NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TRONG TRƯỜNG HỢP THÔNG TIN KHÔNG ĐẦY ĐỦ
Trong những năm qua, nhà máy giấy Bãi Bằng (nay là tổng công ty giấy Việt Nam – VINAPACO) không ngừng đẩy mạnh đầu tư và phát triển. Và điều này đã góp phần đem lại doanh thu cho công ty là 3.401 tỷ đồng trong năm 2013. Với việc ứng dụng công nghệ sản xuất, hàng năm nhà máy có thể sản xuất được khoảng 200.000 tấn nguyên liệu bột giấy phục vụ sản xuất giấy. Tuy nhiên, hiện nay nhà máy còn đang sử dụng công nghệ sản xuất bột giấy đã lỗi thời so với các nước trong khu vực và thế giới;nên chi phí sản xuất lớn, chưa tận dụng được tối đa nguồn nguyên liệu đầu vào,… Vì vậy, năng lực sản xuất bột giấy của nhà máy chỉ đáp ứng được 70% nhu cầu hiện tại của công ty. Đồng thời ngành công nghiệp giấy bị phụ thuộc lớn vào nguồn bột giấy nhập khẩu (đặc biệt là nguồn bột giấy phục vụ việc sản xuất giấy chất lượng cao), và chịu nhiều biến động về giá của thế giới, cũng như sự cạnh tranh của giấy ngoại.
Bên cạnh đó, cùng với sự phát triển của các ngành công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ, sự tiến bộ trong đời sống sinh hoạt hằng ngày, con người cũng thải ra hàng trăm triệu tấn rác thải và môi trường, trong đó có nhiều giấy đã qua sử dụng. Nguồn nguyên liệu đó có thể coi là vô tận nếu chúng ta biết cách sử dụng nó, vì có sản xuất là có giấy thải. Hơn nữa tái chế còn là một biện pháp hữu hiệu giảm chi phí sản xuất và xử lý chất thải, do đó làm giảm giá thành sản phẩm, đem lại môi trường trong sạch hơn, cải thiện sức khoẻ cộng đồng và là một trong những giải pháp quan trọng đảm bảo cho sự phát triển bền vững của công ty cũng như xã hội.
Đứng trước nhu cầu đó, công ty mong muốn đầu tư công nghệ sản xuất bột giấy với sản lượng hàng năm đạt 400.000 tấn nhằm đáp ứng nhu cầu sản xuất hiện tại và những định hướng phát triển của công ty đến năm 2023. Sao cho:
- Giá thành phù hợp với tình hình hiện tại của công ty.
- Tiết kiệm được năng lượng.
- Chất lượng đảm bảo tiêu chuẩn quốc tế.
- Đảm bảo các tiêu chuẩn về môi trường.
- Thời gian hoàn vốn.
- Nguyên liệu đầu vào ổn định.
- Và yếu tố kỹ thuật.
Vấn đề đặt ra là cần phải chọn một công nghệ sản xuất phù hợp nhất với các tiêu chí đã đặt ra. Bản chất của bài toán lựa chọn công nghệ sản xuất là bài toán tối ưu đa tiêu chí. Vì vậy, việc nghiên cứu phương pháp hỗ trợ ra quyết định là cần thiết.
Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) với sự trợ giúp của máy tính đã được áp dụng nhiều trong các hệ thống sản xuất, kinh doanh,… và đặc biệt là trong việc quản lý; công việc mà đòi hỏi tất yếu của việc ra quyết định. DSS có thể giúp những nhà quản lý đưa ra những quyết định nhanh chóng, hợp lý và có chi phí phù hợp, cũng như nâng cao hiệu suất và chất lượng của các quyết định. Vì vậy, ngày nay có nhiều nhà nghiên cứu đã và đang nghiên cứu đến hệ hỗ trợ này. Tuy nhiên, các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào trường hợp thông tin đầy đủ, mà quên mất trong quá trình ra quyết định thì thường gặp thông tin của các tham số không đầy đủ.Do đó, việc nghiện cứu và xây dựng hệ hỗ trợ quyết định khi thiếu thông tin về các tham số là điều thực sự cần thiết.
Được sự hướng dẫn và gợi ý của TS. Nguyễn Văn Hiệu, tôi đã lựa chọn đề tài: “NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TRONG TRƯỜNG HỢP THÔNG TIN KHÔNG ĐẦY ĐỦ”.
- Tối ưu phương pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí trong trường hợp thông tin không đầy đủ.
- Xây dựng chương trình hỗ trợ quyết định đa tiêu chí và đánh giá trên đa mức tiêu chí.
- Ứng dụng thành công chương trình vào bài toán “Lựa chọn công nghệ sản xuất”.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu:
- Hệ thống sản xuất giấy tại nhà máy giấy Bãi Bằng.
- Phương pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí.
Phạm vi nghiên cứu:
- Hệ hỗ trợ quyết định, hỗ trợ quyết định đa tiêu chí, bài toán quyết định đa tiêu chí.
- Xây dựng phương pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí trên cơ sở phương pháp AHP và DS/AHP.
- Xây dựng chương trình thử nghiệm trên phương pháp mới.
Phương pháp nghiên cứu lý thuyết:
- Thu thập, phân tích các tài liệu đã xuất bản, các bài báo trên các tạp chí khoa học và các tài liệu trên internet có liên quan đến vấn đề đang nghiên cứu.
- Tìm hiểu, kế thừa các cơ sở lý thuyết trước đó để đưa ra phương pháp mới.
Phương pháp thực nghiệm:
Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, luận văn được chia làm 3 chương chính như sau:
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ ĐA TIÊU CHÍ VÀ HỆ THỐNG SẢN XUẤT CỦA NHÀ MÁY GIẤY BÃI BẰNG: Trong chương này, trình bày tổng quan về hệ hỗ trợ quyết định, hỗ trợ quyết định đa tiêu chí, bài toán quyết định đa tiêu chí. Tổng quan về tình hình phát triển, hệ thống sản xuất, và nhu cầu cần thiết của nhà máy giấy trong việc đầu tư công nghệ sản xuất mới. Cuối cùng là phân tích phương pháp DS/AHP, và áp dụng vào bài toán cụ thể.
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG ĐẦY ĐỦ: Trong chương này, giới thiệu hướng tiếp cận, và đi xây dựng phương thức xử lý. Tiếp theo, cải tiến thủ tục khảo sát ý kiến đánh giá từ chuyên gia. Và cuối cùng, mở rộng phương pháp đánh giá trên đa mức tiêu chí.
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ VÀ CÀI ĐẶT: Chương này sẽ đi xây dựng ứng dụng trên phương pháp được nghiên cứu, và ứng dụng giải quyết bài toán “Lựa chọn công nghệ sản xuất” cho máy giấy Bãi Bằng.
TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ ĐA TIÊU CHÍ VÀ HỆ THỐNG SẢN XUẤT CỦA NHÀ MÁY GIẤY BÃI BẰNG
1.1. TỔNG QUAN HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHÍ
Như vậy, DSS là mộthệ thốngdựa trên máy tínhđể giải quyết các bài toán phi cấu trúc; cho phépngười ra quyết địnhmô phỏngnhiều bướccủa quá trìnhra quyết định,đưa ra phương án quyết định,vànâng cao hiệu quảquyết định. Đó Là tập các thủ tục dựa trên mô hình, nhằm xử lý dữ liệu và phán đoán của con người để giúp nhà quản lý ra quyết định.
- Các thành phần của hệ hỗ trợ quyết định
Một DSS gồm có ba thành phần chính: quản lí mô hình, quản lí dữ liệu, quản lí giao diện người dùng.
- Phân loại hệ hỗ trợ quyết định
DSS được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí. Theo [26], có năm loại DSS: Hướng giao tiếp,Hướng dữ liệu, Hướng tài liệu, Hướng tri thức, Hướng mô hình.
- Quá trình ra quyết định
Quá trình ra quyết định được Herbert Alexander Simon (1977) đưa ra gồm có bốn giai đoạn:Giai đoạn tìm hiểu, Giai đoạn thiết kế, Giai đoạn chọn lựa,Giai đoạn thực hiện.
1.1.2. Hỗ trợ quyết định đa tiêu chí
Trong cuộc sống hàng ngày của mỗi người, trong sản xuất kinh doanh, trong quản lý nói chung,… Chúng ta luôn phải giải quyết nhiều vấn đề theo kiểu sao cho chi phí bỏ ra ít mà chất lượng sản phẩm lại cao nhất, lợi tức được nhiều mà rủi ro lại ít,… Các điều mong muốn như vậy được gọi là các mục tiêu. Từ các mục tiêu đó, còn có các ràng buộc được diễn đạt thành các tiêu chí. Từ đó, người ra quyết định chọn ra phương án tốt nhất từ tập các phương án. Giải quyết một vấn đề bao gồm từ hai hay nhiều tiêu chí kiểu như vậy trở lên, được gọi là “Hỗ trợ quyết định đa tiêu chí”.
1.1.3. Bài toán quyết định đa tiêu chí
Bản chất của bài toán quyết định đa tiêu chí đề cập đến nhiều tiêu chí (thông tin) thường xung đột nhau, thường phản ánh các quan điểm khác nhau và thay đổi theo thời gian [15]. Thì việc đi tìm phương án tối ưu của vấn đề trở thành bài toán tối ưu hóa đa tiêu chí.
1.1.4. Phương pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí
Theo nhiều tác giả, các phương pháp hỗ trợ quyết định đa tiêu chí được phân thành năm loại sau: phương pháp thứ tự (ordinal methods), phương pháp trọng số (weighting methods), phương pháp tiện ích (multi-attribute utility based methods), phương pháp hơn cấp (outranking methods), và các phương pháp khác.
1.2. KHẢO SÁT HỆ THỐNG SẢN XUẤT CỦA NHÀ MÁY GIẤY
Công ty sản xuất kinh doanh đa ngành: trồng rừng, chế biến gỗ; sản xuất giấy, bột giấy; sản xuất và kinh doanh các sản phẩm giấy in, giấy viết, giấy tissue, giấy bao bì, văn phòng phẩm, hoá chất, điện.
Quá trình sản xuất kinh doanh khép kín từ khâu quy hoạch phát triển vùng nguyên liệu gỗ, đến khâu chế biến và tiêu thụ sản phẩm giấy bao gồm: nhà máy điện,xí nghiệp vận tải, xí nghiệp bảo dưỡng, một phân xưởng nguyên liệu, một phân xưởng sản xuất bột, một phân xưởng sản xuất giấy.
1.2.1. Quy trình sản xuất bột và giấy
Quy trình sản xuất gồm hai công đoạn chính: sản xuất bột giấy và sản xuất giấy.
– Công đoạn sản xuất bột giấy
– Công đoạn sản xuất giấy
1.2.2. Lựa chọn công nghệ sản xuất bột giấy
Hiện nay, trên thế giới tồn tại nhiều công nghệ sản xuất. Việc lựa chọn một công nghệ sản xuất phù hợp với nhu cầu phát triển của công ty là hết sức cần thiết. Một số công nghệ sản xuất bột đang được ứng dụng trên thế giới:
– Công nghệ sản xuất bột giấy hiệu xuất cao không tẩy trắng
– Công nghệ sản xuất bột hiệu xuất cao tẩy trắng
1.3.PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỨ BẬC SỬ DỤNG THUYẾT DEMPSTER-SHAFER
1.3.2. Phương pháp phân tích thứ bậc sử dụng thuyết Dempster-Shafer
Thuật toán DS/AHP được trình bày bởi các bước sau:
Bước 1: xây dựng cây phân cấp
Bước 2: xác định trọng số cho từng tiêu chí
- Thiết lập một ma trận vuông cấp n (với n là số tiêu chí).
- So sánh các tiêu chí theo từng cặp.
- Tính trọng số của các tiêu chí thông qua công thức:
(1.6)
- Xác định tính nhất quán trong đánh giá:
(1.7)
Bước 3: xây dựng ma trận đánh giá tập phương án trên từng tiêu chí
Người ra quyết định chọn một số tập các phương án, ứng với mỗi tiêu chí. Sau đó, thực hiện so sánh các tập phương án với tập của tất cả các phương án trên từng tiêu chí. Ma trận này gọi là ma trận đánh giá.
Tiếp theo, các ma trận đánh giá tập phương án được cập nhật thông qua trọng số của tiêu chí. Giả sử là giá trị mà chuyên gia đưa ra trong ma trận đánh giá phương án, trên tiêu chí có trọng số thì khi đó ma trận đánh giá được cập nhật như sau:
- Nếu thì .
- Nếu thì .
- Nếu hoặc 0 thì giá trị không thay đổi.
Sau khi ma trận đánh giá được cập nhật, Beynon định nghĩa hàm xác suất cho các tập phương án trên từng tiêu chí bằng cách: lấy tổng mỗi hàng của ma trận chia cho tổng của tất các phần tử trong ma trận đánh giá.
Bước 4: xác định thứ tự ưu tiên của các tập phương án
Giả sử có r dữ liệu khác nhau, sử dụng qui tắc kết hợp của Dempster [21], có thể tính được xác suất của một tập phương án bất kỳ theo r nguồn dữ liệu độc lập khác nhau:
(1.10)
Tiếp theo, tác giả sử dụng công thức (1.3) để tính hàm niềm tin (Bel) và hàm sự thật (Pl) cho các tập phương án. Cuối cùng, thứ tự ưu tiên của các tập phương án được xác định dựa vào các giá trị hàm niềm tin và hàm sự thật.
1.3.3. Ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc sử dụng thuyết Dempster-Shafer
1.3.4 Đánh giá phương pháp phân tích thứ bậc dựa vào thuyết Dempster-Shafer
Phương pháp phân tích thứ bậc sử dụng thuyết Dempster – Shafer, là một trong những phương pháp khá tốt và thường được ứng dụng vào giải nhiều bài toán quyết định đa tiêu chí. Phương pháp đã khắc phục được một vài hạn chế, mà phương pháp AHP đang gặp phải. Tuy nhiên, phương pháp vẫn còn mắc phải một số nhược điểm như: việc đánh giá các tập phương án chỉ trên từng tiêu chí, việc sử dụng thang đo tỉ lệ bị giới hạn sẽ gây khó khăn cho người đánh giá, thông tin đánh giá được đưa ra bởi một người, … và đặc biệt, phương pháp chưa thể giải quyết được trong trường hợp “thông tin không đầy đủ”; hay cụ thể hơn, vì một lí do nào đó (như hạn chế về kiến thức, giới hạn về mặt thời gian, có quá nhiều thông tin cần đánh giá, khả năng xử lý thông tin,…) mà người ra quyết định không thể đưa ra giá trị đánh giá cụ thể giữa các cặp tiêu chí, giữa các cặp phương án trên từng tiêu chí. Hơn nữa, phương pháp này đòi hỏi chuyên gia đưa ra một ước lượng chính xác, điều này khó có thể đáp ứng. Và điều này càng đúng hơn, khi môi trường ra quyết định ngày càng trở nên phức tạp, khi nhiều thông tin về tiêu chí và phương án trái chiều cần được cân nhắc trong việc ra quyết định.
1.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG 1
Trong chương 1, luận văn đã sơ lược về quy trình sản xuất của nhà máy giấy.Trình bày tổng quan về hệ hỗ trợ quyết định, hỗ trợ quyết định đa tiêu chí, bài toán quyết định đa tiêu chí, và phân tích phương pháp phân tích thứ bậc theo thuyết Dempster-Shafer; nhằm khắc phục một số nhược điểm của phương pháp AHP. Tuy nhiên phương pháp này vẫn còn một số nhược điểm như được nêu ở trên. Vì vậy trong chương sau, luận văn sẽ đề xuất một giải pháp hiệu quả, để khắc phục những nhược điểm mà phương pháp phân tích thứ bậc theo thuyết Dempster-Shafer đang gặp phải, và đặc biệt đi sâu giải quyết trong trường hợp thông tin không đầy đủ.
CHƯƠNG 2
XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG ĐẦY ĐỦ
2.1. PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN
2.1.1. Đánh giá với nhóm chuyên gia
Một người ra quyết định có thể không đủ sự hiểu biết để giải quyết tốt vấn đề của mình. Mỗi chuyên gia có những nhìn nhận và quan điểm riêng trong việc đưa ra đánh giá, lựa chọn. Ra quyết định với sự trợ giúp của nhóm chuyên gia giúp các vấn đề được nhìn nhận, đánh giá từ nhiều góc độ sẽ tốt hơn so với một cá nhân. Phương pháp này không yêu cầu các chuyên gia đưa ra các đánh giá chi tiết; mà chỉ cần thể hiện ý kiến đánh giá trên các nhóm tiêu chí (phương án) theo kiểu quan trọng hơn (thích hơn).
2.1.2. Thể hiện tầm quan trọng và sự yêu thích trong đánh giá
Giả thiết, tập phương án được hình thành từ n phương án, và tập tiêu chí được hình thành từ r tiêu chí. Kí hiệu là tập chứa tất cả các tập phương án con của A; là tập chứa tất cả các phương án con của C. Đặt là tập con của A, hay Tương tự, đặt là một tập con của C, hay Giả sử, chuyên gia chọn một vài tập con từ tập phương án A và đưa ra ý kiến theo kiểu (với ) giữa các tập con phương án trên cùng tiêu chí đánh giá. Điều này có nghĩa tập phương án được yêu thích hơn Tương tự, chuyên gia chọn một vài tập con từ tập tiêu chí và đưa ra đánh giá theo kiểu (với ) giữa các tập con của tiêu chí, tức là tập tiêu chí quan trọng hơn Ứng với mỗi mỗi lựa chọn đó, ta tăng thêm “1” đơn vị vào ô tương ứng trong bảng đánh giá (bảng 2.1), việc khảo sát này được lặp với tất cả chuyên gia.
2.1.3. Xử lí thông tin đánh giá
Đầu tiên, để xử lí thông tin đánh giá của chuyên gia đối với các tập phương án, định nghĩa tập đánh giá cơ sở của phương án như sau: là tập chứa tất cả các đánh giá giữa các tập phương án gồm một phần tử. Tương tự, là tập đánh giá cơ sở của tiêu chí. Khi đó, nếu có đánh giá với thì đánh giá này tương đương và . Ngoài ra, nếu có đánh giá thì suy ra được
Nhận thấy rằng, nếu hai tập phương án và có phần tử chung, tức là thì việc so sánh các phần tử chung với nhau là không có ý nghĩa. Thay vào đó, chuyên gia cần đưa ra đánh giá giữa các tập phương án khác nhau, tức là . Tuy nhiên, điều này sẽ làm hạn chế việc đánh giá từ chuyên gia. Để khắc phục điều này, các đánh giá được xử lí như sau: nếu chuyên gia đưa ra đánh giá với thì điều này được thay thế bởi đánh giá và . Cụ thể, với mỗi đánh giá thu được từ chuyên gia sẽ thay thế chúng bởi những đánh giá đơn giản nhất từ tập đánh giá cơ sở tương ứng.
Mặt khác, sau khi khảo sát ý kiến từ tất cả chuyên gia sẽ có được một ma trận đánh giá giữa tập phương án. Tương ứng với mỗi đánh giá sẽ có xác suất p. Tuy nhiên, việc thay thế đánh giá bởi 2 đánh giá cơ sở và thì việc phân phối xác suất p cho 2 đánh giá cơ sở là không thể.
Để giải quyết điều này, ta áp dụng thuyết Dempster-shafer để xác định hàm niềm tin (Bel) và sự thật (Pl) của các đánh giá trên phương án được định nghĩa như sau:
(2.3)
Tương tự, hàm niềm tin và sự thật của đánh giá trên tiêu chí được định nghĩa:
(2.4)
F:\DỮ LIỆU COP CỦA CHỊ YẾN\DAI HOC DA NANG\LUAN VAN 2015\HOANG MINH HAI
