CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 167
CHƯƠNG 3
RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
(MCDM -MULTICRITERIA DECISION MAKING)
* MỤC TIÊU HỌC TẬP
Sau khi hoàn tất học tập chương 3, sinh viên sẽ có khả năng:
1. Phân biệt bài toán đa mục tiêu và đa tiêu chuẩn.
2. Mô tả các bước thành lập bài toán đánh giá đa nhân tố.
3. Nhận dạng sự khác nhau của phương pháp đánh giá đa nhân
tố và phương pháp ra quyết định đa tiêu chuẩn.
4. Áp dụng quá trình phân tích thứ bậc (AHP) để giải quyết một
số bài toán quản lý dự án xây dựng trong thực tế.
5. Sử dụng các công cụ tin học để giải bài toán ra quyết định đa
tiêu chuẩn.
1.
CÁC PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU,
ĐA TIÊU CHUẨN
Ở chương trước đã trình bày các phương pháp giải các bài toán ra
quyết định thông dụng. Các phương pháp này chỉ giải được các bài
toán ra quyết định đơn tiêu chuẩn (Single/Mono Criterion Decision
Making) và những yếu tố ảnh hưởng là những đại lượng có thể định
lượng được. Trong thực tế, môi trường ra quyết định thường rất phức
tạp, nhiều mục tiêu cần phải được xem xét đồng thời trong một mối
tương quan mang tính cạnh tranh. Ngoài ra một số các yếu tố không
thể định lượng được có thể ảnh hưởng đến việc ra quyết định sau
cùng. Do đó cần phải nghiên cứu các phương pháp để giải bài toán ra
quyết định đa tiêu chuẩn (Multicriteria Decision Making). Trước tiên,
quan trọng đã bắt đầu xuất hiện dưới sự bảo trợ của Hiệp hội nghiên
cứu Vận trù học ở Châu Âu (EORC –European Operational Research
Community). Chính Giáo sư Bernard Roy (Dauphine University-
Paris) là người sáng lập ra dòng MCDM ở Châu Âu và đã xây dựng
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 169
một lý thuyết mới cho bài toán MCDM dựa vào khái niệm quan hệ
xếp hạng (outranking). Khái niệm này được trình bày trong phương
pháp ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realité) của ông
và được xem là một trong những phương pháp ra quyết định đa tiêu
chuẩn hiệu quả không thua kém gì phương pháp AHP của nhà toán
học người Mỹ Thomas L. Saaty.
Từ những năm 1970 đến 1990, MCDM đã phát triển rất nhanh
chóng trên phạm vi thế giới. Hiệp hội khoa học MCDM đã được thành
lập và nhiều nghiên cứu có nghĩa cả về lý thuyết lẫn ứng dụng thực tế
của các phương pháp MCDM đã được công bố và xuất bản trên các
tạp chí quốc tế. Lĩnh vực này đã tận dụng sự phát triển mạnh mẽ và
rộng khắp của máy tính để xây dựng các phần mềm giải quyết các bài
toán MCDM. Các phần mềm này được biết như là các Hệ hỗ trợ ra
quyết định (DSS-Decision Support System) đa tiêu chuẩn và đã cung
cấp các phương tiện để thực hiện những tiến bộ trong lý thuyết
MCDM bằng một hệ thống thân thiện với người sử dụng. Các hệ
thống này thậm chí còn cung cấp khả năng xử lý ra quyết định “ngay
lập tức” (real time decision making) thông qua sự tương tác của các
chính sách ra quyết định và cơ sở dữ liệu được cập nhật tức thời.
1.2. Phân loại các phương pháp ra quyết định đa tiêu chuẩn
Rất nhiều bài toán ra quyết định bao gồm nhiều tiêu chuẩn hơn là
một tiêu chuẩn (criteria). Rất nhiều (nếu không nói là hầu hết) các bài
quả.
Trong lĩnh vực nghiên cứu về MCDM, các nhà nghiên cứu phân
ra thành hai loại chính như sau:
+ Ra quyết định đa mục tiêu (MODM-Multi Objective Decision
Making);
+ và Ra quyết định đa thuộc tính (MADM- Attribute Objective
Decision Making).
Loại thứ nhất (MODM) nhắm vào các loại bài toán có không
gian quyết định liên tục, các bài toán chứa một tập lớn các phương án.
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 171
Nó được nghiên cứu rộng rãi với các phương pháp quy hoạch toán
học, và các kỹ thuật tối ưu. Do đó nó được thành lập dễ dàng trên các
cơ sở lý thuyết và vì vậy bài toán tối ưu này có thể xem xét nhiều giả
thuyết của các biến và các hàm được định nghĩa từ các mô hình và
ràng buộc. Loại bài toán MODM liên tục này được sử dụng để thiết kế
hay tạo ra các phương án ra quyết định, bao gồm các phương pháp:
Quy hoạch đa mục tiêu (Goal Programming) và các phương pháp Tối
ưu hóa đa mục tiêu (Multi-Objective Optimization) như tiếp cận một
hàm mục tiêu (Single Objective Approach), phương pháp mục tiêu
toàn cục (Global Criterion Method), Phương pháp Qui hoạch thỏa
hiệp (Compromise Programming), phương pháp quy hoạch De Novo
(De Novo Programming),,…
Trong khi đó, loại thứ hai (MADM) lại thích ứng với các loại bài
toán với không gian ra quyết định rời rạc và có các phương án được
xác định trước. Do đó, loại này thường được sử dụng trong việc lựa
chọn tập phương án ra quyết định tốt nhất từ danh sách hữu hạn các
phương án sẵn có. Loại này bao gồm các phương pháp: Ra quyết định
Quy ho
ạch toán học
(cơ bản dựa trên
QHTT)
Các phương pháp
chuyên biệt
Hình 3. 1. Phân loại các bài toán ra quyết định đa tiêu chuẩn
Ra quyết định đa thuộc tính
(Attribute Objective Decision Making)
Ra quyết định đa tiêu chuẩn
(Multi-Criteria Decision Making)
Ra quyết định đa mục tiêu
(Multi Objective Decision Making)
Tối ưu hóa đa
mục tiêu
(Multi
việc tìm kiếm một việc làm mới, chắc chắn bạn sẽ có rất nhiều tiêu
chuẩn để đánh giá và lựa chọn đối với các công ty như mức lương, cơ
hội thăng tiến, địa điểm làm việc, môi trường làm việc, Còn nếu như
bạn muốn mua cái máy tính cá nhân thì cũng sẽ có rất nhiều tiêu
chuẩn quan trọng đáng để bạn xem xét như giá bán, cấu hình, bộ nhớ,
thương hiệu, các phần cài sẵn có bản quyền, thời gian bảo hành…Hay
trong việc mua một chiếc xe hơi mới chẳng hạn, các tiêu chuẩn như
màu sắc, giá cả, kiểu xe, nhà sản xuất, vấn đề bảo trì, chất lượng…đều
là các yếu tố quan trọng cần xem xét.
Vì nhiều yếu tố liên quan, việc ra quyết định nhiều mục tiêu,
nhiều nhân tố thường phải sử dụng đến các cách tiếp cận định lượng
đặc trưng. Bài toán ra quyết định đa thuộc tính bao gồm 2 dạng bài
toán chính:
+ Ra quyết định đa nhân tố; và
+ Ra quyết định đa tiêu chuẩn.
2.2. Phân biệt giữa các thuật ngữ
Thuộc tính (attribute) là một đặc điểm gắn liền với sự vật,
phương án. Thuộc tính có thể được đo lường bằng các phép đo định
lượng hoặc định tính như sức nặng là một thuộc tính và có thể đo
được, độ đo của sức nặng là trọng lượng, tính bằng kilogram. Màu sắc
là một thuộc tính khác, có thể biểu diễn được như là đỏ, xanh hoặc
đậm, nhạt
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 174
Nhân tố (factor) là một sự tổng hợp các thuộc tính và độ đo các
đại lượng khách quan khác, thể hiện sự riêng biệt của các phương án
chọn lựa.
Mục tiêu (Objective) là sự định hướng của một bài toán, của tổ
Bước 1: Liệt kê tất cả các nhân tố i và gán trọng số FW
i
(Factor
Weight) cho từng nhân tố i
FW
i
n ói lên tầm quan trọng tương đối giữa các nhân tố với
nhau:
i
FW
∑
=1. Trọng số FW
i
∈
chủ quan của người ra quyết định
nên việc thực hiện bước 1 trong thực tế rất khó khăn do “9 người 10
ý”. Vì vậy chúng ta có thể quan niệm trọng số của người cấp cao sẽ
lớn hơn (biểu diễn mức độ quan trọng của người ra quyết định).
Bước 2: Lọc bước đầu các phương án (PA)
j
đại diện nhất
Trước tiên, ta đã có sẵn một số các phương án. Ta phải suy nghĩ
để loại bỏ những PA tầm thường, chỉ giữ lại những phương án quan
trọng mà không thể quyết định ngay được.
Phương án tầm thường là những phương án bị các phương án
khác vượt trội. Một PA bị trội khi nó không hơn được một phương án
khác theo bất kỳ một tiêu chuẩn nào.
Bước 3: Đánh giá các nhân tố i cho từng phương án j
Ở bước này, người ra quyết định sẽ đánh giá các nhân tố i cho
phương án j
o
ứng với Max TWE
ij
.
Nếu có thay đổi trọng số hoặc thay đổi nhân tố thì thực hiện quá
trình tính toán trở lại theo trình tự các bước.
3.3. Ví dụ minh họa
Anh Nam, một sinh viên xây dựng vừa tốt nghiệp, đang muốn
tìm việc làm tại một số công ty. Nam có rất nhiều nhân tố để chọn lựa
một chỗ làm việc tốt, đó là:
+ Lương (Salary);
+ Cơ hội thăng tiến (Career Advancement);
+ Nơi làm việc (Location);
+ Môi trường làm việc (những người mà mình sẽ làm việc với họ);
+ Loại công việc phải làm (thiết kế, thi công, quản lý dự án)…
Bước 1: Liệt kê tất cả các nhân tố i và gán trọng số FW
i
(Factor
Weight) cho từng nhân tố i
Sau khi nghiên cứu, bàn bạc với thầy cô, bạn bè và gia đình, Nam
nhận thấy 3 nhân tố quan trọng nhất để chọn công ty làm việc là:
lương, cơ hội thăng tiến, và nơi làm việc. Trong đó theo Nam thì nhân
tố quan trọng nhất đối với anh là mức lương, cho nên anh ta gán trọng
số cho các nhân tố đó như sau:
Nhân tố i (Factor i) Trọng số FW
i
Lương (Salary) 0,5
Cơ h
Công ty B
Công ty C
Lương (Salary) 0,8 0,4 0,7
Cơ hội thăng tiến (Career Advancement)
0,3 0,9 0,4
Nơi làm việc (Location) 0,6 0,6 0,2
Bảng 2. Đánh giá nhân tố cho từng phương án (Factor
Evaluations)
Bước 4: Tính toán trọng số các nhân tố i cho từng phương án j
Với dữ liệu ở bảng trên, Nam tính toán trọng số các nhân tố cho
từng công ty. Sau đó lấy tổng để được trọng số tổng –TWE (Total
Weighted Evaluation) cho từng công ty theo công thức:
j i ij
i
TWE FW x FE
=
∑
Suy ra:
TWE (A) = 0,5*0,8 + 0,38*0,3 + 0,2*0,6 = 0,61
TWE (B) = 0,5*0,4 + 0,3*0,9 + 0,2*0,6 = 0,59
TWE (C) = 0,5*0,7 + 0,3*0,4 + 0,2*0,2 = 0,56
Bước 5: So sánh các trọng số tổng cuối cùng và ra quyết định.
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 178
RQĐ (decision-maker), và nhấn mạnh tầm quan trọng của những phán
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 179
đoán trực giác (intuitive judgments) của người RQĐ cũng như tính
nhất quán (consistency) trong việc so sánh các phương án trong quá
trình RQĐ (Saaty, 1980).
Phương pháp AHP cho phép người RQĐ tập hợp được kiến thức
của các chuyên gia về vấn đề của họ, kết hợp được các dữ liệu khách
quan và chủ quan trong một khuôn khổ thứ bậc logic. Trên hết là
phương pháp AHP cung cấp cho nguời RQĐ một cách tiếp cận trực
giác, theo sự phán đoán thông thường để đánh giá sự quan trọng của
mỗi thành phần của quyết định thông qua quá trình so sánh từng cặp
(pairwise comparision).
Ngoài ra, phương pháp AHP còn kết hợp được cả hai mặt tư duy
của con người, cả về định tính lẫn định lượng. Định tính được thể hiện
qua sự sắp xếp có thứ bậc và định lượng qua sự mô tả các đánh giá và
sự ưa thích được thể hiện thông qua các con số có thể dùng để mô tả
nhận định của con nguời về tất cả các vấn đề vô hình lẫn vật lý hữu
hình, nó có thể dùng để mô tả cảm xúc, trực giác đánh giá của con
người.
Quá trình phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process-AHP)
đã được nghiên cứu và áp dụng từ rất lâu ở các nước trên thế giới và
vào các lĩnh vực khác nhau như:
+ Vấn đề tiết kiệm năng lượng và cuộc xung đột ở Trung Đông
năm 1972;
+ Kế hoạch giao thông ở Sudan 1973-1975;
+ Sự khám phá khoáng sản ở Maurutania năm 1976;
+ Hoạch định cho nền giáo dục Đại học ở Mỹ năm 1976;
án dựa trên ý kiến đánh giá của những người ra quyết định về mức độ
quan trọng của các tiêu chuẩn đối với mỗi phương án. Trong khi đó,
Golden (1989) đã diễn tả phương pháp AHP như là một phép phân
tích cấu trúc thứ bậc bởi các thành viên trong nhóm ra quyết định bằng
cách chia nhỏ vấn đề cần ra quyết định thành nhiều cấp và theo một
qui trình định hướng theo các bước tiến hành bởi phương pháp AHP.
Tiếp theo, Murahdar (1990) đã ủng hộ và tin tưởng vào phương pháp
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 181
AHP vì nó cung cấp một cách rõ ràng cụ thể cách giải quyết các vấn
đề ra quyết định đa tiêu chuẩn. Một phần các công thức tính toán làm
nổi bật tính hiệu quả của phương pháp này. Đặc biệt, Belton (1986) đã
so sánh phương pháp AHP và phương pháp MAV (giá trị đa nhân tố
đơn giản- a simple multi-attribute value -MAV), như hai trong số
những phương pháp RQĐ đa tiêu chuẩn. Bà cũng chú ý rằng cả hai
phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong thực tiễn có khả năng
được xem xét như là một cách đánh giá sự thành công. Ngoài ra, ta bà
cũng phê bình rằng nhược điểm lớn nhất của phương pháp MAV là sự
thất bại của nó đối với việc kiểm soát một cách hệ thống chặt chẽ sự
nhất quán (consistency) của những ý kiến đánh giá so với phương
pháp AHP.
Trong nhiều năm qua đến bây giờ đã có một số lời bình phẩm đã
được đưa ra đối với phương pháp AHP. Watson và Freeling (1982)
cho rằng để suy luận ra được những trọng số (weights) của các tiêu
chuẩn bằng phương tiện dùng một thang đo tỷ lệ, phương pháp này
đòi hỏi những người RQĐ những câu hỏi vô nghĩa, ví dụ như: “Tiêu
chuẩn nào trong số hai tiêu chuẩn này thì quan trọng hơn cho mục
tiêu? Quan trọng hơn bao nhiêu?”. Trong khi đó, Belton và Gear
một cấu trúc thứ bậc gồm nhiều mức và sau đó tiến hành khảo sát
riêng rẽ trên mỗi mức, rồi tổng hợp các kết quả lại như một tiến triển
có tính phân tích (Mahdi et al, 2002).
4.2. Các nguyên tắc của phương pháp AHP
Việc thiết kế mô hình của phương pháp AHP phải đáp ứng được
mục tiêu của việc xây dựng mô hình. Các yếu tố của các vấn đề trong
nền công nghiệp (xây dựng) là vô số và mối liên hệ giữa chúng là vô
cùng phức tạp. Theo Saaty (1980), trong bất kỳ mô hình nào xây dựng
bởi phương pháp AHP, người xây dựng và sử dụng mô hình cần phải
nhận dạng được mục tiêu của nghiên cứu và các vấn đề đang phải đối
mặt để đạt được mục tiêu đó. Holden (1989) đã đề nghị bốn giả thuyết
sau, được phát biểu như những tiên đề (axioms), giúp cho phương
pháp AHP có giá trị trong việc thiết kế mô hình.
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 183
+ Tiên đề 1: Đối với hai phương án i và j thuộc tập các phương án
A cho trước, người ra quyết định phải đưa ra giá trị một sự so
sánh cặp, gọi là a
ij
trong số các phương án đối với một tiêu chuẩn
c trong tập hợp các tiêu chuẩn dựa trên một thang đo tỉ lệ thuận
nghịch (reciprocal rato scale); nghĩa là
ij
ji
1
a
a
=
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 184
+ Phân tích và thiết lập sơ đồ thứ bậc của vấn đề cần RQĐ
(Decomposition);
+ Tính toán các độ ưu tiên (Prioritization);
+ Tổng hợp (Synthesis);
+ và đo lường sự không nhất quán (Inconsistency measurement)
4.2.1.
Phân tích và thiết lập cấu trúc thứ bậc
Phân tích là khả năng của con người trong nhận thức thực tế
dùng để phân biệt và trao đổi thông tin. Để nhận thức được các vấn đề
thực tiễn phức tạp, con người phân chia các vấn đề thực tế ra làm
nhiều thành phần, các thành phần này lại được phân chia thành các
cấu thành phần nhỏ hơn và như vậy tạo thành thứ bậc. Nói cách khác,
phương pháp AHP yêu cầu phải xác định được một sơ đồ thứ bậc của
mục tiêu. Một sơ đồ thứ bậc là một cấu trúc thể hiện một vấn đề ra
quyết định phức tạp dựa trên một số cấp (Saaty 1994). Số lượng các
thành phần thông thường từ 5 đến 9, bằng cách như vậy ta có thể tích
hợp số lượng thông tin lớn vào trong cấu trúc của vấn đề và có một
bức tranh toàn cảnh hơn.
Phân loại thứ bậc: Có hai loại thứ bậc là thứ bậc theo cấu trúc
và thứ bậc theo chức năng. Thứ bậc theo cấu trúc là một hệ thống
phức tạp được cấu trúc bởi các thành phần theo thứ tự giảm dần tính
chất của cấu trúc như kích thước, hình dáng, màu sắc…Ví dụ như cấu
trúc vũ trụ được sắp xếp theo thứ tự giảm dần từ thiên hà tới chòm sao
rồi tới hệ mặt trời, tới hành tinh rồi tiếp tục xuống tới nguyên tử, hạt
nhân, proton, neutron…Ngược lại, thứ bậc theo chức năng phân tích
hệ thống phức tạp thành các thành phần theo các quan hệ cơ bản của
nó. Cách phân tích thứ bậc như vậy giúp hướng hệ thống theo mục
tiêu mong muốn: giải quyết xung đột, đạt hiệu quả trong sự hoàn
thành công việc hay sự thỏa mãn của mọi người. Do mục tiêu này,
cấu trúc thứ bậc. Chúng ta có thể hình thành cấu trúc thứ bậc theo loại
quyết định cần được đưa ra. Nếu vấn đề là lựa chọn phương án trong
một tập các phương án thì có thể bắt đầu từ cấp thấp nhất là liệt kê tất
cả các phương án, cấp cao hơn kế tiếp là các tiêu chuẩn để đánh giá
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 186
các phương án, cấp cao nhất là đánh giá tiêu điểm- mục tiêu cuối cùng
mà các tiêu chuẩn có thể được so sánh theo mức độ quan trọng của sự
đóng góp của chúng.
Không có giới hạn số lượng các cấp trong sơ đồ thứ bậc, một khi
người ta không thể so sánh giữa một tiêu chuẩn với tiêu chuẩn ở cấp
cao hơn, cần thiết phải nghĩ thêm một cấp tiêu chuẩn trung gian chen
vào giữa hai cấp tiêu chuẩn kể trên để chúng có thể so sánh được. Sơ
đồ thứ bậc có thể phát triển từ đơn giản đến cực kỳ phức tạp tùy theo
kinh nghiệm và kiến thức có được của các chuyên gia về vấn đề cần
RQĐ.
Saaty (1994) đã nhấn mạnh rằng một sơ đồ thứ bậc cung cấp cho
ta một cái nhìn tổng thể của những tất cả những mối quan hệ phức tạp
của các tình huống và sự đánh giá. Nó cũng cho phép người ra quyết
định đánh giá được sự so sánh các ý kiến của cùng một cấp theo mức
độ quan trọng của các tiêu chuẩn.
Hình sau đây thể hiện một mẫu cấu trúc thứ bậc được xây dựng
bởi giáo sư Kamal (2001) trong vấn đề đánh giá năng lực của các nhà
thầu theo 6 tiêu chuẩn chính sau:
1. Kinh nghiệm (Experience);
2. Tình trạng ổn định về tài chính (financial stability);
3. Chất lượng thực hiện (Quality performance);
4. Nguồn tài nguyên nhân lực (Manpower resources);
được liên kết với nhau.
Phương pháp định lượng AHP là cách tiếp cận theo cả hai cách:
tiếp cận hệ thống thông qua sơ đồ thứ bậc và tiếp cận nhân quả thông
qua sự so sánh cặp các thành phần thứ bậc và tổng hợp chúng lại. Sự
phán đoán và đánh giá được áp dụng trong việc thực hiện so sánh từng
cặp là kết hợp cả suy nghĩ logic và các trực giác thu được qua việc
tích lũy kinh nghiệm. Các phương pháp toán học được dùng xem như
là cách thức thuận tiện để đi đến kết luận hơn là cách thức suy nghĩ
trực giác thường dùng, nhưng kết quả sau cùng cũng không cần thiết
chính xác hơn. Nếu kết quả của phương pháp AHP là không đúng theo
như kinh nghiệm, những người RQĐ có thể lặp lại quá trình để có thể
cải thiện sự phán đoán. Theo Muralidhar (1990), ưu điểm của phương
pháp so sánh từng cặp là nó cho phép người ra quyết định chỉ tập
trung vào sự so sánh hai đối tượng và sự quan sát như vậy ít bị ảnh
hưởng bởi các yếu tố bên ngoài. Còn Saaty (1995) giải thích rằng sở
dĩ phương pháp so sánh từng cặp được sử dụng là vì chỉ có 2 yếu tố
liên quan đến sự so sánh tại cùng một thời điểm so sánh mà thôi.
Các bước trong so sánh từng cặp:
+ So sánh các thành phần theo cặp đối với các tiêu chuẩn đã được
xác định.
+ Bắt đầu từ chóp của sơ đồ thứ bậc, chọn một tiêu chuẩn, tiến
hành việc so sánh từng cặp các thành phần của bậc kế tiếp theo
tiêu chuẩn đã chọn.
+ Thiết lập ma trận so sánh cặp.
Thông thường, các câu hỏi được đặt ra là: “Thành phần này có
lợi hơn, thỏa mãn hơn, đóng góp nhiều hơn, vượt hơn…so với các
thành phần khác như thế nào? Mức độ bao nhiêu?”. Các câu hỏi là
quan trọng, nó phản ánh mối liên hệ giữa các thành phần của một cấp
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
2
M
ức giữa 1 v
à 3
(Equally to moderately
preferred)
C
ần sự thỏa hiệp giữa hai mức độ
nhận định 1 và 3
3
Tương đối quan trọng hơn
(Moderately preferred)
Kinh nghiệm và nhận định hơi
nghiêng về một thành phần hơn
thành phần kia
4
M
ức giữa 3 v
à 5
(Moderately to strongly
preferred)
C
ần sự thỏa hiệp giữa ha
i m
ức độ
nhận định 3 và 5
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
(Extremely preferred)
Sự quan trọng hơn hẳn trên mức
độ có thể
Trong quá trình so sánh từng cặp, một ma trận so sánh cặp là
hình thức thể hiện sự ưa thích. Theo Saaty (1994), ma trận này là một
công cụ được thiết lập đơn giản nhưng hiệu quả để kiểm tra sự nhất
quán, cung cấp hình thức cần thiết cho việc so sánh dữ liệu và phân
tích độ nhạy của tiêu chuẩn tổng thể khi có một ý kiến đánh giá thay
đổi. Một cách tổng quát, nếu có n yếu tố được so sánh trong một ma
trận cho trước, sẽ đòi hỏi
n(n 1)
2
−
sự đánh giá cần thiết để điền vào
ma trận. Saaty (1995) đã diễn tả sự so sánh từng cặp trên ma trận so
sánh cặp là yếu tố bên tay trái của ma trận sẽ được so sánh với yếu tố
ở hàng trên cùng của ma trận. Một nửa giá trị của ma trận so sánh là
số nghịch đảo của nửa kia.
Để minh họa cho việc so sánh từng cặp, hãy theo dõi các bước
sau: Giả sử chúng ta muốn so sánh một tập gồm n đối tượng, được ký
hiệu là A
1
, A
2
,…,A
n
được diễn tả bởi một ma trận so sánh cặp A kích
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
CHƯƠNG 3. RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
n n n
1 2 n
w w w
w w w
A a a a
w w w
A a a a
w w w
AA a a a
w w w
w w w
các tiêu chuẩn cũng như các phương án cho sẵn.
4.2.3.
Tổng hợp
Tổng hợp (Synthesis) là một quá trình hoàn tất những trọng số
của các yếu tố có liên quan đối với một yếu tố ở cấp cao hơn. Quá
trình này cần phải được thực hiện cho tất cả các ma trận được xây
dựng từ sự so sánh từng cặp để tính được trọng số tổng hợp phản ánh
đối với những yếu tố chính.
Các bước sau đây thể hiện quá trình tổng hợp các ma trận so sánh
cặp:
1. Để được ma trận chuẩn hóa (normalized matrix): Việc tổng
hợp ma trận so sánh cặp được thực hiện bằng cách chia mỗi phần tử
Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software
For evaluation only.
Copyright: Tài liệu đại học ©