5 .Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
3.3.1.Bài toán kết nhập mờ
Nhắc lại bài toán đã xét: Giả sử người quyết định phải lấy quyết định chọn một phương án “tốt nhất” trong m phương án lựa chọn Ai, i = 1, …, m,
trên cơ sở lấy ý kiến đánh giá của n chuyên gia ej, j = 1, …, n. Trong môi
trường thông tin ngôn ngữ, các chuyên gia biểu thị đánh giá của mình bằng các từ ngôn ngữ (thang đánh giá ngôn ngữ) lấy trong tập S = {s0, …, sg}. Ký
hiệu xij là ý kiến đánh giá của chuyên gia j về phương án Ai.
Một yêu cầu tự nhiên là cần định giá ý kiến tổng hợp của các chuyên gia đối với từng phương án, nghĩa là ta cần sử dụng một phép toán kết nhập R tích hợp các ý kiến {xij: j = 1, …, n} của các chuyên gia. Toán tử kết nhập là một ánh xạ R : {s0, …, sg}n {s0, …, sg}. Ánh xạ này phải được xác định sao cho kết quả của phép toán R(si1, …, sin) có thể xem là biểu thị ý kiến tập thể của n chuyên gia.
Ví dụ phép toán kết nhập có thể là trung bình cộng, trung bình nhân, ... Giải bài toán sắp xếp mờ cũng chính là giải bài toán kết nhập mờ vì khi có kết quả kết nhập, ta có thể sắp xếp các kết quả này theo thứ tự tăng (giảm) dần của kết quả đó.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Ví dụ: Để đánh giá học sinh mỗi em học sinh trong lớp về mặt học lực: +Ta có m =10 phương án chuyên gia có thể chọn để đánh giá em học sinh đó như sau: VVD, VD, D, LLD, LD, LLG, LG, G, VG, VVG
Trong đó L: Little - hơi, D: Dốt, G: Giỏi
+Có 3 chuyên gia (giáo viên) đánh giá mỗi học sinh trong lớp
Chẳng hạn với 1em học sinh trong lớp được 3 chuyên gia (giáo viên) đánh giá như sau:
Chuyên gia (giáo viên) 1: LLG Chuyên gia (giáo viên) 2: G Chuyên gia (giáo viên) 3: LG
Ý kiến tổng hợp từ chuyên gia (giáo viên) có thể là: học lực của em học sinh là: LG và đứng ở vị trí thứ 5/số học sinh trong lớp)
Tương tự ta phải tổng hợp được ý kiến đánh giá cho mỗi học sinh trong lớp đó.