Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)

Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)Ra quyết định nhóm với các quan hệ so sánh giữa các giá trị ngôn ngữ (Luận văn thạc sĩ)

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VI NGỌC HÀ RA QUYẾT ĐỊNH NHÓM VỚI CÁC QUAN HỆ SO SÁNH GIỮA CÁC GIÁ TRỊ NGÔN NGỮ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái ngun, 2015 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn ii ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG -    - Vi Ngọc Hà RA QUYẾT ĐỊNH NHÓM VỚI CÁC QUAN HỆ SO SÁNH GIỮA CÁC GIÁ TRỊ NGÔN NGỮ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PS.TS Nguyễn Tân Ân Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn iii LỜI CAM ĐOAN Luận văn kết nghiên cứu tổng hợp kiến thức mà học viên thu thập q trình học tập trường Đại học Cơng nghệ thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên, hướng dẫn, giúp đỡ thầy cô bạn bè đồng nghiệp, đặc biệt hướng dẫn, giúp đỡ PGS TS Nguyễn Tân Ân Tôi xin cam đoan luận văn sản phẩm chép tài liệu khoa học Học viên Vi Ngọc Hà Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn iv LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS TS Nguyễn Tân Ân, người hướng dẫn khoa học, tận tình bảo, giúp đỡ tơi thực luận văn Tôi xin cảm ơn thầy cô trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên giảng dạy truyền đạt kiến thức cho Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu trường Cao đẳng Công nghiệp Thực Phẩm đồng nghiệp khoa Công nghệ thông tin tạo điều kiện giúp đỡ tơi hồn thành nhiệm vụ học tập Cuối cùng, xin cảm ơn người thân bạn bè chia sẻ, gúp đỡ tơi hồn thành luận văn Mặc dù cố gắng hoàn thành luận văn với tất nỗ lực thân, luận văn cịn thiếu sót Kính mong nhận ý kiến đóng góp q Thầy, Cơ bạn bè đồng nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn! Việt trì ngày 02 tháng 10 năm 2015 Vi Ngọc Hà Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN iv MỤC LỤC v DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC HÌNH VẼ viii DANH MỤC BẢNG ix MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT TẬP MỜ 1.1 Tập mờ 1.1.1 Định nghĩa 1.1.2 Các phép toán tập mờ 1.1.3 Biến ngôn ngữ, nhãn ngôn ngữ 11 1.2 Quan hệ mờ 15 1.2.1 Định nghĩa quan hệ mờ 15 1.2.2 Tính chất 16 1.3 Kết luận chương 19 CHƯƠNG 2: RA QUYẾT ĐỊNH NHĨM DỰA TRÊN QUAN HỆ HƠN NGƠN NGỮ 20 2.1 Một số khái niệm 20 2.1.1 Tập hạng từ 21 2.1.2 Tốn tử trung bình hạng từ 21 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn vi 2.1.3 Mức độ khả so sánh hạng từ 23 2.2 Ra định với quan hệ ngôn ngữ 24 2.2.1 Quan hệ ngôn ngữ không chắn 24 2.2.2 Sắp xếp lựa chọn để chọn lựa chọn tốt 27 2.3 Ví dụ minh họa 29 2.4 Kết luận chương 37 CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 38 3.1 Bài toán 38 3.2 Xây dựng chương trình 38 3.2.1 Lựa chọn giải pháp 38 3.2.2 Thiết kế hệ thống 38 3.2.3 Một số giao diện chương trình 39 3.3 Thi hành chương trình 41 3.3.1 Bài toán thử nghiệm 41 3.3.2 Bài toán ứng dụng 44 3.3 Kết luận chương 51 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn vii DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Viết đầy đủ Từ viết tắt Linguistic Averaging LA ( toán tử trung bình ngơn ngữ) Linguistic Weighted Averaging LWA ( tốn tử lấy trung bình ngơn ngữ có trọng số) Uncertain Linguistic A veraging ULA ( tốn tử lấy trung bình ngôn ngữ không chắn) Linguistic Linguistic Weighted Averaging ULWA (tốn tử trung bình ngơn ngữ khơng chắn có trọng số) weighted arithmetic mean WAM (tốn tử trung bình số học có trọng số) THTP Trung học phổ thơng QHST Quan hệ sở thích Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn viii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hàm thuộc μA(x) có mức chuyển đổi tuyến tính Hình 1.2 Hàm thuộc tập B Hình 1.3 Tập bù tập mờ A Hình 1.4 Hợp hai tập mờ có tập vũ trụ Hình 1.5 Giao hai tập mờ có tập vũ trụ Hình 3.1 Giao diện 40 Hình 3.2 Kết tốn thử nghiệm với QHSS số 42 Hình 3.3 Kết tốn thử nghiệm với QHSS ngơn ngữ 43 Hình 3.3 Giao diện nhập liệu QHST ngôn ngữ 43 Hình 3.4 Kết tốn ứng dụng với QHSS số 47 Hình 3.5 Kết tốn ứng dụng với QHSS ngơn ngữ 50 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn ix DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Biểu diễn tập mờ A6 Bảng 1.2 Một số phép kéo theo mờ thông dụng 10 Bảng 2.1 Quan hệ so sánh số thêm vào A1 31 Bảng 2.2 Quan hệ so sánh số thêm vào A2 31 Bảng 2.3 Quan hệ so sánh số thêm vào A3 31 Bảng 2.4 Tập mối quan hệ so sánh số thêm vào A 32 ~ (1) Bảng 2.5 Quan hệ so sánh ngôn ngữ R 33 ~ ( 2) Bảng 2.6 Quan hệ so sánh ngôn ngữ R 34 ~ Bảng 2.7 Quan hệ so sánh ngôn ngữ R (3) 34 Bảng 3.1 Bảng kí hiệu trường THPT đánh giá 44 Bảng 3.2 Quan hệ so sánh số thêm vào A1 45 Bảng 3.3 Quan hệ so sánh số thêm vào A2 46 Bảng 3.4 Quan hệ so sánh số thêm vào A3 46 ~ (1) Bảng 3.5 Quan hệ so sánh ngôn ngữ không chắn R 48 ~ ( 2) Bảng 3.6 Quan hệ so sánh ngôn ngữ R 49 ~ (3) Bảng 3.7 Quan hệ so sánh ngôn ngữ R 49 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Ra định hoạt động hay gặp sống Ra định thực chất việc chọn phương án, giải pháp, ứng viên, hay lựa chọn tốt Dưới đây, ta gọi chung lựa chọn (alternative(s)) Về chất, toán tối ưu đa mục tiêu, tốn khó Để giải toán này, nhiều trường hợp người ta áp dụng phương pháp hỏi ý kiến chuyên gia Nếu nhiều chuyên gia tham gia vào việc định, ta có trường hợp định nhóm (Group Decision Making) Q trình định nhóm với hệ trợ giúp định thường trải qua bước sau: - Mỗi chuyên gia cho ý kiến đánh giá lựa chọn cho trước - Hệ thống tích hợp ý kiến riêng lẻ thành ý kiến chung nhóm - Căn vào kết ta có lựa chọn tốt - Có hệ trợ giúp định cịn tính độ trí ý kiến chung Tuy nhiên, nhiều trường hợp không đủ thông tin, thơng tin xác cảm nhận chủ quan người đánh giá, … chuyên gia cho ý kiến dạng ý kiến mờ Hơn nữa, để tiện cho chuyên gia, hệ thống yêu cầu chuyên gia đánh giá mức độ (hợp lý hơn, tốt hơn) so sánh lựa chọn Khi định với thông tin mức độ lựa chọn việc định chọn lựa chọn nào, ta phải xếp lựa chọn thông qua xếp khoảng khơng chắn Đã có nhiều phương pháp nhà nghiên cứu đưa để thứ tự khoảng rõ khoảng cho số mờ phương pháp có đặc trưng riêng (Dubois Prade (1983) [4], Bortolan Degani (1985) [2] , Liou Wang (1992) [6], Sengupta Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 42 Hình 3.2 Kết tốn thử nghiệm với QHSS số Bài toán với liệu quan hệ so sánh ngôn ngữ Khi chuyên gia so sánh năm ứng viên tiêu chí nghiên cứu tương ứng cách sử dụng tập thuật ngữ ngôn ngữ s = {s-4= extremely poor (cực kém), s-3= very poor (rất kém), s-2 = poor (kém), s-1 = slightly poor (hơi kém), s0 = fair (bình thường), s1 = slightly good (hơi tốt), s2 = good (tốt), s3 = very good (rất tốt), s4 = extremely good (cực kỳ tốt) } xây dựng mối quan hệ so sánh ngôn ngữ không chắn ~ R (k ) (k = 1, 2, 3) liệt kê bảng 2.5-2.7 Để thuận tiện việc tính tốn phần mềm, chương trình chuyển từ giá trị ngơn ngữ sang giá trị số tương ứng với ngôn ngữ cho Cụ thể: Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 43 Giá trị ngôn ngữ s0 chuyển thành giá trị số 0; Giá trị ngôn ngữ s-1 chuyển thành giá trị số -1; Giá trị ngôn ngữ s-2 chuyển thành giá trị số -2; Giá trị ngôn ngữ s-3 chuyển thành giá trị số -3; Giá trị ngôn ngữ s-4 chuyển thành giá trị số -4; Giá trị ngôn ngữ s1 chuyển thành giá trị số 1; Giá trị ngôn ngữ s2 chuyển thành giá trị số 2; Giá trị ngôn ngữ s3 chuyển thành giá trị số 3; Giá trị ngôn ngữ s4 chuyển thành giá trị số 4; Kết toán thử nghiệm thể hình 3.3 Hình 3.3 Kết tốn thử nghiệm với QHSS ngơn ngữ Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 44 3.3.2 Bài toán ứng dụng Đánh giá chất lượng giáo dục trường THPT tỉnh Phú Thọ sử dụng hệ thống "“RA QUYẾT ĐỊNH NHÓM VỚI CÁC QUAN HỆ SO SÁNH GIỮA CÁC GIÁ TRỊ NGÔN NGỮ” Hiện việc đánh giá chất lượng giáo dục, xếp hạng trường THPT nước nói chung tỉnh Phú Thọ nói riêng lãnh đạo đơn vị Sở giáo dục nước Phú Thọ tốn đặt đơi khơng phải điều dễ dành Nhất trường hợp việc đánh giá chất lượng giảng dạy trường đánh giá nhãn ngơn ngữ như: yếu, yếu, yếu, yếu, trung bình, tốt, tốt, tốt, tốt ý kiến đánh giá lại khơng phải ngơn ngữ xác, thuộc khoảng từ nhãn ngơn ngữ đến nhãn ngơn ngữ khác Ví dụ từ yếu tới trung bình Bài tốn đặt sau: Lấy đơn vị trường THPT lọt vào danh sách cuối đánh giá chất lượng giáo dục toàn diện Giả sử trường: THPT Kĩ thuật, THPT Chuyên Hùng Vương, THPT Công nghiệp, THPT Trần Phú, THPT Việt Trì, THPT Nguyễn Tất Thành, THPT Vũ Thê Lang Nhiệm vụ hội đồng đánh giá gồm chuyên gia phải xem xét đưa thứ tự chất lượng giáo dục trường Trong chuyên gia cho ý kiến khác mức độ trường với trường Kí hiệu trường THPT tương ứng bảng liệu là: Bảng 3.1 Bảng kí hiệu trường THPT đánh giá Tên trường THPT Kí hiệu Kĩ thuật T1 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 45 Chuyên Hùng Vương T2 Cơng nghiệp T3 Trần Phú T4 Việt Trì T5 Nguyễn Tất Thành T6 Vũ Thê Lang T7 * Dữ liệu đầu vào: - Tập danh sách trường đánh giá chất lượng giáo dục, giả sử có trường: Giả sử trường: THPT Kĩ thuật, THPT chuyên Hùng Vương, THPT Công nghiệp, THPT Trần Phú, THPT Việt Trì, THPT Nguyễn Tất Thành, THPT Vũ Thê Lang - Các chuyên gia đánh giá chất lượng, giả sử có chuyên gia với vector trọng số tương ứng ω = ( 0.3, 0.4, 0.3 ) * Dữ liệu đầu ra: Đưa trường chuyên gia đánh giá tốt Dựa toán tử, luận văn phát triển phương pháp tiếp cận trực tiếp để định nhóm với mối quan hệ so sánh số quan hệ sơ thích ngơn ngữ không chắn mà không thông tin, sau áp dụng phương pháp đánh giá trường với liệu QHSS số liệu QHSS ngôn ngữ Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 46 Có ba chuyên gia (k = 1, 2, ), vector trọng số ω = ( 0.3, 0.4, 0.3 )T Giả sử chuyên gia cung cấp ước lượng điểm theo sở thích so sánh trường tương ứng với nghiên cứu tiêu chuẩn sử dụng tỉ lệ 0-1 (Chiclana cộng sự(1998) [2], (2001) [3], Xu Da (2003)) [11] từ xây dựng ma trận số dựa vào mối quan hệ so sánh (được gọi ma trận bổ sung ( Xu Da (2002) ) ) [8] Al = (a ij(l ) )5×5 (l = 1, 2, 3) a ij(l ) + a (lji) = 1, a ii(l ) = 0.5, a (lji) [0, 1] (bảng 3.2-3.4) Bảng 3.2: Quan hệ so sánh số thêm vào A1 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T1 0.5 0.4 0.6 0.6 0.3 0.4 0.2 T2 0.6 0.5 0.7 0.5 0.7 0.7 0.6 T3 0.4 0.3 0.5 0.4 0.6 0.6 0.6 T4 0.4 0.5 0.6 0.5 0.4 0.7 0.7 T5 0.7 0.6 0.4 0.6 0.5 0.2 0.5 T6 0.6 0.3 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 T7 0.8 0.4 0.4 0.3 0.5 0.6 0.5 Bảng 3.3 Quan hệ so sánh số thêm vào A2 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 47 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T1 0.5 0.5 0.4 0.3 0.7 0.4 0.2 T2 0.5 0.5 0.3 0.4 0.8 0.7 0.6 T3 0.6 0.7 0.5 0.4 0.3 0.6 0.6 T4 0.7 0.6 0.6 0.5 0.3 0.7 0.7 T5 0.3 0.2 0.7 0.7 0.5 0.2 0.5 T6 0.6 0.3 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 T7 0.8 0.4 0.4 0.3 0.5 0.6 0.5 Bảng 3.4 Quan hệ so sánh số thêm vào A3 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T1 0.5 0.3 0.3 0.6 0.7 0.4 0.2 T2 0.7 0.5 0.6 0.4 0.6 0.7 0.6 T3 0.7 0.4 0.5 0.8 0.3 0.6 0.6 T4 0.4 0.6 0.2 0.5 0.4 0.7 0.7 T5 0.3 0.4 0.7 0.6 0.5 0.2 0.5 T6 0.6 0.3 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 T7 0.8 0.4 0.4 0.3 0.5 0.6 0.5 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 48 Kết đánh giá trường thể hình 3.4: Hình 3.4 Kết toán ứng dụng với QHSS số Vậy trường THPT đánh giá tốt số trường trường T2 ứng với THPT chuyên Hùng Vương mức độ đánh giá THPT Kĩ thuật < THPT Trần Phú < THPT Nguyễn Tất Thành< THPT Vũ Thê Lang< THPT Cơng nghiệp < THPT Việt Trì < THPT chuyên Hùng Vương Bài toán với liệu quan hệ so sánh ngôn ngữ Khi chuyên gia so sánh năm thuộc tính tiêu chí nghiên cứu tương ứng cách sử dụng tập thuật ngữ ngôn ngữ s = {s-4= extremely poor (cực kém), s-3= very poor (rất kém), s-2 = poor (kém), s-1 = slightly poor (hơi kém), s0 = fair (bình thường), s1 = slightly good (hơi tốt), s2 = good (tốt), s3 = very good (rất tốt), s4 = extremely good (cực kỳ tốt) } Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 49 xây dựng mối quan hệ so sánh ngôn ngữ không chắn ~ R (k ) (k = 1, 2, 3) liệt kê bảng 3.5-3.7 ~ Bảng 3.5 Quan hệ so sánh ngôn ngữ không chắn R (1) T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T1 [s0, s0] [s-2, s0] [s0, s1] [s-1, s0] [s-2, s-1] [s-1, s0] [s-2, s-1] T2 [s0, s2] [s0, s0] [s1, s3] [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s1] [s-1, s0] T3 [s-1, s0] [s-3, s-1] [s0, s0] [s-2, s0] [s0, s1] [s-2, s0] [s0, s1] T4 [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s2] [s0, s0] [s-1, s0] [s0, s0] [s-1, s0] T5 [s1, s2] [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s1] [s0, s0] [s0, s1] [s0, s0] T6 [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s2] [s0, s0] [s-1, s0] [s0, s0] [s-1, s0] T7 [s1, s2] [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s1] [s0, s0] [s0, s1] [s0, s0] ~ Bảng 3.6 Quan hệ so sánh ngôn ngữ R (2) T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T1 [s0, s0] [s-2, s0] [s-2, s-1] [s0, s1] [s1, s2] [s-1, s0] [s-2, s-1] T2 [s0, s2] [s0, s0] [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s1] [s0, s1] [s-1, s0] T3 [s1, s2] [s-1, s0] [s0, s0] [s1, s3] [s-2, s-1] [s-2, s0] [s0, s1] T4 [s-1, s0] [s0, s1] [s-3, s-1] [s0, s0] [s-1, s0] [s0, s0] [s-1, s0] Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 50 T5 [s-2, s-1] [s-1, s0] [s1, s2] [s0, s1] [s0, s0] [s0, s1] [s0, s0] T6 [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s2] [s0, s0] [s-1, s0] [s0, s0] [s-1, s0] T7 [s1, s2] [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s1] [s0, s0] [s0, s1] [s0, s0] ~ Bảng 3.7 Quan hệ so sánh ngôn ngữ R (3) T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T1 [s0, s0] [s-1, s0] [s0, s1] [s-2, s1] [s1, s2] [s-1, s0] [s-2, s-1] T2 [s0, s1] [s0, s0] [s-2, s-1] [s0, s1] [s1, s3] [s0, s1] [s-1, s0] T3 [s-1, s0] [s1, s2] [s0, s0] [s0, s1] [s-2, s-1] [s-2, s0] [s0, s1] T4 [s1, s2] [s-1, s0] [s-1, s0] [s0, s0] [s0, s1] [s0, s0] [s-1, s0] T5 [s-2, s-1] [s-3, s-1] [s1, s2] [s-1, s0] [s0, s0] [s0, s1] [s0, s0] T6 [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s2] [s0, s0] [s-1, s0] [s0, s0] [s-1, s0] T7 [s1, s2] [s0, s1] [s-1, s0] [s0, s1] [s0, s0] [s0, s1] [s0, s0] Các liệu thể dạng bảng chương trình cho kết hình 3.5: Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 51 Hình 3.5 Kết tốn ứng dụng với QHSS ngôn ngữ Vậy trường THPT đánh giá tốt số trường trường T2 ứng với THPT chuyên Hùng Vương mức độ đánh giá THPT Kĩ thuật < THPT Trần Phú