LUẬN VĂN ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ TỈNH QUẢNG NGÃI

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ TỈNH QUẢNG NGÃI

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

- -

TỪ TUẤN VŨ

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP

HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO

CÁN BỘ TỈNH QUẢNG NGÃI

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng - Năm 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TỪ TUẤN VŨ

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP

HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO

CÁN BỘ TỈNH QUẢNG NGÃI

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số: 60.48.01.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĂN HIỆU

Đà Nẵng - Năm 2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu của chính bản thân

Các kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa được công

bố trong các công trình nào khác

Tác giả luận văn

Từ Tuấn Vũ

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Phương pháp thực hiện 3

5 Dự kiến kết quả 3

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 3

7 Cấu trúc của luận văn 4

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ VÀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH 5

1.1 Hệ thống lựa chọn đào tạo cán bộ 5

1.1.1 Sơ lược về công tác đào tạo, bồi dưỡng cán bộ công chức 5

1.1.2 Tổng quan về công tác lựa chọn đào tạo cán bộ 6

1.2 Hệ hỗ trợ ra quyết định 11

1.2.1 Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định 11

1.2.2 Người ra quyết định và quá trình ra quyết định 13

1.3 Hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu (MCDA) 18

1.3.1 Giới thiệu MCDA 18

1.3.2 Khái niệm ra quyết định đa mục tiêu 19

1.3.3 Một số khái niệm thông thường 20

1.3.4 Cấu trúc bài toán MCDA 21

1.3.5 Phân loại bài toán MCDA 21

1.3.6 Các phương pháp của MCDA 22

CHƯƠNG 2 HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG

BÀI TOÁN LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ TỈNH QUẢNG NGÃI 26

2.1 Bài toán lựa chọn đào tạo cán bộ cấp tỉnh 26

2.1.1 Giới thiệu 26

2.1.2 Phát biểu bài toán ra quyết định đa mục tiêu trong lựa chọn đào tạo cán bộ cấp tỉnh 26

2.2 Cơ sở lý thuyết MCDA áp dụng cho bài toán 28

2.2.1 Xác định tiêu chí cho bài toán 28

2.2.2 Tạo lập ma trận phân tích 28

2.2.3 Chuẩn hóa ma trận phân tích 29

2.2.4 Mô hình hóa hàm giá trị 29

2.3 Phương pháp phân tích cây thứ bậc (AHP) 30

2.3.1 Xác định vấn đề cần giải quyết 32

2.3.2 Xây dựng ma trận so sánh 32

2.3.3 Tổng hợp độ ưu tiên 36

2.3.4 Ưu điểm và nhược điểm phương pháp AHP 36

2.4 Phương pháp phân tích thứ bậc mờ 37

2.4.1 Giới thiệu 37

2.4.2 Các ký hiệu sử dụng: 39

2.4.3 Xây dựng cấu trúc cây thứ bậc 41

2.4.4 Xác định vector trọng số mờ 41

2.4.5 Xây dựng ma trận đánh giá mờ 43

2.4.6 Tổng hợp ma trận đánh giá mờ và vectơ trọng số mờ 47

2.4.7 Khử tính mờ 47

2.4.8 Xếp hạng phương án 50

2.4.9 Ưu nhược điểm của Fuzzy AHP 51

2.5 Phương pháp PROMETHEE II 52

2.5.1 Một số ký hiệu sử dụng 53

2.5.2 Giai đoạn xây dựng mối quan hệ thức bậc 54

2.5.3 Giai đoạn khai thác mối quan hệ thứ bậc 56

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG VÀ ỨNG DỤNG CHƯƠNG TRÌNH VÀO BÀI TOÁN LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ 59

3.1 Thực trạng công tác quy hoạch, phát triển nguồn cán bộ của tỉnh 59

3.1.1 Những kết quả đạt được 59

3.1.2 Giải pháp trong thời gian tới 62

3.2 Nhu cầu về công tác lựa chọn đào tạo cán bộ của Tỉnh 64

3.2.1 Áp lực về tin học hóa công tác quản lý, đánh giá và lựa chọn cán bộ 64

3.2.2 Áp lực về công tác lựa chọn đào tạo cán bộ của tỉnh Quảng Ngãi 65

3.3 Mô hình hóa bài toán lựa chọn đào tạo cán bộ 66

3.3.1 Mô hình bài toán 66

3.3.2 Xây dựng các phương án 67

3.3.4 Xây dựng các tiêu chí 72

3.4 Xây dựng chương trình 73

3.4.1 Giới thiệu chương trình 73

3.4.2 Phân tích và thiết kế hệ thống 73

3.4.3 Thử nghiệm và đánh giá kết quả 83

3.4.4 Xếp hạng các phương pháp ra quyết định đa mục tiêu 86

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN VĂN 88

TÀI LIỆU THAM KHẢO 90 QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (bản sao)

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

1 DSS Decision support system – Hệ hỗ trợ ra quyết định

MAUT Multi-attribute utility based methods - Phương pháp dựa

trên tiện ích đa thuộc tính

11 IC Index of coordination – Chỉ số thích hợp

12

CI Casual index of coordination – Chỉ số thích hợp ngẫu

nhiên

13 RC Relation of coordination – Giá trị tương quan phù hợp

14 FAHP Fuzzy AHP – Phương pháp phân tích thứ bậc mờ

15

TOPSIS

Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution – Kỹ thuật xếp hạng ưu tiên bằng phương pháp điểm lý tưởng

2.5 Thang tỷ lệ mờ cho một tiêu chí con hữu hình tích cực 44 2.6 Điểm số (G~ijkp) của lựa chọn (A i) với người ra quyết định

(D p) trên tiêu chí con (C jk)

45

2.7 Điểm tổng hợp (G~ijk) của lựa chọn (A i) đối với tiêu chí

con (C jk)

46

3.2 Xếp hạng các phương án lựa chọn đào tạo cán bộ với

AHP, FAHP, PROMETHEE II

85

1.7 Một số phương pháp xây dựng giá trị trong MCDA 23 1.8 Một số phương pháp trọng số hóa trong MCDA 24 2.1 Số chiều khác nhau của kết quả ma trận phân tích 28

2.4 Hệ số trên từng điểm hiệu suất mờ (h~ij) 48 2.5 Sơ đồ thực hiện của thuật toán PROMETHEE II 52 2.6 Các loại tiêu chí tổng quát của phương pháp

3.5 Biểu đồ hoạt động sử dụng phương pháp PROMETHE

PROMETHEE II

78

3.16 Giao diên ma trận so sánh giữa các phương án ứng với

3.17 Xếp hạng các phương án theo phương pháp AHP 82

3.19 Xếp hạng phương án theo phương pháp FAHP 83 3.20 Giao diện nhập ngưỡng các tiêu chí 84 3.21 Xếp hạng phương án theo phương pháp PROMETHEE

II

84

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định DSS (Decision Support System) là hệ các phương pháp xử lý dữ liệu để lấy tri thức nhằm lựa chọn phương án tối ưu theo mục tiêu Mục đích là hỗ trợ việc ra quyết định của nhà quản lý theo mục tiêu đã đề ra, giúp các nhà sản xuất và quản lý quyết định sử dụng công nghệ thông tin, dữ liệu, tài liệu, kiến thức hoặc các mô hình để hoàn thành nhiệm

vụ quá trình quyết định [33]

Thực hiện Nghị quyết Đại hội Đảng toàn quốc lần thứ XI [20] về phát triển và nâng cao năng lực khoa học, công nghệ phát triển kinh tế tri thức coi đây là khâu đột phá, động lực đẩy nhanh quá trình công nghiệp hoá, hiện đại hoá Công tác tổ chức cán bộ là bước đột phá, là điều kiện quyết định trong sự thành công các chính sách của tỉnh Chính sách thu hút nhân tài đã được UBND Tỉnh quan tâm chỉ đạo thực hiện rất sát sao, cán bộ khi được tuyển dụng đều được đào tạo nâng cao trình độ chuyên môn, các cán bộ có năng lực công tác được quan tâm tạo điều kiện và quy hoạch các chức danh quản lý Trong luận văn này, tôi nghiên cứu và ứng dụng phương pháp hỗ trợ ra quyết định để lựa chọn đào tạo cán bộ cho Sở Giáo dục và Đào tạo nhằm giúp lãnh đạo của Sở xây dựng cơ sở dữ liệu cán bộ do tỉnh quản lý Nghiên cứu cách thức, phương pháp và quy trình ra quyết định của Sở Các thông tin hỗ trợ ra quyết định lựa chọn đào tạo cán bộ được chuyển tới lãnh đạo như: Họ và tên, ngày tháng năm sinh, quê quán, dân tộc, trình độ chuyên môn, chính trị, chức

vụ, đơn vị công tác… dựa vào các thông tin trên, lãnh đạo có thể tổ chức cuộc họp, thông qua các nội dung về công tác lựa chọn đào tạo cán bộ, hệ thống sẽ trích chọn các đặc trưng cũng như yêu cầu của lãnh đạo hiển thị thông qua máy chiếu, hội nghị trực tuyến hoặc xử lý công việc từ xa thông qua mạng Căn cứ vào các tiêu chí và chính sách hiện hành việc trích chọn danh sách hỗ

trợ lãnh đạo ra quyết định đáp ứng yêu cầu nhanh, kịp thời và đảm bảo các phương án tối ưu

Chính vì những lý do trên, tôi đề xuất chọn đề tài luận văn cao học:

“Nghiên cứu và ứng dụng phương pháp hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu trong

hệ thống lựa chọn đào tạo cán bộ tỉnh Quảng Ngãi”

2 Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

- Tìm hiểu về hệ hỗ trợ ra quyết định, các kĩ thuật hỗ trợ quyết định

- Nghiên cứu phương pháp hỗ trợ ra quyết định đã tồn tại, chỉ ra những hạn chế của phương pháp, để từ đó đề xuất hướng cải tiến

- Ứng dụng thành công phương pháp đã cải tiến để xây dựng một hệ thống DSS hỗ trợ lựa chọn đào tạo cán bộ quản lý cấp tỉnh

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng: Hệ hỗ trợ ra quyết định, các vấn đề liên quan đến lựa chon đào tạo

cán bộ

Phạm vi: Tập trung nghiên cứu ứng dụng các phương pháp hỗ trợ ra quyết

định và áp dụng thử nghiệm vào việc lựa chọn đào tạo cán bộ cấp tỉnh

- Xây dựng chương trình trợ giúp ra quyết định lựa chọn đào tạo cán bộ

- Kiểm tra, thử nghiệm và đưa ra nhận xét, đánh giá kết quả đạt được

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Ý nghĩa khoa học

- Tìm hiểu nghiên cứu về hệ hỗ trợ ra quyết định

- Áp dụng phương pháp hỗ trợ ra quyết định vào việc lựa chọn đào tạo cán bộ của Tỉnh

Ý nghĩa thực tiễn

- Đề tài sẽ ứng dụng các công cụ, ngôn ngữ lập trình để xây dựng hệ

thống trợ giúp quyết định trong lựa chọn đào tào cán bộ

- Qua chương trình người lãnh đạo có thêm căn cứ để lựa chọn cán bộ đào tạo cho tương lai Có thể nói đây là một công cụ hữu ích nhằm cung cấp cho Ban lãnh đạo của Tỉnh có thêm một giải pháp hỗ trợ công tác cán bộ

7 Cấu trúc của luận văn

Sau phần mở đầu, nội dung chính của luận văn được trình bày bao gồm các phần như sau :

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ VÀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

CHƯƠNG 2: HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG BÀI TOÁN LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ TỈNH QUẢNG NGÃI

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG VÀ ỨNG DỤNG CHƯƠNG TRÌNH VÀO BÀI TOÁN LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN

BỘ VÀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH1.1 HỆ THỐNG LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ

1.1.1 Sơ lược về công tác đào tạo, bồi dưỡng cán bộ công chức

Sinh thời, Chủ tịch Hồ Chí Minh đã khẳng định "Cán bộ là gốc của mọi

công việc, công việc thành công hay thất bại là do cán bộ tốt hay kém…"

[15] Thực hiện lời dạy của Người, những năm qua, Tỉnh ủy, Ban Thường vụ

Tỉnh ủy đã luôn coi trọng công tác đào tạo, bồi dưỡng cán bộ gắn với quy

hoạch, sử dụng cán bộ Nhờ vậy, trình độ chuyên môn, nghiệp vụ, trình độ lý

luận chính trị của đội ngũ cán bộ từ tỉnh đến cơ sở ngày càng được nâng cao,

đáp ứng tốt yêu cầu nhiệm vụ trong tình hình mới

Hiệu lực, hiệu quả của bộ máy nhà nước nói chung, của hệ thống hành

chính nói riêng được quyết định bởi phẩm chất năng lực và kết quả công tác

của đội ngũ CBCC nhà nước Phẩm chất của đội ngũ CBCC ngoài khả năng

và tinh thần tự học tập, lại phụ thuộc rất nhiều vào công tác ĐTBD thường

xuyên kiến thức và kỹ năng thực hành cho họ

Trong điều kiện đội ngũ CBCC nhà nước ở nước ta hiện nay đa số đã

được đào tạo trong thời kỳ của cơ chế tập trung quan liêu bao cấp, chưa được

chuẩn hoá theo tiêu chuẩn chức danh, chưa đáp ứng được đầy đủ yêu cầu

nhiệm vụ của thời kỳ đẩy mạnh công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước, xây

dựng nền kinh tế thị trường, mở cửa để hội nhập vời khu vực và quốc tế, đặc

biệt là trong điều kiện khoa học công nghệ và thông tin phát triển như vũ bão,

thâm nhập vào tất cả các lĩnh vực của đời sống xã hội, việc ứng dụng những

thành tựu khoa học công nghệ tin học vào hiện đại hoá nền hành chính, công

tác ĐTBD CBCC trở nên cần thiết hơn bao giờ hết Vấn đề nâng cao chất

lượng ĐTBD CBCC là vấn đề cần được quan tâm giải quyết một cách thiết thực

1.1.2 Tổng quan về công tác lựa chọn đào tạo cán bộ

a Tình hình công tác lựa chọn đào tạo cán bộ hiện nay

Thời gian qua, công tác đào tạo, bồi dưỡng cán bộ, công chức các cấp, các ngành ở các tỉnh, thành đã chuyển biến tích cực, bước đầu đạt được những kết quả khả quan Đặc biệt là chất lượng đội ngũ cán bộ, công chức ở các xã nông thôn rất được quan tâm, ngày phát triển toàn diện trên các mặt Điều này thể hiện rõ qua các số liệu thống kê, như ở Kiên Giang [7]: Hội đồng nhân dân xã nhiệm kỳ (2011-2016) có 3.650 đại biểu, trong đó trình độ chính trị sơ cấp giảm 1,18%, trung cấp tăng 7,25%, cao cấp - đại học tăng 2,26% Trình

độ chuyên môn sơ cấp giảm 3,5%, trung cấp tăng 24,22%, cao đẳng - đại học tăng 8,72% so với nhiệm kỳ 2004-2011 Uỷ ban nhân dân xã nhiệm kỳ (2011–2016) có 670 thành viên, trình độ chính trị sơ cấp giảm 1,29%, cao cấp

- đại học tăng 1,34% Trình độ chuyên môn: sơ cấp giảm 0,66%, sau đại học tăng 0,62% so với nhiệm kỳ (2004-2011)

Nhìn chung, đội ngũ cán bộ, công chức (nhất là cán bộ chủ chốt) ở các

cơ quan, đơn vị, địa phương có bản lĩnh chính trị vững vàng, năng động và sáng tạo; hăng hái thực hiện đường lối chủ trương, chính sách đổi mới của Đảng và Nhà nước Trình độ kiến thức và năng lực hoạt động thực tiễn ngày càng được nâng cao, thích nghi dần với cơ chế mới Đội ngũ cán bộ, công chức đã đóng góp vai trò quan trọng trong việc đạt được những thành tựu về kinh tế - xã hội, an ninh quốc phòng trong thời gian qua Tuy nhiên, trong thực tế vẫn còn số đông cán bộ, công chức ở các tỉnh, thành vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu công việc trong quá trình xây dựng và phát triển đất nước Đó là

do một số cấp ủy Đảng, chính quyền cơ sở chưa coi trọng đúng mức công tác đào tạo, bồi dưỡng nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ, công chức nên một số

chỉ tiêu theo tiêu chuẩn quy định đạt thấp Cán bộ, công chức chủ yếu vừa học vừa làm nên thời gian học tập trung không nhiều Nhiều cán bộ cơ sở, nhất là cán bộ người dân tộc, vùng sâu, vùng xa, cán bộ có tuổi, có hoàn cảnh kinh tế khó khăn ngại đi học Công tác đào tạo, bồi dưỡng tuy có nhiều cố gắng nhưng còn chạy theo số lượng, chưa cử đúng đối tượng đào tạo, học chưa đúng chuyên ngành cần đào tạo, vì thế chưa đáp ứng được nhu cầu của cơ quan, tổ chức Việc đào tạo với sử dụng chưa cân đối, chưa quản lý chặt đội ngũ cán bộ dự nguồn sau đào tạo (nhiều trường hợp được cử đi đào tạo đã tốt nghiệp nhưng chưa được bố trí công việc theo quy hoạch) Nội dung và chất lượng đào tạo (nhất là hệ tại chức) chưa cao, giáo trình đào tạo tuy đã được cải tiến song vẫn chưa thật phù hợp với đối tượng cán bộ cơ sở, phương thức đào tạo chưa đa dạng hoá Một bộ phận không nhỏ cán bộ, công chức đi học nhằm hợp thức hoá bằng cấp Việc đào tạo, bồi dưỡng đội ngũ cán bộ, công chức chưa được thực hiện đồng bộ, mới chỉ đào tạo về lý luận chính trị và chuyên môn nghiệp vụ mà chưa chú ý bồi dưỡng về kỹ năng quản lý điều hành, tổ chức thực hiện, nhất là xử lý những tình huống trong thực tiễn Thêm vào đó là chế độ chính sách cho cán bộ, công chức được cử đi đào tạo, bồi dưỡng tuy đã được điều chỉnh, bổ sung, nâng cao hơn so với trước, song còn thấp và chưa phù hợp với giá cả của thị trường hiện nay

Trình độ đào tạo sau đại học của đội ngũ cán bộ, công chức cấp huyện, tỉnh chiếm tỷ lệ thấp; chưa xây dựng được đội ngũ chuyên gia đầu ngành, đội ngũ cán bộ giỏi ở một số lĩnh vực quản lý nhà nước Tính chuyên nghiệp của đội ngũ cán bộ, công chức chưa cao; kiến thức, kỹ năng nghiệp vụ quản lý nhà nước còn hạn chế Một bộ phận cán bộ, công chức chậm đổi mới tư duy, thiếu chủ động, sáng tạo trong thực thi nhiệm vụ Đội ngũ cán bộ, công chức cấp xã chưa đáp ứng đủ các tiêu chuẩn trình độ đào tạo theo quy định, nhất là đối với cán bộ chuyên trách; phần lớn công chức cấp xã làm việc không theo

chuyên môn được đào tạo Điều hành và xử lý công việc còn lúng túng; nhiều cán bộ, công chức cấp xã chưa thật sự tận tâm, tận tụy phục vụ nhân dân Ngoài ra, việc quy hoạch cán bộ cơ sở mới chỉ dừng lại ở các chức danh cán bộ lãnh đạo, quản lý mà chưa chú ý đến đội ngũ làm công tác chuyên môn, thậm chí có nơi, những người họat động không chuyên trách cấp xã chưa qua đào tạo lý luận chính trị: 94,49%; chưa qua đào tạo chuyên môn: 70,04%; không chuyên trách ấp, khu phố chưa qua đào tạo chính trị: 85,85%

và chuyên môn chiếm 95,59% (do chưa tốt nghiệp trung học phổ thông) [7] Nói chung, cán bộ có trình độ học vấn, chuyên môn, nghiệp vụ, lý luận chính trị còn thấp và thiếu đồng đều giữa các địa phương nên việc bố trí cùng lúc nhiều cán bộ đi đào tạo còn khó khăn Từ đó dẫn đến công tác chỉ đạo, điều hành bộc lộ yếu kém về năng lực, trình độ Dẫn đến hạn chế tính tự chủ trong công việc, lúng túng khi cụ thể hóa chủ trương, chính sách, pháp luật của Đảng, Nhà nước; chưa giải quyết được những vấn đề nảy sinh phức tạp theo thẩm quyền

b Mục đích, quan điểm, nguyên tắc và phương châm của công tác lựa chọn đào tạo cán bộ

Yêu cầu phát triển đội ngũ cán bộ, công chức để đáp ứng sự phát triển nền kinh tế - xã hội thời kỳ mới đặt ra rất cấp thiết, phải có những giải pháp đột phá để đẩy mạnh phát triển đội ngũ cán bộ, công chức Những mục đích, nguyên tắc và phương châm đó là:

1 Tiếp tục thực hiện công tác quy hoạch và đào tạo cán bộ lãnh đạo, quản lý thời kỳ đẩy mạnh công nghiệp hóa, hiện đại hóa, giai đoạn 2010 –

2020 [, xem đây là nhiệm vụ trọng tâm thường xuyên của cả hệ thống chính trị Tăng cường đầu tư ngân sách nhà nước cho công tác đào tạo, bồi dưỡng, cập nhật kiến thức mới cho cán bộ lãnh đạo, quản lý Đào tạo, bồi dưỡng phải tính đến việc đáp ứng những yêu cầu, tiêu chuẩn phục vụ hội nhập quốc tế

Chẳng hạn như: cán bộ lãnh đạo, quản lý hoạt động trong lĩnh vực liên quan đến hội nhập quốc tế phải nắm vững xu hướng phát triển của lĩnh vực mà mình hoạt động, có hiểu biết về chính trị, kinh tế, văn hoá, xã hội, lịch sử; về luật, kinh tế, thương mại, thị trường và các mối quan hệ quốc tế

2 Rà soát, đánh giá đúng trình độ đội ngũ cán bộ, công chức và công tác đào tạo, bồi dưỡng trong thời gian qua Từ đó xác định nhu cầu đào tạo, xây dựng kế hoạch đào tạo cụ thể theo từng năm và cả nhiệm kỳ Trên cơ sở quy hoạch cán bộ và nhu cầu thực tiễn của cơ quan, đơn vị, địa phương, các cấp

ủy xây dựng kế hoạch đào tạo, bồi dưỡng cán bộ cụ thể, phù hợp với từng chức danh, ngạch, bậc; quan tâm đào tạo cán bộ trẻ, cán bộ nữ, cán bộ người dân tộc thiểu số Đồng thời chú trọng việc đào tạo chuyên sâu sau đại học để

có đội ngũ trí thức giỏi trên từng ngành, lĩnh vực, nhất là những ngành, lĩnh vực thế mạnh Đẩy mạnh việc thu hút cán bộ có trình độ, sinh viên tốt nghiệp đại học loại giỏi, có trình độ chuyên môn phù hợp về công tác tại các cơ quan nhà nước

3 Đào tạo, bồi dưỡng cán bộ phải gắn với việc bố trí, sử dụng; tránh tình trạng đào tạo không đúng chuyên ngành, chuyên môn nghiệp vụ Người đứng đầu cơ quan, đơn vị phải chịu trách nhiệm trong việc thực hiện quy hoạch đào tạo, bồi dưỡng và sử dụng cán bộ Phải quản lý chặt chẽ cán bộ cử đi học, chấm dứt việc đề bạt, bổ nhiệm hoặc tuyển dụng trước, đào tạo sau Phải tạo

ra sự cạnh tranh lành mạnh trong khâu nâng ngạch, bổ nhiệm các chức vụ lãnh đạo, quản lý Đây chính là động lực thúc đẩy sự phấn đấu nâng cao năng lực của công chức, khắc phục được tình trạng trì trệ của chế độ công vụ theo

hệ thống chức nghiệp Nghiên cứu, từng bước vận dụng hình thức thi theo vị trí, chức danh của chế độ công vụ theo hệ thống “việc làm” trong việc đề bạt,

bổ nhiệm các chức danh chuyên môn và quản lý Trước mắt xây dựng quy trình thi vào một số các chức danh như trưởng, phó các phòng chuyên môn

thuộc các Sở, ban, ngành và UBND các huyện, thị xã, tỉnh, thành phố, một số chức danh thuộc UBND cấp xã

4 Xây dựng cơ chế, chính sách để tuyển chọn đội ngũ giảng dạy, báo cáo viên chất lượng cao; tăng cường cơ sở vật chất, trang thiết bị cho việc dạy

và học Tổ chức những lớp đào tạo, bồi dưỡng cán bộ, công chức, đổi mới nội dung, chương trình, phương pháp Có những biện pháp khuyến khích cán bộ, công chức nâng cao trình độ ngoại ngữ để có cơ sở nâng cao trình độ sau đại học và giao tiếp được với người nước ngoài

5 Tăng cường phối hợp, liên kết với các trung tâm đào tạo, viện, trường

để đa dạng hóa loại hình đào tạo, bồi dưỡng Kết hợp giữa đào tạo chính quy tập trung với đào tạo tại chức, giữa ngắn hạn với dài hạn, giữa trong nước và ngoài nước, giữa đào tạo ở trường lớp với đào tạo qua thực tiễn Trong đó, chú trọng hình thức đào tạo chính quy tập trung; mở rộng hình thức cử tuyển đối với một số lĩnh vực và đối tượng thật sự có nhu cầu như cán bộ người dân tộc, cán bộ y tế cơ sở, cán bộ xã, phường, thị trấn

+ Quy định các loại văn bằng, chứng chỉ cho từng chức danh

+ Xây dựng các quy định nhằm định hướng đào tạo để nâng cao trình độ, năng lực chuyên môn và đặc biệt là các kỹ năng thực thi công vụ, tránh tình trạng bằng cấp chỉ để hợp thức hoá tiêu chuẩn chức danh và ngạch, bậc

1.2 HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

1.2.1 Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định

Trong thập niên 1970, Scott Morton đưa ra khái niệm đầu tiên về Hệ

hỗ trợ ra quyết định (Decision Support System – DSS) [10] Ông định nghĩa DSS như là những hệ thống máy tính tương tác nhằm giúp những người ra quyết định sử dụng dữ liệu và mô hình để giải quyết các vấn đề không có cấu trúc

Hệ hỗ trợ ra quyết định là các hệ dựa trên máy tính, có tính tương tác, giúp các nhà ra quyết định dùng dữ liệu và mô hình để giải quyết các bài toán phi cấu trúc (S Morton, 1971)

DSS kết hợp trí lực của con người với năng lực của máy tính để cải tiến chất lượng của quyết định Đây là các hệ dựa vào máy tính hỗ trợ cho người ra quyết định giải các bài toán nửa cấu trúc (Keen and Scott Morton, 1978)

DSS là tập các thủ tục dựa trên mô hình nhằm xử lý dữ liệu và phán đoán của con người để giúp nhà quản lý ra quyết định (Little, 1970) [9] Cho đến nay chưa có định nghĩa thống nhất về DSS, tuy nhiên tất cả đều đồng ý mục đích cơ bản nhất của DSS là để hỗ trợ và cải tiến việc ra quyết định

Một số khái niệm về DSS theo thời gian:

Bảng 1.1 Tiến trình phát triển các chức năng của DSS

Thời gian Các chức năng của DSS

1970 Chức năng hệ thống, đặc tính giao tiếp (Little)

1980 Mục tiêu hệ thống, khuôn mẫu sử dụng (Alter)

1980 Quá trình phát triển (Keen)

1980 Năng lực hệ thống, khuôn mẫu sử dụng (Moore and Chang)

1989 Thành phần hệ thống (Bonczek và các cộng sự)

Tiến trình phát triển các chức năng của DSS thay đổi từ nhận thức DSS làm gì (thí dụ, hỗ trợ ra quyết định trong các bài toán nửa phi cấu trúc)

cho đến cách thức đạt được các mục tiêu của DSS (các thành phần yêu cầu, khuôn mẫu sử dụng, quá trình phát triển…)

Năm 1980, Moore & Chang cho rằng tính cấu trúc trong cá định nghĩa trước đây không thực sự có ý nghĩa vì rằng bài toán mô tả là có cấu trúc hay phi cấu trúc chỉ tương ứng theo người ra quyết định và tình huống cụ thể [35]

Vì vậy, nên định nghĩa DSS như là hệ thống hỗ trợ các mô hình quyết định và phân tích dữ liệu tùy biến, được sử dụng ở các khoảng thời gian bất kỳ, không hoạch định trước

Năm 1980, Bonezek cho rằng DSS là một hệ máy tính gồm 3 thành phần tương tác với nhau: hệ thống ngôn ngữ (cơ chế để giao tiếp giữa người dùng và các thành phần khác), hệ kiến thức (kho lưu trữ các kiến thức của

lĩnh vực đang xét dưới dạng dữ liệu hay thủ tục) và hệ xử lý vấn đề (liên kết

giưa 2 thành phần kia, chứa một hay nhiều năng lực xử lý vấn đề tổng quát cần để ra quyết định) [35]

Năm 1980, Keen áp dụng thuật ngữ DSS cho các tình huống ở đó

hệ thống cuối cùng chỉ có thể được xây dựng bằng một quá trình thích nghi

về nghiên cứu và tiến hóa Vì vậy, DSS là sản phẩm của quá trình phát triển

ở đó người dùng hệ thống, người xây dựng hệ thống và bản thân hệ thống

có khả năng ảnh hưởng lên nhau gây ra một tiến hóa và khuôn mẫu sử dụng [35]

1.2.2 Người ra quyết định và quá trình ra quyết định

a Người ra quyết định

- Ở cấp quản lý thấp hay tổ chức quy mô nhỏ: chính cá nhân là người ra quyết định Đối với một cá nhân cũng thể có nhiều mục tiêu xung đột

- Tổ chức vừa và lớn: thường là nhóm ra quyết định, như vậy sẽ xảy ra

sự xung đột mục tiêu giữa các cá nhân Nhóm có thể có số lượng khác nhau,

có thể từ nhiều phòng/ban hay từ các tổ chức khác nhau dẫn đến nhiều cách nhận thức, quyết định khác nhau [35] Việc đồng thuận là vấn đề chính trị và khó khăn nên quá trình nhóm ra quyết định là rất phức tạp, thường cần sự hỗ trợ của máy tính để phân tích, đánh giá các giải pháp dựa trên mục tiêu của mỗi cá nhân trong nhóm

b Quá trình ra quyết định

Quá trình ra quyết định được Simon (1977) đề xuất gồm có 4 giai đoạn chính [35]:

- Tìm hiểu (intelligence): bài toán dẫn đến quyết định

- Thiết kế (design): phân tích và xây dựng mô hình diễn trình hành động

- Chọn lựa (choice): chọn một phương án trong tập các phương án Sau

đó Simon đã bổ sung thêm giai đoạn thứ tư đó là:

- Thực thi (implementation): thực thi giải pháp được lựa chọn từ giai đoạn trước

Theo Simon, quá trình ra quyết định và quan hệ giữa chúng được giới thiệu ở dưới:

Hình 1.1 Các giai đoạn của quá trình ra quyết định

c Các thành phần của hệ hỗ trợ ra quyết định

Một hệ hỗ trợ ra quyết định gồm có bốn thành phần chính:

1 Quản lý dữ liệu

2 Quản lý mô hình

3 Quản lý dựa vào kiến thức

4 Quản lý giao diện người dùng

Hình 1.2 Các thành phần của Hệ hỗ trợ ra quyết định

Quản lý dữ liệu (Data Management) gồm một cơ sở dữ liệu (Database) chứa các dữ liệu cần thiết của tình huống và được quản lý bởi một

hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS- Data Base Management System) Quá trình này có thể được kết nối với kho dữ liệu chứa các thông tin liên quan đến vấn

đề ra quyết định Thực hiện công việc lưu trữ các thông tin của quá trình và phục vụ cho việc lưu trữ, cập nhật, truy vấn Quản lý dữ liệu bao gồm các phần tử sau:

CSDL của DSS có thể lấy từ kho dữ liệu, hoặc được xây dựng theo yêu cầu riêng Dữ liệu được trích xuất từ các nguồn bên trong và bên ngoài

tổ chức Dữ liệu bên trong thường là quá trình xử lý giao tác (TPS – Transaction Processing System) của tổ chức, có thể ở các đơn vị chức năng khác nhau

Dữ liệu bên ngoài thường gồm các dữ liệu về ngành công nghiệp, nghiên cứu thị trường, kinh tế quốc gia … có nguồn gốc từ các tổ chức chính phủ, các hiệp hội thương mại, công ty nghiên cứu thị trường… hay từ

sự nỗ lực tự thân của công ty

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Các DSS trang bị hệ quản trị cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn (thương mại) có khả năng hỗ trợ các tác vụ quản lý Chúng có khả năng duyệt xét các bản ghi dữ liệu, tạo lập và duy trì các quan hệ dữ liệu, tạo sinh báo cáo theo nhu cầu… Tuy nhiên, sức mạnh thực sự của các DSS chỉ xuất hiện khi tích hợp dữ liệu với các mô hình của nó Phương tiện truy vấn được sử dụng trong quá trình xây dựng và sử dụng DSS

Quản lý mô hình (Model Management) còn được gọi là hệ quản trị cơ

sở mô hình (MBMS – Model Base Management System) là gói phần mềm gồm các thành phần về thống kê, tài chính, khoa học quản lý hay các phương pháp định lượng nhằm trang bị cho hệ thống năng lực phân tích, cũng có thể

có các ngôn ngữ mô hình hóa Thành phần này có thể kết nối với các kho chứa mô hình của công ty hay ở bên ngoài Bao gồm các mô hình đưa ra quyết định (DSS Model) và việc quản lý các mô hình đó

Một số ví dụ của các mô hình này bao gồm:

 Mô hình nếu thì

 Mô hình tối ưu

 Mô hình tìm kiếm mục đích

 Mô hình thống kê

Hình 1.4 Quản lý mô hình

Quản lý dựa vào kiến thức có thể hỗ trợ các quá trình khác hay hoạt động độc lập nhằm đưa các quyết định tốt Nó cũng có thể được kết nối với các kho dữ liệu khác của tổ chức Cung cấp khả năng cần để giải quyết một vài khía cạnh của bài toán và tăng cường năng lực vận hành của các thành phần khác của DSS

Năm 1995, Silverman đề nghị 3 cách tích hợp các hệ chuyên gia dựa trên kiến thức với mô hình toán [35]:

Trợ giúp quyết định dựa trên kiến thức – giúp hỗ trợ các bước của quá trình quyết định không giải quyết được bằng toán

Các hệ mô hình hóa quyết định thông minh – giúp người dùng xây dựng, áp dụng và quản lý thư viện các mô hình

Các hệ chuyên gia phân tích quyết định – tích hợp các phương pháp lý thuyết nghiêm ngặt về tính bất định vào các cơ sở kiến thức của hệ chuyên gia Khi có thành phần này, có các tên gọi: DSS thông minh (Intelligent DSS), Hệ hỗ trợ chuyên gia (ESS – Expert Support System), DSS tích cực (Active DSS), khai phá dựa trên DSS (Knowledge – based DSS)

Quản lý giao diện người dùng (User Interface Management) giúp người

sử dụng giao tiếp và ra lệnh cho hệ thống

Các thành phần vừa kể trên tạo nên DSS, có thể kết nối với Intranet/Extranet của tổ chức hay kết nối trực tiếp với Internet

Hình 1.5 Quản lý giao diện người sử dụng

1.3 HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU (MCDA)

1.3.1 Giới thiệu MCDA

Hỗ trợ quyết định đa tiêu chí MCDA (Multiple Criteria Decision Aid) là một nhánh của lý thuyết ra quyết định trong đó giải quyết bài toán ra quyết định được đặc trưng bởi một số tiêu chí đánh giá MCDA tương đối phổ biến đối với các nhà khoa học khi mô hình hóa các vấn đề thế giới thực thành một vài nguyên tắc logic theo thứ tự để miêu tả và giải thích vấn đề đó, thậm chí

cả dự báo các sự kiện trong tương lai

Lịch sử phát triển MCDA có nguồn gốc ít nhất từ thế kỷ thứ 18 khi Marquis de Condorcet đầu tiên áp dụng toán học trong khoa học xã hội một

cách hệ thống Tiếp đó, Pareto là người đầu tiên nghiên cứu một cách rõ ràng

sự kết hợp các tiêu chí khác nhau vào một chỉ số đánh giá duy nhất Ông cũng

là người đầu tiên đưa ra các khái niệm về sự hiệu quả, đây là một trong những khía cạnh quan trọng của lý thuyết MCDA ngày nay Các phương pháp giải quyết bài toán quyết định đa chiều đầu tiên xuất hiện từ cuối những năm

1960 Năm 1968, Roy đã giới thiệu các phương pháp xếp hạng, năm 1976 Keeney và Raiffa mở rộng lý thuyết giá trị cho trường hợp đa chiều [31] Mục đích chung của các phương pháp MCDA là giúp cho người ra quyết định chuẩn bị, tạo lập quyết định và nghiên cứu các bài toán ra quyết định xét tới nhiều hơn một quan điểm Mục đích của MCDA là không bắt buộc phải chọn bất kỳ một quyết định nào mà từ một cấu trúc hợp lý của bài toán ra quyết định MCDA đưa ra các phân tích, khuyến nghị [24]

Từ thập niên 1970 đến 1990, MCDA được phát triển nhanh chóng, hiệp hội MCDA được hình thành và nhiều cải tiến cả trên phương diện lý thuyết cũng như các ứng dụng thực tế đã được xuất bản trong nhiều tài liệu quốc tế, nhiều gói phần mềm giải quyết các bài toán MCDA ra đời, những gói phần mềm này được gọi là hệ thống hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí (Multiple criteria decision support system) để thực hiện lý thuyết cải tiến trong MCDA với giao diện người dùng thân thiện, quá trình ra quyết định thông qua các thủ tục tương tác và được lặp đi lặp lại nhằm nâng cao nhận thức của người ra quyết định về bài toán và các chính sách quyết định của họ

1.3.2 Khái niệm ra quyết định đa mục tiêu

Trên thực tế, sự lựa chọn thể hiện đa tiêu chí là rất phổ biến Mỗi quyết định chúng ta thực hiện, đòi hỏi sự cân bằng của nhiều yếu tố (đó là tiêu chí trong ý nghĩa trên) và điều này hình thành nên một quyết định đa tiêu chí Trong cuộc sống hàng ngày của mỗi người, trong sản xuất kinh doanh, trong quản lý nói chung…, chúng ta luôn phải giải quyết nhiều vấn đề theo

kiểu sao cho chi phí ít mà chất lượng sản phẩm lại cao, lợi tức được nhiều mà rủi ro lại ít … Các điều “mong muốn” như vậy được gọi nôm na là các “mục tiêu” Từ các mục tiêu đó có thể diễn đạt thành các tiêu chí với các “độ đo mức độ đạt được của tiêu chí”, được gọi là các “chỉ số hiệu quả” có đơn vị đo khác nhau Thông thường, chỉ số hiệu quả đạt càng lớn (hoặc càng bé) thì càng tốt Ngoài ra, trong lựa chọn còn có “các ràng buộc” Do đó, chúng ta chỉ có một số giải pháp hay “phương án chấp nhận được” Giải quyết một vấn

đề có bao gồm từ hai mục tiêu hay tiêu chí kiểu như vậy trở lên, ngày nay người ta gọi là “Ra quyết định đa tiêu chí”

Sự lựa chọn phụ thuộc vào các giải pháp hệ thống để đáp ứng mức độ nhiều mục tiêu, vấn đề như vậy được gọi là ra quyết định đa mục tiêu, hay còn gọi là tối ưu hóa đa mục tiêu Ngược lại, nếu các giải pháp hệ thống chỉ phụ thuộc vào sự lựa chọn của một mục tiêu duy nhất, sau đó chúng tôi gọi đây là loại quyết định duy nhất mục tiêu làm cho các vấn đề, hoặc tối ưu hóa đơn khách quan Chỉ quyết định đơn mục tiêu đưa ra quyết định khách quan

1.3.3 Một số khái niệm thông thường

(1) Ưu tiên (Preference) là ý niệm của người ra quyết định về các lựa chọn sẵn có Các ưu tiên khác nhau sẽ dẫn đến kết quả cuối cùng khác nhau đối với cùng bài toán MCDA Nói chung, có hai dạng ưu tiên là giá trị dữ liệu (ưu tiên về dữ liệu tác động) và các ưu tiên trọng số (ưu tiên về tiêu chí) (2) Các phương án lựa chọn (Alternatives) thể hiện các phương án khác nhau của cùng bài toán quyết định đối với người ra quyết định Phương án lựa chọn khả thi (feasible alternative) phải thỏa mãn đầy đủ các yêu cầu của người ra quyết định đưa ra dựa trên tập các tiêu chí

(3) Tiêu chí (Criteria) là chuẩn mực để đánh giá tập các phương án lựa chọn Nhìn chung không tồn tại một lựa chọn thỏa mãn tất cả các tiêu chí cùng một lúc Từ quan điểm thực tế, mục đích của bài toán MCDA là tìm ra

một phương án lựa chọn mặc dù không chiếm ưu thế nhưng làm cho người ra quyết định hài lòng nhất [24]

1.3.4 Cấu trúc bài toán MCDA

Von Winterfeldt (1980) đã gọi quá trình cấu trúc bài toán MCDA là giai đoạn khó nhất của bài toán hỗ trợ quyết định Keeney (1992) và Hammond et

al (1999) đã đề xuất một giải pháp thông minh cho giai đoạn cấu trúc bài toán MCDA như sau:

Cấu trúc cơ bản của một bài toán MCDA được thể hiện như hình 1.6

[31]

Hình 1.6 Cấu trúc cơ bản của bài toán MCDA

Trong đó: Trong đó A là tập hữu hạn các lựa chọn (giải pháp) có thể {A1, A2, …, Ai, …, An} và C = {C1(.), C2(.), …, Cj(.), … Cm(.)} là một tập các tiêu chí đánh giá

1.3.5 Phân loại bài toán MCDA

Roy đã đưa ra 4 loại bài toán ra quyết định trong MCDA: Bài toán lựa chọn, bài toán phân loại, bài toán xếp hạng và bài toán mô tả [35]

(1) Bài toán lựa chọn: Chọn ra một phương án lựa chọn từ tập các lựa

chọn A = {A 1 ,…, A i ,…, A n }

(2) Bài toán phân loại: Phân loại các phương án lựa chọn vào các nhóm

được xác định trước đó và đưa ra trật tự ưu tiên của các nhóm

(3) Bài toán xếp hạng: Xếp hạng các lựa chọn từ tốt nhất đến xấu nhất (4) Bài toán mô tả: Mô tả các phương án lựa chọn theo tính năng chính

của lựa chọn sao cho phân biệt được với các lựa chon khác

1.3.6 Các phương pháp của MCDA

Có rất nhiều phương pháp MCDA ngày nay, tuy nhiên không một phương pháp nào là phổ biến cho tất cả các bài toán ra quyết định Các phương pháp khác nhau có thể mang lại kết quả khác nhau cho cùng một bài toán Nói cách khác, khi cùng một dữ liệu của cùng một bài toán được sử dụng các phương pháp MCDA thì cho kết quả khác nhau, ngay cả với những bài toán đơn giản (là những bài toán có rất ít các phương án lựa chọn và các tiêu chí) Người ra quyết định phải chọn lựa phương pháp đáp ứng tốt nhất với mục đích của mình

Trong hơn ba mươi năm qua đã có vô số các mô hình kết hợp được phát triển bao như: MAUT, AHP và Outranking Các phương pháp mới hoặc các cải tiến tiếp tục xuất hiện trong các tạp chí quốc tế như Tạp chí của Phân tích quyết định đa tiêu chí, Tạp chí Nghiên cứu hoạt động của Châu Âu và Tạp chí Máy tính và các hoạt động Phần này luận văn phân loại và tóm tắt các phương pháp MCDA phổ biến, dựa trên Chen et al (2004) [24]

a Kỹ thuật xây dựng giá trị

Có ba hướng tiếp cận thông thường để tạo các giá trị dựa trên các tác động: các phương pháp dựa trên một lựa chọn, phương pháp dựa trên cặp lựa chọn và phương pháp dựa trên quy tắc ngôn ngữ

Hình 1.7 Một số phương pháp xây dựng giá trị trong MCDA

Các phương pháp dựa trên một lựa chọn tập trung vào sự ưu tiên của một lựa chọn cụ thể Các mô hình thuộc lớp này bao gồm các hàm lợi ích (Keeney and Raiffa, 1976), hàm chuẩn hóa tuyến tính (Hwang and Yoon, 1981; Nijamp and Rietveld, 1990; Nijkamp et al., 1983), hàm tỷ lệ hình học (Lootsma, 1999), hàm mức độ mong muốn (Korhonen, 1988; Lotfi et al., 1992) và các hàm mờ (Lootsma, 1997; Yager, 1977) [12]

Các phương pháp dựa trên mối quan hệ nhị phân tập trung vào xem xét

độ ưu tiên của các tiêu chí thông qua việc so sánh từng cặp lựa chọn Kỹ thuật này bao gồm các phương pháp: ELECTRE (Roy, 1968, 1985), PROMETHEE (Brans et al., 1986; Brans and Vincke, 1985) và Analytic Hierachy Process (AHP) (Saaty, 1980) Với phương pháp AHP, mối quan hệ nhị phân giữa các lựa chọn được mô tả bằng số thứ tự (thường thì điểm số trong khoảng từ 1 đến 9), đại diện cho mức độ ưu tiên của các lựa chọn Trong khi đối với phương pháp Outranking (ELECTRE hay PROMETHEE) thì quan hệ nhị phân của

các lựa chọn được đại diện bởi các chỉ số phù hợp và chỉ số không phù hợp [24]

b Kỹ thuật trọng số hóa

Belton và Stewart (2002) tổng kết có 2 loại trọng số: trọng số thỏa hiệp

và trọng số không thỏa hiệp Trọng số thỏa hiệp nhấn mạnh sự “đền bù” của các giá trị tiêu chí, cho phép dữ liệu ưu tiên có thể so sánh khi chúng được tổng hợp vào một giá trị đại diện duy nhất Trọng số không thỏa hiệp không cho phép thỏa hiệp trực tiếp qua tiêu chí, chúng thường gắn liền với phương pháp Outranking [21]

Hình 1.8 Một số phương pháp trọng số hóa trong MCDA

c So sánh một số phương pháp phổ biến của MCDA

Không giống như MAUT và AHP, phương pháp Outranking dựa trên nguyên tắc đó là một lựa chọn có thể có ưu thế trội hơn một lựa chọn khác Một lựa chọn A ưu thế hơn lựa chọn B khi lựa chọn A thực hiện tốt hơn lựa chọn B ít nhất một tiêu chí và không tồi hơn tất cả các tiêu chí còn lại [24] Các mô hình Outranking so sánh hai (hoặc nhiều hơn) lựa chọn tại cùng một thời điểm, bắt đầu bằng việc so sánh dựa trên mỗi tiêu chí để xác định mức độ

ưu tiên Sau đó tổng hợp các ưu tiên dựa trên tất cả các tiêu chí liên quan, tiếp

đó tìm cách thiết lập ưu thế của các lựa chọn có dấu hiệu được ưu tiên hơn

Kỹ thuật Outranking cho phép một lựa chọn có thể thực hiện kém hơn lựa chọn khác ở một vài tiêu chí nhưng bù lại nó sẽ thực hiện tốt hơn đối với các tiêu chí còn lại Kỹ thuật Outranking thích hợp nhất đối với các bài toán có

các đơn vị tiêu chí khó tổng hợp, phạm vi kích thước rộng và các đơn vị không tương đồng hay khó so sánh [21]

+ Phương pháp Multi-attribute utility theory (MAUT): Biểu diễn khả năng thực thi của một lựa chọn bằng một giá trị duy nhất, đại diện cho lợi ích của lựa chọn đó

- Ưu điểm: Dễ dàng so sánh các lựa chọn dựa vào điểm số đánh giá của lựa chọn đó

- Nhược điểm: Tối đa hóa giá trị của các lựa chọn có thể không quan trọng đối với người ra quyết định

+ Phương pháp AHP: Trọng số của tiêu chí và điểm số đánh giá xác định bằng cách so sánh từng cặp các tiêu chí và các lựa chọn tương ứng

- Ưu điểm: Khảo sát so sánh cặp dễ thực hiện

- Nhược điểm: Trọng số thu được từ so sánh cặp không phản ánh được

ưu đãi của người ra quyết định

Tất cả các phương pháp MCDA đều xử lý với các tình huống ra quyết định khác nhau Tuy nhiên, việc lựa chọn phương pháp phụ thuộc vào đặc điểm của hệ thống, dữ liệu sẵn có, mục tiêu và điều kiện ràng buộc cụ thể

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương 1 đã trình bày tổng quan về công tác lựa chọn đào tạo cán bộ, từ

đó thấy được đặc tính của bài toán là: nhiều người ra quyết định với các mục đích xung đột nhau, số lượng các tiêu chí lớn, các đơn vị tiêu chí khó tổng hợp hay khó so sánh Dựa trên đặc tính này, luận văn đã nghiên cứu và đề xuất phương pháp hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu MCDA để giải quyết bài toán, đây là công cụ hữu ích giúp giải quyết những bài toán đa mục tiêu mâu thuẫn như bài toán Lựa chọn đào tạo cán bộ Trong chương tiếp theo, luận văn xây dựng mô hình MCDA nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định cho bài toán Lựa chọn đào tạo cán bộ, cụ thể áp dụng kỹ thuật phân tích thứ bậc và Outranking

CHƯƠNG 2

HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG

BÀI TOÁN LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ

TỈNH QUẢNG NGÃI 2.1 BÀI TOÁN LỰA CHỌN ĐÀO TẠO CÁN BỘ CẤP TỈNH

2.1.1 Giới thiệu

DSS là dựa trên máy tính trợ giúp một (hoặc một nhóm người) giải

quyết vấn đề bán cấu trúc hoặc không cấu trúc – là những vấn đề không có

phương pháp giải quyết chắc chắn mà phần lớn phải dựa vào kinh nghiệm và

phán đoán của chuyên gia

Poch et al (2003) đã định nghĩa DSS như là hệ thống thông tin thông minh

làm giảm thời gian ra quyết định [11], cải thiện độ tin cậy và chất lượng của

các quyết định này Rõ ràng theo các quan điểm này, DSS tích hợp các công

nghệ khác nhau và trợ giúp chọn lựa các phương án giải quyết các vấn đề có

quan hệ phức tạp, mang tính công trình và phi công trình Có thể định nghĩa

DSS lựa chọn đào tạo cán bộ như sau:

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định lựa chọn đào tạo cán bộ là một hệ tích

hợp, tương tác với máy tính; gồm các công cụ phân tích, đánh giá, so sánh, có

khả năng quản lý thông tin, được thiết kế để hỗ trợ những người ra quyết định

trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến công tác lựa chọn cán bộ cấp

Sở của Tỉnh

2.1.2 Phát biểu bài toán ra quyết định đa mục tiêu trong lựa chọn

đào tạo cán bộ cấp tỉnh

Quy hoạch cán bộ là việc tạo nguồn cán bộ cho cả hiện tại và tương lai,

cho nên quy hoạch cán bộ là công việc thường xuyên trong đời sống chính trị

của Đảng cầm quyền [14] Quy hoạch để có kế hoạch đào tạo, bồi dưỡng cán

bộ, tạo cơ hội cho cán bộ có hướng rèn luyện, phấn đấu, không ngừng vươn lên đáp ứng yêu cầu của sự nghiệp đổi mới đất nước

Chuẩn bị từ xa và tạo nguồn cán bộ dồi dào làm căn cứ để đào tạo, bồi dưỡng, xây dựng đội ngũ cán bộ đảm nhận các chức danh lãnh đạo, quản lý các cấp trong hệ thống chính trị vững vàng về chính trị, trong sáng về đạo đức, thành thạo về chuyên môn, nghiệp vụ, có trình độ và năng lực, nhất là năng lực trí tuệ và thực tiễn tốt, đủ về số lượng, đồng bộ về cơ cấu, đáp ứng yêu cầu của sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước

Sở Giáo dục và Đào tạo Quảng Ngãi là cơ quan chuyên môn thuộc Ủy ban nhân dân (UBND) tỉnh, tham mưu, giúp UBND tỉnh thực hiện chức năng quản lý nhà nước về giáo dục và đào tạo, bao gồm: mục tiêu, chương trình, nội dung giáo dục và đào tạo, tiêu chuẩn nhà giáo và tiêu chuẩn cán bộ quản

lý giáo dục; tiêu chuẩn cơ sở vật chất, thiết bị trường học và đồ chơi trẻ em; quy chế thi cử và cấp văn bằng, chứng chỉ; bảo đảm chất lượng giáo dục và đào tạo

Các Phòng, Ban của Sở là những đơn vị giúp Lãnh đạo Sở đi sâu nghiên cứu vận dụng những chủ trương, đường lối, giải pháp của Đảng, của Nhà nước, của Bộ và của tỉnh; tham mưu đề xuất những chủ trương, biện pháp chỉ đạo cụ thể về những mặt công tác theo chức năng nhiệm vụ quy định của đơn

vị Sau khi được Lãnh đạo Sở xét duyệt, quyết định, các đơn vị có trách nhiệm chỉ đạo, hướng dẫn, tổ chức, đôn đốc, thanh kiểm tra việc thực hiện ở các Phòng Giáo dục - Đào tạo và cơ sở giáo dục trực thuộc

Do tính phức tạp và phạm vi rộng của vấn đề nghiên cứu, nên ở đây chúng ta áp dụng cụ thể vào cơ quan Sở Giáo dục và đào tạo của Tỉnh, luận văn bước đầu tập trung vào bài toán lựa chọn đào tạo cán bộ cho vị trí trưởng phòng thông qua phương thức đánh giá các phương án lựa chọn đào tạo cán

bộ trong chiến lược phát triển nguồn cán bộ của Tỉnh giai đoạn 2015-2020

2.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT MCDA ÁP DỤNG CHO BÀI TOÁN

2.2.1 Xác định tiêu chí cho bài toán

Phương pháp MCDA bao gồm một bộ các phương pháp xác định, đánh giá

và tập hợp các lựa chọn ưu tiên giữa các lựa chọn thay thế, được sử dụng rộng rãi trong việc nghiên cứu tạo lập quyết định Bước đầu tiên trong phân tích đa tiêu chí là xác định các tiêu chí khác nhau được tính đến Đa số các trường hợp một tiêu chí không phải là một biến đơn giản mà là tổ hợp của các dữ liệu thuộc tính và hình học khác nhau Các tiêu chí này phục vụ cho việc thu thập các dữ liệu đầu vào

2.2.2 Tạo lập ma trận phân tích

Quá trình phân tích sẽ bắt đầu bằng việc xác định ma trận phân tích

Ma trận phân tích (n x m: n lựa chọn và m tiêu chí) được xây dựng từ các giải pháp và tiêu chí đánh giá trong giai đoạn định nghĩa [21] Các phần tử của ma trận là điểm số đánh giá (tác động) của các lựa chọn dựa trên tiêu chí Trong một số bài toán tạo lập các phương án ra quyết định mà các tiêu chí là những đại lượng phân bố theo không gian, các điểm số là sự tập hợp gồm các điểm, các đường và các đối tượng vùng Ví dụ như hình 2.1, có thể

có sự mở rộng theo không gian Mỗi ô trong ma trận phân tích có thể tương ứng từ bản đồ, chứa các đại lượng phân bố theo không gian Khác với trường hợp kết quả đánh giá là vô hướng, sự tập hợp bổ sung phải được thực hiện để đại lượng đánh giá phải quy về điểm đánh giá

Hình 2.1 Số chiều khác nhau của kết quả ma trận phân tích

Số chiều theo không gian 0 (a); 1 (b); 2(c)

2.2.3 Chuẩn hóa ma trận phân tích

Chuẩn hóa ma trận phân tích thực hiện việc đưa các giá trị đánh giá theo các đơn vị đo lường khác nhau về một thang đo thống nhất, sao cho có thể so sánh các tiêu chí một cách bình đẳng với nhau

min max

min

j j

j ij

ij

x x

x x

max

j j

ij j

ij

x x

x x

x







 đối với tiêu chí được cực tiểu hóa

Giá trị x tương ứng với lựa chọn (i) và tiêu chí (j) Các ký hiệu min

j

max

j

x có nghĩa tỉ số nhỏ nhất và lớn nhất của của tiêu chí thứ j

2.2.4 Mô hình hóa hàm giá trị

Hàm giá trị (u) là một đại diện toán học của các tiêu chí đánh giá Nó

biến đổi các tiêu chí thô thành tỉ lệ thông thường của các đối tượng được so sánh với nhau

b a b u a u

(2.1)

(a) tuyến tính (b) hình chữ i (c) hình sigma (d) người dùng xác định

Hình 2.2 Một số dạng hàm giá trị

2.3 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH CÂY THỨ BẬC (AHP)

AHP được phát triển bởi T Saaty trong năm (1977, 1980, 1988, 1995) [30] và là một trong những phương pháp tiếp cận MCDA tốt nhất được biết đến và được sử dụng rộng rãi AHP là phương pháp phân tích thứ bậc, là một

kỹ thuật tạo quyết định giúp cung cấp một tổng quan về thứ tự sắp xếp của những lựa chọn thiết kế và nhờ vào nó ta tìm được một quyết định cuối cùng hợp lý nhất AHP giúp những người làm quyết định tìm thấy cái gì là hợp lý nhất cho họ và giúp họ hiểu những vấn đề của mình

Phương pháp AHP cho phép:

- Tiến hành phân tích vấn đề cần nghiên cứu

- Tiến hành thu thập thông tin theo từng vấn đề cần nghiên cứu

- Đánh giá sự khác biệt của thông tin và thu hẹp khoảng cách của sự khác biệt

- Tiến hành tổng hợp các vấn đề để ra quyết định

- Cho phép tiến hành thảo luận vấn đề cần nghiên cứu và khả năng tạo ra

sự đồng thuận của việc ra quyết định

- Cho phép đánh giá mức độ quan trọng của từng quyết định và từng phần tử có ảnh hưởng đến quyết định

- Đánh giá được sự ổn định của quyết định