Ứng dụng mô hình cây quyết định với thông tin không chắc chắn ở Trung tâm Hỗ trợ và Phát triển sinh viên Việt Nam : Luận văn ThS. Kinh doanh và quản lý: 60 34 01

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - Phạm Trung Thành ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN Ở TRUNG TÂM HỖ TRỢ VÀ PHÁT TRIỂN SINH VIÊN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ KINH TẾ CHƢƠNG TRÌNH ĐỊNH HƢỚNG THỰC HÀNH Hà Nội – 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - Phạm Trung Thành ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN Ở TRUNG TÂM HỖ TRỢ VÀ PHÁT TRIỂN SINH VIÊN VIỆT NAM Chuyên ngành : Quản lý kinh tế Mã số: 60 34 01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ KINH TẾ CHƢƠNG TRÌNH ĐỊNH HƢỚNG THỰC HÀNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ KIM SA Hà Nội – 2014 MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG i DANH MỤC HÌNH ii MỞ ĐẦU .1 CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ RA QUYẾT ĐỊNH, MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VỚI THƠNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN 1.1 Ra định .7 1.1.1 Khái niệm “ra định” .7 1.1.2 Phân loại định 1.1.3 Ra định quản lý 1.1.4 Quá tr nh định c a nh quản lý .8 1.2 Ra định với thông tin không chắn 1.2.1 Lược sử vấn đề nghiên cứu 1.2.2 Thông tin không chắn 10 1.2.3 Đo lường không chắn .11 1.2.4 Biểu diễn thông tin không chắn 11 1.3 Mô h nh định 18 1.3.1 Cây định 18 1.3.2 Các kiểu định 18 1.3.3 Quá tr nh định với thông tin không chắn ứng dụng mô h nh định 18 1.4 Kinh nghiệm quốc tế v nước ứng dụng định 21 CHƢƠNG THỰC TRẠNG RA QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN TẠI TRUNG TÂM HỖ TRỢ VÀ PHÁT TRIỂN SINH VIÊN VIỆT NAM .23 2.1 Giới thiệu Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam 23 2.1.1 Chức năng, nhiệm vụ 23 2.1.2 Cơ cấu, tổ chức 25 2.2 Vấn đề định Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam 30 2.3 Vấn đề lập kế hoạch phát triển dịch vụ c a Trung tâm 32 2.3.1 Khái niệm kế hoạch 32 2.3.2 Lợi ích c a việc lập kế hoạch phát triển dịch vụ Trung tâm 34 2.3.3 Quy tr nh c a việc lập kế hoạch phát triển dịch vụ: 35 2.3.4 Phân loại hoạt động lập kế hoạch .38 2.3.5 Các yếu tố tác động đến hoạt động lập kế hoạch 40 2.4 Một số yếu tố tác động đến định lập kế hoạch phát triển dịch vụ 44 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH TẠI TRUNG TÂM HỖ TRỢ & PHÁT TRIỂN SINH VIÊN VIỆT NAM .47 3.1 Công cụ hỗ trợ xây dựng mô h nh định không chắn 47 3.1.1 Giới thiệu PrecisionTree 47 3.1.2 PrecisionTree Toolbar Menu 48 3.1.3 Thiết lập định .48 3.1.4 Cây định xây dựng PrecisionTree 6.2 51 3.2 Đề xuất việc ứng dụng định với thông tin không chắn việc định 52 3.3 Ứng dụng mô h nh định với thông tin khơng chắn giải b i tốn cụ thể việc định Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam 54 3.3.1 B i toán thứ .54 3.3.2 B i toán thứ hai 57 KẾT LUẬN .64 TÀI LIỆU THAM KHẢO .65 DANH MỤC BẢNG STT Bảng Tên bảng Trang Bảng 3.1 Số liệu chi phí phát triển dịch vụ địa phương 56 Bảng 3.2 Dữ liệu B i tốn 60 i DANH MỤC HÌNH STT Bảng Tên bảng Trang Hình 3.1 Giới thiệu cơng cụ c a PrecisionTree 49 Hình 3.2 Hình 3.3 Hình 3.4 Hình 3.5 Hình 3.6 Khởi tạo định PrecisionTree 6.2 Thiết lập nhánh định PrecisionTree 6.2 Thiết lập giá trị cho nút định PrecisionTree 6.2 Cây định thông tin không chắn cho Bài tốn Cây định thơng tin khơng chắn cho Bài tốn ii 50 51 52 57 63 MỞ ĐẦU Sự cần thiết việc thực Đề tài nghiên cứu Sản phẩm cuối quản lý kinh tế l định V vậy, định quản lý kinh tế l hoạt động quan trọng c a tổ chức, doanh nghiệp Thực tiễn cho thấy bối cảnh hoạt động c a kinh tế thị trường có hội nhập kinh tế to n cầu ng y c ng sâu rộng, cạnh tranh ng y c ng sâu sắc nước ta, việc quyêt định c ng trở lên quan trọng v trở th nh yếu tố có ý nghĩa định đến th nh công hay thất bại c a tổ chức kinh tế Để nâng cao chất lượng định, điều quan trọng l tổ chức cần nắm bắt đầy đ , kịp thời xử lý, khai thác có hiệu thơng tin liên quan để rút tri thức định từ tri thức Như ngày có nhiều thơng tin với tốc độ thay đổi nhanh để trợ giúp việc định ngày có nhiều câu hỏi mang tính chất định tính cần phải trả lời dựa khối lượng liệu khổng lồ có, đặc biệt có nhiều liệu không chắn Cây định thực chất cơng cụ hỗ trợ định, biểu diễn thông tin phức tạp theo cấu trúc đơn giản nhiều dạng Vì vậy, đề tài nằm hướng nghiên cứu, ứng dụng định việc xử lý thông tin nhằm rút tri thức mới, phục vụ định trình quản lý kinh tế c a tổ chức Cụ thể, đề t i tập trung giải vấn đề xây dựng qui trình định quản lý kinh tế sử dụng định với thơng tin khơng chắn Để khẳng định tính khả thi c a qui tr nh đưa ra, đề t i sử dụng qui tr nh việc hỗ trợ định quản lý kinh tế Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam Với mô h nh định dựa thông tin không chắn, việc định quản lý tổ chức nói chung, tổ chức kinh tế nói riêng nâng cao tính khách quan, khoa học, gạt bỏ phần yếu tố ch quan, cảm tính, định địi hỏi phải xử lý nhiều thông tin không chắn, gây khó khăn, nhiễu loạn ch thể quản lý, th mô h nh định hứa hẹn l phương tiện hỗ trợ đưa phương án tối ưu v có độ tin cậy cao Tình hình nghiên cứu ngồi nƣớc: Ngồi nước: Cây định l kỹ thuật phát thông tin tri thức tiềm ẩn liệu Cây định đề xuất lần đầu v o năm 1980 v đầu năm 1990 Về mặt lý thuyết người ta không ngừng t m kiếm phương pháp xây dựng định mới, l cải tiến độ đo thông tin tương hỗ nhằm l m cho định hỗ trợ đưa định xác đáng Ngay từ đời định ứng dụng tr nh định thuộc nhiều lĩnh vực c a đời sống trị, kinh tế, xã hội Mặc dù có nhiều phương pháp hỗ trợ định khác định đánh giá l thích hợp với tr nh định Mặt khác thực tế c a tr nh định cho thấy thông tin phục vụ tr nh n y thường đầy đ chắn Việc biểu diễn v suy luận thông tin biết không đầy đ khơng chắn có ý nghĩa định đến chất lượng c a hệ chuyên gia khám chữa bệnh, dạy học từ xa, …, hệ thống thông minh hệ điều khiển tự động ô tô, máy bay, t u hoả, người máy hay số hệ trợ giúp định khác vấn v tuyển chọn nhân sự, chấm thi, chọn nh thầu, …Vấn đề ứng dụng định tr nh định quan tâm nghiên cứu v i năm gần số nước số lĩnh vực quân sự, ngoại giao, thương mại, kinh tế, khoa học kỹ thuật, … Một số nghiên cứu nước: - Karni, E (1985) nghiên cứu “Decision making under uncertainty: The case of state dependent preferences” l m rõ vấn đề định với thông tin không chắn trường hợp xét tới ưu tiên phụ thuộc trạng thái - Kohan E, Hazany S, Roostaeian J, Allam K, Head C, Wald S, Vyas R, Bradley JP nghiên cứu Economic advantages to a distraction decision tree model for management of neonatal upper airway obstruction lợi ích kinh tế mang lại sử dụng mô h nh định việc giải tắc nghẽn đường bay cao - D.J.Reyniers t i liệu Managerial Economics, 2011 tr nh b y đặc điểm, ưu điểm c a định kinh tế quản lý - G-T Yeo, A.Ng, P T-W Lee and Z L Yang nghiên cứu Modelling port choice in uncertain enviroment, International Association of Maritime Economists (IAME) 2012, Taipei Taiwan, September 2012 tr nh b y tương đối rõ r ng việc mô h nh hóa định cảng biển với thơng tin không chắn lĩnh vực kinh tế biển Trong nước: Việc nghiên cứu xây dựng chế biểu diễn v suy luận với thông tin không chắn nghiên cứu ứng dụng định số nh nghiên cứu ứng dụng số lĩnh vực cơng nghệ thơng tin, khí tượng, hải quan, ngân h ng,… Tuy nhiên chưa có nhiều nghiên cứu thức việc ứng dụng định trình định, đặc biệt trường hợp thông tin biết không chắn Một số nghiên cứu nước: - Trong t i liệu “Ra định quản lý” c a Đại học Cần Thơ, tác giả khái quát tương đối đầy đ lý thuyết định, có định với thơng tin khơng chắn - Trần Thị Bích Tr – Viện Chiến lược v Chương tr nh giáo dục nghiên cứu “Ra định v tổ chức thực định hoạt động quản lý, Tạp chí Tám lý học – Số (90) – 2006” vấn đề liên quan việc định tổ chức - Nguyễn Thị Tâm Minh luận văn thạc sỹ “Ứng dụng định để dự báo số nhóm nợ hỗ trợ quản lý r i ro tin dụng” Đại học Quốc gia H Nội giá trị c a định việc hỗ trợ dự báo r i ro tín dụng - Trong giáo trình “Quản trị học”, PGS.TS Đo n Thị Thu H PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Huyên tổng quan vấn đề định v đề cập tới số nội dung quan trọng định Mục đích nhiệm vụ nghiên cứu Đề tài: Đề t i tập trung trả lời câu hỏi: Trong quản lý kinh tế, định với thông tin không chắn đưa theo qui trình n o, mơ hình hóa định sao? Để t m câu trả lời, Đề t i tập trung v o giải nhiệm vụ sau: 1) Giới thiệu tổng quan lý thuyết mô h nh định v số ứng dụng c a - Dữ liệu đầu v o c a việc định có tính khơng chắn, nói cách khác ta biết xác xuất xảy c a chúng dựa hoạt động thống kê - Hoạt động thống kê để xác định xác xuất c a liệu đầu v o tiêu tốn chi phí chấp nhận được, tính v o giá trị c a dịch vụ, sản phẩm với mức độ phù hợp - Có nhiều cấp độ, nhiều tuyến cần đưa phương án để lựa chọn định, đặc biệt l trường hợp phương án lớn lại có nhiều phương án nhỏ cần cân nhắc, v phương án nhỏ lại có lựa chọn nhỏ cần tính tốn - Mơi trường hoạt động có nhiều biến động, ch thể tham gia việc định nhiều điểm bất đồng Đối với Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam, dụng định với thông tin không chắn nên thực số t nh sau: - Lựa chọn định hướng dịch vụ theo nhu cầu c a học sinh, sinh viên vùng miền, địa phương Đây l việc quan trọng phương châm hoạt động c a Trung tâm Đặc biệt giai đoạn nay, suy nghĩ, t nh cảm, nhận thức v nhu cầu c a sinh viên có nhiều biến đổi v diễn biến đa dạng, đa chiều trước tác động c a kinh tế - xã hội V vậy, nhận nhu cầu v lựa chọn phát triển dịch vụ phù hợp với nhu cầu c a sinh viên l b i toán Trung tâm cần giải thường xuyên V việc lựa chọn định hướng dịch vụ l việc định với thông tin không chắn - Vấn đề thử nghiệm cung cấp dịch vụ l b i toán định với thông tin không chắn Việc lựa chọn dịch vụ n o số dịch vụ phù hợp với định hướng dịch vụ l nội dung không 53 đơn giản Thực tiễn cho thấy, lựa chọn dịch vụ, cung ứng thời điểm l đảm bảo chắn th nh công c a Trung tâm - Lựa chọn chiến lược, sách lược phát triển dịch vụ l b i toán sau chọn loại h nh dịch vụ v dịch vụ cụ thể để phát triển v cung ứng Đây l b i toán với định cuối trước tiến h nh hoạt động tác nghiệp đưa dịch vụ tới học sinh, sinh viên Phương án cung ứng dịch vụ n o để đảm bảo hiệu nhất, kịp thời v hiệu ứng xã hội tốt l mục tiêu bất dịch hoạt động n o c a Trung tâm 3.3 Ứng dụng mơ hình định với thông tin không chắn giải toán cụ thể việc định Trung tâm Hỗ trợ Phát triển sinh viên Việt Nam 3.3.1 ài toán thứ Nghiên cứu lựa chọn phương án phát triển dịch vụ địa phương thử nghiệm Đây l b i toán thuộc loại định với thông tin không chắn (bao gồm thơng tin địa phương, chi phí để phát triển dịch vụ địa phương thử nghiệm l thông tin không chắn) Do vậy, ta giải toán theo bước c a tr nh định với thông tin không chắn Ở đề t i n y, ta tập trung giới thiệu bước quan trọng c a tr nh định này, l bước 2, 3, ước 2: Xác định để lựa chọn phương án, gán xác suất cho trạng thái Phân tích hoạt động c a Trung tâm khứ cho thấy có loại chi phí để giới thiệu v phát triển cho dịch vụ địa phương thử nghiệm là: 54 chi phí mở văn phịng đại diện, chi phí quản lý v chi phí khác (gọi l chi phí phát sinh) Các chi phí n y l khác với địa phương Nói cách khác chi phí để phát triển dịch vụ địa phương l thông tin không chắn Trung tâm xác định phương án tổ chức tiến h nh phát triển sản phẩm v nêu bảng Theo phương án 1: chi phí mở văn phịng đại diện l 25 triệu đồng với xác suất xảy l 55%, chi phí quản lý l 15 triệu đồng với xác suất l 35%, chi phí phát sinh l triệu với xác suất l 10% Xác suất c a chi phí gọi l hay gọi hệ số chắn Như hệ số chắn tương ứng với chi phí c a Phương án l 0.55, 0.35, 0.1 Phương án với số liệu: Chi phí mở văn phịng đại diện l 35 triệu đồng với xác suất xảy l 65%, chi phí quản lý l 25 triệu đồng với xác suất khoản l 20%, chi phí phát sinh l 15 triệu với xác suất l 15% Hệ số chắn tương ứng l 0.65, 0.20, 0.15 cho khoản chi Bảng 3.1 Số liệu chi phí phát triển dịch vụ địa phƣơng Phương án ĐV (triệu đồng) Xác suất Phương Án ĐV(triệu đồng) Xác suất Chi phí mở đại lý 35 45% 25 60% Chi phí quản lý 35 40% 40 30% Chi phí phát sinh 10 15% 20 10% 55 Vậy để phát triển sản phẩm th nh công địa phương th cần thực theo phương án ? ước 3: Xây dựng định không chắn phần mềm Precisiontree 6.2 từ liệu bảng 3.1 (Phụ lục giới thiệu phần mềm Precisiontree) Kết thu hình đây: Chi phí mở VPĐD 45.0% 35 FALSE PA1 0.0% 35 Chance 31.25 Chi phí quản lý VPĐD 40.0% 35 15.0% Chi phí khác 10 0.0% 35 0.0% 10 Chi phí ÐP Thu nghiem dia phuong 29 Chi phí mở VPĐD 60.0% 25 PA2 TRUE 60.0% 25 Chance 29 Chi phí quản lý VPĐD 30.0% 40 Chi phí khác 10.0% 20 30.0% 40 10.0% 20 Hình 3.5 Cây định với thơng tin khơng chắn cho Bài tốn ước 4: Ước tính lợi ích chi phí cho kết hợp phương án trạng thái EMV(nút – PA1) = 35* 0.45 + 35* 0.40 + 10* 0.15 = 31.25 triệu; EMV(nút dưới- PA2) = 25*0.60 + 40*0.30 + 20*0.10 = 29 triệu; Như giá trị chi phí kỳ vọng c a Phương án l 31.25 triệu đồng, c a phương án l 29 triệu đồng Giá trị chi phí kỳ vọng thấp c a l 29 56 triệu đồng Để đạt giá trị kỳ vọng thấp l 29 triệu đồng, ta có đường l từ nút gốc, đến nút TRUE Hình 3.1 Tổng xác suất xảy c a loại chi phí Trong thực tế, xác suất xảy (còn gọi l hệ số chắn) c a thơng tin chi phí thay đổi theo thời gian, Trung tâm cần cập nhật lại số liệu cho nút để nhận kết Sử dụng định để đưa định chọn phương án phát triển dịch vụ địa phương thử nghiệm trực quan hóa, tốn học hóa, có sức thuyết phục khoa học cao 3.3.2 ài toán thứ hai Dựa vào kết toán 1, ta chọn phương án tốt để phát triển dịch vụ toàn quốc Cần định lựa chọn có nên thử nghiệm phát triển dịch vụ địa phương trước phát triển sản phẩm tồn quốc hay khơng có nên phát triển sản phẩm tồn quốc hay khơng ? Rõ r ng, b i toán n y thuộc hoạt động định với thông tin không chắn ước 2: Xác định để lựa chọn phương án, gán xác suất cho trạng thái Trung tâm xác định chi phí phát triển sản phẩm địa phương thử nghiệm 29 triệu đồng, theo kết B i toán Nếu Trung tâm định thực thử nghiệm đó, Trung tâm phải chờ đợi kết thử nghiệm Dựa v o kết c a thử nghiệm, Trung tâm định có nên đưa dịch vụ to n quốc hay không Nếu cung cấp to n quốc, Trung tâm phải chịu chi phí cố định l 500 triệu đồng (ước tính) cho thời gian chờ đợi kết thử nghiệm để phát triển 57 Ngược lại, ban đầu Trung tâm định không thực thử nghiệm phát triển dịch vụ địa phương, Trung tâm khơng thời gian phải chờ đợi để phát triển dịch vụ to n quốc Lợi ích thu cung cấp 01 đơn vị dịch vụ (giống địa phương thử nghiệm v to n quốc) 01 triệu Trung tâm phân loại kết địa phương thử nghiệm to n quốc l tốt, hay tồi, kèm theo l dự báo tổng số đơn vị dịch vụ cung cấp Số lượng dịch vụ dự báo cung cấp tương ứng địa phương thử nghiệm 1000 (tốt), 600 (khá), 300 (tồi) 30.000 (tốt), 18.000 (khá), 900 (tồi) to n quốc Tương ứng với l lợi ích thu thử nghiệm địa phương l 1000 triệu (tốt), 600 triệu (khá), 300 triệu (tồi) v to n quốc l 30.000 triệu (tốt), 18.000 triệu (khá) v 900 triệu (tồi) Chú ý l dịch vụ cung ứng thu lợi ích l triệu Dựa v o thống kê địa phương thử nghiệm trước cho dịch vụ tương tự, Trung tâm đánh giá xác suất kết đầu (tốt, khá, tồi) c a địa phương thử nghiệm l 0.3; 0.6 v 0.1 Dựa qui tr nh dự báo, Trung tâm xác định thử nghiệm địa phương l tốt, xác suất c a kết đầu (tốt, khá, tồi) to n quốc 0.75; 0.2; v 0.05 Nếu kết c a thử nghiệm địa phương l khá, xác suất c a kết đầu tương ứng c a to n quốc l 0.35; 0.55 0.1 Nếu kết c a thử nghiệm địa phương l tồi, xác suất c a kết đầu tương ứng 0.1; 0.25 0.65 (xác suất c a kết đầu to n quốc có xu hướng phản ánh kết đầu c a thử nghiệm địa phương) Đến ta nhận Bảng số liệu cho giải B i toán sau: 58 Bảng 3.2 Dữ liệu Bài toán Chi phí cố định ĐV: triệu VNĐ Địa phương thử nghiệm (thử nghiệm) 29 Thị trường toàn quốc Lợi ích thu đƣợc cung cấp 01 dịch vụ 500 01(triệu đồng) Số lƣợng dịch vụ cung cấp đƣợc ĐV: 01 dịch vụ Địa phương Toàn quốc Tốt 1.000 30.000 Khá 600 18.000 Tồi 300 9.000 ĐV: 01 triệu ĐV: 01 triệu Địa phương Toàn quốc Tốt 1.000 30.000 Khá 600 18.000 Tồi 300 9.000 Tốt 0.3 Khá 0.6 Tồi 0.1 Lợi ích thu đƣợc (1 triệu/1 lƣợt dịch vụ) 59 Xác suất đầu toàn quốc theo kết thử nghiệm địa phƣơng Khá toàn Tồi Tốt toàn quốc quốc toàn quốc Tốt theo thử nghiệm 0.75 0.20 0.05 Khá theo thử nghiệm 0.35 0.55 0.10 Tồi theo thử nghiệm 0.10 0.25 0.65 Trung tâm phải đưa định liệu có thực thử nghiệm địa phương hay khơng Sau phải định liệu có nên giới thiệu dịch vụ to n quốc khơng Nếu Trung tâm định thực thử nghiệm phát triển dịch vụ địa phương th việc định phát triển dịch vụ to n quốc dựa v o kết thử nghiệm địa phương V phương châm l Trung tâm thực thử nghiệm địa phương v sau giới thiệu dịch vụ tới to n quốc nhận đầy đ kết tích cực từ việc thử nghiệm (phương án 1) v từ bỏ dịch vụ nhận kết tiêu cực (phương án 2) Tuy nhiên, Trung tâm định không thực thử nghiệm địa phương m thực cung cấp dịch vụ to n quốc (phương án 3) Khi có nhiều khả xảy kết phát triển dịch vụ to n quốc Một điều cần ý l đơn giản đánh giá khả trường hợp Những khả n y suy từ khả cụ thể Điều n y tuân theo quy luật c a xác suất điều kiện đặt A1, A2, A3 l kết tốt, khá, tồi c a thị trường thử nghiệm v B l kết c a thị trường to n quốc (B1, B2, B3 l tốt, khá, tồi) v sau quy tắc cộng xác suất v công thức xác suất điều kiện ta tính xác suất c a kết B: 60 P(N) = P(B|A1)P(A1) + P(B|A2)P(A2) + P(B|A3)P(A3) Thay số ta có: P(B1) = 0.75*0.3+0.35*0.6+0.1*0.1=0.445 P(B2) = 0.20*0.3+0.55*0.6+0.10*0.25=0.415 P(B3) = 0.05*0.3+0.10*0.6+0.65*0.10=0.14 Như xác suất kết đầu to n quốc định triển khai phát triển dịch vụ m không cần kết c a thử nghiệm địa phương với ba khả cung cấp tốt, khá, tồi tương ứng l 0.445; 0.415; 0.14 (tổng xác xuất n y 1) ước 3: Xây dựng định không chắn phần mềm Precisiontree 6.2 từ liệu Bảng 3.2 Mô h nh định với công cụ l phần mềm Precision Tree6.2 hỗ trợ trả lời câu hỏi Cây định cho Bảng liệu 3.2 thể hình dưới: 61 Hình 3.6 Cây định với thông tin không chắn cho Bài tốn ước 4: Ước tính lợi ích chi phí cho kết hợp phương án trạng thái Phần mềm PrecisionTree tự động tính tốn h m EMV Trong trường hợp n y EMV lợi ích kỳ vọng cung cấp dịch vụ Nếu ta nhận xét giá trị ghi tên nút giá trị kỳ vọng (EMV) Con số 22.241 (triệu) nút Quyết định l giá trị kỳ vọng cho 62 to n vấn đề định, có nghĩa l Trung tâm nhận lợi ích kỳ vọng cao l 22.241 triệu đồng Các giá trị kỳ vọng tính tốn bên phải v hoạt động trở lại phía bên trái Với kết B i tốn 2, định số lượng dịch vụ Trung tâm định cung ứng thị trường bên l 22.241 (v lượt dịch vụ thu lợi ích l triệu đồng) Kết luận chƣơng Chương tr nh b y việc ứng dụng mô h nh định việc giải 02 b i toán định quản lý Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam Trên thực tế, Trung tâm tổ chức khác cần giải b i toán phức tạp hơn, với nhiều phương án v đầu v o Tuy nhiên, phương pháp giải v sử dụng công cụ hỗ trợ định th không thay đổi V vậy, hồn tồn xử lý b i tốn phức tạp với tốc độ cao v kết đáng tin cậy 63 KẾT LUẬN Đề t i ho n th nh mục tiêu đề l nghiên cứu lý thuyết chung vấn đề định với thông tin không chắn, đồng thời áp dụng mô h nh để giải b i toán giả định Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam Hướng phát triển thời gian tới: Đề t i tiếp tục ho n thiện phương thức ứng dụng mô h nh định với thông tin không chắn với công cụ hỗ trợ công nghệ thông tin Đồng thời, mở rộng việc ứng dụng nhiều đơn vị, công ty khác nhằm đêm lại tiện ích hỗ trợ tổ chức n y, đồng thời đề so sánh, t m hạn chế v giải pháp ho n thiện mơ h nh Bên cạnh đó, Đề t i tập trung tích hợp cơng cụ định với thông tin không chắn v o hệ chuyên gia hỗ trợ định với nhiều phương pháp, giải pháp v mô h nh hỗ trợ định khác Mục tiêu l xây dựng hệ chuyên gia thông minh, đa dạng phương thức v phương án xử lý b i toán định, nhằm khoa học hóa, tin học hóa tr nh định quan, tổ chức v doanh nghiệp Việt Nam 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Đo n Thị Thu H , Nguyễn Thị Ngọc Huyền (2004), Khoa học quản lý tập 1, NXB Khoa học Kỹ thuật Trần B nh Minh (2007), Thực trạng lập kế hoạch sản xuất kinh doanh Doanh nghiệp Cổ phần May Thăng Long, Báo cáo chuyên đề, Đại học Kinh tế Quốc dân Nguyễn Thị Tâm Minh (2009), Ứng dụng định để dự báo số nhóm nợ hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng, Luận văn thạc sỹ, Đại học Quốc gia H Nội Đỗ Thanh Nghị (2008), Giáo trình khai thác liệu, Đại học Cần Thơ Đỗ Thanh Nghị & Lê Quyết Thắng (2010), Nhận dạng cơng mạng với mơ hình trực quan định, Đề t i NCKH cấp Nh nước, KC01 Đỗ Th nh Nghị, Lê Quyết Thắng (2010), Nghiên cứu xây dựng hệ thống thông tin hỗ trợ việc phòng chống dịch bệnh trồng thuỷ sản cho vùng kinh tế trọng điểm, Đề t i NCKH cấp Nh nước, KC01 Đỗ Văn Th nh (2002), Phát luật kết hợp, B i giảng Trường thu hệ mờ v Ứng dụng, Viện Toán học Đỗ Văn Th nh (2003), Cơ sở lý thuyết Phát luật kết hợp, Bài giảng Trường Thu Hệ mờ v ứng dụng, Viện Toán học Đỗ Văn Th nh (2011), Ra định với thông tin không chắn việc ứng dụng mơ hình định việc lập kế hoạch, sản xuất kinh doanh doanh nghiệp, Đề t i nghiên cứu khoa học cấp bộ, Bộ Kế hoạch v Đầu tư 65 10.Cao Hào Thi (2008), Giáo trình xác suất thống kê, Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á Việt Nam (AITCV) 11.Nguyễn Thị Hồng Thuỷ, Nguyễn Thị Ngọc Huyền (1997), Lý thuyết quản trị kinh doanh, NXB Khoa học Kỹ thuật 12.Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam, Quy chế hoạt động c a Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam 13.Đinh Mạnh Tường (2007), Giáo trình trí tuệ nhân tạo, ĐH Công Nghệ Tiếng Anh 14.Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., Stone, C (1984): Classification and Regression Trees, Chapman & Hall, New York, 1984 15.Clemen, R., & Winkler, R (1999) Combining probability distributions from experts in risk analysis, Risk Analysis, 19, 187–203 16.Do, T-N., Lenca, P and Lallich, S (2010), Enhancing network intrusion classification with the Kolmogorov-Smirnov splitting criterion in proc of ICTACS’10, The 3rd International Conference on Theories and Applications of Computer Sciences, Vietnam 17.Karni, E (1985) Decision making under uncertainty: The case of state dependent preferences Cambridge: Harvard University Press 18.Kdnuggets (2007) Data mining methods KDnuggets Polls 2003-2007 19.Miheev, V., Vopilov, A., Shabalin, I (2000): The mp13 approach to the kdd’99 classifer learning SIGKDD Explorations 1(2) 76–77 20.Mongin, P (1995) Consistent Bayesian aggregation Journal of Economic Theory, 66, 313–351 66 21 O’Hagan, A., Buck, C., Daneshkhan, A., Eiser, J., Garthwaite, P., Jenkinson, D., et al (2006) Uncertain judgments: Eliciting experts’ probabilities Chichester: Wiley 22.Quinlan, J (1993), C4.5: Programs for Machine Learning Morgan Kaufmann Publishers 23.Ralph L Keeney and Robert Nau (2011) A theorem for Bayesian group decisions , Journal of Risk and Uncertainty, Volume 43, N02-6/2011 24.Robert F Stewart (1980), SWOT analysis model Standford, Menlo Park, California 25.Shannon, C-E (1948), A mathematical theory of communication Bell System Technological Journal (27):379–423, 623–656 26.Thomas Reinart (2002): Stages of the Discovery Process, in Handbook of Data Mining and Knowledge Discovery (Ed by Willi Klosgen and Jan M Zytkow), Oxford 27.Wu X and Kumar V (2009): Top 10 Algorithms in Data Mining Chapman & Hall/CRC 67 ... HỌC KINH TẾ - Phạm Trung Thành ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN Ở TRUNG TÂM HỖ TRỢ VÀ PHÁT TRIỂN SINH VIÊN VIỆT NAM Chuyên ngành : Quản lý kinh tế Mã s? ?: 60. .. lập kế hoạch định Trung tâm Hỗ trợ Phát triển sinh viên Việt Nam 22 CHƢƠNG THỰC TRẠNG RA QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN TẠI TRUNG TÂM HỖ TRỢ VÀ PHÁT TRIỂN SINH VIÊN VIỆT NAM Trong Chương... việc ứng dụng định với thông tin không chắn việc định 52 3.3 Ứng dụng mô h nh định với thông tin không chắn giải b i toán cụ thể việc định Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt