ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ BÁO CÁO LUẬN VĂN THẠC SỸ Đề tài: “Một số quy trình xử lý thơng tin mờ ứng dụng vào toán định tập thể” Học viên thực hiện: Đoàn Văn Võ GV hướng dẫn: PGS.TSKH Bùi Công Cường MỤC LỤC Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH VÀ LOGIC MỜ 1.1 Tầm quan trọng việc định nhà quản lý 1.2 Quá trình định dựa vào máy tính 12 1.3 Mơ hình hố mơ hình 12 1.4 Tập mờ logic mờ 14 1.4.1 Tập mờ: 14 1.4.1.1 Định nghĩa tập mờ: 14 1.4.1.2 Các phép toán đại số tập mờ 15 1.4.1.3 Số mờ 15 1.4.2 Logic mờ số phép toán 16 1.4.2.1 Logic mờ 16 1.4.2.2 Một số phép toán logic mờ 17 CHƢƠNG 19 TỐN TỬ TRUNG BÌNH TRỌNG SỐ CĨ SẮP XẾP 19 2.1 Định nghĩa số tính chất 19 2.1.1 Định nghĩa toán tử OWA 19 2.1.2 Một số tính chất tốn tử OWA 20 2.1.3 Hai độ đo quan trọng gắn với toán tử OWA 21 2.1.3.1 Định nghĩa độ phân tán hay entropy 21 2.1.3.2 Định nghĩa độ đo tính tuyển độ đo tính hội 21 2.1.3.3 Định lý 22 2.2 Đối ngẫu toán tử OWA 22 2.2.1 Định nghĩa toán tử đối ngẫu: 22 2.2.2 Độ trội 23 2.3 Ngữ nghĩa kết hợp với toán tử OWA 24 2.4 Cách xác định trọng số cho toán tử OWA 27 2.4.1 Xác định qua lƣợng tử mờ Q 27 2.4.2 Học trọng số w từ liệu 28 2.5 Các hàm định lƣợng đo độ tuyển – orness 29 2.6 Toán tử IOWA 31 2.6.1 Định nghĩa 31 2.6.2 Một số toán tử IOWA dùng để kết hợp quan hệ ƣu tiên mờ: 32 2.6.2.1 Toán tử I-IOWA 32 2.6.2.2 Toán tử C-IOWA 33 CHƢƠNG 37 NHỮNG QUÁ TRÌNH LỰA CHỌN CHO QUYẾT ĐỊNH TẬP THỂ KHÔNG ĐỒNG NHẤT DIỄN ĐẠT BẰNG NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN 37 3.1 Giới thiệu định tập thể không đồng 37 3.2 Mơ hình tốn học 41 3.3 Các tốn tử tích hợp ngơn ngữ tính tốn trực tiếp tập nhãn 45 3.3.1 Thông tin ngôn ngữ không trọng số 45 3.3.1.1 Định nghĩa toán tử LOWA 45 3.3.1.2 Định nghĩa toán tử I - LOWA 47 3.3.1.3 Quy tắc tính trọng số cho toán tử LOWA 47 3.3.2 Thơng tin ngơn ngữ có trọng số 50 3.4 Mức độ lựa chọn phƣơng án 51 3.4.1 Độ ƣu ngôn ngữ đƣợc định lƣợng 52 3.4.2 Độ không ƣu ngôn ngữ đƣợc định lƣợng 53 3.4.3 Cách sử dụng mức độ lựa chọn phƣơng án 53 3.5 Các hƣớng tiếp cận khác để đƣa định nhóm khơng đồng diễn đạt ngôn ngữ 54 3.5.1 Phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp 57 3.5.1.1 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc dẫn độ ƣu 57 3.5.1.2 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc độ không ƣu 59 3.5.2 Phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp 60 3.5.2.1 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ ƣu tiên 60 3.5.2.2 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ khơng ƣu 62 3.5.3 Q trình lựa chọn kết hợp 63 3.5.3.1 Quá trình lựa chọn liên kết 64 3.5.3.2 Quá trình lựa chọn 64 3.5.4 Cách sử dụng trình lựa chọn 66 3.5.4.1 Quá trình dựa độ ƣu trình dựa độ khơng ƣu 66 3.5.4.2 Quá trình trực tiếp trình gián tiếp 67 3.5.4.3 Các trình liên kết so với trình 67 CHƢƠNG 68 BÀI TOÁN ÁP DỤNG 68 4.1 Quá trình lựa chọn đầy đủ theo phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp 68 4.1.1 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc độ ƣu 68 4.1.2 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc độ không ƣu 69 4.1.3 Quá trình lựa chọn liên kết 71 4.2 Quá trình lựa chọn đầy đủ theo phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp 71 4.2.1 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ ƣu 71 4.2.2 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ không ƣu 72 4.2.3 Quá trình lựa chọn liên kết 73 KẾT LUẬN 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Ký hiệu/chữ viết Tiếng Anh tắt Nghĩa Tiếng Việt FL Fuzzy logic Logic mờ OWA Ordered weighted averaging Tốn tử trung bình trọng số operator có xếp IOWA Induced ordered weighted averaging operator LOWA I-LOWA I-IOWA Linguistic ordered weighted Toán tử trung bình trọng số averaging operator có xếp ngơn ngữ Inverse - Linguistic ordered Toán tử đối toán tử weighted averaging operator LOWA Importance induced ordered weighted averaging operator Tốn tử trung bình trọng số có xếp kết hợp mức độ quan trọng C-IOWA Consistency Induced Ordered Weighted Averaging Operator LWD Linguistic weighted Toán tử phân rã trọng số disjunction operator ngơn ngữ Linguistic weighted Tốn tử kết hợp trọng số conjunction operator ngôn ngữ Linguistic weighted Average Tốn tử lấy trung bình trọng operator số ngơn ngữ Quantifier guieded linguistic Độ ưu ngôn ngữ dominance degree định lượng LWC LWA QGLDD IQGLDD Individual Quantifier guieded linguistic dominance degree AQGLDD Độ ưu ngôn ngữ định lượng riêng lẻ Aggregated quantifier guided Độ ưu ngôn ngữ linguistic dominance degree định lượng chung QGLNDD CQGLDD Quantifier guieded linguistic Độ không ưu ngôn ngữ non-dominance degree định lượng Collective quantifier guided linguistic dominance degree Mức độ quan trọng ngôn ngữ định lượng kết hợp Dominance guided direct Qúa trình lựa chọn trực tiếp choice process độ ưu FMOD fuzzy majority of dominnance Độ trội mờ độ ưu FMOE fuzzy majority of Expert Độ trội mờ chuyên gia DDP NDDP Dominance guided direct choice process Qúa trình lựa chọn trực tiếp độ không ưu Toán tử kết hợp trọng số - WAO Weighted Aggregate Operator ký hiệu đại diện cho toán tử LWC, LWD, LWA Collective quantifier guided Độ ưu tiên ngôn ngữ linguistic dominance degree định lượng chung CD+ Satisfactory consensus degree Độ trí thoả mãn CD- Non- satisfactory consensus CQGLDD degree Độ trí khơng thoả mãn MỞ ĐẦU Thơng thƣờng xem xét, đánh giá dự án trƣớc tiên ngƣời ta quan tâm tới số tiêu định lƣợng Ví dụ nhƣ, tổng vốn đầu tƣ, thời gian hồn vốn, Bên cạnh tiêu định lƣợng, chẳng hạn nhƣ dự án công nghệ thông tin ngƣời ta quan tâm đến tiêu định tính nhƣ: độ may rủi, tính khả thi, độ tƣơng thích,… có Hội đồng mong muốn cố vấn cho đánh giá số tiêu định tính Chẳng hạn họ muốn chuyên gia phát biểu dƣới dạng: ―Độ khả thi dự án A 50%‖ ―Độ may rủi dự án B 10%‖, mong muốn khó thực đƣợc cách nghiêm túc Một cách tiếp cận khoa học, khách quan tƣơng đối dễ thực để chuyên gia phát biểu từ nhƣ thƣờng dùng ngôn ngữ thông thƣờng Ví dụ, với tiêu ―Độ may rủi‖ chọn tập nhãn sau để chuyên gia lựa chọn phát biểu: S = {hầu nhƣ không, thấp, thấp, trung bình, cao, cao, cao} Nhiệm vụ luận văn trình bày số tốn tử tích hợp ngơn ngữ tính tốn trực tiếp tập nhãn, tốn tử LOWA, I-LOWA, trình bày số mơ hình phục vụ cho trình chọn lựa để đƣa định nhóm khơng Với mục tiêu nhƣ luận văn đƣợc chia thành chƣơng nhƣ sau: Chƣơng 1: Tổng quan việc định logic mờ Chƣơng 2: Tốn tử trung bình trọng số có xếp Chƣơng 3: Những trình lựa chọn cho định tập thể không diễn đạt ngơn ngữ Chƣơng 4: Bài tốn áp dụng Mặc dù có nhiều cố gắng, nhƣng luận văn khơng tránh đƣợc thiếu sót, mong thầy, bạn góp ý, bổ sung Tơi xin chân thành cảm ơn! CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH VÀ LOGIC MỜ 1.1 Tầm quan trọng việc định nhà quản lý Có thể nói việc định thành công lớn chủ trƣơng định hƣớng doanh nghiệp Hàng ngày, đƣa nhiều định khác cho lĩnh vực nhằm phục vụ tốt chủ trƣơng, định hƣớng cần thiết doanh nghiệp Tuy nhiên, định có tính tổ chức quan trọng thƣờng nhà quản lý tạo Trƣớc hết, nghiên cứu công việc nhà quản lý: Quản lý đƣợc hiểu theo nghĩa q trình mà theo mục tiêu doanh nghiệp, tổ chức đạt đƣợc thông qua việc sử dụng nguồn lực (con ngƣời, tiền, lƣợng, nguyên liệu, thời gian) Những nguồn lực đƣợc coi nhƣ đầu vào kết mục tiêu đƣợc coi nhƣ đầu trình Nhà quản lý giám sát trình nhằm tối ƣu Ngày nay, cơng nghệ thơng tin bùng nổ, nhà quản lý thiết phải sử dụng công nghệ đại hỗ trợ cho công viêc, đó, máy tính cơng cụ thiết thực Để hiểu làm máy tính hỗ trợ nhà quản lý, điều cần thiết trƣớc tiên phải biết nhà quản lý làm Họ làm nhiều thứ phụ thuộc vào vị trí họ doanh nghiệp, loại hình quy mơ doanh nghiệp, chế sách văn hóa doanh nghiệp cá tính thân nhà quản lý Năm 1973, nhà nghiên cứu Mintzborg phân chia vai trò nhà quản lý thành ba loại: Giữa cá nhân với (lãnh đạo danh dự, ngƣời lãnh đạo, mối liên hệ); thông tin (ngƣời giám sát, truyền bá, ngƣời phát ngôn) định (ngƣời chủ hãng, ngƣời giải vấn đề, ngƣời phân phối nguồn lực, ngƣời đàm phán) Năm 2001, Mintzberg Wostlay phân tích vai trị ngƣời định thời đại thông tin Những hệ thống thông tin thời kỳ đầu chủ yếu hỗ trợ vai trị thơng tin Tuy nhiên, vài năm gần đây, hệ thống thông tin phát triển, hỗ trợ cho vai trò Sau đây, chủ yếu xem xét hỗ trợ mà IT cung cấp cho vai trị định Chúng ta chia cơng việc nhà quản lý, trƣờng hợp liên quan đến vai trò định thành giai đọan; giai đọan I xác định vấn đề và/hoặc hội; giai đọan II định làm với chúng Ra định giải vấn đề Một định lựa chọn hai nhiều phƣơng án thay Các định đa dạng đƣợc thực liên tục cá nhân tập thể Các mục đích việc định tổ chức, doanh nghiệp đƣợc chia thành hai nhóm chủ yếu: Giải vấn đề khai thác hội Trong trƣờng hợp nhà quản lý phải định, khả đƣa định dứt khoát đƣợc xếp quan trọng nghiên cứu Harbridge House Boston, Massachusetts thực Xếp thứ hai tầm quan trọng ―Đi thẳng vào điểm mấu chốt vấn đề khơng phải giải vấn đề quan trọng hơn‖ Hầu hết thủ tục quản lý lại có liên quan trực tiếp gián tiếp đến việc định Những nhà nghiên cứu khám phá 10% nhà quản lý nghĩ việc quản lý đƣợc thực ―rất tốt‖ thủ tục đƣợc đƣa ra, chủ yếu mơi trƣờng định khó khăn Dƣờng nhƣ phƣơng pháp vừa làm vừa sửa, phƣơng pháp thích hợp để định khứ, nhƣng ngày đắt không hiệu nhiều trƣờng hợp Bởi vậy, ngày nhà quản lý phải biết làm để sử dụng công cụ kỹ thuật nhằm giúp họ định tốt Nhiều kỹ thuật nhƣ đƣợc sử dụng phƣơng pháp phân tích định lƣợng chúng đƣợc hỗ trợ máy tính, hỗ trợ định qua hệ thống máy tính Vấn đề trợ giúp định qua hệ thống máy tính đƣợc giải vấn đề bản: Tại nhà quản lý cần trợ giúp công nghệ thông tin việc định? Cơng việc nhà quản lý tự động hồn tồn đƣợc khơng? Có trợ giúp IT có khả hỗ trợ nhà quản lý? Những nhu cầu thông tin nhà quản lý việc định đƣợc xác định nhƣ nào? Chúng ta xem xét trả lời câu hỏi đầu tiên: 10 Rất khó để đƣa định mà khơng có thơng tin phù hợp có giá trị Trong trình định cho giai đoạn hoạt động, cần thiết phải có thơng tin Ra định xử lý thông tin thủ công ngày khó khăn xu hƣớng sau: • Số lƣợng phƣơng án thay cần phải xem xét không ngừng tăng lên, bắt nguồn từ đổi công nghệ, thông tin liên lạc đƣợc nâng cấp, phát triển thị trƣờng toàn cầu việc sử dụng Internet kinh doanh điện tử Một vấn đề mấu chốt để định khám phá so sánh nhiều phƣơng án thay thích hợp Càng có nhiều phƣơng án thay cần đến tìm kiếm so sánh có hỗ trợ máy tính • Nhiều định phải đƣợc tạo dƣới sức ép thời gian Thông thƣờng, xử lý thủ công thơng tin cần thiết cách đủ nhanh để có hiệu Do không ổn định hay dao động gia tăng môi trƣờng định nên cần thƣờng xuyên tiến hành phân tích phức tạp nhằm tạo định Những phân tích nhƣ thƣờng địi hỏi sử dụng mơ hình hố tốn học Xử lý mơ hình thủ cơng nhiều thời gian Nhiều cần phải tiếp cận nhanh chóng với thơng tin từ xa, tham khảo ý kiến chuyên gia có hội thảo định nhóm, tất khơng có nhiều chi phí Những ngƣời định địa phƣơng khác thông tin Tập hợp ngƣời định thông tin lại với cách nhanh chóng khơng tốn tiền nhiệm vụ không dễ dàng Những xu hƣớng tạo khó khăn việc định, nhƣng phân tích điện tốn trợ giúp khổng lồ Ví dụ hệ thống trợ giúp đinh (DSS) kiểm tra số lƣợng lớn phƣơng án thay nhanh chóng, cung cấp phân tích rủi ro cách có hệ thống, tích hợp với hệ thống thông tin sở liệu sử dụng để hỗ trợ cơng việc nhóm tất điều thực với chi phí thấp Cách thức thực tất điều đƣợc nêu phần sau Sự phức tạp định Các định đƣợc xếp từ đơn giản đến phức tạp, bao gồm chuỗi định nhỏ có liên hệ với ... 1.4.1 Tập mờ: 14 1.4.1.1 Định nghĩa tập mờ: 14 1.4.1.2 Các phép toán đại số tập mờ 15 1.4.1.3 Số mờ 15 1.4.2 Logic mờ số phép toán 16 1.4.2.1 Logic mờ. .. dẫn chứng tƣ liệu Chúng quan trọng không việc định mà tƣơng tác ngƣời máy tính 1.4 Tập mờ logic mờ 1.4.1 Tập mờ: Các tập mờ hay tập hợp mờ mở rộng lý thuyết tập hợp cổ điển đƣợc dùng lôgic mờ Trong... ngơn ngữ dựa vào OWA bắt đầu ứng dụng toán định tập thể 2.1 Định nghĩa số tính chất Q trình tích hợp thơng tin xuất nhiều ứng dụng hệ tri thức, ví dụ tích hợp mạng nơron, điều khiển mờ, hệ chuyên