Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)

Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)Tích hợp quan hệ trôi trong bài toán ra quyết định (Luận văn thạc sĩ)

1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG VŨ TRỌNG THỂ TÍCH HỢP QUAN HỆ TRƠI TRONG BÀI TỐN RA QUYẾT ĐỊNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN, 2018 Trước hết với lòng biết ơn chân thành sâu sắc nhất, xin gửi lời cảm ơn tới Thầy giáo PGS.TS Nguyễn Tân Ân, tận tình dạy dỗ hướng dẫn tơi suốt q trình nghiên cứu, hồn thành luận văn Tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Thầy, Cô giáo công tác Trường Đại học Thông tin Truyền thơng Thái Ngun, người tận tình giảng dạy, truyền thụ cho kiến thức khoa học trình học tập trường Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên, chia sẻ giúp đỡ tơi suốt q trình học tập thực nghiên cứu đề tài Mặc dù cố gắng hoàn thành luận văn với tất nỗ lực thân, luận văn thiếu sót Kính mong nhận ý kiến đóng góp quý Thầy, Cô bạn bè đồng nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn! Thái nguyên, ngày tháng năm 2018 Học viên Vũ Trọng Thể LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kêt nghiên cứu luận văn trung thực không trùng lặp với đề tài khác Tôi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Học viên Vũ Trọng Thể MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN Error! Bookmark not defined LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ LỜI MỞ ĐẦU Chương 1: Tập mờ, Quan hệ mờ 12 1.1 Tập mờ 12 1.1.1 Giới thiệu 12 1.1.2 Khái niệm tập mờ 12 1.1.3 Định nghĩa tập mờ (Fuzzy set ) 14 1.1.4 Biến ngôn ngữ 15 1.1.5 Các phép toán tập mờ 17 1.1.5.1 Phép bù tập mờ 18 1.1.5.2 Giao hai tập mờ (t-norm) 19 1.1.5.3 Hợp hai tập mờ (t-connorm) 20 1.1.6 Hệ thống suy luận mờ 22 1.2 Quan hệ mờ 23 1.2.1 Định nghĩa quan hệ mờ 24 1.2.2 Hợp thành quan hệ mờ 28 1.3 Kết luận chương 33 Chương 2: Quan hệ trội 34 2.1 Giới thiệu 34 2.2 Định nghĩa quan hệ trội [6] 36 2.3 Một số phép hợp thành quan hệ trội tính chất [6] 38 2.4 Tích hợp quan hệ trội có tính đến trọng số tiêu chí [6] 43 2.5 Thuật tốn tích hợp tiêu chí để chọn lựa chọn tốt [6] (Ứng viên tốt nhất) 49 2.6 Kết luận chương 52 Chương Xây dựng hệ thống trợ giúp định tuyển chọn ứng viên Trung tâm Cơng nghệ Thơng tin Truyền thơng Thái bình 53 3.1 Mơ tả tốn 53 3.2 Giải toán 54 3.3 Cài đặt chương trình 56 3.4 Chạy thử 56 3.4.1 Giao diện: 56 3.4.2 Các chức 57 3.4.3 Kết 57 3.5 Đánh giá 58 3.6 Kết luận chương 59 KẾT LUẬN 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Phần bù tập mờ Bảng 1.2: Phép giao hoán hai tập mờ Bảng 1.3: Phép hợp hai tập mờ Bảng 3.1: Kết so sánh với thực tế DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ Hình 1.1 : Đồ thị biểu diễn logic rõ Hình 1.2 : Đồ thị biểu diễn logic mờ Hình 1.3 : Đồ thị biểu diễn tập mờ số tự nhiên nhỏ Hình 1.4: Đồ thị biểu diễn hàm thuộc Hình 1.5: Đồ thị biểu diễn phép giao Hình 1.6: Đồ thị biểu diễn phép hợp Hình 3.1 : Giao diện chương trình Hình 3.2 : Kết chạy ứng dụng Hình 3.3 : Kết so sánh với thực tế LỜI MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Trong sống, hàng ngày người hay gặp tình phải đưa định Đó tình mà người phải lựa chọn đối tượng hay đối tượng kia, lựa chọn cách làm hay cách làm Nếu định việc tiến triển tốt đẹp Nếu định sai, hậu khơn lường Đối với cán quản lý hay cán lãnh đạo, hoạt động định đặc biệt quan trọng ảnh hưởng lớn tới phát triển đơn vị phụ trách Ra định thực chất toán tối ưu, người định phải chọn đối tượng hay phương án tốt số đối tượng hay phương án Sau ta gọi tắt đối tượng hay phương án dự tuyển ứng viên Để đến định, người định buộc phải xem xét ứng viên theo nhiều tiêu chí khác cách kĩ lưỡng, sở so sánh ứng viên để tìm ứng viên tốt Bài tốn tối ưu đa mục tiêu tốn khó Bài tốn khó thơng tin theo tiêu chí ứng viên thơng tin không đầy đủ, không rõ ràng Một cách giải toán xin ý kiến chuyên gia Do chuyên gia thường có quan điểm khác nhau, với vốn hiểu biết kinh nghiệm khác vấn đề xem xét nên ý kiến chun gia giống Vì sau có ý kiến chuyên gia, người chủ trì lấy ý kiến cần phải tích hợp ý kiến lại để ý kiến chung Khi lấy ý kiến chuyên gia, tùy trường hợp, người chủ trì u cầu chun gia đánh giá ứng viên điểm thực kiểu “9”; “8.5”,”5.0”,… hay điểm mờ, kiểu “tốt”, “khá”, “trung bình”,… Gần nhiều tác giả để tiện cho chuyên gia để kết đánh giá xác, nên yêu cầu chuyên gia không đánh giá ứng viên riêng lẻ mà so sánh cặp ứng viên xem ứng viên “trội” ứng viên bao nhiêu, tức đưa quan hệ trội tập ứng viên Tiếp theo, dựa vào quan hệ người ta tính tốn, xếp ứng viên từ tốt đến tồi sở chọn ứng viên tốt Theo cách làm câu hỏi sau xuất hiện: Biểu diễn quan hệ trội tích hợp quan hệ trội thực sao? Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu biểu diễn tích hợp giá trị mờ Tổng quan đầy đủ toán tử tích hợp với ưu nhược điểm chúng Các cách tiếp cận khác trình bày [3],[4],[5],[6] Tuy nhiên ứng dụng phương pháp cho có hiệu vấn đề cần phải tiếp tục nghiên cứu Trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ, tơi chọn đề tài “TÍCH HỢP QUAN HỆ TRỘI TRONG BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH” Nhằm nghiên cứu quan hệ trội phương pháp tích hợp quan hệ trội có tính đến trọng số tiêu chí Trên sở xây dựng ứng dụng trợ giúp định tuyển dụng ứng viên Trung tâm Cơng nghệ Thơng tin Truyền thơng Thái Bình Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu : Lý thuyêt tập mờ, quan hệ mờ, quan hệ trội, tích hợp quan hệ trội Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu, tìm hiểu quan hệ trội phương pháp tích hợp quan hệ trội có tính đến trọng số tiêu chí Hướng nghiên cứu đề tài 10 Đề tài tập trung nghiên cứu, tìm hiểu quan hệ trội phương pháp tích hợp quan hệ trội có tính đến trọng số tiêu chí Qua rút nhận xét ứng dụng vào việc thử nghiệm xây dựng ứng dụng trợ giúp định, phục vụ việc đánh giá ứng viên để chọn ứng viên xuất sắc số ứng viên chọn để tuyển dụng Những nội dung nghiên cứu Ngồi phần mở đầu giới thiệu ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài nghiên cứu, toán cần giải quyết, phần kết luận trình bày kết thu luận văn hướng phát triển tiếp theo, nội dung luận văn gồm ba chương mơ tả Chương 1: Tập mờ, Quan hệ mờ 1.1 Tập mờ 1.1.1 Giới thiệu 1.1.2 Khái niệm tập mờ 1.1.3 Định nghĩa tập mờ (Fuzzy set ) 1.1.4 Biến ngơn ngữ 1.1.5 Các phép tốn tập mờ 1.1.5.1 Phép bù tập mờ 1.1.5.2 Giao hai tập mờ (t-norm) 1.1.5.3 Hợp hai tập mờ (t-connorm) 1.1.6 Hệ thống suy luận mờ 1.2 Quan hệ mờ 1.2.1 Định nghĩa quan hệ mờ 1.2.2 Hợp thành quan hệ mờ 48 + Nếu max  r , q   q theo (2.20) (2.23) ta có y  y   b  d   q + Nếu max  r , q   r y  y   b  d   q  r - Giả sử: a  x  c, b  y  d Thế (2.24) trở thành max  a, b   max  x, y    max  r , q  + Nếu a  b, r  q , theo (2.20) ta có b  y   b  d   q + Nếu a  b, r  q , ta có b  y   b  d   q  r + Nếu a  b, r  q , ta có x  y      q + Nếu a  b, r  q , ta có x  y   r - Giả sử: a  x  c, d  y  Thế (2.24) trở thành max  a, b   max  x, d    max  r , q  max  a, b   max  x, d    max  a, b   max  x, y    max  r , q  Theo (2.12) điều sai - Giả sử: c  x  1, q  y  b Thế (2.24) trở max  a, y   max  c, y    max  r , q  max  a, y   max  c, y    max  a, b   max  x, y    max  r , q  thành Theo (2.12) điều sai - Giả sử: c  x  1, b  y  d  c  x  y Thế (2.24) trở thành max  a, y   max  c, y    max  r , q  max  a, y   max  c, y    max  a, b   max  x, y    max  r , q  Theo (2.12) điều sai 49 - Giả sử: c  x  1, d  y  Thế (2.24) trở thành max  a, b   max  c, d    max  r , q  max  a, b   max  c, d    x+y-1  Vì bất đẳng thức Bởi (2.19) chứng minh với T  min, S  max (B) Giả sử T  xy, S  x  y  xy Trong trường hợp ta phải chứng minh từ 2.22 xr  yq  xyrq  xa  yb  xyab  xc  yd  xycd  (2.25) Sau số biến đổi đơn giản áp dụng (2.2), (2.25) trở thành: x  r  a  c  1  y  q  b  d  1  xy  ab  cd  rq   (2.26) Giả sử  r  a  c  1,  q  b  d  1thì rq  ab  cd (2.25) Giả sử  a  r  c  1,  q  b  d  1thì rq  cd (2.25) Giả sử  a  r  c  1,  b  q  d  1thì S T  x, r  ,T  y, q    S T  x, a  ,T  y, b  (2.22) Các trường hợp khác suy biến trường hợp Vì (2.19) chứng minh với t-norm t-conorrm tương ứng Các tconorrm khác khơng bảo tồn tính bác cầu Max-∆ quan hệ mờ chứng minh (Peneva and Popchev 2005) 2.5 Thuật toán tích hợp tiêu chí để chọn lựa chọn tốt [6] (Ứng viên tốt nhất) Giả sử Có n ứng viên tham gia dự tuyển (ví dụ n=4) Mỗi ứng viên xem xét theo m tiêu chí (ví dụ m = tiêu chí là: Tài (X), Đức ( Y) ) Theo tiêu chí ứng viên so sánh với hay nói cách khác ứng viên so sánh với ứng viên khác Kết so sánh thể quan hệ trội mờ sau: 50 a1 X a3 a4 a1  0.5 0.55 0.7 0.95 a2 0.45 0.5 0.65 0.9    a3  0.3 0.35 0.5 0.75   a4  0.5 0.1 0.25 0.5  a1 Y a2 a2 a3 a4 a1 a2 a3 a4  0.5 0.7   0.8  0.7 0.3 0.2 0.3 0.5 0.4 0.5  0.6 0.5 0.6  0.5 0.4 0.5 Trong quan hệ trội X, Xij mức độ trội (theo tiêu chí X) ứng viên thứ i so với ứng viên thứ j Trong quan hệ trội Y, Yij mức độ trội (theo tiêu chí Y) ứng viên thứ i so với ứng viên thứ j Các tiêu chí X tiêu chí Y có độ quan trọng khác Tiêu chí thứ i m có độ quan trọng wi i = 1,2,…, m w i  (ví dụ w1 = 0.6 (Tài); w2 = i1 0.4(Đức)) Hãy xếp ứng viên từ tốt đến tồi Các tiêu chí (X Y) hội đồng tuyển dụng đưa ra, hội đồng thành lập cố định thành lập xuất nhiệm vụ cụ thể, xong việc tự giải thể Họp thống đưa kể mức độ quan trọng tiêu chí so với Người làm máy tính áp dụng phượng pháp tính tốn để tích hợp bảng quan hệ trội bảng quan hệ trội so sánh độ quan trọng tiêu chí đưa kết cuối Kết xem ý kiến chung Hội đồng Hội đồng trình Thủ trưởng Thủ trưởng xem xét, cho ý kiến định cuối 51 Bước : Tính Các quan hệ Z1  X Y Z  Y X   , i, j, k  1,2, , n   , a j    X Y  , a j   max T  X (ai , ak ), Y (ak , a j )  k Tính theo hợp thành Max-min   Z  zij , zij  max  xik , ykj  , k  1,2, , n k 0.7 0.7 Z   0.7   0.5 0.6 0.6 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.4 0.6  0.5 0.5 0.5 0.55 0.6   Z   0.5 0.55 0.5  ;   0.5  0.5 0.55 0.5 0.7 0.7 0.7 0.5  0.7   0.8   0.7  Bước : Tính quan hệ tích hợp R theo 0.5 if =a j   rij   S T  w1 , zij1  , T  w2 , zij2       max T  y  ,  if  a j Z  X Y  zij1 , zij1  max T  xik , ykj  , k Z  Y X  zij2 , zij2 k ik , xkj k  1,2, , n , w1  w  k X , kY  , w2  w  kY , k X  mức độ trội tiêu chuẩn với quan hệ X Y Y X tương ứng, T t-norm S t-conorm Tính theo hợp thành Max-min S  x  y  xy , T  xy 52 a1 R a2 a3 a4 a1  0.5 0.488 0.44 0.488  a2 0.536 0.5 0.496 0.5392    a3 0.536 0.454 0.5 0.524    a4  0.44 0.454 0.4528 0.5  Bước 3: Tính tổng tất yếu tố dòng ma trận R n Ri=  Rij i,j=1,2… n i 1 R1: 0.5 + 0.488 + 0.44 + 0.488 = 1.916 R2: 0.536 + 0.5 + 0.496 + 0.488 = 2.071 R3: 0.536 + 0.454 + 0.5 + 0.524 = 2.014 R4: 0.44 + 0.454 + 0.453 + 0.5 = 1.847 Sau xếp hạng ứng viên tập ứng viên ai(i= 1,2,3,4) theo thứ tự giảm dần phù hợp với giá trị Ri Ta có R2>R3>R1>R4 =>a2>a3>a1>a4 Bước : Xếp hạng tất ứng viên nhiều lựa chọn tốt ta : a2>a3>a1>a4 ứng viên tốt a2 2.6 Kết luận chương Hợp thành hai quan hệ mờ thủ tục kết hợp nghiên cứu Hợp thành t-norm t-conorm nghiên cứu để có quan hệ trội mờ chứa phép hợp thành tính tốn Quan hệ nối quan hệ ứng viên với quan hệ trội mờ độ quan trọng tiêu chuẩn Nó chứng tỏ quan hệ trội mờ bảo tồn tính bác cầu Max-∆ phép hợp 53 thành số điều kiện định, tao khả định thứ tự ứng viên Mối quan hệ có tính chất bác cầu, tính chất quan trọng việc giải vấn đề xếp hạng ứng viên Nó dễ dàng thực máy tính, số lượng tiêu chí số lượng ứng viên nhỏ Chương Xây dựng hệ thống trợ giúp định tuyển chọn ứng viên Trung tâm Công nghệ Thông tin Truyền thơng Thái bình 3.1 Mơ tả tốn Có n ứng viên tham gia dự tuyển (ví dụ n=4) Mỗi ứng viên xem xét theo m tiêu chí (ví dụ m = tiêu chí là: Tài (X) Đức (Y)) Theo tiêu chí ứng viên so sánh với hay nói cách khác ứng viên so sánh với ứng viên khác Kết so sánh thể quan hệ trội mờ sau: 54 a1 X a3 a4 a1  0.5 0.55 0.7 0.95 a2 0.45 0.5 0.65 0.9    a3  0.3 0.35 0.5 0.75   a4  0.5 0.1 0.25 0.5  a1 Y a2 a2 a3 a4 a1 a2 a3 a4  0.5 0.7   0.8  0.7 0.3 0.2 0.3 0.5 0.4 0.5  0.6 0.5 0.6  0.5 0.4 0.5 Trong quan hệ trội X, Xij mức độ trội (theo tiêu chí X) ứng viên thứ i so với ứng viên thứ j Trong quan hệ trội Y, Yij mức độ trội (theo tiêu chí Y) ứng viên thứ i so với ứng viên thứ j Các tiêu chí lại có độ quan trọng khác Tiêu chí thứ i có độ quan m trọng wi i = 1,2,…, m w i  (ví dụ w1 = 0.6(Tài); w2 = 0.4 (Đức)) i1 Hãy xếp ứng viên từ tốt đến tồi (Các tiêu chí (X Y) kể mức độ quan trọng tiêu chí so với hội đồng tuyển dụng đưa ra) 3.2 Giải toán Thuật tốn: Bước : Tính Các quan hệ Z1  X Y Z  Y X   , i, j, k  1,2, , n   , a j    X Y  , a j   max T  X (ai , ak ), Y (ak , a j )  k 55 Tính theo hợp thành Max-min   Z  zij , zij  max  xik , ykj  , k  1,2, , n k 0.7 0.7 Z   0.7   0.5 0.6 0.6 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.4 0.6  0.5 0.5 0.5 0.5   0.5 0.55 0.7 0.7  0.6 ; Z    0.5 0.55 0.7 0.8  0.5     0.5  0.5 0.55 0.7 0.7  Bước : Tính quan hệ tích hợp R theo 0.5 if =a j   rij   S T  w1 , zij1  , T  w2 , zij2       max T  y  ,  if  a j Z  X Y  zij1 , zij1  max T  xik , ykj  , k Z  Y X  zij2 , zij2 ik k , xkj k  1,2, , n , w  w  k X , kY  , w2  w  kY , k X  mức độ trội tiêu chuẩn với quan hệ X Y Y X tương ứng, T t-norm S t-conorm Tính theo hợp thành Max-min S  x  y  xy , T  xy a1 a1 R a2 a3 a4 a2 a3 a4 0.488   0.5 0.488 0.44 0.536 0.5 0.496 0.5392    0.536 0.454 0.5 0.524    0.5   0.44 0.454 0.4528 Bước 3: Tính tổng tất yếu tố dòng ma trận R 56 n Ri=  Rij i,j=1,2… n i 1 R1: 0.5 + 0.488 + 0.44 + 0.488 = 1.916 R2: 0.536 + 0.5 + 0.496 + 0.488 = 2.071 R3: 0.536 + 0.454 + 0.5 + 0.524 = 2.014 R4: 0.44 + 0.454 + 0.453 + 0.5 = 1.847 Sau xếp hạng ứng viên tập ứng viên ai(i= 1,2,3,4) theo thứ tự giảm dần phù hợp với giá trị Ri Ta có R2>R3>R1>R4 =>a2>a3>a1>a4 Bước : Xếp hạng tất ứng viên nhiều lựa chọn tốt ta : a2>a3>a1>a4 ứng viên tốt a2 3.3 Cài đặt chương trình Phần mềm cài đặt môi trường NET.Framework 4.5 với ngơn ngữ lập trình Microsoft Visual C# 3.4 Chạy thử 3.4.1 Giao diện: 57 Hình 3.1 : Giao diện chương trình 3.4.2 Các chức Người sử dụng cần nhập tiêu chí đánh giá trọng số tiêu chí Bấm nút “Nhập liệu” để mở file Excel chứa liệu tiêu chí đánh giá Tổng trọng số tiêu chí phải Khi kết thúc nhập liệu người dùng bấm nút “Xử lý liệu” để phần mềm tính tốn đưa kết 3.4.3 Kết 58 Hình 3.2 : Kết chạy ứng dụng Vậy ứng viên đánh giá tốt ứng viên A2 mức độ đánh giá là: A2>A3>A1>A4 3.5 Đánh giá Dữ liệu thực nghiệm: Số lần kiểm thử: 10 lần Số lượng ứng viên / lần kiểm thử: 10 ứng viên Bảng 3.1: Kết so sánh với thực tế: Thực tế Phần mềm Lần Lần Lần 10 10 10 10 10 10 Lần 10 10 Lần Lần Lần Lần Lần 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Lần 10 10 10 59 Hình 3.3 : Kết so sánh với thực tế Nhận xét: Qua 10 lần kiểm thử phần mềm, đem so sánh kết với thực tế quan tuyển dụng Ta thấy lần kiểm thử thứ kết ứng viên phần mềm chọn có mức độ hồn thành cơng việc thực tế xếp vị trí thứ Các lần kiểm thử khác kết ứng viên phần mềm chọn có mức độ hồn thành cơng việc so với thực tế giống Từ cho thấy thuật tốn đưa kết tốt việc đánh giá ứng viên tốt theo tiêu chí đánh giá kết hợp với trọng số tiêu chí 3.6 Kết luận chương Trong chương này, luận văn trình bày phần mềm ứng dụng để tìm ứng viên đánh giá tốt theo tiêu chí tuyển dụng kết hợp với trọng số quan hệ tiêu chí Minh họa liệu Trung tâm Cơng nghệ Thơng tin Truyền Thơng Thái Bình theo tốn ví dụ trình bày chương hai Từ cho thấy thuật tốn đưa kết tốt việc đánh giá ứng viên tốt theo tiêu chí đánh giá kết hợp với trọng số tiêu chí 60 Với việc nghiên cứu tình hình thực tiễn Trung tâm Cơng nghệ Thơng tin Truyền Thơng Thái Bình, dựa thuật toán nghiên cứu xây dựng chương 2, luận văn xây dựng chương trình tuyển dụng ứng viên Trung tâm Công nghệ Thông tin Truyền Thơng Thái Bình với liệu kiểm thử Qua Việc thực chạy kiểm thử phần mềm cho thấy chương trình hoạt động tốt đem lại kết khả quan cho liệu kiểm thử Chương trình cần phát triển tiếp đạt hiệu cao việc tuyển dụng ứng viên 61 KẾT LUẬN Luận văn vào nghiên cứu số kiến thức bản, lý thuyết tập mờ, quan hệ mờ việc định dựa quan hệ trội mờ Kết nghiên cứu cho thấy khả tích hợp quan hệ trội mờ vào hệ trợ giúp định Với việc xây dựng phần mềm tuyển dụng ứng viên dựa thuật toán trình bày Từ cho thấy thuật tốn đưa kết tốt việc tuyển dụng ứng viên tốt theo tiêu chí tuyển dụng kết hợp với trọng số quan hệ tiêu chí Qua Việc thực chạy kiểm thử phần mềm cho thấy chương trình hoạt động tốt đem lại kết khả quan cho liệu kiểm thử Chương trình cần phát triển tiếp để đạt hiệu cao công tác đánh giá chất lượng Do thời gian, điều kiện hạn chế, nên luận văn trình bày phương pháp đánh giá ứng viên dựa hai tiêu chí Hướng mở rộng nghiên cứu sâu quan hệ mờ để đưa phương pháp tuyển dụng dựa nhiều tiêu chí , hồn thiện sở liệu ứng viên chuyên gia bổ sung báo cáo thống kê để hoàn thiện ứng dụng 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Thiện Luận (2015) Lý thuyết mờ ứng dụng Tin học tập 1: Cơ sở lý thuyết mờ Nxb Thống kê [2] Nguyễn Hồng Phương, Bùi Cơng Cường, Nguyễn Dỗn Phước, Phan Xn Minh, Chu văn Hỷ (1998) Hệ mờ ứng dụng Nxb Khoa học Kỹ thuật [3] Calvo, T., & Mesiar, R (2003) Aggregation operators: Ordering and bounds Fuzzy Sets and Systems, 139, 685–697 [4] Chiclana, F., Herrera, F., & Herrera-Viedma, E (1998) Integrating three representation models in fuzzy multipurpose decision making based on fuzzy preference relations Fuzzy Sets and Systems, 97, 33–48 [5] Chiclana, F., Herrera, F., & Herrera-Viedma, E (2000) The ordered weighted geometric operator: Properties and applications In: Proc of 7th IPMU’2000, Int Conf on Inf Proc and Manag of Univ in KnowledgeBases Systems, IPMU’2000, vol II, DECSAI University of Granada, 2000, pp 985–991 [6] Vania Peneva · Ivan Popchev (2007) Aggregation of fuzzy preference relations to multicriteria decision making Fuzzy Optim Decis Making (2007) ,Volume pp 351–365 ... tiếp tục nghiên cứu Trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ, tơi chọn đề tài “TÍCH HỢP QUAN HỆ TRỘI TRONG BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH” Nhằm nghiên cứu quan hệ trội phương pháp tích hợp quan hệ trội có tính đến... 2) quan hệ tương tự X 1.2.2 Hợp thành quan hệ mờ Với quan hệ cổ điển, ba tập tham chiếu X, Y, Z, có quan hệ X Y, quan hệ Y Z cho phép xác định quan hệ X Z, quan hệ thứ ba gọi hợp thành hai quan. .. quan hệ mờ 1.2.1 Định nghĩa quan hệ mờ Chúng ta bắt đầu xem xét trường hợp đơn giản quan hệ mờ, quan hệ mờ hai phần tử tập hợp tham chiếu Ω đó, trường hợp có nhiều ứng dụng quan hệ mờ, quan hệ