4.5.5.b Chọn trên miền tối ưu Pareto lời giải tối ưu nhất
Theo định nghĩa của miền tối ưu Pareto thì những lời giải trên miền này khơng thể so sánh với nhau được nữa vì trên miền này khơng cĩ lời giải nào hồn tồn thống trị lời giải khác (xem phụ lục A). Khi chúng ta đã chọn lọc được các lời giải trên miền Pareto (ở bước trên) thì việc tiếp theo đĩ là chọn ra trên miền đĩ 1 hoặc nhiều lời giải mà ta cho là tốt hơn những lời giải khác (cũng thuộc miền Pareto). Chúng ta phải làm việc này vì trên miền Pareto khơng đảm bảo chỉ tồn tại 1 lời giải.
Để chọn ra lời giải tốt hơn trên miền này chúng ta sẽ áp dụng cách tiếp cận Weighting Objective(xem phụ lục A). Khi đĩ ta cần thêm các thơng tin về mức độ quan trọng của các mục tiêu (đây là các đánh giá khách quan của người ra quyết định-người mua hàng).Đây chính là mối tương quan về độ trội của các mục tiêu.
Lúc này vector mơ tả sở thích của người mua cĩ dạng:
Pref =((wp1 ,P1), (wp 2,P2),..., (wpk,Pk)) trong đĩ wi chính là độ quan trọng của mục tiêu
thứ i trong mục tiêu về chất lượng của sản phẩm f pi (x)
Khi đĩ trọng số quan trọng của mục tiêu về chất lượng sản phẩm (performance) sẽ là :
wp = k
•
i=1
wpi
Và độ quan trọng của mục tiêu về giá cả w
c Với các ràng buộc: wp +w c = k • i=1 wpi +w c =1
Khi người dùng thay đổi các trọng số độ quan trọng của các mục tiêu thì các lời giải “tối
ưu” sẽ di chuyển trên miền Pareto. Người ra quyết định cĩ thể thay đổi trọng số này để cĩ
f p (x)
Miền tối ưu Pareto
wc
wp
fc (x)