Đang tải... (xem toàn văn)
PHƯƠNG PHÁP ELECTRE I, II, III
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG BAN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH BÁO CÁO MÔN HỌC HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP ELECTRE I, II, III HỌC VIÊN : NGÔ QUANG HUY KIỀU ANH TUẤN GVHD : TS NGUYỄN VĂN HIỆU ĐÀ NẴNG, 05/2015 MỤC LỤC MỤC LỤC HÌNH ẢNH Tổng quan 1.1 Khái niệm 1.2 Quy trình định 1.3 Các loại định 2 Mục đích phương pháp ELECTRE Nội dung phương pháp ELECTRE I, II, III 3.4 Phương pháp ELECTRE I 3.5 Phương pháp ELECTRE II 3.6 Phương pháp ELECTRE III Ví dụ minh họa 10 4.1 Ví dụ 10 4.2 Ví dụ 12 Kết luận 14 TÀI LIỆU THAM KHẢO 16 MỤC LỤC HÌNH ẢNH Hình 1-1: Phương pháp truyền thống tạo lập định Hình 1-2: Tạo lập định có sử dụng tri thức Hình 4-1: Biểu đồ Kernels xác định lựa chọn 12 Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Tổng quan Sự phát triển kinh tế, phát triển doanh nghiệp bùng nổ lĩnh vực truyền thông công nghệ dẫn đến nguồn cung cấp thông tin đa dạng rộng lớn Hơn tính cạnh tranh doanh nghiệp ngày cao nên vai trò tầm quan trọng định doanh nghiệp nâng cao Trong doanh nghiệp, việc quản lý xem xét nghệ thuật việc định Ra định chủ yếu dựa tài có từ kinh nghiệm thân (bằng phương pháp thử sai) Ra định phụ thuộc nhiều vào yếu tố sau: (1) tính sáng tạo (2) khả phán đoán (3) trực giác (4) kinh nghiệm Ra định điều vô khó khăn phức tạp nhiều nguyên do: Quá nhiều phương án thay Sức ép ảnh hưởng với định sai (ảnh hưởng tâm lý) Môi trường biến đổi (tính không chắn môi trường) Yêu cầu định phải hợp thời (tính thời gian thực định) … Sự phát triển máy tính giúp việc định khía cạnh: tính toán, liên lạc, quản lý thông tin, thời gian Sự kết hợp với máy tính kỹ thuật hình thành nên công cụ hỗ trợ định 1.1 Khái niệm Hệ hỗ trợ định hệ phương pháp xử lý liệu để lấy tri thức nhằm lựa chọn phương án tối ưu theo mục tiêu Mục đích hỗ trợ việc định nhà quản lý theo mục tiêu đề Các yếu tố quan trọng: Dữ liệu Tri thức Mô hình, phương pháp lựa chọn Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu 1.2 Quy trình định Quy trình chia làm giai đoạn Thu thập: Lấy yêu cầu, yếu tố môi trường, liệu để xử lý có thông tin, tri thức,… Thiết kế: Xây dựng phương án thay thế, ràng buộc, phương pháp đo lường Định hình phương pháp lựa chọn Lựa chọn: Sử dụng tri thức, thông tin thu với phương pháp hay mô hình lựa chọn (ở bước thiết kế) để lựa chọn, đánh giá phương án Trong giai đoạn có phương pháp riêng, đề cập sâu vào giai đoạn “Lựa chọn” giai đoạn quan trọng toàn trình Có nhiều mô hình lựa chọn khác nhau: Mô hình tiêu chuẩn (Normative models): Sự lựa chọn phương án tốt Điều dựa nguyên lý tối ưu: Tìm phương án đạt mục tiêu cao Tìm phương án có tỉ lệ cao đạt không đạt (hay phí tổn) Tìm phương án không đạt Mô hình toán hoạ pháp (Descriptive models) Mô hình thoả mãn (Satisficing): Quan tâm đến hành vi, khao khát mục tiêu Mô hình tự sinh phương án phù hợp (Generating alternatives) Mô hình kịch (scenario – What –if analysis) 1.3 Các loại định Quyết định chia làm nhiều cấp độ từ định có cấu trúc hoàn toàn đến định hoàn toàn cấu trúc Có cấu trúc hay cấu trúc dựa vào rõ ràng, mập mờ hay tính phức tạp yếu tố giai đoạn định Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Hình 1-1: Phương pháp truyền thống tạo lập định Hình 1-2: Tạo lập định có sử dụng tri thức Vấn đề gặp phải: Xác định vấn đề ? Lựa chọn liệu cho phù hợp ? Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Mô tả tri thức & sử dụng tri thức ? Bao nhiêu phương án đủ ? Lựa chọn để hướng mục tiêu, với tri thức ràng buộc? Yếu tố ảnh hưởng từ môi trường ? Có nhiều phương pháp đưa để giải vấn đề nêu trên, phương pháp ELECTRE trình bày giải phần nhỏ vấn đề nêu Mục đích phương pháp ELECTRE Nguồn gốc phương pháp ELECTRE bắt đầu vào năm 1965 công ty tư vấn châu Âu SEMA (vẫn hoạt động ngày nay) Vào thời điểm đó, nhóm nghiên cứu từ SEMA làm việc vấn đề với nhiều tiêu chí lựa chọn giới thực liên quan đến để đưa định xử lý giúp phát triển hoạt động doanh nghiệp Để giải vấn đề phương pháp đa tiêu chí chung “Marsan” (M'ethode d'Analyse, de Recherche, et de S'election d'Activit'es Nouvelles) xây dựng Các nhà phân tích sử dụng kỹ thuật dựa trọng số bao gồm phương pháp Marsan cho việc lựa chọn hoạt động Khi sử dụng phương pháp kỹ sư từ SEMA nhận thấy hạn chế nghiêm trọng việc áp dụng kỹ thuật Do B Roy tham khảo cố gắng để tìm phương pháp để vượt qua hạn chế Marsan Phương pháp ELECTRE cho lựa chọn hành động tốt từ tập hợp hành sau gọi ELECTRE I (electre một) Tuy nhiên, ý tưởng ban đầu phương pháp ELECTRE lần công bố báo cáo nghiên cứu vào năm 1966, “The notorious Note de Travail 49 de la SEMA” Một thời gian ngắn sau xuất hiện, ELECTRE tìm thấy thành công áp dụng cho phạm vi rộng lớn lĩnh vực, phương pháp đến rộng rãi năm 1968 công bố RIRO, “La Revue d'Informatique et de Recherche Op'erationnelle” ELECTRE viết tắt (ELimination and Choice Expressing the REality) trích dẫn cho lý thương mại Vào cuối năm sáu mươi, tình trạng khác việc định phát sinh kế hoạch truyền thông, liên quan đến định nghĩa kế hoạch quảng cáo Mục đích câu hỏi là: “làm để thiết lập hệ thống quảng cáo xếp hạng thích hợp cho tập định?” Điều dẫn đến đời ELECTRE II (electre hai): phương pháp để xử lý vấn đề hành động bảng xếp hạng từ lựa chọn, từ tốt tệ Tuy nhiên, giới nơi mà kiến thức hoàn hảo hiếm, kiến thức không hoàn hảo đưa vào Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu phương pháp ELECTRE thông qua việc sử dụng phân phối xác suất tiêu chí tiện ích mong đợi Rõ ràng có nhiều việc cần phải làm Nghiên cứu lĩnh vực giai đoạn khởi đầu, cần cách khác để giải bất ổn, thiếu xác định giới thiệu Chỉ vài năm sau, phương pháp cho hoạt động xếp hạng đưa ra: ELECTRE III (electre ba) Những ý tưởng đưa cho phương pháp việc sử dụng tiêu chí giả quan hệ nhị phân outranking mờ Phương pháp thời điểm thiết kế đặc biệt để giúp việc định việc lựa chọn xếp hạng hành động Tuy nhiên, vào cuối năm bảy mươi, kỹ thuật xếp hành động thành loại xác định trước mục có thứ tự đề xuất Đây phương pháp tiếp cận dựa định Vài năm sau đó, để giúp việc định số công ty ngân hàng lớn phải đối mặt với vấn đề việc chấp nhận từ chối khoản tín dụng theo yêu cầu công ty, phương pháp cụ thể, ELECTRE A, nghĩ áp dụng 10 lĩnh vực hoạt động Các phương pháp phân loại gần nhất, ELECTRE TRI (cây electre), tạo nhiều cảm hứng công việc trước Nó loại bỏ tất thứ mà họ có cho bối cảnh ứng dụng cụ thể họ Thật vậy, phương pháp lúc vừa đơn giản vừa tổng quát Nội dung phương pháp ELECTRE I, II, III 3.4 Phương pháp ELECTRE I Mục đích mô tả phương pháp lý thuyết Phương pháp lợi ích thực tế đáng kể, tính chất ứng dụng thường hướng đến thực tế, thường chuỗi rộng lớn hệ tiểu định lượng định tính, dẫn đến việc xây dựng mâu thuẫn không đồng với tập tiêu chí số thứ tự quy mô liên kết với chúng Ngoài ra, mức độ định thiếu xác, không chắn thiếu định gắn liền với kiến thức thu thập từ vấn đề giới thực Phương pháp đơn giản nên áp dụng tất tiêu chí mã hóa theo quy mô số học với phạm vi giống hệt Trong trường hợp vậy, khẳng định hành động "a outranks b" (có nghĩa là, "a tốt b") biểu thị aSb, hai điều kiện giữ Một mặt, sức mạnh tập hợp chỉnh hợp phải có đủ mạnh mẽ để hỗ trợ khẳng định Có nghĩa tổng trọng số liên quan đến tiêu chí hình thành liên minh Nó xác định số liên kết sau(giả thuyết, mục đích Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định công thức đơn giản, mà GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu = 1, J tập hợp số tiêu chí): (Trong {j: gj (a) ≥ gj (b)} tập hợp số cho tất tiêu chí thuộc chỉnh hợp với mối quan hệ outranking aSb) Nói cách khác, giá trị số so khớp phải lớn mức so khớp đưa ra, s, có giá trị thường giảm khoảng [0,5, - minj∈J wj], tức là, c (aSb) ≥ s Mặt khác, không tương ứng chống lại khẳng định "a tốt b" xảy Các không tương ứng đo mức không tương ứng xác định sau: Nếu giá trị vượt qua mức độ định, v, xác nhận không hợp lệ Sự liên kết không cân đối không tạo ảnh hưởng d (ASB) ≤ v Cả mục thích hợp không phù hợp phải tính cho cặp hành động (a, b) tập hợp A, a = b Có thể dễ dàng thấy thủ tục tính toán dẫn đến mối quan hệ nhị phân giới hạn bao quát tập A Do cặp hành động (a, b), có trường hợp sau xảy ra: - aSb not bSa tức là, aPb (a ưu tiên b) bSa not aSb tức là, bPa (b ưu tiên a) aSb bSa nghĩa aIb (a không khác biệt so b) Not aSb not bSa, tức là, aRb (a so sánh với b) Sự ưu tiên khác với framework với khả xếp lại để so sánh, nói đến làm để chọn hành động thỏa hiệp tốt tập hợp hành động DM tập trung ý vào Trong thủ tục xây dựng phương pháp ELECTRE đề cấp đến mối quan hệ outranking S vấn đề thực tế Thủ tục thứ hai bao gồm việc khai phá mối quan hệ outranking để xác định tập hợp hành động nhỏ có, từ hành động thỏa hiệp tốt lựa chọn Một tập A xác định với giúp đỡ khái niệm đồ thị hạt nhân Khi đồ thị không chứa chu trình trực tiếp, Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu tồn hạt nhân ngược lại đồ thị không chứa hay nhiều hạt nhân Nhưng, đồ thị G chứa chu trình trực tiếp Nếu trường hợp, bước tiền xử lý phải xãy nơi chu kỳ trực tiếp tối đa giảm đến yếu tố nhất, tạo thành phân vùng A Hãy để A áp dụng cho phân vùng Ap > Aq ⇔ ∃a ∈ Ap and ∃b ∈ Aq such that aSb for Ap =6 Aq Trong ELECTRE I tất hành động tạo thành chu kỳ 3.5 Phương pháp ELECTRE II Trong vấn đề xếp thứ hạng tiêu chí, xem xét việc xếp hạng cho tiêu chí từ tiêu chí đưa ra, từ tốt đến xấu ELECTRE II phương pháp ELECTRE thiết kế để giải vấn đề xếp hạng cho tiêu chí Đây phương pháp sử dụng kĩ thuật xếp hạng dựa việc xây dựng mối liên hệ theo xếp hạng tiêu chí Theo ý nghĩa đó, tiêu chí dựa thủ tục.Vì vậy, không ngạc nhiên điều kiện phủ trì Tuy nhiên điều kiện thỏa mãn điều chỉnh theo thứ tự để xét đến khái niệm quan hệ gắn với thứ hạng Có mối quan hệ: quan hệ thứ hạng mạnh quan hệ thứ hạng yếu Cả hai mối quan hệ xây dựng nhờ vào định nghĩa hai cấp độ thỏa mãn, s1 > s2, s1, s2 thuộc [0.5, 1-minjJwj] Bây điều kiện thỏa mãn khẳng định “a outranks b” định nghĩa sau: C(aSb) ≥ sr c(bSa), với r=1,2 Thủ tục xử lí gồm bước: Phân vùng tập A Đầu tiên, xem xét mối quan hệ S1 A Tương tự ELECTRE I, mối quan hệ định nghĩa A một vài chu trình Nếu tất hành động thuộc chu trình cực đại nhóm lại với lớp, phân vùng A hình thành Gọi Ᾱ kí hiệu cho phân vùng Khi lớp Ᾱ không lớp đơn, hành động thuộc lớp xem thư ex æquo Cho mục đích so sánh phần tử Ᾱ, mối quan hệ tham chiếu ≻ sử dụng Mối quan hệ có ý nghĩa quan hệ ≻ ELECTRE I Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Xây dựng tập Z1 có thứ tự trước hoàn chỉnh Ᾱ Sau nhận Ᾱ, tiếp tục xử lí để nhận tập B1 Ᾱ theo quy luật sau: “không có tập khác tham chiếu đến nó” theo mối quan hệ ≻ Sau loại B1 khỏi Ᾱ, áp dụng luật với tập Ᾱ\B1, B2 chọn Quá trình xử lí lặp lại định nghĩa phân vùng cuối Ᾱ, { B1, B2,…} Bây S1, định nghĩa phiên định tuyến t ập Z1 có thứ tự hoàn chỉnh, đặt phần đầu thứ tự vị trí ex æquo c B1, tiếp đến B2,… Để định nghĩa Z1 cách xác hơn, xét cải tiến thứ tự thứ tự mối quan hệ S2 Việc tinh chỉnh gồm việc sử dụng thông tin mang lại tin cậy việc xếp hạng để định nhiều lớp Bp chứa vài lớp Việc cải tiến phiên định tuyến nhận sử dụng S2 để định nghĩa Bp thứ tự hoàn chỉnh đặt Bp-1 Bp+1 Xác định tập Z2 có thứ tự trước hoàn chỉnh Ᾱ Xử lí để nhận thứ tự tương tự việc xây dựng Z1, có thứ cần chỉnh sửa: Áp dụng luật “chúng không tham chiếu đến tập khác” thay “không có tập khác tham chiếu đến nó”; {B1, B2,…} đại diện cho phân vùng nhận Định nghĩa phiên định tuyến thứ tự hoàn chỉnh tập Z2 cách lấy khỏi hàng đợi thứ tự trước vị trí ex æquo tất lớp B1, sau B2, … Định nghĩa tập Z có thứ tự phần Tập Z có thứ tự phần tập giao Z1 Z2, Z = Z1 ∩ Z2, định nghĩa cách sau: aZb ↔ aZ1b and aZ2b 3.6 Phương pháp ELECTRE III ELECTRE III thiết kế để cải tiến ELECTRE II vậy, giải vấn đề thiếu xác, mơ hồ, không chắn định nghèo nàn liệu Mục đích thực đạt ELECTRE III áp dụng thành công suốt hai thập kỉ loạt ứng dụng thực tế sống Trong ELECTRE III, outranking relation giải thích quan hệ mờ Việc xây dựng mối quan hệ yêu cầu định nghĩa số tin cậy, tính tin cậy khẳng định “a outranks b”, aSb, gọi p(aSb) đại diện cho số Nó định nghĩa việc sử dụng số thỏa mãn, c(aSb), số không thỏa mãn cho tiêu chí gj F, dj(aSb) Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Sự không thỏa mãn tiêu chí gj nhằm mục đích xét đến việc tiêu chí thỏa mãn nhiều hay với khẳng định aSb Chỉ số không thỏa mãn dãn đến giá trị cực đại tiêu chí gj đưa ngưỡng phủ vào outranking relation Nó đạt tối thiểu tiêu chí gj không thỏa mãn với quan hệ Để định nghĩa giá trị số không thỏa mãn vùng trung gian, đơn giản thừa nhận giá trị tăng tỉ lệ thuận với khác biệt gj(b) - gj(a) Chỉ số biểu diễn sau: Chỉ số tin cậy định nghĩa sau: Chú ý dj(aSb) = 1, ngụ ý p(aSb) = 0, c(aSb) < Định nghĩa p(aSb) dựa ý tưởng sau: a) Khi tiêu chí thỏa mãn, độ tin cậy outranking relation với số thỏa mãn toàn phần b) Khi tiêu chí không thỏa mãn đạt ngưỡng phủ quyết, khẳng định không tin cậy, index = null c) Cho tình lại mà số thỏa mãn cách toàn diện trọng số không thỏa mãn tiêu chí không thỏa mãn, số tin cậy trở nên số thỏa mãn toàn phần, hiệu ứng đối nghịch tiêu chí Chỉ số p(aSb) c(aSb) bị suy yếu ảnh hưởng ngưỡng phủ Việc xử lí bắt đầu việc chia từ quan hệ mờ thành thứ tự ELECTRE II Một Z có thứ tự phần xác định cách giao có thứ tự toàn phần Z1 Z2, nhận theo biến thể nguyên tắc, hoạt động cách đối lập Thứ tự phần Z1 định nghĩa vùng tập A vào q lớp có thứ tự, {B1, B2, B3,…}, B1 tập Z1 Mỗi lớp Bi bao gồm phần tử ex æquo tương ứng với Z1 Tập có thứ tự toàn phần Z2 xác định Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu cách tương tự, nơi mà tập A phân vùng thành u lớp có thứ tự Mỗi lớp nhận thủ tục lọc cuối Việc xử lí thiết kế để tính toán Z1 bắt đầu định nghĩa khởi tạo D0 = A; dẫn đến việc chọn lựa B1 Sau có Bi, Bi+1 lấy cách A\{B1 U B2 U B3} Tương tự Z1 actions Bi thích hợp với lớp Bi+1 Cũng lí này, việc chọn lọc dẫn tới việc xếp theo thứ tự topdown Xử lí tạo Z2 tương tự, hành động lớp Bi+1 tương tự class Bi; việc chọn lọc dẫn tới việc xếp theo thứ tự bottom-up Tập có thứ tự phần Z tính toán cách giao Z1 Z2 Ví dụ minh họa 4.1 Ví dụ Một công ty muốn xếp hạng ứng viên A, B, C, D, E để tuyển dụng cho vị trí công ty Tiêu chí đặt ra: Tốt nghiệp trường danh tiếng: D (diploma) Kĩ năng: K (skills) Tính cách: P (personality) Khả ngoại ngữ: L (languages) Kinh nghiệm làm việc: S (seniority) Áp dụng phương pháp ELECTRE với ngưỡng thỏa mãn 0.6 không thỏa mãn Sau trình xem xét nhận định, có bảng thống kê sau: D K P L S A 12 13 18 10 B 11 18 13 16 20 C 15 14 19 16 D 11 19 13 14 Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 E 16 10 10 19 20 Weight 15 15 25 25 20 Trang 10 Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Tổng trọng số: W = 15 + 15 + 25 + 25 + 20 = 100 Concordance: Xây dựng số thỏa mãn việc so sánh đôi Ví dụ xem xét nhân viên A B: A vs B D K P L S Total Normalized(Total/W) B vs A 15 15 25 25 25 20 75 0.75 50 0.5 Lặp lại bước cho tất cặp ứng viên, ta xây dựng bảng số liệu sau: A B C D E A 0.5 0.85 0.6 0.6 B 0.75 0.65 0.25 0.6 C 0.15 0.35 0.4 0.75 D 0.4 0.75 0.6 0.75 E 0.4 0.6 0.5 0.25 - Những giá trị tô đậm phương án nên xem xét Discordance: Chỉ số không thỏa mãn d~ = Chúng ta không chuẩn hóa δ giá trị chuẩn hóa So sánh A với B A với C D K P L S A vs B 10 B vs A - Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 A vs C 1 C vs A Trang 11 Báo cáo Hệ hỗ trợ định Max Rel 10 AJB GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu AJC CJA Nếu khác biệt vượt ngưỡng giá trị thay không phù hợp Dựa số liệu ta xây dựng outranking relation S sau: Hình 4-1: Biểu đồ Kernels xác định lựa chọn 4.2 Ví dụ Mỗi năm công ty ECNZ Northern Generation cấp vốn cho việc bảo trì chương trình để nâng cao trì tạo cối Kể từ "danh sách mong muốn" dự án đề xuất vượt tiêu tài chính, nhiệm vụ cắt giảm danh sách để có kích thước hợp lý thách thức hàng năm Có hai trình, cho dự án nhỏ (ít 250,000$) cho dự án lớn Tính kinh tế dự án lớn đánh giá cách sử dụng bảng chi phí lợi ích chuẩn kết hình thức sở thảo luận việc liệu dự án nên chấp nhận từ chối Quá trình cho dự án nhỏ khác Nói chung tổng vốn quỹ yêu cầu dự án vượt cách đáng kể mục tiêu phần lớn bị yêu cầu cắt bỏ Trước đây, trình cấp phát kinh phí cho dự án nhỏ bao gồm nhóm kế toán điều phối họp khoảng 30 nhà tài trợ bên liên quan, dự án trình bày nhà tài trợ Mục tiêu Northern Generation năm giới thiệu phương pháp khách quan cho việc phân bổ kinh phí dự án nhỏ Trong bối cảnh vấn đề xếp hạng dự án cho Northern Generation, lựa chọn thay xác định rõ ràng Họ dự án, chẳng hạn như: - Đường ống áp lự Maraetai and ổn định trạm điện Area Rock Điều khiển tự động Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 12 Báo cáo Hệ hỗ trợ định - GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Nâng cấp trạm điện thấp Trạm buộc phải thông gió, vân vân Đối với dự án, có số tiêu chí để đo ảnh hưởng động dự án Sự lựa chọn tiêu chí thích hợp có thường khó khăn nhiều so với việc xác định lựa chọn thay Năm tiêu chí cuối sử dụng để đánh giá dự án là: - Tài (bao gồm: chi phí lợi nhuận tài chính): F Giao dịch: SD Đóng góp chiến lược (bao gồm: đóng góp vào kế hoạch kinh doanh kinh doanh cốt lõi): SC Quản lý rủi ro (bao gồm: nguy cối chết thiệt hại sau thảm họa tự nhiên): RM Môi trường (bao gồm: ảnh hưởng đến mối quan hệ với đối tác tài nguyên việc tiếp cận nguồn tài nguyên): E Giả sử có dự án lần lược đặt tên Project 1, Project 2, Project 3, Project 4, Project ma trận hiệu suất sau Chúng ta tính concordance index(CI) cho cặp dự án Project Project Đầu tiên định nghĩa ngưỡng (Indifference Preference) trọng số (Weights) Sau là, C1(P2, P5) = 129 + 25 >= -14 C2(P2, P5) = 100+16 >= 100 Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 13 Báo cáo Hệ hỗ trợ định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu C3(P2, P5) = 0+0 >= C4(P2, P5) = 0.333 0+12 [...]... vào năm 1965, phương pháp ELECTRE đã có tầm ảnh hưởng rộng lớn tới cộng đồng nghiên cứu các phương pháp hỗ trợ ra quyết định, mà trung tâm là ở Châu Âu Nó mở ra một sự phát triển mới với sự hình thành nhiều phương pháp xếp hạng khác nhau, cũng như các phương pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí Quan trọng nhất việc phương pháp ELECTRE ra đời giúp hình thành nhóm nghiên cứu hỗ trợ ra quyết định đa tiêu... đa tiêu chí ở Châu Âu Trong một cách khác, Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 14 Báo cáo Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu ELECTRE đã được áp dụng một cách có hiệu quả trên các lĩnh vực rộng lớn của thế giới thực Mặc dù đã trải qua gần 4 thập kỉ tồn t i, việc nghiên cứu ELECTRE cũng như các phương pháp hỗ trợ ra quyết định vẫn được tiếp tục Chúng ta có thể nghĩ... cải tiến ELECTRE II và vì vậy, nó giải quyết các vấn đề về thiếu chính xác, mơ hồ, không chắc chắn hoặc quyết định nghèo nàn của dữ liệu Mục đích này thực sự đạt được và ELECTRE III đã được áp dụng thành công trong suốt hai thập kỉ trong một loạt các ứng dụng thực tế cuộc sống Trong ELECTRE III, outranking relation có thể được giải thích như một quan hệ mờ Việc xây dựng mối quan hệ này yêu cầu định nghĩa... việc: S (seniority) Áp dụng phương pháp ELECTRE với ngưỡng thỏa mãn là 0.6 và không thỏa mãn là 6 Sau quá trình xem xét và nhận định, chúng ta có một bảng thống kê sau: D K P L S A 7 12 13 18 10 B 11 18 13 16 20 C 15 6 14 19 16 D 11 8 19 13 14 Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 E 16 10 10 19 20 Weight 15 15 25 25 20 Trang 10 Báo cáo Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu... trong tương lai, phát triển các thế hệ tiếp theo của các phương pháp, phân tích cũng như tham số hóa các kĩ thuật mạnh mẽ hơn, lặp trên các tiêu chí và tương tác xã hội nhờ vào hỗ trợ quyết định Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 15 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] ELECTRE methods” – José Figueira, Vincent Mousseau, Bernard Roy [2] http://0agr.ru/wiki/index.php /ELECTRE [3] “Ranking Projects... được xác định Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 9 Báo cáo Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu một cách tương tự, nơi mà tập A được phân vùng thành u lớp có thứ tự Mỗi một lớp nhận được như một thủ tục chắc lọc cuối cùng Việc xử lí được thiết kế để tính toán Z1 bắt đầu bởi định nghĩa một bộ khởi tạo D0 = A; nó dẫn đến việc chọn lựa đầu tiên B1 Sau khi có Bi, Bi+1... cầu định nghĩa một chỉ số tin cậy, tính tin cậy của khẳng định “a outranks b”, aSb, gọi p(aSb) đại diện cho chỉ số này Nó được định nghĩa bằng cả việc sử dụng chỉ số thỏa mãn, c(aSb), và một chỉ số không thỏa mãn cho mỗi tiêu chí gj trong F, đó là dj(aSb) Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 8 Báo cáo Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Sự không thỏa mãn của một... 0.6 0.5 0.25 - Những giá trị được tô đậm là những phương án nên được xem xét Discordance: Chỉ số không thỏa mãn là d~ = 6 Chúng ta không chuẩn hóa trên δ ở đây bởi vì những giá trị này đã được chuẩn hóa rồi So sánh A với B và A với C D K P L S A vs B 7 6 0 10 B vs A 0 2 - Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 A vs C 8 1 1 6 C vs A 6 Trang 11 Báo cáo Hệ hỗ trợ ra quyết định Max Rel... tính concordance index(CI) cho cặp dự án Project 2 và Project 5 Đầu tiên sẽ định nghĩa những ngưỡng (Indifference và Preference) và trọng số (Weights) Sau đó là, C1(P2, P5) = 1 bởi vì 129 + 25 >= -1 4 C2(P2, P5) = 1 bởi vì 100+16 >= 100 Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 13 Báo cáo Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu C3(P2, P5) = 1 bởi vì 0+0 >= 0 C4(P2, P5) = 0.333... điện Area Rock Điều khiển tự động Học viên: Ngô Quang Huy – Kiều Anh Tuấn KHMT – KHMT_K28 Trang 12 Báo cáo Hệ hỗ trợ ra quyết định - GVHD: TS Nguyễn Văn Hiệu Nâng cấp trạm điện thấp Trạm buộc phải thông gió, vân vân Đối với từng dự án, có một số tiêu chí để đo ảnh hưởng động của mỗi dự án Sự lựa chọn các tiêu chí thích hợp có là thường khó khăn hơn nhiều so với việc xác định lựa chọn thay thế Năm tiêu