(Luận văn thạc sĩ) ra quyết định với thông tin không chắc chắn bằng việc ứng dụng cây quyết định luận văn ths công nghệ thông tin 60 48 05

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VŨ THỊ PHƯƠNG THẢO RA QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN BẰNG VIỆC ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội - 2011 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VŨ THỊ PHƯƠNG THẢO RA QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN BẰNG VIỆC ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH Ngành: Chuyên ngành: Mã số: Công nghệ thông tin Hệ thống thông tin 60 48 05 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS ĐỖ VĂN THÀNH Hà Nội - 2011 MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN 1.1 Tổng quan mơ hình định 1.1.1 Giới thiệu định 1.1.2 Các kiểu định 12 1.1.3 Ưu điểm định 13 1.1.4 Nhược điểm định 13 1.1.5 Ứng dụng định 14 1.1.6 Xây dựng ứng dụng định 15 1.2 Tổng quan thông tin không chắn 22 1.2.1 Khái niệm 22 1.2.2 Phân loại không chắn 23 1.2.3 Ứng dụng thông tin không chắn 23 1.2.4 Đo lường không chắn 24 1.2.5 Biểu diễn thông tin không chắn 25 1.3 Kết luận chương 33 CHƯƠNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ XÂY DỰNG MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ KẾ HOẠCH SẢN XUẤT KINH DOANH DOANH NGHIỆP 35 2.1 Ra định với thông tin không chắn ứng dụng mơ hình định 35 2.1.1 Khái niệm định 35 2.1.2 Phân loại định 35 2.1.3 Ra định quản lý 36 2.1.4 Quá trình định nhà quản trị doanh nghiệp 38 2.1.5 Ra định điều kiện không chắn 39 2.2 Công cụ hỗ trợ xây dựng mơ hình định 41 2.2.1 Giới thiệu PrecisionTree 41 2.3 Kế hoạch phát triển sản xuất, kinh doanh doanh nghiệp 44 2.3.1 Khái niệm kế hoạch sản xuất kinh doanh 44 2.3.2 Lợi ích việc lập kế hoạch sản xuất kinh doanh 45 2.3.3 Quy trình việc lập kế hoạch sản xuất kinh doanh: 46 2.3.4 Phân loại hoạt động lập kế hoạch 48 2.3.5 Các yếu tố tác động đến hoạt động lập kế hoạch 50 2.4 Một số nội dung chủ yếu cần định lập kế hoạch phát triển sản xuất, kinh doanh doanh nghiệp 53 2.4.1 Căn vào kết điều tra nghiên cứu thị trường 54 2.4.2 Căn vào kết phân tích dự báo tình hình sản xuất kinh doanh, khả nguồn lực khai thác 54 2.4.3 Căn vào chủ trương, đường lối, sách phát triển kinh tế xã hội Đảng Nhà nước 54 2.5 Kết luận chương 54 CHƯƠNG RA QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN TRONG LẬP KẾ HOẠCH SẢN XUẤT KINH DOANH DOANH NGHIỆP 56 3.1 Lược sử vấn đề nghiên cứu 56 3.2 Xác định vấn đề nghiên cứu 57 3.3 Dữ liệu phục vụ lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp 58 3.3.1 Dữ liệu phục vụ lập kế hoạch sản xuất kinh doanh: 58 3.3.2 Đánh giá kế hoạch sản xuất kinh doanh công ty 58 3.4 Ứng dụng mơ hình định cơng tác lập kế hoạch sản xuất kinh doanh 63 3.3.1 Ứng dụng mơ hình định việc định với thông tin không chắn 63 3.5 So sánh với định khác 72 3.6 Kết luận chương 75 KẾT LUẬN 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 DANH MỤC HÌNH Hình 1: Cây định cho tốn 10 Hình 2: Hàm Entropy Shanon 11 Hình 3: Cây định hỗ trợ định 11 Hình 4: Phân loại tƣ khơng chắn 23 Hình 5: Giá đỡ, nhân biên tập mờ 33 Hình 6: Cây định cho tốn định điều kiện khơng chắn 40 Hình 7: Giới thiệu công cụ PrecisionTree 41 Hình 8: Khởi tạo định PrecisionTree 42 Hình 9: Thiết lập nút định PrecisionTree 42 Hình 10: Thiết lập giá trị cho nút định PrecisionTree 43 Hình 11: Kết mơ hình định cho toán 63 Hình 12: Thao tác thực xây dựng định cho tốn 66 Hình13: Kết mơ hình định cho tốn 67 Hình 14: Kết mơ hình định cho tốn 70 DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Các tình ƣớc lƣợng lợi nhuận 39 Bảng 2: Chỉ tiêu thức năm 2006 58 Bảng 3: Số liệu chi phí phát triển sản phẩm thị trƣờng thử nghiệm 62 Bảng 4: Dữ liệu toán 65 Bảng 5: Dữ liệu toán 69 Bảng 6: Kế hoạch sản xuất cho sản phẩm xí nghiệp 71 MỞ ĐẦU Lập kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh hoạt động quan trọng doanh nghiệp Thực tiễn cho thấy bối cảnh hoạt động kinh tế thị trƣờng có hội nhập kinh tế toàn cầu ngày sâu rộng, cạnh tranh ngày sâu sắc nhƣ nƣớc ta việc lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp trở lên quan trọng trở thành yếu tố có ý nghĩa định đến thành công hay thất bại doanh nghiệp Để nâng cao chất lƣợng kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp điều quan trọng doanh nghiệp cần nắm bắt đầy đủ, kịp thời xử lý, khai thác có hiệu thông tin liên quan đến hoạt động sản xuất kinh doanh doanh nghiệp, đến thị trƣờng tiêu thụ sản phẩm hàng hoá dịch vụ doanh nghiệp tạo Q trình tồn cầu hố thơng tin hố diễn mạnh mẽ làm cơng tác lập kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh doanh nghiệp ngày phức tạp Trong trình lập kế hoạch, doanh nghiệp phải xử lý số lƣợng lớn thơng tin, số có nhiều thơng tin đƣợc biết không chắn, để rút tri thức định từ tri thức Nhƣ 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 lƣợng liệu khổng lồ có, đặc biệt có nhiều liệu khơng chắn Các phƣơng pháp quản trị khai thác, phân tích liệu truyền thống khơng đáp ứng đƣợc thực tế bùng nổ thông tin liệu, địi hỏi phải có phƣơng pháp, kỹ thuật để tổng hợp, lƣu trữ, xử lý khai thác thông tin, liệu Lĩnh vực phát tri thức từ sở liệu đƣợc hình thành, khai phá liệu (data mining) đƣợc xem trung tâm lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng Hiện tại, ngƣời ta xây dựng đƣợc nhiều kỹ thuật khai phá liệu nhƣ phân cụm phân lớp liệu, mạng nơtron, giải thuật di truyền, luật kết hợp, mạng Bayes, Trong kỹ thuật định đƣợc coi công cụ mạnh phổ biến nhất, đặc biệt thích hợp cho vấn đề khai phá liệu nhằm hỗ trợ trình định Cây định thực chất cơng cụ hỗ trợ định, biểu diễn liệu phức tạp theo cấu trúc đơn giản nhiều dƣới dạng Cây định đƣợc sử dụng để xử lý thơng tin không chắn Luận văn nằm hƣớng khảo cứu, ứng dụng định việc xử lý thông tin không chắn nhằm rút tri thức mới, phục vụ định trình lập kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh doanh nghiệp Không kể phần mở đầu, kết luận, mục lục, danh mục bảng, hình tài liệu tham khảo, luận văn gồm chƣơng nội dung chính, đó: Chƣơng 1: Tổng quan mơ hình định thông tin không chắn giới thiệu số khái niệm vấn đề chung vấn đề Cụ thể Chƣơng I giới thiệu khái niệm định, phân loại định, ƣu nhƣợc điểm định việc giải toán phân loại, định phƣơng pháp xây dựng định Chƣơng giới thiệu khái niệm, phân loại, cách biểu diễn ứng dụng thông tin không chắn Đó kiến thức nhất, làm sở để tìm khảo cứu ứng dụng mơ hình định việc xử lý thơng tin khơng chắn nhằm hỗ trợ q trình lập kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh doanh nghiệp chƣơng tiếp sau Chƣơng 2: Công cụ hỗ trợ xây dựng mơ hình định lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp trình bầy tóm lƣợc nội dung q trình định với thông tin không chắn; giới thiệu PrecisionTree 5.7, công cụ đƣợc luận văn sử dụng để xây dựng định nhằm xử lý thông tin không chắn, hỗ trợ trình định việc lập kế hoạch Chƣơng trình bày khái niệm, lợi ích, quy trình, phân loại hoạt động lập kế hoạch, yếu tố tác động đến hoạt động lập kế hoạch số nội dung chủ yếu cần đƣợc định trình lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp Nhƣ biết, công việc nhà lập kế hoạch trƣớc hết phải đánh giá đƣợc tính chất mức độ không chắn môi trƣờng kinh doanh để xác định giải pháp phản ứng doanh nghiệp, xây dựng triển khai kế hoạch thích hợp Luận văn khảo cứu trình lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp đề xuất ứng dụng mơ hình định q trình Chƣơng 3: Ra định với thông tin không chắn lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp trình bầy việc ứng dụng mơ hình định lập kế hoạch sản xuất kinh doanh dựa tập liệu giả định tập liệu thực tế đƣợc thu thập từ Công ty cổ phần May Thăng Long CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ THƠNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN Chƣơng giới thiệu tổng quan mơ hình định thơng tin khơng chắn Luận văn trƣớc hết trình bày lý thuyết chung định nhƣ giới thiệu định, phân loại, xây dựng ứng dụng định Sau trình bày thơng tin không chắn, gồm khái niệm bản, cách biểu diễn thông tin không chắn với lý thuyết xác suất, định lý Bayes, lý thuyết yếu tố chắn Standford tập mờ 1.1 Tổng quan mơ hình định 1.1.1 Giới thiệu định Trong lĩnh vực học máy, định kiểu mơ hình dự báo (predictive model), nghĩa ánh xạ từ quan sát vật/hiện tƣợng tới kết luận giá trị mục tiêu vật/hiện tƣợng[3,12] Mỗi nút (internal nút) tƣơng ứng với biến; đƣờng nối với nút thể giá trị cụ thể cho biến Mỗi nút đại diện cho giá trị dự báo biến mục tiêu, cho trƣớc giá trị biến đƣợc biểu diễn đƣờng từ nút gốc tới nút Kỹ thuật học máy dùng định đƣợc gọi học định, hay gọi với tên ngắn gọn định Học định phƣơng pháp thông dụng khai phá liệu Khi đó, định mơ tả cấu trúc cây, đó, đại diện cho phân loại cành đại diện cho kết hợp thuộc tính dẫn tới phân loại Một định đƣợc học cách chia tập hợp nguồn thành tập dựa theo kiểm tra giá trị thuộc tính Quá trình đƣợc lặp lại cách đệ qui cho tập dẫn xuất Q trình đệ qui hồn thành tiếp tục thực việc chia tách đƣợc nữa, hay phân loại đơn áp dụng cho phần tử tập dẫn xuất Một phân loại rừng ngẫu nhiên (random forest) sử dụng số định để cải thiện tỉ lệ phân loại[12] Hình dƣới thể mơ hình định có cấu trúc dạng đó: - nút đƣợc gán nhãn tƣơng ứng với lớp liệu, - nút đƣợc tích hợp với điều kiện kiểm tra để rẽ nhánh 68 Hình 13 : Kết tốn Phân tích kết thu đƣợc: Tất ứng dụng định điều kiện không chắn đƣợc thực theo quy trình sau: Đầu tiên xác định khả có thể, đánh giá khả có liên quan, tính tốn giá trị kỳ vọng Sau sử dụng mơ hình định để xác định lựa chọn có giá trị kỳ vọng lớn theo đuổi lựa chọn với phân tích tồn diện Phân tích 69 tóm tắt rủi ro cho lựa chọn khác Điều hữu dụng tiêu chí khác đƣợc xem xét Giải thích đơn giản ta nhận xét giá trị dƣới tên nút giá trị kỳ vọng 807 ô B49 giá trị kỳ vọng cho toàn vấn đề định, có nghĩa Cơng ty may Thăng Long nhận kết tốt 8070 triệu đồng Sản lƣợng tốt tiêu thụ 449.000 sản phẩm Các giá trị kỳ vọng đƣợc tính tốn bên phải hoạt động trở lại phía bên trái Cơng ty tối ƣu chiến lƣợc cách theo nhánh TRUE từ trái tới phải Đầu tiên cho bán thử nghiệm sản phẩm thị trƣờng địa phƣơng, kết tốt, sản phẩm đƣợc bán toàn quốc Tuy nhiên kết tồi sản phẩm bị dừng sản xuất Trong trƣờng hợp thị trƣờng tồn quốc ảm đạm, cơng ty giảm đƣợc thua lỗ, cơng ty chịu phí 30 triệu đồng để bán thử thị trƣờng địa phƣơng nhƣng thu lại đƣợc 18 triệu 5.4 triệu đồng Nhƣ vậy, định dựa vào suy diễn lùi, nhận giá trị nút lá, phân tích ngƣợc lên đến kết gốc Với kết tốn 2, định sản lƣợng sản phẩm đƣợc sản xuất xí nghiệp cơng ty Tuy nhiên, ngồi sản phẩm đƣợc công ty ƣu tiên sản xuất chiến lƣợc phát triển kinh doanh, xí nghiệp cịn sản xuất sản phẩm truyền thống Căn vào lực sản xuất tiêu lại sau thực sản phẩm mới, sản lƣợng sản phẩm truyền thống đƣợc sản xuất đƣợc định toán Bài toán Các giá trị toán đầu vào, đầu nhƣ sau: Đầu vào: Để tính tốn sản lƣợng sản xuất nhà máy 1, sản lƣợng sản xuất sản phẩm mới, cần xem xét thêm sản phẩm truyền thống đƣợc lên kế hoạch sản xuất cho năm tới Xác định sản lƣợng sản phẩm truyền thống Xí nghiệp đƣợc sản xuất năm tới sản phẩm Dựa vào để lập kế hoạch sản xuất, nhà quản lý đánh giá xác suất xảy thông tin không chắn kinh tế thị trƣờng nhƣ bảng Đầu ra: Quyết định sản lƣợng sản phẩm truyền thống xí nghiệp1 đƣợc sản xuất năm tới (sản phẩm) Nhu cầu thị trƣờng xấu Sản phẩm cạnh tranh bán tốt 300,000 Năng lực sản xuất lại 655600 50% 70 Căn đánh giá tình hình thực kế hoạch năm trƣớc 450000 12% Căn vào kết nghiên cứu dự báo thị trƣờng 700000 30% Căn vào tiêu kế hoạch Tập Đoàn Dệt –May giao 750000 8% Sản phẩm cạnh tranh bán xấu 250,000 Năng lực sản xuất lại 655600 60% Căn đánh giá tình hình thực kế hoạch năm trƣớc 450000 15% Căn vào kết nghiên cứu dự báo thị trƣờng 500000 20% Căn vào tiêu kế hoạch Tập Đoàn Dệt –May giao 750000 5% Nhu cầu thị trƣờng tốt Sản phẩm cạnh tranh bán tốt 200,000 Năng lực sản xuất cịn lại 655600 25% Căn đánh giá tình hình thực kế hoạch năm trƣớc 450000 12% Căn vào kết nghiên cứu dự báo thị trƣờng 500000 60% Căn vào tiêu kế hoạch Tập Đoàn Dệt –May giao 750000 3% Sản phẩm cạnh tranh bán xấu 150000 Năng lực sản xuất lại 655600 20% Căn đánh giá tình hình thực kế hoạch năm trƣớc 450000 15% Căn vào kết nghiên cứu dự báo thị trƣờng 700000 60% Căn vào tiêu kế hoạch Tập Đoàn Dệt –May giao 750000 5% Bảng 5: Dữ liệu toán Bằng việc tự xác định nút gốc, nhánh nút dựa bảng trên, sử dụng phần mềm PrecisionTree 5.7 trực tiếp bảng tính liệu thu đƣợc kết quả: 71 Hình 14: Kết toán Đánh giá kết thu đƣợc: Cây định dựa vào chế suy diễn lùi hay hƣớng từ mục tiêu, hệ thống lần lƣợt tính tốn giá trị kỳ vọng mục tiêu, nhận giá trị nút lá, phân tích ngƣợc lên đến kết gốc Sản lƣợng sản phẩm truyền thống nên sản xuất năm tới 506.120 sản phẩm Để đạt đƣợc kết trên, định có đƣờng từ gốc tới nút TRUE ->TRUE nhƣ mũi tên hình 13 Ngồi ra, lựa chọn nhánh từ gốc tới nút FALSE –>TRUE, hay nút FALSE –> FALSE sản lƣợng kỳ vọng nhận đƣợc giá trị khác Nhƣ vậy, từ định trên, rút đƣợc số luật suy diễn sau: - IF „NCTTtốt = TRUE‟ AND „SPCTBT=TRUE‟ THEN “ SLSX = 506120 sp” - IF „NCTTtốt = TRUE‟ AND „SPCTBX=FALSE‟ THEN “ SLSX = 30400 sp” 72 - IF „NCTTxấu = FALSE‟ AND „SPCTBT=TRUE‟ THEN “SLSX = 351800 sp” - IF „NCTTxấu = FALSE‟ AND „SPCTBX=FALSE‟THEN “ SLSX = 348360sp” (Với từ viết tắt: SLSX số lƣợng sản xuất, NCTT nhu cầu thị trƣờng, SPCTBX sản phẩm cạnh tranh bán xấu, SPCTBT sản phẩm cạnh tranh bán tốt, sp sản phẩm) Để định sản lƣợng sản xuất cho xí nghiệp công ty may Thăng Long, cần tổng hợp kết toán toán 3, với yêu cầu sản lƣợng dự kiến sản xuất năm tƣơng đƣơng tổng sản lƣợng sản phẩm (SPM) sản phẩm truyền thống (SPTT) Tổng hợp: Nhƣ tổng hợp tốn xây dựng đƣợc bảng kế hoạch sản xuất kinh doanh cho sản phẩm Xí nghiệp năm 2007 nhƣ sau: Khách hàng Năng Doanh thu Chủng Số tổ suất Sản lƣợng Sản lƣợng Giá bình Đơn vị SX (1000đ) SL dự loại SX tổ sp SPM/năm SPTT/năm quân (đ) Tên /năm kiến/n /ngày Xí nghiệp SAMW 1,000,000 Sơ mi 500 449,000 506,120 20.000 2,000,000 Bảng 6: Kế hoạch sản xuất cho sản phẩm xí nghiệp 3.5 So sánh với định khác Trong môn học Trí tuệ nhân tạo nâng cao trình bầy kỹ thuật phân lớp dựa vào định Trong luận văn so sánh định đƣợc xây dựng công cụ PrecisionTree giải toán đƣợc giới thiệu với phân lớp đƣợc học nhƣ sau: 73 Cây định PrecisionTree Cây định sử dụng phân lớp Sử dụng công cụ hỗ trợ xây dựng Sử dụng giải thuật ID3 để tạo quyết định PrecisionTree để giải toán định từ tập mẫu huấn luyện Đầu vào: Các liệu chứa thông tin Đầu vào: Một tập hợp ví dụ khơng chắn Đầu ra: Cây định có khả phân Đầu ra: Cây định đƣa đƣợc loại đắn ví dụ tập liệu huấn giá trị kỳ vọng lớn cho tốn luyện có khả học Lấy ví dụ tốn 1để so sánh nhƣ Lấy ví dụ tốn kinh điển nhƣ sau: sau: Phƣơng án Phƣơng Án Tr.Đ Chi phí mở đại 25 lý Chi phí 15 quản lý Chi phí phát sinh Xác suất 55% 35% 10% Tr.Đ Xác suất 35 65% 25 20% 15 15% Bảng cho thấy chi phí phát triển sản phẩm thị trƣờng địa phƣơng thử nghiệm đƣợc đánh giá qua phƣơng án Dữ liệu không chắn xảy thực tế, mà xác suất khả xảy nhƣ sau: Chi phí mở đại lý phƣơng án 25 triệu 35 triệu đồng, chi phí quản lý 15 triệu đồng 25 triệu đồng, chi phí phát sinh triệu 15 triệu đồng với xác suất tƣơng ứng hay gọi hệ số chắn tƣơng ứng 0.55, 0.35, 0.1 0.65, 0.2, 0.15 Dựa bảng trên, ta xác định nút gốc, nhánh phƣơng án 1, 2, sử dụng phần mềm PrecisionTree Add-in Excel để xây dựng định nhƣ sau: Tập liệu bao gồm 14 ví dụ Mỗi ví dụ biểu diễn cho tình trạng thời tiết gồm thuộc tính quang cảnh, nhiệt độ, độ ẩm gió; có thuộc tính phân loại, giá trị phân loại có hai loại (có, khơng) Mỗi thuộc tính có tập giá trị hữu hạn Thuộc tính quang cảnh có ba giá trị (âm u, mƣa, nắng), nhiệt độ có ba giá trị (nóng, mát, ấm áp), độ ẩm có hai giá trị (cao, TB) gió có hai giá trị (mạnh, nhẹ) Các giá trị ký hiệu (symbol) dùng để biểu diễn toán Ta áp dụng phƣơng thức tính Entropy để xác định chắn thuộc tính đƣợc chọn q trình tạo định Đầu tiên tính độ tập liệu: Entropy(S) = - (9/14) Log2 (9/14) - (5/14) 74 Tại bảng tính Excel tạo đặt tên cho nút gốc, từ nút gốc chọn thuộc tính lựa chọn để tạo nhánh, gán giá trị cho nhánh thuộc tính chi phí nhƣ bảng tạo nút Phần mềm xử lý số liệu đƣa giá trị kỳ vọng lớn cho Kết định thu đƣợc Log2 (5/14) = 0.940 Từ tính tiếp Gain cho thuộc tính để suy thuộc tính đƣợc chọn làm nút gốc Gain(S, Quang cảnh) = Entropy(S) – (5/14)Entropy(SNắng) – (4/14)Entropy(SÂm u) – (5/14) Entropy(SMưa) = 0.246 Tƣơng tự cho Gain khác: Gain(S, Nhiệt độ) = 0.029 Gain(S, Độ ẩm) = 0.151 Gain(S, Gió) = 0.048 Ta thấy Gain(S, Quang cảnh) lớn  lấy thuộc tính quang cảnh làm nút gốc Sau lập đƣợc cấp định ta lại xét nhánh Nắng Tiếp tục lấy Entropy Gain cho nhánh Nắng ta đƣợc hiệu suất nhƣ sau: Gain(SNắng, Độ ẩm) = 0.970 Gain(SNắng, Nhiệt độ) = 0.570 Gain(SNắng, Gió) = 0.019 Nhƣ thuộc tính độ ẩm có hiệu suất phân loại cao nhánh Nắng  ta chọn thuộc tính Độ ẩm làm nút … Tƣơng tự nhƣ nhánh lại định ta đƣợc định hoàn chỉnh nhƣ sau 75 Kết đƣa định giá trị kỳ vọng lớn toán Và đƣờng để đạt đƣợc giá trị lớn Vậy, đƣa số nhận xét tổng quát nhƣ sau: - Ngƣời dùng tự phân loại nút, nhánh dựa tri thức, kinh nghiệm thân sở liệu tốn - Thuộc tính chấp nhận giá trị khơng chắn - Dữ liệu tốn đƣợc nhập nút lá, xử lý ngƣợc lên cho kết nút gốc Đƣờng từ nút gốc đến nút phƣơng án đƣợc lựa chọn để định Kết đƣa lớp phân loại (có, khơng) thuộc tính tập liệu, có khả huấn luyện để phân lớp tập liệu tƣơng tự Vậy, đƣa số nhận xét tổng quát nhƣ sau: - Thuật toán tự động tạo nút nhánh nhờ kết hợp với việc tính giá trị Entropy(S) Gain(S,thuộc tính) - Thuộc tính giá trị rời rạc tập mẫu - Dữ liệu tập ví dụ đƣợc phân tích để chọn nút, cho kết nút Đƣờng từ nút gốc đến nút tập liệu nằm lớp đƣợc xác định nút 3.6 Kết luận chƣơng Chƣơng tìm hiểu quy trình lập kế hoạch sản xuất kinh doanh thực nghiệm việc ứng dụng mơ hình định với thông tin đầu vào không chắn, để giải toán định sản lƣợng sản xuất Xí nghiệp thuộc Cơng ty May Thăng Long Do điều kiện thời gian, Chƣơng trình bầy phƣơng pháp giải nội dung toán lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp Kết thực nghiệm cho thấy khả định với thơng tin khơng chắn việc công cụ PrecisionTree tập liệu thực tế trình lập kế hoạch Chƣơng so sánh định hỗ trợ trình định việc ứng dụng phần mềm PrecisionTree định đƣợc xây dựng dựa theo thuật toán ID3, C45 phiên khác thuật toán 76 KẾT LUẬN Luận văn tập trung khảo cứu lý thuyết định, thông tin không chắn, qui trình lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp thực hành việc định lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp với thông tin khơng chắn việc ứng dụng mơ hình định Do điều kiện thời gian khuôn khổ cho phép, luận văn thực hành xây dựng mơ hình định phục vụ định lập kế hoạch sản xuất kinh doanh sản phẩm thuộc Công ty, chƣa bao quát sản phẩm nhƣ tồn q trình lập kế hoạch Tuy nhiên, kết thu đƣợc chứng tỏ khả ứng dụng to lớn mơ hình định việc xử lý thông tin không chắn, việc giúp chuyển đổi trình định mang tính chủ quan ngƣời quản lý sang định mang tính khách quan, xác Những kết mà luận văn thực đƣợc là: - Về lý thuyết: Luận văn tập trung tìm hiểu lý thuyết định, thông tin không chắn, trình định lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp - Về thực tiễn: Luận văn thực nghiệm việc lập kế hoạch sản xuất cho doanh nghiệp việc ứng dụng mơ hình định Kết thu đƣợc ứng dụng vào thực tiễn nhằm cải tiến nâng cao chất lƣợng công tác lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp, tƣ vấn cho hoạt động sản xuất kinh doanh doanh nghiệp Hƣớng phát triển luận văn là: - Tiếp tục nghiên cứu trình định với thông tin không chắn lập kế hoạch phát triển kinh tế xã hội cấp tỉnh cấp quốc gia việc ứng dụng mơ hình định - Hồn thiện quy trình ứng dụng mơ hình định với thông tin không chắn việc lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp, giải trọn vẹn toán lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp nhằm nâng cao chất lƣợng công tác lập kế hoạch tƣ vấn, hỗ trợ doanh nghiệp 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Cao Hào Thi Giáo trình xác suất thống kê Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á Việt Nam (AITCV) -2008 Đoàn Thị Thu Hà - Nguyễn Thị Ngọc Huyền, Khoa học quản lý tập NXB Khoa học Kỹ thuật, 2004 Đỗ Thanh Nghị, Giáo trình khai thác liệu, Đại học Cần Thơ – 2008 Đinh Mạnh Tƣờng, Giáo trình trí tuệ nhân tạo, ĐH Công Nghệ -2007 Nguyễn Thị Hồng Thuỷ -Nguyễn Thị Ngọc Huyền, Lý thuyết quản trị kinh doanh – NXB Khoa học Kỹ thuật, 1997 Trần Bình Minh Thực trạng lập kế hoạch sản xuất kinh doanh công ty cổ phần may Thăng Long Báo cáo chuyên đề, Đại học Kinh tế Quốc dân, 2007 Võ Huỳnh Trâm –Trần Ngân Bình, Giáo trình trí tuệ nhân tạo, ĐH Cần Thơ 2008 Tiếng Anh Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., Stone, C.: Classification and Regression Trees Chapman & Hall, New York, 1984 Douglas H., "How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business", John Wiley & Sons, 2007 10 Do, T-N., Lenca, P and Lallich, S., 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, 2010 11 Miheev, V., Vopilov, A., Shabalin, I.: The mp13 approach to the kdd‟99 classifer learning SIGKDD Explorations 1(2) (2000) 76–77 12 Quinlan, J., C4.5: Programs for Machine Learning Morgan Kaufmann Publishers, 1993 13 Robert F Stewart, SWOT analysis modelStandford, Menlo Park, California, 1980 14 Shannon, C-E., A mathematical theory of communication Bell System Technological Journal (27):379–423, 623–656, 1948 15 Zhang, J., Zulkernine, M., Network intrusion detection using random forests In: Third Annual Conference on Privacy, Security and Trust, 2005 78 PHỤ LỤC NĂNG LỰC SẢN XUẤT CỦA CÔNG TY ĐƠN VỊ SX XN1 XN2 XN3 XN may Nam Hải TT may Hồ lạc MẶT HÀNG SX CHÍNH Sơ mi nam (Qui chuẩn) Jacket Quần Dệt kim Quần DTKH NĂM 2005 802454 1676880 1676880 2320128 Vải mỏng Quần Vải mỏng 313128 10 11 12 % TÍNH THEO KỲ % TÍNH KH 65560 49826 70805 65560 68182 68182 68182 70805 68182 68182 68182 70805 69% 60% TT 29908 31380 35361 27927 47330 40502 46648 47544 45651 41044 41897 48716 KH 13700 104120 147960 137000 142480 142480 142480 147960 142480 142480 142480 147960 40% 41% TT 66084 27082 58095 56016 50152 60874 70285 70612 61734 53325 52313 59608 KH 137000 104120 147960 137000 142480 142480 142480 147960 142480 142480 142480 147960 38% 37% TT 40693 30527 46761 54974 56618 58636 57507 64572 61795 46839 41944 56435 KH 148600 105944 136728 133600 134368 127596 122720 125064 161824 161824 161824 168048 48% 37% TT 68305 50561 63555 51700 71058 70002 85495 85473 70885 80029 80312 80006 KH 17800 10336 11124 10200 8840 9568 8632 TT 3507 4441 4949 3356 6780 9217 7111 THEO NĂM 15% 7625 79 TÌNH HÌNH THỰC HIỆN KHSX CỦA CÁCXN - T3/2006 TT Đơn vị sản xuất ĐV tính A B C USD USD USD USD 6 XN XN XN Nam Hải Cộng phần sản xuất may Gia công may vệ tinh Cộng SX may + gia công Giặt mài cơng ty Xƣởng thêu Trđó: Thêu (khai thác ngồi) WOOJIN (Không VAT) Hà Nam (không VAT) Cộng phần sản xuất 10 CH – TT (Minh Khai) 11 TTTM (DT bán hàng Cty) (DT bán hàng khai thác) 12 TTTM (Tràng Tiền) KH-DT KH-DT TH-DT TH-DT năm 2006 tháng tháng 3 tháng 636,300 909,000 787,800 1,308,960 147,000 210,000 182,000 302,400 54,520 65,016 82,049 85,039 136,339 176,063 205,010 211,628 % % % TH/KH % Năm TH/KH TH/KH năm kỳ 2005 2005 tháng quý 2006 21% 93% 93% 141% 96649 19% 84% 84% 116% 151261 26% 113% 113% 174% 117981 16% 70% 70% 117% 181421 3,462,060 841,400 286,624 729,040 20% 87% 87% 133% 547321 USD USD USD 3,642,060 841,400 286,624 729,040 120,000 26,924 9,198 18,690 58,462 10,770 720 2,777 20% 16% 5% 87% 69% 26% 87% 69% 26% 106% 205% 17691 1357 USD USD 120,000 30,000 10,000 30,000 240,000 60,000 20.000 60,000 4,180,522 969,094 326,542 840,507 25% 25% 20% 100% 100% 87% 100% 100% 87% 100% 100% 30000 60000 Tr đ Tr đ Tr đ Tr đ " 900 225 48 425 115 650 35 460 2,153 110 13 14 15 DT bán đứt (nội địa) " DTNĐ khác (Giặt chăn " DV) DT phế liệu + ống nhựa " Các đại lý khác " Tổng DT - CT (Có VAT) " Tổng DT-CT (khơng " VAT) Tr đó: DTXK " -Bán FOB (XK) " - Bán hàng NĐ+Khác - Bán hàng NĐ+khác " Thuê xƣởng (HP+HN) " (Có) Thuê xƣởng (HP+HN) (Không) * Doanh thu NĐ+DT khác " Nộp ngân sách " Thu nhập BQ 1000đ 80 513 699 136 8,204 8,007 22 484 21,833 21,282 18% 18% 73% 73% 73% 73% 17% 2% 17% 18% 25% 67% 7% 70% 70% 100% 67% 7% 70% 70% 100% 119,500 117,000 29,875 29,250 94,500 33,600 25,000 22,500 6,336 23,625 8,400 6,250 5,625 1,584 6,176 1,504 1,354 524 15,900 563 4,353 3,945 1,580 5,760 1,440 477 1,437 25% 100% 100% 31,336 3,390 1300 7,834 848 2,028 150 5,933 434 19% 13% 76% 51% 76% 51% Đánh giá công tác lập kế hoạch sở đánh giá hiệu sản xuát kinh doanh Năm 2005 % Đơn vị TH KH-TCT TT Chỉ tiêu KH 2005/ TH2005/ 2006/ tính 2004 2006 TH TCTY 2004 KH2005 2005 GTTSL (Giá CĐ 1994) Tr đ 76095 75000 56552 62500 74% 75% 111% Doanh thu (Có VAT) " 235000 245000 250000 265000 106% 102% 106% 81 KẾ HOẠCH CÁC XÍ NGHIỆP NĂM 2006 Đơn vị SX Xí nghiệp Xí nghiệp Xí nghiệp XN may Nam Hải Cộng GC (USD) FOB (Đã trừ DTGC) Thêu Giặt Kinh doanh NĐ Kinh doanh khác Khách hàng Năng Sản Sản Giá Chủng Số tổ Doanh thu suất lƣợng lƣợng BQ SL dự loại SX (USD)/năm Tên tổ/ngày tháng năm (USD) kiến/t SAMWON 30,000 Sơ mi 500 78,000 936,000 0,70 655,200 30,000 Le vi Jacket 150 15,600 187,200 374,400 New Word 30,000 Quần 300 46,800 561,600 561,600 Đức Giang 16,800 IXAREN 100,000 DK 800 104,000 1,248,000 0.65 811,200 Khác 56,000 ITOCHU 40,000 Quần 16 300 124,800 1,497,600 0.9 1,497,600 ONGOOD 30,000 IVORY 40,000 Khác 10,000 Tổng DT/th Tổng DT/th 3,900,000 2,100,000 4,000 48,000 48,000 10,000 120,000 120,000 30,000 360,000 360,000 Doanh thu (USD/th) 54,600 31,200 46,800 67,600 112,320 312,520 USD 4,937,816.000 61,620,000,000 33,180,000,000 758,400,000 1,896,000,000 25,000.,000,000 5,760,000,000 Thank you for evaluating AnyBizSoft PDF Merger! To remove this page, please register your program! Go to Purchase Now>> AnyBizSoft PDF Merger  Merge multiple PDF files into one  Select page range of PDF to merge  Select specific page(s) to merge  Extract page(s) from different PDF files and merge into one ... HỌC CÔNG NGHỆ VŨ THỊ PHƯƠNG THẢO RA QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN BẰNG VIỆC ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH Ngành: Chuyên ngành: Mã số: Công nghệ thông tin Hệ thống thông tin 60 48 05 LUẬN VĂN... xây dựng định thơng tin chắn, không chắn Trong luận văn này, đề cập tới ứng dụng định thuộc tính thông tin không chắn Phần tìm hiểu vấn đề 1.2 Tổng quan thông tin không chắn Sự không chắn thuật... nội dung q trình định với thông tin không chắn; giới thiệu PrecisionTree 5.7, công cụ đƣợc luận văn sử dụng để xây dựng định nhằm xử lý thông tin khơng chắn, hỗ trợ q trình định việc lập kế hoạch