ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRƢƠNG VÂN KHÁNH

NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA TIÊU
CHÍ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TRONG QUẢN LÝ
TỔNG HỢP TÀI NGUYÊN NƢỚC VÀ ÁP DỤNG CHO
LƢU VỰC SÔNG VU GIA - HÀN

LUẬN VĂN THẠC SĨ


LƢU VỰC SÔNG VU GIA - HÀN

Ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN
Mã số: 60 48 05 LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Đặng Thế Ba HÀ NỘI - 2011

- 3 -

MỤC LỤC
LỜI CÁM ƠN 1
LỜI CAM ĐOAN 2
MỤC LỤC 3
BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 5
DANH MỤC CÁC HÌNH 6

3.2. Cơ sở lý thuyết MCDA áp dụng cho bài toán 29
3.2.1. Các bước cơ bản 29
3.2.2. Tạo lập ma trận phân tích 30
3.2.3. Chuẩn hóa ma trận phân tích 31
- 4 -

3.2.4. Mô hình hóa hàm giá trị 31
3.3. Các quy tắc ra quyết định 32
3.4. Phương pháp ELECTRE III 33
3.5. Phương pháp PROMETHEE II 38
3.6. Phương pháp ELECTRE III dựa trên cách tiếp cận SMAA III 42
3.6.1. Không gian trọng số và cách tiếp cận ngược 42
3.6.2. Các phương pháp mô tả 45
Kết luận chương 3 46
CHƢƠNG 4: THỬ NGHIỆM ÁP DỤNG CHO QUẢN LÝ TỔNG HỢP TÀI
NGUYÊN NƢỚC LƢU VỰC SÔNG VU GIA - HÀN 47
4.1. Nhu cầu quản lý tổng hợp tài nguyên nước lưu vực sông Vu Gia – Hàn phục vụ
phát triển bền vững thành phố Đà Nẵng 47
4.1.1. Áp lực trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước do biến đổi khí hậu 47
4.1.2. Áp lực trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước từ kế hoạch phát triển hệ
thống đập thuỷ điện thượng nguồn 48
4.1.3. Áp lực trong quản lý tổng hợp tài nguyên thiên nhiên từ nhu cầu phát triển
kinh tế xã hội 49
4.2. Xác định giải pháp đáp ứng biến đổi khí hậu đảm bảo phát triển bền vững 50
4.2.1. Xác định các giải pháp 50
4.2.2. Xác định các tiêu chí 50
4.2.3. Xếp hạng các giải pháp 50
4.3. Xác định giải pháp quản lý đập Đakmi 4 55
4.3.1. Xác định các giải pháp 55
4.3.2. Xác định các tiêu chí 55


Hình 2.1. Quá trình ra quyết định 18
Hình 2.2. Lược đồ của DSS 19
Hình 2.3. Cấu trúc của bài toán MCDA 22
Hình 2.4. Phân loại bài toán MCDA 23
Hình 2.5. Một số phương pháp xây dựng giá trị trong MCDA 24
Hình 2.6. Một số phương pháp trọng số hóa trong MCDA 25
Hình 2.7. Tổng hợp một số phương pháp dựa trên các ưu tiên trong MCDA. 25
Hình 3.1. Sơ đồ tổng quát DSS của bài toán quản lý tài nguyên nước 28
Hình 3.2. Các bước thực hiện của MCDA trong DSS 30
Hình 3.3. Số chiều khác nhau của kết quả ma trận phân tích 31
Hình 3.4. Một số dạng hàm giá trị 31
Hình 3.5. Xếp hạng các lựa chọn theo ELECTRE III trong mDSS4 33
Hình 3.6. Sơ đồ thực hiện của thuật toán ELECTRE III 34
Hình 3.7. Sơ đồ thực hiện của thuật toán PROMETHEE II 39
Hình 3.8. Các loại tiêu chí tổng quát của phương pháp PROMETHEE 40
Hình 3.9. Các luồng Outranking của phương pháp PROMETHEE II 41
Hình 3.10. Không gian trọng số khả thi không có thông tin ưu tiên. 43
Hình 3.11. Không gian trọng số khả thi có thông tin ưu tiên 44
Hình 3.12. Cách tiếp cận tuyền thống của MCDA và cách tiếp cận ngược 44
Hình 4.1. Quy hoạch hệ thống thuỷ điện trên Vu Gia – Thu Bồn 49
Hình 4.2. Kết quả xếp hạng các giải pháp đáp ứng biến đổi khí hậu sử dụng phương
pháp SAW. 52
Hình 4.3. Kết quả xếp hạng các giải pháp đáp ứng biến đổi khí hậu sử dụng phương
pháp ELELECTR III. 53
Hình 4.4. Kết quả xếp hạng các giải pháp đáp ứng biến đổi khí hậu sử dụng phương
pháp PROMETHEE II. 54
Hình 4.5. Phân tích thứ hạng các giải pháp đáp ứng biến đổi khí hậu sử dụng phương
pháp ELECTREE III dựa trên tiếp cận SMAA III. 54
Hình 4.6. Kết quả xếp hạng các giải pháp quản lý đập Đakmi 4 sử dụng phương pháp

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

1.1. Đặt vấn đề
Nƣớc là nguồn tài nguyên không thể thiếu trong sự tồn tại và phát triển của con
người, và nó cũng là yếu tố quan trọng cấu thành môi trường khu vực. Hiện nay nhiều
vấn đề phức tạp và nghiêm trọng liên quan đến nước đã xuất hiện trên thế giới. Để giải
quyết những vấn đề này đòi hỏi cần thực hiện quản lý tổng hợp tài nguyên nước trong
đó xem xét tất cả các yếu tố có liên quan đến tài nguyên nước trên quan điểm tổng hợp
và toàn diện [3].
Quản lý tổng hợp tài nguyên nƣớc là một quá trình trong đó có sự nỗ lực
quản lý tài nguyên nước hiệu quả hơn trên quan điểm quản lý tổng hợp. Mỗi quốc gia
hoặc khu vực đều có những đặc điểm riêng về địa lý và khí tượng; một lịch sử dùng
nước, phong tục tập quán từng vùng và những nhận định về các giá trị khác nhau bắt
nguồn từ những nhân tố trên. Thêm vào đó mỗi vùng lại có những hoàn cảnh phát triển
kinh tế khác nhau. Vì vậy quản lý tài nguyên nước tổng hợp một cách đúng đắn và phù
hợp không thể chỉ dựa trên một quy tắc hay một tiêu chuẩn đơn thuần [3].
Trong Quản lý tổng hợp tài nguyên nước, việc đưa ra quyết định được dựa trên
sự hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ giữa các hoạt động, các quá trình đang diễn ra tại
lưu vực và ảnh hưởng của hoạt động, quá trình đó đến lưu vực là rất quan trọng và
mang tính quyết định. Do đó việc tìm ra một hệ hỗ trợ ra quyết định có khả năng
lượng hóa ảnh hưởng các can thiệp quản lý trong quá trình phát triển đến các nguồn
nước là rất cần thiết.
Hê thống hỗ trợ ra quyết định DSS (Decision Support System) đối với các
vấn đề về tài nguyên nước đã bắt đầu xuất hiện giữa nhưng năm 1970. DSS được xây
dựng nhằm đánh giá những biện pháp khác nhau bao gồm cả việc đánh giá các chi phí
của các biện pháp đó để đưa ra những đề xuất, khuyến nghị cho các cơ quan ra quyết
định. Trải qua nhiều năm tiếp theo của thập niên 90 của thế kỷ trước, cùng với sự phát
triển của các phần mềm, sự nâng cao hiểu biết cơ bản của người ra quyết định về ứng
dụng công nghệ thông tin đã giúp cho việc xây dựng và khai thác phần mềm hỗ trợ ra
quyết định trong quản lý nguồn nước trở nên phổ biến hơn.

 DSS kiểm soát lũ lụt:
- CWMS (Fritz, J.A., et al., 2002 - Corps Water Management System) sử dụng
cơ sở dữ liệu quan hệ (ORACLE) và các mô hình HEC-HIVIS (thực hiện tinh toán
dòng chảy thủy văn), HEC-RAS (tính toán dòng chảy sông ngòi), HEC-ResSim (tính
toán hồ chứa) và HEC-FIA (phân tích tác động dòng chảy).
- SMS (EMRL, 2004): Được phát triển bởi phòng nghiên cứu mô hình về môi
trường, Đại học Brigham Young và Trạm quan trắc đường thủy, Binh chủng công binh
Hoa Kỳ (WES).
 DSS ứng phó sự cố tràn hóa chất
- DBAM (Danube Basin Alarm Model) là mô hình mô phỏng thời gian truyền
và nồng độ các chất xảy ra các sự cố tràn hóa chất trong hệ thống sông.
 DSS phân phối nước
- Aquarius (Diaz et al., 1997) - AQUARIUS được phát triển bởi Khoa Kỹ thuật
công trình, Đại học Colorado trong khuôn khổ hợp tác với U.S Forest Service.
- CALSIM (DWR, 2004) - The CALifornia Water Resources SImulation
Model: Được phát triển bởi Phòng tài nguyên nước bang California và Cục cải tạo liên
bang về quy hoạch và quản lý dự án nước bang California và dự án lưu vực Trung Mỹ.
- DELFT-TOOLS (Delft Hydraulics, 2004) là một cơ cấu trợ giúp ra quyết
định được phát triển bởi các nhà thủy lực Delft – Hà Lan.
- 10 -

- WaterWare (Fedra, 2002; Jamison and Fedra, 1996) là hệ thống trợ giúp ra
quyết định dựa trên sự liên kết các mô hình mô phỏng sử dụng các dữ liệu từ GIS và hệ
thông chuyên gia.
 DSS quản lý chất lượng nước
- BASINS (USEPA, 2004 - Better Assessment Science Integrating Point and
Nonpoint Sources) là một hệ DSS đưa đồng thời một số lượng lớn các dữ liệu môi
trường và các khả năng mô hình hóa vào một gói chung, gắn kết với GIS.
 DSS quản lý tổng hợp tài nguyên nước - mDSS
Trong các hệ thống vừa nêu trên, tất cả đều chỉ mới dừng lại ở công cụ trợ giúp

cũng như các quốc gia trong vùng, áp lực lên nguồn nước cho phát triển đã nảy sinh.
- 11 -

Thêm vào đó là sự biến của đổi của khí hậu toàn cầu làm gia tăng những tác động xấu
đến tài nguyên nước đe đoạ phát triển bền vững của nhiều quốc gia, trong đó Việt Nam
được xếp vào 10 quốc gia ảnh hưởng mạnh nhất. Vi vậy, vấn đề về phát triển phương
pháp luận và công cụ hỗ trợ ra quyết định phục vụ quản lý tổng hợp tài nguyên đảm
bảo phát triển bền vững đang được đặt ra cấp bách.
Tuy nhiên cho đến nay ở nước ta vẫn chưa phát triển và sử dụng hệ thống hỗ trợ
ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước. Mặc dù phương pháp luận về quản lý
tổng hợp đã được phát triển và thực hiện nhiều ở quy mô dự án Quốc Gia trong một số
lĩnh vực như: Các dự án quản lý tổng hợp đới bờ, Quản lý tổng hợp khai thác và phát
triển tài nguyên rừng…
1.4. Mục tiêu của đề tài
Trong khuôn khổ của luận văn “Nghiên cứu phương pháp phân tích đa tiêu chí
hỗ trợ ra quyết định trong Quản lý tổng hợp tài nguyên nước và áp dụng cho lưu vực
sông Vu Gia – Hàn”, phương pháp phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra quyết định trong
quản lý tổng hợp tài nguyên nước bước đầu được nghiên cứu, xây dựng nhằm giúp các
cấp ra quyết định căn cứ vào những dữ liệu thực tế về tài nguyên nước cũng như căn
cứ vào những dự báo khoa học về tác động có thể xảy ra để đi đến quyết định cuối
cùng trong việc quản lý tài nguyên nước bền vững. Do tính phức tạp và phạm vi rộng
của vấn đề nghiên cứu, luận văn mới tập trung vào một số thành phần cơ bản nhất, đáp
ứng được các yêu cầu cần thiết của một hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp
tài nguyên nước lưu vực sông.
1.5. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng: Các vấn đề cần giải quyết để xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong
quản lý tổng hợp tài nguyên nước quy mô lưu vực sông.
Phạm vi: Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước
lưu vực sông, tập trung nghiên cứu ứng dụng các phương pháp phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra
quyết định và áp dụng thử nghiệm phân tích cho quản lý tổng hợp tài nguyên nước bước đầu

Chương 1 là chương Giới thiệu đã trình bày những lý do hình thành hướng
nghiên cứu qua việc nghiên cứu bài toán quản lý tổng hợp tài nguyên nước, thực tiễn
xây dựng, áp dụng DSS trong bài toán này trên thế giới và tại Việt Nam.
Yêu cầu đặt ra nghiên cứu trong luận văn là xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định
quản lý tổng hợp tài nguyên nước lưu vực sông, tập trung nghiên cứu ứng dụng các
phương pháp phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra quyết định và áp dụng thử nghiệm phân tích cho
quản lý tổng hợp tài nguyên nước bước đầu phát triển tại lưu vực sông Vu Gia – Hàn.
Với yêu cầu đặt ra như vậy, luận văn tiếp theo sẽ nghiên cứu lý thuyết, công
nghệ và công cụ phục vụ giải quyết bài toán.

- 13 -

CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT, CÔNG NGHỆ &
CÔNG CỤ PHỤC VỤ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN

2.1. Quản lý tổng hợp tài nguyên nƣớc
2.1.1. Khái niệm
1. Tài nguyên nƣớc
Tài nguyên nước là một thành phần gắn chặt với mức độ phát triển của xã hội
loài người. Ở mỗi giai đoạn phát triển của khoa học công nghệ và tùy theo điều kiện cụ
thể của từng quốc gia mà nguồn nước được khai thác theo nhu cầu và trình độ kỹ thuật
nhất định. Nước được coi là một dạng tài nguyên và luôn được bổ sung trong ngân quỹ
nước của quốc gia. Tài nguyên nước là một thành phần không thể thiếu của những hệ
sinh thái trên mặt đất. Sự biến đổi khí hậu toàn cầu và thải chất nhiễm bẩn vào bầu khí
quyển cũng đã tác động vào tài nguyên nước và đe dọa các hệ sinh thái. Do vậy, việc
nghiên cứu nước và hệ thống tài nguyên nước có tầm quan trọng đặc biệt không những
đối với lưu vực sông, từng quốc gia mà còn là của toàn cầu.
Tóm lại, Nước là một tài nguyên bao gồm nguồn nước mặt, nước mưa, nước dưới đất,
nước biển thuộc lãnh thổ của một nước, một lưu vực, một vùng hay một địa phương [6].
2. Quản lý tổng hợp tài nguyên nƣớc

tích hứng nước và tập trung nước gọi là lưu vực sông.
Một lưu vực sông có thể xem như một vùng địa lý được giới hạn bởi đường
chia nước trên mặt và dưới đất. Đường chia nước trên mặt là đường nối các đỉnh cao
của địa hình. Nước từ đỉnh cao đó chuyển động theo hướng dốc của địa hình để xuống
chân dốc, đó là các suối nhỏ rồi tập trung xuống các nhánh sông lớn hơn và chảy ra
biển. Cứ thế chúng tạo thành mạng lưới sông. Trên lưu vực sông, ngoài các phần diện
tích đất trên cạn còn có các phần đất chứa nước thuộc lòng chảy sông, hồ và các vùng
đất ngập nước theo từng thời kỳ [6].
4. Quản lý tổng hợp tài nguyên nƣớc lƣu vực sông
Trên lưu vực sông luôn tồn tại các mối quan hệ chặt chẽ giữa nước mặt và nước
ngầm, giữa số lượng nước và chất lượng nước, giữa đất và nước và giữa vùng thượng
lưu và hạ lưu. Các mối quan hệ này làm cho lưu vực sông từ một vùng địa lý đã trở
thành một hệ thống luôn kết dính với nhau.
Như vậy, quản lý tổng hợp tài nguyên nước lưu vực sông là quản lý nguồn nước
và các thành phần liên quan đến nước trên quy mô toàn lưu vực [6].
2.1.2. Các nguyên tắc, nội dung
1. Các nguyên tắc
Hiện nay, có thể coi 4 nguyên tắc được thảo luận và thống nhất trong hội nghị
về Nước và Môi trường năm 1992 tại Dubin (gọi tắt là nguyên tắc Dubin) là những
nguyên tắc nền tảng của quản lý tổng hợp tài nguyên nước:
Nguyên tắc 1: Nước ngọt là tài nguyên hữu hạn không tài nguyên nào có thể
thay thế được, rất thiết yếu để duy trì cuộc sống, phát triển và môi trường.
Nguyên tắc này mở ra một phương pháp tiếp cận mới trong quản lý nước, đó là
phải xem xét tất cả các đặc tính của chu trình thủy văn cũng như các tương tác của
nước với các tài nguyên khác và hệ sinh thái.
Nguyên tắc 2: Phát triển và bảo vệ tài nguyên nước phải dựa trên phương
pháp tiếp cận có sự tham gia của tất cả các thành phần bao gồm những người dừng
nước, người lập quy hoạch và người xây dựng chính sách ở tất cả các cấp.
Trong quản lý nước truyền thống không chú trọng đến sự tham gia của các
thành phần, nhất là người dùng nước. Nguyên tắc này đưa ra một cách tiếp cận mới về

nguyên nước là quản lý việc sử dụng nước [6].
a. Quản lý tổng hợp trong hệ thống tự nhiên bao gồm:
(1) Quản lý tổng hợp nước và đất: Nước và đất là hai thành phần của môi
trường tự nhiên có mối liên quan và tác động với nhau trong quá trình diễn ra của tự
nhiên. Vì thế việc quản lý sử dụng nước không thể tách rời với quản lý sử dụng đất và
các biện pháp canh tác trên đất nông nghiệp, nhất là việc quản lý các lưu vực nhỏ để
bảo vệ đất chống xói mòn.
(2) Quản lý tổng hợp các thành phần nước xanh lá cây và nước xanh da trời:
Hai thành phần liên quan đến việc quản lý nước, đó là:
- Nước liên quan đến sử dụng của hệ sinh thái như nước mưa và bốc thoát hơi
(còn gọi là nước xanh lá cây).
- Nước sử dụng trực tiếp của con người như nước trong sông, hồ và nước ngầm.
(3) Quản lý tổng hợp nước mặt và nước ngầm: Tài nguyên nước của lưu vực
bao gồm cả nước mặt và nước ngầm, việc khai thác quá mức nước mặt hay nước ngầm
cũng ảnh hưởng đến thành phần còn lại.
- 16 -

(4) Quản lý tổng hợp số lượng và chất lượng nước: Ô nhiễm nước có thể làm
suy giảm nhanh chóng nguồn nước sạch mà con người sử dụng. Vì thế trong quản lý
tổng hợp tài nguyên nước không những chú ý quản lý số lượng nước mà còn phải chú
trọng đến quản lý và bảo vệ chất lượng nước.
(5) Quản lý tổng hợp các lợi ích sử dụng nước vùng thượng lưu và hạ lưu: Lợi
ích về sử dụng nước tại hạ lưu thường bị ảnh hưởng do sử dụng nước tại thượng lưu.
Lấy nước quá mức để sử dụng ở thượng lưu sẽ làm cạn kiệt dòng chảy ở hạ lưu, xả
nước thải ở thượng lưu thường làm suy giảm chất lượng nước ở khu vực hạ lưu, việc
thay đổi sử dụng đất tại thượng lưu sẽ ảnh hướng tới nước ngầm chảy vào sông và làm
biến đổi dòng chảy của sông trong các tháng mùa kiệt ở hạ lưu. Vì thế các mâu thuẫn
về lợi ích trong sử dụng nước ở thượng lưu và hạ lưu là không tránh khỏi cần phải
được xem xét và giải quyết dựa trên các nguyên tắc của quản lý tổng hợp.
b. Quản lý tổng hợp trong hệ thống nhân văn bao gồm:

với quản lý tổng hợp tài nguyên nước.
2.2. Hệ hỗ trợ ra quyết định
2.2.1. Giới thiệu
Khái niệm Hệ hỗ trợ ra quyết định (Decision Support Systems – DSS) được Scott
Morton đưa ra đầu những năm 70 với thuật ngữ Hệ thống hỗ trợ quản lý (MSS -
Management Support System). Hệ thống được xác định như sau “Hệ thống dựa trên sự
tương tác máy tính, giúp người ra quyết định dùng các dữ liệu và mô hình để giải các bài
toán không có cấu trúc – những bài toán mờ, phức tạp với lời giải không hoàn chỉnh”.
Theo Gorry và Scott Morton, các vấn đề xử lý được phân chia thành có cấu trúc, nửa cấu
trúc và không có cấu trúc. Trong đó các Hệ thông tin quản lý (MIS – Management
Information System) được dùng để giải quyết loại bài toán thứ nhất còn lớp các bài toán
thứ hai và thứ ba là phạm vi giải quyết của Hệ hỗ trợ quyết định và Hệ chuyên gia [13].
Sự ra đời của DSS đánh dấu bước phát triển quan trọng trong lĩnh vực ứng dụng
tin học vào quản lý và điều hành công việc. DSS đã không ngừng được nghiên cứu và
phát triển cả về lý thuyết và thực tế triển khai ứng dụng. Vai trò chính của DSS là nhằm
mục đích giúp các nhà ra quyết định giải quyết những vấn đề trong những hoàn cảnh chưa
được định nghĩa rõ ràng, các nhà ra quyết định có thể chưa biết rõ vấn đề cũng như giải
pháp, tiêu chuẩn đánh giá sự thành công của lựa chọn.
Với mục đích này, chúng ta có thể quan niệm rằng bất cứ hệ thống nào tuân thủ
một mô hình tổ chức và xử lý riêng biệt của nó mà có thể trợ giúp việc ra quyết định
thì đều được xem là một DSS.
Các loại DSS truyền thống như sử dụng bảng tính, tối ưu toán học, phân tích số
hay mô hình mô phỏng vẫn tiếp tục phát huy tác dụng trong việc giải quyết đa vấn đề.
Tuy nhiên những người làm những việc sử dụng tri thức trong doanh nghiệp ngày càng
yêu cầu hệ thống phải biết nhiều hơn và phải làm được nhiều hơn việc truy xuất, tổng
hợp và phân tích thông tin. Càng ngày họ sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào hệ thống để có thể
ra các quyết định nhanh chóng với độ tin cậy cao hơn. Đây là xu hướng phát triển của hệ
thống thông tin nói chung và của DSS nói riêng [19].
2.2.2. Ngƣời ra quyết định và quá trình ra quyết định
1. Ngƣời ra quyết định
Giai đoạn thiết kế

Thiết lập mô hình
Thiết lập các tiêu chí chọn lựa
Thiết lập các phương án
Dự đoán và đánh giá các kết quả Phát biểu bài toán
Các phương án
Giai đoạn chọn lựa

Tìm giải pháp cho mô hình
Phân tích độ nhậy
Chọn ra các phương án tốt nhất
Lập kế hoạch thực thi Giai đoạn

độc lập nhằm đưa ra tính thông minh của quyết định đưa ra. Nó cũng có thể được kết nối
với các kho kiến thức khác của tổ chức.
Dữ liệu: trong
và ngoài
Các hệ thống
máy tính khác
Internet,
intranet và
extranet
Cơ sở kiến thức
tổ chức
Nhà quản lý
(ngƣời dùng)
Các phân hệ
dựa trên tri
thức

Quản lý mô
hình

Quản lý dữ
liệu

Các mô hình
ngoài

Phân hệ giao
diện ngƣời
dùng


cuối những năm 1960. Năm 1968, Roy đã giới thiệu các phương pháp xếp hạng, năm
1976 Keeney và Raiffa mở rộng lý thuyết giá trị cho trường hợp đa chiều [16].
Mục đích chung của các phương pháp MCDA là giúp cho người ra quyết định
chuẩn bị, tạo lập quyết định và nghiên cứu các bài toán ra quyết định xét tới nhiều hơn
một quan điểm. Mục đích của MCDA là không bắt buộc phải chọn bất kỳ một quyết
định nào mà từ một cấu trúc hợp lý của bài toán ra quyết định MCDA đưa ra các phân
tích, khuyến nghị [22].
Từ thập niên 1970 đến 1990, MCDA được phát triển nhanh chóng, hiệp hội
MCDA được hình thành và nhiều cải tiến cả trên phương diện lý thuyết cũng như các
ứng dụng thực tế đã được xuất bản trong nhiều tài liệu quốc tế, nhiều gói phần mền
giải quyết các bài toán MCDA ra đời, những gói phần mềm này được gọi là hệ thống
- 21 -

hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí (Multiple criteria decision support system) để thực hiện
lý thuyết cải tiến trong MCDA với giao diện người dùng thân thiện, quá trình ra quyết
định thông qua các thủ tục tương tác và được lặp đi lặp lại nhằm nâng cao nhận thức
của người ra quyết định về bài toán và các chính sách quyết định của họ.
Ngày càng có nhiều bài toán MCDA trong thực tế, tuy nhiên trong khuôn khổ
luận văn, tác giả không thể cung cấp đầy đủ các bài toán này, sau đây là một số bài
toán MCDA quan trọng nhất đã được áp dụng trong thực tế trên nhiều quốc gia:
1. Lĩnh vực kinh tế và tài chính:
- Dự đoán khả năng thất bại trong kinh doanh
- Đánh giá rủi ro tín dụng
- Quản lý và lựa chọn danh mục vốn đầu tư
- Lập kế hoạch tài chính
2. Lĩnh vực quy hoạch năng lượng và quản lý môi trường:
- Quản lý rừng
- Quản lý chất thải
- Xác định vị trí nhà máy điện
- Lập kế hoạch quản lý tài nguyên nước

Von Winterfeldt (1980) đã gọi quá trình cấu trúc bài toán MCDA là giai đoạn
khó nhất của bài toán hỗ trợ quyết định. Keeney (1992) và Hammond et al. (1999) đã
đề xuất một giải pháp thông minh cho giai đoạn cấu trúc bài toán MCDA như sau:
Cấu trúc cơ bản của một bài toán MCDA được thể hiện trong hình 2.3 [16].
Trong đó A = {a
1
,…, a
i
,…, a
m
} là tập các phương án lựa chọn, và F = {g
1
,…, g
j
,…, g
n
}
là tập hữu hạn n tiêu chí. Đánh giá của lựa chọn a
i
dựa trên tiêu chí j là g
j
(a
i
) [16].

Hình 2.3. Cấu trúc của bài toán MCDA
2.3.4. Phân loại bài toán MCDA
Roy (1985, p.57) đã đưa ra bốn loại bài toán ra quyết định trong MCDA:
(1) Bài toán lựa chọn (choice): Chọn ra một phương án lựa chọn từ tập các lựa
chọn A = {a

> a
3
với “>” có nghĩa là ưu tiên hơn. Với bài toán lựa
chọn, lựa chọn tốt nhất là lựa chọn a
2
. Với bài toán mô tả, một lựa chọn có thể được
mô tả theo các tính năng chính. Với bài toán phân loại, phân loại tất cả các lựa chọn
vào hai nhóm: Nhóm 1 (a
1
, a
2
, a
6
) ưu tiên hơn Nhóm 2 (a
3
, a
4
, a
5
, a
7
) [12].
- 23 - Hình 2.4. Phân loại bài toán MCDA
2.3.5. Các phƣơng pháp của MCDA
Có rất nhiều phương pháp MCDA ngày nay, tuy nhiên không một phương pháp
nào là phổ biến cho tất cả các bài toán ra quyết định. Các phương pháp khác nhau có
thể mang lại kết quả khác nhau cho cùng một bài toán. Nói cách khác, khi cùng một dữ

phương pháp Outranking (ELECTRE hay PROMETHEE) thì quan hệ nhị phân của các
lựa chọn được đại diện bởi các chỉ số phù hợp và chỉ số không phù hợp.
Các phương pháp dựa trên quy tắc ngôn ngữ tập trung thể hiện các ưu tiên tiêu
chí thông qua các quy tắc ngôn ngữ, chủ yếu là “Nếu,…., thì….”. Ưu điểm của loại này
là đưa ra quyết định bằng cách tìm kiếm các nguyên tắc sao cho có thể biện minh tốt
nhất cho lựa chọn của họ. Phương pháp tập thô (Slowinski, 1992) và phương pháp loại
trừ (MacCrimon, 1973, Radford, 1989) được dựa trên đại diện ưu tiên [15].
2. Kỹ thuật trọng số hóa
Belton và Stewart (2002) tổng kết có hai loại trọng số: trọng số thỏa hiệp và trọng số
không thỏa hiệp. Trọng số thỏa hiệp nhấn mạnh sự “đền bù” của các giá trị tiêu chí, cho
phép dữ liệu ưu tiên có thể so sánh khi chúng được tổng hợp vào một giá trị đại diện duy
nhất. Trọng số không thỏa hiệp không cho phép thỏa hiệp trực tiếp qua tiêu chí, chúng
thường gắn liền với phương pháp Outranking [15].
Phương án
lựa chọn
Phương pháp
dựa trên
một lựa chọn
Phương pháp
dựa trên
cặp lựa chọn
Phương pháp
dựa trên quy tắc
ngôn ngữ
1. Hàm lợi ích
2. Hàm chuẩn hóa tuyến tính
3. Hàm tỷ lệ hình học
4. Hàm mức độ mong muốn
5. Hàm thành viên mờ
6. Xếp hạng thứ tự với hàm

Trọng số không
thỏa hiệp
1. AHP
2. Các trọng số Swing
3. Trọng số theo tỷ lệ hình học
4. Xếp hạng thứ tự theo xác xuất
5. Phân tích độ bao phủ dữ liệu
1. ELECTRE
2. PROMETHEE
Phương án
lựa chọn
Người ra
quyết định
Giá trị
Mô hình quan hệ
lựa chọn đơn
Mô hình quan hệ
lựa chọn nhị phân
Mô hình dựa trên
Quy tắc ngôn ngữ
Dữ liệu số
Dữ liệu không
phải số
AIM
MAUT
SMART
VIMDA
Preference Cones
Loại trừ theo
thuyết tập thô