hỗ trợ ra quyết định

1 Thế định Việc đưa định vấn đề xuất khắp lĩnh vực, hoạt động đời sống mà không nhận Từ việc đơn giản chọn quần áo để dự tiệc việc lớn lao phân bổ ngân sách vào chương trình quốc gia công việc đưa định Vậy đưa định chọn giải pháp khả thi giải pháp mà theo người đưa định phù hợp 2 Quá trình định 2.1 Phân loại định Có thể phân bốn loại định sau • Quyết định có cấu trúc (Structured Decision): Các định mà người định biết chắn • Quyết định khơng cấu trúc (Nonstructured Decision): Các định mà người định biết có nhiều câu trả lời gần khơng có cách để tìm câu trả lời xác • Quyết định đệ quy (Recurring Decision): Các định lặp , lặp lại • Quyết định khơng đệ quy (Nonrecurring Decision): Các định không xảy thường xuyên 2.2 Các giai đoạn trình định Theo Simon, giai đoạn trình định bao gồm pha: • Nhận định (Intelligence) : Tìm kiếm tình dẫn đến việc phải định, nhận dạng vấn đề, nhu cầu, hội, rủi ro… • Thiết kế (Design): Phân tích hướng tiếp cận để giải vấn đề, đáp ứng nhu cầu, tận dụng hội , hạn chế rủi ro • Lựa chọn (Choice): Cân nhắc đánh giá giải pháp, đo lường hậu qủa giải pháp chọn giải pháp tối ưu • Tiến hành định (Implementation): Thực giải pháp chọn, theo dõi kết điều chỉnh thấy cần thiết Hình 1.1- Các giai đọan trình định Hệ hỗ trợ định 3.1 Khái niệm Hệ hỗ trợ định Trong thập niên 1970, Scott Morton đưa khái niệm Hệ hỗ trợ định (Decision Support Systems-DSS) Ông định nghĩa DSS hệ thống máy tính tương tác nhằm giúp người định sử dụng liệu mơ hình để giải vấn đề khơng có cấu trúc [5] Cho đến chưa có định nghĩa thống DSS Tuy nhiên tất đồng ý mục đích DSS để hỗ trợ cải tiến việc định 3.2 Các thành phần Hệ hỗ trợ định Một Hệ hỗ trợ định gồm có ba thành phần : • Quản lí mơ hình (Model Management) bao gồm mơ hình định (DSS models) việc quản lí mơ hình Một số ví dụ mơ hình bao gồm: mơ hình thì, mơ hình tối ưu, mơ hình tìm kiếm mục đích, mơ hình thống kê • Quản lí liệu (Data Management) thực hiên cơng việc lưu trữ thông tin hệ phục vụ cho viêc lưu trữ, cập nhật, truy vấn thông tin • Quản lí giao diện ngừơi dùng (User Interface Management) quản lí việc giao tiếp người dùng cuối Hệ định 3.3 Mơ hình định Một đặc trưng Hệ hỗ trợ định phải có mơ hình hỗ trợ định Việc chọn lựa xây dựng mơ hình nằm giai đoạn thứ hai (Design Phase) q trình định Một mơ hình khái qt hóa hay trừu tượng hóa thực tế Mơ hình hóa việc khái qt hóa trừu tượng hóa vấn đề thực tế thành mơ hình định tính hay định lượng Đó quy trình kết hợp khoa học (sự xác, logic) nghệ thuật (sự sáng tạo) Một mơ hình thường bao gồm ba thành phần bản: • Decision Variables: Đây lực chọn xác định người định Chẳng hạn tóan định đầu tư số tiền đầu tư, nơi đầu tư, thời gian đầu tư… • Uncontrollable Variables : Đây biến không nằm kiểm sóat người định (bị tác động yếu tố bên ngòai) Chẳng hạn tóan tốc độ lạm phát, lãi suất ngân hàng… • Result Variables: Đây biến kết mơ hình Chẳng hạn tốn tỉ số lợi nhuận… Hình 2.4 Cấu trúc tổng qt mơ hình Có thể chia hai loại mơ hình hỗ trợ định : • Mơ hình quy chuẩn (Normative Model): Mơ hình xem xét tất phương án chọn phương án tơi ưu • Mơ hình mơ tả (Descriptive Model): Mơ hình xem xét tập hợp điều kiện theo ý người dùng xem xét phương án theo hướng điều kiện đưa kết UnControllable variables Decision variables Meathematical relationships Result variables 3.4 Phân loại Hệ hỗ trợ định • Hướng giao tiếp (Communications-Driven DSS) - Hệ hỗ trợ định sử dụng mạng công nghệ viễn thông để liên lạc cộng tác Công nghệ viễn thông bao gồm Mạng cục (LAN), mạng diện rộng (WAN), Internet, ISDN, mạng riêng ảo then chốt việc hỗ trợ định Các ứng dụng hệ hỗ trợ định hướng giao tiếp Phần mềm nhóm (Groupware), Hội thảo từ xa (Videoconferencing), Bản tin (Bulletin Boards)… • Hướng liệu (Data-Driven DSS ) - Hệ hỗ trợ Ra định dựa việc truy xuất xử lí liệu Phiên gọi Hệ dành cho việc truy xuất liệu (Retrieval-Only DSS ) Kho liệu (Datawarehouse) Cơ Sở Dữ Liệu tập trung chứa thông tin từ nhiều nguồn đồng thời sẵn sàng cung cấp thông tin cần thiết cho việc định OLAP có nhiều tính cao cấp cho phép phân tích liệu nhiều chiều, ví dụ liệu bán hàng cần phải phân tích theo nhiều chiều theo vùng, theo sản phẩm, theo thời gian, theo người bán hàng • Hướng tài liệu (Document-Driven DSS) - Hệ hỗ trợ định dựa việc truy xuất phân tích văn bản, tài liệu…Trong cơng ty, có nhiều văn sách, thủ tục, biên họp, thư tín Internet cho phép truy xuất kho tài liệu lớn kho văn bản, hình ảnh, âm thanh… Một cơng cụ tìm kiếm hiệu phần quan trọng Hệ hỗ trợ định dạng • Hướng mơ hình • Hướng tri thức (Knowledge-Driven DSS) - Hệ hỗ trợ định đề nghị đưa tư vấn cho người định Những hệ hệ chuyên gia với kiến thức chuyên ngành cụ thể, nắm vững vấn đề chuyên ngành có kĩ để giải vấn đề Các công cụ khai mỏ liệu dùng để tạo hệ dạng • Hướng văn (Text-Oriented DSS) Thông tin (bao gồm liệu kiến thức) lưu trữ dạng văn Vì hệ thống địi hỏi lưu trữ xử lí văn cách hiệu Các cơng nghệ Hệ quản lí văn dựa web, Intelligent Agents sử dụng với hệ • Hướng sở liệu (Database-Oriented DSS) - Cơ sở liệu đóng vai trị chủ yếu hệ này.Thông tin sở liệu thường có cấu trúc chặt chẽ, có mơ tả rõ ràng Hệ cho phép người dùng truy vấn thông tin dễ dàng mạnh báo cáo • Hướng tính (Spreasheet-Oriented DSS) - Một tính mơ hình phép người dùng thực việc phân tích trước định Bản tính bao gồm nhiều mộ hình thống kê, lập trình tuyến tính, mộ hình tài chính… Bản tính phổ biến Microsoft Excel Hệ thường dùng rông rãi hệ liên quan tới người dùng cuối • Hướng người giải (Solver-Oriented DSS)- Một trợ giúp giải thuật hay chương trình để giải vấn đề cụ thể chẳng hạn tính lượng hàng đặt tối ưu hay tính tóan xu hướng bán hàng Một số trợ gíup khác phức tạp tối ưu hóa đa mục tiêu Hệ bao gồm nhiều trợ gíup vây • Hướng luật (Rule-Oriented DSS) Kiến thức hệ mô tả quy luật thủ tục hay lí lẽ Hệ đựoc gọi hệ chuyên gia Các quy lt định tính hay định lượng Các ví dụ hệ hướng dẫn không lưu, hướng dẫn giao thông biển, bộ… • Hướng kết hợp (Compound DSS) Một hệ tổng hợp kết hợp hai hay nhiều số năm hệ kể 4 Tìm kiếm đánh giá lựa chọn phần quan trọng hỗ trợ định Giai đọan lựa chọn (Choice Phase) giai đoạn quan trọng trình định Giai đoạn bao gồm ba bước sau đây: • Tìm kiếm lựa chọn • Đánh giá lựa chọn • Giới thiệu lựa chọn Trong trường hợp người định muốn sử dụng mơ hình quy chuẩn (normative model) để tìm kiếm lựa chọn tối ưu, Hệ hỗ trợ định sử dụng phương pháp vét cạn (blind search) để duyệt hết tất lựa chọn hay mơ hình tốn học để phân tích Đối với mơ hình mơ tả, ta sử dụng phương pháp kinh nghiệm (heuristic search) để duyệt lựa chọn dựa quy luật rút từ thử sai hay kinh nghiệm Phương pháp đánh giá lựa chọn định khác toán mục tiêu toán đa mục tiêu Bài toán mục tiêu mơ hình hóa bảng định hay định Một phương pháp hiệu để giải đa mục tiêu đo lường trọng số ưu tiên định (Analytical Hierarchy Process ExpertChoice) Một phương pháp khác tối ưu hóa dựa mộ hình tóan học tuyến tính (Microsoft Excel, Lingo…) Một phương pháp khác lập trình kinh nghiệm sử dụng heuristics tabu search, giải thuật di truyền  ... cuối H? ?? định 3.3 Mơ h? ?nh định Một đặc tr? ?ng H? ?? h? ?? tr? ?? định phải có mơ h? ?nh h? ?? tr? ?? định Việc chọn lựa xây dựng mơ h? ?nh nằm giai đoạn thứ hai (Design Phase) tr? ?nh định Một mơ h? ?nh khái qt h? ?a hay tr? ??u... pháp chọn giải pháp tối ưu • Tiến h? ?nh định (Implementation): Thực giải pháp chọn, theo dõi kết điều chỉnh thấy cần thiết H? ?nh 1.1- Các giai đọan tr? ?nh định H? ?? h? ?? tr? ?? định 3.1 Khái niệm H? ?? h? ??... hay tr? ??u tượng h? ?a thực tế Mơ h? ?nh h? ?a việc khái quát h? ?a tr? ??u tượng h? ?a vấn đề thực tế thành mơ h? ?nh định tính hay định lượng Đó quy tr? ?nh kết h? ??p khoa h? ??c (sự xác, logic) nghệ thuật (sự sáng