Báo cáo bài tập nhóm số 3 mô hình ra quyết định trong chuỗi cung ứng

3 Bảng 1.6 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Criterion of Realism .... 3 Bảng 1.7 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Criterion of Realism ..... Lợi ích và thiệt hại được trình

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠ KHÍ

BỘ MÔN KỸ THUẬT HỆ THỐNG CÔNG NGHIỆP



BÁO CÁO BÀI TẬP NHÓM SỐ 3

MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

GVHD: TS Nguyễn Đức Duy

4 Phạm Thiều Phương Nhi 1911786

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2022

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠ KHÍ

BỘ MÔN KỸ THUẬT HỆ THỐNG CÔNG NGHIỆP



BÁO CÁO BÀI TẬP NHÓM SỐ 3

MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

GVHD: TS Nguyễn Đức Duy

4 Phạm Thiều Phương Nhi 1911786

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2022

LỜI CẢM ƠN

Tập thể nhóm xin gửi lời cảm ơn tới Thầy Nguyễn Đức Duy đã đồng hành, chỉ dạy

và cung cấp những kiến thức để nhóm có thể hoàn thành Bài tập nhóm số 3

Từ những kiến thức mà thầy truyền đạt và từ những tài liệu tham khảo về môn học,

nhóm em đã tiến hành thực hiện bài báo cáo Bài báo cáo của nhóm được thực hiện trong 2

tuần, nên khó tránh khỏi những thiếu sót trong quá trình thực hiện bài báo cáo Nhóm em

rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của Thầy và các bạn để kiến thức của

chúng em trong lĩnh vực này được hoàn thiện hơn

Sau cùng, chúng em xin kính chúc Thầy luôn hạnh phúc và thành công hơn nữa trong

sự nghiệp “trồng người” Kính chúc thầy luôn dồi dào sức khỏe để tiếp tục dìu dắt nhiều

Tô Thảo Nhi Nguyễn Nhật Tấn Tài

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN ii

DANH SÁCH BẢNG BIỂU iv

DANH SÁCH HÌNH ẢNH vi

Bài tập 1 1

Bài tập 2 10

Bài tập 3 12

Bài tập 4 16

Bài tập 5 19

Bài tập 6 22

TÀI LIỆU THAM KHẢO 27

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Lợi ích và thiệt hại các phương án xây dựng nhà máy ở 3 quốc gia A, B, C 1

Bảng 1.2 Mục tiêu tối đa lơi ích với tiêu chí Maximax 2

Bảng 1.3 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximax 2

Bảng 1.4 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Maximin 2

Bảng 1.5 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximin 3

Bảng 1.6 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Criterion of Realism 3

Bảng 1.7 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Criterion of Realism 4

Bảng 1.8 Bảng xác định Best payoff 4

Bảng 1.9 Bảng đánh giá Opportunities loss 5

Bảng 1.10 Bảng xác định Best payoff 5

Bảng 1.11 Bảng đánh giá Opportunities loss 6

Bảng 1.12 Bảng Lợi ích và thiệt hại các phương án xây dựng nhà máy ở 3 quốc gia A, B, C với các xác suất cho từng thị trường 6

Bảng 1.13 Giá trị EMV 7

Bảng 1.14 Bảng tính giá trị EVM và EVwPI 7

Bảng 1.15 Bảng tính giá trị EVM và EVwPI 8

Bảng 1.16 Bảng xác định EOL 9

Bảng 1.17 Bảng xác định opportunity loss 9

Bảng 3.1 Xác định trọng số cho các tiêu chí 12

Bảng 3.2 Trọng số của mỗi tiêu chí 13

Bảng 3.3 Điểm của từng địa điểm với các tiêu chí 15

Bảng 4.1 Xác định trọng số cho từng tiêu chí 16

Bảng 4.2 Ma trận so sánh cặp giữa các tiêu chí 16

Bảng 4.3 Đánh giá điểm của phương án theo từng tiêu chí 17

Bảng 5.1 Xác định trọng số cho mỗi tiêu chí 19

Bảng 5.2 Trọng số của mỗi tiêu chí 20

Bảng 5.3 Điểm của từng phương án với các tiêu chí 21

DANH SÁCH HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Cây quyết định 10

Hình 4.1 Các lựa chọn tiêu chí 16

Hình 4.2 Ma trận so sách cặp các tiêu chí 17

Hình 4.3 Nhập liệu số liệu vào phần mềm Expert Choice 17

Hình 4.4 Kết quả tổng hợp 18

Hình 6.1 Giá trị của Hàm mục tiêu theo X 26

Hình 6.2 Đồ thị tương quan giá trị hàm mục tiêu và penalty của Long-run profit 26

Bài tập 1

Một doanh nghiệp đang xem xét các phương án xây dựng nhà máy ở 3 quốc gia A, B

và C Lợi ích và thiệt hại được trình bày như bảng sau:

B ảng 1.9 Lợi ích và thiệt hại các phương án xây dựng nhà máy ở 3 quốc gia A, B, C

Good market Bad market Normal market

c) Criterion of Realism (coefficient of realism α = 0.45)

d) Minimax Regret Criterion

e) Probability of good, bad and normal market are (0.5,0.1,0.4) Make decision based on: Expected Monetary Value (EMV), Expected value of perfect information (EVPI), and Expected Opportunity Loss (EOL)

Lời giải:

a) Maximax criterion

• Tối đa lợi ích:

Bảng 1.10 Mục tiêu tối đa lơi ích với tiêu chí Maximax

Good market Bad market Normal market Best payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 $39,500

Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 $120,000

Good market Bad market Normal market Best payoff Location C $240,000 -$30,000 -$30,000 $240,000

 Với tiêu chí Maximax và mục tiêu tối đa lợi ích → Quyết định chọn Location C

• Tối thiểu thiệt hại:

Bảng 1.11 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximax

Good market Bad market Normal market Best payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 -$10,000

• Tối đa lợi ích:

Bảng 1.12 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Maximin

Good market Bad market Normal market Worst payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 -$10,000

Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 -$15,000

Location C $240,000 -$30,000 -$30,000 -$30,000

 Với tiêu chí Maximin và mục tiêu tối đa lợi ích → Quyết định chọn “Không làm gì”

• Tối thiểu thiệt hại:

Bảng 1.13 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximin

Good market Bad market Normal market Worst payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 $39,500

Weighted average = α(Best in row) + (1 – α)(Worst in row)

• Tối đa lợi ích:

Bảng 1.14 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Criterion of Realism

Good market

Bad market

Normal market

Best in row

Worst in row

Weighted average with α=0.45 Location

A $39,500 -$10,000 -$6,100 $39,500 -$10,000 $12,275 Location

B $120,000 -$15,000 -$15,000 $120,000 -$15,000 $45,750 Location

C $240,000 -$30,000 -$30,000 $240,000 -$30,000 $91,500

Do

 Với tiêu chí Criterion of Realism và mục tiêu tối đa lợi ích → Quyết định chọn

Location C

• Tối thiểu thiệt hại:

Bảng 1.15 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Criterion of Realism

Good market

Bad market

Normal market

Best in row (Minimum)

Worst in row (Maximum)

Weighted average with α=0.45

d Minimax regret criterion

• Tối đa lợi ích:

Bảng 1.16 Bảng xác định Best payoff

Good market Bad market Normal market

Bad market Normal market

Maximum opportunies lost Location A $200,500 $10,000 $6,100 $200,500

Bảng 1.11 Bảng đánh giá Opportunities loss

Good market

Bad market Normal market

Maximum opportunies lost Location A $39,500 $20,000 $23,900 $39,500

Bảng 1.12 Bảng Lợi ích và thiệt hại các phương án xây dựng nhà máy ở 3 quốc gia A,B,C với các xác suất cho từng thị trường

Good market Bad market Normal market

EMV (alternative i) = ∑X i P(X i )

Với:

Xi : payoff của các phương án

P(Xi): xác suất đạt được payoff của các phương án

o Tối đa lợi ích

 Với tiêu chí EMV và mục tiêu tối đa lợi ích ta quyết định chọn Location C

o Tối thiểu thiệt hại

 Với tiêu chí EMV và mục tiêu tối đa lợi ích ta quyết định chọn “Không làm gì”

• Expected value of perfect information (EVPI)

Công thức:

EVPI = EVwPI - Best EMV

EVwPI = ∑(𝐁𝐞𝐬𝐭 𝐩𝐚𝐲𝐨𝐟𝐟 𝐢𝐧 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐞 𝐨𝐟 𝐧𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐢)(𝐩𝐫𝐨𝐛𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐲 𝐨𝐟 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐞 𝐨𝐟 𝐧𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐢)

o Tối đa lợi ích

Bảng 1.14 Bảng tính giá trị EVM và EVwPI

Good market Bad market Normal market EMV

Good market Bad market Normal market EMV Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 $52,500

EVPI = EVwPI – best (EMV) = $120,000 – max(EMV) = $120,000 - $105,000 = $15,000

o Tối thiểu thiệt hại:

Bảng 1.15 Bảng tính giá trị EVM và EVwPI

Good market Bad market Normal market EMV Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 $16,310

EVPI = EVwPI – best (EMV) = - $15,000 – min(EMV) = - $15,000 – $0 = - $15,000

• Expected Opportunity Loss (EOL)

Công thức:

EOL (for alternative i) = ∑(probability of outcome) x (regret of outcome)

o Tối đa lợi ích

 Quyết định chọn location C với min (EOL) = $15,000

o Tối thiểu thiệt hại

o Nhu cầu trung bình (nút B): Phương án không làm gì và phương án mở rộng

có giá trị kỳ vọng bằng nhau ($1.3), lựa chọn giá trị kỳ vọng của phương án

này cho nút quyết định tiếp theo (nút 1)

o Nhu cầu cao (nút C): Phương án xây dựng có giá trị kỳ vọng cao nhất ($1.8), lựa chọn giá trị kỳ vọng của phương án này cho nút quyết định tiếp theo (nút

Bài tập 3

Tom là chủ sở hữu của một chuỗi showroom ô tô Ông dự định mở rộng kinh doanh của mình bằng cách mở một phòng trưng bày Có một số tiêu chí đánh giá bao gồm: chi phí thuê hàng tháng, diện tích Showroom, cơ sở vật chất và nhu cầu thị trường

Tom chọn trọng số cho mỗi tiêu chí khác nhau

Ông giả định rằng trọng số của chi phí thuê hàng tháng thấp hơn so với cơ sở vật chất

và nhu cầu thị trường Nhưng độ quan trọng chi phí thuê hàng là gấp 2 diện tích trưng bày Tầm quan trọng của nhu cầu thị trường là 3 lần diện tích, và cơ sở vật chất là 4 lần so với diện tích

Tom tìm thấy 4 trang địa điểm A, B, C, D Theo đánh giá của ông, ông đã được bảng sau:

Diện tích showroom

Cơ sở vật chất

Nhu cầu thị trường

Tính trọng số cho mỗi tiêu chí:

Tiền thuê hàng tháng

Diện tích showroom

Cơ sở vật chất

Nhu cầu thị trường

Trung bình hàng

Nhu cầu thị trường 0.45

Ma trận so sánh cặp các địa điểm với mỗi tiêu chí:

B 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26

Điểm của từng địa điểm được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.3 Điểm của từng địa điểm với các tiêu chí

Cơ sở vật chất

Nhu cầu thị trường

Bài tập 4

Giả sử rằng bạn phải lựa chọn vị trí để tổ chức team building cho ISER Thành lập ít nhất 3 lựa chọn tiêu chí và 4 lựa chọn giải pháp thích hợp nhất cho nhóm của bạn Sau đó, thu thập dữ liệu và sau đó ra quyết định lựa chọn vị trí bằng cách sử dụng kỹ thuật AHP trên phần mềm Expert choice

Các tiêu chí sẽ được đưa vào công cụ phần mềm Expert Choice để xếp hạng và đưa

ra kết quả như sau:

Hình 4.1 Các lựa chọn tiêu chí

Hình 4.2 Ma trận so sách cặp các tiêu chí

Ta có thể kết luận công tác cho điểm các tiêu chí không tồn tại thiên vị vì chỉ số tin cậy (Inconsistency = 0)

Các vị trí được lựa chọn để làm vị trí tổ chức team builiding cho ISER bao gồm:

1 Công viên Đầm Sen (DS)

2 Khu du lịch sinh thái Bò Cạp Vàng (BCV)

3 Công viên Suối Mơ (SM)

4 Khu du lịch sinh thái Vườn Xoài (VX)

5 Khu du lịch Tre Việt

Để có thể chọn phương án bằng phần mềm công cụ Expert Choice, dự án phải tiến hành phân tích từng địa điểm để cho điểm theo từng tiêu chí theo thang điểm từ 0 đến 1, dựa trên các khảo sát về các vị trí này

Bảng 4.3 Đánh giá điểm của phương án theo từng tiêu chí

Hình 4.4 Kết quả tổng hợp

Với độ tin cậy tổng thể (overall inconsistency) bằng 0 (<0.05), ta thấy được phương án Khu du lịch sinh thái Bò Cạp Vàng là phương án được đánh giá là tốt nhất (vì là phương

án có số điểm cao nhất)

Bài tập 5

Công ty đang xem xét lựa chọn 3 nhà cung cấp phần quản lý hàng hóa thời giant thực Các đặc tính quan trọng bao gồm chi phí (càng rẻ càng tốt), thời gian update dữ liệu (càng nhanh càng tốt), dung lượng chiếm chỗ (càng ít càng tốt), và số lượt truy cập đồng thời (càng nhiều càng tốt)

Thông tin nhà cung cấp:

Nhà cung cấp A Nhà cung cấp B Nhà cung cấp C

Tính trọng số cho mỗi tiêu chí:

Bảng 5.1 Xác định trọng số cho mỗi tiêu chí

Chi phí Thời gian

Vậy điểm của từng phương án được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 5.3 Điểm của từng phương án với các tiêu chí

Bài tập 6

Công ty Dewright đang xem xét 3 sản phẩm mới để thay thế mẫu hiện tại đang bị ngừng sản xuất, vì vậy O.R bộ phận đã được giao nhiệm vụ xác định hỗn hợp các sản phẩm này sẽ được sản xuất Ban quản lý muốn cân nhắc chính đến ba yếu tố: lợi nhuận dài hạn,

sự ổn định của lực lượng lao động và mức đầu tư vốn cho thiết bị mới sẽ được yêu cầu ngay bây giờ Họ đã thiết lập các mục tiêu:

(1) Đạt được lợi nhuận dài hạn (giá trị hiện tại ròng) ít nhất là 120 triệu euro từ các sản phẩm này,

(2) Duy trì mức việc làm hiện tại là 4.000 nhân viên, và

(3) Nắm giữ vốn đầu tư dưới 60 triệu euro

Có thể sẽ không thể đạt được tất cả các mục tiêu này đồng thời, do đó, điều này đã dẫn đến việc đặt ra các trọng số phạt là 5 nếu không đạt mục tiêu lợi nhuận (trên một triệu euro dưới), 2 nếu vượt mục tiêu việc làm (trên một trăm nhân viên), 4 vì đạt được cùng mục tiêu này và hạng 3 vì vượt mục tiêu đầu tư vốn (trên một triệu euro) Đóng góp của mỗi sản phẩm mới vào lợi nhuận, mức việc làm và mức đầu tư vốn tỷ lệ thuận với tốc độ sản xuất được thiết lập Những đóng góp này trên mỗi đơn vị tỷ lệ sản xuất được thể hiện trong bảng dưới đây cùng với các mục tiêu và trọng số phạt

a) Viết mô hình để giải bài toán trên với mục tiêu là cực tiểu phạt

b) Sử dụng một phần mềm CPLEX, MATLAB, Lingo-Lindo, Python… (Ngoại trừ excel Slover) để tìm nghiệm bài toán và đính kèm code trong báo cáo

c) Thực hiện phân tích độ nhạy với penalty của Long-run profit chạy từ 4 tới 10, với bước nhảy là 1 [4,5,6,7,8,9,10] vẽ biểu đồ tương quan giữa penalty của Long-run profit và hàm

mục tiêu

𝑑1− (triệu euro) là lượng lời nhuận dài hạn dưới 120 triệu euro

𝑑1+ (triệu euro) là lượng lời nhuận dài hạn vượt 120 triệu euro

𝑑2− (trăm người) là lượng nhân sự dưới 4,000 người

𝑑2+ (trăm người) là lượng nhân sự vượt 4,000 người

𝑑3− (triệu euro) là lượng vốn đầu tư dưới 60 triệu euro

𝑑3− (triệu euro) là lượng vốn đầu tư vượt 60 triệu euro

Hàm mục tiêu: cực tiểu phạt

Min(5𝑑1−+ 2𝑑2++ 4𝑑2−+ 3𝑑3+) Ràng buộc:

(1) Lợi nhuận dài hạn ít nhất 12 triệu euro

12𝑥1+ 9𝑥2+ 15𝑥3+ 𝑑1−− 𝑑1+ = 120 (triệu euro) (2) Duy trì mức nhân sự là 4,000 người

5𝑥1+ 3𝑥2+ 4𝑥3+ 𝑑2−− 𝑑2+ = 40 (trăm người) (3) Mức vốn đầu tư không quá 60 triệu euro

5𝑥1+ 7𝑥2+ 8𝑥3+ 𝑑3−− 𝑑3+ = 60 (triệu euro) (4) Các biến quyết định và biến lệch là các số nguyên không âm

𝑥1, 𝑥2, 𝑥3, 𝑑1+, 𝑑1−, 𝑑2+, 𝑑2−, 𝑑3+, 𝑑3− ≥ 0

𝑥1, 𝑥2, 𝑥3, 𝑑1+, 𝑑1−, 𝑑2+, 𝑑2−, 𝑑3+, 𝑑3− ∈ 𝑁

b Sử dụng công cụ Python để tìm nghiệm bài toán

#import lib

from pyomo environ import *

from pyomo opt import SolverFactory

# Create an object to perform optimization

opt = SolverFactory ( 'cplex_direct' )

# Create an object of a concrete model

model = ConcreteModel ()

# Define the decision variables

model x1 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

model x2 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

model x3 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

# Define the deviational variables

model n1 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

model p1 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

model n2 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

model p2 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

model n3 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

model p3 = Var ( within = NonNegativeIntegers)

# Define the objective function with the

# associated weights (percentage normalization)

model obj = Objective ( expr = 5 * model n1 + 2 * model p2 + 4 * model n2 + 3 *

model p3)

# Define the constraints

model con1 = Constraint ( expr = 12 * model x1 + 9 * model x2 + 15 * model x3 +

# Solve the Goal Programming problem

opt solve( model )

# Print the values of the decision variables

print ( "x1 = " , model x1.value)

print ( "x2 = " , model x2.value)

print ( "x3 = " , model x3.value)

# Print the achieved values for each goal

if model n1.value > 0 :

elif model p1.value > 0 :

else:

if model n2.value > 0 :

elif model p2.value > 0 :

else:

if model n3.value > 0 :

elif model p3.value > 0 :

else:

Nghiệm bài toán do công cụ đưa ra:

x1 = 4.0

x2 = -0.0

x3 = 5.0

The first goal is overachieved by 3.000000000000002

The second goal is fully satisfied

The third goal is fully satisfied

c Thực hiện phân tích độ nhạy với penalty của Long-run profit chạy từ 4 tới 10

Gọi X là penalty của Long-run profit, ta giữ nguyên các thông số còn lại, ta được hàm mục tiêu như sau: