Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀO CHIẾN LƯỢC KINH DOANH THIẾT BỊ ĐIỆN TỬ MÁY TÍNH

I H C QU C GIA THÀNH PH H CHÍ MINH ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Ồ CHÍ MINHTR ƯỜNG ĐẠ

Trang 1

I H C QU C GIA THÀNH PH H CHÍ MINH ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Ồ CHÍ MINH

TR ƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NG ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH I H C CÔNG NGH THÔNG TIN ỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Ệ THÔNG TIN

BÀI TI U LU N MÔN: H H TR RA QUYÊT NH ỂU LUẬN MÔN: HỆ HỖ TRỢ RA QUYÊT ĐỊNH ẬN MÔN: HỆ HỖ TRỢ RA QUYÊT ĐỊNH Ệ THÔNG TIN Ỗ TRỢ RA QUYÊT ĐỊNH Ợ RA QUYÊT ĐỊNH ĐỊNH

ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀO CHIẾN LƯỢC ỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀO CHIẾN LƯỢC ẾT ĐỊNH VÀO CHIẾN LƯỢC ĐỊNH ẾT ĐỊNH VÀO CHIẾN LƯỢC ƯỢ RA QUYÊT ĐỊNH

KINH DOANH THI T B I N T MÁY TÍNH ẾT ĐỊNH VÀO CHIẾN LƯỢC ỊNH Đ Ệ THÔNG TIN Ử MÁY TÍNH

1.1.1.1.1.1.1.1

MSSV: CH1201051 MSSV: CH1201051

MSSV: CH1301118

H tên: Nguy n Ng c V ng ọ tên: Diệp Thanh Nguyên ễn Ngọc Vọng ọ tên: Diệp Thanh Nguyên ọ tên: Diệp Thanh Nguyên GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc Phúc

Trang 2

Tp.HCM, Tháng 06/2014

LỜI NÓI ĐẦU

Lập kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh là một trong những hoạt động rất quan trọng của doanh nghiệp Thực tiễn cho thấy trong bối cảnh hoạt động của nền kinh tế thịtrường có sự hội nhập kinh tế toàn cầu ngày càng sâu rộng, cạnh tranh ngày càng sâu sắcnhư ở nước ta hiện nay thì việc lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp càng trởnên quan trọng và trở thành yếu tố có ý nghĩa quyết định đến sự thành công hay thất bạicủa doanh nghiệp

Để nhanh chóng và hiệu quả cho việc hỗ trợ kinh doanh tại các doanh nghiệp, việc hỗtrợ để ra quyết định bằng việc thực hiện công nghệ thông tin hóa là điều hết sức thiết thựcđảm bảo tương lai phát triển của doanh nghiệp

Qua môn học hệ hỗ trợ ra quyết định, người viết đã được tìm hiểu về các ứng dụngtrên máy tính cho việc hỗ trợ ra quyết định, như khả năng phân lớp trong Oracle, SQLServer, sử dụng OLAP (Online Analytical Processing), mô hình cây quyết định,… Trong

đó cây quyết định thực chất là công cụ hỗ trợ quyết định, có thể biểu diễn dữ liệu phức tạptheo một cấu trúc đơn giản nhờ viết và phân tích dạng cây Người viết xin gửi lời cảm ơn

chân thành đến PGS.TS Đỗ Phúc trường Đại học Công Nghệ Thông Tin và các quí Thầy

Cô đã tận tình giảng dạy, giúp đỡ để người viết hiểu thêm và hoàn thành tiểu luận này.Mặc dù đã rất nỗ lực, cố gắng nhưng kiến thức còn hạn chế nên bài viết không thểbao quát hết những kiến thức đã học, mục đích chủ yếu tiểu luận này là để ứng dụng câyquyết định vào chiến lược kinh doanh thiết bị điện tử máy tính mà người viết và một ngườibạn đang triển khai trên địa bàn Thành Phố Hồ Chí Minh, Bình Dương và Cần Thơ

Trang 4

Hiện nay, người viết cùng với 1 người bạn đã và đang triển khai hình thức kinhdoanh các thiết bị điện tử máy tính giá rẻ dành cho đối tượng học sinh, sinh viên, người laođộng có thu nhập trung bình thấp gồm: laptop, USB, thẻ nhớ, máy nghe nhạc MP3 và đanghoạt động tại Thành Phố Cần Thơ Theo đó, hiện tại mỗi tháng bán ra khoảng 20 laptop,

120 USB, thẻ nhớ và 20 máy nghe nhạc MP3 Giá nhập và bán các mặt hàng như sau:

- Laptop: nhập 7->9 triệu, bán ra 9->11 triệu

- Thẻ nhớ, USB: nhập từ 60,000 VNĐ->150,000VNĐ, bán ra từ 100->190

- Máy MP3: nhập 100,000 VNĐ->500,000 VNĐ, bán ra từ 150->550

- Các thiết bị bán chậm sau đó đều phải giảm giá 40% so với giá bán

Với lợi nhận như trên, người viết muốn mở rộng thị trường kinh doanh ra thành phố

Hồ Chí Minh và Bình Dương Tại Thành Phố Hồ Chí Minh sẽ kinh doanh lưu động, tuynhiên vị trí chủ yếu sẽ là khu đại học quốc gia Thành Phố Hồ Chí Minh Tại Bình Dương,kinh doanh tại vị trí đại học Thủ Dầu Một, lưu động qua các trường lân cận Tuy nhiên, ởCần Thơ mức cạnh tranh tương đối, ở Bình Dương mức cạnh tranh vừa, và ở Thành Phố

Hồ Chí Minh mức cạnh tranh cao Người viết dựa vào chiến lược kinh doanh trên để đưa

ra quyết định chọn 2 trong 3 vị trí kinh doanh (Hồ Chí Minh, Bình Dương, Cần Thơ) saocho lợi nhuận mang về cao nhất Bải toán được giải dựa vào cây quyết định

Trang 5

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN

Trang 6

MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU 1

ĐẶT VẤN ĐỀ 2

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN 3

MỤC LỤC 4

Phần 1 TỔNG QUAN CÂY QUYẾT ĐỊNH 5

1.1 Cây quyết định 5

1.2 Các hướng tiếp cận 6

1.2.1 Ra quyết định không có xác suất 7

1.2.1.1 Tiếp cận theo hướng lạc quan 7

1.2.1.2 Tiếp cận theo hướng bảo thủ 8

1.2.1.3 Tiếp cận theo hướng thương tiếc 9

1.2.2 Ra quyết định có xác suất 11

1.2.2.1 Giá trị mong đợi 11

1.2.2.2 Bài toán 11

Phần 2 ỨNG DỤNG CHIẾN LƯỢC KINH DOANH 13

2.1 Mô tả chiến lược kinh doanh 13

2.2 Tính toán chiến lược trên cây định danh 14

2.2.1 Mô tả cây định danh cho chiến lược 14

2.2.2 Tính toán payoff 16

2.2.2.1 - Tính các CP theo các dự định 16

2.2.2.2 - Tính các giá trị kỳ vọng: 18

2.2.2.3 Lựa chọn theo kỳ vọng: 20

HƯỚNG PHÁT TRIỂN 21

KẾT LUẬN 22

TÀI LIỆU THAM KHẢO 23

Trang 7

Phần 1 TỔNG QUAN CÂY QUYẾT ĐỊNH

Cây quyết định bao gồm 4 thành phần: nhánh, nút quyết định, nút biến cố và kết quả

 Nút quyết định là một điểm trên cây được biểu diễn bằng hình vuông và từ đó sẽphát xuất nhiều nhánh

 Nút biến cố là một điểm trên cây quyết định được biễu diễn bằng hình tròn và từ

đó cũng sẽ phát xuất nhiều nhánh, mỗi nhánh là một biến cố có thể xảy ra

 Kết quả là hậu quả của của một chuỗi chiến lược và biến cố tạo thành một conđường duy nhất trên cây quyết định từ điểm đầu cho đến điểm cuối cùng

Sơ đồ cây quyết định:

Trang 8

1.2 Các hướng tiếp cận

Có 2 hướng để ra quyết định

 Ra quyết định không có xác suất (decision making without probability):

o Tiếp cận lạc quan: the optimistic approach

Trang 9

o Tiếp cận bảo thủ: the conservative approach.

o Tiếp cận theo hướng hối tiếc: the minimax regres approach

 Ra quyết định có xác suất (decision making with probability)

1.2.1 Ra quyết định không có xác suất

Ví dụ: mô tả cây quyết định cho việc kinh doanh thiết bị điện tử máy tính theo 2 chiếnlược kinh doanh: d1=kinh doanh tại Tp.HCM, d2=kinh doanh vào Bình Dương, d3=kinhdoanh tại Cần Thơ

1.2.1.1 Tiếp cận theo hướng lạc quan

Tiếp cận theo hướng lạc quan (Optimistic approach) sử dụng cho những người theo hướnglạc quan Quyết đinh với payoff lớn nhất được chọn (maximax)

Từ mô hình trên, ta phân tích theo hướng lạc quan như sau:

s3s2s1

d3

d2d1

-100000

300000450000

400000400000

400000-200000

300000400000

Trang 10

1.2.1.2 Tiếp cận theo hướng bảo thủ

Tiếp cận theo hướng bảo thủ (Conservative approach) chọn quyết định lớn nhất trong cácpayoff nhỏ nhất (maximin)

Trang 11

PAYOFF TABLE

1.2.1.3 Tiếp cận theo hướng thương tiếc

Tiếp cận theo hướng thương tiếc (Minimax regret approach) xây dựng 2 bảng: bảng hốitiếc (regret table) và bảng cơ hội bị mất (opportunity loss table)

Trang 12

OPPORTUNITY LOSS TABLE

Alternative s1 s2 s3 Regret Decision

d1 =MAX(B$4:B$6)-B4 =MAX(C$4:C$6)-C4 =MAX(D$4:D$6)-D4 =MAX(B11:D11) =IF(E11=$E$14,A11,"")

OPPORTUNITY LOSS TABLE

Decision Maximum Recommended

Alternative s1 s2 s3 Regret Decision

d1 500,000 VNĐ 0 VNĐ 0 VNĐ 500,000 VNĐ

100,000 VNĐ 0 VNĐ 650,000 VNĐ 650,000 VNĐ d3 0 VNĐ 0 VNĐ 150,000 VNĐ 150,000 VNĐ d3

Trang 13

j=1

PAYOFF TABLE

1.2.2.1 Giá trị mong đợi

Giá trị mong đợi (expected value approach) là tổng các tích theo từng tình huống, côngthức:

EV(di) = Σ P(Sj) Vij

P(Si): xác suất theo từng trường hợp

Vij: payoff

1.2.2.2 Bài toán

Cho cây quyết định với các xác suất

s3 0.4s2 0.2s1 0.4s3 0.4s2 0.2s1 0.4

s3 0.4s2 0.2s1 0.4

d3

d2d1

-100000

300000450000

400000400000

400000-200000

300000400000

Trang 14

Giá trị mong đợi(expected value) được tính cho mỗi quyết định như sau:

EMV(d1)=0.4*(-100000)+0.2*400000+0.4*450000=220000

EMV(d2)=0.4*300000+0.2*400000+0.4*(-200000)=120000

EMV(d3)=0.4*400000+0.2*400000+0.4*300000=360000

PAYOFF TABLE

Trang 15

Phần 2 ỨNG DỤNG CHIẾN LƯỢC KINH DOANH

Tiếp tục với phần đặt vấn đề ở trên, người viết mô tả chi tiết ý định kinh doanh:Người viết cùng với 1 người bạn đã và đang triển khai hình thức kinh doanh các thiết

bị điện tử máy tính giá rẻ dành cho đối tượng học sinh, sinh viên, người lao động có thunhập trung bình thấp gồm: laptop, USB, thẻ nhớ, máy nghe nhạc MP3 và đang hoạt độngtại Thành Phố Cần Thơ Theo đó, hiện tại mỗi tháng bán ra khoảng 20 laptop, 120 USB,thẻ nhớ và 20 máy nghe nhạc MP3 Giá nhập và bán các mặt hàng như sau:

- Laptop: nhập 7->9 triệu, bán ra 9->11 triệu

- Thẻ nhớ, USB: nhập từ 60,000 VNĐ->150,000VNĐ, bán ra từ 100->190

- Máy MP3: nhập 100,000 VNĐ->500,000 VNĐ, bán ra từ 150->550

Các thiết bị bán chậm sau đó đều được bán với giá phải giảm giá 40% so với giá bán.Với lợi nhuận từ việc mua và bán, để thực hiện sơ đô cây định danh và tính toán, ta xemcác giá trị mua và bán trung binh như sau :

- Laptop: nhập 8 triệu, bán 10 triệu

- Thẻ nhớ, USB: nhập 105,000 VNĐ, bán ra 145,000 VNĐ

- Máy MP3 : nhập 300,000 VNĐ, bán ra 350,000 VNĐ

- Các thiết bị bán không hết trong tháng sẽ giảm 40%, theo đó: Laptop: giá bán60%*10 triệu = 6 triệu, thẻ nhớ USB: 60%*145,000 = 87,000 VNĐ, Máy MP3:60%*350,000 = 210,000 VNĐ

- Xét t i thành ph H Chí Minh, ta có b ng kh o sát kinh doanh sauại thành phố Hồ Chí Minh, ta có bảng khảo sát kinh doanh sau ố Hồ Chí Minh, ta có bảng khảo sát kinh doanh sau ồ Chí Minh, ta có bảng khảo sát kinh doanh sau ảng khảo sát kinh doanh sau ảng khảo sát kinh doanh sau :

Số lượng bán ra(nhu cầu)/

xác suất

Số lượng dự định kinh doanh 2

Số lượng bán ra(nhu cầu)/ xác suất

Có đối

30 Laptop| 180USB, thẻ nhớ |

Trang 16

xác suất

Có đối

xác suất

Có đối

2.2.1 Mô tả cây định danh cho chiến lược

Cây quyết định được vẽ như sau:

Trang 20

2.2.2.2.1 Xét chiến lược kinh doanh tại Thành Phố Hô Chí Minh:

EMV1(S4:dự định 1 với E1:có đối thủ)=0.4*23,820,000+0.5*68,700,000+0.1* 68,700,000

Trang 21

2.2.2.2.2 Xét chiến lược kinh doanh tại Bình Dương:

EMV5(S4:dự định 1 với E1:có đối thủ)=0.6*920,000+0.3*45,800,000+0.1* 45,800,000

2.2.2.2.3 Xét chiến lược kinh doanh tại Cần Thơ:

EMV9(S4:dự định 1 với E1:có đối thủ)=0.3*920,000+0.6*45,800,000+0.1* 45,800,000

Trang 22

EMV(S2:kinh doanh tại Cần

Thơ)=0.4*max(EMV9,EMV10)+0.6*Max(EMV11,EMV12)=0.4*32,336,000+0.6*34,580, 000=33,682,400

2.2.2.3 Lựa chọn theo kỳ vọng:

Dựa vào các giá trị kỳ vọng trên, ta có thể thấy rõ EMV(S1:kinh doanh tại

HCM)=51,870,000 có giá trị cao nhất, trong khi đó EMV(S2:kinh doanh tại Bình

Dương)=26,726,000 có giá trị thấp nhất

Giả sử nếu chi phí bỏ ra cho các dịch vụ thuê mặt bằng, nhân viên,… chiếm 40% giá trị kỳvọng, khi đó ta cũng có:

Tại Hồ Chí Minh, lợi nhuận = 51,870,000 – 40%*51,870,000 = 31,122,000 VNĐ

Tại Bình Dương, lợi nhuận = 26,726,000 – 40%*26,726,000 = 16,035,600 VNĐ

Tại Cần Thơ, lợi nhuận = 33,682,400 – 40%*33,682,400 = 20,209,440 VNĐ

Như vậy, bài toán đưa ta quyết định: kinh doanh thêm tại Hồ Chí Minh

Trang 23

HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Tiểu luận đã trình bày về ứng dụng mô hình cây định danh vào giải quyết bài toánthực tế “kinh doanh thiết bị điện tử máy tính” Tuy nhiên chưa đưa được mô hình lên máytính demo Vì thế, hướng phát triển của đề tài như sau:

- Đưa mô hình này lên demo, giải quyết các trường hợp: tự phát sinh cây, ngườidùng đưa dữ liệu đầu vào gồm: các hướng kinh doanh, các mặt hàng kinh doanhcùng với số lượng, đơn giá, các xác suất Từ đó, chương trình tự động tính toán các

kỳ vọng và đưa cho người dùng một cách chi tiết lựa chọn kinh doanh phù hợpnhất

- Có thể một hình thức kinh doanh phức tạp sẽ phát sinh nếu việc kinh doanh pháttiến triển, khi đó có thể có rất nhiều trường hợp cần giải quyết, đơn giản như huyđộng vốn, vay vốn, kinh doanh bất động sản,… Như thế, cây định danh cần giảiquyết các trường hợp phức tạp, có tính theo công thức Bayes

Trang 24

KẾT LUẬN

Tiểu luận đã trình bày chi tiết mô hình cây quyết định hỗ trợ trong chiến lược kinhdoanh Thông qua việc tìm hiểu và nghiên cứu đề tài này, người viết có cái nhìn tổng quanhơn trong việc ứng dụng các công cụ máy tính hỗ trợ ra quyết định, đặc biệt ứng dụng câyquyết định vào công việc kinh doanh hiện tại của mình Mặc dù đã rất cố gắng nhưng docòn hạn chế về mặt thời gian cũng như kiến thức nên tiểu luận chỉ giải quyết ở mức nhấtđịnh chưa mở rộng với các trường hợp kinh doanh phức tạp

Xin chân thành cảm ơn Thầy PGS.TS Đỗ Phúc, giảng viên chuyên đề hệ hỗ trợ ra quyết định đã giảng dạy tận tình, truyền đạt những kiến thức quý báu về các ứng dụng máy tính vào hỗ trợ ra quyết định.

Trang 25

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] PGS.TS Đỗ Phúc, Slide bài giảng hệ hỗ trợ ra quyết định

[2] Lê Văn Dực, Hệ hỗ trợ ra quyết đinh, Nhà xuất bản đại học quốc gia, 2006

Định dạng
Số trang	25
Dung lượng	1,12 MB