ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU PARETO VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU PARETO VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

ĐỀ CƯƠNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH

MÃ SỐ : 60.48.01

TÊN ĐỀ TÀI

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU PARETO VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG TRƯỜNG HỢP THÔNG TIN KHÔNG ĐẦY ĐỦ

Họ và tên học viên : Võ Xuân Lợi

Đà Nẵng, 5/2015

I LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong cuộc sống hằng ngày, mỗi người trong chúng ta đều phải ra không biết bao nhiêu quyết định liên quan đến các sinh hoạt cá nhân từ ăn gì, uống gì, mặc gì, làm gì, khi nào, ở đâu, với ai đó là các quyết định rất bình thường Việc đưa ra quyết định đối với một vấn đề xuất hiện trong khắp các lĩnh vực, hoạt động sản xuất, đời sống con người, nghiên cứu, thống kê…mà đôi khi chúng ta không nhận ra Nhiều lúc chúng ta còn phải đối diện với những sự lựa chọn khó khăn mà ở đó chúng ta không thể quyết định giữa một số lượng nhiều các nhu cầu, nhiều mục tiêu xung đột, mà phải nhờ sợ trợ giúp để đi đến quyết định đúng đắn nhất

Những năm gần đây, cùng với chức năng khai thác có tính chất tác nghiệp, việc khai thác các cơ sở dữ liệu phục vụ các yêu cầu trợ giúp quyết định ngày càng có ý nghĩa quang trọng và là nhu cầu to lớn trong mọi lĩnh vực hoạt động kinh doanh, quản lý kinh tế cũng như nghiên cứu khoa học, thống kê tình hình phát triển xã hội, dân số,v.v…Dữ liệu được lưu trữ và thu thập ngày càng nhiều nhưng người ra quyết định trong quản lý, kinh doanh lại cần những thông tin dưới dạng “tri thức” rút ra từ những nguồn dữ liệu đó hơn là chính những dữ liệu đó cho việc ra quyết định

Trên thực tế sự lựa chọn thể hiện đa tiêu chí là rất phổ biến, các thông tin thường phức tạp và xung đột với nhau, thường phản ánh các quan điểm khác nhau và thay đổi theo thời gian Mỗi quyết định chúng ta thực hiện đòi hỏi sự cân bằng của nhiều yếu tố và điều này hình thành nên một quyết định đa tiêu chí

Khi muốn đưa ra một quyết định chọn một phương án tối ưu, thì chúng ta tiến hành xem xét nhiều tiêu chí của các bài toán, và trong số các tiêu chí đó có những tiêu chí trái ngược nhau Tuy nhiên, phần lớn các phương pháp toán tối

ưu hóa được giải bằng cách tìm cực trị của một hàm, tức là tìm một mục tiêu Vì vậy, chúng ta thường xuyên cố gắng chuyển bài toán đa mục tiêu về bái toán đơn mục tiêu để giải Thủ tục chuyển này trong nhiều trường hợp gây nên sự biến dạng về bản chất của bài toán, nên một vài trường hợp không thể chuyển từ

bài toán đa tiêu chí về bài toán đơn tiêu chí Trong quá trình giải bài toán đơn mục tiêu không được thực hiện, hay là khó khăn trong việc tính toán, thì chúng

ta phải tiến hành giải với bài toán đa mục tiêu

Từ đó đã ra đời rất nhiều phương pháp để giải quyết vấn đề ra quyết định

đa mục tiêu (MCDM) dựa trên việc kết hợp hoặc tổng hợp các tiêu chí Các cách phổ biến là tuyến tính, số nhân và kết hợp maximin (Keeney and Raia (1976); Saaty(1980)) Ví dụ như các phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) nổi tiếng của Saaty(1980) dựa trên sự kết hợp tuyến tính của các tiêu chí Tuy nhiên, mặc dù

sự phổ biến của các phương pháp tổng hợp để giải quyết các vấn đề MCDM, nhưng đôi khi nó không được thích hợp trong một số trường hợp, nhất là khi ta thiếu thông tin về trọng số của tiêu chí, hay còn gọi là thông tin không đầy đủ, không chắc chắn Mà trong thực tế, đa số các thông tin về trọng số tiêu chí có thể được coi là không chắc chắn, không đầy đủ

Với mong muốn tìm ra những phương pháp để giải quyết một phần các

vấn vấn đề nêu trên, tôi chọn đề tài “Nghiên cứu và ứng dụng phương tối ưu

Pareto vào bài toán ra quyết định đa mục tiêu trong trường hợp thông tin không đầy đủ” làm đề tài tốt nghiệp Các phương pháp tương ứng được đưa ra

nhằm việc thu gọn dần tập Pareto bằng cách khai thác một số thông tin bổ sung

về tầm quan trọng của tiêu chí được cung cấp bởi các chuyên gia, người quyết định (DM)

II MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU

Tối ưu phương pháp giải bài toán ra quyết định đa mục tiêu với thông tin không đầy đủ và không chắc chắn

Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định sử dụng phương pháp tối ưu Pareto

và thử nghiệm với bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh cho Công ty HERBALIFE

Để hoàn thành mục tiêu đặt ra, cần thực hiện các nhiệm vụ sau:

- Tìm hiểu và nghiên cứu xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu

- Tìm hiểu và nghiên cứu phương pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí đã tồn tại, chỉ ra những hạn chế để tiếp cận với phương pháp

- Tìm hiểu và nghiên cứu phương pháp tối ưu Pareto

- Phân tích và xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định và ứng dụng thử nghiệm bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh

III ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1 Đối tượng nghiên cứu

Phương pháp và mô hình ra quyết định đa mục tiêu

Hệ thống hỗ trợ chọn vị trí đặt chi nhánh

2 Phạm vi nghiên cứu

Tập trung tìm hiểu và nghiên cứu phương pháp tối ưu Pareto

Hệ hỗ trợ ra quyết định chọn vị trí đặt chi nhánh

IV PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1 Nghiên cứu lý thuyết

Tìm hiểu hệ hỗ trợ ra quyết định

Tìm hiểu các phương pháp ra quyết định đa mục tiêu

Tìm hiểu cách ứng dụng phương pháp tối ưu Pareto vào bài toán ra quyết định đa mục tiêu với thông tin không đầy đủ

2 Nghiên cứu thực nghiệm

Tìm hiểu các bài toán thực tế liên quan

Phân tích yêu cầu thực tế của các bài toán với thông tin được cung cấp thiếu, thông tin không đầy đủ, hoặc không chính xác

Áp dụng các phương pháp liên quan để hổ trợ giải quyết các bài toán ở trên

Thiết kế hệ thống và triển khai xây dựng thuật toán và chương trình

Kiểm thử, nhận xét và đánh giá kết quả

V DỰ KIẾN KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

Kết quả lý thuyết: Hiểu được phương pháp tối ưu Pareto và phương

pháp hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí

Kết quả thực tiễn: Xây dựng thành công hệ hỗ trợ ra quyết định và

phương pháp cài đặt vào bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh

VI Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

1 Ý nghĩa khoa học

Góp phần giải quyết với các bài toán với thông tin không đầy đủ, không chắc chắn

Áp dụng phương pháp tối ưu Pareto vào bài toán đặt vị trí chi nhánh

Áp dụng phương pháp tối ưu Pareto vào việc tìm đặt vị trí chi nhánh công

ty Herbalife tại Đà Nẵng

2 Ý nghĩa thực tiễn

Đề tài ứng dụng các công cụ, ngôn ngữ lập trình để xây dựng hệ thống quyết định tìm vị trí đặt chi nhánh

Sản phẩm là hệ thống phục vụ đắc lực, kịp thời và có độ tin cậy cao

Đề xuất giải pháp tối ưu nhằm tìm vị trí đặt chi nhánh một cách hiệu quả

VII DỰ KIẾN BỐ CỤC CỦA LUẬN VĂN

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

2 Mục đích nghiên cứu

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

4 Phương pháp nghiên cứu

5 Dự kiến kết quả đạt được

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

7 Bố cục luận văn

CHƯƠNG 1 – TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU PARETO

VÀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU

1 Tổng quan về phương pháp tối ưu Pareto

1.1 Giới thiệu về Vilfredo Pareto 1.2 Nguyên tắc Pareto

1.3 Cải thiện Pareto

1.4 Tối ưu Pareto

1.5 Ví dụ minh họa

1.6 Tầm quan trọng của tối ưu Pareto

2 Tổng quan về hệ hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu

2.1 Hệ hỗ trợ ra quyết định

2.2 Đặc trưng của hệ hỗ trợ ra quyết định

2.3 Quá trình ra quyết định

2.4 Các thành phần của hệ hỗ trợ ra quyết định

2.5 Phân loại mô hình của hệ hỗ trợ ra quyết định 2.6 Quy trình DSS

2.7 Các kỹ thuật của DSS

2.8 Các mô hình định lượng

3 Hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí

3.1 Phát biểu bài toán ra quyết định đa tiêu chí

3.2 Phân loại bài toán ra quyết định đa mục tiêu 3.3 Các phương pháp hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí

4 Phát biểu bài toán ứng dụng

5 Kết chương

CHƯƠNG 2 – ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU

1 Phát biểu bài toán

1.1 Mô tả bài toán

1.2 Xác định yêu cầu

1.3 Phân tích bài toán

1.4 Tìm giải pháp

2 Quy luật Maximality

2.1 Phát biểu quy luật

2.2 Các định lý cơ bản

2.3 Áp dụng vào bài toán

3 Quy luật Interval dominance

3.1 Phát biểu quy luật

3.2 Các định lý cơ bản 3.3 Áp dụng vào bài toán

4 Quy luật Interval bound dominance

4.1 Phát biểu quy luật 4.2 Các định lý cơ bản 4.3 Áp dụng vào bài toán

5 Kết chương

CHƯƠNG 3 – XÂY DỰNG VÀ ỨNG DỤNG CHƯƠNG TRÌNH VÀO BÀI TOÁN TÌM VỊ TRÍ TRỤ SỞ CHI NHÁNH CÔNG TY HERBALIFE TẠI ĐÀ NẴNG

1 Phân tích thiết kế hệ thống

2 Thu thập dữ liệu dữ liệu

3 Mô tả dữ liệu của chương trình

4 Lựa chọn công cụ

5 Xây dựng chương trình

6 Thực nghiệm

7 Kết chương

KẾT LUẬN

1 Kết quả đạt được

2 Hạn chế của đề tài

3 Hướng phát triển

VIII TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Utkin, L `Reducing the Pareto optimal set in MCDM using imprecise probabilities`

[2] Utkin, L (2003) `Imprecise second-order hierarchical uncertainty model', Int J Of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, Vol 11, No 3, pp.301-317

[3] Utkin, L (2009) `Multi-criteria decision making with a special type of information about importance of groups of criteria', T Augustin, F Coolen, S Moral and M Troffaes (Eds.), Proc of the Sixth Int Symposium on Imprecise Probabilities: Theories and Applications, ISIPTA'09, Durham, United Kingdom Durham University, SIPTA, pp.411-420

[4] Noghin, V (1997) `Relative importance of criteria: a quantitative approach', Journal of Multi-Criteria Decision Making, Vol 6, No 6, pp.355-363

[5] Noghin, V (2002) Decision Making in Multicriteria Environment: A Quantitative Approach, Moscow: Fizmatlit, http://www.apmath.spbu.ru/en/sta/nogin

[6] Walley, P (1991) Statistical Reasoning with Imprecise Probabilities, London: Chapman and Hall

[7] Walley, P (2000) `Towards a unified theory of imprecise probability', Int

J Of Approximate Reasoning, Vol 24, No 2-3, pp.125-148

[8] Park, K and Kim, S (1997) `Tools for interactive multi-attribute decision making with incompletely identified information', European Journal of Operational Research, Vol 98, No 1, pp.111-123

[9] Saaty, T (1980) Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy Process, New York: McGraw Hill

[10] Noghin, V (1997) `Relative importance of criteria: a quantitative approach', Journal of Multi-Criteria Decision Making, Vol 6, No 6, pp.355-363

IX KẾ HOẠCH DỰ KIẾN TRIỂN KHAI ĐỀ TÀI

Tháng (năm 2015)

Dự kiến nội dung

thực hiện

Thực hiện đề cương luận văn

Tìm hiểu về tối ưu Pareto và phương

pháp ra quyết định đa mục tiêu

- Lý thuyết tối ưu Pareto

- Các phương pháp ra quyết định đa mục

tiêu

- Tìm hiểu các quy luật

Thu thập dữ liệu bài toán thực tế

Ứng dụng tối ưu Pareto và phương pháp

ra quyết định đa mục tiêu với thông tin

không đầy đủ vào bài toán thực tế

Xây dựng chương trình

Hoàn thiện luận văn

Ý KIẾN CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

Đà Nẵng, ngày tháng năm 2015 Cán bộ hướng dẫn TS.Nguyễn Văn Hiệu Ý KIẾN CỦA HỘI ĐỒNG CHẤM ĐỀ CƯƠNG

Đà Nẵng, ngày tháng năm 2015

Cán bộ duyệt đề cương