BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

ĐỀ CƢƠNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH
MÃ SỐ : 60.48.01

TÊN ĐỀ TÀI
NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU
PARETO VÀO BÀI TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU
TRONG TRƢỜNG HỢP THÔNG TIN KHÔNG ĐẦY ĐỦ

Họ và tên học viên
Cán bộ hƣớng dẫn
Lớp

:
:
:

Võ Xuân Lợi
TS. Nguyễn Văn Hiệu
KHMT K28(2013-2015)

Đà Nẵng, 5/2015


I. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trong cuộc sống hằng ngày, mỗi ngƣời trong chúng ta đều phải ra không
biết bao nhiêu quyết định liên quan đến các sinh hoạt cá nhân từ ăn gì, uống gì,

mục tiêu không đƣợc thực hiện, hay là khó khăn trong việc tính toán, thì chúng
ta phải tiến hành giải với bài toán đa mục tiêu
Từ đó đã ra đời rất nhiều phƣơng pháp để giải quyết vấn đề ra quyết định
đa mục tiêu (MCDM) dựa trên việc kết hợp hoặc tổng hợp các tiêu chí. Các cách
phổ biến là tuyến tính, số nhân và kết hợp maximin (Keeney and Raia (1976);
Saaty(1980)). Ví dụ nhƣ các phƣơng pháp phân tích thứ bậc (AHP) nổi tiếng của
Saaty(1980) dựa trên sự kết hợp tuyến tính của các tiêu chí. Tuy nhiên, mặc dù
sự phổ biến của các phƣơng pháp tổng hợp để giải quyết các vấn đề MCDM,
nhƣng đôi khi nó không đƣợc thích hợp trong một số trƣờng hợp, nhất là khi ta
thiếu thông tin về trọng số của tiêu chí, hay còn gọi là thông tin không đầy đủ,
không chắc chắn. Mà trong thực tế, đa số các thông tin về trọng số tiêu chí có
thể đƣợc coi là không chắc chắn, không đầy đủ.
Với mong muốn tìm ra những phƣơng pháp để giải quyết một phần các
vấn vấn đề nêu trên, tôi chọn đề tài “Nghiên cứu và ứng dụng phƣơng tối ƣu
Pareto vào bài toán ra quyết định đa mục tiêu trong trƣờng hợp thông tin
không đầy đủ” làm đề tài tốt nghiệp. Các phƣơng pháp tƣơng ứng đƣợc đƣa ra
nhằm việc thu gọn dần tập Pareto bằng cách khai thác một số thông tin bổ sung
về tầm quan trọng của tiêu chí đƣợc cung cấp bởi các chuyên gia, ngƣời quyết
định (DM).
II. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
Tối ƣu phƣơng pháp giải bài toán ra quyết định đa mục tiêu với thông
tin không đầy đủ và không chắc chắn.
Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định sử dụng phƣơng pháp tối ƣu Pareto
và thử nghiệm với bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh cho Công ty
HERBALIFE
Để hoàn thành mục tiêu đặt ra, cần thực hiện các nhiệm vụ sau:
- Tìm hiểu và nghiên cứu xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định đa mục
tiêu.




Kết quả thực tiễn: Xây dựng thành công hệ hỗ trợ ra quyết định và
phƣơng pháp cài đặt vào bài toán chọn vị trí đặt chi nhánh.
VI. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
1. Ý nghĩa khoa học
Góp phần giải quyết với các bài toán với thông tin không đầy đủ, không
chắc chắn.
Áp dụng phƣơng pháp tối ƣu Pareto vào bài toán đặt vị trí chi nhánh.
Áp dụng phƣơng pháp tối ƣu Pareto vào việc tìm đặt vị trí chi nhánh công
ty Herbalife tại Đà Nẵng
2. Ý nghĩa thực tiễn
Đề tài ứng dụng các công cụ, ngôn ngữ lập trình để xây dựng hệ thống
quyết định tìm vị trí đặt chi nhánh.
Sản phẩm là hệ thống phục vụ đắc lực, kịp thời và có độ tin cậy cao.
Đề xuất giải pháp tối ƣu nhằm tìm vị trí đặt chi nhánh một cách hiệu quả.
VII. DỰ KIẾN BỐ CỤC CỦA LUẬN VĂN
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
2. Mục đích nghiên cứu
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
5. Dự kiến kết quả đạt đƣợc
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
7. Bố cục luận văn
CHƢƠNG 1 – TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU PARETO
VÀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU
1. Tổng quan về phƣơng pháp tối ƣu Pareto
1.1 Giới thiệu về Vilfredo Pareto
1.2 Nguyên tắc Pareto


1.3.

Phân tích bài toán

1.4.

Tìm giải pháp

2. Quy luật Maximality
2.1. Phát biểu quy luật
2.2. Các định lý cơ bản
2.3. Áp dụng vào bài toán
3. Quy luật Interval dominance
3.1. Phát biểu quy luật


3.2. Các định lý cơ bản
3.3. Áp dụng vào bài toán
4. Quy luật Interval bound dominance
4.1. Phát biểu quy luật
4.2. Các định lý cơ bản
4.3. Áp dụng vào bài toán
5. Kết chƣơng
CHƢƠNG 3 – XÂY DỰNG VÀ ỨNG DỤNG CHƢƠNG TRÌNH VÀO
BÀI TOÁN TÌM VỊ TRÍ TRỤ SỞ CHI NHÁNH CÔNG TY
HERBALIFE TẠI ĐÀ NẴNG
1. Phân tích thiết kế hệ thống
2. Thu thập dữ liệu dữ liệu
3. Mô tả dữ liệu của chƣơng trình

Research, Vol. 98, No. 1, pp.111-123.
[9] Saaty, T. (1980) Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy
Process, New York: McGraw Hill.
[10] Noghin, V. (1997) `Relative importance of criteria: a quantitative
approach', Journal of Multi-Criteria Decision Making, Vol. 6, No. 6, pp.355-363.


IX. KẾ HOẠCH DỰ KIẾN TRIỂN KHAI ĐỀ TÀI
Tháng (năm 2015)
Dự kiến nội dung
thực hiện
Thực hiện đề cƣơng luận văn
Tìm hiểu về tối ƣu Pareto và phƣơng
pháp ra quyết định đa mục tiêu
- Lý thuyết tối ƣu Pareto
- Các phƣơng pháp ra quyết định đa mục
tiêu.
- Tìm hiểu các quy luật
Thu thập dữ liệu bài toán thực tế
Ứng dụng tối ƣu Pareto và phƣơng pháp
ra quyết định đa mục tiêu với thông tin
không đầy đủ vào bài toán thực tế
Xây dựng chƣơng trình
Hoàn thiện luận văn

5

6

7

Cán bộ duyệt đề cƣơng

tháng

năm 2015