Tổng quan về hệ hỗ trợ ra quyết định

Decision Support Systems Hệ hỗ trợ ra quyết định là hệ các phương pháp xử lý dữ liệu để lấy tri thức nhằm lựa chọn phương án tối ưu theo mục tiêu.. Quy trình ra quyết định  Quy trình ch

HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

Phan Hiền

TỔNG QUAN

 Tính cạnh tranh giữa các doanh nghiệp ngày càng cao

→ Vai trò và tầm quan trọng của quyết định trong doanh nghiệp được nâng cao

Ra quyết định quản lý

 Trong doanh nghiệp, việc quản lý được xem xét như là một nghệ thuật trong việc ra quyết định

 Ra quyết định chủ yếu dựa tài năng có được

từ kinh nghiệm bản thân (bằng phương pháp thử sai)

 Ra quyết định phụ thuộc nhiều vào yếu tố sau: (1) tính sáng tạo (2) khả năng phán đoán (3) trực giác (4) kinh nghiệm

Ra quyết định quản lý

 Ra quyết định là điều vô cùng khó khăn và phức tạp vì nhiều nguyên do:

◦ Quá nhiều các phương án thay thế

◦ Sức ép về ảnh hưởng với quyết định sai (ảnh

hưởng tâm lý)

◦ Môi trường luôn biến đổi (tính không chắc chắn

của môi trường)

◦ Yêu cầu quyết định phải hợp thời (tính thời gian

thực của quyết định)

◦ …

Sự phát triển của máy tính

 Sự phát triển của máy tính đã giúp trong việc ra quyết định về các khía cạnh:

Decision Support Systems

Hệ hỗ trợ ra quyết định 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

Quy trình ra quyết định

 Quy trình chia làm 3 giai đoạn

◦ Thu thập: Lấy yêu cầu, yếu tố môi trường, dữ liệu

để xử lý có thông tin, tri thức,…

◦ Thiết kế: Xây dựng các phương án thay thế, các

ràng buộc, các phương pháp đo lường Định hình các phương pháp lựa chọn

◦ Lựa chọn: Sử dụng các tri thức, thông tin thu

được cùng với các phương pháp hay mô hình lựa chọn (ở bước thiết kế) để lựa chọn, đánh giá các phương án

Giai đoạn “Lựa chọn”

 Mô hình tiêu chuẩn

(Normative models)

◦ Sự lựa chọn phương án tốt nhất Điều này căn

bản dựa trên nguyên lý tối ưu

 Tìm phương án có thể đạt mục tiêu cao nhất

 Tìm phươn án có tỉ lệ cao nhất giữa cái đạt được trên

cái không đạt được (hay phí tổn)

 Tìm phương án cái không đạt được là ít nhất

 Mô hình toán hoạ pháp

(Descriptive models)

Giai đoạn “Lựa chọn”

Các loại quyết định

Quyết định có thể được chia làm nhiều cấp độ

từ quyết định có cấu trúc hoàn toàn đến quyết định hoàn toàn không có cấu trúc

Có cấu trúc hay không có cấu trúc là dựa vào

sự rỏ ràng, mập mờ hay tính phức tạp của các yếu tố trong 3 giai đoạn của ra quyết định

Ra quyết định

Thiết lập

Phương án n Phương án n-1

Phương án 3 Phương án 2 Phương án 1

Phương pháp truyền thống trong tạo lập quyết định

Lựa chọn

Mục đích

Ràng buộc

Quyết định

Dữ

liệu

Ra quyết định

Thiết lập

Phương án n Phương án n-1

Phương án 3 Phương án 2 Phương án 1

Tạo lập quyết định có sử dụng tri thức

Lựa chọn PA

Mục đích

Ràng buộc

Quyết định

Vấn đề gặp phải

 Xác định vấn đề ?

 Lựa chọn dữ liệu cho phù hợp ?

 Mô tả tri thức & sử dụng tri thức thế nào ?

 Bao nhiêu các phương án mới là đủ ?

 Lựa chọn thế nào để hướng mục tiêu, với tri thức và ràng buộc?

 Yếu tố ảnh hưởng từ môi trường ?

Model – Driven

 Mô hình vận dụng các mô hình toán tài

chính, các mô hình dự báo, tối ưu, và các mô hình giả lập để đưa ra sự hỗ trợ trong các

quyết định của một vấn đề

 Dữ liệu thường bị giới hạn về tham số,

không gian (thường theo các mô hình toán)

 Ví dụ: Mô hình hỗ trợ điều xe cho ít tốn chi phí và đến đủ các nơi (bài toán vận tải)

Data – Driven

 Mô hình sử dụng các dữ liệu có tính chất là chuổi hay thời gian để tạo lập các báo cáo giúp cho việc ra quyết định

 Mô hình phải phân tích và rút trích dữ liệu

để tạo lập các báo cáo tổng hợp, các thông tin theo mục đích

 Về sau phát triển với các ứng dụng gọi là

Data WareHouse

◦ Nhiều phương án khác nhau để lựa chọn

◦ Nhiều cách giải quyết khác nhau

◦ Phương pháp kết nối giữa nhóm ra quyết định

Document – Driven

 Mô hình sử dụng các phương pháp phân

tích và rút trích thông tin dạng văn bản (có thể là văn bản, tài liệu ảnh, phim, âm

thanh,…)

 Ví dụ: hệ thống hỗ trợ nhà quản trị nhận

thức thái độ và thị hiếu tiêu dùng của khách hàng qua các thông tin phản hồi (có thể là thư từ, hay hình ảnh nét mặt của khách

hàng khi tới công ty,…) Các hệ khai thác dữ liệu trên mạng (web mining)

Knowledge – Driven

 Mô hình sử dụng hệ thống quản lý tri thức

để áp dụng vào việc ra quyết định

 Thường dùng cho những kiểu dữ liệu ít có hay không có cấu trúc, hay loại dữ liệu

không tường minh

 Thường áp dụng cho một lĩnh vực chuyên ngày hẹp

 Sử dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo

 Sự phát triển dần hình thành nên các hệ thống gọi là hệ chuyên gia (Expert System)

- Ra quyết định dạng hỗ trợ

- Xử lý tri thức

- Suy diễn trên tri thức

Người dùng Hệ thống ngôn ngữ

Hệ thống xử lý Hệ thống tri thức

Hệ thống thể hiện

DSS hướng chuổi (Text oriented)

 Quan tâm đến xử lý chuổi trong việc đạt tri thức từ lời nói, phát biểu, thông tin từ báo chí,…

 Mô tả tri thức dạng chuổi (nó gần với con

người, và ít có tính cấu trúc)

 Phát triển dần thành xử lý thông tin trên

WEB (HyperText), có thể có Hyperlink, và

XML ngữ nghĩa

DSS hướng dữ liệu (Data oriented)

 Khai thác dữ liệu dạng bảng để đạt và mô tả tri thức

 Ưu điểm là dữ liệu mang tính cấu trúc,

nhưng lại không gần với con người

 Thường sử dụng các ngôn ngữ truy vấn cấu trúc để khai thác

 Thường kết hợp các mô hình toán và nền

tảng xác suất thống kê

SpreadSheet oriented DSS

 Sự phát triển của hướng dữ liệu, tạo ra bảng

dữ liệu có ngữ nghĩa cao hơn

 Tập các ô, và có tính năng lập các công thức cho ô Giúp ích cho việc tổng hợp dữ liệu tốt

và vẽ biểu đồ thông qua các mô hình tính

toán

 Tạo điều kiện tốt cho lấy và thể hiện thông tin tri thức

DSS hướng giải pháp (Solve oriented)

 Quan tâm nhiều đến giải pháp hỗ trợ các

giải pháp cho vấn đề

 Các giải pháp chủ yếu là bài toán tài chính,

các bài toán dự báo, tối ưu, lên kế hoạch …

 Hướng này quan tâm nhiều đến việc tự sinh, kết hợp hay lựa chọn giải pháp cho bài toán

DSS hướng luật (Rule oriented)

 Mô phỏng sự ra quyết định của con người với dạng các suy diễn kiểu “nếu … thì …”

 Hướng đế mô tả tri thức qua các luật

 Chủ yếu là các hệ chuyên gia trong lĩnh vực hẹp nào đó

- Ra quyết định dạng hỗ trợ

- Hướng SpreadSheet

- Hướng giải pháp

DSS và tri thức

 Tất cả đều có thành phần suy diễn tri thức

 Mỗi một kiểu DSS có thể có suy diễn từ đơn giản đến phức tạp

 Mỗi một kiểu DSS có thể có cơ chế lưu giử

và khai thác tri thức khác nhau

◦ Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực ? Lĩnh vực nào ?

◦ Có thể thay thế các chuyên gia ?

 Độ tin cậy của DSS ?