm thử chư ng trình demo................................65

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




8

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Bảng so s nh hệ h tr ra qu t

nh v hệ

l t

ng t c.........10

Bảng 2.1: Dữ liệu thông số chi n thuật của 3 hệ thống tên l a....................37
Bảng 2.2: Đặc tính và ý ki n chuyên gia........................................................37
Bảng 2.3: Chỉ tiêu chi n thuật ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật..........39
Bảng 2.4: Chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật............39

Bảng 2.5: Chỉ tiêu bảo trì ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật...................40
Bảng 2.6: Chỉ tiêu kinh t

ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật...................40

Bảng 2.7: Chỉ ti n bộ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật.........................40
Bảng 2.8: Chỉ chi n thuật ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật..................41
Bảng 2.9: X p hạng chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật.......41
Bảng 2.10: X p hạng chỉ tiêu bảo d ỡng ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật....42
Bảng 2.11: X p hạng chỉ tiêu t nh kinh t

ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật....42

Bảng 2.12: X p hạng chỉ tiêu ti n bộ ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật........42
Bảng 3.1: Dữ liệu thông số kĩ thuật của 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình
l u ộng do nh sản uất cung cấp.................................................................48
Bảng 3.2: Đặc tính ý ki n của chu ên gia.......................................................49
Bảng 3.3: Chỉ tiêu kĩ thuật ối với 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình l u ộng.....50
Bảng 3.4: Chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình l u ộng.51
Bảng 3.5: Chỉ tiêu bảo trì ối với 3 hệ thống e thu ph t tru ền hình l u ộng......51
Bảng 3.6: Chỉ tiêu t nh kinh t

ối với 3 hệ thống tên l a chi n thuật...........51

Bảng 3.7: Chỉ tiêu ti n bộ ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng..........52
Bảng 3.8: X p hạng chỉ tiêu kĩ thuật ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng....52
Bảng 3.9: X p hạng chỉ tiêu công nghệ ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng.52
Bảng 3.10: X p hạng chỉ tiêu bảo d ỡng ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u
ộng................................................................................................................................53

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




9

Bảng 3.11: X p hạng chỉ tiêu t nh kinh t ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u
ộng................................................................................................................................53
Bảng 3.12: X p hạng chỉ tiêu ti n bộ ối với 3 hệ thống e tru ền hình l u ộng..53

MỞ ĐẦU
Vi c ra quyết định nhiều tiêu chí đa cấp tức là chọn một đối tượng, h
thống tốt nhất trong tập các đối tượng, h thống theo một tập các thuộc tính,
mỗi thuộc tính l i có nhiều thuộc tính con. Đây là một bài tốn tối ưu đa mục
tiêu đa cấp. ài toán tối ưu đa mục tiêu ln ln là một bài tốn khó, đặc bi t
với các bài toán đánh giá với nhiều tiêu chí và phân cấp như trên. Một trong
những cách giải quyết là lấy ý kiến của chuyên gia. Tuy nhiên vi c lấy ý kiến
của chuyên gia c ng gặp khơng ít khó khăn. Trước hết, chun gia thường
đưa ra các đánh giá khơng chính xác bởi vì một số nguyên nhân sau:
(1). Quyết định được đưa ra trong khoảng thời gian ngắn và sự thiếu
thông tin về các đối tượng.
(2). Nhiều thuộc tính là mờ hoặc khơng thể hi n bằng một giá trị nào đó
cụ thể bởi vì chúng phản ánh tác động của môi trường và xã hội như khá, tốt...

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

10

(3). Khả năng sử lý thông tin và khả năng tập trung chú ý vào các vấn
đề liên quan của chuyên gia thường h n chế, vi c lựa chọn không được thực
hi n trong một bước đ n lẻ.
Trong những trường hợp như vậy người ta thường phải giải quyết vấn
đề trong trường hợp thiếu thông tin.
Khi lấy ý kiến chuyên gia, chuyên gia thường đưa ra ý kiến của mình
dưới d ng mờ và đa cấp. Tiếp theo ta phải tính tốn trên các yếu tố mờ và đa
cấp đó để tìm ra đánh giá chung, hợp lí nhất.
Hi n nay, xu hướng phát triển của truyền thông, đặc bi t là lợi thế của
tờ báo hình, truyền hình trong những năm vừa qua phát triển khơng ngừng về
nội dung, nhưng vấn đề phát triển công ngh , nhận định hướng đầu tư phát
triển công ngh sản xuất và phát sóng, đánh giá một cách tổng thể, nhanh và
chính xác, để đưa ra quyết định thì hầu như qua kinh nghi m và nắm bắt
thông tin của các nhà cung cấp, đ n vị phân phối thiết bị. Chưa có một một
chư ng trình đánh giá khách quan cho một kế ho ch đầu tư, nâng cấp trang
thiết bị chuyên dụng cho sản xuất chư ng trình mà đặc bi t là h thống xe
truyền hình lưu động là thiết bị quan trọng của một Đài truyền hình, đáp ứng
khả năng sản xuất di động, thu ghi và truyền hình trực tiếp từ hi n trường đáp
ứng yêu cầu mọi lúc, mọi n i. Từ thực tế đó em đi nghiên cứu và xây dựng
phư ng pháp đ n giản hóa h thống đánh giá đa tiêu chuẩn đa cấp bằng cách
áp dụng các ph p toán trên số mờ, luận văn này nghiên cứu "
thống

nh gi

n giản hóa hệ

a tiêu chuẩn a cấp bằng c ch p dụng c c phép to n trên

số mờ" và ứng dụng thông qua vi c đánh giá h thống xe truyền hình lưu
động t i các Đài Phát thanh & Truyền hình khu vực Đồng bằng Sơng Hồng.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




11

NỘI DUNG
CHƯƠNG I: BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ ĐA TIÊU CHUẨN,
CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT
1.1. B i toán đán giá với các đối tượng đa tiêu c uẩn đa cấp
Hi n nay, trong nhiều l nh vực khoa học - công ngh và kinh tế - xã
hội, đặc bi t là trong các bài toán quản lý, vi c ra quyết định và ho ch định
chính sách ln có một vai trị hết sức quan trọng. Ra quyết định là cơng
vi c và trách nhi m quan trọng nhất của bộ máy quản lý. Thông tin ngày
càng trở nên đa d ng, đa chiều. Vi c xử lý thơng tin địi hỏi tính khoa học,
chính xác, cập nhật. Ngày nay, các mơ hình tốn học với các dữ li u đầu vào
xác thực luôn tỏ ra hết sức ti n lợi trong vi c xử lý thông tin để chọn ra, hay
nói cách khác là đưa ra quyết định, lựa chọn các phư ng án tốt nhất, hợp lý
nhất. Đây là khía c nh khai phá dữ li u trong vi c ra quyết định. Tuy nhiên,
khơng một mơ hình tốn học nào có thể tổng qt tới mức tính đến tất cả các
khía c nh của bài tốn thực tiễn c ng như đánh giá được chính xác các
phư ng án hành động nào sẽ là hợp lý nhất. Vì vậy, vi c khai thác ý kiến của
chuyên gia để đánh giá, để lựa chọn các phư ng án đưa ra quyết định là một
vi c làm cần thiết. Đây c ng là khía c nh khai phá tri thức trong vấn đề ra
quyết định. Vi c đánh giá của các chuyên gia về các h thống thông tin, các

yếu tố có nhiều tiêu chuẩn đánh giá và c ng có nhiều cấp độ đánh giá.
Trên thực tế thì sự lựa chọn thể hi n đa tiêu chuẩn là rất phổ biến, mỗi
quyết định chúng ta thực hi n đòi hỏi sự cân bằng của nhiều yếu tố và điều
này hình thành nên một quyết định đa tiêu chuẩn.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




12

1.2. Tổng quan về ệ trợ giúp quyết địn
1.2.1 Giới thiệu
Định ngh a đầu tiên về H trợ giúp quyết định (Decision Support
System – DSS), cho rằng DSS như một h thống hỗ trợ quản lý trong các tình
huống ra quyết định. DSS trợ giúp những người ra quyết định, để tăng cường
khả năng nhưng người ra quyết định vẫn là người quyết định cuối cùng. Mục
đích của các DSS này là giải quyết các vấn đề ra quyết định khơng thể hỗ trợ
hồn tồn bằng các thuật tốn. Chưa có một định ngh a nào cụ thể, nhưng
trong các định ngh a ban đầu, DSS là một khái ni m mà h thống sẽ dựa trên
máy tính, ho t động trực tuyến và có các khả năng về đồ họa ở đầu ra.
1.2.2 Hệ trợ giúp quyết định (DSS)
Khái ni m DSS lần đầu tiên được Scott Morton đưa ra dưới thuật ngữ
c c hệ thống h tr quản lý. Đó là ―c c hệ thống dựa trên sự t
m

t nh, giúp cho c c nh ra qu t

ng t c với

nh dùng c c dữ liệu v mô hình ể giải

qu t c c vấn ề phi cấu trúc‖. Little giải thích rõ h n và định ngh a DSS như
là ―Tập c sở mô hình chứa c c thủ tục
quản lý trong việc ra qu t

nh‖.

lý dữ liệu v k t luận giúp nh

ng cho rằng để thành cơng, thì một h

thống như vậy phải đ n giản, m nh, dễ điều khiển, thích nghi và dễ liên l c
được nhau. Trong đó h thống dựa trên máy tính và trợ giúp như là một sự mở
rộng các khả năng giải quyết vấn đề của người sử dụng.
Ở những năm của thập kỷ 70, các định ngh a về DSS như trên được
những người sử dụng và các nhà nghiên cứu chấp nhận. Vào đầu những năm
1980, các định ngh a mới về DSS được đưa ra như: Alter năm 1980 định
ngh a DSS bằng cách so sánh chúng với các h thống EDP (Xử lý dữ li u
tư ng tác) truyền thống trên một số khía c nh, thể hi n như trong bảng sau:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




13

Bảng 1.1: Bảng so sán

K ac n

ệ

trợ ra quyết địn v
DSS

ệ

l tư ng tác
EDP

Sử dụng

Chủ động

ị động

Người sử dụng

Người quản lý

Văn phịng

Mục tiêu

Tính hi u quả

Hi u quả máy móc

Ph m vi thời gian

Hi n t i và tư ng lai

Q khứ

Mục đích

Tính linh ho t

Phi mâu thuẫn

Ngồi định ngh a của Alter năm 1970 thì c ng có một số định ngh a
mới về DSS được đưa ra bởi Moore và Chang năm 1980, onczek, Holsapple
và Whinston năm 1980 và Keen năm 1980. Moore và Chang chỉ ra rằng khái
ni m “có cấu trúc (Structured)”, khơng đủ ý ngh a trong trường hợp tổng
qt. Một bài tốn có thể được mơ tả như là có cấu trúc hoặc khơng có cấu
trúc chỉ liên quan đến người ra quyết định. Do vậy DSS có thể là:
- H thống có khả năng mở rộng.
- Có khả năng trợ giúp phân tích dữ li u và mơ hình hóa quyết định.
- Hướng tới lập kế ho ch cho tư ng lai.
- Được sử dụng trong những hoàn cảnh và thời gian bất thường.
onczek định ngh a DSS như một h thống dựa trên máy tính bao gồm
ba thành phần tư ng tác là:
- Một h ngôn ngữ, là c chế cho ph p truyền thông giữa người sử
dụng và các thành phần khác của DSS.
- Một h tri thức, chứa các tri thức về l nh vực được DSS xử lý, gồm cả
dữ li u và các lo i thủ tục.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

14

- Một h xử lý các bài toán, liên kết các thành phần trên, bao gồm một
hoặc nhiều khả năng xử lý các bài tốn tổng qt mà q trình ra quyết định
cần đến.
Keen áp dụng DSS ―cho những tình huống trong ó hệ thống có thể
c ph t triển qua qu trình học th ch nghi v ho n thiện từng b ớc‖. Do
đó, ơng định ngh a DSS ―nh l sản phẩm của qu trình ph t triển, trong ó
ng ời s dụng DSS, ng ời tạo ra DSS, v ch nh bản thân DSS có khả năng
ảnh h ởng, t c ộng

n sự ph t triển của hệ thống v c c th nh phần s

dụng nó‖.
Kết quả của các định ngh a này là một quần thể các h thống mà từng
tác giả một sẽ xác định như là một DSS. Ví dụ Keen sẽ lo i trừ các h thống
xây dựng t i khoảng thời gian định trước , theo qui tắc để hỗ trợ quyết định
về các ho t động hi n t i. Các định ngh a DSS khơng nhất qn, bởi vì
từng DSS một cố gắng thu hẹp sự khác bi t theo một cách khác nhau, h n
thế nữa. chúng đều bỏ qua vấn đề trung tâm trong DSS: đo là hỗ trợ và cải
tiến vi c ra quyết định, chỉ tập trung đầu vào mà coi nhẹ đầu ra. Do đó cần
nhấn m nh sự khó khăn của vi c đo các đầu ra của một DSS (có ngh a là
chất lượng quyết định).
Tóm l i DSS là một ―Hệ thống thơng tin h tr bằng m

t nh‖ có

thể thích nghi, linh họat và tư ng tác lẫn nhau, đặc bi t được phát triển để
hỗ trợ giải quyết bài tốn của một số vấn đề quản lý khơng có cấu trúc
nhằm cải tiến vi c ra quyết định. Nó tập hợp dữ li u, cung cấp cho người
sử dụng một giao di n thân thi n và cho ph p tự ra quyết định một cách
sáng suốt. Nó hỗ trợ cho tất cả các giai đo n của vi c ra quyết định, và bao
gồm cả một c sở tri thức.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




15

1.2.3. Các đặc tính và khả năng của DSS
Theo phần trên ta đã biết khơng có định ngh a cụ thể nào về DSS. Dưới
đây, đưa ra một danh sách như là một tập các ý tưởng. Hầu hết các DSS chỉ có
một vài đặc điểm sẽ được li t kê đưới đây:
H trợ giúp quyết định
(Decision Support System – DSS)

1.
Quyế
t
định
bán
cấu
trúc

2.
Cho
các
nhà
quản
lý ở
các
mức
độ
khác
nhau

3.
Cho
các
nhóm
và
các
cá
nhân

4.
Các
quyế
t
định
độc
lập
hoặc
liên

tiếp

5.
6.
Hỗ
Hỗ
trợ
trợ
trí
một
tuệ,
số
thiế loại
t
quyế
kế,
t
lựa định
chọn
và
xử
lý

7.
Khả
năng
thíc
h
ứng
và

linh
hoạt

8.
9.
Dễ
Hiệu
Dể
sử
quả
dụng
và
khôn
g
hiệu
quả

Hin 1.1: S mụ t

10.
Con
ng-ờ
i
điều
khiể
n
máy
móc

11.

Cách
sử
dụng
tiên
tiến

12.
Dễ
dàng
xây
dựng

13.
Mô
hình
hóa

14.
Tri
thức

tr ra quyết địn DSS

1. DSS hỗ trợ cho những người ra quyết định trong các tình huống
khơng có cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Những vấn đề như vậy không giải quyết
được bằng các h thống tính tốn khác.
2. Trợ giúp các mức độ quản lý khác nhau từ người thực thi đến nhà
quản lý.
3. Vi c hỗ trợ được cung cấp cho các cá nhân c ng c ng như các nhóm,
nhiều vấn đề về tổ chức liên quan đến vi c ra quyết định của nhóm. Các vấn

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




16

đề ít cấu trúc, thường yêu cầu sự liên quan của một số cá nhân từ các bộ phận
khác nhau và các cấp tổ chức khác nhau.
4. DSS cung cấp hỗ trợ cho một số quyết định liên tục và/hoặc độc lập.
5. DSS hỗ trợ tất cả các quá trình của quy trình ra quyết định: Thu thập
thơng tin, thiết kế lựa chọn và thực hi n.
6. DSS trợ giúp một cách đa d ng với quá trình ra quyết định và các
kiểu quyết định, như từ vựng và kiểu ra quyết định. T o ra sự phù hợp giữa
DSS và tính chất cá nhân của từng người ra quyết định, như từ vựng và kiểu
ra quyết định.
7. DSS là h thống linh ho t vì vậy người sử dụng có thể thêm vào, xóa
đi, kết hợp, thay đổi hoặc sắp xếp l i các thành phần chính của DSS, cung cấp
câu trả lời nhanh chóng cho các tình huống bất chợt. Khả năng này có thể
được t o ra thường xuyên và nhanh chóng.
8. DSS dễ sử dụng. Những người sử dụng phải cảm thấy ―thoải
mái‖ với h thống. Các khả năng về đồ họa, linh ho t, thân thi n với
người sử dụng.
9. DSS góp phần nâng cao hi u quả của vi c ra quyết định (chính xác,
đúng lúc, chất lượng).
10. Người ra quyết định có thể khơng quan tâm đến những gợi ý của
máy tính ở bất kỳ giai đo n nào trong quá trình xử lý.
11. DSS dẫn đến tri thức, tri thức này l i dẫn đến những yêu cầu mới và
sự cải tiến h thống dẫn đến vi c học thêm …, trong quá trình cải tiến và phát

triển liên tục của DSS.
12. Những người sử dụng cuối cùng phải tự mình xây dựng được
những h thống đ n giản. Khả năng mô hình hóa cho ph p thử nghi m các
chiến lược khác nhau theo các cấu hình khác nhau. Những thử nghi m như
vậy có thể cung cấp những hiểu biết và kiến thức mới.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




17

14. Một DSS tiên tiến được trang bị một thành phần tri thức cho ph p
vi c giải quyết hi u quả các vấn đề khó.
1.2.4 Những lợi ích của DSS
1. Khả năng hỗ trợ giải quyết các vấn đề phức t p.
2. Trả lời nhanh cho các tình huống khơng định trước. Một DSS cho
ph p tính tốn trong một khoảng thời gian rất ngắn, thậm chí thường xuyên
thay đổi đầu vào để có thể được ước lượng khách quan một cách đúng lúc.
3. Có khả năng thử một lo t các chu kỳ khác nhau theo các cấu hình
khác nhau một cách nhanh chóng và khách quan.
4. Người sử dụng có thể thêm được những hiểu biết mới thơng qua sự
kết hợp của một mơ hình và một sự phân tích mở rộng ―What - If‖.
5. DSS có thể tăng khả năng quản lý và giảm chi phí vận hành của h thống.
6. Các quyết định của DSS thường là khách quan và phù hợp h n so
với quyết định bằng trực giác của con người.
7. Cải tiến vi c quản lý, cho ph p các nhà quản lý thực hi n cơng vi c
với ít thời gian h n và/hoặc ít cơng sức h n.
8. Năng suất phân tích được cải thi n.

1.2.5 Các thành phần của DSS
Suy cho cùng, phân bi t rõ ràng DSS với các h thống xử lý thông tin
khác c ng không quan trọng bằng vi c xác định rằng h thống có khả năng hỗ
trợ một q trình xử lý cụ thể nào đó hay khơng. Có thể nói vi c hỗ trợ quản
lý thể hi n bằng hai cách: giúp người quản lý xử lý thông tin và giúp người ra
quyết định biến đổi thông tin để rút ra kết luận cần thiết. Như vậy ho t động
hỗ trợ quản lý bao gồm:
- Quản lý thông tin: làm các chức năng lưu trữ, biến đổi, kết xuất thông
tin trong d ng thuận ti n cho người sử dụng.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




18

- Lượng hóa dữ li u: khối lượng lớn dữ li u được cơ đặc, được biến
đổi một cách tốn học thành những chỉ số đánh giá mức độ tin cậy
của thông tin.
Vi c phân chia giữa DSS và MIS (Management Information Systems)
không rõ ràng. Các ph m vi ứng dụng của DSS tập trung ở các bài tốn có độ
phức t p xử lý lớn. Những quá trình này thường được đặc trưng bởi:
- Các thao tác của h thống bao gồm nhiều ho t động có ràng buộc qua
l i.
- Có nhiều yếu tố phức t p ảnh hưởng đến h thống.
- Quan h giữa h thống và các yếu tố tác động là phức t p.
Trong thực tế, một h DSS không chỉ là một h máy tính hóa mà gồm
bốn thành phần c bản tư ng tác chặt chẽ với nhau:
H H TR RA QUY T Đ NH

ĐA TI U CHUẨN

Con
người
Hìn 1.2: S đồ các t

Thông tin

Các qui trình

n p ần c bản của ệ

C c th nh phần của hệ h tr qu t

ộ phận tự
động hóa

trợ ra quyết địn DSS

nh

- Con người tham gia vào ứng dụng.
- Thơng tin mơ tả bài tốn.
- Các q trình để xử lý thơng tin.
- ộ phận tự động (máy tính…).
ộ phận tự động của DSS có thể tách làm hai phần: phần cứng và
phần mềm.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

19

Như vậy DSS có thể tách làm năm phần chính: C sở dữ li u, các chức
năng quản trị c sở dữ li u, mơ hình lượng hóa, bộ phận sinh báo cáo và giao
di n người sử dụng. Nói chung DSS c ng bao gồm các thành phần như một
h xử lý thông tin bất kỳ. Sự khác nhau thực sự ở các các điểm sau:
- Phư ng pháp sử dụng cho giao di n người dùng (dùng ngôn ngữ tự
nhiên, tư ng tác).
- Có mặt thành phần lượng hóa để biểu diễn tốn học các cấu trúc phức
t p và quan h giữa các thành phần khác nhau của bài tốn. Cơng cụ
lượng hóa của ứng dụng có thể tách thành bốn phần: mơ hình hóa, mơ
hình tốn học, kỹ thuật lượng hóa và quy trình giải thuật.
- Cấu trúc và đặc điểm của phần mềm.
1.3 Một số p ư ng p áp giải quyết
X t về bản chất thì bài tốn đa tiêu chuẩn, phân cấp là bài tốn có nhiều
thơng tin phức t p và xung đột với nhau, phản ánh các quan điểm khác nhau
và thay đổi theo thời gian. Một trong những mục tiêu của cách tiếp cận đa tiêu
chí, phân cấp là hỗ trợ người ra quyết định: tổ chức và tổng hợp các thông tin
phức t p trên để người ra quyết định một cách thuận lợi và tin tưởng h n về
vi c ra quyết định.
Với bài toán đánh giá đa tiêu chuẩn, phân cấp thì đã có một số nhà
khoa học đưa ra các phư ng án giải quyết như:
P ư ng p áp p ân t c t ứ bậc (Analytic hierarchy process - AHP)
AHP là một phư ng pháp ra quyết định đa mục tiêu được đề xuất bởi
Saaty (1980). Dựa trên so sánh cặp, AHP có thể được mơ tả với 3 ngun tắc
chính: phân tích, đánh giá và tổng hợp. Trước tiên, AHP phân tích một vấn đề
phức t p, đa tiêu chuẩn theo cấu trúc thứ bậc như trong hình 1.3.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




20

Hình 1.3: S đồ cấu trúc t ứ bậc (Saaty, T.L., 1980)
S đồ cấu trúc thứ bậc bắt đầu với mục tiêu, được phân tích qua các
tiêu chuẩn lớn và các tiêu chuẩn thành phần, cấp bậc cuối cùng thường bao
gồm các phư ng án có thể lựa chọn. Quá trình đánh giá sử dụng ma trận so
sách cặp với thang điểm 9, xác định trọng số dựa trên vector riêng ứng với giá
trị riêng lớn nhất, sau đó kiểm tra h số nhất quán. Cuối cùng, tất cả các trọng
số được tổng hợp l i để đưa ra quyết định tốt nhất.
Phư ng pháp AHP bắt đầu từ vi c xây dựng s đồ thứ bậc, bao gồm
một số bước so sánh từng cặp tiêu chí (tiêu chuẩn) , từng cặp phư ng án theo
tiêu chí, kết quả so sánh chính là trọng số.
Điểm đặc bi t của phư ng pháp này là tính tốn tỉ số tư ng quan. Thực
tế khơng phải lúc nào c ng có thể thiết lập được quan h bắc cầu trong khi so
sánh từng cặp.
Nhưng khi sử dụng phư ng pháp AHP có một số nhược điểm sau:
+ Phư ng pháp AHP phân rã vấn đề quyết định thành các vấn đề con,
các cặp so sánh sẽ được t o ra trong qua trình đánh giá, tiếp cận vấn đề theo
phư ng pháp này sẽ phức t p khi số lượng so sánh lớn.
+ H thống tỉ l đo của AHP bị giới h n, rất khó cho người ra quyết
định để phân bi t chúng với nhau.
+ Phư ng pháp AHP khi ở mức các phư ng án, vi c đánh giá các
phư ng án chỉ dựa vào từng tiêu chí, vi c đánh giá ở mức này chưa thực hi n
được với một nhóm các tiêu chí (tiêu chuẩn).

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




21

Qua nghiên cứu nhận thấy Mon và các cộng sự (D.L. Mon, C.H. Cheng
v JC Lin,

nh gi hệ thống vũ kh s dụng mờ qu trình phân cấp phân t ch

dựa trên trọng l

ng dữ liệu ngẫu nhiên, tập mờ v hệ thống 62 (1994) 127-

134) chỉ ra rằng vi c đánh giá hi u suất và thiết kế tối ưu của h thống v khí
là những vấn đề ra quyết định nhiều tiêu chuẩn.
Đồng thời họ c ng chỉ ra rằng vi c mô tả và đánh giá về các h thống
v khí thường khá m hồ và các phư ng pháp phân cấp phân tích (AHP)
truyền thống [2] (T.L. Saaty , ra qu t
cấp phân t ch cho qu t

nh cho lãnh ạo : Qu trình phân

nh trong một th giới phức tạp (RWS Publications ,

Pittsburgh , 1988) và [3] (T.L. Saaty , Qu trình phân t ch Hệ thống cấp bậc.
Lập k hoạch , thi t lập u tiên , phân bổ nguồn lực (RWS Publications ,
Pittsburgh , 1990) có nhiều thiếu sót trong vi c đánh giá các h thống v khí.

Như vậy, trong "

nh gi hệ thống vũ kh s dụng ph

ng ph p phân

t ch thứ bậc mờ dựa v o trọng số entrop , Fuzzy Sets and Systems 62 (1994)
127—134 [1] " . Mon và các cộng sự, chỉ ra phư ng pháp AHP của Saaty có
các thiếu sót như sau:
(1) Phư ng pháp AHP chủ yếu được dùng trong các ứng dụng quyết
định rõ ràng (không mờ).
(2) Phư ng pháp AHP t o ra và giải quyết mức độ đánh giá thiếu
cân xứng.
(3) Phư ng pháp AHP khơng tính đến tính khơng chắc chắn
liên quan đến vi c lập s

đồ đánh giá của người này với những

người khác.
(4) Vi c sắp xếp phư ng pháp AHP c ng khơng chính xác.
(5) Vi c đánh giá, lựa chọn người ra quyết định tác động nhiều đến
phư ng pháp AHP.
Tuy nhiên, phư ng pháp trọng số entropy mà Mon và các cộng sự
c ng có các thiếu sót sau:
(1) Dẫn xuất vector đánh giá mờ rất chủ quan.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN

22

(2) Phư ng pháp trọng số entropy không thực sự hi u quả vì
phư ng pháp này sử dụng ph p tính trọng số entropy phức t p đối với
vi c ra quyết định.
Để giải quyết những vấn đề này, luận văn này đưa ra một phư ng pháp
đánh giá h thống v khí mới sử dụng ph p tốn số học mờ, khi mức độ thỏa
mãn đối với từng h thống về mỗi chỉ tiêu được sắp xếp bằng số nguyên, và
tổng điểm xếp h ng biểu thị mức độ thỏa mãn của h thống về các chỉ tiêu và
được biểu thị bằng số mờ tam giác. Ngoài ra, trọng số của mỗi chỉ tiêu do
người ra quyết định đưa ra c ng được biểu thị bằng số mờ tam giác. Do
phư ng pháp đề xuất sử dụng ph p tốn số học mờ đ n giản thay vì tính tốn
trọng số entropy phức t p đề cập trong [1], nên sẽ thực hi n nhanh h n nhiều
so với phư ng pháp đề cập t i [1].

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




23

Kết luận c ư ng 1
Chư ng này đã làm rõ h n về các vấn đề liên quan đến ra quyết định
nhiều tiêu chuẩn, các khái ni m về h trợ giúp ra quyết định, và bài toán ra
quyết định trong môi trường thông tin không đầy đủ c ng như đưa ra các
hướng giải quyết cho bài toán ra quyết định đa tiêu chuẩn. Có thể nói, bài
tốn quan h tuyến tính đa mục tiêu là bài tốn quan h tuyến tính, mà trong
đó chúng ta phải tối ưu hố cùng một lúc nhiều tiêu chí, mỗi tiêu chí l i được

thể hi n bằng nhiều tiêu chí con.
Tuy nhiên, các mục tiêu này thường đối chọi c nh tranh với nhau.
Vi c làm tốt h n mục tiêu này thường dẫn tới vi c làm xấu đi một số mục
tiêu khác. Vì vậy vi c giải các bài toán tối ưu đa mục tiêu, phân cấp tức là tìm
ra một phư ng án khả thi tốt nhất theo một ngh a nào đó, thực chất chính là
một bài toán ra quyết định.
Để thực hi n giải quyết các bài toán trên thực tế đặt ra, chư ng 1 của
luận văn đã thực hi n các nghiên cứu, tìm hiểu các thuật tốn c ng như vận
dụng để tìm ra được hướng giải quyết bài tốn. Hi n nay có nhiều cơng trình
nghiên cứu và đưa ra các thuật toán tối ưu để áp dụng cho bài toán hỗ trợ ra
quyết định đa mục tiêu nhưng trong đó các thông tin, dữ li u đầu vào tư ng đối
đầy đủ và trong điều ki n vi c đánh giá là các giá trị thực. Với bài toán mà vi c
đánh giá là đánh giá các tiêu chí phân cấp, giá trị có thể là mờ, khơng đầy đủ
thì vi c xây dựng một chư ng trình để đánh giá các h thống như trên là một
bài toán cần giải quyết.
Trong chư ng 2 của luận văn sẽ trình bày đầy đủ một thuật toán
đánh giá về h thống v khí, từ đó giúp nhà quản lí có cái nhìn chính xác
và tổng quan nhất khi đánh giá các h thống để đưa ra cái nhìn tổng quát
nhất c ng như đưa ra được chiến lược đầu tư tốt nhất trong q trình ra
quyết định của mình.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




24

CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH HỆ THỐNG

NG DỤNG CÁC PHÉP

TỐN TRÊN SỐ MỜ GIẢI BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ ĐA TIÊU CHUẨN,
ĐA CẤP
2.1. Vấn đề

lý t ông tin mờ

Luận văn tập trung vào tìm hiểu tổng quan về ra bài tốn đánh giá đa
tiêu chuẩn, vấn đề xử lý thông tin mờ, các ph p toán trên số mờ, thuật toán
đánh giá đa tiêu chuẩn. Từ đó xây dựng chư ng trình ứng dụng dựa trên thuật
toán đánh giá đa tiêu chuẩn và áp dụng trong vi c đánh giá h thống xe truyền
hình lưu động t i các Đài phát thanh và truyền hình trong khu vực Đồng bằng
Sơng Hồng.
2.2. T c

ợp mờ trong ra quyết địn đa tiêu c uẩn

- K n mẫu c ung
Một bài tốn ra quyết định gồm vi c tìm ra một hay nhiều lựa chọn tốt
nhất theo một các tiêu chuẩn. Bài toán này được mơ hình hóa dưới d ng sau.
Địn

ng ĩa 1 : Một bài toán quyết định là một bộ 5 phần tử

 A, , , X,   , với:
 A: Tập các khả năng thay thế hoặc hành động, giữa những cái mà
người ra quyết định phải chọn.
 X: Tập các h quả hoặc các kết quả. Các h quả này xuất phát từ sự
lựa chọn một khả năng thay thế.

  : Tập các tr ng thái của v trụ. Theo tr ng thái của v trụ   (ẩn
số thông thường), các h quả của sự lựa chọn một khả năng thay thế a  A có
thể khác bi t.
  : A  X chỉ rõ với mỗi tr ng thái của  và mỗi sự lựa chọn khả
năng thay thế a dẫn đến x    a, 
  : Quan h thứ tự trên X , quan h hai ngơi thỏa mãn

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




25

(i) x  y hoặc y  x x, y  X ,
(ii)  là bắc cầu, ví dụ.
x  y
  x  z,
y  z

 là quan h ưu tiên.

ởi ph p lo i suy quan h thứ tự thông thường

trên số học, x>y ngh a là x  y đúng nhưng khơng có ngh a y  x (ưu tiên
ngặt), và x y ngh a là ta có cả x  y và y  x (sự không phân bi t).
Ý tưởng c bản đằng sau lý thuyết thỏa dụng là biến đổi thứ tự yếu 
trên X thành thứ tự thông thường  trên số thực theo ngh a được gọi là hàm
lợi ích u : X  R, tính chất c bản của nó là
x  y  u  x   u  y .

Ta nói rằng u cho thấy  khi tính chất này được thỏa mãn. Sự tồn t i
của hàm như vậy là bài toán c bản trong lý thuyết thỏa dụng.
Tiếp theo, ta nói rằng bài tốn quyết định đặc trưng, được gọi là quyết
định đa tiêu chuẩn: ở đây tr ng thái của v trụ  luôn được biết (do vậy 
được định ngh a trên A), nhưng X là nhiều chiều, kết quả x là bộ n phần tử

 x1,.., xn  , xi  Xi trong đó

Xi tư ng ứng với các tiêu chuẩn hoặc các thuộc tính.

Nhận thấy rằng khi tr ng thái của v trụ được biết, ta có thể xử lý các khả
năng thay thế hoặc các kết quả như nhau, với kết quả là quan h ưu tiên  có
thể được định ngh a hoặc trên X hoặc trên A.
Rõ ràng là u bây giờ là hàm nhiều chiều, và vấn đề là tìm các cách thức
đ n giản để tính u. Một giải pháp dễ dàng là biểu diễn u với sự trợ giúp của
các hàm lợi ích đ n chiều ui theo mỗi tiêu chuẩn.
u  x1,.., xn   H

 u  x  ,..., u  x   .
1

1

n

n

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN