Quá trình phân tích phân cấp mờ hỗ trợ quyết định trong việc lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG - HÀ QUYẾT THẮNG ĐỀ TÀI Q TRÌNH PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH TRONG VIỆC LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP DỊCH VỤ INTERNET LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN, 2017 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HÀ QUYẾT THẮNG QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH TRONG VIỆC LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP DỊCH VỤ INTERNET Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Lê Bá Dũng THÁI NGUYÊN, 2017 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH LỜI CAM ĐOAN MỞ ĐẦU CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Trình bày khái niệm tập mờ 1.1.1 Định nghĩa tập mờ 1.1.2 Một số khái niệm tập mờ 10 1.1.3 Biểu diễn tập mờ 11 1.2 Các phép toán tập mờ hệ luật mờ 12 1.2.1 Phần bù tập mờ 12 1.2.2 Phép hợp tập mờ 13 1.2.3 Phép giao tập mờ 13 1.2.4 Tích Descartes tập mờ 14 1.2.5 Tính chất phép toán tập mờ 15 1.2.6 Hệ luật mờ 16 1.3 Lập luân xấp xỉ hệ mờ 16 1.3.1 Logic mờ 16 1.3.2 Quan hệ mờ 16 1.3.3 Suy luận xấp xỉ suy diễn mờ 18 1.4 Số học mờ 20 1.4.1 Số mờ 20 1.4.2 Biến ngôn ngữ giá trị ngôn ngữ 22 1.5 Giải mờ 23 1.5.1 Phương pháp điểm cực đại 23 1.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm 24 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ 26 2.1 Tiếp cận phương pháp AHP mờ ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process) 26 2.2 Các đặc trưng AHP mờ 28 2.2.1 Kịch cho nghiên cứu 29 2.2.2 Đo lường thu thập liệu 31 2.3 Phân rã vấn đề định 33 2.3.1 Xây dựng cặp Pair – wise 33 2.3.2 Biểu diễn toán học 35 2.4 Kỹ thuật tiến trình phân tích phân cấp mờ FAHP - Fuzzy Analytic Hierarchy Process 39 2.4.1 Số mờ tam giác giá trị mờ biến ngôn ngữ so sánh cặp 40 2.4.2 Tích hợp AHP lý thuyết tập mờ 42 2.4.3 Kỹ thuật phân tích mờ khoảng rộng 43 2.5 Mơ tả tốn học phương pháp AHP mờ 43 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP AHP MỜ CHO VIỆC LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP DỊCH VỤ INTERNET 50 3.1 Bài toán lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet 50 3.2 Một mơ hình đơn giản hóa định đánh giá việc lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet 51 3.3 Phân tích tính quán đánh giá cá nhân 55 3.4 Tổng hợp định nhóm 56 3.5 Ước tính ưu tiên mờ 57 3.6 Kết 59 3.7 Thảo luận trọng số tiêu chí 61 3.8 Đánh giá phương án thay chọn 63 3.9 Kết luận Triển vọng 65 KẾT LUẬN 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Hàm thuộc μAx có mức chuyển đổi tuyến tính Hình 1.2 Hàm thuộc tập B Hình 1.3 Miền xác định miền tin cậy tập mờ A 10 Hình 1.4 Biểu diễn tập mờ chiều cao 12 Hình 1.5 Tập bù A tập mờ A 12 Hình 1.6 Hợp hai tập mờ có tập 13 Hình 1.7 Giao hai tập mờ có tập vũ trụ 14 Hình 1.8 Các loại hàm thành viên số mờ 20 Hình 1.9 Phân loại hàm thành viên số mờ 21 Hình 1.10 Số mờ hình thang 21 Hình 1.11 Số mờ hình tam giác 22 Hình 1.12 Những tập mờ thuộc biến ngôn ngữ nhiệt độ 22 Hình 1.13 Giải mờ phương pháp điểm cực đại 24 Hình 1.14 Giải mờ phương pháp điểm trọng tâm 25 Hình 2.1: Số mờ tam giác 40 Hình 2.2: Số mờ tương ứng biến ngôn ngữ 42 Hình 3.1 Ví dụ đánh giá mờ người trả lời # 96 # 102, độc lập xác định lij, mij and uij, tiêu chí “Chi phí” so với “Sự phụ thuộc” 54 Hình 3.2 Trọng số mờ wi, ước tính số trung bình nhân 60 Hình 3.3 Các giải pháp truyền thơng µ=0.8 66 Hình 3.4 Biểu đồ tỉ lệ lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ 68 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Bảng biểu diễn tập mờ A 10 Bảng 2.1.Thống kê ưu nhược điểm mơ hình FAHP 29 Bảng 2.2 Các vấn đề thu thập liệu 32 Bảng 2.3 Độ ưu tiên cho tiêu chí 34 Bảng 2.4 Trọng số so sánh độ ưu tiên tiêu chí 35 Bảng 3.1 Ma trận so sánh cặp tất đánh giá (CR ≤ 0.1, n = 75) 57 Bảng 3.2 Đánh giá tổng hợp tiêu chí 60 Bảng 3.3 Dữ liệu định lượng cho đánh giá lựa chọn thay 63 Bảng 3.4 Dữ liệu định lượng nghịch đảo cho tiêu chí “Chi phí” “Công nghệ” 64 Bảng 3.5 Dữ liệu định lượng chuẩn hóa 64 Bảng 3.6 Khoảng thời gian trợ cấp dựa trọng số mờ α-cut μx = 0.8 66 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn nghiên cứu thực Các thông số, bảng biểu kết sử dụng luận văn hoàn toàn có thật chưa cơng bố luận văn khác Thái Nguyên, ngày tháng 10 năm 2017 Tác giả luận văn Hà Quyết Thắng MỞ ĐẦU Các mơ hình định đa mục tiêu ngày ứng dụng rộng rãi năm gần đây, việc định dựa vào chi phí thấp hay lợi nhuận cao thiếu thiết thực chưa quan tâm đến nhân tố định tính Các định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet cần phải xem xét nhiều tiêu chí nhằm nâng cao lực cạnh tranh Quá trình lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ khởi tạo từ mối quan hệ khách hàng nhà cung cấp dịch vụ, bước quan trọng việc có khách hàng cho nhà cung cấp dịch vụ Thực tế quan trọng tâm trí người tiêu dùng thường mua sản phẩm theo thứ tự “phân cấp” di chuyển từ dịch vụ tương đối đơn giản cho người phức tạp tốn Không giống tiếp thị hàng hố, dịch vụ khơng thể đánh giá trước mua đánh giá sau cung cấp dịch vụ Bởi khía cạnh tiếp thị dịch vụ khái niệm vơ hình, khách hàng dự kiến phải đối mặt với khó khăn việc đánh giá dịch vụ cung cấp Mục đích nghiên cứu cung cấp nhìn tổng quan ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc mờ, để giải nhiều vấn đề quan trọng khác lĩnh vực lựa chọn nhà cung cấp Được gợi ý giáo viên hướng dẫn dựa tìm hiểu tơi đây, tơi định chọn đề tài: “Q trình phân tích phân cấp Mờ hỗ trợ định việc lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet.” Phương pháp giúp cho có nhìn nhiều chiều đa dạng hơn, nhiều góc cạnh vấn đề cần giải Giúp cho hệ tri thức hoạt động đảm bảo có ý nghĩa khoa học thực tiễn Đối tượng phạm vi nghiên cứu - Tìm hiểu hệ mờ, hệ luật mờ, AHP mờ - Tìm hiểu ứng dụng AHP mờ để đánh giá việc định lựa chọn nhà cung cấp Hướng nghiên cứu đề tài - Giới thiệu tổng quan hệ mờ - Các phương pháp thẩm định đánh giá hệ sở tri thức - Những yếu tố giúp cho việc áp dụng AHP mờ thành công - Định hướng nghiên cứu tương lai Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết xây dựng chương trình xử lý - Thu thập số liệu thực tế để thử nghiệm mô hình - Cài đặt xây dựng chương trình thử nghiệm Ý nghĩa khoa học đề tài - Hiểu rõ khái niệm, thuật toán, ứng dụng liên quan đến luật hệ mờ - Dựa kiến thức tìm hiểu, áp dụng cho xử lý tốn mơ CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Trình bày khái niệm tập mờ 1.1.1 Định nghĩa tập mờ Tập mờ A xác định tập vũ trụ (tập nền) X tập mà phần tử cặp giá trị (x, 𝜇𝐴 (𝑥) x∊ X 𝜇𝐴 ánh xạ: 𝜇𝐴 : X [0,1] Ánh xạ μA gọi hàm thuộc hàm liên thuộc (hoặc hàm thành viên– membership function) tập mờ A Tập X gọi sở tập mờ A 𝝁𝑨 (𝒙) độ phụ thuộc, sử dụng hàm thuộc để tính độ phụ thuộc phần tử x đó, có hai cách: - Tính trực tiếp 𝜇𝐴 (𝑥) dạng công thức tường minh - Tra bảng 𝜇𝐴 (𝑥) dạng bảng Kí hiệu: A={(𝜇𝐴 (𝑥)/𝑥)∶ 𝑥 ∊ 𝑋} Các hàm thuộc 𝜇𝐴 (𝑥) có dạng “trơn” gọi hàm thuộc kiểu S Đối với hàm thuộc kiểu S, cơng thức biểu diễn 𝜇𝐴 (𝑥) có độ phức tạp lớn nên thời gian tính độ phụ thuộc cho phần tử lớn Trong kỹ thuật điều khiển mờ thông thường, hàm thuộc kiểu S thường thay gần hàm tuyến tính đoạn Một hàm thuộc có dạng tuyến tính đoạn gọi hàm thuộc có mức chuyển đổi tuyến tính 57 sốt bị lập khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả, không giống hoạt động tối thiểu tối đa Trong trường hợp chúng tôi, nhận so sánh cặp mờ tổng hợp sau (lij, mij, uij): Bảng 3.1 Ma trận so sánh cặp tất đánh giá (CR ≤ 0.1, n = 75) Chi phí Co In Te De Cu (1,1,1) (0.38,0.58,1.19) (0.32,0.45,0.77) (1.07,1.71,2.79) (0.62,0.88,1.32) (0.84,1.74,2.64) (1,1,1) (0.44,0.74,1.23) (1.72,2.35,3.35) (0.86,1.32,2.00) (1.31,2.22,3.10) (0.80,1.36,2.27) (1,1,1) (1.89,2.83,3.77) (1.20,1.80,2.64) (0.36,0.58,0.93) (0.30,0.43,0.58) (0.26,0.35,0.53) (1,1,1) (0.42,0.55,0.82) (0.76,1.14,1.62) (0.50,0.76,1.17) (0.38,0.56,0.83) (1.22,1.80,2.41) (1,1,1) (Co) Hạ tầng (In) Công nghệ (Te) Mức độ phụ thuộc (De) Chăm sóc khách hàng (Cu) 3.5 Ước tính ưu tiên mờ Dựa kết tổng hợp tất nhà định (n = 75), sử dụng hai phương pháp sau để ước tính ưu tiên: (a) chúng tơi tính tốn kết dựa phương pháp phân tích khoảng rộng tổng hợp, áp dụng đánh giá tương đối phù hợp (sử dụng thuật tốn trung bình số học đơn giản) Dữ liệu thô đáp ứng tiêu chí (các đánh giá khơng qn loại bỏ) Vì vậy, phép tính gần cách sử dụng phương pháp, mang lại kết thỏa mãn Phương pháp dựa giả định, mức độ khả số mờ tam giác định: ̃2 ≥ 𝑀 ̃1 thể phương trình (10) 𝑀 58 ̃2 ≥ 𝑀 ̃1 ) = ℎ𝑔𝑡(𝑀 ̃2 ∩ 𝑀 ̃1 ) = { 𝑉(𝑀 1, 𝑖𝑓𝑚2 ≥ 𝑚1 0, 𝑖𝑓 𝑙1 ≥ 𝑙2 𝑙1 −𝑢2 (𝑚2 −𝑢2 )−(𝑚1 −𝑙1 ) (10) , 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 ̃2 ≥ 𝑀 ̃1 ) Theo phương pháp này, so sánh 𝑉(𝑀 ̃1 ≥ 𝑀 ̃2 ) 𝑉(𝑀 Từ khử mờ cách tìm kiếm số nhỏ tất số ̃≥𝑀 ̃𝑖 ), 𝑖 = 1,2, … , 𝑘 Đối với tỷ trọng AHP mờ, chúng lồi k 𝑉(𝑀 ta phải tính tốn khoảng rộng tổng hợp mờ, định nghĩa là: 𝑛 𝑚 ̃𝑗 ̃𝑗 𝑆̃𝑖 = ∑𝑚 𝑗=1 𝑀𝑔𝑖 ⊗ [∑𝑖=1 ∑𝑗=1 𝑀𝑔𝑖 ] −1 (11) 𝑗 ̃𝑔𝑖 gi mục tiêu phân cấp định 𝑀 đại diện cho số mờ tam giác ma trận định với i=1,2, … ,n j=1,2, … ,m n đối tượng m mục tiêu, chúng tối tiếp tục sử dụng ký hiệu mờ cho 𝑆̃𝑖 (bởi số mờ) Thơng qua chuẩn hóa, ước lượng vector trọng lượng không mờ W, định nghĩa bởi: 𝑊 = (𝑚𝑖𝑛𝑉(𝑆̃1 ≥ 𝑆̃𝑘 ), 𝑉(𝑆̃2 ≥ 𝑆̃𝑘 ), … , 𝑉(𝑆̃𝑛 ≥ 𝑆̃𝑘 ))𝑇 (12) (b) Ngồi ra, chúng tơi tính tốn ưu tiên theo phương pháp số trung bình nhân đó: 𝑟̃𝑖 = 𝑛 (∏𝑛𝑗=1 𝑝̃ ) 𝑖𝑗 (13) 𝑤 ̃ 𝑖 = 𝑟̃𝑖 ⊗ (∑𝑛𝑖=1 𝑟̃𝑖 )−1 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (14) Số mờ 𝑤𝑖 phải khử mờ sử dụng phương pháp trọng tâm đơn giản để làm điều đó, đặt tên trọng số không mờ giá trị hiệu suất không mờ tốt (BNP)”: 59 𝑤𝑖 = 𝑙𝑖 + (𝑚𝑖 −𝑙𝑖 )+(𝑢𝑖 −𝑙𝑖 ) 𝑤𝑖 = 𝑙𝑖 +𝑚𝑖 +𝑢𝑖 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (15) Các phương pháp khử mờ xa thực được, giống phương pháp CFCS, phương pháp lập trình tốn học mờ mờ nhạt phương pháp đề xuất 3.6 Kết Từ ma trận so sánh cặp Bảng 3.1 ước tính tỷ trọng dự phương pháp (a) (b) nêu Phương pháp: Sau tính tốn 𝑆̃𝑖 ước tính véc tơ ưu tiên khơng mờ W qua phương trình (11): 𝑆̃𝐶𝑜 = (0.08,0.16,0.34), 𝑆̃𝐼𝑛 = (0.12,0.25,0.49); 𝑆̃𝑇𝑒 = (0.15,0.32,0.62), 𝑆̃𝐷𝑒 = (0.06,0.10,0.19), 𝑆̃𝐶𝑢 = (0.09,0.18,0.34); Sử dụng Véc tơ có: 𝑉(𝑆̃𝐶𝑜 ≥ 𝑆̃𝐼𝑛 ) = 0.72, 𝑉(𝑆̃𝐶𝑜 ≥ 𝑆̃𝑇𝑒 ) = 0.55, 𝑉(𝑆̃𝐶𝑜 ≥ 𝑆̃𝐷𝑒 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝐶𝑜 ≥ 𝑆̃𝐶𝑢 ) = 0.92, 𝑉(𝑆̃𝐼𝑛 ≥ 𝑆̃𝐶𝑜 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝐼𝑛 ≥ 𝑆̃𝑇𝑒 ) = 0.83, 𝑉(𝑆̃𝐼𝑛 ≥ 𝑆̃𝐷𝑒 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝐼𝑛 ≥ 𝑆̃𝐶𝑢 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝑇𝑒 ≥ 𝑆̃𝐶𝑜 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝑇𝑒 ≥ 𝑆̃𝐼𝑛 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝑇𝑒 ≥ 𝑆̃𝐷𝑒 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝑇𝑒 ≥ 𝑆̃𝐶𝑢 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝐷𝑒 ≥ 𝑆̃𝐶𝑜 ) = 0.54, 𝑉(𝑆̃𝐷𝑒 ≥ 𝑆̃𝐼𝑛 ) = 0.32, 𝑉(𝑆̃𝐷𝑒 ≥ 𝑆̃𝑇𝑒 ) = 0.14, 𝑉(𝑆̃𝐷𝑒 ≥ 𝑆̃𝐶𝑢 ) = 0.54, 𝑉(𝑆̃𝐶𝑢 ≥ 𝑆̃𝐶𝑜 ) = 1.00, 𝑉(𝑆̃𝐶𝑢 ≥ 𝑆̃𝐼𝑛 ) = 0.77, 𝑉(𝑆̃𝐶𝑢 ≥ 𝑆̃𝑇𝑒 ) = 0.58, 𝑉(𝑆̃𝐶𝑢 ≥ 𝑆̃𝐷𝑒 ) = 1.00, Do đó, W tính xấp xỉ cách cực tiểu hóa tiêu chuẩn hóa V T Chúng ta có W = (0.18,0.27,0.32,0.05,0.19) 60 (b) Số trung bình nhân: Sử dụng phương trình (13), ước tính 𝑤 ̃𝑖 có 𝑤 ̃𝐶𝑜 = (0.08,0.15,0.34), 𝑤 ̃ 𝐼𝑛 = (0.11,0.24,0.49), 𝑤 ̃ 𝑇𝑒 = (0.16,0.32,0.62), 𝑤 ̃ 𝐷𝑒 = (0.05,0.10,0.20), 𝑤 ̃ 𝐶𝑢 = (0.09,0.18,0.34) Hình 3.2 Trọng số mờ 𝑤 ̃𝑖 , ước tính số trung bình nhân Hình cho thấy trọng số mờ 𝑤 ̃ 𝑖 dựa tính tốn số trung bình nhân Như thấy, li ui trở nên lớn tất tiêu chí ngoại trừ “mức độ phụ thuộc” Như đề cập trên, kết điển hình AHP mờ Do phép tính mờ số lượng phép nhân phép cộng cần thiết, nên thường có khoảng rộng giá trị li and ui Sau khử mờ phương trình (15) (phương pháp trọng tâm) có: 𝑤 ̃ 𝑖 = (0.16,0.24,0.32,0.10,0.17) Bảng 3.2 Đánh giá tổng hợp tiêu chí 61 (a) Phương pháp (b) Ước tính số trung Chang bình nhân 𝑆̃𝑖 W 𝑤 ̃𝑖 𝑤𝑖 Chi phí (0.08,0.16,0.34) 0.18 (0.08,0.15,0.34) 0.16 Hạ tầng (0.12,0.25,0.49) 0.27 (0.12,0.24,0.49) 0.24 Công nghệ (0.15,0.32,0.62) 0.32 (0.16,0.32,0.62) 0.31 Mức độ phụ thuộc (0.06,0.10,0.19) 0.05 (0.05,0.10,0.20) 0.10 Chăm sóc khách hàng (0.09,0.18,0.34) 0.19 (0.09,0.18,0.34) 0.18 Bảng 3.2 tóm tắt kết hai phương pháp ước tính (a) (b), bao gồm khoảng rộng tổng hợp mờ 𝑆̃𝑖 , W trọng số mờ 𝑤 ̃𝑖 wi ước tính số trung bình nhân 3.7 Thảo luận trọng số tiêu chí Cả hai phương pháp ước lượng cung cấp kết thỏa mãn so sánh Bằng cách sử dụng có thay đổi vị trí nhỏ từ tiêu chí quan trọng sang quan trọng Nếu muốn nhấn mạnh vào tiêu chí quan trọng điều lợi Ví dụ, tiêu chí khơng quan trọng chút nào, có trọng số (trên thực tế khơng đáng kể), thể tốt thực tế Các tiêu chí khơng hữu ích xem xét phân cấp định loại bỏ cách sử dụng thuật toán Tuy nhiên, cần xem xét phương pháp ước lượng có giá trị sử dụng đánh giá quán; loại trừ đánh giá không quán mẫu này, nên điều kiện đáp ứng Hơn nữa: Đối với ma trận so sánh cặp tổng hợp chúng tơi ước tính gần CR dựa mij có CR xấp xỉ 0.003; ma trận coi quán Các ước lượng dựa số trung bình nhân mang lại kết tương đương Chỉ có tiêu chí “Mức độ phụ thuộc” có 62 giá trị trọng số thấp nhiều Đây bất lợi, thực tế nhiều người trả lời dường cho tiêu chí “Mức độ phụ thuộc” không cần thiết cho việc đánh giá nhà cung cấp Những người vấn có khả đánh dấu vào bảng câu hỏi tiêu chí khơng quan trọng theo quan điểm họ; điều không gây hậu cho trình đánh giá Một phần tư tổng số người trả lời xếp loại tiêu chí “khơng quan trọng” - chiếm tỷ lệ cao tất tiêu chí hệ thống phân cấp Tuy nhiên, từ nghiên cứu thực nghiệm kết luận phương pháp thích hợp so với phương pháp khác Kết hai phương pháp ước tính mang lại kết khả quan áp dụng (giả sử trọng số không quán loại bỏ) Liên quan đến thuật toán tổng hợp định nhóm kết luận sau: Việc sử dụng số trung bình nhân thay hoạt động tối thiểu tối đa lợi tổng hợp số mờ Mặt khác, trọng số tính tốn có xu hướng vượt phạm vi chấp nhận giá trị khơng thể kiểm sốt bị lập Tất nhiên, việc sử dụng số trung bình nhân khơng đảm bảo ln ln tính trọng số mờ áp dụng Giả sử có nhóm lớn nhà định, giá trị cực trị đơn lẻ khơng có hại phần lớn số họ đánh giá đồng nhất, mức độ định Nếu mẫu không đồng nhất, nên phân chia thành phân nhóm so sánh, thảo luận kết khác nhóm Tuy nhiên, với mục đích nghiên cứu này, việc chia tách khơng cần thiết Các phân tích liên quan đến việc xếp nhóm tính đồng nghiên cứu tương lai Hơn nữa, so sánh với phương pháp tổng hợp khác thuật toán ưu tiên lợi thế; điều nghiên cứu tương lai 63 3.8 Đánh giá phương án thay chọn Tất nhiên, mơ hình tinh vi thích hợp cho đánh giá giải pháp để giải nhu cầu truyền dẫn Mơ hình sau áp dụng để đánh giá tầm quan trọng tiêu chí mơ hình đánh giá chuyên gia Cuối cùng, tạo hệ thống phân cấp định theo đánh giá nguồn lượng thay khác Đối với bước cuối này, nên sử dụng liệu định lượng có Các kết sau đem lại dẫn ước tính cuối bảng xếp hạng lựa chọn thay dựa ưu tiên tính toán (chúng ta sử dụng kết ước lượng số trung bình nhân) Với mục đích này, lấy liệu định lượng Bảng 3.3, sở chúng tơi đánh giá ba lựa chọn: cáp quang, cáp đồng vệ tinh Tất nhiên, đạt thơng tin chi tiết Dữ liệu (mặc dù khơng xác) đủ thấy tính khả thi quy trình xếp hạng Ở cần phải có tham gia tinh vi muốn suy luận đề xuất liên quan đến giải pháp Bảng 3.3 Dữ liệu định lượng cho đánh giá lựa chọn thay a Chi b Hạ tầng phí c Cơng d Mức độ phụ e Chăm sóc nghệ thuộc khách hàng Cáp Đồng 0.15 1897.7 101 1 Cáp Quang 0.05 1111.2 24 1 Vệ tinh 0.08 8750.0 1153 0 a Chi phí: Đơn vị theo VND/Mbyte b Hạ tầng: Số km cáp kéo, số nhà trạm lắp đặt c Công nghệ: Khả thay đổi kỹ thuật đáp ứng phát triển thiết bị đầu cuối 64 d Mức độ phụ thuộc: Giả định đơn giản cho nhà cung cấp khơng có nguồn lực/quyền tiếp cận công nghệ đáng kể (giá trị 0) nguồn lực/quyền tiếp cận sẵn có (1) e Chăm sóc khách hàng: xử lý nhanh yêu cầu khách hàng (giá trị 1); ghi nhận phản ánh khách hàng (0) Dữ liệu chuẩn hóa lại (xem Bảng 3.5) tiêu chí “Chi phí” “Công nghệ” sử dụng liệu nghịch đảo, số lượng cao phù hợp (xem Bảng 3.4) sau kết hợp với trọng số tương ứng tiêu chí Bằng cách nhân giá trị với giá trị rõ ràng wi = (0.16,0.24,0.31,0.10,0.18) trên, ước lượng trọng số tổng hợp toàn cầu cho ba phương án Bảng 3.4 Dữ liệu định lượng nghịch đảo cho tiêu chí “Chi phí” “Cơng nghệ” Cáp Đồng Cáp Quang Vệ tinh Tổng Chi Khả sẵn Công Mức độ phụ Chăm sóc phí có nghệ thuộc khách hàng 1/ 0.15 1/ 0.5 1/ 0.8 39.17 1897.7 1111.2 8750.0 11758.9 1/ 101 1/ 24 1/ 1153 0.0524 1 1 0 2 Bảng 3.5 Dữ liệu định lượng chuẩn hóa Cáp Đồng Cáp Quang Vệ tinh Chi Khả sẵn Cơng Mức độ phụ Chăm sóc phí có nghệ thuộc khách hàng 6.67/ 39.17 0.51 =0.17 0.32 0.16 0.19 0.50 0.50 0.09 0.79 0.50 0.50 0.74 0.02 0.00 0.00 v Đối với lựa chọn thay tính tốn wi: Wcáp quang = 0.17 ·0.16 + 0.16 ·0.24 + 0.19 · 0.31 + 0.50 ·0.10 + 0.50 ·0.18 = 0.266 65 Wcáp đồng = 0.51 · 0.16 + 0.09 · 0.24 + 0.79 ·0.31 + 0.50 ·0.10 + 0.50 ·0.18 = 0.496 Wvệ tinh = 0.32 ·0.16 + 0.74 ·0.24 + 0.02 ·0.31 + 0.00 ·0.10 + 0.00 · 0.18 = 0.239 Sử dụng số rõ ràng mang lại kết rõ ràng Cáp quang phương án thay có trọng số toàn cầu cao 0.50 lựa chọn thay thích hợp Tuy nhiên, không số rõ ràng mà sử dụng số mờ có lợi (ví dụ để dự đốn tốt khơng chắn kết tương lai) Trong trường hợp này, tính số mờ, sau sử dụng chúng để ước lượng phạm vi tương lai, trọng số “thật” khoảng: Wcáp quang 0.14, 0.27, 0.52 Wcáp đồng 0.25, 0.50, 0.98 Wvệ tinh 0.12, 0.24, 0.48 Trong phần cuối viết đưa giải thích cho số mờ 3.9 Kết luận Triển vọng Cho đến giờ, chứng minh tính khả thi logic mờ cho mục đích MCDM Nếu phải thực lựa chọn hữu hạn giải pháp thay thích hợp, chắn chọn “Cáp quang” Tuy nhiên, việc định lúc hàm ý lựa chọn phương án thay thế, dựa xác suất, khả cân nhắc hội rủi ro Xem xét tình sau: Một quan phủ phải định áp dụng công nghệ thông tin cung cấp dịch vụ công trực tuyến thay cần thúc đẩy lâu dài? Số mờ sử dụng để đảm bảo số tiền trợ cấp tối thiểu tối đa cho phát triển tương lai giải pháp chọn Thậm chí thực α-cut để xác định giới hạn giới hạn trọng số liên quan (ví dụ: tổ chức 66 trích dẫn α-cut định dựa cân nhắc rủi ro) Hình 3.3 mang lại hình dung điều cho chức thành viên 𝜇(𝑥) = 0.8 Trong trường hợp này, tính trọng số sau cách sử dụng phương trình (2): 0.24 ≤wcáp quang  ≤0.32 0.45 ≤wcáp đồng ≤ 0.59 0.21 ≤ wvệ tinh ≤ 0.29 Hình 3.3 Các giải pháp truyền thơng µ=0.8 Sau tổ chức đảm bảo khoảng thời gian trợ cấp định cho việc thúc đẩy giải pháp đánh giá, tùy thuộc vào phát triển tương lai Ví dụ, tổng số tiền trợ cấp “khoản” tỷ đồng (tức khoản tiền mờ) khoảng thời gian bảo đảm khoản tài trợ tính Bảng 3.6 Tổ chức lên kế hoạch cho ngân sách tương lai 0,9 1,2 tỷ đồng trợ cấp Điều dự đoán không chắn tương lai tốt nhiều so với tính tốn dựa trọng số rõ ràng Bảng 3.6 Khoảng thời gian trợ cấp dựa trọng số mờ α-cut 𝜇(𝑥) = 0.8 67 wl Mức trợ cấp wm Mức trợ cấp wu Mức trợ cấp m nhỏ lớn Cáp quang 0.24 240 922 239 0.27 trung bình 266 917 037 Cáp đồng 0.45 447 919 734 0.50 496 738 609 0.59 592 785 984 Vệ tinh 0.21 212 247 917 0.24 236 344 354 0.28 284 957 911 901 089 891 Tổng 000 000 000 0.32 317 943 545 195 687 440 Ứng dụng này, cách để xác định ngân sách tương lai, mang lại hình dung lợi ích thiết thực logic mờ MCDM cách sử dụng AHP mờ Như đề cập trên, cần thiết phải cải thiện cấu trúc phân cấp vấn đề định, sở liệu để đánh giá lựa chọn thay Hơn nữa, cách tiếp cận áp dụng cho nhiều vấn đề định phức tạp khác Chủ đề giải pháp truyền thơng nhiều xem lĩnh vực thực nghiệm đầy đủ để chứng minh việc áp dụng thực tế Chúng ta kết luận phương pháp cụ thể cho ước lượng ưu tiên mờ tốt phương pháp khác; hai phương pháp sử dụng dường phù hợp đảm bảo quán Như đề cập trên, nên sử dụng số trung bình nhân để tổng hợp giới hạn số mờ Khơng thể đảm bảo sau có kết thỏa mãn Tuy nhiên, đánh giá khơng thể kiểm sốt độc lập không làm ảnh hưởng đến thành tổng thể phân tích dựa logic mờ Nói chung, chứng minh tính khả thi lợi ích AHP mờ cho định nhóm cho thấy ứng dụng thực tế phương pháp Các khó khăn đề cập thúc đẩy hoạt động nghiên cứu sâu hơn, ví dụ phát triển thuật tốn nhóm đầy đủ (tạo chùm mờ); điều giúp phân tích kỹ lưỡng mẫu nhóm lớn nhà định 68 45% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 35% 20% Cáp quang Cáp đồng Vệ tinh Hình 3.4 Biểu đồ tỉ lệ lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ 69 KẾT LUẬN Đánh giá phân nhóm nhà cung cấp dịch vụ internet vấn đề định phức tạp cần sử dụng nhiều tiêu chuẩn đánh giá liên quan tới kinh tế đời sống với nhiều người định điều kiện thông tin khơng đầy đủ Đóng góp mặt khoa học: Bài nghiên cứu thống kê lại tiêu chí phương pháp để đánh giá nhà cung cấp dịch vụ internet Nghiên cứu sử dụng số mờ để giải vấn đề lựa chọn nhà cung cấp Điều có ý nghĩa thơng tin đánh giá đưa khơng hồn hảo Đóng góp mặt thực tiễn: Nghiên cứu đề xuất mơ hình lựa chọn để đánh giá phân nhóm nhà cung cấp dịch vụ internet Hiện nay, người sử dụng chủ yếu đánh giá nhà cung cấp dựa thang điểm Việc đề xuất mơ hình định ứng dụng số mờ đưa nhiều gợi ý hỗ trợ người sử dụng đánh giá cách xác nhà cung cấp Hơn nữa, việc đánh giá, mơ hình tiến hành phân nhóm nhà cung cấp Việc phân nhóm nhà cung cấp giúp người sử dụng đưa lựa chọn riêng biệt cho nhà cung cấp với tiêu chí đưa Phương pháp đề xuất áp dụng để giải vấn đề định khác sống 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Lê Bá Dũng, Các hệ sở tri thức (knowledge based system) ứng dụng, Bài giảng ĐHBK Hà nội – Genetic computer school joint education program [2] Bùi Cơng Cường, Nguyễn Dỗn Phước, “Lý thuyết mờ cơng nghệ tính tốn mềm”, Hệ mờ mạng nơron ứng dụng, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, pp.53-89, 2006 [3] Đỗ Phúc, giáo trình khai thác liệu, NXB Đại học quốc gia TP HCM Data.Mining.Concepts.and.Techniques.2nd.Ed-1558609016 Tiếng Anh [5] Blake, C L., & Merz, C J (1998) UCI repository of machine learning databases,1998 [6] S Nascimento, B Mirkin and F Moura-Pires, A Fuzzy Clustering Model of Data and Fuzzyc- Means [7] Saaty, T.L (2008) Decision making with the analytic hierarchy process , New York: McGraw Hill International [8] Saaty, T.L (2012) Ways For Leaders to Make a Decision; The Analytical Hierarchy Process for Decisions in a Complex World, Belmont, CA: Wadsworth [9] Chang, D.-Y., (1996) Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP European Journal of Operational Research, 95, 649-655 [10] Saaty, T.L and Alexander, J (1989) Conflict Resolution: The Analytic Hierarchy Process,New York: Praeger [11] M.P.Windham, “Cluster validity for fuzzy clustering algorithms”, Fuzzy Sets and System, vol 3, pp.177-183, 1981 71 [12] W.Pedrycz, “Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision”, Pattern Recognition, vol 23, pp.121-146, 1990 [13] Gita Sastria, Choong Yeun Liong, Ishak Hashim, “Application of Fuzzy Subtractive Clustering for Enzymes Classification”, Applied Computing Conference, Istanbul, Turkey, 2008 ... VÀ TRUYỀN THÔNG HÀ QUYẾT THẮNG Q TRÌNH PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH TRONG VIỆC LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP DỊCH VỤ INTERNET Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số:... 3.1 Bài toán lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet 50 3.2 Một mơ hình đơn giản hóa định đánh giá việc lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet 51 3.3 Phân tích tính quán đánh giá... định lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ internet cần phải xem xét nhiều tiêu chí nhằm nâng cao lực cạnh tranh Quá trình lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ khởi tạo từ mối quan hệ khách hàng nhà cung cấp dịch