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
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)...
3.2.3 Lịch sử phát triển phương pháp FAHP:
Phương pháp Fuzzy Analytic Hierarchy Process phương pháp tích hợp giữa phương pháp định lượng AHP và lý thuyết tập mờ. Những đánh giá của chuyên gia khơng thể hồn tồn chính xác mà dựa vào cảm tính, kiến thức của từng người. Để phản ánh đầy đủ hơn tính bất định này các tác giả trên thế giới (Boender et al., 1989; Buckley, 1985; Chang, 1996; Laarhoven and Pedrycz, 1983; Lootsma, 1997; Ribeiro, 1996) đã nghiên cứu áp dụng lý thuyết mờ vào phương pháp AHP truyền thống được xây dựng bởi Saaty. Phương pháp Fuzzy Analytic Hierarchy Process cĩ thể được chia thành 2 phương pháp :
a) Phương pháp thứ nhất:
Các bước tiến hành tương tự như phương pháp AHP truyền thống chỉ khác là thang đo đánh giá mức độ quan trọng trong quá trình so sánh cặp khơng phải là những những số tự nhiên từ 1 đến 9 mà là những số mờ. Tuy nhiên q trình tính hệ số nhất qn số liệu vẫn được dựa trên ma trận so sánh cặp của thang đo phương pháp truyền thống. Việc sử dụng thang đo mờ trong phương pháp FAHP đã phản ánh được sự đánh giá mang tính ước lượng chưa rõ ràng của các chuyên gia trong quá trình so sánh cặp. Phạm vi áp dụng của phương pháp 1 tương tự như phương pháp AHP truyền thống tức là lựa chọn phương án tối ưu.
Bảng 3.1: Thang đo Chan (2007)
STT So sánh Mức độ
1 Quan trọng như nhau (1,1,1)
2 Hơi quan trọng hơn (2/3,1,3/2)
3 Quan trọng hơn (3/2,2,5/2)
4 Rất quan trọng hơn (5/2,3,7/2)
5 Vơ cùng quan trọng hơn (7/2,4,9/2)
Bảng 3.2: Thang đo Selim Zaim (2003)
STT So sánh Mức độ
1 Quan trọng như nhau. (1,3/2,2)
2 Mức giữa 1 và 3. (3/2,2,5/2)
3 Tương đối quan trọng hơn. (2,5/2,3)
4 Mức giữa 3 và 5. (3,9/2,5)
5 Quan trọng hơn nhiều. (9/2,5,6)
6 Mức giữa 5 và 7. (11/2,13/2,7)
7 Rất quan trọng hơn. (13/2,15/2,8)
8 Mức giữa 7 và 9. (15/2,8,17/2)
9 Tuyệt đối quan trọng hơn. (17/2,9,19/2)
b) Phương pháp thứ hai: là sự kết hợp phương pháp định lượng AHP trong việc xác định véc tơ trọng số (cĩ thể áp dụng thang đo là số mờ như phương pháp thứ nhất hoặc áp dụng thang đo từ 1-9 của phương pháp AHP truyền thống) và ma trận đánh giá mờ dựa trên lý thuyết tập mờ. Kết quả cuối cùng là một đánh giá dựa trên tập mờ. Phạm vi áp dụng của phương pháp 2 nhằm đánh giá 1 phương án, 1 dự án...trong phạm vi tập mờ. Trong phạm vi nghiên cứu này ta áp dụng phương pháp số 2 để xây dựng mơ hình.
Với những ưu điểm của phương pháp FAHP như trên, tác giả đã vận dụng vào vấn đề cần nghiên cứu.
3.3 Phân tích dữ liệu
3.3.1 Phân tích và thiết lập cấu trúc thứ bậc
Mỗi một loại các thành phần chức năng chiếm một bậc trong thứ bậc.
Cấp cao nhất chỉ cĩ một thành phần gọi là tiêu điểm, tức là mục tiêu bao trùm cả cấu trúc hay vấn đề cần giải quyết.
Các cấp kế tiếp gồm nhiều thành phần hay các tiêu chuẩn chính. Mỗi thành phần hay tiêu chuẩn này cĩ thể được phân chia thành các cấp nhỏ hơn hay đứng độc lập là tùy thuộc vào mức độ chi tiết của mơ hình. Do việc so sánh được thực hiện giữa các thành phần của cùng một thứ bậc với nhau theo tiêu chuẩn của thứ bậc cao hơn, các thành phần của một thứ bậc phải cĩ cùng một độ lớn hay tầm quan trọng (magnitude). Nếu sự khác biệt giữa chúng là lớn thì chúng nên được sắp xếp ở các cấp khác nhau.
Cấp thấp nhất cuối cùng của sơ đồ thứ bậc được gọi là cấp phương án, nĩ chứa các phương án đặt bên dưới các thành phần hay tiêu chuẩn ở ngay bên trên nĩ. Trong phương pháp AHP tích hợp với lý thuyết tập mờ (FAHP) trong nghiên cứu này thì cấp thấp nhất trong sơ đồ cấu trúc thứ bậc là đánh giá dự án.
Vấn đề lựa chọn phương án trong một tập các phương án hoặc đánh giá mờ trong một tập mờ thì cĩ thể bắt đầu từ cấp thấp nhất là liệt kê các phương án hoặc liệt kê các biến mờ, cấp cao hơn kế tiếp là các tiêu chuẩn để đánh giá các phương án, cấp cao nhất là đánh giá tiêu điểm – mục tiêu cuối cùng mà các tiêu chuẩn cĩ thể được so sánh theo mức độ quan trọng sự đĩng gĩp của chúng
Saaty (1994) đã nhấn mạnh rằng một sơ đồ thứ bậc cung cấp cho ta một cái nhìn tổng thể của những mối quan hệ phức tạp của các tình huống và sự đánh giá. Nĩ cũng cho phép người ra quyết định đánh giá được sự so sánh các ý kiến của cùng một mức độ quan trọng của các tiêu chuẩn.
Ví dụ: Muốn mua một chiếc xe ơ tơ, vậy các tiêu chí nào bạn quan tâm về chiếc xe ơ tơ của bạn ? (Hình thành các tiêu chuẩn). Mức độ đánh giá của bạn với các tiêu chí đĩ như thế nào, đồng thời bạn cũng nên liệt kê các loại xe dự định mua.
Sau khi xem xét, ta đưa ra 8 tiêu chuẩn đưa ra khi lựa chọn xe ơ tơ: 1. Thương hiệu: TOYOTA, FORD, MERCEDES...
2. Mẫu mã bên ngồi: màu sắc, kiểu dáng,... 30
Mục tiêu
Lựa chọn xe ơ tơ
Các tiêu chuẩn
Các phương án
Xe 1 Xe 2 Xe 3
3. Tiện ích bên trong: hệ thống âm thanh, hệ thống định vị, hệ thống đèn... 4. Mức độ an tồn: hệ thống phanh, hệ thống báo động chướng ngại vật,.. 5. Độ bền của xe: tuổi thọ của xe, chất lượng của động cơ ....
6. Bảo trì, bảo hành: mức độ bảo trì, thời gian bảo hành, số km được bảo hành, thuận tiện của hệ thống đại lý bảo hành bảo trì ...
7. Tài chính: giá cả, lượng tiền cĩ sẵn, hỗ trợ tài chính
8. Khuyến mãi: giảm giá, khuyến mãi về thủ tục đăng ký trước bạ...