Đang tải... (xem toàn văn)
BÁO CÁO MÔN HỌC HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH - phương pháp AHP đa mức tiêu chí
Phương pháp AHP đa mức tiêu chí LỜI CẢM ƠN Chân thành cảm ơn TS Nguyễn Văn Hiệu tận tâm hướng dẫn, giảng dạy kiến thức chuyên ngành quý báu định hướng giúp thực tốt đề tài ! Chân thành cảm ơn học viên lớp Khoa học máy tính K28 động viên, góp ý giới thiệu tài liệu có liên quan ! Học viên thực VÕ THỊ NGỌC TÚ Phương pháp AHP đa mức tiêu chí I TỔNG QUAN Các mô hình định đa mục tiêu ngày ứng dụng rộng rãi năm gần Thật vậy, việc định dựa vào chi phí thấp hay lợi nhuận cao thiếu thiết thực chưa quan tâm đến nhân tố định tính Các định quản lý kinh doanh cần phải xem xét nhiều tiêu chí nhằm nâng cao lực cạnh tranh giúp cho doanh nghiệp phát triển bền vững II MỤC ĐÍCH Mục đích tiểu luận cung cấp nhìn tổng quát ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc để giải nhiều vấn đề quan trọng khác lĩnh vực quản lý sản xuất kinh doanh Tiểu luận thực nhằm hướng đến giải mục tiêu sau: Tìm hiểu phương pháp phân tích thứ bậc AHP Định hướng tiểu luận tương lai: - Tìm hiểu ứng dụng AHP quản lý kinh doanh lựa chọn nhà cung cấp, lựa chọn dây chuyền sản xuất… - Những yếu tố giúp cho việc áp dụng AHP thành công doanh nghiệp III PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỨ BẬC AHP Giới thiệu: AHP phát triển T Saaty năm (1977, 1980, 1988, 1995) phương pháp tiếp cận MCDA tốt biết đến sử dụng rộng rãi AHP phương pháp phân tích thứ bậc, kỹ thuật tạo định giúp cung cấp tổng quan thứ tự xếp lựa chọn thiết kế nhờ vào ta tìm định cuối hợp lý AHP giúp người làm định tìm thấy hợp lý cho họ giúp họ hiểu vấn đề Phương pháp AHP cho phép: Tiến hành phân tích vấn đề cần nghiên cứu Tiến hành thu thập thông tin theo vấn đề cần nghiên cứu Phương pháp AHP đa mức tiêu chí Đánh giá khác biệt thông tin thu hẹp khoảng cách khác biệt Tiến hành tổng hợp vấn đề để định Cho phép tiến hành thảo luận vấn đề cần tiểu luận khả tạo đồng thuận việc định Cho phép đánh giá mức độ quan trọng định phần tử có ảnh hưởng đến định Đánh giá ổn định định Một yêu cầu quan trọng để bảo đảm thành công phương pháp áp dụng việc lựa chọn thông số kỹ thuật việc xây dựng tuyến cải tạo tuyến khai thác nắm vững chuyên môn nhà tư vấn, tham gia vào trình xây dựng cấu trúc mô hình định, chuẩn bị liệu diễn giải kết quả, tức họ có khả đưa thông tin chuẩn không đối lập Chính việc áp dụng phương pháp phân tích thứ bậc tập hợp đầy đủ luận xác đáng bảo đảm cho ổn định việc định, đó: - Tất nhân tố ảnh hưởng đến việc định tính đến - Tất mối quan hệ mục tiêu đặt với yếu tố ảnh hưởng định tính đến - Việc so sánh cặp tiêu chí đánh giá tiến hành nhanh gọn hướng đến mục tiêu chung Phương pháp AHP đa mức tiêu chí Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc thứ bậc Phương pháp thực chia toán lớn thành nhỏ đơn giản tiến hành xử lý đánh giá cặp với tham gia chuyên gia Trong trình đánh giá triển khai mức độ tương quan phần tử thứ bậc, thường để đơn giản đánh giá triển khai định lượng Phương pháp phân tích thứ bậc bao gồm thủ tục tổng hợp đánh giá, tiếp nhận mức độ ưu tiên tiêu chí tìm kiếm phương án tối ưu Phương pháp phân tích thứ bậc thực dựa tiên đề sau: so sánh cặp, thang điểm để tiến hành ánh xạ đánh giá vào định tính, mối quan hệ đối xứng nghịch, phân nhóm mức tính trọng số thứ bậc Các bước AHP: AHP có phân đoạn bản: Xác định vấn đề cần giải quyết, thành lập ma trận so sánh tổng hợp độ ưu tiên a Xác định vấn đề cần giải AHP phân giải vấn đề thành cấu trúc phân cấp Để làm điều phải khám phá khía cạnh vấn đề từ tổng quát đến chi tiết, biễu diễn chúng theo đa nhánh Phần tử mức cao gọi mục tiêu Những phần tử mức cuối gọi lựa chọn Ngoài nhóm phần tử liên quan đến yếu tố hay tiêu chí liên kết lựa chọn mục tiêu Một phân cấp với mục tiêu đỉnh, lựa chọn phần tử phần tử tiêu chí Phương pháp AHP đa mức tiêu chí Sắp xếp tất thành phần hệ thống phân cấp cung cấp nhìn tổng thể mối quan hệ phức tạp giúp người định đánh giá liệu yếu tố cấp có độ lớn để so sánh xác Khi xây dựng hệ thống phân cấp cần xem xét môi trường xung quanh vấn đề cần giải xác định vấn đề để xác định tất thành phần tham gia liên kết với vấn đề b Xây dựng ma trận so sánh Quy luật liên tục thứ bậc đề cập, để phần tử mức thấp thực so sánh cặp tương ứng với phần tử mức độ cao hơn, tiếp tục thực đỉnh thứ bậc Vì thế, thực xây dựng tập ma trận so sánh cặp mức thứ bậc, mức thấp – ma trận so sánh cặp ứng với phần tử có mối tương quan với phần tử mức phía Phần tử mức gọi phần tử định hướng đến phần tử nằm mức dưới, phần tử mức ảnh hưởng lên phần tử mức Trên cấu trúc thứ bậc đầy đủ phần tử ảnh hưởng đến phần tử mức Các phần tử mức thực so sánh cặp với Do đó, có ma trận đánh giá Công việc so sánh cặp thực mức độ ưu tiên phần tử so với phần tử khác Giả thiết chung mức độ ưu tiên thực cách xác định, mức độ ưu tiên xác suất Bởi mức độ ưu tiên không đổi độc lập với tác nhân khác, mức độ ưu tiên toán Để đánh giá quan trọng phần tử với phần tử khác, ta cần mức thang đo để quan trọng hay mức độ vượt trội phần tử với phần tử khác qua tiêu chuẩn hay tính chất Vì người ta đưa bảng mức quan trọng sau: Mức độ Định nghĩa Hai đối tượng quan trọng Đối tượng quan trọng đối tượng chút Đối tượng quan trọng đối tượng Phương pháp AHP đa mức tiêu chí Đối tượng quan trọng đối tượng nhiều Đối tượng quan trọng đối tượng 2,4,6,8 Đại lượng Là mức trung gian mức 1, 3, 5, 7, Nếu so sánh đối tượng A với đối tượng B nhận nghịch đảo số từ mức độ nêu (ví dụ 3), mức trình so sánh đối tượng B với đối tượng A, bày nhận đại lượng nghịch đảo (có nghĩa 1/3) Bảng 2.1 Thang đánh giá ứng với tầm quan trọng Ví dụ, phần tử A quan trọng phần tử B đánh giá mức 9, B quan trọng với A có giá trị 1/9 Bản chất toán học AHP việc cấu trúc ma trận biểu diễn mối liên kết giá trị tập phần tử Ma trận hỗ trợ chặt chẽ cho việc tính toán giá trị Ứng với phần tử cha ta thiết lập ma trận cho so sánh phần tử Việc so sánh thực cặp tiêu chí với tổng hợp lại thành ma trận gồm n dòng n cột (n số tiêu chí) A A 21 Ai1 An1 A12 Ai An A1n A2 n Ain Phần tử Aij thể mức độ quan trọng tiêu chí hàng i so với tiêu chí cột j Mức độ quan trọng tương đối tiêu chí i so với j tính theo tỷ lệ k (k từ đến 9), ngược lại tiêu chí j so với i 1/k Như Aij > 0, Aij = 1/ Aij, Aii =1 Ma trận so sánh tiêu chí thường xây dựng dựa ý kiến chuyên gia Đối với ma trận có hai vấn đề cần quan tâm: vấn đề thứ ma trận phụ thuộc vào ý kiến chủ quan người định Ví dụ tiêu chí X1 quan trọng tiêu chí X2 giá trị quan trọng gấp lần tuỳ người Vấn đề thứ hai xem xét đến tính quán liệu Tức tiêu chí X1 quan trọng gấp lần tiêu chí X2, tiêu chí X2 quan trọng gấp lần tiêu chí X3, tiêu chí X1 quan trọng gấp lần tiêu chí X3 Tuy nhiên, ý kiến chuyên gia thực Phương pháp AHP đa mức tiêu chí tế họ không bao quát tính logic ma trận so sánh (và không nên cố gắng bao quát nhằm đảm bảo tính khách quan đánh giá) Nếu trình thảo luận chuyên gia tư vấn không đến thống ý kiến chung việc đánh giá phần tử ma trận so sánh cặp phải sử dụng cách tính giá trị chung sau: n A Ai n ij j 1 Với trọng số đánh giá phần tử ứng với tập hợp so sánh xác định: i Ai n A i 1 Khi đó: i n i 1 i =1 Một điểm mạnh AHP đưa số IC, cho phép đưa thông tin mức độ sai lệch thích hợp Để tăng mức độ phù hợp tiến hành tìm kiếm bổ xung thông tin cần thiết khác xem xét lại kiện dùng xây dựng ma trận so sánh IC max n n 1 Trong đó: n - số lượng phần tử so sánh cấp max – Giá trị riêng ma trận so sánh Nếu giá trị max gần n tính phù hợp cao n n n i 1 i 1 i 1 max Ai1 Ai n Ain Chúng ta cần phải so sánh giá trị số IC với số thích hợp CI phụ thuộc vào cấp ma trận (bảng 2) theo công thức: RC IC CI Phương pháp AHP đa mức tiêu chí n 10 11 12 13 14 15 CI 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.54 1.56 1.57 1.59 Bảng Chỉ số thích hợp ngẫu nhiên Giá trị RC cần phải thoả mãn điều kiện RC [...]... những nội dung nhóm tự nghiên cứu sẽ là giúp chúng tôi rất nhiều trong việc định hướng nghiên cứu khoa học trong quá trình học tập cũng như công việc sau này 13 Phương pháp AHP đa mức tiêu chí TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bài giảng Phương pháp trợ giúp ra quyết định - PGS.TS Nguyễn Thống [2] Bài giảng Hệ hỗ trợ ra quyết định - TS Nguyễn Văn Hiệu [2] Một số tài liệu trên mạng 14 .. .Phương pháp AHP đa mức tiêu chí Bước 4: Lặp lại các bước từ 1-3 cho các tiêu chí còn lại Ma trận các tiêu chí LOCATION PRICE DISTANCE LABOR WAGE A 0,5012 0,2819 0,1790 0,1561 B 0,1185 0,0598 0,6850 0,6196 C 0,3803 0,6583 0,1360 0,2243 , Bước 5: Sắp xếp các tiêu chí theo độ quan trọng sử dụng cùng phương pháp sắp hạng các phương án đối với mỗi tiêu chí TIÊU CHÍ PRICE DISTANCE LABOR... trí C để xây thêm nhà máy mới, vì C có giá trị lớn hơn A và B 12 Phương pháp AHP đa mức tiêu chí V KẾT LUẬN Trong phạm vi tiểu luận « Tìm hiểu phương pháp phân tích thứ bậc AHP » đã trình bày phương pháp và ví dụ : Ứng dụng AHP để lựa chọn vị trí xây nhà máy mới Qua nội dung tiểu luận ta thấy việc ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc AHP có ý nghĩa quan trọng, được ứng dụng nhiều trong cuộc sống,... từ 1-3 cho ma trận ở bước 5 TB TIÊU CHÍ PRICE DISTANCE LABOR WAGE PRICE 0,1519 0,1375 0,2222 0,2857 0,1993 DISTANCE 0,7595 0,6878 0,6667 0,5000 0,6535 LABOR 0,0506 0,0764 0,0741 0,1429 0,0860 WAGE 0,0380 0,0983 0,0370 0,0714 0,0612 Tổng cột 1 1 1 1 1,0000 hàng Vectơ độ ưu tiên của các tiêu chí TIÊU CHÍ TB hàng PRICE 0,1993 DISTANCE 0,6535 LABOR 0,0860 WAGE 0,0612 11 Phương pháp AHP đa mức tiêu chí. .. 1 1 1 1 1,0000 hàng Vectơ độ ưu tiên của các tiêu chí TIÊU CHÍ TB hàng PRICE 0,1993 DISTANCE 0,6535 LABOR 0,0860 WAGE 0,0612 11 Phương pháp AHP đa mức tiêu chí Bước 7:Nhân ma trận tiêu chí với véctơ độ ưu tiên của các tiêu chí LOCATION PRICE DISTANCE LABOR WAGE A 0,5012 0,2819 0,1790 0,1561 B 0,1185 0,0598 0,6850 0,6196 C 0,3803 0,6583 0,1360 0,2243 0,1993 0,6535 0,0860 0,0612 Véc tơ độ ưu tiên A =