Xây dựng 1 phân hệ hỗ trợ việc thu thập và bước đầu xử lý ý kiến - Thông tin của các chuyên gia (Visual)

t kiến thức và giúp đỡ em trong quá trình học tập tại trường. Trong quá trình thực hiện, vì thời gian nghiên cứu có hạn, bài đồ án này chắc chắn không tránh khỏi nhiều thiếu sót, vì vậy em rất mong được sự chỉ bảo của các thầy cô giáo và toàn thể các bạn sinh viên. Hà Nội tháng 6 năm 2004 Sinh viên thực hiện Nguyễn Bích Vượng Lời nói đầu “Trí tuệ nhân tạo” với sự phát triển tiến bộ vượt bậc đã mở đường cho sự ra đời các hệ chuyên gia và hệ trợ giúp định. Và đây cũng là một trong những nhân tố tạo nên những thành tựu của Công nghệ thông tin. Máy tính trước đây đơn thuần chỉ là công cụ để xử lý dữ liệu, tính toán trong các công tác văn phòng cũng như trong khoa học kỹ thuật. Nhưng đặc biệt gần đây máy tính có thể giúp đỡ con người trong cả lĩnh vực trợ giúp quyết định. Trong những năm gần đây, việc nắm bắt được thông tin được coi là rất quan trọng. Ai thu thập, phân tích xử lý, hiểu và hoạt động được nhờ vào những thông tin này người đó sẽ là người thắng cuộc trong thời đại thông tin. Vì thế việc tạo ra thông tin và mức tiêu thụ thông tin ngày càng gia tăng. Do đó những năm gần đây đã phát triển mạnh mẽ một loạt các lĩnh vực nghiên cứu về tổ chức các kho dữ liệu và kho thông tin, các hệ trợ giúp quyết định, các phương pháp phát hiện tri thức… Trong đó, việc thu thập phát hiện và xử lý ý kiến thông tin đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu sôi động, thu hút sự quan tâm của rất nhiều người trên khắp các lĩnh vực khác nhau như hệ cơ sở dữ liệu, thống kê, chiết xuất thông tin, nhận dạng, trí tuệ nhân tạo… Được sự hướng dẫn của GS - TSKH Thái Thanh Sơn, em đã quyết định chọn đề tài: “Xây dựng một phân hệ hỗ trợ việc thu thập và bước đầu xử lý ý kiến - thông tin của các chuyên gia”. Do thời gian nghiên cứu có hạn, ở đồ án này em xin trình bày chủ yếu về vấn đề thu thông tin và sơ bộ xử lý ý kiến của các chuyên gia. Nội dung đồ án bao gồm : Chương I : Hệ trợ giúp quyết định và vai trò của các chuyên gia. Chương II: Visual Basic với các giao diện thu thông tin. Chương III: Xây dựng các giao diện để thu và xử lý sơ bộ ý kiến của các chuyên gia. Chương I Hệ trợ giúp quyết định và vai trò của các chuyên gia I. Hệ TRợ GIúP QUYếT ĐịNH (DSS) 1. Khái niệm về hệ trợ giúp quyết định Trong những năm trước các hệ thống thông tin quản lý (MIS - Manegement Information System) được áp dụng chủ yếu trong lĩnh vực quản lý. Người ta thường lưu giữ trong máy một lượng thông tin lớn theo những quy định thống nhất để khi cần có thể tìm kiếm, sửa đổi, bổ sung giúp cho nhà quản lý điều hành tốt công việc. Tuy nhiên, với sự phát triển của xã hội lượng thông tin ngày càng lớn, mối quan hệ giữa các phần tử trong hệ thống ngày càng phức tạp. Trong các hệ thống phức tạp, người quản lý sẽ bắt gặp lượng thông tin quá lớn rất khó cho việc xử lý hoặc không xử lý được. Điều này đòi hỏi thông tin đưa ra cho nhà quản lý phải được “ chắt lọc” trước theo cách nào đó. Về sau trong những ứng dụng đặc biệt phức tạp, các quá trình phân tích, sử dụng công cụ toán học được áp dụng cho hệ thông tin quản lý và khái niệm hệ trợ giúp quyết định( Decision Support System - DSS ) ra đời. Cũng theo quá trình phát triển này, ta có thể thấy được sự khác biệt giữa DSS và MIS không phải ở quá trình xử lý bên trong của hệ thống ( quản lý CSDL, quá trình phân tích... ) mà ở mục đích của các ứng dụng và các ứng dụng đó được sử dụng ra sao để giúp đỡ quá trình ra quyết định hoặc lựa chọn phương án. Hệ trợ giúp quyết định có nhiệm vụ chính là cung cấp thông tin cho ra quyết định trong quá trình xử lý thông tin cụ thể. Hệ trợ giúp quyết định là sự áp dụng của một công nghệ hữu hiệu và thích hợp dựa trên máy vi tính để trợ giúp giải quyết một cách có hiệu quả trong quá trình quyết định đối với các vấn đề nửa cấu trúc - Định nghĩa này do G.W.KEEN và SCOTT đã đề xướng năm 1978. 2. Vai trò, khả năng của hệ trợ giúp quyết định trong công việc của con người 2.1. Vai trò của DSS và các khái niệm liên quan Ngày nay, khi máy tính chưa đủ sức thay thế con người trong các công việc phức tạp, đòi hỏi trí thông minh, sự khéo léo đồng thời môi trường làm việc cùng với sự phát triển của xã hội ngày càng trở nên phức tạp, thì các hệ trợ giúp ngày càng trở nên đắc lực trong việc hỗ trợ cho con người thực hiện công việc nhanh chóng và hiệu quả. Hệ trợ giúp quyết định mềm dẻo hơn các hệ thông tin khác nhằm mục đích trợ giúp cho các nhà lãnh đạo quản lý khi họ cần phải ra các quyết định không có cấu trúc hoặc nửa cấu trúc. Tuy DSS sử dụng kết hợp các tài nguyên, trí tuệ của các cá nhân với khả năng của máy tính để tăng chất lượng của các quyết định nhưng nó không tự quyết định cụ thể mà chỉ hỗ trợ việc tính toán các phương án để nhà quản lý lựa chọn và đưa ra quyết định cuối cùng. Công việc của con người hoàn thành thông qua việc thực hiện một chuỗi các quyết định. Simon cho rằng quá trình ra quyết định là quá trình liên tục, đi từ các quyết định có cấu trúc mức thấp (dựa trên lập trình) tới quyết định không cấu trúc mức cao (không cần lập trình). - Quá trình có cấu trúc ta quan tâm tới thủ tục và các vấn đề lặp đi lặp lại với các thủ tục ra quyết định chuẩn. - Quá trình không có cấu trúc thường gắn với các thông tin “mờ”, các vấn đề phức tạp, không thể có quyết định và giải pháp rõ ràng. Trong các vấn đề có cấu trúc, các thủ tục thường dùng để xác định giải pháp tốt nhất (hoặc ít ra cũng đủ tốt ). Các vấn đề đáng quan tâm là cực tiểu hoá giá thành hoặc cực đại lợi nhuận. Các vấn đề không có cấu trúc điển hình bao gồm lập kế hoạch hoặc thực hiện các dịch vụ mới. Các vấn đề bán cấu trúc (ở giữa tính có cấu trúc và tính không có cấu trúc) kết hợp cả giải pháp chuẩn và phán xét cá nhân. Các vấn đề bán cấu trúc thường được đề cập như khế ước thương mại, thiết lập ngân sách, marketing cho các sản phẩm mậu dịch và thực hiện phân tích thu được vốn. ở đây hệ có thể cải thiện chất lượng thông tin để dựa vào đó cung cấp không chỉ những giải pháp đơn độc mà còn có khả năng cung cấp một loạt các giải pháp đan xen nhau. Các khả năng này cho phép các nhà quản lý hiểu tốt bản chất tự nhiên của vấn đề, như vậy, họ có thể ra quyết định tốt hơn. Quá trình lập kế hoạch bao gồm một dãy các quyết định: làm gì, lúc nào, ai làm, ở đâu, tại sao làm...? Vì vậy, lập kế hoạch, tổ chức và chỉ đạo trong quá trình quản lý cũng đồng thời kéo theo ra các quyết định. Simon mô tả quá trình ra quyết định là một quá trình bao gồm 4 giai đoạn: - Tìm hiểu : Nghiên cứu môi trường, thu thập dữ liệu thô và các điều kiện cần cho việc ra quyết định. - Thiết kế : Phát triển, phân tích tạo ra các tiến trình hành động và khả năng xảy ra, hiểu bài toán, tạo sinh và kiểm thử các giải pháp khả thi. - Lựa chọn : Lựa ra một quá trình hành động từ các giải pháp khả thi. - Cài đặt : Cài đặt các giải pháp đã lựa chọn. 2.2. Những đặc tính và khả năng của DSS DSS có những đặc tính và khả năng sau: - DSS cung cấp trợ giúp cho những người ra quyết định trong những tình huống không cấu trúc hoặc nửa cấu trúc. Những tình huống này không thể giải quyết bằng các hệ thống tính toán khác. - Trợ giúp các mức quản lý khác nhau từ người thực thi đến các nhà quản lý. - Trợ giúp cho các cá nhân và cho nhóm. - DSS trợ giúp cho tất cả các giai đoạn của quá trình ra quyết định: tìm hiểu, thiết kế, lựa chọn và cài đặt. - DSS trợ giúp một cách đa dạng đối với quá trình ra quyết định và các kiểu ra quyết định, tạo nên sự phù hợp giữa DSS và tính cách cá nhân của người ra quyết định. - DSS có khả năng thích nghi và mềm dẻo. Do vậy người dùng có thể thêm, xoá, kết hợp, thay đổi hoặc sắp đặt lại các thành phần cơ bản để DSS có thể cung cấp các câu trả lời nhanh chóng cho những tình huống bất chợt. - DSS dễ sử dụng, do đó người dùng cảm thấy thoải mái đối với hệ thống. DSS có khả năng đồ hoạ mạnh và có ngôn ngữ giao diện người máy thích hợp. - DSS góp phần nâng cao hiệu quả của quá trình ra quyết định chẳng hạn đảm bảo tính đúng đắn, tính chính xác, thời gian, chất lượng... - Người ra quyết định điều khiển toàn bộ các bước của quá trình ra quyết định trong khi giải quyết bài toán. DSS hướng vào trợ giúp chứ không thay thế người ra quyết định. Người ra quyết định có thể bỏ qua lời khuyên của máy tính ở bất kỳ giai đoạn nào trong quá trình xử lý. - DSS thường sử dụng các mô hình phân tích tình huống ra quyết định. Khả năng mô hình hoá cho phép thử nghiệm với những chiến lược khác nhau, những cấu trúc khác nhau. - DSS ở mức cao được trang bị thành phần tri thức, do vậy nó cho phép khai thác những tiềm năng để giải những bài toán khó một cách có hiệu quả. 2.3. Một số nhóm ứng dụng của DSS DSS có thể được ứng dụng trong các lĩnh vực sau: - Lập kế hoạch và quản lý: Phân phối các sản phẩm và nguyên liệu, lên kế hoạch sản xuất và kiểm tra, lập lịch công tác, quản lý và kiểm tra dự án... - Quản lý tài chính: dự trù tài chính và phân tích, kế hoạch ngân sách... - Dự báo: Dự báo nhu cầu thị trường, ước lượng nhu cầu về tài chính, tài nguyên cần cho sản xuất, đánh giá yêu cầu kho hàng... - Phân tích và đánh giá quá trình: Đánh giá hiệu quả quá trình, lựa chọn phương án tối ưu. Bên cạnh đó còn có một ứng dụng khá quan trọng là: đánh giá khả năng nhằm đưa ra quyết định lựa chọn, trong trường hợp có nhiều đối tượng tham gia đối tác mà ta chỉ có thể lựa chọn một trong số chúng thì việc đánh giá khả năng để có một quyết định hợp lý là một việc quan trọng. 3. Mô hình hệ trợ giúp quyết định Trước hết Hệ trợ giúp quyết định là hệ thông tin có khả năng giải quyết vấn đề (Problem Solver) có khả năng nghiệm suy (Heuristic), đặc biệt có khả năng tương tác (Interactive), đối thoại (Dialogue) khác với hệ quản lý thông tin thông thường và chuyển từ phương án quyết định này sang phương án quyết định khác, người quyết định có thể kiểm soát được. Sơ đồ sau cho ta thấy sự hình dung rõ hơn về mô hình Hệ trợ giúp quyết định do tiến sỹ Bùi Công Cường đưa ra năm 1990. DSS bao gồm : cơ sở dữ liệu, các chức năng quản trị cơ sở dữ liệu, cơ sở tri thức, mô hình lượng hoá, bộ phận sinh báo cáo và giao diện người sử dụng. Nói chung DSS cũng bao gồm các thành phần như một hệ xử lý thông tin bất kỳ. Sự khác nhau thực sự là ở các điểm sau : - Phương pháp sử dụng cho giao diện người dùng (dùng ngôn ngữ tự nhiên, tương tác người máy trực tiếp). - Có mặt thành phần lượng hoá. Phần mềm quản lý Quản lý Hệ thông tin Hệ thông tin Hình thành vấn đề đánh giá các giải pháp Hệ mô hình hoá Cơ sở dữ liệu Cơ sở tri thức Cơ sở mô hình hoá Cơ sở thuật toán Nhóm tư vấn và người sử dụng Hệ tương tác- đối thoại Hình 1: Mô hình của hệ trợ giúp quyết định 3.1. Cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu lưu trữ thông tin có liên quan đến bài toán. Kiểu và khối lượng dữ liệu cần thiết phụ thuộc vào bài toán cụ thể. Một phần của DSS phải có khả năng lưu trữ, tìm kiếm, sửa đổi, cập nhật thông tin từ cơ sở dữ liệu. Quản trị cơ sở dữ liệu phải là một bộ phận gắn bó của DSS. 3.2. Cơ sở tri thức Cơ sở tri thức bao gồm các luật và các sự kiện, có chức năng đảm bảo chuyển đổi các mức biểu diễn của tri thức, thu nạp tri thức, giao tiếp với người sử dụng không chuyên tin nhờ ngôn ngữ chuyên môn, gần với ngôn ngữ tự nhiên. 3.3. Bộ phận lượng hoá Bộ phận lượng hoá của DSS là phần khó cài đặt hơn cả, mô hình lượng hoá cho ra biểu diễn toán học của cấu trúc phức tạp và quan hệ giữa các thành phần khác nhau của bài toán. Công cụ lượng hoá này cần thiết cho bài toán để bài toán có thể xử lý bằng máy tính điện tử. Bộ phận lượng hoá gồm 4 phần: - Mô hình hoá: Chuyển từ thế giới thực vào dạng sơ đồ, đồ thị để mô tả cấu trúc bài toán, quan hệ giữa các thành phần của bài toán và quan hệ giữa các thành phần của thế giới thực. - Mô tả toán học: Mô hình trên phải biểu diễn được dưới dạng công thức toán học liên kết các thành phần của bài toán, nêu rõ mối quan hệ qua lại giữa chúng. - Kỹ thuật lượng hoá: Có nhiều công cụ giúp việc lượng hoá mô tả toán học của bài toán (quy hoạch tuyến tính, lưới...). Mỗi kỹ thuật được đưa ra để áp dụng trong những bài toán riêng ( lập lịch sản xuất, phân phối sản phẩm, phân tích rủi ro...). - Quy trình giải thuật: Các công thức toán học dược biến đổi thành những quy trình phụ thuộc vào nhiều yếu tố (kích cỡ bài toán, lựa chọn quá trình lượng hoá... ). 3.4. Bộ sinh báo cáo Sức mạnh của DSS ngoài khả năng lượng hoá còn cho phép người sử dụng xem xét và truy nhập một khối lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng ở dạng cô đọng thành báo cáo. Nhiệm vụ chính của bộ sinh báo cáo là tính toán, gộp, lấy trung bình, sắp xếp... dữ liệu và hiển thị thành dạng dễ sử dụng. Thông thường phần quản trị cơ sở dữ liệu có thể thực hiện các chức năng sinh báo cáo nhưng tuỳ thuộc vào khả năng của máy và nhu cầu người sử dụng nhiều chức năng ứng dụng được xây dựng trong phần mềm DSS. 3.5. Giao diện người dùng Giao diện người dùng có chức năng tổ chức mọi tương tác và liên lạc với người quản lý. Hệ DSS tốt có khả năng khắc phục những phức tạp kỹ thuật của bộ máy bên trong, đơn giản tối đa cho người sử dụng. Các đặc tính cần có là: - Phiên dịch đầu vào của người sử dụng thành những lệnh máy hiểu được, đưa ra hướng dẫn hợp lý, thuận tiện cho người mới sử dụng cũng như người đã có kinh nghiệm. 4. Phân loại hệ trợ giúp quyết định Hệ trợ giúp quyết định chia thành các loại dưới đây dựa vào tính chất quyết định: - Hệ trợ giúp quyết định tương tác bao gồm các thao tác dữ liệu, các phương pháp quy hoạch tối ưu. - Hệ trợ giúp quyết định thông minh bao gồm Hệ chuyên gia, Trí tuệ nhân tạo. - Hệ trợ giúp quyết định mờ gồm lý thuyết tập mờ, logic mờ và ngôn ngữ mờ. Đối với hệ trợ giúp quyết định tương tác, trong đó đối thoại người - máy là những câu hỏi - trả lời giữa người và máy hay tương tác giữa người và máy là một dạng hoạt động tích cực của người và máy. Máy thì xử lý dữ liệu và lựa chọn phương án, người thì cung cấp các dữ liệu cần thiết, tác động vào quá trình xử lý dữ liệu trong những trường hợp khó tự động hoá và ra quyết định cuối cùng. 5. Các tính chất cơ bản của Hệ trợ giúp quyết định Để thiết kế một hệ thống, trước hết cần xem xét những tính chất cơ bản của nó. 5.1. Tính chất hệ thống Khi nghiên cứu xây dựng Hệ trợ giúp quyết định, đầu tiên ta cần tiến hành theo phương pháp tiếp cận hệ thống để phân tích cấu trúc là tập hợp các mối liên hệ giữa các bộ phận cấu thành hệ thống, thể hiện mối tác động qua lại của các bộ phận đó. Tính hệ thống thể hiện ở chỗ tập hợp các bộ phận làm nên hệ thống, tạo ra tính trội làm cho nó có lợi thế mạnh hơn là tổng thể các khả năng của từng bộ phận. 5.2. Tính chất trợ giúp Tính chất của hệ thống phụ thuộc vào chủ thể quyết định, trợ giúp kiểu gì và trợ giúp đến mức nào. Có thể phân thành các loại trợ giúp: - Trợ giúp thụ động: Tạo điều kiện thuận lợi cho chủ thể quyết định và ra quyết định. - Trợ giúp theo truyền thống: Những người quyết định được cung cấp thông tin để hình thành các quyết định và phát triển nó. - Trợ giúp phạm vi rộng: Những người soạn thảo và ra quyết định được Hệ trợ giúp quyết định cung cấp nhiều phương án để chọn. - Trợ giúp theo định mức: Hệ trợ giúp quyết định chi phối toàn bộ quá trình soạn thảo và ra quyết định, chủ thể quyết định chỉ cần cung cấp dữ liệu và các định mức. 5.3. Tính chất tương tác Thể hiện khả năng khai thác các thông tin cần thiết từ người sử dụng của hệ trợ giúp, ngược lại người sử dụng nhận được thông tin quan trọng, nhanh chóng của hệ trợ giúp để tác động vào quá trình quyết định. 5.4. Tính chất quyết định Dựa vào thông tin người sử dụng cung cấp, hệ trợ giúp xử lý thông tin bằng cách đưa ra các tiêu chuẩn và phương pháp xử lý thích hợp và đưa ra lời nhận xét nhằm trợ giúp cho người sử dụng. Phần đầu đã nói về vấn đề này. Tổ hợp các tính chất trên làm cho hệ trợ giúp quyết định khác so với các hệ thông tin khác. 6. Xây dựng hệ trợ giúp quyết định Ngoài việc hiểu biết những vấn đề phức tạp của một quá trình được tự động hoá, người phát triển DSS còn phải nhận thức thấu đáo môi trường tạo ra quyết định. Tri thức về phân tích hệ thống và kinh nghiệm cần thiết trong chương trình phải vượt xa so với việc xây dựng các hệ thống khác. Người thiết kế phải dựa trên kiến thức thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau như toán học, công nghệ máy tính, nghiên cứu các quá trình, lý thuyết quyết định, khoa học kinh tế, khoa học kỹ thuật, khoa học thống kê và quản lý. Kiến thức về phân tích là hoàn toàn chưa đủ, các thành viên tham gia phải có được các kinh nghiệm để phân biệt giữa khả năng thực tế và nhiệm vụ cần làm. Việc xây dựng DSS gồm 4 bước: nghiên cứu khảo sát, phân tích đánh giá hệ thống, phát triển hệ thống tính toán, cài đặt hệ thống trong quá trình quyết định. 7. ứng dụng tập mờ trong các hệ trợ giúp quyết định Trong các công cụ được sử dụng cho thiết kế và cài đặt các DSS, lý thuyết tập mờ có nhiều hứa hẹn, bởi lẽ lượng thông tin thu thập được không phải lúc nào cũng tường minh dạng số, mà nhiều khi mập mờ thiếu chính xác hoặc chưa đầy đủ rõ ràng ngay từ đầu vào, tập mờ là một dạng thích hợp cho những thông tin này. Ngoài ra trong quá trình ra quyết định, người ta cần phải thu thập và phân tích ý kiến của các chuyên gia, trong đó logic mờ là công cụ để tích hợp các ý kiến dó một cách có hiệu quả. Mô hình ra quyết định : Trong những năm gần đây, bài toán trợ giúp quyết định đa mục tiêu đã được nghiên cứu và phát triển rất mạnh mẽ, đặc biệt là trong quan hệ với tập mờ và phương pháp quyết định đa thuộc tính (Multiple Attribute Decision Making - MADM) cho phép tổng quát hoá và hợp lý hoá những công đoạn này. MADM tìm ra một lựa chọn cho trước (tập A là tập các khả năng lựa chọn) với sự tham gia của nhiều thuộc tính, thường có quan hệ tương tác với nhau. Nó tập chung chủ yếu vào việc xây dung và tổng hợp các lựa chọn hoặc quan hệ qua lại giữa các lựa chọn (ma trận AA) với mỗi thuộc tính. Sau đó là giai đoạn tích hợp cho phép ra quyết định để tạo ra thứ bậc hoặc sắp xếp thứ tự các khả năng lựa chọn. Một bài toán MADM đặc trưng để được phát biểu như sau : Cho j là một thuộc tính cho trước để đánh giá các khả năng chọn, thì với một đối tượng mờ tương ứng thuộc tính này có thể gán bởi tập mờ j(x), xXj với Xj biểu diễn thang đánh giá trên thuộc tính j. Tiếp theo phải gán các tập mờ cho mỗi khả năng chọn aiA và mỗi thuộc tính j. Từ đó ta có một tập các đánh giá ứng với mỗi khả năng chọn a và mỗi thuộc tính j, có thể là một cấu trúc như phân bố xác suất P(x), để đưa ra kết luận. Ngoài ra còn có cách khác để giải quyết bài toán MADM là xây dựng các quan hệ Sj(ai ak) trên XjXj biểu diễn mức độ ai không kém hơn ak ứng với thuộc tính j, gọi là phương pháp so sánh từng cặp. II. Lý thuyết làm quyết định A. giới thiệu về hệ trợ giúp quyết định Hệ trợ giúp quyết định là một trong những hướng phát triển mới của các hệ thông tin, là sự hội tụ của những thành tựu của các lĩnh vực cơ sở dữ liệu, các ngôn nhữ mô hình hoá, các phương tiện phần mềm và kỹ thuật tin học. Các hệ thống mang tên như vậy cho đến ngày nay dù đã phát triển rất đa dạng, ở những bước tiến thường bao gồm nhóm người tư vấn, một dàn các phương tiện kỹ thuật và bộ chương trình (software) được thiết kế, thu thập có ý thức để phục vụ cho chuẩn bị các báo cáo, các biểu cáo, các tính toán kinh doanh hay các phương án hành động, các dự báo tình huống với nhiều thông tin đáng tin cậy, tăng dần các luận cứ khoa học để phục vụ cho các cấp ra quyết định. Xét theo góc độ quản lý, các hệ thống thông tin bắt đầu phát triển từ xử lý dữ liệu điện tử (EDF), tiến lên các hệ thống thông tin quản lý (MYS và ACY), các hệ CAPP, các hệ trợ giúp ra quyết định (Decision Support System- DSS) dựa trên tương tác người- máy, dựa trên cơ sở dữ liệu suy diễn, dựa trên hệ chuyên gia và trí tuệ nhân tạo. Năm 1978, Peter G.Ư.Keen và Scott Morton đã đề xướng ra khái niệm hệ trợ giúp quyết định DSS để chỉ khía cạnh của các quá trình xử lý tin mà có nhiệm vụ chính là cung cấp thông tin trợ giúp cho ra quyết định quản lý. Từ đó đến nay, DSS đã được phát triển thành một lĩnh vực có nhiều hứa hẹn của tin học. Quan điểm về DSS và cấu hình của nó đã phát triển khá nhiều trong nhiều năm qua. Trước hết DSS là một hệ tin học có khả năng giải quyết vấn đề (Problem Solver), có khả năng tìm kiếm nghiệm suy (Heuristic). Song cái làm cho DSS khác với các hệ thống tin trước đây là khả năng tương tác (Interactive), hội thoại (Dialogue). Việc chuyển từ một phương án quyết định này sang phương án khác đều phải qua sự kiểm soát của người làm quyết định. Hiện nay, các hệ trợ giúp quyết định đã được áp dụng vào nhiều lĩnh vực, riêng trong quản lý sản xuất kinh doanh ta có thể thấy các ứng dụng. - Về tài chính công ty. + Xác định khấu hao. + Tính xuất triết khấu và giá trị ròng hiện thời. + Phân tích điểm hoà vốn, vừa đủ. + Tính mức thuế so với mua. - Về phân tích thị trường. + Dự báo, phân tích hàng hoá bán được + Phân tích quảng cáo. + Kiểm tra sổ sách hàng hoá được bán từ phía người tiêu thụ. - Đầu tư điền sản thực tế. + Tìm phương án đối chọn về tài chính. + Các nguồn vốn, lưu lượng về tiền mặt. + Tính bớt các khoản thuế. + Tính các khoản trang trải. - Phân tích danh sách vốn đầu tư và chọn ưu tiên Bên cạnh đó còn một ứng dụng khác như là trong lĩnh vực dự báo. + Dự báo thời tiết. + Dự báo kết quả mua sắm. + Dự báo kết quả vốn đầu tư. B. các yếu tố của lý thuyết quyết định Khi cần hoàn thành một công việc nào đó, một nhà quản lý luôn đặt ra câu hỏi như: Phải làm gì? Phải làm như thế nào? Phải tuân theo trình tự và quy tắc nào?... để công việc diễn ra như mong muốn của họ. Đối một nhà quản lý kinh tế thì việc tìm câu trả lời cho các câu hỏi: sản xuất cái gì, sản xuất như thế nào, số lượng bao nhiêu, cho ai luôn là vấn đề cấp thiết vì nó ảnh hưởng đến sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp. Lý thuyết quyết định( Theory of decision making ) là một môn khoa học nghiên cứu về phưong pháp luận và các phương pháp, các thuật toán nhằm giải quyết những vấn đề trên. Lý thuyết quyết định có thể coi như một bộ phận quan trọng trong Khoa học quản lý, nên nó được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như quân sự, các dự án, các vấn đề kinh tế - xã hội... nhằm giải quyết những vấn đề chuyên ngành, liên ngành... Nội dung của nó rất phong phú, đa dạng và trong nhiều trường hợp cũng rất phức tạp. 1. Chủ thể quyết định Một vấn đề được đặt ra, ai là người quyết định: - Một cá nhân. - Một tập thể: + Có nhiều người có quyết định bình đẳng. + Có nhiều người có trọng lượng quyết định khác nhau. + Có số lượng đông. + Có số lượng ít. Tuỳ theo chủ thể quyết định mà quá trình lựa chọn là khác nhau. 2. Đối tượng quyết định Đối tượng quyết định là yếu tố quan trọng không thể thiếu trong lý thuyết quyết định vì để giải quyết vấn đề một cách suôn sẻ và thuận lợi thì nhà quản lý, chủ thể quyết định, sẽ đưa ra các phương án khác nhau để lựa chọn ra phương án tốt nhất. Đối tượng quyết định chính là tập các phương án. Do vậy, việc đầu tiên của chủ thể quyết định phải làm là đưa ra được các phương án có thể có. Công việc này tưởng chừng như đơn giản nhưng thực ra rất phức tạp vì tập phương án này đã bao hàm đủ các phương án chưa, hay đã bỏ sót một số phương án. Một phương án được hình thành bản thân nó đã liên quan đến nhiều yếu tố khác nhau và các phương án cho từng lĩnh vực khác nhau cũng rất khác nhau. Chính điều này nói lên những đặc trưng và tính đa dạng của đối tượng quyết định. 3. Môi trường ra quyết định ở phần này chúng ta quan tâm tới môi trường ra quyết định bao gồm các yếu tố thông tin, yếu tố kỹ thuật và con người. Môi trường ra quyết định thoả mãn những quyết định tự nhiên của những cá nhân hoặc tổ chức trong khi ra quyết định. Khi đề cập đến môi trường ra quyết định, chúng ta phải nói đến dữ liệu và thông tin. Trong khoa học thông tin chúng ta chú ý tới môi trường hoạt động giữa người ra quyết định và máy móc. Chúng ta chia môi trường này ra làm các phần chính sau: - Môi trường ngôn ngữ thao tác là nơi nhận thông tin, dữ liệu từ những sự kiện khác nhau làm cơ sở sự kiện để thực hiện ra quyết định. - Môi trường tri thức là thông tin được kết xuất và kết nối với nhau. Môi trường này là những tri thức cần thiết bao gồm kinh nghiệm, những thông tin tham khảo và những thông tin phụ trợ. - Môi trường xử lý nhằm xử lý thông tin và đưa ra kế hoạch chọn phương án tối ưu. - Môi trường hiển thị trình bày thông tin đã có và chỉ ra phương án tối ưu. - Môi trường giải thích và tương tác là nơi người ra quyết định giải thích kết quả đạt được và đưa ra những thông tin phương án đã chọn. - Môi trưòng thực hiện là ứng dụng phương án chọn. Trên đây, chúng ta đưa ra những khái niệm về môi trường ra quyết định. Môi trường này sẽ đưa ra theo những vấn đề quan tâm đã được nói đến trong việc ra quyết định của con người. Như vậy, môi trường ra quyết định là những sự kiện khách quan, nơi những sự kiện, hành động diễn ra rõ ràng trong khung cảnh khách quan. Trong những điều kiện khác nhau, chúng ta sẽ có những môi trường khác nhau và có thông tin truy nhập. Mặt khác, môi trường là nơi con người phải giao tiếp với sự kiện xung quanh, máy tính, thiết bị, ngôn ngữ, tri thức, sự hiểu biết. Trong môi trường này, người ra quyết định sẽ có được thông tin, dữ liệu cần thiết để sắp xếp theo thứ tự nhất định và đưa ra phương án chọn tốt nhất tiến tới kết quả tốt nhất, đạt được mục đích, yêu cầu và đòi hỏi của vấn đề. 4. Tiêu chuẩn quyết định Tiêu chuẩn quyết định là những căn cứ để chủ thể quyết định dựa vào đó lựa chọn phương án tốt nhất, phương án chấp nhận được tuỳ vào mục tiêu của chủ thể quyết định. Đặc điểm: - Dựa vào một tiêu chuẩn ta có bài toán lựa chọn quyết định một mục tiêu. - Dựa vào nhiều tiêu chuẩn ta có bài toán lựa chọn quyết định theo nhiều chỉ tiêu. - Các tiêu chuẩn quyết định cho dù có thể lượng hoá được hay chỉ là so sánh được thì vẫn đưa ra các phương pháp xử lý phù hợp. Tiêu chuẩn lượng hoá được là mỗi phương án được đánh giá bởi một con số cụ thể, độ thoả mãn cụ thể, hay còn gọi là ngưỡng để chọn ra các phương án thoả mãn rồi sánh chúng với nhau, từ đó đưa ra quyết định chọn phương án tốt nhất. Tuỳ theo mục đích mà ta có quy trình lựa chọn khác nhau. Đối với bài toán theo nhiều chỉ tiêu: - Nếu tất cả các tiêu chuẩn có thể lượng hoá được nghĩa là với một phương án x nào đó có thể đánh giá tiêu chuẩn thứ i bởi hàm fi(x); thì ta có thể đưa bài toán quyết định này về bài toán quy hoạch theo nhiều chỉ tiêu. Ví dụ: Phương pháp xử lý các phương án tối ưu PARETO. - Nếu các tiêu chuẩn chỉ so sánh được mà không lượng hoá được thì cách xử lý sẽ khác như phân loại để so sánh. - Nếu có nhiều tiêu chuẩn mà một số tiêu chuẩn có thể lượng hoá và có tiêu chuẩn chỉ so sánh được, thì phải kết hợp nhiều cách xử lý khác nhau. Ví dụ: So sánh 2 công ty xây dựng về vốn cố định thì có thể lượng hoá được, nhưng so sánh uy tín của 2 công ty đó trên thị trường lại không thể lượng hoá được mà chỉ có thể phân loại như có uy tín tốt, bình thường hay xấu... - Thực tế có nhiều bài toán xảy ra sự lượng hoá, sự so sánh các phương án nào đó về một tiêu chuẩn hoặc tất cả các tiêu chuẩn không thể khẳng định chắc chắn mà chỉ có thể nhận biết với độ tin cậy nào đó, nói cách khác quan hệ giữa các phương án là các quan hệ mờ. Lý thuyết tập mờ và logic mờ cũng đã có những cống hiến nhất định về phương pháp luận trong việc nghiên cứu các bài toán lựa chọn quyết định, trong các tình huống không chắc chắn, không rõ ràng. Và có khi từng tiêu chuẩn rất rõ ràng nhưng tổng thể lại không rõ ràng. Như vậy, tiêu chuẩn quyết định rất đa dạng, cách xử lý cũng phong phú và rất phức tạp, nhưng để quyết định thành công không thể bỏ qua một yếu tố nữa đó là điều kiện quyết định. 5. Hệ thống thông tin Để thực hiện quyết định, chủ thể quyết định phải có những điều kiện như: phương tiện tài chính, kỹ thuật, nhân lực, thời gian... và thông tin. Trong đó hệ thống thông tin phục vụ cho lựa chọn quyết định có ý nghĩa quan trọng nhất vì hệ thống thông tin có vai trò quyết định trong lựa chọn quyết định nên một nguyên lý của Điều khiển học là: lựa chọn quyết định thực chất là một quá trình xử lý thông tin. Khi dự thảo hay xây dựng hệ thống thông tin phục vụ cho một bài toán lựa chọn quyết định, chủ thể quyết định cần quan tâm đến vấn đề sau: 5.1 Hệ thống thông tin đầy đủ và chính xác Chỉ có thể giải quyết đúng đắn một vấn đề khi có thông tin đầy đủ và chính xác. Lượng thông tin cần thiết phụ thuộc vào tính phức tạp của vấn đề cần quyết định và cũng phụ thuộc cả vào trình độ nghiệp vụ, kinh nghiệm của chủ thể quyết định. Khi đã có hệ thống thông tin như mong muốn thì chủ thể quyết định cần có cách xử lý thông tin chính xác, đúng đắn và nếu thông tin chưa đủ để quyết định vấn đề một cách chắc chắn, cần có biện pháp bổ sung thông tin. 5.2 Hệ thống thông tin không đầy đủ và không chắc chắn Tình huống này thường xuyên xảy ra trong thực tế. Vì xuất phát từ hệ thống thông tin không chính xác và không đầy đủ cho nên quy trình và phương pháp xử lý thông tin có hoàn thiện đến đâu cũng không tránh khỏi những rủi ro ngoài dự kiến. Vì thế chọn quyết định trong tình huống này còn gọi là chọn quyết định có hiểm. Tóm lại, các yếu tố của lý thuyết quyết định có sự ràng buộc lẫn nhau và không thể thiếu yếu tố nào trong bất kỳ một quy trình lựa chọn quyết định. C. Quá trình lựa chọn quyết định 1. Quá trình quyết định Thực hiện các bước sau trong quá trình quyết định: (1) Từ vấn đề cần thực hiện, việc đầu tiên là đưa ra các phương án đơn giản, ít nhất có từ hai phương án trở lên. (2) Phải chỉ rõ mục tiêu, tác dụng, hiệu quả của mỗi phương án nếu được chọn để thực thi. (3) Thiết lập các tiêu chuẩn, dựa vào đó đánh giá hiệu quả của mỗi phương án để làm cơ sở cho việc so sánh và lựa chọn các phương án. (4) Phân tích hiệu quả của mỗi phương án theo các tiêu chuẩn quyết định đã nêu để từ đó chọn ra được một phương án thích hợp hoặc phương án tối ưu. Quyết định đúng sẽ đem lại hiệu quả, niềm tin, sự ổn định và phát triển. Ngược lại, quyết định sai sẽ gây ra tốn kém, thiếu niềm tin và kìm hãm sự phát triển. 2. Phân lớp các bài toán quyết định Bài toán quyết định có thể chia thành các lọai sau: - Chủ thể quyết định là cá nhân hay tập thể. - Quyết đị._.