• Nenhum resultado encontrado

Bài giảng Hệ hỗ trợ quyết định

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Bài giảng Hệ hỗ trợ quyết định"

Copied!
64
0
0

Texto

(1)

HỆ HỖTRỢ RA QUYẾT ĐỊNH HỆ HỖTRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

Tóm tắt nội dung:

Môn học cung cấp cho sinh viên những khái niệm cơ bản, quá trình phát triển và các thành phần của Hệ hỗ trợ quyết định, cũng như công cụ xây dựng và xu hướng phát triển của hệ. Môn học đi sâu vào thành phần quan trọng của Hệ hỗ trợ quyết định là các mô hình cho các bài toán ra quyết định, các phương pháp mô hình hoá cho các bài toán ít cấu trúc. Nội dung của môn học được chia thành 7 chương.

Chương 1 nhập môn Hệ HTQĐ

Chương 2 trình bày khái niệm ra quyết định như một quá trình xử lý thông tin của con người.

Chương 3 đưa ra kiến trúc đầy đủ của một Hệ hỗ trợ quyết định.

Chương 4 trình bày khái niệm mô hình và mô hình hoá, đồng thời đưa ra các mô hình tiêu biểu cho các bài toán ra quyết định với độ chắc chắn, quyết định mạo hiểm và quyết định không chắc chắn.

Chương 5 trình bày giao diện,

Chương 6 xây dựng Hệ hỗ trợ quyết định và

Chương 7 là các xu hướng phát triển của Hệ hỗ trợ quyết định.

Yêu cầu: Sinh viên đã học các môn Cơ sở dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Phân tích và

thiết kế hệ thống thông tin

Số tiết: 45 tiết Tài liệu tham khảo

[1] E. Turban, Decision support and expert systems, Prentice Hall, 1995

[2] I.M. Makarov, T.M. Vinogradskaya, Rubchinsky, V.B. Sokolov, The Theory of choice and decision making, Mir Publishers Moskow, 1987

[3] R.H. Sprague, H.J. Watson, Decision support systems – Putting theory into practice, Prentice Hall, 1986

(2)

Nội dung

Chương I - Nhập môn Hệ hỗ trợ quyết định

Chương II - Ra quyết định và môi trường ra quyết định Chương III - Các thành phần của Hệ hỗ trợ quyết định Chương IV - Mô hình hóa và quản trị mô hình

Chương V - Giao diện Hệ hỗ trợ quyết định Chương VI - Xây dựng Hệ hỗ trợ quyết định Chương VII - Kết luận và xu hướng phát triển Kiểm tra : C1,2,3,5,7 Trắc nghiệm (60%)

Kiểm tra : C1,2,3,5,7 Trắc nghiệm (60%)

C4,6 : Bài luận (40%)

(3)

CHƯƠNG 1.

CHƯƠNG 1. NHẬP MÔN HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 1.1. Hệ hỗ trợ quyết định là gì

Tại sao cần cải thiện việc ra quyết định:

• Trọng tâm là thực tiễn công việc.

• Tính chất cụ thể, so sánh.

• Tổng hợp tất cả công nghệ mới để cho việc ra quyết định.

Đầu thập kỷ 70, Gorry và Scott-Morton (1971) định nghĩa Hệ thống trợ giúp quản lý là các hệ thống dựa trên hệ thống tương tác với máy tính giúp cho các nhà ra quyết định dùng các dữ liệu và mô hình để giải quyết các vấn đề phi cấu trúc.

Little đưa ra Hệ hỗ trợ quyết định là tập các cơ sở mô hình chứa các thủ tục xử lý dữ liệu giúp các nhà quản lý ra quyết định, hệ thống cần phải đơn giản, dễ điều khiển, thích ghi, dễ liên lạc với nhau.

Alter (1980) đưa ra khái niệm Hệ hỗ trợ quyết định bằng cách so sánh với các hệ thống xử lý dữ liệu:

Khía cạnh Hệ hỗ trợ quyết định Hệ thống xử lý dữ liệu

Sử dụng Chủ động Bị động

Người sử dụng Nhà quản lý Văn phòng

Mục tiêu Tính hiệu quả, tính linh hoạt Hiệu quả máy móc, tính phi mâu thuẫn

Pham vi về thời gian Hiện tại và tương lai Quá khứ

Mục đích, tiêu đề Tính linh hoạt Tính phi mâu thuẫn.

Moore và Chang (1980) chỉ ra rằng khái niệm cấu trúc (structured) không đủ ý nghĩa trong trường hợp tổng quát, một bài toán có thể được mô tả như là có cấu trúc hoặc không có cấu trúc chỉ liên quan đến người ra quyết định.

Do đó, hệ HTQĐ là:

- Hệ thống có khả năng mở rộng

- Có khả năng trợ giúp phân tích dữ liệu và mô hình hóa quyết định - Hướng tới lập kế hoạch cho tương lai

- Được sử dụng cho những hoàn cảnh và thời gian bất thường.

Bonzek, Holsapple, Whinston (1980) đưa ra khái niệm tổng quan hơn về Hệ hỗ trợ quyết định gồm các thành phần chính:

• Có một hệ ngôn ngữ là cơ chế cho phép tương tác giữa người dùng và các thành phần khác của hệ.

• Một hệ tri thức chứa các tri thức về lĩnh vực bao gồm dữ liệu và các loại thủ tục.

• Hệ xử lý bài toán, chứa đựng các khả năng xử lý bài toán và người ra quyết định cần đến.

Keen (1980) cho rằng Hệ hỗ trợ quyết định là sản phẩm của quá trình phát triển trong đó người sử dụng Hệ hỗ trợ quyết định, người tạo ra Hệ hỗ trợ quyết định và chính bản thân Hệ hỗ trợ quyết định có khả năng ảnh hưởng tác động đến sự phát triển của hệ thống và các thành phần.

(4)

Như vậy, có nhiều cách định nghĩa Hệ hỗ trợ quyết định khác nhau:

Nguồn Định nghĩa hệ HTQĐ theo các khía cạnh Gorry và Scott-Morton (1971) Kiểu bài toán, chức năng của hệ thống.

Little Chức năng hệ thống, đặc trưng giao diện.

Alter Mẫu thử và tiêu đề của hệ thống.

Moore Mẫu thử, khả năng của hệ thống.

Bonczel Các thành phần của hệ thống.

Keen Tiến trình phát triển của hệ thống.

Vậy, Hệ hỗ trợ quyết định là hệ thống thông tin hỗ trợ bằng máy tính có thể thích nghi linh hoạt và tương tác với nhau đặc biệt được phát triển để hỗ trợ một vấn đề quản lý không có cấu trúc nhằm cải tiến việc ra quyết định. Nó tập hợp dữ liệu cung cấp cho người sử dụng một giao diện thân thiện và cho phép tự ra quyết định một cách sáng suốt. Nó hỗ trợ tất cả các giai đoạn của việc ra quyết định và bao gồm cả một cơ sở tri thức.

1.2. Kiến trúc chung Hệ hỗ trợ quyết định

Các hệ thống máy tính khác

Quản trị dữ liệu Quản trị mô hình

Quản trị tri thức

Quản trị đối thoại Dữ liệu trong Dữ liệu ngoài Dữ liệu riêng Người sử dụng

(5)

Trong đó:

• Quản trị dữ liệu: bao gồm các CSDL chứa dữ liệu liên quan đến một tình huống và được quản lý bởi phần mềm là hệ quản trị CSDL (quản lý và khai thác).

• Quản trị mô hình: cho phép khai thác và quản lý các mô hình định lượng (xử lý) khác nhau, cung cấp khả năng phân tích cho hệ thống.

• Quản trị đối thoại: cung cấp giao diện cho người dùng để liên lạc và ra lệnh cho Hệ hỗ trợ quyết định.

• Quản trị tri thức: hoạt động như 1 thành phần độc lập, hoặc có thể trợ giúp cho bất kỳ 1 hệ thống nào trong 3 hệ thống nói trên.

Các mức công nghệ:

Có 3 mức công nghệ:

+ Hệ HTQĐ chuyên dụng là sản phẩm cuối cùng

+ Bộ sinh Hệ HTQĐ cung cấp một số khả năng (mô hình hóa, sinh báo cáo, hiển thị đồ họa, phân tích rủi ro,...) để tạo ra 1 Hệ HTQĐ cụ thể.

+ Công cụ Hệ HTQĐ: là các phần mềm tiện ích như công cụ đồ họa, hệ soạn thảo, hệ hỏi đáp, bảng tính điện tử,...

+ Người quản lý (người dùng) đối mặt với bài toán, ra quyết định và chịu trách nhiệm mọi hậu quả.

+ Người trung gian trợ giúp người quản lý (như thư ký) giao tiếp với máy và đưa ra các lời khuyên.

+ Người phát triển Hệ HTQĐ là người cài đặt các khả năng cần thiết của bộ sinh Hệ HTQĐ để tạo thành 1 Hệ HTQĐ cụ thể, phải biết phạm vi bài toán và quen thuộc với các công nghệ.

(6)

+ Kỹ thuật viên hỗ trợ, thành thạo công nghệ, phát triển các khả năng của hệ thống, phát triển mô hình phân tích, CSDL mới,...

+ Người làm công cụ phát triển công nghệ mới, ngôn ngữ mới, cải tiến mối liên hệ giữa các hệ thống con.

(7)

1.3. Phạm vi ứng dụng Ở đâu:

• Ở các quyết định hàng ngày.

• Các quyết định có tính chiến thuật:chọn 1 phương sách thích hợp để đáp ứng 1 mục tiêu nào đó như chuẩn bị ngân sách, quản lý tài chính.

• Các quyết định có tính chiến lược:quyết định chính sách dài hạn, đầu tư dài hạn, tổ chức lại cơ quan, chiến lược tiếp thị.

Khi nào:

• Tài chính: mua trang thiết bị, phần mềm.

• Tổ chức: thích hợp.

• Hiệu quả và rủi ro: giảm rủi ro, không phải là hoàn vốn.

Các loại bài toán áp dụng:

• Đơn giản.

• Có nhiều phương án chọn hơn, hàm đánh giá đơn giản.

• Phức tạp: đa chỉ tiêu.

• Rất phức tạp: vượt quá khả năng xử lý của con người.

Như thế nào:

• Thân thiện với người sử dụng về giao diện.

• Tính cập nhật thường xuyên cập nhật trong môi trường biến động.

• Độ chi tiết đảm bảo yêu cầu người sử dụng.

(8)

CHƯƠNG 2

CHƯƠNG 2 RA QUYẾT ĐỊNH VÀ MÔI TRƯỜNG RA QUYẾT ĐỊNH 2.1. Môi trường ra quyết định

• Các yếu tố tác động: trực tiếp dễ nhìn ra, dễ lượng hoá, dễ nhìn, dễ hiểu, dễ cấu trúc hoá.

• Các yếu tố về tổ chức tác động đến mọi bài toán quyết định o Chính sách: luật, mệnh lệnh, quan hệ, vay, trả.

o Cấu trúc tổ chức: cách quản lý, cách điều hành, quy chế. o Uy tín của tổ chức có thể lượng hoá.

o Con người trong tổ chức: hành vi văn hoá, thái độ nhân cách.

• Các yếu tố ngoại cảnh: o Tình hình kinh tế. o Tình hình thị trường. o Tình hình môi trường.

o Pháp luật: chính sách có thể thay đổi còn pháp luật khó thay đổi. o Sự chấp nhận của khách hàng.

• Các yếu tố thông tin: o Khả năng liên lạc.

o Độ bảo mật của thông tin.

o Độ tin cậy của thông tin: sự chính xác, mức độ cập nhật của thông tin. o Các giải pháp thông tin tổng hợp, đa dạng, tỉ mỉ chi tiết.

o Giá cả của thông tin: thu nhập, truyền, xử lý.

• Các mục tiêu về quản lý:

o Sự vận hành: kinh tế, hiệu quả, chất lượng, an toàn. o Định lượng hay định tính.

o Mức độ rõ ràng của môi trường ra quyết định: rõ, ẩn hay mờ.

• Phân loại môi trưởng ra quyết định:

o Môi trường truy nhập được và không truy nhập được. o Môi trường tất định, không tất định.

o Môi trường tĩnh, động.

o Môi trường chắc chắn, không chắc chắn.

2.2. Phương thức hoạt động lấy dữ liệu, tri thức ra quyết định

Triết lý về ra quyết định mỗi cách tiếp cận đối với các vấn đề khác nhau, phụ thuộc rất nhiều vào môi trường xung quanh, nền tảng kiến thức, kinh nghiệm, trang thái tâm lý.

Các mô hình ra quyết định:

(9)

• Mô hình tổ chức: quan tâm nhiều đến các chính sách, định hướng tiếp theo, quan tâm nhiều tới việc định tính.

• Mô hình chính trị kết quả của liên kết nhóm, thể hiện các khả năng cá nhân.

Ra quyết định là quá trình lựa chọn trong số nhiều phương án nhằm đạt được một hay nhiều đích đã đề ra.

Quá trình ra quyết định:

Đánh giá các phương án chọn phụ thuộc vào 3 yếu tố chính:

• Trạng thái và định lượng của các yếu tố ảnh hưởng.

• Đặc trưng của đối tượng (định lượng, chủ quan, rõ, mờ).

• Cấu trúc và độ phức tạp của hoàn cảnh được phân tích. Thủ tục đánh giá chia làm 3 phần chính:

Giai đoạn tìm hiểu Các mục tiêu.

Các thủ tục để tìm và duyệt.

Tập hợp dữ liệu. Định hình bài toán. Phân loại bài toán. Biểu diễn vấn đề. Giai đoạn phân tích Phát biểu mô hình. Đặt ra các tiêu chuẩn chọn. Xây dựng: tìm các phương án chọn. Dự đoán và đo kết quả ra

Giai đoạn lựa chọn Tính toán theo mô hình Phân tích độ phù hợp. Chọn phương án tốt. Lập kế hoạch thực hiện. Xây dựng một hệ thống điều khiển. Thực tế Thực hiện giải pháp T hử lạ i g iả i p há p Sai Thử lại mô hình

(10)

• Phân lớp các phương án.

• Phân lớp các giá trị và các thuộc tính phân biệt.

• Sắp thứ tự và lựa chọn. Thường dựa vào một số tiêu chuẩn:

• Tính kinh tế lợi nhuận cao, giá cả thấp.

• Tính hiệu quả: năng suất, thoả mãn khách hàng.

• Sự rủi ro: khách hàng chấp nhận được.

Độ phức tạp của quá trình ra quyết định phụ thuộc vào mức độ lượng hoá của vấn đề, kiểu loại của những yếu tố ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định.

(11)

Đánh giá mức độ phức tạp có thể lượng hoá theo các tính chất sau:

• Độ phức tạp về cấu trúc của các thành phần, liên kết giữa các thành phần.

• Đặc tính của chủ thể: các yếu tố định lượng, các độ đo, các giải pháp.

• Môi trường không chắc chắn, không đầy đủ.

Người ta thường phân loại:

- Môi trường truy nhập được hay không truy nhập được: nếu có thể thu thập đầy đủ các thông tin phản ánh các khía cạnh cốt lõi (khách quan) của môi trường cần cho việc lựa chọn, ra quyết định.

- Môi trường tất định hay không tất định: lường trước được hậu quả của quyết định.

- Môi trường tĩnh hay động. - Môi trường rời rạc hay liên tục.

- Môi trường phân đoạn hay không phân đoạn: các biện pháp trong đoạn này không phụ thuộc vào hành động trong đoạn khác.

- Môi trường chắc chắn hay không chắc chắn.

2.3. Mô hình Tác tử - Agent ra quyết định trong quản lý

Agent có thể là con người hoặc phần mềm trợ giúp nhận thông tin từ môi trường sau đó tác động lại môi trường.

Ví dụ: Bài toán đặt kế hoạch Planning (env, A, M, e0, Test) trong đó:

env: Các thông tin về môi trường ra quyết định (quá khứ)

A: Tập các giải pháp (hay tập các hành động) bên cạnh đó phải có tập các tri thức nói về luật

M: độ đo hiệu quả của các giải pháp. e0: trang thái hiện tại của môi trường

Test: thủ tục kiểm tra xem đã thoả mãn ràng buộc chưa. Lời giải là dãy các quyết định

Môi trường Agent

Cảm nhận

(12)

sao cho Test(ek) thỏa mãn. Các mô hình Agent

Môi trường Tri thức Quá trình ra quyết định

Agent phản

xạ đơn giản Quá khứ = Hiện tại=cảm ∅ nhận Tập các luật: Tình huống→biện pháp Diễn giải cảm nhận Tìm luật có tình huống trùng diễn giải đó Thực hiện biện pháp Agent có lưu trữ thông tin về môi trường Trạng thái môi trường (quá khứ) Hiện tại=cảm nhận Tập các luật: Tình huống→biện pháp Tích lũy/cập nhật cảm nhận vào trạng thái. Tìm luật sao cho trạng thái mô tả phù hợp trạng thái hiện tại

Thực hiện biện pháp Cập nhật trạng thái Agent hướng đích Trạng thái môi trường (quá khứ) Hiện tại=cảm nhận Các luật: Điều kiện,Trạng thái→biện pháp Mục tiêu: Đích Tích lũy/cập nhật cảm nhận vào trạng thái Xác định tập các biện pháp tiềm năng A* để đạt được Đích xuất phát từ trạng thái hiện tại

Chọn biện pháp khả thi thuộc A* Thực hiện biện pháp Cập nhận trạng thái Agent hướng lợi ích Trạng thái môi trường (quá khứ) Hiện tại=cảm nhận Các luật: Điều kiện,Trạng thái→biện pháp Hàm lợi ích: U Tích lũy/cập nhật cảm nhận vào trạng thái Xác định tập các biện pháp tiềm năng A* để đạt được Đích xuất phát từ trạng thái hiện tại

Chọn biện pháp sao cho U(a) →Max

Thực hiện biện pháp Cập nhận trạng thái

(13)
(14)

CHƯƠNG 3

CHƯƠNG 3 CÁC THÀNH PHẦN CỦA HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH

Chương này trình bày kiến trúc đầy đủ của một Hệ hỗ trợ quyết định, bao gồm các hệ con quản trị dữ liệu, hệ con quản trị mô hình, hệ con quản trị tri thức và hệ con quản trị hội thoại. Dữ liệu trong Hệ hỗ trợ quyết định, ngoài các dữ liệu của hệ thống và các dữ liệu được lấy vào từ các hệ thống khác còn có thể có dữ liệu riêng của người sử dụng, các dữ liệu này được trích lọc thành đầu vào cho các mô hình tính. Các mô hình cung cấp khả năng phân tích trong Hệ hỗ trợ quyết định, thường bao gồm mô hình chiến lược, mô hình chiến thuật, mô hình tác nghiệp và các khối tạo mô hình, được phân lớp theo chức năng của chúng. Thành phần hội thoại cung cấp giao diện người sử dụng hệ, đòi hỏi phải mềm dẻo, dễ sử dụng. Người dùng trong Hệ hỗ trợ quyết định có thể là các nhà quản lý hoặc các nhà chuyên môn cần đến khả năng phân tích của hệ.

3.1. Hệ con quản trị dữ liệu

Bao gồm:

• CSDL dùng cho hệ.; Hệ quản trị CSDL.

• Phương tiện hỏi đáp (truy vấn).

• Danh mục dữ liệu (từ điển)

Nguồn dữ liệu bên trong Tài chính Vật tư Nhân sự Trí ch l ọc, l ựa c họn Các nguồn dữ liệu khác Dữ liệu riêng (cá nhân) Nguồn dữ liệu bên ngoài CSDL trợ giúp ra quyết định Hệ quản trị CSDL: Tìm kiếm + Cập nhật. Hỏi đáp + Tạo báo cáo. Xoá

Quản trị hội thoại

Quản trị mô hình Phương tiện

hỏi - đáp

Danh mục dữ liệu

(15)

a. CSDL của Hệ hỗ trợ quyết định

Dữ liệu trong: lấy từ hệ thống và xử lý các công việc của tổ chức, từ các bộ phận nghiệp vụ như tài chính, vật tư, sản xuất,..

Dữ liệu ngoài sẽ được chuyển vào hệ thống khi sử dụng Hệ hỗ trợ quyết định ví dụ: dữ liệu nghiên cứu khả thi, dữ liệu về thị trường giá cả, dữ liệu về điều tra dân số. Dữ liệu riêng: là dữ liệu của người ra quyết định được sử dụng trong những tình huống cụ thể, xác định các giải pháp khác nhau với cùng một bài toán. Đầy là dữ liệu đã được trích chọn, sàng lọc từ nhiều nguồn khác nhau. CSDL riêng có thể biểu diễn bằng nhiều mô hình khác nhau.

b. Hệ quản trị CSDL

Các chức năng cơ bản của hệ quản trị CSDL là lưu trữ, tìm kiếm và điều khiển dữ liệu,

Chức năng:

• Lưu trữ thông tin có cả sự biến đổi thông tin, cấu hình dữ liệu, có thể chia thành nhiều tệp.

• Tìm kiếm dữ liệu đảm bảo tính mềm dẻo khi tìm kiếm và hiển thị thông tin.

• Điều khiển người sử dụng yêu cầu một số thông tin và sẽ nhận được câu trả lời Yêu cầu hoạt động điều khiển phải trong suốt đối với người sử dụng (ngoài ra chức năng điều khiển còn điều hành phân quyền sử dụng)

c. Phương tiện hỏi-đáp D B M S CSDL Các chương trình sinh báo cáo

Ngôn ngữ hỏi đáp Các mô hình toán học Đầu ra của mô hình Các báo cáo đặc biệt Các báo cáo định kỳ Nhà quản lý

(16)

Gắn với các hoạt động lựa chọn dữ liệu và thao tác trên dữ liệu giúp cho việc truy nhập và xử lý dữ liệu được dễ dàng, thuận tiện.

d. Danh mục dữ liệu hay từ điển dữ liệu

Là danh sách của các dữ liệu gồm các thông tin như định nghĩa của dữ liệu, khả năng ý nghĩa dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu,.. danh mục dữ liệu trợ giúp (quá trình) (giai đoạn tìm hiểu).

e. Các chú ý khác:

• Cơ sở dữ liệu quan hệ.

• Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng.

• Kho thông tin.

• Cơ sở dữ liệu đa chiều.

• Cơ sở dữ liệu đa phương tiện.

• Cơ sở dữ liệu suy diễn.

3.2. Hệ con quản trị mô hình Gồm các thành phần: - Cơ sở mô hình - Hệ quản trị cơ sở mô hình - Ngôn ngữ dùng trong mô hình - Danh mục mô hình

- Thực hiện, tích hợp và điều khiển mô hình

a. Cơ sở mô hình

Những mô hình thông thường và đặc biệt (thống kê, tài chính, thị trường, khoa học quản lý...) và những mô hình định lượng nhằm cung cấp những khả năng phân tích trong hệ HTQĐ. Các mô hình có thể được chia làm 4 loại: chiến lược, chiến thuật, tác nghiệp, các khối tạo mô hình và các chương trình con.

(17)

- Các mô hình chiến lược: trợ giúp lập kế hoạch chiến lược quản lý ở mức cao nhất, phạm vi rộng, thời gian dài như: phát triển các mục tiêu chung, phân tích môi trường, phát triển công nghệ, phần mềm,...

- Các mô hình chiến thuật: cho mức quản lý trung gian, thời gian 1 tháng đến 2 năm, ở các phòng ban, nhằm trợ giúp xác định và điều phối các nguồn lực của tổ chức, như lập kế hoạch yêu cầu về lao động, quảng cáo, bán sản phẩm,...

- Các mô hình tác nghiệp: trợ giúp những hoạt động thường xuyên của tổ chức như lập thời gian biểu sản xuất, thống kê, bán sản phẩm,...

Thời gian tính theo ngày hoặc tháng, thường sử dụng các dữ liệu trong.

- Các khối tạo mô hình và các chương trình con: sử dụng cho phân tích dữ liệu, xác định các giá trị của các biến, các tham số trong mô hình,... như cơ chế sinh ra số ngẫu nhiên, phân tích hồi quy,...

Được phân lớp theo chức năng, được dùng như là thành phần của mô hình lớn.

b. Hệ quản trị mô hình

Là phần mềm với các chức năng sau:

- Tạo ra các mô hình từ các mô hình đã tồn tại hoặc từ các khối tạo mô hình.

- Cho phép người dùng thao tác trên các mô hình, người dùng có thể thử nghiệm, thực hiện phân tích “What-If” để tìm kiếm các mục tiêu.

- Lưu trữ, quản lý các mô hình; truy cập và tích hợp các khối tạo mô hình, theo dõi vết các mô hình, dữ liệu và các ứng dụng.

- Quản trị và bảo trì cơ sở mô hình: lưu trữ, truy cập, cập nhật, liệt kê, hỏi đáp và thực hiện các mô hình.

- Gắn các mô hình với CSDL, với các công cụ toán học như: nội suy, ngoại suy, hồi quy, mạng nơron,...

Phân tích nhạy cảm (tác động lên đầu vào, lên các tham số điều khiển để xem ảnh hưởng đến đầu ra) gắn với quản lý mô hình, giúp cho việc sửa lại mô hình, thay đổi tham số, thêm bớt mô hình,...

c. Danh mục mô hình

Cho danh sách của tất cả các mô hình trong cơ sở mô hình, chứa các định nghĩa về từng mô hình và những chức năng chính.

d. Nsgôn ngữ dùng trong mô hình

Thường phải viết thông qua các ngôn ngữ bậc cao như COBOL, PASCAL, C và các ngôn ngữ mô hình hóa đặc biệt (xem chương IV).

e. Thực hiện, tích hợp và điều khiển mô hình

Điều khiển sự hoạt động của từng mô hình, kết hợp sự hoạt động của nhiều mô hình khi cần thiết.

(18)

Ở những bài toán phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc phức tạp thường cần thêm tri thức chuyên gia để giải bài toán. Như vậy cần thêm thành phần quản trị tri thức bao gồm: cơ sở tri thức và các chức năng cập nhật, xử lý,... tri thức (Xem thêm môn Trí Tuệ Nhân Tạo).

3.4. Hệ quản trị và tạo sinh hội thoại

* Thành phần hội thoại của hệ HTQĐ là phần mềm và phần cứng cung cấp giao diện người dùng hệ HTQĐ, đòi hỏi: mềm dẻo, dễ sử dụng. Một giao diện không thân thiện làm cho người quản lý không muốn sử dụng máy tính.

Những khả năng của giao diện người sử dụng

- Mục tiêu: thiết lập liên lạc với người sử dụng thông qua ngôn ngữ tự nhiên thông dụng, từ vựng của người sử dụng.

- Có khả năng hướng dẫn người dùng sử dụng hệ.

- Phạm vi sử dụng: dùng cho 1 nhóm người sử dụng có cùng chuyên môn. Nếu nhiều chuyên môn khác nhau sẽ khó xây dựng giao diện.

- Tính mềm dẻo: hệ HTQĐ thay đổi theo thời gian nên giao diện cũng có thể dễ dàng thay đổi theo thời gian.

- Kiểm tra lại đầu vào: có thể phát hiện, giảm tối đa lỗi đầu vào. Có thể cho người dùng vào số liệu 1 lần hoặc lần lượt yêu cầu để người dùng nhập vào. - Trợ giúp trực tuyến: có khả năng trợ giúp tại chỗ cho người sử dụng.

- Cấu trúc lệnh: có thể dùng menu và dùng lệnh. Dùng menu dễ nhìn và dễ sử dụng hơn.

Các loại menu: PAD, POPUP, ...

* Quản trị hệ thống hội thoại

Gọi là DGMS - Hệ thống quản trị và tạo sinh hội thoại (Dialog Generation and

Management System) hoặc UIMS - Hệ quản trị giao diện người dùng (User Interface Management System) được tạo thành từ nhiều chương trình cung cấp các khả năng khác

(19)

DGMS có thể có một số khả năng sau:

- Tương tác theo nhiều kiểu hội thoại khác nhau, các thiết bị nhập dữ liệu đa dạng; cách biểu diễn dữ liệu phong phú.

- Cho phép phân tích, nâng cấp hệ thống hội thoại

- Cung cấp giao diện giữa người dùng với CSDL và CSMôHình.

- Tạo cấu trúc dữ liệu để mô tả dữ liệu ra (khuôn dạng xuất dữ liệu). Lưu trữ dữ liệu vào và dữ liệu trung gian.

- Cung cấp khả năng đồ họa, đồ thị dữ liệu, 3 chiều.

- Có nhiều cửa sổ cho phép hiển thị cùng lúc nhiều chức năng khác nhau. - Trợ giúp truyền thông giữa nhiều người dùng với nhau, với người tạo hệ HTQĐ.

* Quá trình hội thoại:

Người dùng tương tác với máy tính bằng ngôn ngữ hành động (thao tác) do DGMS thực hiện. Thành phần hội thoại có thể bao gồm cả bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

DGMS có khả năng cho phép người dùng tương tác với Hệ quản trị mô hình và Hệ quản trị dữ liệu, chuyển dữ liệu người dùng thành dữ liệu mà các hệ quản trị kia có thể đọc được, chuyển dữ liệu ra thành dữ liệu mà người dùng có thể hiểu được (dữ liệu hiển thị).

3.5. Người dùng trong Hệ hỗ trợ quyết định

Có 2 lớp người sử dụng: các nhà chuyên môn và các nhà quản lý.

(20)

Các nhà chuyên môn (như phân tích tài chính, nghiên cứu thị trường) muốn sử dụng những hệ thống phức tạp, hướng chủ đề, quan tâm đến những khả năng tính toán của hệ HTQĐ.

(21)

CHƯƠNG

CHƯƠNG 4. MÔ HÌNH HOÁ VÀ QUẢN TRỊ MÔ HÌNH CỦA BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH

Chương này trình bày khái niệm mô hình và mô hình hoá.

Các mô hình toán học thường được biểu diễn là các mối quan hệ giữa các biến quyết định, biến môi trường và biến kết quả, cần phải thoả mãn một số ràng buộc và đạt được các mục tiêu nhất định.

Tiếp đó là phần trình bày các mô hình định lượng, gồm các mô hình ra quyết định với độ chắc chắn như quy hoạch tuyến tính, bài toán vận tải, mô hình ra quyết định mạo hiểm như mô phỏng, dự báo, lập kế hoạch dự án, lập trình heuristic, và các mô hình ra quyết định với độ không chắc chắn như ra quyết định đa mục tiêu, với các kỹ thuật như hàm tích hợp, quan hệ thứ tự.

Các mô hình trên thường được chuẩn hoá tạo thành các gói phần mềm chuẩn hoặc các gói phần mềm đặc biệt, từ đó xây dựng cơ sở mô hình cho Hệ hỗ trợ quyết định.

4.1. Khái niệm mô hình

* Mô hình là một biểu diễn đơn giản hóa hoặc tóm lược hiện thực.

- Mô hình thường được phân lớp theo mức độ tóm lược của chúng thành 3 nhóm:

+ Các mô hình tỷ lệ (còn gọi là mô hình biểu tượng, mô hình thu nhỏ): là bản

sao vật lý của hệ thống, chỉ khác nhau về tỷ lệ so với nguyên bản.

Ví dụ: thực tế trên không gian 3 chiều, nhưng các bức ảnh trên mặt phẳng 2 chiều.

+ Các mô hình tương tự: không hoàn toàn giống thể giới thực, nhưng có

dáng điệu giống như hệ thống thực và được xem là một biểu diễn tượng trưng cho thế giới thực. Ví dụ: xấp xỉ hàm.

Mô hình tương tự thường là những biểu đồ 2 chiều như:

 Biểu đồ tổ chức mô tả cấu trúc, các mối quan hệ trách nhiệm.  Bản đồ nhiều màu sắc biểu diễn núi non, thành phố, con người.  Các biểu đồ thị trường chứng khoán.

 Đồng hồ tốc độ, nhiệt kế,...

+ Các mô hình toán học (hoặc mô hình định lượng): Với các hệ thống phức tạp thì không dễ gì biểu diễn bằng các biểu tượng, mô hình tương tự sẽ cồng kềnh và tốn nhiều thời gian. Do đó, người ta sử dụng mô hình toán học. Điều này cũng phù hợp với Hệ hỗ trợ quyết định vì quá trình phân tích được thực hiện bằng số.

(22)

* Lợi ích của mô hình:

- Giá thành của việc phân tích mô hình hóa thấp hơn giá thành của những thí nghiệm tương tự trên hệ thống thực.

- Vượt qua yếu tố thời gian, các thay đổi tính theo năm ở thế giới thực có thể được mô phỏng trong vài phút tính toán.

- Thao tác trên mô hình (ví dụ sửa tham số) dễ hơn so với thế giới thực. - Giá của các sai sót trong các thử nghiệm trên mô hình nhỏ hơn.

- Xử lý được các tham số không chính xác, cho phép nhà quản lý xác định được các rủi ro có thể gặp phải.

- Sử dụng mô hình toán học cho phép phân tích một số lượng lớn các giải pháp có thể, cùng với các khả năng truyền thông... Từ đó lựa chọn phương án tốt nhất trong nhiều phương án.

- Mô hình tăng khả năng học và khả năng thực tập.

* Ví dụ về bài toán sản xuất:

Một nhà máy đang cân nhắc sản xuất 2 sản phẩm A và B. Sản phẩm A cần 300 phút lao động và 10.000đ nguyên vật liệu.

Sản phẩm B cần 500 phút lao động và 15.000đ nguyên vật liệu.

Lợi nhuận của A là 8.000đ và của B là 12.000đ. Hiện tại trong 1 tháng nhà máy có

thể sử dụng 200.000 phút lao động với 8.000.000đ đầu tư cho nguyên vật liệu. Thị

trường yêu cầu ít nhất 100 sản phẩm A.

Yêu cầu ra quyết định: phải sản xuất bao nhiêu sản phẩm A và B trong 1 tháng để cho lợi nhuận lớn nhất.

(23)

Mô hình toán học:

Kết quả: X1=666, X2=0

Lợi nhuận Z=5328000đ

* Mô hình hóa là thiết lập các mô hình cho một bài toán.

Trong bài toán ra quyết định, có thể có một số mô hình chuẩn, một số mô hình do người thực hiện tự thiết kế.

- Bước 1: Xây dựng mô hình định tính (đặc tả mô hình).

Cần phát biểu mô hình bằng lời, bằng những biểu đồ, các điều kiện về kinh tế kỹ thuật,... và các mục tiêu cần đạt được.

- Bước 2: Xây dựng mô hình toán học.

Diễn tả bằng ngôn ngữ toán học cho mô hình định tính: xác định hàm mục tiêu, các biến quyết định, các ràng buộc.

- Bước 3: Giải bài toán (mô hình), cần phải:

+ lựa chọn và xây dựng phương pháp giải phù hợp + cụ thể hóa bằng các thuật toán tối ưu

(24)

+ lập chương trình bằng ngôn ngữ thích hợp + chạy và in kết quả.

- Bước 4: Phân tích và kiểm định lại kết quả, xác định mức độ phù hợp của mô hình: + phù hợp: ghi lại + không phù hợp: xem xét lại: mô hình định tính mô hình toán học các thuật giải dữ liệu, tham số không phản ánh đúng thực tế. * Phân loại mô hình (mô hình toán học): - Mô hình tĩnh và Mô hình động:

 Mô hình tĩnh: cần ra quyết định trong 1 tình huống tức thời của hệ thống, với giả định rằng hệ ổn định trong quá trình phân tích.

 Mô hình động: để đánh giá các kịch bản thay đổi theo thời gian, cho tương lai như giá cả, phí tổn, lợi nhuận trong năm tới...

- Mô hình chắc chắn và không chắc chắn:

 Mô hình chắc chắn: trong việc ra quyết định với giả thiết chắc chắn, thông tin đầy đủ, có sẵn, người ra quyết định biết chính xác kết quả mỗi quá trình sẽ xảy ra và giả thiết rằng chỉ có 1 kết quả cho mỗi sự lựa chọn. → Dễ làm việc, có thể sinh ra giải pháp tối ưu.

 Mô hình không chắc chắn: khi giả thiết không chắc chắn, thông tin không đầy đủ thì việc ra quyết định khó khăn. Do đó, cần phải cố gắng tránh sự không chắc chắn.

 Mô hình ra quyết định mạo hiểm: người ra quyết định phải sử dụng nhiều kỹ thuật để phân tích, đánh giá mức độ mạo hiểm cho mỗi giải pháp (ví dụ trong kinh doanh).

- Các kỹ thuật:

+ Bảng quyết định, cây quyết định: tìm giải pháp tốt nhất trong một số ít các phương án chọn.

+ Mô hình quy hoạch toán học, quy hoạch tuyến tính, mô hình mạng: tìm giải pháp tốt nhất trong số lớn (vô hạn) các giải pháp, sử dụng quá trình cải tiến từng bước.

+ Các mô hình thống kê: tìm giải pháp tốt nhất trong một số bước bằng sử dụng công thức thống kê.

+ Mô phỏng: tìm giải pháp “đủ tốt” hoặc tốt nhất trong số các giải pháp được kiểm tra, sử dụng thử nghiệm.

(25)

+ Lập trình Heuristic và hệ chuyên gia: tìm giải pháp “đủ tốt” bằng cách sử dụng các luật.

+ Mô hình tài chính: phân tích What-If bằng cách sử dụng các công thức. + Phân tích Markov, mô hình dự báo: dự đoán tương lai từ các kịch bản đã có. ...

*Các mô hình định lượng

a. Biểu diễn bằng lưu đồ ảnh hưởng

Dùng để biểu diễn, vẽ thiết kế một mô hình, cung cấp các mối quan hệ nằm trong mô hình. Thuật ngữ “ảnh hưởng” nói về sự liên hệ của biến này vào biến khác trong mô hình.

Một số ký pháp:

Ví dụ: Cho mô hình

Số đơn vị sản phẩm đã bán = 0,5 x số lượng đơn vị sản phẩm dùng cho quảng cáo.

Thu vào = số đơn vị sản phẩm đã bán x giá của 1 đơn vị sản phẩm

Chi phí = số đơn vị sản phẩm đã bán x chi phí 1 đơn vị sản phẩm + chi phí cố định

(26)
(27)

b. Các hàm toán học, hàm thống kê * Các hàm toán học: - Hàm tuyến tính: y = ax + b - Hàm bậc hai: y = ax2 + bx + c - Hàm đa thức: y = axn + b - Hàm phân thức: y = ax1/n + b - Hàm mũ: y = eax + b, e = 2.71828 - Hàm logarith: y = a ln x + b

… Với x là biến độc lập, y là biến phụ thuộc, a,b,c là các tham số * Các hàm thống kê: - Phân bố nhị phân - Phân bố đồng dạng - Phân bố Chi bình phương - Phân bố chuẩn c. Ra quyết định với độ chắc chắn * Tối ưu tuyến tính

Khi số lượng các phương án chọn lớn (có thể vô hạn) thì không thể giải bằng bảng quyết định. Sử dụng lớp các công cụ giúp các nhà quản lý đạt được đích đề ra từ một nguồn tài nguyên cho trước (bài toán phân phối).

Đặc trưng: số lượng hữu hạn tài nguyên

các tài nguyên đó được dùng để tạo ra sản phẩm hoặc dịch vụ có nhiều cách để phân phối tài nguyên đó (giải pháp)

các sản phẩm đáp ứng mục tiêu

sự phân bổ phải thỏa mãn một số ràng buộc.

Ví dụ: có 7 dự án sản xuất các sản phẩm khác nhau, đặt tên là PRODUCT1, PRODUCT2, ..., PRODUCT7.

Các yêu cầu về nhân lực, tài chính và lợi nhuận đem lại được liệt kê như bảng sau:

Yêu cầu

nhân lực/năm

Yêu cầu tài chính (triệu)

Lợi nhuận đem lại (triệu) PRODUCT1 120 15,0 8,0 PRODUCT2 25 5,0 2,0 PRODUCT3 15 6,0 1,0 PRODUCT4 60 10,0 4,0

(28)

PRODUCT5 8 3,2 0,5

PRODUCT6 12 4,0 1,2

PRODUCT7 20 12,0 3,0

Giới hạn về nhân lực: 155 nhân lực/năm. Giới hạn về tài chính: 40 triệu.

Cần phải có ít nhất 4 dự án hoạt động. Mục tiêu: lợi nhuận lớn nhất.

Như vậy: 8P1 + 2P2 + P3 + 4P4 + 0,5P5 + 1,2P6 + 3P7 → Max Các ràng buộc: 120P1 + 25P2 + 15P3 + 60P4 + 8P5 + 12P6 + 20P7 ≤ 155 15P1 + 5P2 + 6P3 + 10P4 + 3,2P5 + 4P6 + 12P7 ≤ 40 P1 + P2 + P3 + P4 + P5 + P6 + P7 ≥ 4 Pi ∈ {0,1} Lưu đồ ảnh hưởng

(29)

Bài toán trên là bài toán tối ưu nguyên, có thể giải bằng thuật toán tối ưu nguyên. Mô hình toán học:

(30)

*/ Bài toán vận tải

ứng dụng : phân bổ máy móc thiết bị, tối ưu việc sử dụng tài nguyên

Ví dụ: Có 6 công nhân và 6 máy với thời gian xử lý ứng với từng người là khác nhau, theo bảng sau

Máy 1 Máy 2 Máy 3 Máy 4 Máy 5 Máy 6

Người 1 2 3 2 4 3 4 Người 2 4 3 5 2 4 3 Người 3 10 11 9 10 13 11 Người 4 7 6 8 7 9 6 Người 5 15 17 16 15 14 17 Người 6 4 3 5 4 6 3

Kết quả: Người 1 - Máy 1, Người 2 - Máy 4, Người 3 - Máy 3, Người 4 - Máy 2, Người 5 - Máy 5, Người 6 - Máy 6.

Thời gian xử lý theo phương án tối ưu là 36. với 36= 2+6+9+2+14+3

d. Ra quyết định với sự mạo hiểm */ Mô phỏng

Mô phỏng bao gồm các kỹ thuật nhằm bắt chước các hành vi của một thực thể nào đó. Mô phỏng gắn với hành vi (bên ngoài) chứ không gắn với cấu trúc, mối liên hệ

(31)

Mô phỏng liên quan chặt chẽ với môi trường quyết định và hành vi ra quyết định. Ở những Hệ hỗ trợ quyết định có các tình huống nửa cấu trúc, phi cấu trúc thì khó biểu diễn bằng mô hình tối ưu hoặc các mô hình toán học khác. Do đó chọn phương pháp mô phỏng.

* Những đặc trưng chính của mô phỏng:

- Mô phỏng không phải là loại mô hình biểu diễn thực sự mà chỉ là bắt chước, là công cụ mô tả.

- Mô phỏng là một kỹ thuật dùng cho việc điều khiển các thí nghiệm, kiểm thử dữ liệu cụ thể của quyết định hoặc các biến không điều khiển được và quan sát sự tác động lên các biến ra.

- Mô phỏng được dùng khi gặp các vấn đề quá phức tạp, không xử lý được bằng các kỹ thuật tối ưu.

* Ưu điểm của mô phỏng: - đơn giản.

- không phụ thuộc vào yếu tố thời gian, có những vấn đề liên quan đến 1 quãng thời gian dài, nhưng máy tính xử lý trong vài phút.

- cho phép quan sát 1 lớp các tình huống. - cho phép thử nghiệm theo kiểu thử-sai.

- giúp cho nhà quản lý hiểu rõ hệ thống, vì được xây dựng theo cách nhìn của nhà quản lý và cấu trúc quyết định của họ.

- mô phỏng có thể thực hiện với mọi vấn đề, mọi tập giá trị của các biến,... * Bất lợi của mô phỏng:

- không đảm bảo giải pháp tối ưu. - quá trình mô phỏng chậm, tốn kém.

- không thể dùng để giải các bài toán khác, khó tổng quát hóa.

- mô phỏng nhiều khi làm cho nhà quản lý mất trực quan, phương án tối ưu xuất hiện trước mắt nhưng không nhận ra.

(32)

- Định nghĩa bài toán: kiểm tra và phân lớp bài toán thực tế, nêu sự cần thiết của mô phỏng.

- Xây dựng mô hình mô phỏng: thu thập dữ liệu, xác định các biến, các mối quan hệ (có thể dùng biểu đồ để mô tả quá trình). Sau đó viết chương trình cho máy tính.

- Kiểm tra và xác định tính hợp lệ của mô hình: mô hình mô phỏng phải bắt chước một cách thật sự hệ thống đang nghiên cứu.

- Thiết kế các thử nghiệm: nhằm chứng minh tính hợp lệ của mô hình, thiết kế các thí nghiệm, xác định thời gian thực hiện mô phỏng. Có 2 mục tiêu trái ngược nhau: độ chính xác và chi phí.

- Thực hiện các thử nghiệm: tạo ra các số ngẫu nhiên, điều kiện dừng, biểu diễn kết quả...

- Đánh giá các kết quả: “Các kết quả này có ý nghĩa gì?”, có thể phân tích nhạy cảm What - If.

(33)

* Ví dụ:

Tương tác Người - Máy: mô phỏng trực quan, mạng Nơron.

Mô phỏng xác suất khi có một hoặc nhiều biến quyết định có phân bố xác suất (rời rạc hay liên tục).

Ví dụ: Yêu cầu Xác suất 5 0.1 6 0.15 7 0.30 8 0.25 9 0.2 T 1

Dùng thủ tục Monte Carlo qua các bước sau: 1- Xác định độ đo thích hợp với hệ thống.

2- Mô tả hệ thống, xác định hàm phân bố xác suất của các đại lượng ngẫu nhiên.

3- Xác định phân bố xác suất tích lũy qua các thí nghiệm. 4- Gán cho các đại lượng ngẫu nhiên các phân bố tương ứng. 5- Gán cho mỗi đại lượng ngẫu nhiên một giá trị nào đó. 6- Xác định trung bình và phương sai.

7- Lặp lại các bước 5-6 cho đến khi độ đo hệ thống ổn định.

8- Lặp lại các bước 5-7 với các giải pháp khác nhau, đưa ra các độ đo đánh giá độ tin cậy. Từ đó chọn giải pháp thích hợp.

Ví dụ: Mô phỏng

Số lượng khách hàng đến 1 ngân hàng thương mại trong khoảng thời gian 11h-15h (4 giờ). Người ta quan sát trong 25 ngày thấy số lượng trung bình như sau:

t quan sát TB khách hàng 11h-12h 18,6 12h-13h 30,5 13h-14h 36,4

(34)

14h-15h

24,5

Trong 25 ngày đó, độ lệch so với giá trị trung bình của 25x4=100 lần quan sát như bảng sau: Độ lệch (điểm giữa) Tần suất Xác suất Xác suất tích lũy Số ngẫu nhiên -6,5 4 0,04 0,04 0-3 -5,5 6 0,06 0,1 4-9 -4,5 10 0,1 0,2 10-19 -3,5 8 0,08 0,28 20-27 -2,5 12 0,12 0,4 28-39 -1,5 8 0,08 0,48 40-47 -0,5 6 0,06 0,54 48-53 0,5 8 0,08 0,62 54-61 1,5 12 0,12 0,74 62-73 2,5 6 0,06 0,8 74-79 3,5 8 0,08 0,88 80-87 4,5 4 0,04 0,92 88-91 5,5 6 0,06 0,98 92-97 6,5 2 0,02 0,0 98-99 100 1

Bây giờ cần phải xác định số khách hàng sẽ đến trong khoảng 13h-14h của ngày X.

Ta chọn ngẫu nhiên 1 số trong khoảng [0,99], ví dụ 44 có độ lệch -1,5. Suy ra số khách hàng sẽ đến = 36,4-1,5 = 34,9 ≈ 35.

(có thể lại tiếp tục đưa vào tính các bảng giá trị)

*/ Dự báo

Chất lượng của quyết định liên quan nhiều đến chất lượng của dự báo, đó là dự đoán giá trị các biến của mô hình, cũng như quan hệ logic của mô hình trong tương lai. Cần phân biệt:

(35)

* Các loại mô hình dự báo:

- Phương pháp phán đoán: dựa trên các ước tính mục tiêu và các ý kiến chuyên gia hơn là dữ liệu cứng, dùng cho dự báo dài hạn, đặc biệt là nơi các nhân tố ngoài giữ vai trò đáng kể.

- Các phương pháp đếm: gồm một số thí nghiệm, khảo sát mẫu nhằm tổng quát hóa toàn bộ hệ thống. Phương pháp này chỉ dựa trên dữ liệu, chủ yếu là dữ liệu quá khứ.

- Phân tích theo chuỗi thời gian: dáng điệu hoạt động của hệ thống trong quá khứ giúp ta hiểu dáng điệu trong tương lai (dự báo giá cả, thị trường chứng khoán,...).

- Các phương pháp nhân quả: phân tích dữ liệu, kết hợp dữ liệu để tìm ra các mối quan hệ tiềm năng (datamining). Phương pháp này phức tạp, có nhiều biến, phải dùng kỹ thuật thống kê.

Các phương pháp phán đoán, đếm được dùng khi các mô hình định lượng (2 mô hình sau) không phù hợp do: ít thời gian, thiếu dữ liệu, ít kinh phí hoặc dữ liệu quá khứ quá phức tạp,

*/ Heuristic

Khi gặp những vấn đề hết sức phức tạp, mà việc tìm ra giải pháp tối ưu là không thể với điều kiện thời gian và kinh phí cho phép, việc mô phỏng cũng kéo dài và phức tạp, có thể nghĩ đến heuristic để tìm ra giải pháp thỏa mãn “đủ tốt” (90-99%).

(36)

* Tiếp cận heuristics kết hợp các yếu tố sau: - 1 sơ đồ phân lớp cấu trúc của bài toán.

- phân tích các đặc trưng của các phần tử trong bài toán.

- các luật về các phần tử được chọn để đạt được 1 chiến lược tìm kiếm hiệu quả.

- các luật chọn, xác định thành công.

- 1 hàm mục tiêu, để kiểm tra mức độ thích hợp của giải pháp, trong mỗi bước tìm hoặc chọn.

* Khi nào thì sử dụng Heuristics:

- khi số liệu vào không chính xác hoặc bị giới hạn (không đầy đủ). - khi hiện thực quá phức tạp không thể dùng mô hình tối ưu.

- khi không cho phép có 1 phương pháp chính xác, tin cậy. - khi thời gian tính toán cho tối ưu quá đắt.

- khi muốn cải thiện quá trình tối ưu (ví dụ: để lựa chọn giải pháp đầu tiên cho quá trình lặp).

- khi phải xử lý ký hiệu nhiều... * Ưu điểm của Heuristics:

- đơn giản, dễ hiểu, dễ thực thi.

- làm cho con người sáng tạo hơn, để giải quyết các vấn đề heuristics khác - giảm thời gian tính toán, yêu cầu bộ nhớ,...

- thường đưa ra lời giải chấp nhận được,...

e. Ra quyết định với sự không chắc chắn */ Bảng quyết định (Cây quyết định)

Khi chỉ có một số nhỏ các phương án chọn, có một đích thì có thể biểu diển bài toán dưới dạng bảng hoặc mạng...

Ví dụ: Bài toán đầu tư.

Có 3 mặt hàng đầu tư sản xuất: Bia rượu, quần áo và thuốc lá.

Thông tin về lợi nhuận phụ thuộc vào tình trạng nền kinh tế được cho như sau: Đầu tư Kinh tế phát triển Kinh tế trì trệ Lạm phát Quần áo 12% 6% 3% Bia rượu 15% 3% -2% Thuốc 6,5% 6,5% 6,5%

(37)

(Nếu nền kinh tế phát triển, đầu tư quần áo sẽ sinh lợi 12%...) Mục tiêu: Phải đầu tư thế nào để lợi nhuận lớn nhất sau 1 năm.

Biến quyết định: đầu tư (Đ)

Biến môi trường: tình trạng nền kinh tế (K)

Biến kết quả: lợi nhuận (L): Hàm của đầu tư và môi trường L= f(Đ, K)

- Xử lý với thông tin không chắn chắn: khi không có không tin để đánh giá tình hình nền kinh tế.

+ Tiếp cận lạc quan: lựa chọn cái tốt nhất trong các cái tốt nhất có thể (Nguyên lý Max-Max).

Chọn Đ=x nếu Lmax(x)=maxkL(x,k)→Max

Theo trên có {12%, 15%, 6,5%} nên chọn đầu tư Bia rượu.

+ Tiếp cận bi quan: lựa chọn cái tốt nhất trong các cái tồi nhất có thể (Nguyên lý Max-Min).

Chọn Đ=x nếu Lmin(x)=minkL(x,k)→Max

Theo trên có {3%, -2%, 6,5%} nên chọn đầu tư Thuốc lá. - Xử lý mạo hiểm:

Giả định khả năng kinh tế phát triển được ước tính là 50%( 20%), trì trệ là 30% và lạm phát là 20% (50%). Có thể tính được giá trị kỳ vọng của lợi nhuận khi đầu tư:

(38)

Quần áo: 12.0,5 + 6.0,3 + 3.0,2 = 8,4% Bia rượu: 15.0,5 + 3.0,3 - 2.0,2 = 8,0% Thuốc là: 6,5.0,5 + 6,5.0,3+ 6,5.0,2 = 6,5% Do đó chọn đầu tư Quần áo.

Giả định KT=20%; TT=30%; LP=50%---> Chọn Đầu tư vào ? Giả định KT=20%; TT=50%; LP=30%====> Chọn Đầu tư vào? Hãy giải thích

- Xử lý đa mục tiêu:

Ví dụ: mục tiêu không phải chỉ là lợi nhuận, mà còn cả độ an toàn và khả năng đáp ứng nữa. Bảng kết quả: Đầu tư Lợi nhuận Độ an toàn Khả năng đáp ứng

Quần áo 8,4% Cao Cao

Bia rượu 8,0% Thấp Tương đối cao Thuốc lá 6,5% Rất cao Rất cao Cây quyết định

(39)

*/ Phân tích cho quyết định đa mục tiêu

Ví dụ:

Ông M sở hữu một cửa hàng bán lẻ, thường nhập hàng vào 20h hôm trước để bán cho hôm sau. Nếu ứ đọng hàng sẽ bị hỏng, nếu thiếu hàng để bán sẽ bị mất khách quen.

Nhu cầu mua hàng vào khoảng: 11, 12, 13, 14 đơn vị/ngày. S1 S2 S3 S4

Do đó ông M có thể nhập hàng: 11, 12, 13, 14 đơn vị/ngày A1 A2 A3 A4

Mỗi đơn vị mua vào 6000đ, bán ra 11000đ, lãi 5000 đ/đơn vị.

Nếu hàng ứ đọng, mất hàng thì thiệt hại 6000đ/đơn vị. Nếu không đủ hàng bán, thiệt hại mất khách ước tính 2000đ/đơn vị.

Câu hỏi: hàng ngày ông M cần nhập bao nhiêu hàng để có lợi nhuận cao nhất? Bảng lợi nhuận, tính theo đơn vị 1000đ.

S1 S2 S3 S4

A1 55 53 51 49

(40)

A3 43 54 65 63

A4 37 48 59 70

* Phân tích lợi nhuận:

- Phương án lạc quan (Max-Max): Nhập 14 đơn vị, lợi nhuận 70000 đ.

- Phương án bi quan (Max-Min): Nhập 11 hoặc 12 đơn vị, lợi nhuận 49000 đ. - Đầu tư không mạo hiểm: giả sử xác suất P(S1)=P(S2)=P(S3)=P(S4)=0,25.

Khi đó lợi nhuận (A1)=52

Do 55*0.25+53*0.25+51*0.25+49*0.25=52

(A2)=55,75

(A3)=56,25 Do đó, chọn A3: nhập 13 đơn vị. (A4)=53,50

* Phân tích mất cơ hội:

Ai=Sj: nhập bao nhiêu bán hết bấy nhiêu: T=0 đ.

Ai>Sj: cơ hội bị mất (Sj-Ai) x 6000 (6000 - hàng hỏng, tính giá nhập) Ai<Sj: cơ hội bị mất (Sj-Ai) x (5000+2000) = (Sj-Ai) x 7000 (2000 - mất khách, 5000- mất lãi) Từ đó có bảng mất cơ hội như sau: S1 S2 S3 S4 A1 55-55=0 60-53=7 65-51=14 70-49=21 A2 55-59=6 60-60=0 65-58=7 70-56=14 A3 55-43=12 60-54=6 65-65=0 70-63=7 A4 55-37=18 60-48=12 65-59=6 70-70=0

Mục tiêu: cơ hội mất → min

- Phương án lạc quan (min-min): chọn Đ=x nếu Tmin(x)=Mink{T(x,k)>0}→Min

Chọn A2, A3 hoặc A4, mất cơ hội 6000 đ.

- Phương án bi quan (min - max): chọn Đ=x nếu Tmax(x)=MaxkT(x,k) →Min

Chọn A3, mất cơ hội 12000 đ.

(41)

A2: 11000 đ (60-49) A4: 33000 đ (70-37)

Chọn A1, chênh lệch 6000 đ

* Phân tích mạo hiểm:

- Đầu tư không nhiều mạo hiểm, giả sử P(S1)= P(S2)= P(S3)= P(S4)=0,25

Mất cơ hội trung bình(A1) = 42/4 = 10,5

(A2) = 27/4 = 6,75 →Min

(A3) = 25/4 = 6,25

(A4) = 36/4 = 9

Chọn A3, mất cơ hội trung bình 6250 đ.

- Giả sử P(S1)=0,1 ; P(S2)=0,3 ; P(S3)=0,2; P(S4) = 0,4

+ Biến tính huống ngẫu nhiên thành tất định (chọn S4 có xác suất lớn nhất)

Do đó, chọn A4.

+ Lợi nhuận trung bình tối đa

Lợi nhuận TB (A1) = 0,1 x 55 + 0,3 x 53 + 0,2 x 51 + 0,4 x 49 = 51,2 Lợi nhuận TB (A2) = 0,1 x 49 + 0,3 x 60 + 0,2 x 58 + 0,4 x 56 = 56,9 Lợi nhuận TB (A3) = 0,1 x 43 + 0,3 x 54 + 0,2 x 65 + 0,4 x 63 = 58,7 Lợi nhuận TB (A4) = 0,1 x 37 + 0,3 x 48 + 0,2 x 59 + 0,4 x 70 = 57,9 Mục tiêu: Lợi nhuận TB →Max

Chọn A3

+ Mất cơ hội trung bình tối thiểu

Mất cơ hội TB (A1) = 0,1 x 0 + 0,3 x 7 + 0,2 x 14 + 0,4 x 21 = 13,3 Mất cơ hội TB (A2) = 0,1 x 6 + 0,3 x 0 + 0,2 x 7 + 0,4 x 14 = 7,6

Mất cơ hội TB (A3) = 0,1 x 12 + 0,3 x 6 + 0,2 x 0 + 0,4 x 7 = 5,8 Mất cơ hội TB (A4) = 0,1 x 18 + 0,3 x 12 + 0,2 x 6 + 0,4 x 0 = 6,6 Mục tiêu: Mất cơ hội TB →Min

Chọn A3

*/ Toán tử tích hợp (Aggregation Operator)

Trong quá trình ra quyết định, người ta thường phải kết nhập nhiều thông tin lại để lấy ra 1 kết quả tổng quát, ví dụ khi phải xét cùng một lúc nhiều tiêu chuẩn, khi có nhiều ý kiến đánh giá của chuyên gia,...

Một cách hình thức, nếu x1, ..., xn là nhóm các dữ liệu, thì Agg(x1,...,xn)=a là hàm

tích hợp, cho giá trị đầu ra theo yêu cầu.

* Toán tử tích hợp thường thỏa mãn một số tích chất sau:

(1) Giới hạn tự nhiên: Khi chỉ có 1 phần tử vào thì kết quả chính là giá trị đó. Agg(a)=a

(42)

(2) Tự đồng nhất:

Nếu a=Agg(x1,...,xn) thì Agg(x1,...,xn,a)=Agg(x1,...,xn)=a

(3) Đơn điệu: Nếu ai≤bi ∀i=1..n thì Agg(a1,...,an) ≤ Agg(b1,...,bn)

(4) Kết hợp: Agg(x,y,z)=Agg(x,Agg(y,z))=Agg(Agg(x,y),z)

(5) Giao hoán: Agg(x1,...,xn)= Agg(X1,...,Xn) với (X1,...,Xn) là một hoán vị bất kỳ

của (x1,...,xn).

Nhận xét:

- Toán tử tích hợp không cần thỏa mãn tất cả các tính chất trên, nhưng thường thỏa mãn (1), (2), (3).

VD. Bầu cử tổng thống Mỹ: Bush thắng Đại cử tri, ít hơn ở phiếu phổ thông, nên không thỏa mãn tính kết hợp.

Trong 1 cuộc họp, thứ tự các ý kiến phát biểu cũng đóng vai trò quan trọng, nên không thỏa mãn tính giao hoán.

- Từ tính chất (1), (2) có thể chứng minh được tính lũy đẳng Agg(a,...,a)=a. CM: (1) ⇒ Agg(a)=a

(2) ⇒ Agg(a,a)=Agg(a)=a và cứ tiếp tục như vậy

- Đặt a=mini [xi], b=maxi[xi] thì có tính bù trừ được suy ra từ (1), (2), (3):

a≤Agg(x1, ..., xn)≤b

CM: Từ (3): Agg(a,...,a) ≤Agg(x1, ..., xn)≤Agg(b,...,b)

Từ (1), (2) có Agg(a,...,a)=a, Agg(b,...,b)=b. - Từ (2), (3)

Nếu K>Agg(x1,...,xn) thì Agg(x1,...,xn,K)≥ Agg(x1,...,xn)

vì Agg(x1,...,xn,K)≥Agg(x1,...,xn, Agg(x1,...,xn))= Agg(x1,...,xn)

Nếu K<Agg(x1,...,xn) thì Agg(x1,...,xn,K)≤Agg(x1,...,xn)

vì Agg(x1,...,xn,K)≤Agg(x1,...,xn, Agg(x1,...,xn))= Agg(x1,...,xn)

- Nếu Agg là 1 toán tử lũy đẳng và đơn điệu, không phải là toán tử Max, Min thì Agg không thỏa (4).

* Một số lớp các toán tử tích hợp

Người ta thường chia toán tử tích hợp thành nhiều lớp con, các toán tử trong mỗi lớp lại thỏa mãn thêm một số tính chất đặc trưng của lớp đó.

- Lớp toán tử tích hợp “trung bình” bao trùm lên hầu hết khoảng giữa phép Min và phép Max

Agg(x1,...,xn) = ((x1α+...+ xnα)/n)1/α với α∈ R, α ≠ 0.

(43)

Lớp toán tử trung bình có trọng số sắp thứ tự (OWA) Aggw(x1,...,xn) = ∑wibi với wi≥0 ∀i và ∑wi=1

(b1,...,bn) là hoán vị không tăng của (x1,...,xn)

- Lớp các toán tử tích hợp Uninorm thỏa mãn các tính chất đơn điệu

3. Cơ sở mô hình và quản trị mô hình (MBMS) Model Base Management Systems

Quan niệm về quản trị mô hình, nếu giống như quản trị CSDL sẽ phải là một gói phần mềm, tuy nhiên thực tế không như vậy, ngoại trừ các sản phẩm bảng tính điện tử (LOTUS, EXCEL,...) và các bộ tạo sinh DSS lập kế hoạch tài chính.

Lý do:

- mỗi công ty lại sử dụng những mô hình khác nhau

- một số chức năng của MBMS (như là chọn mô hình, chọn tham số) lại phải cần chuyên gia hoặc khả năng suy diễn.

Do đó, đây sẽ là sản phẩm của tương lai.

(Lưu ý: phần lớn các chức năng của MBMS phải được tạo ra từ các nhà phân tích hệ thống và người lập trình).

* Những khả năng sau cần phải có trong MBMS:

- Điều khiển: có thể tự động lựa chọn các mô hình thích hợp cho một ứng dụng. Có thể giúp cho người sử dụng xác định những thông tin chủ yếu nhất mà bỏ qua các thông tin vụn vặt (chi tiết).

- Mềm dẻo: người sử dụng có thể thay đổi hoặc sửa đổi trong cơ sở mô hình, có thể thực hiện một phần của bài toán bằng tiếp cận mô hình hóa này, phần còn lại bằng tiếp cận mô hình hóa khác.

- Tại mỗi thời điểm, người sử dụng có thể nhận biết trạng thái của quá trình giải quyết vấn đề.

- Giao diện: người dùng cảm thấy thuận tiện...

- Tăng tính nhất quán: khi nhiều người ra quyết định dùng chung mô hình. - MBMS cho phép người sử dụng: + truy cập và thực hiện các mô hình đã có + thử và thao tác trên các mô hình đã có + tìm kiếm các mô hình đã có + duy trì, bảo vệ các mô hình đã có + xây dựng các mô hình mới

+ chuyển đổi dữ liệu từ DBMS sang... * MBMS quan hệ (rational MBMS):

- xem các mô hình như các quan hệ ảo (virtual relations).

- xây dựng ngôn ngữ truy vấn cơ sở mô hình chứa các thao tác cơ bản là: thực hiện, tối ưu và phân tích nhạy cảm.

(44)

* Cơ sở mô hình hướng đối tượng và OOMBMS: xây dựng thiết kế hướng đối tượng đối với cơ sở mô hình...

(45)

CHƯƠNG

CHƯƠNG 5. GIAO DIỆN HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH

Chương này trình bày tổng quan về giao diện người sử dụng cho phép tương tác mềm dẻo giữa người và máy tính. Ngôn ngữ thao tác giúp cho người sử dụng giao tiếp với máy tính, ngôn ngữ thể hiện biểu diễn thông tin đưa ra cho người dùng. Hệ hỗ trợ quyết định cần cung cấp nhiều khả năng tương tác khác nhau, phù hợp với ngôn ngữ thao tác và ngôn ngữ thể hiện của hệ. Các phương pháp được đưa ra là dùng menu, dùng biểu mẫu, dùng ngôn ngữ lệnh, dùng các biểu tượng, hoặc hỏi và trả lời. Các môi trường thường được sử dụng cho giao diện là môi trường đồ hoạ, hoặc các kỹ thuật đa phương tiện khác. Chất lượng của giao diện trong một ứng dụng phụ thuộc vào cảm nhận của người dùng để thực hiện các công việc nhằm đạt được kết quả cần thiết.

5.1. Tổng quan về giao diện người dùng

Người sử dụng luôn mong muốn sử dụng các ứng dụng một cách dễ dàng, cho nên việc thiết kế giao diện phù hợp là điều quyết định sự thành công việc triển khai Hệ hỗ trợ quyết định.

Giao diện người dùng gắn với phần cứng (vào: chuột, bàn phím; ra: máy in, màn hình, loa...) và phần mềm cho phép kết nối thuận tiện và tương tác mềm dẻo giữa người và máy tính (dựa trên nghiên cứu các thao tác của con người cùng với kỹ thuật máy tính...).

(46)

Giao diện người dùng nhìn từ 2 phía (người và máy)

• Ngôn ngữ hành động (thao tác): có thể là các menu, trả lời một câu hỏi, chuyển đổi một cửa sổ màn hình hoặc soạn 1 câu lệnh. Một hay nhiều thiết bị vào được sử dụng để thực hiện hành động đó.

• Tri thức: là những thông tin người dùng cần biết để giao tiếp với máy tính. Những kiến thức này người dùng đã có, hoặc có thể trong bảng tham khảo, hoặc là dãy các thông báo khi có yêu cầu.

• Phản ứng của người dùng: người dùng diễn giải các hiển thị trên màn hình, xử lý nội dung và lập kế hoạch hành động tiếp.

• Ngôn ngữ thể hiện (hiển thị): thông tin đưa ra cho người dùng thông qua các thiết bị ra (màn hình, máy in, loa). Các thông tin này có dạng menu, văn bản, có thể tĩnh hoặc động, kiểu số hoặc ký hiệu,...

• Máy tính: máy tính diễn dịch đầu vào của người dùng, thực hiện xử lý rồi đưa ra kết quả bằng ngôn ngữ hiển thị (máy tinh sinh ra phần hiển thị đầu ra).

• Hội thoại: như là 1 dãy các trao đổi hoặc tương tác giữa người và máy tính.

Chất lượng của giao diện trong một ứng dụng do người dùng quyết định, phụ thuộc vào cảm nhận của người dùng để thực hiện các công việc nhằm đạt được kết quả cần thiết. Một số yêu cầu quan trọng của giao diện người dùng là:

- thiết kế màn hình - giao diện người - máy - sử dụng màu sắc - mật độ thông tin

(47)

5.2. Các phương pháp

Mỗi loại giao diện quy định thông tin được đưa vào và đưa ra như thế nào để phù hợp với ngôn ngữ hành động và ngôn ngữ thể hiện.

a. Tương tác menu

Người dùng chọn chức năng cần thực hiện từ danh sách các menu xuất hiện theo thứ tự logic, bắt đầu từ menu chính đến các menu con...

b. Ngôn ngữ lệnh

Người dùng đưa vào các lệnh như RUN, FIND,... bằng bàn phím hoặc các macro.

c. Hỏi và trả lời

Các câu hỏi có thể xuất hiện dưới dạng mệnh đề hoặc lựa chọn từ các thành phần của menu. Câu trả lời cũng có thể chọn trong 1 menu.

Trong nhiều ứng dụng, người dùng hỏi, máy tính trả lời. Nhưng trong hệ chuyên gia, máy hỏi còn người dùng trả lời, rồi máy đưa ra kết luận.

d. Tương tác bằng biểu mẫu

Người dùng đưa dữ liệu vào theo 1 biểu mẫu được thiết kế trước, máy tính tính ra kết quả và người dùng lại yêu cầu các biểu mẫu tiếp theo.

e. Ngôn ngữ tự nhiên

Tương tác người-máy giống như hội thoại giữa con người với nhau. Ngày nay, công việc này được thực hiện chủ yếu bằng bàn phím, trong tương lai sẽ chuyển qua dạng hội thoại. Hạn chế cơ bản là máy tính không hiểu được ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, khi các nghiên cứu trong trí tuệ nhân tạo được đẩy mạnh, thì sẽ nâng cao khả năng hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên.

f. Thao tác đổi tượng

Các đối tượng thường được biểu diễn qua các biểu tượng, và người dùng có thể thao tác trực tiếp, ví dụ: di chuyển, phóng to, thu nhỏ, chi tiết hóa chỉ thị...

5.3. Các công cụ, môi trường a. Đồ họa

Đồ họa cung cấp phương tiện biểu diễn thông tin một cách rõ ràng và trực quan, giúp các nhà quản lý hình dung ra dữ liệu và các mối quan hệ cần xử lý.

* Phần mềm đồ họa: đưa ra những hình ảnh về thông tin (như là dữ liệu số) trên các thiết bị của máy tính, có thể là biểu đồ, đồ thị, biểu tượng được thể hiện bằng hình vẽ hoặc hình ảnh. Các phần mềm đồ họa có thể kết hợp hoặc tách rời khỏi Hệ hỗ trợ quyết định.

(48)

* Sử dụng đồ họa trong Hệ hỗ trợ quyết định - Các báo cáo: biểu đồ, đồ thị,...

- Các thể hiện: đưa ra thông tin ngắn gọn trong cuộc họp, hội thảo... - Quản lý vết trong khi thực hiện: các biểu đồ luồng thông tin, chức năng. - Phân tích, lập kế hoạch và lập lịch trình.

- Câu lệnh, điều khiển và kết nối. - GIS

...

* Giao diện đồ họa người dùng (GUI - Graphical User Interface) bao gồm các cửa sổ, các biểu tượng và các điểm kích hoạt.

• Cửa sổ: mỗi cửa sổ là một vùng của màn hình máy tính chứa văn bản, đồ họa, hình ảnh, chuyển động, hoặc cửa sổ khác. Nó có thể gối lên nhau, cuộn lại hoặc di chuyển.

• Biểu tượng: là hình ảnh nhỏ đại diện cho 1 cửa sổ đang tạm thời bị đóng lại, hoặc cho một số đối tượng khác. Kích vào biểu tượng thì cửa sổ đó hoạt động.

• Điểm kích hoạt: chứa các thông tin bổ sung cho 1 cửa sổ màn hình, về 1 đối tượng nào đó. Khi đưa con trỏ vào thì đối tượng đó sẽ hoạt động.

• Môi trường WYSIWYG: trong môi trường này, người dùng làm việc với nhiều cửa sổ xếp chồng lên nhau và các thành phần GUI khác. Người dùng có thể chuyển văn bản, đồ họa giữa các ứng dụng khác nhau. Môi trường này là cơ sở của công cụ xử lý tài liệu.

b. Đa phương tiện và Siêu phương tiện (Multimedia and Hypermedia)

* Đa phương tiện: Sử dụng nhiều phương tiện kết nối với máy tính tạo ra môi trường liên kết người-máy trong các ứng dụng. Ví dụ: CD-ROM, VideoDisc, Image Digitizing, Overhead, Scanner, TV, Microphone,...

Một lớp mới của đa phương tiện là siêu phương tiện.

* Siêu phương tiện: Các tài liệu có thể chứa cùng lúc văn bản, đồ họa, audio, video; cho phép các thông tin liên kết với nhau, ví dụ như:

Referências

Documentos relacionados

Để thực hện quá trình sấy người ta sử dụng một hệ thống gồm nhiều thiết bị như thiết bị sấy ( hầm sấy, tháp sấy, thùng sấy….), thiết bị đốt nóng tác

(d) Phải lấy ra ít nhất bao nhiêu sản phẩm được sản xuất bởi máy đầu tiên để xác suất đạt được ít nhất một thứ phẩm không nhỏ hơn 1/2 (giả sử rằng các sản

Ta có thể tạo nhiều kiểu của hàm sử dụng OpenCV mà không cần truy nhập đến dữ liệu điểm ảnh ban đầu.Ví dụ, các chương trình nhận dạng mặt, theo dõi sẽ được

 Biến đổi nhiệt độ trong suốt thời gian làm việc và giải thích  Kết quả đo thành phần dòng sản phẩm đáy và sản phẩm đỉnh  Kiểm tra phương trình cân bằng vật

Hình 12: Sơ đồ khối hệ nhận dạng tiếng nói theo phương pháp từ dưới lên Việc sử dụng hệ chuyên gia nhằm tận dụng kiến thức con người vào hệ nhận dạng: Kiến thức

Hệ nhận dạng một số động vật trong bài này sử dụng cơ sở tri thức người dùng dựa trên các sự kiện người dùng đưa vào.. Hệ chuyên gia sẽ sử dụng một động cơ

Đối với các tài sản ngắn hạn, tuy thời gian sử dụng ngắn và luôn luôn đổi mới, nhưng để đảm bảo cho hoạt động kinh doanh được liên tục cũng luôn phải có một

Có thể xác định được chính xác hàm lượng hỏa chât giải phóng ra môi trường nhờ các nhà hóa học phân tích đã phát triển các phương pháp phân tích cũng