TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCMKHOA: HỆ THỐNG THÔNG TIN VÀ VIỄN THÁM
TIỂU LUẬN MÔN HỌC:
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCMKHOA: HỆ THỐNG THÔNG TIN VÀ VIỄN THÁM
Giảng viên hướng dẫn: TS Dương Thị Thúy Nga
ThS Nguyễn Duy Tuấn
Sinh viên thực hiện:Lê Hoài Linh
Nguyễn Thiên Tính
Trang 2TIỂU LUẬN MÔN HỌC:
Trong suốt quá trình học tập và tương tác cùng cô chúng em nhận ra rằng môn học không chỉ là học lý thuyết sách vở mà còn được thực hành Ngoài ra, chúng em cần phải rèn luyện kỹ năng tự học Từ đó chúng em nhận thấy, việc cọ sát thực tế là vô cùng quan trọng – nó giúp sinh viên xây dựng nền tảng lý thuyết được học ở trường vững chắc hơn, và cũng để có được nền móng cơ bản để đi vào thực tế
Để hoàn thành bài báo cáo kết thúc học phần này lời đầu tiên nhóm em xin bày tỏ
lòng biết ơn sâu sắc đến cô Dương Thị Thuý Nga và thầy Nguyễn Duy Tuấn đã tận tình
hướng dẫn cũng như nhận xét, góp ý trong suốt quá trình học tập để có bài báo cáo kết thúc học phần được hoàn chỉnh nhất Tuy có những lúc bản thân từng thành viên trong nhóm có sự nhút nhát khi được nghe gọi tên lên bảng làm bài hay trả lời những câu hỏi khó nhưng qua đó để nhận thấy rằng thầy, cô rất tận tâm tận lực với các sinh viên của mìn Qua những buổi học đều truyền đạt bài học và kiến thức để chúng em dễ dàng tiếp
Giảng viên hướng dẫn: TS Dương Thị Thúy Nga
ThS Nguyễn Duy Tuấn
Sinh viên thực hiện:Lê Hoài Linh
Nguyễn Thiên Tính
Trang 3thu được Từ đó chúng em rất biết ơn vì những gì thầy, cô đã làm cho sinh viên nói chung và bản thân nhóm em nói riêng.
Tiếp theo chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Ban giám hiệu trường Đại học Tài nguyên và môi trường, quý thầy cô khoa Hệ thống thông tin và viễn thám đã tận tâm giảng dạy và truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm quý báu cho nhóm Không chỉ truyền đạt kiến thức, kinh nghiệm mà Ban giám hiệu nhà trường đã cố gắng hỗ trợ thiết bị và cơ sở vật chất để chúng em được học tập tốt hơn.
Với điều kiện thời gian cũng như kiến thức còn hạn chế của một sinh viên nên bài báo cáo này không thể tránh khỏi những thiếu sót Chúng em rất mong nhận được sự chỉ bảo, đóng góp ý kiến của quý thầy cô để chúng em có điều kiện bổ sung, nâng cao tinh thần học tập, ý thức và phục vụ tốt hơn cho công tác thực tế sau này Chúng em xin chân thành cảm ơn!
Trang 5DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1: Mô hình hệ hỗ trợ ra quyết định 8 Hình 2: Sơ đồ năng lực hệ hỗ trợ ra quyết định 9
Trang 6CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1 Lý thuyết hệ hỗ trợ ra quyết định
1.1 Quyết định là gì?
Đó là một chựa chọn về “Đường lối hành động” _ Simon 1960; Costello & Zalkind1963; Churchman 1968, hay “Chiến lược hành động” _ Fishburn 1964, dẫn đến “Một
mục tiêu mong muốn” _ Churchman 1968.
1.2 Ra quyết định là gì?
Một quá trình lựa chọn có ý thức giữa hai hay nhiều phương án để chọn ra một phương án tạo ra được một kết quả mong muốn trong các điều kiện ràng buộc đã biết.
Quyết định có thể là một hành động giàu kiến thức.
- Quyết định có kết luận nào thì hợp lý / hợp lệ trong hoàn cảnh nào ? Quyết định có thể là những thay đổi trong trạng thái kiến thức
- Quyết định có chấp nhận một kiến thcuws mới không ?
1.3 Tại sao phải hỗ trợ ra quyết định?
Nhu cầu hỗ trợ ra quyết định:
o Ra quyết định luôn cần xử lý kiến thức.
o Kiến thức là nguyên liệu và thành phẩm của quyết định, cần được sở hữu hoặc tích lũy bởi người ra quyết định.
Giới hạn về nhận thức: Trí nhớ con người là có hạn trong khi con người có vô vàn các mối quan hệ cần phải nhớ trong ra quyết định.
Giới hạn về kinh tế: Do vấn đề kinh phí cho dự án luôn có hạn nên muốn có một dự án thành công thì cần phải có kế hoạch sử dụng kinh phí hợp lý.
Trang 7 Giới hạn về thời gian: Một dự án không thể kéo dài mà phải có kế hoạch thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định, như vậy cần có kế hoạch phân coonng phù hợp để kịp tiến độ, đảm bảo chất lượng.
Áp lực cạnh tranh: Kế hoạch và chiến lược thực hiện dự án hợp lý, chính xác luôn tạo nên thế mạnh cho doanh nghiệp trong cuộc cạnh tranh.
1.4 Bản chất của hỗ trợ ra quyết định.
- Cung cấp thông tin, tri thức.
- Có thể thể hiện qua tương tác người – máy, qua mô phỏng.
1.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến ra quyết định.
- Công nghệ - thông tin - máy tính.
- Tính cạnh tranh - sự phức tạp về cấu trúc.
- Thị trường quốc tế - ổn định chính trị - chủ nghĩa tiêu thụ - Các thay đổi biến động.
1.6 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 có thể có nhiều mục tiêu xung đột.
Tổ chức vừa và lớn: thường là nhóm ra quyết định, như vậy thường hay có nhiều mục tiêu xung đột.
Nhóm có thể có kích cỡ khác nhau, có thể từ nhiều phòng/ban hay từ các tổ chức khác nhau dẫn đến nhiều phong cách nhận thức, cá tính, phong cách quyết định khác nhau.
Đồng thuận là vấn đề chính trị, khó khăn nên quá trình nhóm ra quyết định rất phức tạp, thường cần máy tính hỗ trợ để hình thành cộng tác trực tuyến ở mức toàn tổ chức và hơn nữa.
Các hỗ trợ máy tính thường thấy: hệ thông tin tổ chức (Enterprise Information System - EIS), các dạng hệ hỗ trợ nhóm (Group Support System - GSS), các hệ quản lý tài nguyên tổ chức (Enterprise Resource Management - ERM), hoạch định tài nguyên tổ chức (Enterprise Resource Planning ERP)
Trang 82 Hệ hỗ trợ ra quyết định
Hình 1: Mô hình 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 Systerm –DSS) 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 vấn đề không có cấu trúc.
Hệ hỗ trợ ra quyết định 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).
Hệ hỗ trợ ra quyết định Là tập các thủ tục dựa trên mô hình nhằm xử lý dữ liệu và phán đoán của con người để giúp nahf quản lý ra quyết định (Little, 1970).
Trang 9Hình 2: Sơ đồ năng lực hệ hỗ trợ ra quyết định.
Trang 10PHƯƠNG PHÁP AHP 1.Dữ liệu
Dữ liệu được dung trong phương pháp này là: Disease_symptom_and_patient_profile được lấy từ link https://www.kaggle.com/datasets/uom190346a/disease-symptoms-and-patient-profile-dataset trên trang Kaggle
Bộ dữ liệu hấp dẫn này cung cấp thông tin về mối liên hệ hấp dẫn giữa các triệu chứng và các chỉ số sức khoẻ của các loại bệnh như: sốt, ho, mệt mỏi, và khó thở, kết hợp với tuổi tác, giới tính, huyết áp, và mức cholesterol trong cơ thể.
2.Phương án
_Xác định mục tiêu: Áp dụng AHP vào chuẩn đoán bệnh ở Mỹ
_Các tiêu chí đánh giá: triệu chứng(Symptoms), mức độ nghiêm trọng(Severity), chỉ số thể trọng(BMI_Level), tuổi tác(Age), giới tính(gender)
_Các phương án lựa chọn: bệnh cúm(influenza), bệnh viêm dạ dày(gastritis), bệnh tăng cholesterolemia(hypercholesterolemia), bệnh động kinh(epilepsy).
Hiệu suấtSinh lờiTiềm năngChi phíMôi
Trang 11Chuẩn hoá ma trận:
Chuẩn hóa ma trận so sánh cặp bằng cách lấy giá trị của mỗi ô chia cho tổng theo cột
Normalised Pair-wise matrix(cell/sum by column).
Thời gianMôi trườngCấp thiếtTrang bịĐiều
Tính trọng số tiêu chí bằng cách trung bình theo hàng
Hiệu suấtSinh lờiTiềm năngChi phíMôi
Mặc dù các giá trị trọng số của các tiêu chí được xác định thông qua phương pháp AHP cung cấp thông tin hữu ích, chúng ta cần đảm bảo tính chính xác và nhất quán trong
đánh giá của các chuyên gia Để thực hiện điều này, tỉ số nhất quán (CR) đóng vai trò
quan trọng.
Theo nhà sáng tạo AHP - Thomas Saaty, CR nhỏ hơn hoặc bằng 10% được coi là mức độ chấp nhận được Điều này tương ứng với xác suất 10% việc các chuyên gia đưa
ra đánh giá ngẫu nhiên.
Trang 12Tuy nhiên, nếu CR vượt quá 10%, đây là dấu hiệu cho thấy sự không nhất quán trong đánh giá, dẫn đến kết quả không chính xác Do đó, việc đánh giá và tính toán lại
là cần thiết để đảm bảo độ tin cậy của quá trình phân tích.
Lấy tổng trọng số của các tiêu chí chia cho tổng trọng số của từng tiêu chí.
Hiệu suấtSinh lờiTiềm năngChi phíMôi
Tính giá trị riêng lớn nhất của ma trận so sánh(lamdamax) Nếu lamdamax càng gần bằng số tiêu chí so sánh thì tính phù hợp càng cao) Lamdamax được tính là trung bình cộng của
Trang 13CI = 5.4315−55−1 = 0.1079
Tính tỷ số nhất quán CR (Consistency Ratio) CR = CI
Trong đó: CI: Chỉ số nhất quán
RI (Random Index): Chỉ số ngẫu nhiên, được tra cứu theo số tiêu chí so sánh trong bảng sau: Bảng chỉ số ngẫu nhiên ứng với số tiêu chí lựa chọn được xem xét.
Xây dựng ma trận so sánh cặp của các phương án theo từng tiêu chí
Hiệu suấtSinh lờiTiềm năngChi phí
Trang 23sum 1.87 4.53 7.33 14.00
Trang 25Tính CI: CI = λ max−nn−1 = 4.1989907−43 = 0.06633022 => CR = 0.066330220.9 = 7%(<10%)
Trang 264.Kết quả bài toán