BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI -o0o - NGUYỄN ANH TUẤN ỨNG DỤNG HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH NHĨM ĐA TIÊU CHUẨN TRONG MƠI 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 em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy PGS.TS Nguyễn Tân Ân, người hướng dẫn khoa học định hướng tận tình giúp đỡ em mặt để em hồn thành luận văn Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy, cô giáo dạy dỗ, bảo, truyền đạt kinh nghiệm quý báu cho chúng em trình học tập trường Mặc dù cố gắng, song chắn luận văn khó tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận thơng cảm, ý kiến đóng góp thầy, giáo quan tâm tới lĩnh vực luận văn Cuối cùng, em xin dành tình cảm thân thiết tới gia đình bạn bè đồng nghiệp động viên, chia sẻ giúp đỡ em suốt 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 định Alter (1980) Bảng 1.2: Tổng kết khái niệm sở định nghĩa Hệ trợ giúp định Bảng 2.1 Bảng giá trị véc tơ trọng số OWA với giá trị n: từ đến 20 30 Bảng 3.1 Bảng thành viên Hội đồng đánh giá thi đua khen thưởng 40 Bảng 3.2 Nhận định tiêu chí lựa chọn 43 Bảng 3.3 Nhận định tiêu chí lựa chọn 43 Bảng 3.4 Nhận định tiêu chí lựa chọn 44 Bảng 3.5 Nhận định tiêu chí lựa chọn 44 Bảng 3.6 Nhận định tiêu chí lựa chọn 44 Bảng 3.7 Nhận định tiêu chí lựa chọn 45 Bảng 3.8 Nhận định tiêu chí lựa chọn 45 Bảng 3.9 Ma trận điểm định mờ 45 Bảng 3.10 Ma trận điểm định mờ 46 Bảng 3.11 Ma trận điểm định mờ 46 Bảng 3.12 Ma trận điểm định mờ 46 Bảng 3.13 Ma trận điểm định mờ 47 Bảng 3.14 Ma trận điểm định mờ 47 Bảng 3.15 Ma trận điểm định mờ 47 Bảng 3.16 Ma trận điểm tập thể S  ( Sij )55 48 Bảng 3.17 Tổng giá trị điểm khoa 48 Bảng 3.18 Ma Trận hợp toàn ý kiến định hội đồng 50 Bảng 3.19 Bảng giá trị tổng khoa 50 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hàm thuộc 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 miền tin cậy tập mờ A 13 Hình 1.6 Hàm liên thuộc phần bù mờ 14 Hình 1.7 Hàm liên thuộc phép hợp mờ 14 Hình 1.8 Giao tập mờ tập vũ trụ 15 Hình 2.1 Đặc điểm chung MCDSM 23 Hình 3.1 Phiếu đánh giá kết thi đua khen thưởng 52 Hình 3.2 Màn hình 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 Thơng tin đánh giá khoa Toán - Lý - Tin 55 Hình 3.7 Nhập giá trị véc tơ liên kết 55 Hình 3.8 Kết ứng dụng 56 MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu CHƢƠNG I: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH, TẬP MỜ, MỜ TRỰC CẢM 1.1 Hệ trợ giúp định 1.1.1 Ra định môi trường định 1.1.2 Định nghĩa Hệ trợ giúp định 1.1.3 Các đặc trưng Hệ trợ giúp định 1.1.4 Phân loại Hệ trợ giúp định 1.1.5 Vai trò hệ trợ giúp định quản lý 1.2 Tập mờ, tập mờ trực cảm 1.2.1 Tập mờ 1.2.2 Các phép toán tập mờ 13 1.2.3 Tập mờ trực cảm (intuitionistic fuzzy set – IFS) 19 1.2.4 Các phép toán 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 hệ trợ giúp định nhóm đa tiêu chuẩn 23 2.1.1 Đặc điểm chung hệ trợ giúp 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 thuộc tính 24 2.2.1 Phép tốn tích hợp trung bình trọng số xếp thứ tự (ordered weighted Averaging operator - OWA) dựa phương pháp phân phối chuẩn 24 2.2.2 Phép tốn hình học trọng số mờ trực cảm (intuitionistic fuzzy weighted geometric – IFWG) 30 2.2.3 Phép tốn 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 định nhóm đa tiêu chuẩn 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 IFMCDSM 36 2.3.3 Sử dụng phép tính trung bình trọng số hình học mờ trực cảm IFMCDSM 37 Kết luận chƣơng II 39 CHƢƠNG III: ỨNG DỤNG HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH NHĨM ĐA TIÊU CHUẨN TRONG MƠI TRƢỜNG MỜ TRỰC CẢM TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÂY BẮC 40 3.1 Hệ trợ giúp định nhóm đa tiêu chuẩn mơi trường mờ trực cảm hoạt động quản lí Trường Đại học Tây Bắc 40 3.1.1 Bài toán hệ hỗ trợ định nhóm đa tiêu chuẩn mơi trường mờ trực cảm trường Đại học Tây Bắc 40 3.1.2 Phân tích toán 41 3.2 Xây dựng ứng dụng định hoạt động quản lí Trường Đại học Tây Bắc 51 3.2.1 Chức mục tiêu chương trình 51 3.2.2 Mô tả ứng dụng cách sử dụng 51 Kết luận chƣơng III 57 KẾT LUẬN 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Ra định nhóm đa tiêu chuẩn hoạt động hay gặp sống hàng ngày Vấn đề mơ tả sau: Cho tập hữu hạn ứng viên X  x1 , x2 ,, xn  Mỗi ứng viên xem xét theo nhiều tiêu chuẩn Có nhóm chuyên gia xem xét, đánh giá, lựa chọn để xếp ứng viên theo thứ tự từ tốt đến tồi ngược lại Thông thường chuyên gia cho ứng viên theo tiêu chí điểm Trên sở điểm này, hệ thống tính tốn, tích hợp điểm ứng viên theo tiêu chí để có điểm chuyên gia cho ứng viên, tiếp hệ thống tích hợp ý kiến đánh giá chuyên gia lại thành ý kiến chung nhóm ứng viên Dựa vào điểm cuối ứng viên xếp Vấn đề trở nên không đơn giản thông tin ứng viên theo tiêu chí khơng đầy đủ khơng rõ ràng Và vấn đề cịn phức tạp chuyên gia cảm nhận ứng viên không rõ ràng nhiều có hạn chế kinh nghiệm, mức độ sâu sát, mức độ am hiểu đối tượng đánh giá Tất nguyên nhân dẫn đến chuyên gia cho ứng viên điểm mờ Khi hệ thống phải áp dụng phương pháp xử lý thông tin mờ Để xử lý thơng tin mờ có ba hướng tiếp cận: Hướng thứ nhất, dựa lý thuyết tập mờ L Zadeh khởi xướng năm 1965 Theo hướng người ta chủ yếu dựa hàm thuộc để xử lý thơng tin mờ Hướng thứ hai, dựa lí thuyết khả hướng thứ ba, dựa Đại số Gia tử Mỗi cách tiếp cận có ưu điểm nhược điểm riêng tỏ đắc dụng trường hợp mà cịn có hạn chế trường hợp khác Theo cách tiếp cận thứ nhất, ban đầu L Zadeh dựa hàm thuộc với ý nghĩa phần tử thuộc vào tập cho trước với độ thuộc định Sau này, theo trực cảm người ta thấy phần tử có độ thuộc vào tập mờ cho trước độ không thuộc vào tập Nên cần phải xét độ thuộc độ không thuộc tập mờ trực cảm đời Ta tham khảo tài liệu [1, 2, 3, 4] Trong môi trường mờ trực cảm, phương pháp tích hợp ý kiến phương pháp tích hợp có xét đến trọng số chuyên gia có nhiều thay đổi Tuy nhiên, kết tích hợp thường đắn hơn, hợp lí Trong khn khổ đề tài Thạc sỹ, 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 mơ hình hệ trợ giúp định nhóm đa tiêu chuẩn mơi trường mờ trực cảm, ứng dụng hỗ trợ hoạt động định sở giáo dục Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu xây dựng mơ hình hệ trợ giúp định nhóm đa tiêu chuẩn mơi trường mờ trực cảm, ứng dụng trợ giúp định sở giáo dục Đối tƣợng nghiên cứu - Nghiên cứu mơ hình hệ trợ giúp định mờ môi trường mờ trực cảm - Xây dựng hệ thống trợ giúp định phục vụ hoạt động định nhóm Trường Đại học Tây Bắc 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 CHƢƠNG I: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH, TẬP MỜ, MỜ TRỰC CẢM 1.1 Hệ trợ giúp định 1.1.1 Ra định môi trƣờng định Khái niệm định: Đó lựa chọn “đường lối hành động” (Simon 1960; Costello & Zalkind 1963; Churchman 1968), hay “chiến lược hành động (Fishburn 1964) dẫn đến mục tiêu mong muốn (Churchman 1968) Khái niệm định: Là q trình lựa chọn có ý thức hai hay nhiều phương án để chọn phương án tạo kết mong muốn điều kiện buộc biết Theo [6] định có yếu tố sau: Q trình định:  Giai đoạn tìm hiểu (intelligence): Các mục tiêu, tập hợp liệu, định hình tốn, phân loại vấn đề, trình bày tốn  Giai đoạn thiết kế (design): Phát triển mơ hình, đặt tiêu chuẩn chọn, tìm phương án chọn, dự đốn đo kết  Giai đoạn lựa chọn (choice): Tính tốn theo mơ hình, phân tích độ phù hợp, chọn phương án tốt (nhất), lập kế hoạch thực hiện, thiết kế hệ thống điều khiển Các bước định:  Diễn giải khả lựa chọn  Kiểm tra thành tố có ảnh hưởng đến phương án lựa chọn  Đánh giá phân tích phương án theo số tiêu chuẩn yêu cầu  So sánh xếp đầu  Lựa chọn phương án coi tốt nhất, dễ chấp nhận Bảng 3.10 Ma trận điểm định mờ Bảng 3.11 Ma trận điểm định mờ Bảng 3.12 Ma trận điểm định mờ 46 Bảng 3.13 Ma trận điểm định mờ Bảng 3.14 Ma trận điểm định mờ Bảng 3.15 Ma trận điểm định mờ 47 Bƣớc 2: Sử dụng véc tơ trọng số thành viên hội đồng xét duyệt để tính ma trận điểm tập thể; sij  k sijk , k  1,2,,7 k 1   {1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 }T  {0.3,0.2,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1}T Theo công thức ta ma trận điểm tập thể : Bảng 3.16 Ma trận điểm tập thể S  ( Sij )55 Bƣớc 3: Để lấy giá trị điểm tổng s j  j  1,2,, 5 lựa chọn O j , j  1, 2,, Ta có: s j  wi sij , j  1,2,,5 i 1 w  {w1 , w2 , w3 , w4 , w5 }T  {0.3,0.2,0.2,0.2,0.1}T Sử dụng hàm đánh trọng điểm ta thu tổng giá trị điểm khoa O  O1, O2 , O3 , O4 , O5 sau: Bảng 3.17 Tổng giá trị điểm khoa 48 Bƣớc 4: Dựa kết thu từ bước ta xếp hạng khoa từ đưa kết s4 s2 s1 s3 s5 O4 O2 O1 O3 O5 Hay: Từ kết “Đánh giá thi đua khen thưởng khoa có thành tích bật năm học 2014-2015” đưa định khen thưởng với thứ tự khoa sau:  Khoa Nông - Lâm xếp hạng 1;  Khoa Ngữ Văn xếp hạng 2;  Khoa Toán - Lý - Tin xếp hạng 3;  Khoa Kinh Tế xếp hạng 4;  Khoa Ngoại Ngữ xếp hạng Cách 2: Bƣớc 1: Theo toán ta thấy l  Vậy theo bảng 2.1 bảng giá trị véc tơ trọng số OWA dựa phương pháp phân phối chuẩn ta có véc tơ liên kết sau:   (1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 )T  (0.0702,0.1311,0.1907,0.2161,0.1907,0.1311,0.0702)T Bƣớc 2: Sử dụng toán tử lai mờ trực cảm (IFHG) để gộp toàn ma trận định mờ trực cảm cá nhân thành ma trận định mờ   R   rij k k mn  k  1,2,, l    m, n  k  1,2,3,,7  l  nên ta có: rij k  49 55  Bảng 3.18 Ma Trận hợp toàn ý kiến định hội đồng Bƣớc 3: Dựa ma trận bước ta sử dụng véc tơ trọng số thuộc tính w  {w1 , w2 ,, wm }T toán tử IFWG để thu giá trị tổng rj  j  1,2,, n  lựa chọn O j  j  1,2,, n  Ta có : w  {w1, w2 , , w5}T {0.3,0.2,0.2,0.2,0.1} T Bảng 3.19 Bảng giá trị tổng khoa Bƣớc 4: Sử dụng phương pháp tính hàm điểm để tính điểm s  rj   j  1,2,, n  , giá trị tổng rj  j  1,2,, n  , lựa chọn O j  j  1,2,, n Sau xếp hạng điểm s  rj   j  1, 2,, n  , để đưa định cho lựa chọn O j  j  1,2,, n  : s  r1   0.289; s  r2   0.301; s  r3   0.286; s  r4   0.310; s  r5   0.257;  s  r4  s  r2  s  r1  s  r3  50 s  r5  Hay: O4 O2 O1 O3 O5 Từ kết “Đánh giá thi đua khen thưởng khoa có thành tích bật năm học 2014-2015” đưa định khen thưởng với thứ tự khoa sau:  Khoa Nông - Lâm xếp hạng 1;  Khoa Ngữ Văn xếp hạng 2;  Khoa Toán - Lý - Tin xếp hạng 3;  Khoa Kinh Tế xếp hạng 4;  Khoa Ngoại Ngữ xếp hạng 3.2 Xây dựng ứng dụng định hoạt động quản lí Trƣờng Đại học Tây Bắc 3.2.1 Chức mục tiêu chƣơng trình Chức chương trình hỗ trợ định cho hội đồng quản lý nhanh chóng xác giảm tối đa ý kiến “sai” thiên vị Chức trợ giúp chương trình tính tốn dựa thuật tốn tính trung bình hình học có trọng số dựa phương pháp phân phối chuẩn để làm giảm sai sót q trình đánh giá người định dựa trọng số tiêu chí đánh giá Ứng dụng phần đáp ứng yêu cầu để hội đồng định 3.2.2 Mô tả ứng dụng cách sử dụng Bài toán định cho hội đồng “Đánh giá thi đua khen thưởng khoa có thành tích bật năm học 2014-2015” sử dụng kết mờ trực cảm tập liệu nhà định đánh giá hội đồng dựa kết đạt tiêu chí năm học khoa thành viên hội đồng phân tích tìm hiểu đưa kết mờ dựa phiếu đánh giá 51 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÂY BẮC PHIẾU ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THI ĐUA KHEN THƢỞNG Họ Tên: Chức vụ: Trách nhiệm Hội đồng: Toán-Lý-Tin Đạt K Đạt Ngữ Văn K Đạt Đạt Kinh Tế Đạt K Đạt Nông Lâm Đạt K Đạt Ngoại Ngữ Đạt K Đạt 𝒖𝟏 𝒖𝟐 𝒖𝟑 𝒖𝟒 𝒖𝟓 Ghi chú: 𝑢 : Kết Đào tạo; 𝑢 : Nghiên cứu khoa học; 𝑢 : Bồi dưỡng chuyên môn nghiệp vụ; 𝑢 : Cơng tác quản lý sinh viên; 𝑢 : Thành tích tham gia hoạt động đồn thể Hình 3.1 Phiếu đánh giá kết thi đua khen thưởng Một số khn dạng hình cách sử dụng : Thanh menu có nút chọn thể qua bước để chạy phần mềm Màn hình chính: mặc định menu nút Khởi tạo  Khởi tạo: gồm phần o Hội đồng đánh giá o Đơn vị thi đua o Tiêu chí đánh giá  Thơng tin đầu vào  Kết đánh giá Khởi tạo: Dựa định thành lập hội đồng xét tuyển tạo số lượng thành viên hội đồng, đơn vị thi đua tiêu chí để đánh giá đơn vị 52 Hình 3.2 Màn hình ứng dụng Hội đồng đánh giá: Khi nhập vào số lượng thành viên hội đồng đưa bảng có cột thông tin chức vụ nhiệm vụ thành viên hội đồng Hệ số giá trị véc tơ trọng số người hội đồng (Hệ số hội đồng đưa dựa chức vụ nhiệm vụ thành viên) Hình 3.3 Hội đồng đánh giá Đơn vị thi đua: Nhập số lượng đơn vị tham gia khen thưởng để tạo bảng điền tên cho đơn vị tham gia khen thưởng 53 Hình 3.4 Đơn vị thi đua Tiêu chí đánh giá: Nhập số lượng tiêu chí để đánh giá thi đua khen thưởng, từ tạo bảng gồm có tên tiêu chí đánh giá hệ số tiêu chí đánh giá (hệ số hội đồng thi đua khen thưởng đưa ra) Hình 3.5 Tiêu chí đánh giá Thông tin đầu vào: Trong phần thông tin đầu vào ta dựa kết thu nhà định phiếu đánh giá kết thi đua để nhập liệu cho khoa với tiêu chí đánh giá Trong tiêu chí đánh giá, cột đầu cột nhập giá trị “Đạt” cột số cột nhập giá trị “Khơng đạt” 54 Hình 3.6 Thơng tin đánh giá khoa Toán - Lý - Tin Kết đánh giá: Phần kết đánh giá đưa cho ta kết chương trình tính tốn liệu nhập vào từ nhà điều khiển Trong phần kết đánh giá ta nhập liệu cho véc tơ liên kết tính theo phương pháp phân phối chuẩn ấn xếp hạng để tính tốn đưa kết tốn Từ kết hội đồng đánh giá để đưa định Hình 3.7 Nhập giá trị véc tơ liên kết 55 Hình 3.8 Kết ứng dụng Chú ý: Khi thực nhập liệu cho Hội đồng đánh giá, Đơn vị thi đua, Tiêu chí đánh giá nhập liệu đánh giá cho khoa ta ấn lưu để lưu lại liệu vừa nhập vào Khi muốn làm đánh giá hội đồng xét duyệt khác ta chọn nút tạo hình để làm liệu 56 Kết luận chƣơng III Trong chương này, luận văn đưa toán cụ thể “Đánh giá thi đua khen thưởng khoa có thành tích bật năm học 2014 2015” Trường Đại học Tây Bắc qua sử dụng cách tiếp cận đưa chương để tính tốn đưa kết lựa chọn định Thiết kế phần mềm ứng dụng dựa phép tính trung bình trọng số hình học để thực tốn định nhóm đa tiêu chuẩn mơi trường mờ trực cảm ứng dụng trường Đại học Tây Bắc 57 KẾT LUẬN Luận văn “Ứng dụng hệ trợ giúp định nhóm đa tiêu chuẩn mơi trường mờ trực cảm Trường Đại học Tây Bắc” đạt số kết sau: Kết lý thuyết: Tổng hợp nghiên cứu kiến thức định, hệ hỗ trợ định, tập mờ tập mờ trực cảm Tìm hiểu tốn định nhóm đa tiêu chuẩn mơi trường mờ trực cảm phát triển hai cách tiếp cận để giải toán trường hợp giá trị, thuộc tính biểu diễn số mờ trực cảm (IFN), thông tin trọng số thuộc tính biết trước Cách tiếp cận sử dụng hàm đánh trọng số điểm để tổng hợp lựa chọn kết tốt Trong cách tiếp cận thứ hai ta tích hợp tất ma trận mờ trực cảm riêng lẻ thành ma trận định mờ trực cảm tổng hợp tốn tử hình học lai mờ trực cảm (IFGH) sau dựa ma trận định mờ trực cảm tổng hợp ta dùng tốn tử hình học trọng số mờ trực cảm (IFWG) để nhận tất giá trị thuộc tính tiếp tìm lựa chọn tốt Kết ứng dụng: Qua tìm hiểu trạng nhu cầu việc định hội đồng đánh giá Trường Đại học Tây Bắc Luận văn xây dựng ứng dụng hỗ trợ định để hỗ trợ cho hội đồng chức đánh giá dựa kết tính tốn thu Hƣớng nghiên cứu tiếp theo: Phát triển hoàn thiện ứng dụng hỗ trợ định nhằm ứng dụng rộng rãi quan, hội đồng đánh giá xếp loại Nghiên cứu tìm hiểu cách tiếp cận thông tin trọng số đưa không đầy đủ, không rõ ràng 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt [1] Nguyễn Hoàng Cường, Bùi Cơng Cường, Nguyễn Dỗn Phước, Phan Xn Minh, Chu Văn Hỷ (1998), Hệ mờ ứng dụng, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [2] Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước (2006), Hệ mờ mạng nơron ứng dụng, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [3] Lưu Quốc Đạt (2014), Tổng quan lý thuyết tập mờ mơ hình định đa tiêu chuẩn, Bài giảng Trường Đại học Kinh tế quốc dân - Đại học Quốc gia Hà Nội [4] Nguyễn Cát Hồ - Nguyễn Cơng Hào , Giáo trình logic mờ ứng dụng, Trường ĐH Khoa học [5] Hoàng Xuân Huấn (2009), Hệ thống trợ giúp định, Bài giảng trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội [6] Trần Đình Khang - Đại học Bách Khoa Hà Nội, Hệ Trợ giúp định, Bài giảng Hệ trợ giúp định, lớp học HTTT+Pháp [7] Nguyễn Đình Thức (2000), Trí tuệ nhân tạo - Mạng Nơron phương pháp ứng dụng, Nhà xuất giáo dục [8] Hà Thị Bích Rậu (2012), Luận văn thạc sĩ, Hệ thống trợ giúp định quản lý cán Trường Cao đẳng Công nghiệp Nam Định [9] Bùi Thế Tâm (2006), Giáo trình Microsoft Access quản lý hành chính, Nhà xuất Khoa học kỹ thuật Tài liệu Tiếng Anh [10] Atanassov, K (1986) Intuitionistic fuzzy sets Fuzzy Sets and Systems, 20, 87–96 [11] Atanassov, K (1999) Intuitionistic fuzzy sets: Theory and applications Heidelberg:Physica-Verlag [12] Atanassov, K., Pasi, G., & Yager, R R (2005) Intuitionistic fuzzy interpretations of multi-criteria multiperson and multi-measurement tool decision making [13] Bustince, H., Herrera, F., & Montero, J (2007) Fuzzy sets and their extensions: Representation, aggregation and models Heidelberg: Physica-Verlag [14] Chen, S M., & Tan, J M (1994) Handling multicriteria fuzzy decision-making problems based on vague set theory Fuzzy Sets and Systems, 67, 163-172 [15] Herrera, F., Martínez, L., & Sánchez, P J (2005) Managing nonhomogeneous information in group decision making European Journal of Operational Research,166,115–132 [16] Hong, D H., & Choi, C H (2000) Multicriteria fuzzy decision-making problems based on vague set theory Fuzzy Sets and Systems, 114, 103–113 [17] RoNald R.Yager Aggregation (1988) Operators in On Ordered Multicriteria Weighted Averaging Decisionmaking, NIL IKANSACIIONS ON S’ISTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, VOL 18, NO 1, 183-190 [18] Xu, Z S (2005) An overview of methods for determining OWA weights International Journal of Intelligent Systems, 20, 843–865 [19] Xu, Z S (2007) Intuitionistic preference relations and their application in group decision making Information Sciences (in press) [20] Xu, Z S., & Yager, R R (2006) Some geometric aggregation operators based on intuitionistic fuzzy sets International Journal of General Systems, 35, 417 - 433