trong việc ra quyết định
Trong những phân tích ở các chương phía trên, chúng ta đã nhận ra tầm quan trọng v sự cần thiết c a việc khoa học hóa việc ra quyết định với sự hỗ trợ c a những công cụ đáng tin cậy. Trong luận văn n y, công cụ đáng tin cậy đó chính l mô h nh cây quyết định dựa trên thông tin không chắc chắn. Cũng cần phải nói thêm rằng, đây chỉ l một công cụ toán học trong số nhiều công cụ có thể đề cập đến, v có thể chưa phải l công cụ phổ biến nhất. Song, ở góc độ quản lý v trong lĩnh vực kinh tế, ở những b i toán ra quyết định m thông tin về đầu v o l không chắc chắn, th đây l một công cụ hữu hiệu.
Để rõ r ng hơn, chúng ta nên sử dụng cây quyết định với thông tin không chắc chắn trong những ho n cảnh sau [5]:
- Dữ liệu đầu v o c a việc ra quyết định có tính không chắc chắn, nói cách khác ta chỉ có thể biết được xác xuất xảy ra c a chúng dựa trên các hoạt động thống kê.
- Hoạt động thống kê để xác định xác xuất c a dữ liệu đầu v o tiêu tốn một chi phí chấp nhận được, hoặc được tính v o giá trị c a dịch vụ, sản phẩm với một mức độ phù hợp.
- Có nhiều cấp độ, nhiều tuyến cần đưa phương án để lựa chọn ra quyết định, đặc biệt l trường hợp trong mỗi phương án lớn lại có nhiều phương án nhỏ hơn cần cân nhắc, v trong những phương án nhỏ hơn đó lại có các lựa chọn nhỏ hơn nữa cần tính toán.
- Môi trường hoạt động có nhiều biến động, các ch thể tham gia việc ra quyết định còn nhiều điểm bất đồng.
Đối với Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam, sự dụng cây quyết định với thông tin không chắc chắn nên được thực hiện trong một số t nh huống sau:
- Lựa chọn định hướng dịch vụ theo nhu cầu c a học sinh, sinh viên tại các vùng miền, địa phương. Đây l việc rất quan trọng trong phương châm hoạt động c a Trung tâm. Đặc biệt trong giai đoạn hiện nay, khi suy nghĩ, t nh cảm, nhận thức v do đó nhu cầu c a sinh viên có nhiều biến đổi v diễn biến đa dạng, đa chiều trước những tác động c a nền kinh tế - xã hội. V vậy, nhận ra nhu cầu v lựa chọn phát triển dịch vụ mới phù hợp với nhu cầu c a sinh viên l b i toán Trung tâm cần giải quyết thường xuyên. V việc lựa chọn định hướng dịch vụ mới chính l việc ra quyết định với thông tin không chắc chắn.
- Vấn đề thử nghiệm cung cấp các dịch vụ mới cũng l một b i toán ra quyết định với thông tin không chắc chắn. Việc lựa chọn dịch vụ n o trong số những dịch vụ khả dĩ phù hợp với định hướng dịch vụ l nội dung không hề
đơn giản. Thực tiễn cho thấy, lựa chọn đúng dịch vụ, cung ứng đúng thời điểm luôn l một đảm bảo chắc chắn sự th nh công c a Trung tâm.
- Lựa chọn chiến lược, sách lược phát triển các dịch vụ l b i toán tiếp theo sau khi đã chọn được loại h nh dịch vụ v dịch vụ cụ thể để phát triển v cung ứng. Đây l b i toán với những quyết định cuối cùng trước khi tiến h nh các hoạt động tác nghiệp đưa dịch vụ tới học sinh, sinh viên. Phương án cung ứng dịch vụ thế n o để đảm bảo hiệu quả nhất, kịp thời nhất v hiệu ứng xã hội tốt nhất luôn l những mục tiêu bất dịch đối với bất kỳ hoạt động n o c a Trung tâm.
3.3. Ứng dụng mô hình cây quyết định với thông tin không chắc chắn giải quyết một bài toán cụ thể về việc ra quyết định tại Trung tâm Hỗ trợ và Phát triển sinh viên Việt Nam
3.3.1. ài toán thứ nhất
Nghiên cứu lựa chọn phương án phát triển một dịch vụ ở địa phương thử nghiệm.
Đây l b i toán thuộc loại ra quyết định với thông tin không chắc chắn (bao gồm thông tin về địa phương, chi phí để phát triển dịch vụ ở địa phương thử nghiệm đều l những thông tin không chắc chắn). Do vậy, ta sẽ giải quyết bài toán này theo các bước c a quá tr nh ra quyết định với thông tin không chắc chắn. Ở đề t i n y, ta tập trung giới thiệu 3 bước quan trọng c a quá tr nh ra quyết định này, đó l các bước 2, 3, 4.
ước 2: Xác định các căn cứ để lựa chọn các phương án, gán xác suất cho các trạng thái
Phân tích hoạt động c a Trung tâm trong quá khứ cho thấy có 3 loại chi phí để giới thiệu v phát triển cho một dịch vụ ở địa phương thử nghiệm là:
chi phí mở văn phòng đại diện, chi phí quản lý v chi phí khác (gọi l chi phí phát sinh). Các chi phí n y l khác nhau với mỗi địa phương. Nói cách khác chi phí để phát triển dịch vụ tại một địa phương l những thông tin không chắc chắn. Trung tâm xác định 2 phương án tổ chức tiến h nh phát triển sản phẩm v được nêu trong bảng ở dưới.
Theo phương án 1: chi phí mở văn phòng đại diện l 25 triệu đồng với xác suất xảy ra l 55%, chi phí quản lý l 15 triệu đồng với xác suất l 35%, chi phí phát sinh l 8 triệu với xác suất l 10%. Xác suất c a các chi phí trên còn được gọi l hay còn gọi hệ số chắc chắn. Như vậy hệ số chắc chắn tương ứng với các chi phí c a Phương án 1 l 0.55, 0.35, 0.1
Phương án 2 với các số liệu: Chi phí mở văn phòng đại diện l 35 triệu đồng với xác suất xảy ra l 65%, chi phí quản lý l 25 triệu đồng với xác suất phải chi khoản trên l 20%, chi phí phát sinh l 15 triệu với xác suất l 15%. Hệ số chắc chắn tương ứng l 0.65, 0.20, 0.15 cho các khoản chi trên.
Bảng 3.1. Số liệu chi phí phát triển dịch vụ ở một địa phƣơng
Phương án 1 Phương Án 2 ĐV (triệu đồng) Xác suất 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%
Vậy để phát triển sản phẩm th nh công tại địa phương th cần thực hiện theo phương án nào ?
ước 3: Xây dựng cây quyết định không chắc chắn bằng phần mềm Precisiontree 6.2 từ các dữ liệu bảng 3.1 ở trên (Phụ lục sẽ giới thiệu về phần mềm Precisiontree).
Kết quả thu được như hình dưới đây:
45.0% 0.0% 35 35 FALSE Chance 0 31.25 40.0% 0.0% 35 35 15.0% 0.0% 10 10 Chi phí ÐP 29 60.0% 60.0% 25 25 TRUE Chance 0 29 30.0% 30.0% 40 40 10.0% 10.0% 20 20
Thu nghiem dia phuong
PA1 Chi phí mở VPĐD Chi phí quản lý VPĐD Chi phí khác PA2 Chi phí mở VPĐD Chi phí quản lý VPĐD Chi phí khác
Hình 3.5. Cây quyết định với thông tin không chắc chắn cho Bài toán 1
ước 4: Ước tính lợi ích hoặc chi phí cho một sự kết hợp giữa một phương án và một trạng thái
EMV(nút trên – 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 vậy giá trị chi phí kỳ vọng c a Phương án 1 l 31.25 triệu đồng, c a phương án 2 l 29 triệu đồng. Giá trị chi phí kỳ vọng thấp nhất c a cây l 29
triệu đồng. Để đạt giá trị kỳ vọng thấp nhất l 29 triệu đồng, ta có đường đi trên cây l từ nút gốc, đến nút TRUE như Hình 3.1.
Tổng xác suất xảy ra c a các loại chi phí bằng 1. Trong thực tế, các xác suất xảy ra (còn được gọi l hệ số chắc chắn) c a thông tin chi phí có thể thay đổi theo từng thời gian, do vậy Trung tâm cần cập nhật lại số liệu cho các nút để nhận các kết quả mới.
Sử dụng cây quyết định để đưa ra quyết định chọn phương án phát triển dịch vụ ở địa phương thử nghiệm đã được trực quan hóa, toán học hóa, có sức thuyết phục khoa học cao.
3.3.2. ài toán thứ hai
Dựa vào kết quả bài toán 1, ta sẽ chọn phương án tốt nhất để phát triển
dịch vụ trên ra toàn quốc. Cần quyết định lựa chọn có nên thử nghiệm phát triển dịch vụ ở một địa phương trước khi phát triển sản phẩm ra toàn quốc hay không và có nên phát triển sản phẩm ra toàn quốc hay không ?
Rõ r ng, đây cũng là b i toán n y thuộc về hoạt động ra quyết định với thông tin không chắc chắn.
ước 2: Xác định các căn cứ để lựa chọn các phương án, gán xác suất cho các trạng thái
Trung tâm đã xác định chi phí phát triển sản phẩm ở địa phương thử nghiệm là 29 triệu đồng, theo như kết quả B i toán 1. Nếu Trung tâm quyết định thực hiện thử nghiệm đó, Trung tâm phải chờ đợi kết quả thử nghiệm. Dựa v o kết quả c a cuộc thử nghiệm, Trung tâm sẽ quyết định có nên đưa dịch vụ ra to n quốc hay không. Nếu cung cấp ra to n quốc, Trung tâm sẽ phải chịu một chi phí cố định l 500 triệu đồng (ước tính) cho thời gian chờ đợi kết quả thử nghiệm để phát triển ra .
Ngược lại, nếu ban đầu Trung tâm quyết định không thực hiện thử nghiệm phát triển dịch vụ ở địa phương, thì Trung tâm sẽ không mất thời gian phải chờ đợi để phát triển dịch vụ trên to n quốc.
Lợi ích thu được khi cung cấp 01 đơn vị dịch vụ (giống nhau ở địa phương thử nghiệm v trên to n quốc) là 01 triệu.
Trung tâm phân loại kết quả trên địa phương thử nghiệm hoặc to n quốc l tốt, khá hay tồi, kèm theo đó l dự báo về tổng số đơn vị dịch vụ cung cấp ra. Số lượng dịch vụ dự báo cung cấp ra tương ứng đối với địa phương thử nghiệm là 1000 (tốt), 600 (khá), 300 (tồi) và là 30.000 (tốt), 18.000 (khá), 900 (tồi) đối với to n quốc. Tương ứng với đó l lợi ích thu được đối với thử nghiệm địa phương l 1000 triệu (tốt), 600 triệu (khá), 300 triệu (tồi) v đối với to n quốc l 30.000 triệu (tốt), 18.000 triệu (khá) v 900 triệu (tồi). Chú ý l mỗi dịch vụ cung ứng sẽ thu về lợi ích l 1 triệu.
Dựa v o thống kê trên địa phương thử nghiệm trước đó cho dịch vụ tương tự, Trung tâm đánh giá rằng xác suất về 3 kết quả đầu ra (tốt, khá, tồi) c a địa phương thử nghiệm l 0.3; 0.6 v 0.1.
Dựa trên một qui tr nh dự báo, Trung tâm xác định rằng nếu thử nghiệm tại địa phương l tốt, xác suất c a các kết quả đầu ra (tốt, khá, tồi) trên to n quốc sẽ là 0.75; 0.2; v 0.05. Nếu kết quả c a thử nghiệm địa phương l khá, những xác suất c a các kết quả đầu ra tương ứng c a to n quốc l 0.35; 0.55 và 0.1. Nếu kết quả c a thử nghiệm địa phương l tồi, xác suất c a các kết quả đầu ra tương ứng là 0.1; 0.25 và 0.65 (xác suất c a các kết quả đầu ra to n quốc ra có xu hướng phản ánh kết quả đầu ra c a thử nghiệm địa phương).
Bảng 3.2. Dữ liệu Bài toán 2
Chi phí cố định ĐV: triệu VNĐ
Địa phương thử nghiệm (thử
nghiệm) 29
Thị trường toàn quốc 500
Lợi ích thu đƣợc khi cung
cấp 01 dịch vụ mới 01(triệu đồng)
Số lƣợng dịch vụ mới có thể
cung cấp đƣợc ĐV: 01 dịch vụ
Địa phương Toàn quốc
Tốt 1.000 30.000
Khá 600 18.000
Tồi 300 9.000
Lợi ích thu đƣợc (1 triệu/1
lƣợt dịch vụ) 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
Xác suất đầu ra của toàn quốc theo kết quả thử
nghiệm địa phƣơng
Tốt trên toàn quốc
Khá trên toàn quốc Tồi trên 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 ra quyết định liệu có thực hiện thử nghiệm địa phương hay không. Sau đó phải quyết định liệu có nên giới thiệu dịch vụ đó ra to n quốc không.
Nếu Trung tâm quyết định thực hiện thử nghiệm phát triển dịch vụ ở địa phương th việc quyết định phát triển dịch vụ ở to n quốc có thể dựa v o kết quả thử nghiệm ở địa phương. V phương châm l Trung tâm thực hiện thử nghiệm địa phương v sau đó giới thiệu dịch vụ tới to n quốc nếu nhận được đầy đ kết quả tích cực từ việc thử nghiệm (phương án 1) v từ bỏ dịch vụ nếu nhận được kết quả tiêu cực (phương án 2).
Tuy nhiên, Trung tâm cũng có thể quyết định không thực hiện thử nghiệm địa phương m thực hiện cung cấp dịch vụ ra to n quốc (phương án 3). Khi đó cũng có nhiều khả năng có thể xảy ra đối với kết quả phát triển dịch vụ trên to n quốc.
Một điều cần chú ý l không thể đơn giản đánh giá 3 khả năng mới đối với các trường hợp đó. Những khả năng n y được suy ra từ những khả năng cụ thể. Điều n y tuân theo quy luật c a xác suất điều kiện. nếu chúng ta đặt A1, A2, A3 l kết quả tốt, khá, tồi c a thị trường thử nghiệm v B l kết quả bất kỳ c a thị trường to n quốc (B1, B2, B3 l tốt, khá, tồi) v sau đó bằng quy tắc cộng xác suất v công thức xác suất điều kiện ta có thể tính được xác suất c a kết quả B:
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 vậy xác suất kết quả đầu ra trên to n quốc khi quyết định triển khai phát triển dịch vụ m không cần kết quả c a thử nghiệm địa phương với ba khả năng cung cấp tốt, khá, tồi tương ứng l 0.445; 0.415; 0.14 (tổng các xác xuất n y bằng 1).
ước 3: Xây dựng cây quyết định không chắc chắn bằng phần mềm Precisiontree 6.2 từ các dữ liệu Bảng 3.2 ở trên.
Mô h nh cây quyết định với công cụ l phần mềm Precision Tree6.2 sẽ hỗ trợ trả lời các câu hỏi trên. Cây quyết định cho Bảng dữ liệu 3.2 được thể hiện trong hình dưới:
Hình 3.6. Cây quyết định với thông tin không chắc chắn cho Bài toán 2
ước 4: Ước tính lợi ích hoặc chi phí cho một sự kết hợp giữa một phương án và một trạng thái
Phần mềm PrecisionTree sẽ tự động tính toán h m EMV. Trong trường hợp n y EMV chính là lợi ích kỳ vọng khi cung cấp dịch vụ mới.
Nếu ta nhận xét rằng mỗi giá trị ghi dưới mỗi tên nút là một giá trị kỳ vọng (EMV). Con số 22.241 (triệu) ở nút Quyết định đầu tiên l giá trị kỳ vọng cho
to n bộ vấn đề quyết định, có nghĩa l Trung tâm sẽ nhận lợi ích kỳ vọng cao nhất l 22.241 triệu đồng. Các giá trị kỳ vọng đã được tính toán bắt đầu từ bên phải v hoạt động trở lại phía bên trái. Với kết quả B i toán 2, có thể quyết định số lượng dịch vụ mới tại Trung tâm khi quyết định cung ứng ra thị trường bên ngoài l 22.241 (v mỗi lượt dịch vụ thu được lợi ích l 1 triệu đồng)..
Kết luận chƣơng 3
Chương 3 đã tr nh b y việc ứng dụng mô h nh cây quyết định trong việc giải quyết 02 b i toán ra quyết định quản lý tại Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam. Trên thực tế, Trung tâm cũng như các tổ chức khác sẽ cần giải quyết các b i toán phức tạp hơn, với nhiều phương án v đầu v o hơn. Tuy nhiên, phương pháp giải quyết v sử dụng công cụ hỗ trợ ra quyết định th không thay đổi. V vậy, chúng ta có thể hoàn toàn xử lý các b i toán phức tạp đó với tốc độ cao v kết quả đáng tin cậy.
KẾT LUẬN
Đề t i đã ho n th nh mục tiêu đề ra l nghiên cứu lý thuyết chung về vấn đề cây quyết định với thông tin không chắc chắn, đồng thời áp dụng mô h nh để giải quyết các b i toán giả định tại Trung tâm Hỗ trợ v Phát triển sinh viên Việt Nam. Hướng phát triển trong thời gian tới:
Đề t i sẽ tiếp tục ho n thiện phương thức ứng dụng mô h nh cây quyết định với thông tin không chắc chắn với các công cụ hỗ trợ công nghệ thông tin. Đồng thời, mở rộng việc ứng dụng tại nhiều đơn vị, công ty khác nhau