Các hệ thống thông minh Intelligence systems

Các hệ thống thông minh Intelligence systems

Chương 5: Hệ trợ giúp ra

quyết định (Các mô hình trong DSS)

 Cung cấp thông tin quan sát được từ thế giới thực

 Đề xuất ưu điểm

 Graphical model,

 narrative model,

 physical model,

 Mathematical model,

 symbolic or information-based model.

 (3 loại đầu thường không tham gia DSS, có thể dùng để mô tả nhưng không tham gia với

tư cách là một bộ phận)

Basic types of system models

 Các phần tử dữ liệu có thể là bất cứ kiểu dữ liệu nào mà máy tính và

chương trình của máy tính liên quan đến (boolean, xâu, số…)

dữ liệu

giá trị dữ liệu đã có trong mô hình và giá trị dữ liệu từ bên ngoài đưa vào.

như các sản phẩm thám sát của hệ thống hay từ các quan hệ giao tiếp giữa

 mô hình vẫn còn hợp lệ khi dữ liệu thay đổi

và xem xét tác động/ hiệu ứng của sự thay đổi đó

đó của chúng ta

 Mô hình hóa hệ thống mà chúng ta nghiên cứu?

 Mô hình tiến trình mà con người tuân theo trong việc ra quyết

 Là một tập con quan trọng của các mô hình hệ

 Static models: chỉ ra giá trị mà các thuộc tính của hệ thống có thể nhận khi hệ thống ở trạng thái cân bằng

 Dynamic models: theo sự thay đổi qua thời gian, sự thay đổi

đó là kết quả do các hoạt động của hệ thống mang lại

 VD: mô hình về sự giao động

• mô hình hóa một hệ thống tĩnh (static system) hay một hệ thống động (dynamic system).

• Hệ thống tĩnh là hệ thống trong đó yếu tố trôi đi của thời gian không

tham dự

• nói cho người ra quyết định, làm thế nào mà hệ thống sẽ trở nên ổn định

kể cả khi nó không chỉ ra làm thế nào để đạt được điểm ổn định đó

• thường cung cấp kết quả trong thời gian ngắn hơn so với mô hình động,

cho phép người ra quyết định xem xét nhiều lựa chọn trong một lượng thời gian cho phép

Mô hình hóa thu lệ phí cầu đường: Qua một khoảng thời gian, số

lượng xe đến trạm thu phí phải bằng lượng xe rời khỏi đó).

Nếu chúng ta có công thức thích hợp liên quan đến những yếu tố đó, chúng ta có thể tính được:

◦ trung bình lượng xe (line) không cần theo tiến triển thực sự của những phương tiện cụ thể

◦ làm thế nào để dòng (line) xếp trả thu phí lớn lên và co bớt thời gian lại

• Phản ánh trong một mô hình động chỉ có thể là một hệ thống động: giá trị dữ liệu thay đổi theo thời gian.

• Phân biệt giữa mô hình tĩnh và động có thể làm ta nhầm

lẫn, do một tập các mô hình tĩnh có thể xuất hiện để thể hiện một lượng thay đổi theo thời gian

 Phân tích ví dụ để phân biệt

 Đều mô hình hóa các hệ thống động: bắt

chước hành vi của một hệ thống động trên

thực tế

◦ cho phép kiểm soát những hành vi này

◦ qua những quan sát như vậy nghiên cứu tối ưu hóa

hệ thống.

 Continuous – system simulation models: mô tả một tiến trình

vật lý hay kinh tế, trong đó các con số mô tả hệ thống biến đổi một cách liên tiếp (tiếp diễn) VD

 Discrete-Event models: liên quan đến hệ thống mà trong đó các

sự kiện cụ thể xuất hiện tại một thời điểm xác định và thay đổi trạng thái của hệ thống một cách tức thời, từ giá trị này sang

giá trị khác VD

 Thuật ngữ mô phỏng, mô hình và (kết hợp với nhau) mô hình mô

phỏng có khi được dùng thay nhau.

 Mô hình là sự mô tả hệ thống, thông thường trong dạng chương

trình (máy tính).

 Gọi mô hình mô phỏng khi muốn làm rõ hơn rằng không đề cập đến

loại gì của mô hình hoặc một sử dụng khác nào đó của mô hình

 Mô phỏng là tiến trình của việc sử dụng mô hình để nghiên cứu hệ

thống Mô phỏng không thể tồn tại thiếu một mô hình thích hợp.

 chúng ta thường biết mỗi thành phần của hệ thống có hành vi

như thế nào, nhưng không có khả năng đánh giá (ước tính) tác động của những tương tác giữa chúng lên hành vi hay toàn bộ

hệ thống

 mô hình hoá các hành vi được mong đợi và tương tác của các

thành phần của chúng qua thời gian

 dự báo hành vi của một hệ thống kinh doanh

 Mô hình biểu diễn trạng thái của hệ thống bằng giá trị của phần

tử dữ liệu (các biến) trong máy tính Giá trị của những biến này thay đổi khi có các sự kiện xuất hiện trong hệ thống Nếu

chúng ta biết bao lâu các loại sự kiện khác nhau xuất hiện, thì chúng ta có thể biết khi nào các biến thay đổi và thay đổi ra

sao Sự thay đổi giá trị của các biến cho thấy điều xảy ra với hệ thống trong thế giới thực

 Hầu hết các mô phỏng sự kiện rời rạc là stochastic (rgẫu

nhiên) hoặc là xác suất, bởi chúng ta thường biết hành vi (có tính bền vững) của một tiến trình đã cho nhưng chúng ta

không dự đoán được một cách chính xác hành vi trong tương lai của bất cứ một thể hiện nào của tiến trình này

 Khái niệm hàng đợi các sự kiện tương lai (future events queue): danh

sách các sự kiện được lên lịch xuất hiện trong hệ thống cùng với thời điểm xuất hiện của chúng

 Xử lý các sự kiện và lên lịch cho sự kiện mới nằm trong một vòng

1. Xác định mục tiêu của mô hình:

◦ chúng ta cố gắng ra quyết định gì?

◦ Chúng ta phải tối ưu hóa gì hay phải tìm gì để ra quyết định?

◦ Những thông tin nào mô hình phải đưa ra để ta có được điều

muốn biết?

2. Định nghĩa hệ thống:

◦ Cái gì có trong nó và cái gì không?

◦ Những gì là thành phần (bộ phận) của nó?

◦ Nếu hệ thống phụ thuộc vào các tham số-được gọi là các biến

điều khiển (controllable variables), cần phải đặc tả chúng là gì?

3. Định nghĩa trạng thái của hệ thống: một tập các biến trạng

thái hoặc các biến không có khả năng điều khiển

(uncontrollable variables)

◦ Chọn các biến trạng thái làm đơn giản thực tế

◦ Hiếu được mục đích của mô hình là rất cần thiết để xác định một tập các biến trạng thái phù hợp

◦ Các biến không điều khiển được là những đặc trưng của hệ thống,

4. Xác định các sự kiện có thể thay đổi trạng thái của hệ thống và

xác định tác động của mỗi sự kiện trên mỗi biến trạng thái

 exogenous events (sự kiện ngoại sinh): Sự xuất hiện của chúng

không bị tác động bởi trạng thái của hệ thống, mặc dù chúng tác động đến trạng thái của hệ thống

 endogenous events (sự kiện nội sinh): Sự xuất hiện của chúng có

thể phụ thuộc vào trạng thái của hệ thống

5 Chọn đơn vị thời gian mà mô phỏng sử dụng

 Thang chia thời gian chính xác phụ thuộc vào tỉ lệ (ước lượng) tại

đó tiến trình trở nên được mô hình hóa cho các xuất hiện và là

mục tiêu của nghiên cứu.

 Các hệ thống máy tính, các gói phần mềm mô phỏng và các ngôn

ngữ lập trình đều có thể làm việc với đơn vị thời gian rất nhỏ  chọn đơn vị thời gian chủ yếu là thuận tiện cho người sử dụng.

6. Xác định (theo thống kê) ước lượng tại đó mỗi sự kiện xuất

hiện:

Xác định thời điểm sự kiện xuất hiện trong mối liên quan đến

những sự kiện xảy ra trước đó Cách tiếp cận này xác định

khoảng thời gian của mỗi bước trong chuỗi hành động  mô

hình hóa một tiến trình phức tạp bằng cách kết hợp các mô hình với một số tiến trình

7. Xác định những thống kê muốn đạt được từ mô phỏng, dữ

liệu cần có để đạt được những thống kê đó.

8. Xác định trạng thái khởi đầu của hệ thống.

 Các chương trình mô phỏng có thể viết trong ngôn ngữ vạn

năng như C hay Pascal Hầu hết các mô phỏng chuyên nghiệp trong kinh doanh sử dụng: GPSS, SLAM hay Simscript

 Tiếp cận mang tính thỏa hiệp: đóng gói GAP cho FORTRAN, C

và C++ có các gói C++SIM, SIM++ và CSIM18

 Một lần chạy mô phỏng sẽ cho biết hành vi của hệ thống (được

mô phỏng) ra sao đối với một lựa chọn cụ thể cho các biến điều khiển và 1 bộ các tham số

 Lặp lại các tiến trình đối với mỗi lựa chọn của một bộ biến điều

khiển cho ta đánh giá được tác động của sự thay đổi các biến

điều khiển và giúp ta chọn được bộ tốt nhất

 Một ví dụ: Barbershop

 Phân tích các bước thiết kế mô hình mô phỏng sự kiện rời

rạc: cần mở bao nhiêu quầy thu tiền trong siêu thị?

 (Reading more)

 Queuing Models

 Markop Process Models

 Simulation, Queuing Theory, and Markov Process Compared

 Optimization

 Mô phỏng là nghiên cứu hệ thống từng bước thông qua các hoạt

động của nó Với kiểu thống kê, từ một lượng mẫu đủ lớn các hoạt động, có thể suy dẫn ra kết luận Trong khi đó, mô hình

hàng đợi đạt được thống kê các hành vi hệ thống một cách trực tiếp không cần theo những sự kiện riêng lẻ Những mô hình này đơn giản ở chỗ lý thuyết hàng đợi yêu cầu chấp nhận, nó xác

định hành vi bình thường của hệ thống nhanh hơn mô phỏng

 Là mô hình tĩnh cho hệ thống động: mô tả trạng thái vững bền

trong đó một hệ thống ổn định chứ không phải là mô tả hành vi

của hệ thống từng phút từng phút ra sao

 Mô tả hành vi hệ thống bằng các công thức Những công thức đó

có thể được đánh giá cho một tập bất kỳ các biến hệ thống (biến điều khiển) ta mong muốn, chứ không phải là các số được tính

toán cho một tập các tham số và phải tính toán lại từ đầu đối với

 Các trạng thái có thể có của hệ thống  nghiên cứu hệ thống; các biến và tổ hợp có thể của chúng  trạng thái của hệ thống.

 Tỉ lệ (rate) mà tại đó mỗi trạng thái thay đổi thành trạng thái khác được xác định như một hàm của tỉ lệ (rate) các giao dịch đến bên trong hệ thống và thời gian phục vụ của tiến trình hệ thống (state transition rates)

 Nếu hệ thống ở trạng thái cân bằng (steady state): mỗi trạng thái

average transition rate into = average transition rate out of (Các

phương trình biểu diễn điều đó)

 Giải các phương trình để tìm được các xác suất trạng thái 

những thống kê khác cần quan tâm (như thời gian trung bình mà khách hàng phải chờ hay độ dài trung bình của hàng đợi,…)

 Là mô hình tĩnh cho hệ thống động: mô tả trạng thái vững bền

trong một hệ thống ổn định chứ không phải là mô tả hành vi của

hệ thống từng phút từng phút ra sao

 Mô tả hành vi hệ thống bằng các công thức Những công thức đó

có thể được đánh giá cho một tập bất kỳ các biến hệ thống (biến điều khiển) ta mong muốn, chứ không phải là các số được tính

toán đối với một tập các tham số và phải tính toán lại từ đầu đối

Xét tòa nhà với việc đặt phone cho mỗi tầng Một người nào đó muốn gọi phone và khi tìm thấy một phone rỗi, họ sẽ gọi Một số người khi thấy phone bận, họ sẽ chờ cho đến khi phone trở thành rỗi Một số người khi thấy phone bận và có người khác đang chờ thì họ sẽ đến tầng khác

Giả sử thời gian trung bình cho mỗi cuộc gọi là 5 phút Nếu một cuộc đàm thoại được thực hiện  sẽ có 20% khả năng nó kết

thúc trong phút tiếp theo  chuyển từ Busy(2) sang Idle (1) : 0.2/phút

nhưng chỉ nếu hệ thống đã bắt đầu hoặc không có một chuyển đổi nào khác có thể xuất hiện nữa

 Tương tự 3  2 xuất hiện trong rate trung bình là 02P3

 Giả sử rate trung bình của khách đến gọi điện thoại (giữa các

khoảng đến) là 10 phút  rate đến là 0.1 khách/phút, có nghĩa là

cơ hội có một khách xuất hiện ở phút tiếp theo là 10% Ta có

12 xuất hiện trong rate trung bình là 0.1P1 và 23 là 0.1P2

 Theo nguyên lý hàng đợi, có các phương trình cân bằng sau:

Trong lý thuyết hàng đợi: một hệ thống có n trạng thái, luôn có n phương trình cân bằng trong Pi, tương đương với n-1 phương

trình độc lập tuyến tính Do đó cần n phương trình độc lập tuyến

tính để tìm n ẩn, ở đây từ sự kiện hệ thống luôn là một trong 3

trạng thái ta sẽ có thêm phương trình P1+P2+P3 = 1

 Giải các phương trình nói trên, ta có được phát biểu xác suất cho mỗi trạng thái:

P1=4/7,

P2=2/7,

P3=1/7

 P1=4/7, phone sẽ idle trong 4/7 thời gian, ngược lại nó

bận trong (P2+P3) = 3/7 thời gian Điều này dự báo tiền

thu được từ dịch vụ này Dựa vào đó có thể quyết định

có nên đầu tư không

 Nếu cứ 10 phút có một khách hàng xuất hiện và họ rời

khỏi sau 5 phút, ta thấy phone bận 1/2 thời gian Việc

sử dụng ở mức thấp hơn phải là do khách hàng nhìn

thấy hàng chờ và bỏ đi Từ tỉ lệ sử dụng của 3/7 là 6/7,

điều ta mong muốn , chúng ta biết rằng 1/7 của khách

hàng tiềm ẩn nào đến đâu đó nữa Thông tin đó giúp

quyết định có nên lắp thêm 1 phone bên cạnh phone đã

 Một người nào đó đang chờ 1/7 thời gian, khoảng 8.5

phút ngoài giờ hay trong mỗi giờ của ngày làm việc

Điều này đưa ra ý tưởng đặt máy bán nước giải khát

bên cạnh phone

 Trung bình khách không bỏ đi ngay, chờ 1 phút 40

giây để dùng phone (không qua toán học mà đơn giản

là nằm trong bất cứ cuốn sách nào về lý thuyết hàng

đợi và nhiều phép toán phân tích) Người quản lý có

thể dùng thông tin về thời gian trung bình khách đợi để

cung cấp mức dịch vụ thỏa đáng

Để nghiên cứu một số lựa chọn, ta biểu diễn các xác suất

chuyển đổi trạng thái bằng các ký hiệu đại số

Dùng thuật ngữ ρ = λ / μ (utilization ratio), hệ phương trình

Giải pháp tổng quát:

 Những kết quả trên đều ứng với một giả thiết quan trọng : khoảng thời gian khách đến và thời gian của các cuộc gọi hoàn toàn ngẫu nhiên

 Giả sử thời gian khách đến là hằng Một khách hàng xuất hiện

đúng lúc 1h, người khác đến sau đó 10 phút, người thứ 3 sau 20 phút, và cứ như vậy Cũng giả sử rằng mỗi cuộc gọi diễn ra trong đúng 5 phút Những phân phối này có cùng ý nghĩa như đã nói ở

Quyết định thế nào

đây?

Hãy nghe ta rồi hắng quyết định