Phương pháp giải được minh họa ở hình 3.47 chỉ ra rằng đại lượng 3, 4, 7, 12 đang hoạt động hết 100% hiệu quả (về mặt DEA) trong khi những đại lượng được giữ lại hoạt động ít hiệu quả hơn. Cần lưu ý rằng mức hiệu lực của đại lượng đạt 100% không phải lúc nào cũng thể hiện rằng nó đang hoạt động tốt nhất có thể. Điều này chỉ đơn giản có
Các mô hình ra quyết định Th.S Hồ Nguyên Khoa
nghĩa là không tồn tại liên kết tuyến tính giữa các đại lượng khác trong bài toán để tạo thành một đại lượng tổng hợp sẽ cùng lúc đưa ra nhiều giá trị đầu ra hay ít giá trị đầu vào. Mặt khác, đối với các đại lượng mà DEA không hiệu lực, thì có một liên kết tuyến tính tồn tại giữa các đại lượng hiệu lực hình thành nên một đại lượng tổng hợp sẽ cùng lúc đưa ra nhiều giá trị đầu ra hay ít đầu vào hơn đại lượng không hiệu lực. Quan niệm về DEA cho rằng một đại lượng không hiệu lực cũng có thể hoạt động hiệu quả như một đại lượng tổng hợp giả thuyết được hình thành từ liên kết tuyến tính của các đại lượng có hiệu lực.
Ví dụ, đại lượng 1 có hệ số hiệu lực là 96.67% do đó nó có phần nào không thật hiệu quả. Hình 3.48 (trong tập tin fig3-48.xls trong đĩa dữ liệu) chỉ ra rằng 1 trọng số trung bình bằng 26.38% của đại lượng 4, cộng với 28.15% của đại lượng 7 cộng với 45.07% của đại lượng 12 sẽ hình thành nên một đại lượng tổng hợp giả thuyết với đầu ra lớn hơn hẳn hoặc ngang bằng với đầu ra của đại lượng 1 và nó cũng đòi hỏi đầu vào ít hơn đại lượng 1. Giả định trong DEA là đại lượng 1 đáng lẽ phải đạt đến cùng mức độ hiệu quả như trên.
Đối với bất kì đại lượng không hiệu lực nào, bạn đều có thể quyết định liên kết tuyến tính của các đại lượng để tạo ra một đại lượng tổng hợp như sau:
- Giải quyết vấn đề DEA cho đại lượng đó theo yêu cầu.
- Trong hộp thoại Solver Results, chọn tùy chọn báo cáo chi tiết.
Trong báo cáo kết quả chi tiết, giá trị tuyệt đối của Shadow Prices cho ràng buộc “khác nhau” là trọng số sẽ tạo ra một đại lượng tổng hợp có hiệu lực cao hơn hiệu lực của đại lượng đang khảo sát. Báo cáo chi tiết cho đại lượng 1 được trình bày ở hình 3.49.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm
Nếu muốn biết thêm về cách viết macro VBA trong Excel, hãy tìm đọc cuốn sách Sức mạnh lập trình Excel 2002 bằng VBA của John Walkenbach xuất bản bởi NXB
M&T. Nếu muốn biết thêm về cách điều khiển Solver bằng macro, hãy truy cập trang web http://www.frontsys/macrovba.htm hoặc kích vào nút Help trong hộp thoại Solver
Options.
3.14 Tóm tắt
Chương này mô tả cách hình thành nên công thức giải một bài toán LP theo phương pháp đại số, được tiến hành trong bảng biểu và sử dụng Solver để giải. Những biến số quyết định trong việc hình thành công thức đại số của 1 mô hình sẽ tương ứng với các ô biến thiên trong bảng biểu. Công thức LHS cho mỗi ràng buộc trong một mô hình LP phải được thực hiện trong các ô khác nhau của bảng biểu. Tương tự, một ô trong bảng phải chứa 1 hàm mục tiêu trong mô hình LP. Do đó, có một mối quan hệ trực tiếp giữa
Các mô hình ra quyết định Th.S Hồ Nguyên Khoa
các thành phần khác nhau của một mô hình toán đại số của 1 bài toán LP và những cách giải quyết của nó trong một bảng biểu.
Có rất nhiều cách để giải bài toán LP trong một bảng biểu. Quá trình xây dựng được một mô hình bảng biểu giống như một nghệ thuật chứ không đơn thuần là khoa học. Một cách giải tốt trong bảng biểu sẽ thể hiện được vấn đề theo cách rõ ràng nhất, hướng đến mục đích của nó là có thể tin tưởng được, có thể nghe thấy và có thể chỉnh sửa được.
Có thể dùng ngôn ngữ macro của Excel (được gọi là Visual Basic cho các trình ứng dụng hay VBA) để tự động hóa cả quá trình giải quyết mô hình LP. Điều này đặc biệt hữu dụng đối với những bài toán mà nhà giải tích muốn dùng để giải quyết một vài vấn đề liên quan theo chuỗi.