Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 46 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
46
Dung lượng
1,26 MB
Nội dung
GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Đầu tiên, chúng em xin chân thành cám ơn đã truyền đạt hết sức nhiệt tình cho chúng em những kiến thức quý báu trong môn để chúng em hoàn thành đề tài này. Em cũng xin gửi lời cám ơn chân thành đến các thầy cô trong trường Đại học Công Nghệ Thông Tin đã tận tình giúp đỡ em trong thời gian học vừa qua. Xin cảm ơn tất bạn bè đã và đang động viên, giúp đỡ chúng tôi trong quá trình học tập và hoàn thành đề tài này. ! "#$ %& '() * +, /- Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Trong cuộc sống chúng ta luôn luôn phải ra những quyết định, việc ra những quyết định đúng đắn rất quan trọng cho mọi việc trong cuộc sống của chúng ta. Nếu chúng ta có một quyết định sai lầm sẽ dẫn đến hậu quả (lớn hay nhỏ tùy tính chất sự việc) cho chúng ta. “Hệ hỗ trợ ra quyết định” bắt đầu xuất hiện từ năm 1970 và đã được phát triển đến ngày nay. Nó đã có nhiều đóng góp và hỗ trợ tích cực cho công tác quản lý và ra quyết định của các nhà quản lý và lãnh đạo cao cấp trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong lĩnh vực kinh tế. Trong bài báo cáo này, chúng em đề cập đến hệ hỗ trợ ra quyết định với thuật toán quy nạp ID3 để xây dựng cây quyết định. Ứng dụng demo chúng em xây dựng ở đây là chương trình hỗ trợ ra quyết định có nên chơi golf hay không dựa vào thời tiết (nắng, mưa, độ ẩm, gió, ). Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn !"!# Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn $$ MỤC LỤC 4 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH 1 CHƯƠNG 3: GIẢI THUẬT QUY NẠP CÂY QUYẾT ĐỊNH ID3 16 CHƯƠNG 4: CHƯƠNG TRÌNH DEMO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH “CÓ NÊN ĐI ĐÁNH GOLF HAY KHÔNG?” 27 TÀI LIỆU THAM KHẢO 39 BẢNG PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC 40 Họ tên thành viên 40 Công việc 40 Huỳnh Thanh Việt 40 Tìm hiểu cơ sở lý thuyết 40 Võ Anh Tuấn 40 Xây dựng ứng dụng demo 40 Bảng 4: Bảng phân công công việc 40 Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn %$&"!'()'* Hình 1: Định nghĩa hệ hỗ trợ ra quyết định Hình 2: Năng lực hệ hỗ trợ ra quyết định Hình 3: Mô hình hệ hỗ trợ ra quyết định Hình 4: Sơ đ‹ cây quyết định Hình 5: Một phần cây quyết định xây dựng được Hình 6: Cây quyết định đã xây dựng xong Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Hình 7: Entropy(S) Hinh 8: Class diagram Hình 9: Giao diện chương trình Hình 10: File DSS.exe Hình 11: Giao diện chương trình Hình 12: Màn hình Import Data Hình 13: Giao diện chương trình sau khi Import Data Hình 14: Màn hình khi đang xử lý dữ liệu Hình 15: Màn hình hiển thị cây quyết định sau khi xử lý hoàn tất Hình 16: Dữ liệu thử nghiệm 1 Hình 17: Kết quả thử nghiệm 1 Hình 18: Dữ liệu thử nghiệm 2 Hình 19: Kết quả thử nghiệm 2 Hình 20: Dữ liệu thử nghiệm 3 Hình 21: Kết quả thử nghiệm 3 Bảng 1: Các khái niệm cơ sở của các định nghĩa Hệ Hỗ Trợ Quyết Định Bảng 2: Định nghĩa hệ hỗ trợ quyết định. Bảng 3: Tập dữ liệu rèn luyện cho khái niệm “Có đi chơi golf không?” Bảng 4: Bảng phân công công việc Hệ hỗ trợ ra quyết định GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn +!,-.!/01232/456 ,7 89:;<=<>?@AB- Hệ hỗ trợ ra quyết định là phương pháp lấy tri thức đúng để cho ra quyết định hợp lý vào đúng lúc và có mức phí hợp lý. Đó là sự kết hợp giữa tri thức và việc tạo lập quyết định. (Knowledge – Decision making). Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định được đề xuất bởi Michael S.Scott Morton vào những năm 1970. Hệ hỗ trợ ra quyết định bao g‹m: • Phần mềm máy tính. • Chức năng hỗ trợ ra quyết định. • Làm việc với bài toán có cấu trúc yếu. • Hoạt động theo cách tương tác với người dùng. • Được trang bị nhiều mô hình phân tích và mô hình dữ liệu. 0%12 Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 1 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Các khái niệm cơ sở của các định nghĩa Hệ Hỗ Trợ Quyết Định: CD 89:EFGH Gorry & Scott-Morton (1971) Kiểu của bài toán, chức năng hệ thống Little (1970) Chức năng hệ thống, đặc điểm giao tiếp Alter (1980) Mục tiêu hệ thống, khuôn mẫu sử dụng Moore & Chang (1980) Năng lực hệ thống, khuôn mẫu sử dụng Bonezek et al (1989) Thành phần hệ thống Keen (1980) Quá trình phát triển 34%1!5!--$6789!2: Cơ sở của các định nghĩa về hệ hỗ trợ quyết định thay đổi từ nhận thức hệ hỗ trợ quyết định làm gì (thí dụ, hỗ trợ ra quyết định trong các bài toán phi cấu trúc) cho đến cách thức đạt được các mục tiêu của hệ hỗ trợ quyết định (các thành phần yêu cầu, khuôn mẫu sử dụng, quá trình phát triển ) − Các giải thích: • IJ (1970): hệ hỗ trợ quyết định là tập các thủ tục dựa vào các mô hình để xử lý dữ liệu và phán xét nhằm trợ giúp các nhà ra quyết định. • IJ< (1980): định nghĩa hệ hỗ trợ quyết định bằng cách tương phản với các hệ xử lý dữ liệu điện tử theo 5 thứ nguyên như bảng sau: KC?L ;<=>?@AB MNIOPQIANRS%TU Cách dùng Tích cực Thụ động Người dùng Quản lý Thư ký Mục tiêu Hiệu dụng Hiệu quả Thời gian Hiện tại, tương lai Quá khứ Đặc trưng Linh hoạt Kiên định 3412 Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 2 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn • VV<JWC (1980) cho rằng tính cấu trúc trong các định nghĩa trước đây không thật 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/tình huống cụ thể. Vì vậy, nên định nghĩa hệ hỗ trợ quyết định 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. • &VJXJYJI (1980) cho rằng hệ hỗ trợ quyết định là một hệ máy tính g‹m 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 chứa các kiến thức của lĩnh vực đang xét dưới dạng dữ liệu hay thủ tục) và hệ xử lý vấn đề (liên kết giữa 2 thành phần kia, chứa một hay nhiều năng lực xử lý vấn đề tổng quát cần để ra quyết định). • 8JJ (1980) áp dụng thuật ngữ hệ hỗ trợ quyết định cho các tình huống ở đó hệ thống cuối cùng chỉ có thể được xây dựng bằng một quá trình thích nghi về học tập và tiến hóa. Vì vậy, hệ hỗ trợ quyết định 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. Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 3 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Z7 [CI\EE];<=<>?@AB- 01;#</ • Hệ hỗ trợ quyết định cơ bản hỗ trợ các nhà ra quyết định trong các tình huống nửa cấu trúc và phi cấu trúc bằng cách kết hợp phán xử của con người và xử lý thông tin bằng máy tính. Các bài toán như vậy không thể/không thuận tiện giải quyết được chỉ bằng các công cụ máy tính hóa hay các phương pháp định lượng. • Phù hợp cho các cấp quản lý khác nhau từ cao đến thấp. • Phù hợp cho cá nhân lẫn nhóm. Các bài toán ít có tính cấu trúc thường liên đới đến nhiều cá nhân ở các đơn vị chức năng hay mức tổ chức khác nhau cũng như ở các tổ chức khác. • Hỗ trợ cho các quyết định tuần tự, liên thuộc, được đưa ra một lần, vài lần hay lặplại. • Hỗ trợ cho các giai đoạn của quá trình ra quyết định: tìm hiểu, thiết kế, lựa chọn và hiện thực. • Phù hợp cho một số các phong cách và quá trình ra quyết định. Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 4 [...]... có thể của nó (bao gồm rủi ro và hao phí tài nguyên) Cây quyết định được sử dụng để xây dựng một kế hoạch nhằm đạt được mục tiêu mong muốn Các cây quyết định được dùng để hỗ trợ quá trình ra quyết định Cây quyết định là một dạng đặc biệt của cấu trúc cây 1 Khái niệm: Cây quyết định (Decision Tree) là một cây phân cấp có cấu trúc được dùng để phân lớp các đối tượng dựa vào dãy các luật (series of rules)... sử dụng tốt mô hình, sử dụng một DDS có hiệu quả để ra quyết định mà còn giúp người dùng xây dựng mô hình của riêng họ, cho những nhu cầu của riêng họ Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 10 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn CHƯƠNG 2: CÂY QUYẾT ĐỊNH Trong lý thuyết quyết định (chẳng hạn quản lí rủi ro), một cây quyết định (tiếng Anh: decision tree) là một đồ thị của các quyết định và. .. DEMO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH “CÓ NÊN ĐI ĐÁNH GOLF HAY KHÔNG?” 1 Giới thiệu chương trình Đây là chương trình demo đơn giản, được viết bằng ngôn ngữ C# và chạy trên môi trường windows Mục đích của chương trình là xử dụng giải thuật ID3 xây dựng cây quyết định hỗ trợ việc ra quyết định có nên đi đánh Golf hay không? 2 Xây dựng chương trình 2.1 Class diagram Hinh 8: Class diagram Hệ hỗ trợ ra quyết định. .. cố có thể xảy ra • Kết quả là một chuỗi chiến lược và biến cố tạo thành một con đường duy nhất trên cây quyết định từ điểm đầu cho đến điểm cuối Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 13 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Hình 4: Sơ đồ cây quyết định Hình trên là một cây quyết định tiêu biểu Nút đầu tiên của cây sẽ bắt đầu bằng quyết định thứ nhất, một sự chọn lựa giữa chiến lược 1 hay... tưởng vào mô hình Cây quyết định có thể xử lý tốt một lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn Có thể dùng máy tính cá nhân để phân tích các lượng dữ liệu lớn trong một thời gian đủ ngắn để cho phép các nhà chiến lược đưa ra quyết định dựa trên phân tích của cây quyết định Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 15 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn CHƯƠNG 3: GIẢI THUẬT QUY NẠP CÂY QUYẾT ĐỊNH... nhánh Mưa, vì các ví dụ trong các phân vùng con của các nhánh cây này đều thuộc cùng một lớp, nên giải thuật ID3 kết thúc và được cây quyết định như hình dưới: Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 20 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Hình 6: Cây quyết định đã xây dựng xong Lưu ý, để phân loại một ví dụ, có khi cây QĐ không cần sử dụng tất cả các thuộc tính đã cho, mặc dù nó vẫn phân loại... trị kỳ vọng tốt nhất ứng với nút đầu tiên Lời giải này giả định có thể ấn định Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 14 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn giá trị kỳ vọng ở từng nút biến cố và người ra quyết định sẽ thực hiện một quyết định phức tạp dựa trên nhiều biến cố ngẫu nhiên 3 Ưu điểm của cây quyết định So với các phương pháp khai phá dữ liệu khác, cây quyết định là phương pháp... phân loại đơn có thể áp dụng cho từng phần tử của tập con dẫn xuất Một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên (random forest) sử dụng một số cây quyết định để có thể cải thiện tỉ lệ phân loại Cây quyết định cũng là một phương tiện có tính mô tả dành cho việc tính toán các xác suất có điều kiện Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 12 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Cây quyết định có thể được mô... đó tương ứng với một nhánh của cây Hệ hỗ trợ ra quyết định Page 17 GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc HVTH: Huỳnh Thanh Việt – Võ Anh Tuấn Các nút lá thể hiện sự phân loại của các ví dụ thuộc nhánh đó, hay chính là giá trị của thuộc tính phân loại Sau khi giải thuật đã quy nạp được cây quyết định, thì cây này sẽ được sử dụng để phân loại tất cả các ví dụ hay thể hiện (instance) trong tương lai Và cây quyết định sẽ... đáp ứng một cách đúng đắn dữ liệu của chúng ta Trong trường hợp này là các giải thuật học cố gắng tạo ra cây quyết định nhỏ nhất phân loại một cách đúng đắn tất cả các ví dụ đã cho Trong phần kế tiếp, chúng ta sẽ đi vào giải thuật ID3, là một giải thuật quy nạp cây quyết định đơn giản thỏa mãn các vấn đề vừa nêu 2 Giải thuật ID3 xây dựng cây quyết định từ trên–xuống ID3 xây dựng cây quyết định (cây . Tuấn %$&"!'()'* Hình 1: Định nghĩa hệ hỗ trợ ra quyết định Hình 2: Năng lực hệ hỗ trợ ra quyết định Hình 3: Mô hình hệ hỗ trợ ra quyết định Hình 4: Sơ đ‹ cây quyết định Hình 5: Một phần cây quyết định xây dựng. đến hệ hỗ trợ ra quyết định với thuật toán quy nạp ID3 để xây dựng cây quyết định. Ứng dụng demo chúng em xây dựng ở đây là chương trình hỗ trợ ra quyết định có nên chơi golf hay không dựa vào. các định nghĩa Hệ Hỗ Trợ Quyết Định Bảng 2: Định nghĩa hệ hỗ trợ quyết định. Bảng 3: Tập dữ liệu rèn luyện cho khái niệm “Có đi chơi golf không?” Bảng 4: Bảng phân công công việc Hệ hỗ trợ ra quyết