Luận văn Hệ hỗ trợ quyết định và ứng dụng giải bài toán đào tạo

Đề tài:Hệ hỗ trợ quyết định và ứng dụng giải bài toán đào tạo Học viên : Vũ Thị Tuyết Mai Người hướng dẫn : PGS.TS Nguyễn Văn Vỵ TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ luËn v¨n th¹c sÜ Nội dung trình bày Tổng quan về hệ trợ giúp quyết định. Một số bài toán quản lý đào tạo và phương pháp giải. Xây dựng thử nghiệm hệ thống trợ giúp đào tạo và cài đặt. Kết luận và hướng phát triển. Đề mô chương trình. Các hệ thống dựa trên máy tính phát triển tạo ra nhu cầu lớn về sự trợ giúp quyết định Nhiều bài toán toán học đã nghiên cứu, ứng dụng vào thực tiễn thông qua hệ trợ giúp Các hệ trợ giúp quyết định ngày càng phổ biến và trợ giúp hiệu qủa cho quản lý. Nhiều bài toán quản lý đào tạo có nhu cầu lớn và không thể giải quyết tốt nếu thiếu sự trợ giúp của công nghệ thông tin Đặt vấn đề Đề tài: “ Hệ hỗ trợ quyết định và ứng dụng giải các bài toán đào tạo” nhằm góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động quản lý của các trường Trung- Đại học Tính thực tiễn của đề tài tạo ra công cụ: Giúp các nhà quản lý đào tạo phân tích các vấn đề cần giải quyết một cách khách quan và khoa học Trợ giúp họ lựa chọn quyết định một cách đúng đắn và nhanh chóng. Đặt vấn đề Nội dung chính của luận văn: Tìm hiểu về kiến trúc và cách xây dựng hệ hỗ trợ quyết định. Áp dụng nguyên lý chung để xây dựng thử nghiệm một hệ hỗ trợ quyết định cho một số bài toán về đào tạo và cài đặt ứng dụng Đặt vấn đề Scott-Morton (1970) Khái niệm: Có cấu trúc (structured). Nửa cấu trúc (semistructured). Không cấu trúc (unstructured). Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Định nghĩa: Hệ hỗ trợ quyết định (Decision Support Systems - DSS ) DSS là: “Các hệ thống tương tác dựa trên máy tính, giúp người làm quyết định sử dụng dữ liệu và các mô hình để giải quyết những bài toán không cấu trúc” Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Định nghĩa: 2. Moore và Chang DSS là: Hệ thống có khả năng mở rộng Trợ giúp phân tích dữ liệu, mô hình hóa quyết định. Hướng tới lập kế hoạch cho tương lai. Sử dụng cho những hoàn cảnh và thời gian bất thường. Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Định nghĩa: Bonczek DSS là: Một hệ thống dựa trên máy tính bao gồm ba thành phần tương tác là: Hệ ngôn ngữ Hệ tri thức Hệ xử lý các bài toán liên kết giữa hai thành phần trên Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Quá trình ra quyết định (Simon) Chiến thuật Chiến lược tác nghiệp kế hoạch ngắn hạn Vai trò của DSS và đóng góp cho quản lý Tháp quản lý Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Đặc tính DSS Bài toán không hoặc nửa cấu trúc. Các mức quản lý,cá nhân và nhóm. Các quyết định phụ thuộc, kế tiếp nhau. Các giai đoạn ra quyết định. Quá trình ra quyết định đa dạng Thích nghi, mềm dẻo linh hoạt,dễ sử dụng. Hướng vào sự trợ giúp,hướng dẫn học Trang bị thành phần tri thức (mức cao). Lợi ích DSS Trợ giúp giải quyết vấn đề phức tạp Đáp ứng nhanh chóng tình huống. Cho phép thử các chiến lược khác. Tăng hiểu biết và sự tự học Cải thiện kiểm tra, quản lý và thực hiện. Giảm chi phí các ứng dụng. Cải thiện hiệu suất phân tích và quản lý. Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Các hệ thống dựa trên máy tính khác CSDL riêng CSDL trong CSDL ngoài Mô hình khái niệm của DSS Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Người sử dụng Cụ thể, a. Mô hình vật lý Đơn giản b. Mô hình có kích thước tỷ lệ c. Mô hình tương tự d. Mô hình trò chơi có điều khiển Trừu tượng e. Mô hình mô phỏng trên máy tính Phức tạp f. Mô hình toán học Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Phân loại mô hình ( Shannon ) Mối quan hệ Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Ba thành phần của mô hình toán học Các biến quyết định Các biến không điều khiển được Các biến kết quả Tổng quan: Hệ hỗ trợ quyết định Xây dựng mô hình toán học cho một hệ thống Bước 1: Xây dựng mô hình định tính. Bước 2: Xây dựng mô hình toán học. Bước 3: Phân tích và tìm phương pháp giải bài toán. Cụ thể hóa bằng thuật toán. Bước 4: Phân tích kiểm định kết quả f(x)  max / min (1) Với điều kiện: gi(x)  ( = , ) bi , i=1...,m (2) x  X  Rn (3) Bài toán cần hỗ trợ quyết định Quy hoạch toán học Khi f(x), gi(x) là tuyến tính  Quy hoạch tuyến tính Trong đó: f(x): hàm mục tiêu, gi(x): hàm ràng buộc - Xác định số lượng sinh viên xj ngành j (j=1,...,k) - Max hàm hiệu quả  Cj xj (1) - Với các điều kiện Bài toán cần hỗ trợ quyết định Mô hình bài toán lập kế hoạch tuyển sinh xj nguyên (6) Cách giải bài toán lập kế hoạch tuyển sinh Phần mềm Lingo giải các mô hình Phần Solver của phần mềm Excel Bài toán cần hỗ trợ quyết định Bài toán cần hỗ trợ quyết định Mô hình bài toán lựa chọn không nhãn Tập các đối tượng tham dự. Tập các chuyên gia. Tập các tiêu chí đánh giá. Chuyên gia sắp xếp thứ tự các đối tượng tham dự Xử lý kết quả của chuyên gia, đưa ra sắp xếp cuối cùng Cho: Cách giải bài toán lựa chọn không nhãn Hàm Condorcet Bài toán cần hỗ trợ quyết định Trong đó: X: Tập các đối tượng, #: lực lượng của tập hợp P: toán tử so sánh ( >, >=, <=, =...) fc(x) chọn theo quy tắc Min- Max Cách giải bài toán lựa chọn không nhãn Hàm Borda Bài toán cần hỗ trợ quyết định Tìm Max Cách giải bài toán lựa chọn không nhãn Hàm Nanson Bài toán cần hỗ trợ quyết định Trong đó : Theo hàm Borda Khi đó : là đối tượng chiến thắng Bài toán cần hỗ trợ quyết định Bài toán lựa chọn có nhãn Đánh giá bằng một giá trị ngôn ngữ ( định tính) Cần có tập các định nghĩa khái niệm. Giá trị phần tử tập khái niệm: một số mờ ai bi ci di 1 1 (bi, ci ): Khoảng giá trị = 1 ai, di : Biên trái,biên phải (ai, bi), (ci, di) Khoảng giá trị <1 0 Bài toán cần hỗ trợ quyết định Cho bộ: { X, E, W, {Pkl }, C} với k=1,2,...,m; l=1,2,...,L Bài toán cần hỗ trợ quyết định Mô hình bài toán lựa chọn có nhãn Trong đó: X: Tập phương án E: Tập chuyên gia W: Tập trọng số chuyên gia C: Tập tiêu chuẩn Pkl: Ma trận ý kiến đánh giá Định nghĩa toán tử OWA Bài toán cần hỗ trợ quyết định Giải bài toán lựa chọn có nhãn W=[w1, w2,...wn ] : vecto trọng số Trong đó: : một hoán vị của Định nghĩa toán tử LOWA Bài toán cần hỗ trợ quyết định Giải bài toán lựa chọn có nhãn : tập nhãn Cm : Phép toán tổ hợp của W và B Trong đó: : Vecto nhãn sắp xếp Bài toán cần hỗ trợ quyết định Mức độ trội của xi hơn xj trên E( xi, xj ) = E(i,j) = Lowa (S,u) Độ trội tương đối cho bằng từ của xi so với xj uT = wi j [St ] Định nghĩa độ trội :Tổng trọng số của các chuyên gia cùng ý kiến đánh giá st cho cặp (xi, xj ) ứng với tập con Bài toán cần hỗ trợ quyết định Nghiệm tập thể mờ: Vi = #{ j: E ( xi, xj )= St, i j }/ m-1, m =|X| } Vi : độ đo mức trội đã gộp của giải pháp xi so với toàn thể Phân lớp tập X dựa vào hàm FCS Bài toán cần hỗ trợ quyết định Bước 1: Thu thập thông tin Pk :X x XS; Pk : [Pk (i,j)]nxn Bước 2: Tính độ nhất trí (xi , xj ) X , i j Wij [ St ]={w1 (k): Pk (i,j)=st } st  S Bước 3: Tính ma trận độ trội tương đối cho bằng từ: E(i,j) = E(xi, xj ) = Lowa (S, U) Bước 4: Tìm nghiệm tập thể mờ FCS Bước 5: Gộp nhóm xi theo phân lớp Bài toán cần hỗ trợ quyết định Thuật toán phân lớp Kiến thức chung về hệ thống trợ giúp quyết định Thành phần cơ bản Đặc tính, khả năng Cấu trúc và các giai đoạn phát triển Các bước xây dựng mô hình toán học Giới thiệu các bài toán đào tạo Mô hình hóa các bài toán, tìm phương pháp giải Thử nghiệm và xây dựng hệ trợ giúp Kết quả đạt được Cập nhật dữ liệu theo định dạng khác Phát triển các mô hình cho các bài toán bổ sung vào hệ thống Đưa hệ thống vào ứng dụng trong thực tế hoạt động của nhà trường Hoàn thiện để hệ thống trợ giúp ngày càng hiệu quả. Hướng phát triển Xin chân thành cảm ơn