CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Các lý thuyết về mơ hình nghiên cứu:
3.2.1.2 Ưu điểm của phương pháp AHP
Theo lịch sử phát triển và áp dụng phương pháp AHP để giải quyết các bài tốn thực tế; các nhà khoa học đã khơng ngừng cải tiến và bổ sung những hệ số, cơng thức tính tốn nhằm kiểm sốt tính chặc chẽ, tính logic của phương pháp và tạo ra được những ưu điểm như sau:
- Tính đồng nhất: Phương pháp AHP cung cấp một mơ hình ra quyết định duy nhất, dễ hiểu và rất uyển chuyển cho một khoảng rộng các vấn đề chưa định hình.
- Tính đa dạng : Phương pháp AHP tổng hợp những diễn dịch và cách thức tiếp cận hệ thống trong việc giải quyết vấn đề.
- Tính độc lập : Phương pháp AHP cĩ thể liên quan tới tính độc lập của các yếu tố trong một hệ thống và khơng dựa trên những suy nghĩ thuần tuý - Cấu trúc thứ bậc : Phương pháp AHP phản ánh khuynh hướng tự nhiên của
con người trong việc lựa chọn những yếu tố của hệ thống thành những mức độ khác nhau và các nhĩm tương đồng.
- Đo lường : Phương pháp AHP cung cấp một thước đo định lượng và một phương pháp thiết lập những thứ tự ưu tiên.
- Tính nhất quán : Phương pháp AHP tuân theo những sự ổn định hợp lý của những sự đánh giá được dùng trong quyết định ưu tiên. Sự nhất quán đuợc thể hiện thơng qua hệ số nhất quán CR (consistency ratio).
- Tổng hợp: Phương pháp AHP đưa đến một ước lượng tổng quát của từng mục đích thay thế.
- Sự thỏa hiệp: Phương pháp AHP cân nhắc đến sự tương quan thứ tự ưu tiên của các yếu tố trong hệ thống và cho phép mọi người lựa chọn thay thế tốt nhất trên mục tiêu của họ.
- Sự đánh giá và nhất trí : Phương pháp AHP khơng phụ thuộc vào sự nhất trí nhưng lại tạo nên một giải pháp chung từ những đánh giá trái ngược nhau. Hệ số nhất quán được dùng để kiểm sốt những kết luận mang tính trái ngược nhau.
- Q trình lặp lại : Phương pháp AHP cho phép mọi người tái thiết những khái niệm của mình về một vấn đề và nâng cao nhận thức cũng như khả năng đánh giá thơng qua việc lặp lại.
Hình 3.2: Ưu điểm của phương pháp AHPNgồi ra, phương pháp AHP cịn cĩ một số ưu điểm khác: Ngồi ra, phương pháp AHP cịn cĩ một số ưu điểm khác:
- Việc thu thập dữ liệu và so sánh cặp các nhân tố sẽ dể dàng và hiệu quả bằng cách chia nhỏ các nhĩm nhân tố thành các nhĩm nhỏ hơn và ngang cấp.
- Khi thay đổi trọng số của một nhân tố nào đĩ, ta cĩ thể thấy được ngay sự thay đổi đáp án chọn lựa phương án trên các hỗ trợ ra quyết định hoặc thay đổi kết quả đánh giá của của một phương án, vì thế cĩ thể thấy ngay được mức độ ảnh hưởng, tác động của tiêu chuẩn đĩ đối với việc lựa chọn các phương án. Mỗi tiêu chuẩn sẽ cĩ một độ nhạy khác nhau.
- Áp dụng được trong nhiều lĩnh vực và trong nhiều tình huống khác nhau như ra quyết định chọn loại xe để mua, dự đốn giá sản phẩm, bố trí nhân sự, quản lý dự án, phân tích xu hướng thị trường…
- Phương pháp AHP cĩ phần mềm hỗ trợ là EXPERT CHOICE để việc nhập số liệu và tính tốn đơn giản nhanh chĩng. Tuy nhiên các thành viên tham gia phải là những chuyên gia trong lĩnh vực cần ra quyết định, nắm vững
Tính đồng nhất Q trình lặp lại Sự đánh giá Sự thỏa mãn Tổng hợp Tính đa dạng Tính độc lập Cấu trúc thứ bậc Đo lường Tính nhất quán AHP
những thơng tin cần đánh giá và phải cĩ tính khách quan thì kết quả mang lại trong việc lựa chọn mới thành cơng.
3.2.2 Lý thuyết mờ
Các mơ hình tốn học kinh điển đã giải quyết hiệu quả rất nhiều vấn đề trong tự nhiên. Tuy nhiên, các mơ hình tốn học kinh điển khá cứng nhắc với việc áp đặt nhiều giả thiết địi hỏi tính rõ ràng, chính xác cao của các tham số. Trong khi thực tế đặc biệt là các các trong lĩnh vực quản lý, dự báo; vấn đề xảy ra lại luơn bao hàm lượng thơng tin khơng rõ ràng, mang tính bất định và khơng chắc chắn do hoạt động tư duy của con người phần nhiều mang tính chủ quan, định tính, từ những thơng tin mơ hồ, thiếu chính xác nhưng vẫn giải quyết hầu hết các vần đề trong tự nhiên. Lý thuyết mờ (bao gồm logic mờ, lý thuyết tập mờ và tốn tử mờ) ra đời phần nào đã khắc phục được những nhược điểm trong tư duy của con người, giải quyết được các vấn đề dựa trên sự mơ hồ, thiếu chính xác của các thơng tin trong thực tế.
Logic mờ cùng với lý thuyết tập mờ, lý thuyết độ đo mờ là các mơ hình thu thập, xử lý thơng tin bất định (những thơng tin phức tạp, khơng chắc chắn, thiếu chính xác và biến động) của lý thuyết mờ. Lý thuyết mờ ra đời kể từ năm 1965 khi Lotfi Zadeh, một giáo sư về lý thuyết hệ thống trường đại học California, Berkeley cơng bố bài báo đầu tiên về lý thuyết tập mờ ở Mỹ. Từ đĩ lịch sử phát triển của lý thuyết mờ theo trình tự phát minh ở Mỹ, xây dựng đến hồn chỉnh ở châu Âu và ứng dụng rộng rãi vào thị trường Nhật Bản.
Logic mờ là một loại logic đa trị, nĩ khơng giống như logic cổ điển chỉ cĩ giá trị 0 hay 1, đúng hay sai, như hệ thống lệnh điều khiển của hệ thống máy tính đang sử dụng hiện nay...giá trị của một biến trong lý thuyết mờ chỉ là một giá trị đại diện trong một miền giá trị đa chiều. Nhờ vậy, các khái niệm như tốt, khá tốt cĩ thể được mơ phỏng vào máy tính, cĩ thể giúp máy tính hiểu được các khái niệm mà con người thường hay sử dụng.
Logic mờ được ứng dụng và phát triển mạnh mẽ trong các ngành cơng nghiệp điện và điều khiển tự động. Năm 1970, tại trường Marry Queen, London – Anh, Ebrahim Mamdani sử dụng logic mờ điều khiển máy chạy bằng hơi nước, mà trước đây khơng thể điều khiển bằng phương pháp kỹ thuật cổ điển được. Ở Đức, Hans Zimmerman sử dụng logic mờ trong các hệ thống hỗ trợ ra quyết định. Năm 1980, lý
thuyết mờ được ứng dụng nhiều trong phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định ở châu Âu.
Mặc dù châu Âu cĩ những ứng dụng lý thuyết mờ đầu tiên, nhưng Nhật Bản lại là nước dẫn đầu về thương mại hĩa các ứng dụng lý thuyết mờ đặc biệt là trong kỹ thuật điều khiển kể từ năm 1980. Năm 1983, Fuji Electric ứng dụng lý thuyết mờ trong nhà máy xử lý nước. Năm 1987, cơng ty Hitachi ứng dụng lý thuyết mờ trong hệ thống xe điện ngầm... Và một loạt các cơng ty , tổ chức nghiên cứu về lý thuyết mờ được thành lập ở Nhật như IFSA (International Fuzzy System Association), SOFT (Society for Fuzzy Theory & Systems), FLSI (Fuzzy Logic Systems Institue)...