Bài giảng Hệ hỗ trợ quyết định

HỆ HỖTRỢ RA QUYẾT ĐỊNH Tóm tắt nội dung: Môn học cung cấp cho sinh viên những khái niệm cơ bản, quá trình phát triển và các thành phần của Hệ hỗ trợ quyết định, cũng như công cụ xây dựng và xu hướng phát triển của hệ. Môn học đi sâu vào thành phần quan trọng của Hệ hỗ trợ quyết định là các mô hình cho các bài toán ra quyết định, các phương pháp mô hình hoá cho các bài toán ít cấu trúc. Nội dung của môn học được chia thành 7 chương. Chương 1 nhập môn Hệ HTQĐ Chương 2 trình bày khái niệm ra quyết định như một quá trình xử lý thông tin của con người. Chương 3 đưa ra kiến trúc đầy đủ của một Hệ hỗ trợ quyết định. Chương 4 trình bày khái niệm mô hình và mô hình hoá, đồng thời đưa ra các mô hình tiêu biểu cho các bài toán ra quyết định với độ chắc chắn, quyết định mạo hiểm và quyết định không chắc chắn. Chương 5 trình bày giao diện, Chương 6 xây dựng Hệ hỗ trợ quyết định và Chương 7 là các xu hướng phát triển của Hệ hỗ trợ quyết định. Yêu cầu: Sinh viên đã học các môn Cơ sở dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Phân tích và thiết kế hệ thống thông tin Số tiết: 45 tiết Tài liệu tham khảo [1] E. Turban, Decision support and expert systems, Prentice Hall, 1995 [2] I.M. Makarov, T.M. Vinogradskaya, Rubchinsky, V.B. Sokolov, The Theory of choice and decision making, Mir Publishers Moskow, 1987 [3] R.H. Sprague, H.J. Watson, Decision support systems – Putting theory into practice, Prentice Hall, 1986 [4] M.W.Davis, Applied Decision Support, Prentice Hall, 1988

1

Nội dung Chương I - Nhập môn Hệ hỗ trợ quyết định Chương II - Ra quyết định và môi trường ra quyết định Chương III - Các thành phần của Hệ hỗ trợ quyết định Chương IV - Mô hình hóa và quản trị mô hình Chương V - Giao diện Hệ hỗ trợ quyết định Chương VI - Xây dựng Hệ hỗ trợ quyết định Chương VII - Kết luận và xu hướng phát triển Kiểm tra : C1,2,3,5,7 Trắc nghiệm (60%) C4,6 : Bài luận (40%)

2

CHƯƠNG 1. NHẬP MÔN HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 1.1. Hệ hỗ trợ quyết định là gì Tại sao cần cải thiện việc ra quyết định: • Trọng tâm là thực tiễn công việc. • Tính chất cụ thể, so sánh. • Tổng hợp tất cả công nghệ mới để cho việc ra quyết định. Đầu thập kỷ 70, Gorry và Scott-Morton (1971) định nghĩa Hệ thống trợ giúp quản lý là các hệ thống dựa trên hệ thống tương tác với máy tính giúp cho các nhà ra quyết định dùng các dữ liệu và mô hình để giải quyết các vấn đề phi cấu trúc. Little đưa ra Hệ hỗ trợ quyết định là tập các cơ sở mô hình chứa các thủ tục xử lý dữ liệu giúp các nhà quản lý ra quyết định, hệ thống cần phải đơn giản, dễ điều khiển, thích ghi, dễ liên lạc với nhau. Alter (1980) đưa ra khái niệm Hệ hỗ trợ quyết định bằng cách so sánh với các hệ thống xử lý dữ liệu: Hệ hỗ trợ quyết định Hệ thống xử lý dữ liệu Khía cạnh Sử dụng Chủ động Bị động Người sử dụng Nhà quản lý Văn phòng Mục tiêu Tính hiệu quả, tính linh hoạt Hiệu quả máy móc, tính phi mâu thuẫn Pham vi về thời gian Hiện tại và tương lai Quá khứ Tính linh hoạt Tính phi mâu thuẫn. Mục đích, tiêu đề Moore và Chang (1980) chỉ ra rằng khái niệm cấu trúc (structured) không đủ ý nghĩa trong trường hợp tổng quát, một bài toán có thể được mô tả như là có cấu trúc hoặc không có cấu trúc chỉ liên quan đến người ra quyết định. Do đó, hệ HTQĐ là: - Hệ thống có khả năng mở rộng - Có khả năng trợ giúp phân tích dữ liệu và mô hình hóa quyết định - Hướng tới lập kế hoạch cho tương lai - Được sử dụng cho những hoàn cảnh và thời gian bất thường. Bonzek, Holsapple, Whinston (1980) đưa ra khái niệm tổng quan hơn về Hệ hỗ trợ quyết định gồm các thành phần chính: • Có một hệ ngôn ngữ là cơ chế cho phép tương tác giữa người dùng và các thành phần khác của hệ. • Một hệ tri thức chứa các tri thức về lĩnh vực bao gồm dữ liệu và các loại thủ tục. • Hệ xử lý bài toán, chứa đựng các khả năng xử lý bài toán và người ra quyết định cần đến. Keen (1980) cho rằng Hệ hỗ trợ quyết định là sản phẩm của quá trình phát triển trong đó người sử dụng Hệ hỗ trợ quyết định, người tạo ra Hệ hỗ trợ quyết định và chính bản thân Hệ hỗ trợ quyết định có khả năng ảnh hưởng tác động đến sự phát triển của hệ thống và các thành phần. 3

Như vậy, có nhiều cách định nghĩa Hệ hỗ trợ quyết định khác nhau: Nguồn Gorry và Scott-Morton (1971)

Định nghĩa hệ HTQĐ theo các khía cạnh Kiểu bài toán, chức năng của hệ thống.

Little

Chức năng hệ thống, đặc trưng giao diện.

Alter

Mẫu thử và tiêu đề của hệ thống.

Moore

Mẫu thử, khả năng của hệ thống.

Bonczel

Các thành phần của hệ thống.

Tiến trình phát triển của hệ thống. Keen Vậy, Hệ hỗ trợ quyết định là hệ thống thông tin hỗ trợ bằng máy tính có thể thích nghi linh hoạt và tương tác với nhau đặc biệt được phát triển để hỗ trợ một vấn đề quản lý không có cấu trúc nhằm cải tiến việc ra quyết định. Nó tập hợp dữ liệu cung cấp cho người sử dụng một giao diện thân thiện và cho phép tự ra quyết định một cách sáng suốt. Nó hỗ trợ tất cả các giai đoạn của việc ra quyết định và bao gồm cả một cơ sở tri thức. 1.2. Kiến trúc chung Hệ hỗ trợ quyết định Dữ liệu trong

Các hệ thống máy tính khác

Quản trị dữ liệu

Quản trị mô hình

Dữ liệu ngoài

Dữ liệu riêng

Quản trị tri thức

Quản trị đối thoại

Người sử dụng (Nhà quản lý) 4

Trong đó: • Quản trị dữ liệu: bao gồm các CSDL chứa dữ liệu liên quan đến một tình huống và được quản lý bởi phần mềm là hệ quản trị CSDL (quản lý và khai thác). • Quản trị mô hình: cho phép khai thác và quản lý các mô hình định lượng (xử lý) khác nhau, cung cấp khả năng phân tích cho hệ thống. • Quản trị đối thoại: cung cấp giao diện cho người dùng để liên lạc và ra lệnh cho Hệ hỗ trợ quyết định. • Quản trị tri thức: hoạt động như 1 thành phần độc lập, hoặc có thể trợ giúp cho bất kỳ 1 hệ thống nào trong 3 hệ thống nói trên. Các mức công nghệ: Có 3 mức công nghệ:

+ Hệ HTQĐ chuyên dụng là sản phẩm cuối cùng + Bộ sinh Hệ HTQĐ cung cấp một số khả năng (mô hình hóa, sinh báo cáo, hiển thị đồ họa, phân tích rủi ro,...) để tạo ra 1 Hệ HTQĐ cụ thể. + Công cụ Hệ HTQĐ: là các phần mềm tiện ích như công cụ đồ họa, hệ soạn thảo, hệ hỏi đáp, bảng tính điện tử,... + Người quản lý (người dùng) đối mặt với bài toán, ra quyết định và chịu trách nhiệm mọi hậu quả. + Người trung gian trợ giúp người quản lý (như thư ký) giao tiếp với máy và đưa ra các lời khuyên. + Người phát triển Hệ HTQĐ là người cài đặt các khả năng cần thiết của bộ sinh Hệ HTQĐ để tạo thành 1 Hệ HTQĐ cụ thể, phải biết phạm vi bài toán và quen thuộc với các công nghệ. 5

+ Kỹ thuật viên hỗ trợ, thành thạo công nghệ, phát triển các khả năng của hệ thống, phát triển mô hình phân tích, CSDL mới,... + Người làm công cụ phát triển công nghệ mới, ngôn ngữ mới, cải tiến mối liên hệ giữa các hệ thống con.

6

1.3. Phạm vi ứng dụng Ở đâu: • Ở các quyết định hàng ngày. • Các quyết định có tính chiến thuật:chọn 1 phương sách thích hợp để đáp ứng 1 mục tiêu nào đó như chuẩn bị ngân sách, quản lý tài chính. • Các quyết định có tính chiến lược:quyết định chính sách dài hạn, đầu tư dài hạn, tổ chức lại cơ quan, chiến lược tiếp thị. Khi nào: • Tài chính: mua trang thiết bị, phần mềm. • Tổ chức: thích hợp. • Hiệu quả và rủi ro: giảm rủi ro, không phải là hoàn vốn. Các loại bài toán áp dụng: • Đơn giản. • Có nhiều phương án chọn hơn, hàm đánh giá đơn giản. • Phức tạp: đa chỉ tiêu. • Rất phức tạp: vượt quá khả năng xử lý của con người. Như thế nào: • Thân thiện với người sử dụng về giao diện. • Tính cập nhật thường xuyên cập nhật trong môi trường biến động. • Độ chi tiết đảm bảo yêu cầu người sử dụng. • Tần suất sử dụng cao, tính thuận tiện: mềm dẻo, thiết kế tốt.

7

CHƯƠNG 2 RA QUYẾT ĐỊNH VÀ MÔI TRƯỜNG RA QUYẾT ĐỊNH 2.1. Môi trường ra quyết định • Các yếu tố tác động: trực tiếp dễ nhìn ra, dễ lượng hoá, dễ nhìn, dễ hiểu, dễ cấu trúc hoá. • Các yếu tố về tổ chức tác động đến mọi bài toán quyết định o Chính sách: luật, mệnh lệnh, quan hệ, vay, trả. o Cấu trúc tổ chức: cách quản lý, cách điều hành, quy chế. o Uy tín của tổ chức có thể lượng hoá. o Con người trong tổ chức: hành vi văn hoá, thái độ nhân cách. • Các yếu tố ngoại cảnh: o Tình hình kinh tế. o Tình hình thị trường. o Tình hình môi trường. o Pháp luật: chính sách có thể thay đổi còn pháp luật khó thay đổi. o Sự chấp nhận của khách hàng. • Các yếu tố thông tin: o Khả năng liên lạc. o Độ bảo mật của thông tin. o Độ tin cậy của thông tin: sự chính xác, mức độ cập nhật của thông tin. o Các giải pháp thông tin tổng hợp, đa dạng, tỉ mỉ chi tiết. o Giá cả của thông tin: thu nhập, truyền, xử lý. • Các mục tiêu về quản lý: o Sự vận hành: kinh tế, hiệu quả, chất lượng, an toàn. o Định lượng hay định tính. o Mức độ rõ ràng của môi trường ra quyết định: rõ, ẩn hay mờ. • Phân loại môi trưởng ra quyết định: o Môi trường truy nhập được và không truy nhập được. o Môi trường tất định, không tất định. o Môi trường tĩnh, động. o Môi trường chắc chắn, không chắc chắn. 2.2. Phương thức hoạt động lấy dữ liệu, tri thức ra quyết định Triết lý về ra quyết định mỗi cách tiếp cận đối với các vấn đề khác nhau, phụ thuộc rất nhiều vào môi trường xung quanh, nền tảng kiến thức, kinh nghiệm, trang thái tâm lý. Các mô hình ra quyết định: • Mô hình tỷ lệ: xem ra quyết định là một quá trình có cấu trúc, rút gọn bài toán thành lập các tham số đo được. 8

• Mô hình tổ chức: quan tâm nhiều đến các chính sách, định hướng tiếp theo, quan tâm nhiều tới việc định tính. • Mô hình chính trị kết quả của liên kết nhóm, thể hiện các khả năng cá nhân. Ra quyết định là quá trình lựa chọn trong số nhiều phương án nhằm đạt được một hay nhiều đích đã đề ra. Quá trình ra quyết định: Giai đoạn tìm hiểu Thực tế

Thử lại giải pháp

Thực hiện giải pháp

Thử lại mô hình

Các mục tiêu. Các thủ tục để tìm và duyệt. Tập hợp dữ liệu. Định hình bài toán. Phân loại bài toán. Biểu diễn vấn đề.

Giai đoạn phân tích

Giai đoạn lựa chọn

Phát biểu mô hình. Đặt ra các tiêu chuẩn chọn. Xây dựng: tìm các phương án chọn. Dự đoán và đo kết quả ra

Tính toán theo mô hình Phân tích độ phù hợp. Chọn phương án tốt. Lập kế hoạch thực hiện. Xây dựng một hệ thống điều khiển.

Sai

Đánh giá các phương án chọn phụ thuộc vào 3 yếu tố chính: • Trạng thái và định lượng của các yếu tố ảnh hưởng. • Đặc trưng của đối tượng (định lượng, chủ quan, rõ, mờ). • Cấu trúc và độ phức tạp của hoàn cảnh được phân tích. Thủ tục đánh giá chia làm 3 phần chính: 9

• Phân lớp các phương án. • Phân lớp các giá trị và các thuộc tính phân biệt. • Sắp thứ tự và lựa chọn. Thường dựa vào một số tiêu chuẩn: • Tính kinh tế lợi nhuận cao, giá cả thấp. • Tính hiệu quả: năng suất, thoả mãn khách hàng. • Sự rủi ro: khách hàng chấp nhận được. Độ phức tạp của quá trình ra quyết định phụ thuộc vào mức độ lượng hoá của vấn đề, kiểu loại của những yếu tố ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định.

10

Đánh giá mức độ phức tạp có thể lượng hoá theo các tính chất sau: • Độ phức tạp về cấu trúc của các thành phần, liên kết giữa các thành phần. • Đặc tính của chủ thể: các yếu tố định lượng, các độ đo, các giải pháp. • Môi trường không chắc chắn, không đầy đủ. Người ta thường phân loại: - Môi trường truy nhập được hay không truy nhập được: nếu có thể thu thập đầy đủ các thông tin phản ánh các khía cạnh cốt lõi (khách quan) của môi trường cần cho việc lựa chọn, ra quyết định. - Môi trường tất định hay không tất định: lường trước được hậu quả của quyết định. - Môi trường tĩnh hay động. - Môi trường rời rạc hay liên tục. - Môi trường phân đoạn hay không phân đoạn: các biện pháp trong đoạn này không phụ thuộc vào hành động trong đoạn khác. - Môi trường chắc chắn hay không chắc chắn. 2.3. Mô hình Tác tử - Agent ra quyết định trong quản lý Agent có thể là con người hoặc phần mềm trợ giúp nhận thông tin từ môi trường sau đó tác động lại môi trường. Cảm nhận

Môi trường

Agent Hành động

Ví dụ: Bài toán đặt kế hoạch Planning (env, A, M, e0, Test) trong đó: env: Các thông tin về môi trường ra quyết định (quá khứ) A: Tập các giải pháp (hay tập các hành động) bên cạnh đó phải có tập các tri thức nói về luật M: độ đo hiệu quả của các giải pháp. e0: trang thái hiện tại của môi trường Test: thủ tục kiểm tra xem đã thoả mãn ràng buộc chưa. Lời giải là dãy các quyết định 11

sao cho Test(ek) thỏa mãn. Các mô hình Agent Môi trường

Tri thức

Quá trình ra quyết định

Agent phản xạ đơn giản

Quá khứ = ∅ Hiện tại=cảm nhận

Tập các luật: Tình huống→biện pháp

Diễn giải cảm nhận Tìm luật có tình huống trùng diễn giải đó Thực hiện biện pháp

Agent có lưu trữ thông tin về môi trường

Trạng thái môi trường (quá khứ) Hiện tại=cảm nhận

Tập các luật: Tình huống→biện pháp

Tích lũy/cập nhật cảm nhận vào trạng thái. Tìm luật sao cho trạng thái mô tả phù hợp trạng thái hiện tại Thực hiện biện pháp Cập nhật trạng thái

Agent hướng đích

Trạng thái môi trường (quá khứ) Hiện tại=cảm nhận

Các luật: Điều kiện,Trạng thái→biện pháp Mục tiêu: Đích

Tích lũy/cập nhật cảm nhận vào trạng thái Xác định tập các biện pháp tiềm năng A* để đạt được Đích xuất phát từ trạng thái hiện tại Chọn biện pháp khả thi thuộc A* Thực hiện biện pháp Cập nhận trạng thái

Agent hướng lợi ích

Trạng thái môi trường (quá khứ) Hiện tại=cảm nhận

Các luật: Điều kiện,Trạng thái→biện pháp Hàm lợi ích: U

Tích lũy/cập nhật cảm nhận vào trạng thái Xác định tập các biện pháp tiềm năng A* để đạt được Đích xuất phát từ trạng thái hiện tại Chọn biện pháp sao cho U(a) →Max Thực hiện biện pháp Cập nhận trạng thái 12

13

CHƯƠNG 3 CÁC THÀNH PHẦN CỦA HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH Chương này trình bày kiến trúc đầy đủ của một Hệ hỗ trợ quyết định, bao gồm các hệ con quản trị dữ liệu, hệ con quản trị mô hình, hệ con quản trị tri thức và hệ con quản trị hội thoại. Dữ liệu trong Hệ hỗ trợ quyết định, ngoài các dữ liệu của hệ thống và các dữ liệu được lấy vào từ các hệ thống khác còn có thể có dữ liệu riêng của người sử dụng, các dữ liệu này được trích lọc thành đầu vào cho các mô hình tính. Các mô hình cung cấp khả năng phân tích trong Hệ hỗ trợ quyết định, thường bao gồm mô hình chiến lược, mô hình chiến thuật, mô hình tác nghiệp và các khối tạo mô hình, được phân lớp theo chức năng của chúng. Thành phần hội thoại cung cấp giao diện người sử dụng hệ, đòi hỏi phải mềm dẻo, dễ sử dụng. Người dùng trong Hệ hỗ trợ quyết định có thể là các nhà quản lý hoặc các nhà chuyên môn cần đến khả năng phân tích của hệ. 3.1. Hệ con quản trị dữ liệu Bao gồm: • CSDL dùng cho hệ.; Hệ quản trị CSDL. • Phương tiện hỏi đáp (truy vấn). • Danh mục dữ liệu (từ điển) Nguồn dữ liệu bên trong

Tài chính

Vật tư

Nguồn dữ liệu bên ngoài

Nhân sự Các nguồn dữ liệu khác Dữ liệu riêng (cá nhân)

Trích lọc, lựa chọn CSDL trợ giúp ra quyết định Phương tiện hỏi - đáp

Danh mục dữ liệu

Hệ quản trị CSDL: Tìm kiếm + Cập nhật. Hỏi đáp + Tạo báo cáo. Xoá

Quản trị hội thoại

Quản trị mô hình

Quản trị tri thức 14

a. CSDL của Hệ hỗ trợ quyết định Dữ liệu trong: lấy từ hệ thống và xử lý các công việc của tổ chức, từ các bộ phận nghiệp vụ như tài chính, vật tư, sản xuất,.. Dữ liệu ngoài sẽ được chuyển vào hệ thống khi sử dụng Hệ hỗ trợ quyết định ví dụ: dữ liệu nghiên cứu khả thi, dữ liệu về thị trường giá cả, dữ liệu về điều tra dân số. Dữ liệu riêng: là dữ liệu của người ra quyết định được sử dụng trong những tình huống cụ thể, xác định các giải pháp khác nhau với cùng một bài toán. Đầy là dữ liệu đã được trích chọn, sàng lọc từ nhiều nguồn khác nhau. CSDL riêng có thể biểu diễn bằng nhiều mô hình khác nhau. b. Hệ quản trị CSDL Các chức năng cơ bản của hệ quản trị CSDL là lưu trữ, tìm kiếm và điều khiển dữ liệu,

CSDL

D B M S

Các chương trình sinh báo cáo

Các báo cáo định kỳ

Ngôn ngữ hỏi đáp

Các báo cáo đặc biệt

Các mô hình toán học

Đầu ra của mô hình

Nhà quản lý

Chức năng: • Lưu trữ thông tin có cả sự biến đổi thông tin, cấu hình dữ liệu, có thể chia thành nhiều tệp. • Tìm kiếm dữ liệu đảm bảo tính mềm dẻo khi tìm kiếm và hiển thị thông tin. • Điều khiển người sử dụng yêu cầu một số thông tin và sẽ nhận được câu trả lời Yêu cầu hoạt động điều khiển phải trong suốt đối với người sử dụng (ngoài ra chức năng điều khiển còn điều hành phân quyền sử dụng) c. Phương tiện hỏi-đáp 15

Gắn với các hoạt động lựa chọn dữ liệu và thao tác trên dữ liệu giúp cho việc truy nhập và xử lý dữ liệu được dễ dàng, thuận tiện. d. Danh mục dữ liệu hay từ điển dữ liệu Là danh sách của các dữ liệu gồm các thông tin như định nghĩa của dữ liệu, khả năng ý nghĩa dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu,.. danh mục dữ liệu trợ giúp (quá trình) (giai đoạn tìm hiểu). e. Các chú ý khác: • Cơ sở dữ liệu quan hệ. • Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng. • Kho thông tin. • Cơ sở dữ liệu đa chiều. • Cơ sở dữ liệu đa phương tiện. • Cơ sở dữ liệu suy diễn. 3.2. Hệ con quản trị mô hình Gồm các thành phần: - Cơ sở mô hình - Hệ quản trị cơ sở mô hình - Ngôn ngữ dùng trong mô hình - Danh mục mô hình - Thực hiện, tích hợp và điều khiển mô hình

a. Cơ sở mô hình Những mô hình thông thường và đặc biệt (thống kê, tài chính, thị trường, khoa học quản lý...) và những mô hình định lượng nhằm cung cấp những khả năng phân tích trong hệ HTQĐ. Các mô hình có thể được chia làm 4 loại: chiến lược, chiến thuật, tác nghiệp, các khối tạo mô hình và các chương trình con.

16

- Các mô hình chiến lược: trợ giúp lập kế hoạch chiến lược quản lý ở mức cao nhất, phạm vi rộng, thời gian dài như: phát triển các mục tiêu chung, phân tích môi trường, phát triển công nghệ, phần mềm,... - Các mô hình chiến thuật: cho mức quản lý trung gian, thời gian 1 tháng đến 2 năm, ở các phòng ban, nhằm trợ giúp xác định và điều phối các nguồn lực của tổ chức, như lập kế hoạch yêu cầu về lao động, quảng cáo, bán sản phẩm,... - Các mô hình tác nghiệp: trợ giúp những hoạt động thường xuyên của tổ chức như lập thời gian biểu sản xuất, thống kê, bán sản phẩm,... Thời gian tính theo ngày hoặc tháng, thường sử dụng các dữ liệu trong. - Các khối tạo mô hình và các chương trình con: sử dụng cho phân tích dữ liệu, xác định các giá trị của các biến, các tham số trong mô hình,... như cơ chế sinh ra số ngẫu nhiên, phân tích hồi quy,... Được phân lớp theo chức năng, được dùng như là thành phần của mô hình lớn. b. Hệ quản trị mô hình Là phần mềm với các chức năng sau: - Tạo ra các mô hình từ các mô hình đã tồn tại hoặc từ các khối tạo mô hình. - Cho phép người dùng thao tác trên các mô hình, người dùng có thể thử nghiệm, thực hiện phân tích “What-If” để tìm kiếm các mục tiêu. - Lưu trữ, quản lý các mô hình; truy cập và tích hợp các khối tạo mô hình, theo dõi vết các mô hình, dữ liệu và các ứng dụng. - Quản trị và bảo trì cơ sở mô hình: lưu trữ, truy cập, cập nhật, liệt kê, hỏi đáp và thực hiện các mô hình. - Gắn các mô hình với CSDL, với các công cụ toán học như: nội suy, ngoại suy, hồi quy, mạng nơron,... Phân tích nhạy cảm (tác động lên đầu vào, lên các tham số điều khiển để xem ảnh hưởng đến đầu ra) gắn với quản lý mô hình, giúp cho việc sửa lại mô hình, thay đổi tham số, thêm bớt mô hình,... c. Danh mục mô hình Cho danh sách của tất cả các mô hình trong cơ sở mô hình, chứa các định nghĩa về từng mô hình và những chức năng chính. d. Nsgôn ngữ dùng trong mô hình Thường phải viết thông qua các ngôn ngữ bậc cao như COBOL, PASCAL, C và các ngôn ngữ mô hình hóa đặc biệt (xem chương IV). e. Thực hiện, tích hợp và điều khiển mô hình Điều khiển sự hoạt động của từng mô hình, kết hợp sự hoạt động của nhiều mô hình khi cần thiết. 3.3. Hệ quản trị tri thức 17

Ở những bài toán phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc phức tạp thường cần thêm tri thức chuyên gia để giải bài toán. Như vậy cần thêm thành phần quản trị tri thức bao gồm: cơ sở tri thức và các chức năng cập nhật, xử lý,... tri thức (Xem thêm môn Trí Tuệ Nhân Tạo). 3.4. Hệ quản trị và tạo sinh hội thoại * Thành phần hội thoại của hệ HTQĐ là phần mềm và phần cứng cung cấp giao diện người dùng hệ HTQĐ, đòi hỏi: mềm dẻo, dễ sử dụng. Một giao diện không thân thiện làm cho người quản lý không muốn sử dụng máy tính. Những khả năng của giao diện người sử dụng - Mục tiêu: thiết lập liên lạc với người sử dụng thông qua ngôn ngữ tự nhiên thông dụng, từ vựng của người sử dụng. - Có khả năng hướng dẫn người dùng sử dụng hệ. - Phạm vi sử dụng: dùng cho 1 nhóm người sử dụng có cùng chuyên môn. Nếu nhiều chuyên môn khác nhau sẽ khó xây dựng giao diện. - Tính mềm dẻo: hệ HTQĐ thay đổi theo thời gian nên giao diện cũng có thể dễ dàng thay đổi theo thời gian. - Kiểm tra lại đầu vào: có thể phát hiện, giảm tối đa lỗi đầu vào. Có thể cho người dùng vào số liệu 1 lần hoặc lần lượt yêu cầu để người dùng nhập vào. - Trợ giúp trực tuyến: có khả năng trợ giúp tại chỗ cho người sử dụng. - Cấu trúc lệnh: có thể dùng menu và dùng lệnh. Dùng menu dễ nhìn và dễ sử dụng hơn. Các loại menu: PAD, POPUP, ... * Quản trị hệ thống hội thoại Gọi là DGMS - Hệ thống quản trị và tạo sinh hội thoại (Dialog Generation and Management System) hoặc UIMS - Hệ quản trị giao diện người dùng (User Interface Management System) được tạo thành từ nhiều chương trình cung cấp các khả năng khác nhau.

18

DGMS có thể có một số khả năng sau: - Tương tác theo nhiều kiểu hội thoại khác nhau, các thiết bị nhập dữ liệu đa dạng; cách biểu diễn dữ liệu phong phú. - Cho phép phân tích, nâng cấp hệ thống hội thoại - Cung cấp giao diện giữa người dùng với CSDL và CSMôHình. - Tạo cấu trúc dữ liệu để mô tả dữ liệu ra (khuôn dạng xuất dữ liệu). Lưu trữ dữ liệu vào và dữ liệu trung gian. - Cung cấp khả năng đồ họa, đồ thị dữ liệu, 3 chiều. - Có nhiều cửa sổ cho phép hiển thị cùng lúc nhiều chức năng khác nhau. - Trợ giúp truyền thông giữa nhiều người dùng với nhau, với người tạo hệ HTQĐ. * Quá trình hội thoại: Người dùng tương tác với máy tính bằng ngôn ngữ hành động (thao tác) do DGMS thực hiện. Thành phần hội thoại có thể bao gồm cả bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. DGMS có khả năng cho phép người dùng tương tác với Hệ quản trị mô hình và Hệ quản trị dữ liệu, chuyển dữ liệu người dùng thành dữ liệu mà các hệ quản trị kia có thể đọc được, chuyển dữ liệu ra thành dữ liệu mà người dùng có thể hiểu được (dữ liệu hiển thị). 3.5. Người dùng trong Hệ hỗ trợ quyết định Có 2 lớp người sử dụng: các nhà chuyên môn và các nhà quản lý. Các nhà quản lý muốn hệ thân thiện, quan tâm nhiều đến sự trợ giúp phân tích của hệ. 19

Các nhà chuyên môn (như phân tích tài chính, nghiên cứu thị trường) muốn sử dụng những hệ thống phức tạp, hướng chủ đề, quan tâm đến những khả năng tính toán của hệ HTQĐ. Các nhà chuyên môn thường đứng giữa nhà quản lý và hệ HTQĐ.

20

CHƯƠNG 4. MÔ HÌNH HOÁ VÀ QUẢN TRỊ MÔ HÌNH CỦA BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH Chương này trình bày khái niệm mô hình và mô hình hoá. Các mô hình toán học thường được biểu diễn là các mối quan hệ giữa các biến quyết định, biến môi trường và biến kết quả, cần phải thoả mãn một số ràng buộc và đạt được các mục tiêu nhất định. Tiếp đó là phần trình bày các mô hình định lượng, gồm các mô hình ra quyết định với độ chắc chắn như quy hoạch tuyến tính, bài toán vận tải, mô hình ra quyết định mạo hiểm như mô phỏng, dự báo, lập kế hoạch dự án, lập trình heuristic, và các mô hình ra quyết định với độ không chắc chắn như ra quyết định đa mục tiêu, với các kỹ thuật như hàm tích hợp, quan hệ thứ tự. Các mô hình trên thường được chuẩn hoá tạo thành các gói phần mềm chuẩn hoặc các gói phần mềm đặc biệt, từ đó xây dựng cơ sở mô hình cho Hệ hỗ trợ quyết định. 4.1. Khái niệm mô hình * Mô hình là một biểu diễn đơn giản hóa hoặc tóm lược hiện thực. - Mô hình thường được phân lớp theo mức độ tóm lược của chúng thành 3 nhóm: + Các mô hình tỷ lệ (còn gọi là mô hình biểu tượng, mô hình thu nhỏ): là bản sao vật lý của hệ thống, chỉ khác nhau về tỷ lệ so với nguyên bản. Ví dụ: thực tế trên không gian 3 chiều, nhưng các bức ảnh trên mặt phẳng 2 chiều. + Các mô hình tương tự: không hoàn toàn giống thể giới thực, nhưng có dáng điệu giống như hệ thống thực và được xem là một biểu diễn tượng trưng cho thế giới thực. Ví dụ: xấp xỉ hàm. Mô hình tương tự thường là những biểu đồ 2 chiều như:  Biểu đồ tổ chức mô tả cấu trúc, các mối quan hệ trách nhiệm.  Bản đồ nhiều màu sắc biểu diễn núi non, thành phố, con người. 

Các biểu đồ thị trường chứng khoán.

 Đồng hồ tốc độ, nhiệt kế,... + Các mô hình toán học (hoặc mô hình định lượng): Với các hệ thống phức tạp thì không dễ gì biểu diễn bằng các biểu tượng, mô hình tương tự sẽ cồng kềnh và tốn nhiều thời gian. Do đó, người ta sử dụng mô hình toán học. Điều này cũng phù hợp với Hệ hỗ trợ quyết định vì quá trình phân tích được thực hiện bằng số. 21

* Lợi ích của mô hình: - Giá thành của việc phân tích mô hình hóa thấp hơn giá thành của những thí nghiệm tương tự trên hệ thống thực. - Vượt qua yếu tố thời gian, các thay đổi tính theo năm ở thế giới thực có thể được mô phỏng trong vài phút tính toán. - Thao tác trên mô hình (ví dụ sửa tham số) dễ hơn so với thế giới thực. - Giá của các sai sót trong các thử nghiệm trên mô hình nhỏ hơn. - Xử lý được các tham số không chính xác, cho phép nhà quản lý xác định được các rủi ro có thể gặp phải. - Sử dụng mô hình toán học cho phép phân tích một số lượng lớn các giải pháp có thể, cùng với các khả năng truyền thông... Từ đó lựa chọn phương án tốt nhất trong nhiều phương án. - Mô hình tăng khả năng học và khả năng thực tập. * Ví dụ về bài toán sản xuất: Một nhà máy đang cân nhắc sản xuất 2 sản phẩm A và B. Sản phẩm A cần 300 phút lao động và 10.000đ nguyên vật liệu. Sản phẩm B cần 500 phút lao động và 15.000đ nguyên vật liệu. Lợi nhuận của A là 8.000đ và của B là 12.000đ. Hiện tại trong 1 tháng nhà máy có thể sử dụng 200.000 phút lao động với 8.000.000đ đầu tư cho nguyên vật liệu. Thị trường yêu cầu ít nhất 100 sản phẩm A. Yêu cầu ra quyết định: phải sản xuất bao nhiêu sản phẩm A và B trong 1 tháng để cho lợi nhuận lớn nhất.

22

Mô hình toán học:

Kết quả: X1=666, X2=0 Lợi nhuận Z=5328000đ * Mô hình hóa là thiết lập các mô hình cho một bài toán. Trong bài toán ra quyết định, có thể có một số mô hình chuẩn, một số mô hình do người thực hiện tự thiết kế. - Bước 1: Xây dựng mô hình định tính (đặc tả mô hình). Cần phát biểu mô hình bằng lời, bằng những biểu đồ, các điều kiện về kinh tế kỹ thuật,... và các mục tiêu cần đạt được. - Bước 2: Xây dựng mô hình toán học. Diễn tả bằng ngôn ngữ toán học cho mô hình định tính: xác định hàm mục tiêu, các biến quyết định, các ràng buộc. - Bước 3: Giải bài toán (mô hình), cần phải: + lựa chọn và xây dựng phương pháp giải phù hợp + cụ thể hóa bằng các thuật toán tối ưu 23

+ lập chương trình bằng ngôn ngữ thích hợp + chạy và in kết quả. - Bước 4: Phân tích và kiểm định lại kết quả, xác định mức độ phù hợp của mô hình: + phù hợp: ghi lại + không phù hợp: xem xét lại: mô hình định tính mô hình toán học các thuật giải dữ liệu, tham số không phản ánh đúng thực tế. * Phân loại mô hình (mô hình toán học): - Mô hình tĩnh và Mô hình động:  Mô hình tĩnh: cần ra quyết định trong 1 tình huống tức thời của hệ thống, với giả định rằng hệ ổn định trong quá trình phân tích.  Mô hình động: để đánh giá các kịch bản thay đổi theo thời gian, cho tương lai như giá cả, phí tổn, lợi nhuận trong năm tới... - Mô hình chắc chắn và không chắc chắn:  Mô hình chắc chắn: trong việc ra quyết định với giả thiết chắc chắn, thông tin đầy đủ, có sẵn, người ra quyết định biết chính xác kết quả mỗi quá trình sẽ xảy ra và giả thiết rằng chỉ có 1 kết quả cho mỗi sự lựa chọn. → Dễ làm việc, có thể sinh ra giải pháp tối ưu.  Mô hình không chắc chắn: khi giả thiết không chắc chắn, thông tin không đầy đủ thì việc ra quyết định khó khăn. Do đó, cần phải cố gắng tránh sự không chắc chắn.  Mô hình ra quyết định mạo hiểm: người ra quyết định phải sử dụng nhiều kỹ thuật để phân tích, đánh giá mức độ mạo hiểm cho mỗi giải pháp (ví dụ trong kinh doanh). - Các kỹ thuật: + Bảng quyết định, cây quyết định: tìm giải pháp tốt nhất trong một số ít các phương án chọn. + Mô hình quy hoạch toán học, quy hoạch tuyến tính, mô hình mạng: tìm giải pháp tốt nhất trong số lớn (vô hạn) các giải pháp, sử dụng quá trình cải tiến từng bước. + Các mô hình thống kê: tìm giải pháp tốt nhất trong một số bước bằng sử dụng công thức thống kê. + Mô phỏng: tìm giải pháp “đủ tốt” hoặc tốt nhất trong số các giải pháp được kiểm tra, sử dụng thử nghiệm. 24

+ Lập trình Heuristic và hệ chuyên gia: tìm giải pháp “đủ tốt” bằng cách sử dụng các luật. + Mô hình tài chính: phân tích What-If bằng cách sử dụng các công thức. + Phân tích Markov, mô hình dự báo: dự đoán tương lai từ các kịch bản đã có. ... *Các mô hình định lượng a. Biểu diễn bằng lưu đồ ảnh hưởng Dùng để biểu diễn, vẽ thiết kế một mô hình, cung cấp các mối quan hệ nằm trong mô hình. Thuật ngữ “ảnh hưởng” nói về sự liên hệ của biến này vào biến khác trong mô hình. Một số ký pháp:

Ví dụ: Cho mô hình Số đơn vị sản phẩm đã bán = 0,5 x số lượng đơn vị sản phẩm dùng cho quảng cáo. Thu vào = số đơn vị sản phẩm đã bán x giá của 1 đơn vị sản phẩm Chi phí = số đơn vị sản phẩm đã bán x chi phí 1 đơn vị sản phẩm + chi phí cố định Lợi nhuận = Thu vào - Chi phí

25

26

b. Các hàm toán học, hàm thống kê * Các hàm toán học: Hàm tuyến tính: y = ax + b Hàm bậc hai: y = ax2 + bx + c Hàm đa thức: y = axn + b Hàm phân thức: y = ax1/n + b Hàm mũ: y = eax + b, e = 2.71828 Hàm logarith: y = a ln x + b … Với x là biến độc lập, y là biến phụ thuộc, a,b,c là các tham số * Các hàm thống kê: Phân bố nhị phân Phân bố đồng dạng Phân bố Chi bình phương Phân bố chuẩn c. Ra quyết định với độ chắc chắn * Tối ưu tuyến tính Khi số lượng các phương án chọn lớn (có thể vô hạn) thì không thể giải bằng bảng quyết định. Sử dụng lớp các công cụ giúp các nhà quản lý đạt được đích đề ra từ một nguồn tài nguyên cho trước (bài toán phân phối). Đặc trưng: số lượng hữu hạn tài nguyên các tài nguyên đó được dùng để tạo ra sản phẩm hoặc dịch vụ có nhiều cách để phân phối tài nguyên đó (giải pháp) các sản phẩm đáp ứng mục tiêu sự phân bổ phải thỏa mãn một số ràng buộc. Ví dụ: có 7 dự án sản xuất các sản phẩm khác nhau, đặt tên là PRODUCT1, PRODUCT2, ..., PRODUCT7. Các yêu cầu về nhân lực, tài chính và lợi nhuận đem lại được liệt kê như bảng sau: Yêu cầu nhân lực/năm

Yêu cầu tài chính (triệu)

Lợi nhuận đem lại (triệu)

PRODUCT1

120

15,0

8,0

PRODUCT2

25

5,0

2,0

PRODUCT3

15

6,0

1,0

PRODUCT4

60

10,0

4,0 27

PRODUCT5

8

3,2

0,5

PRODUCT6

12

4,0

1,2

PRODUCT7

20

12,0

3,0

Giới hạn về nhân lực: 155 nhân lực/năm. Giới hạn về tài chính: 40 triệu. Cần phải có ít nhất 4 dự án hoạt động. Mục tiêu: lợi nhuận lớn nhất. Như vậy: 8P1 + 2P2 + P3 + 4P4 + 0,5P5 + 1,2P6 + 3P7 → Max Các ràng buộc: 120P1 + 25P2 + 15P3 + 60P4 + 8P5 + 12P6 + 20P7 ≤ 155 15P1 + 5P2 + 6P3 + 10P4 + 3,2P5 + 4P6 + 12P7 ≤ 40 P1 + P2 + P3 + P4 + P5 + P6 + P7 ≥ 4 Pi ∈ {0,1} Lưu đồ ảnh hưởng

28

Bài toán trên là bài toán tối ưu nguyên, có thể giải bằng thuật toán tối ưu nguyên. Mô hình toán học:

29

*/ Bài toán vận tải ứng dụng : phân bổ máy móc thiết bị, tối ưu việc sử dụng tài nguyên Ví dụ: Có 6 công nhân và 6 máy với thời gian xử lý ứng với từng người là khác nhau, theo bảng sau Máy 1

Máy 2

Máy 3

Máy 4

Máy 5

Máy 6

Người 1

2

3

2

4

3

4

Người 2

4

3

5

2

4

3

Người 3

10

11

9

10

13

11

Người 4

7

6

8

7

9

6

Người 5

15

17

16

15

14

17

Người 6

4

3

5

4

6

3

Kết quả: Người 1 - Máy 1, Người 2 - Máy 4, Người 3 - Máy 3, Người 4 - Máy 2, Người 5 - Máy 5, Người 6 - Máy 6. Thời gian xử lý theo phương án tối ưu là 36. với 36= 2+6+9+2+14+3 d. Ra quyết định với sự mạo hiểm */ Mô phỏng Mô phỏng bao gồm các kỹ thuật nhằm bắt chước các hành vi của một thực thể nào đó. Mô phỏng gắn với hành vi (bên ngoài) chứ không gắn với cấu trúc, mối liên hệ (bên trong). 30

Mô phỏng liên quan chặt chẽ với môi trường quyết định và hành vi ra quyết định. Ở những Hệ hỗ trợ quyết định có các tình huống nửa cấu trúc, phi cấu trúc thì khó biểu diễn bằng mô hình tối ưu hoặc các mô hình toán học khác. Do đó chọn phương pháp mô phỏng. * Những đặc trưng chính của mô phỏng: - Mô phỏng không phải là loại mô hình biểu diễn thực sự mà chỉ là bắt chước, là công cụ mô tả. - Mô phỏng là một kỹ thuật dùng cho việc điều khiển các thí nghiệm, kiểm thử dữ liệu cụ thể của quyết định hoặc các biến không điều khiển được và quan sát sự tác động lên các biến ra. - Mô phỏng được dùng khi gặp các vấn đề quá phức tạp, không xử lý được bằng các kỹ thuật tối ưu. * Ưu điểm của mô phỏng: - đơn giản. - không phụ thuộc vào yếu tố thời gian, có những vấn đề liên quan đến 1 quãng thời gian dài, nhưng máy tính xử lý trong vài phút. - cho phép quan sát 1 lớp các tình huống. - cho phép thử nghiệm theo kiểu thử-sai. - giúp cho nhà quản lý hiểu rõ hệ thống, vì được xây dựng theo cách nhìn của nhà quản lý và cấu trúc quyết định của họ. - mô phỏng có thể thực hiện với mọi vấn đề, mọi tập giá trị của các biến,... * Bất lợi của mô phỏng: - không đảm bảo giải pháp tối ưu. - quá trình mô phỏng chậm, tốn kém. - không thể dùng để giải các bài toán khác, khó tổng quát hóa. - mô phỏng nhiều khi làm cho nhà quản lý mất trực quan, phương án tối ưu xuất hiện trước mắt nhưng không nhận ra. * Quá trình mô phỏng:

31

- Định nghĩa bài toán: kiểm tra và phân lớp bài toán thực tế, nêu sự cần thiết của mô phỏng. - Xây dựng mô hình mô phỏng: thu thập dữ liệu, xác định các biến, các mối quan hệ (có thể dùng biểu đồ để mô tả quá trình). Sau đó viết chương trình cho máy tính. - Kiểm tra và xác định tính hợp lệ của mô hình: mô hình mô phỏng phải bắt chước một cách thật sự hệ thống đang nghiên cứu. - Thiết kế các thử nghiệm: nhằm chứng minh tính hợp lệ của mô hình, thiết kế các thí nghiệm, xác định thời gian thực hiện mô phỏng. Có 2 mục tiêu trái ngược nhau: độ chính xác và chi phí. - Thực hiện các thử nghiệm: tạo ra các số ngẫu nhiên, điều kiện dừng, biểu diễn kết quả... - Đánh giá các kết quả: “Các kết quả này có ý nghĩa gì?”, có thể phân tích nhạy cảm What - If. - Triển khai: các nhà quản lý tham gia trực tiếp vào quá trình mô phỏng.

32

* Ví dụ: Tương tác Người - Máy: mô phỏng trực quan, mạng Nơron. Mô phỏng xác suất khi có một hoặc nhiều biến quyết định có phân bố xác suất (rời rạc hay liên tục). Ví dụ: Yêu cầu

Xác suất

5

0.1

6

0.15

7

0.30

8

0.25

9

0.2

T

1

Dùng thủ tục Monte Carlo qua các bước sau: 1- Xác định độ đo thích hợp với hệ thống. 2- Mô tả hệ thống, xác định hàm phân bố xác suất của các đại lượng ngẫu nhiên. 3- Xác định phân bố xác suất tích lũy qua các thí nghiệm. 4- Gán cho các đại lượng ngẫu nhiên các phân bố tương ứng. 5- Gán cho mỗi đại lượng ngẫu nhiên một giá trị nào đó. 6- Xác định trung bình và phương sai. 7- Lặp lại các bước 5-6 cho đến khi độ đo hệ thống ổn định. 8- Lặp lại các bước 5-7 với các giải pháp khác nhau, đưa ra các độ đo đánh giá độ tin cậy. Từ đó chọn giải pháp thích hợp. Ví dụ: Mô phỏng Số lượng khách hàng đến 1 ngân hàng thương mại trong khoảng thời gian 11h15h (4 giờ). Người ta quan sát trong 25 ngày thấy số lượng trung bình như sau: t quan sát

TB khách hàng

11h12h

18,6

12h13h

30,5

13h14h

36,4 33

14h15h

24,5

Trong 25 ngày đó, độ lệch so với giá trị trung bình của 25x4=100 lần quan sát như bảng sau: Độ lệch (điểm giữa)

Tần suất

Xác suất

Xác suất tích lũy

Số ngẫu nhiên

-6,5

4

0,04

0,04

0-3

-5,5

6

0,06

0,1

4-9

-4,5

10

0,1

0,2

10-19

-3,5

8

0,08

0,28

20-27

-2,5

12

0,12

0,4

28-39

-1,5

8

0,08

0,48

40-47

-0,5

6

0,06

0,54

48-53

0,5

8

0,08

0,62

54-61

1,5

12

0,12

0,74

62-73

2,5

6

0,06

0,8

74-79

3,5

8

0,08

0,88

80-87

4,5

4

0,04

0,92

88-91

5,5

6

0,06

0,98

92-97

6,5

2

0,02

0,0

98-99

100

1

Bây giờ cần phải xác định số khách hàng sẽ đến trong khoảng 13h-14h của ngày X. Ta chọn ngẫu nhiên 1 số trong khoảng [0,99], ví dụ 44 có độ lệch -1,5. Suy ra số khách hàng sẽ đến = 36,4-1,5 = 34,9 ≈ 35. (có thể lại tiếp tục đưa vào tính các bảng giá trị) */ Dự báo Chất lượng của quyết định liên quan nhiều đến chất lượng của dự báo, đó là dự đoán giá trị các biến của mô hình, cũng như quan hệ logic của mô hình trong tương lai. Cần phân biệt: + Dự báo trong giai đoạn ngắn: có thể sử dụng các mô hình chắc chắn. + Dự báo trong giai đoạn dài (>1 năm): có thể sử dụng mô hình xác suất... 34

* Các loại mô hình dự báo: - Phương pháp phán đoán: dựa trên các ước tính mục tiêu và các ý kiến chuyên gia hơn là dữ liệu cứng, dùng cho dự báo dài hạn, đặc biệt là nơi các nhân tố ngoài giữ vai trò đáng kể. - Các phương pháp đếm: gồm một số thí nghiệm, khảo sát mẫu nhằm tổng quát hóa toàn bộ hệ thống. Phương pháp này chỉ dựa trên dữ liệu, chủ yếu là dữ liệu quá khứ. - Phân tích theo chuỗi thời gian: dáng điệu hoạt động của hệ thống trong quá khứ giúp ta hiểu dáng điệu trong tương lai (dự báo giá cả, thị trường chứng khoán,...). - Các phương pháp nhân quả: phân tích dữ liệu, kết hợp dữ liệu để tìm ra các mối quan hệ tiềm năng (datamining). Phương pháp này phức tạp, có nhiều biến, phải dùng kỹ thuật thống kê. Các phương pháp phán đoán, đếm được dùng khi các mô hình định lượng (2 mô hình sau) không phù hợp do: ít thời gian, thiếu dữ liệu, ít kinh phí hoặc dữ liệu quá khứ quá phức tạp, */ Heuristic Khi gặp những vấn đề hết sức phức tạp, mà việc tìm ra giải pháp tối ưu là không thể với điều kiện thời gian và kinh phí cho phép, việc mô phỏng cũng kéo dài và phức tạp, có thể nghĩ đến heuristic để tìm ra giải pháp thỏa mãn “đủ tốt” (90-99%). Khó khăn: Heuristics về tổng thể không phải là thuật toán. 35

* Tiếp cận heuristics kết hợp các yếu tố sau: - 1 sơ đồ phân lớp cấu trúc của bài toán. - phân tích các đặc trưng của các phần tử trong bài toán. - các luật về các phần tử được chọn để đạt được 1 chiến lược tìm kiếm hiệu quả. - các luật chọn, xác định thành công. - 1 hàm mục tiêu, để kiểm tra mức độ thích hợp của giải pháp, trong mỗi bước tìm hoặc chọn. * Khi nào thì sử dụng Heuristics: - khi số liệu vào không chính xác hoặc bị giới hạn (không đầy đủ). - khi hiện thực quá phức tạp không thể dùng mô hình tối ưu. - khi không cho phép có 1 phương pháp chính xác, tin cậy. - khi thời gian tính toán cho tối ưu quá đắt. - khi muốn cải thiện quá trình tối ưu (ví dụ: để lựa chọn giải pháp đầu tiên cho quá trình lặp). - khi phải xử lý ký hiệu nhiều... * Ưu điểm của Heuristics: - đơn giản, dễ hiểu, dễ thực thi. - làm cho con người sáng tạo hơn, để giải quyết các vấn đề heuristics khác - giảm thời gian tính toán, yêu cầu bộ nhớ,... - thường đưa ra lời giải chấp nhận được,... e. Ra quyết định với sự không chắc chắn */ Bảng quyết định (Cây quyết định) Khi chỉ có một số nhỏ các phương án chọn, có một đích thì có thể biểu diển bài toán dưới dạng bảng hoặc mạng... Ví dụ: Bài toán đầu tư. Có 3 mặt hàng đầu tư sản xuất: Bia rượu, quần áo và thuốc lá. Thông tin về lợi nhuận phụ thuộc vào tình trạng nền kinh tế được cho như sau: Đầu tư

Kinh tế phát triển

Kinh tế trì trệ

Lạm phát

Quần áo

12%

6%

3%

Bia rượu

15%

3%

-2%

Thuốc lá

6,5%

6,5%

6,5% 36

(Nếu nền kinh tế phát triển, đầu tư quần áo sẽ sinh lợi 12%...) Mục tiêu: Phải đầu tư thế nào để lợi nhuận lớn nhất sau 1 năm.

Biến quyết định: đầu tư (Đ) Biến môi trường: tình trạng nền kinh tế (K) Biến kết quả: lợi nhuận (L): Hàm của đầu tư và môi trường L= f(Đ, K) - Xử lý với thông tin không chắn chắn: khi không có không tin để đánh giá tình hình nền kinh tế. + Tiếp cận lạc quan: lựa chọn cái tốt nhất trong các cái tốt nhất có thể (Nguyên lý Max-Max). Chọn Đ=x nếu Lmax(x)=maxkL(x,k)→Max Theo trên có {12%, 15%, 6,5%} nên chọn đầu tư Bia rượu. + Tiếp cận bi quan: lựa chọn cái tốt nhất trong các cái tồi nhất có thể (Nguyên lý Max-Min). Chọn Đ=x nếu Lmin(x)=minkL(x,k)→Max Theo trên có {3%, -2%, 6,5%} nên chọn đầu tư Thuốc lá. - Xử lý mạo hiểm: Giả định khả năng kinh tế phát triển được ước tính là 50%( 20%), trì trệ là 30% và lạm phát là 20% (50%). Có thể tính được giá trị kỳ vọng của lợi nhuận khi đầu tư: 37

Quần áo: 12.0,5 + 6.0,3 + 3.0,2 = 8,4% Bia rượu: 15.0,5 + 3.0,3 - 2.0,2 = 8,0% Thuốc là: 6,5.0,5 + 6,5.0,3+ 6,5.0,2 = 6,5% Do đó chọn đầu tư Quần áo. Giả định KT=20%; TT=30%; LP=50%-----> Chọn Đầu tư vào ? Giả định KT=20%; TT=50%; LP=30%====> Chọn Đầu tư vào? Hãy giải thích - Xử lý đa mục tiêu: Ví dụ: mục tiêu không phải chỉ là lợi nhuận, mà còn cả độ an toàn và khả năng đáp ứng nữa. Bảng kết quả: Đầu tư

Lợi nhuận

Độ an toàn

Khả năng đáp ứng

Quần áo

8,4%

Cao

Cao

Bia rượu

8,0%

Thấp

Tương đối cao

Thuốc lá

6,5%

Rất cao

Rất cao

Cây quyết định

38

*/ Phân tích cho quyết định đa mục tiêu Ví dụ: Ông M sở hữu một cửa hàng bán lẻ, thường nhập hàng vào 20h hôm trước để bán cho hôm sau. Nếu ứ đọng hàng sẽ bị hỏng, nếu thiếu hàng để bán sẽ bị mất khách quen. Nhu cầu mua hàng vào khoảng: 11, 12, 13, 14 đơn vị/ngày. S1 S2 S3 S4 Do đó ông M có thể nhập hàng: 11, 12, 13, 14 đơn vị/ngày A1 A2 A3 A4 Mỗi đơn vị mua vào 6000đ, bán ra 11000đ, lãi 5000 đ/đơn vị. Nếu hàng ứ đọng, mất hàng thì thiệt hại 6000đ/đơn vị. Nếu không đủ hàng bán, thiệt hại mất khách ước tính 2000đ/đơn vị. Câu hỏi: hàng ngày ông M cần nhập bao nhiêu hàng để có lợi nhuận cao nhất? Bảng lợi nhuận, tính theo đơn vị 1000đ. S1

S2

S3

S4

A1

55

53

51

49

A2

49

60

58

56 39

A3

43

54

65

63

A4

37

48

59

70

* Phân tích lợi nhuận: - Phương án lạc quan (Max-Max): Nhập 14 đơn vị, lợi nhuận 70000 đ. - Phương án bi quan (Max-Min): Nhập 11 hoặc 12 đơn vị, lợi nhuận 49000 đ. - Đầu tư không mạo hiểm: giả sử xác suất P(S1)=P(S2)=P(S3)=P(S4)=0,25. Khi đó lợi nhuận (A1)=52 Do 55*0.25+53*0.25+51*0.25+49*0.25=52 (A2)=55,75 (A3)=56,25 Do đó, chọn A3: nhập 13 đơn vị. (A4)=53,50 * Phân tích mất cơ hội: Ai=Sj: nhập bao nhiêu bán hết bấy nhiêu: T=0 đ. Ai>Sj: cơ hội bị mất (Sj-Ai) x 6000 (6000 - hàng hỏng, tính giá nhập) Ai0}→Min Chọn A2, A3 hoặc A4, mất cơ hội 6000 đ. - Phương án bi quan (min - max): chọn Đ=x nếu Tmax(x)=MaxkT(x,k) →Min Chọn A3, mất cơ hội 12000 đ. * Phân tích chênh lệch lãi giữa lớn nhất và nhỏ nhất →Min A1: 6000 đ (55-49) A3: 22000 đ (65-43) 40

A2: 11000 đ (60-49) A4: 33000 đ (70-37) Chọn A1, chênh lệch 6000 đ * Phân tích mạo hiểm: - Đầu tư không nhiều mạo hiểm, giả sử P(S1)= P(S2)= P(S3)= P(S4)=0,25 Mất cơ hội trung bình(A1) = 42/4 = 10,5 (A2) = 27/4 = 6,75 →Min (A3) = 25/4 = 6,25 (A4) = 36/4 = 9 Chọn A3, mất cơ hội trung bình 6250 đ. - Giả sử P(S1)=0,1 ; P(S2)=0,3 ; P(S3)=0,2; P(S4) = 0,4 + Biến tính huống ngẫu nhiên thành tất định (chọn S4 có xác suất lớn nhất) Do đó, chọn A4. + Lợi nhuận trung bình tối đa Lợi nhuận TB (A1) = 0,1 x 55 + 0,3 x 53 + 0,2 x 51 + 0,4 x 49 = 51,2 Lợi nhuận TB (A2) = 0,1 x 49 + 0,3 x 60 + 0,2 x 58 + 0,4 x 56 = 56,9 Lợi nhuận TB (A3) = 0,1 x 43 + 0,3 x 54 + 0,2 x 65 + 0,4 x 63 = 58,7 Lợi nhuận TB (A4) = 0,1 x 37 + 0,3 x 48 + 0,2 x 59 + 0,4 x 70 = 57,9 Mục tiêu: Lợi nhuận TB →Max Chọn A3 + Mất cơ hội trung bình tối thiểu Mất cơ hội TB (A1) = 0,1 x 0 + 0,3 x 7 + 0,2 x 14 + 0,4 x 21 = 13,3 Mất cơ hội TB (A2) = 0,1 x 6 + 0,3 x 0 + 0,2 x 7 + 0,4 x 14 = 7,6 Mất cơ hội TB (A3) = 0,1 x 12 + 0,3 x 6 + 0,2 x 0 + 0,4 x 7 = 5,8 Mất cơ hội TB (A4) = 0,1 x 18 + 0,3 x 12 + 0,2 x 6 + 0,4 x 0 = 6,6 Mục tiêu: Mất cơ hội TB →Min Chọn A3 */ Toán tử tích hợp (Aggregation Operator) Trong quá trình ra quyết định, người ta thường phải kết nhập nhiều thông tin lại để lấy ra 1 kết quả tổng quát, ví dụ khi phải xét cùng một lúc nhiều tiêu chuẩn, khi có nhiều ý kiến đánh giá của chuyên gia,... Một cách hình thức, nếu x1, ..., xn là nhóm các dữ liệu, thì Agg(x1,...,xn)=a là hàm tích hợp, cho giá trị đầu ra theo yêu cầu. * Toán tử tích hợp thường thỏa mãn một số tích chất sau: (1) Giới hạn tự nhiên: Khi chỉ có 1 phần tử vào thì kết quả chính là giá trị đó. Agg(a)=a 41

(2) Tự đồng nhất: Nếu a=Agg(x1,...,xn) thì Agg(x1,...,xn,a)=Agg(x1,...,xn)=a (3) Đơn điệu: Nếu ai≤bi ∀i=1..n thì Agg(a1,...,an) ≤ Agg(b1,...,bn) (4) Kết hợp: Agg(x,y,z)=Agg(x,Agg(y,z))=Agg(Agg(x,y),z) (5) Giao hoán: Agg(x1,...,xn)= Agg(X1,...,Xn) với (X1,...,Xn) là một hoán vị bất kỳ của (x1,...,xn). Nhận xét: - Toán tử tích hợp không cần thỏa mãn tất cả các tính chất trên, nhưng thường thỏa mãn (1), (2), (3). VD. Bầu cử tổng thống Mỹ: Bush thắng Đại cử tri, ít hơn ở phiếu phổ thông, nên không thỏa mãn tính kết hợp. Trong 1 cuộc họp, thứ tự các ý kiến phát biểu cũng đóng vai trò quan trọng, nên không thỏa mãn tính giao hoán. - Từ tính chất (1), (2) có thể chứng minh được tính lũy đẳng Agg(a,...,a)=a. CM: (1) ⇒ Agg(a)=a (2) ⇒ Agg(a,a)=Agg(a)=a và cứ tiếp tục như vậy - Đặt a=mini [xi], b=maxi[xi] thì có tính bù trừ được suy ra từ (1), (2), (3): a≤Agg(x1, ..., xn)≤b CM: Từ (3): Agg(a,...,a) ≤Agg(x1, ..., xn)≤Agg(b,...,b) Từ (1), (2) có Agg(a,...,a)=a, Agg(b,...,b)=b. - Từ (2), (3) Nếu K>Agg(x1,...,xn) thì Agg(x1,...,xn,K)≥ Agg(x1,...,xn) vì Agg(x1,...,xn,K)≥Agg(x1,...,xn, Agg(x1,...,xn))= Agg(x1,...,xn) Nếu K