- Ra quyết định với thông tin không chắc chắn bằng việc ứng dụng mô hình cây quyết định. - Abstract: Tổng quan về mô hình cây quyết định và thông tin không chắc chắn, giới thiệu khái niệm về cây quyết định, phân loại cây quyết định, ưu nhược điểm của cây quyết định trong việc giải quyết bài toán về phân loại, ra quyết định và phương pháp xây dựng cây quyết định. - Phân tích những công cụ hỗ trợ xây dựng mô hình cây quyết định và lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp, trình bày tóm lược nội dung và quá trình ra quyết định với thông tin không chắc chắn. - giới thiệu PrecisionTree 5.7, là công cụ để xây dựng cây quyết định nhằm xử lý thông tin không chắc chắn, hỗ trợ quá trình ra quyết định trong việc lập kế hoạch. - Ra quyết định với thông tin không chắc chắn trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, ứng dụng mô hình cây quyết định trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh dựa trên tập dữ liệu giả định và trên tập dữ liệu thực tế được thu thập từ Công ty cổ phần May Thăng Long.. - Mô hình cây quyết định Content. - Cây quyết định cũng có thể được sử dụng để xử lý thông tin không chắc chắn.. - Luận văn này nằm trong hướng khảo cứu, ứng dụng cây quyết định trong việc xử lý thông tin không chắc chắn nhằm rút ra tri thức mới, phục vụ ra quyết định trong quá trình lập kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.. - Chƣơng 1: Tổng quan về mô hình cây quyết định và thông tin không chắc chắn sẽ giới thiệu một số khái niệm và vấn đề chung nhất về những vấn đề này. - Đó là những kiến thức cơ bản nhất, làm cơ sở để tìm khảo cứu và ứng dụng mô hình cây quyết định trong việc xử lý thông tin không chắc chắn nhằm hỗ trợ quá trình lập kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh doanh nghiệp ở các chương tiếp sau.. - Chƣơng 2: Công cụ hỗ trợ xây dựng mô hình cây quyết định và lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp sẽ trình bầy tóm lược nội dung và quá trình ra quyết định với thông tin không chắc chắn. - giới thiệu PrecisionTree 5.7, là công cụ được luận văn sử dụng để xây dựng cây quyết định nhằm xử lý thông tin không chắc chắn, hỗ trợ quá trình ra quyết định trong việc lập kế hoạch. - Luận văn khảo cứu quá trình lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp và đề xuất ứng dụng mô hình cây quyết định trong quá trình đó.. - Chƣơng 3: Ra quyết định với thông tin không chắc chắn trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp sẽ trình bầy việc ứng dụng mô hình cây quyết định trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh dựa trên tập dữ liệu giả định và trên tập dữ liệu thực tế được thu thập từ Công ty cổ phần May Thăng Long.. - CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN. - Chương này giới thiệu tổng quan về mô hình cây quyết định và thông tin không chắc chắn. - Luận văn trước hết trình bày lý thuyết chung nhất về cây quyết định như giới thiệu cây quyết định, phân loại, xây dựng và ứng dụng của cây quyết định. - 1.1 Tổng quan về mô hình cây quyết định 1.1.1 Giới thiệu cây quyết định. - Học bằng cây quyết định là phương pháp thông dụng trong khai phá dữ liệu. - Một cây quyết định có thể được học bằng cách chia tập hợp nguồn thành các tập con dựa theo một kiểm tra giá trị thuộc tính. - Giải thuật học cây quyết định gồm 2 bước lớn: xây dựng cây (Top-down), cắt nhánh (Bottom-up) để tránh học vẹt. - 1.1.2 Các kiểu cây quyết định. - Theo tiêu chí phân loại dựa vào giá trị thuộc tính của cây, cây quyết định được chia thành 2 loại chính:. - Giá trị thuộc tính liên tục A cần được rời rạc hóa trong cây quyết định. - Một cây quyết định phân loại là một mô hình phân loại (bộ phân loại) cho một biến lớp T khi biết các thuộc tính A. - Để phân lớp mẫu dữ liệu chưa biết, giá trị các thuộc tính của mẫu được đưa vào kiểm tra trên cây quyết định. - 1.1.3 Ƣu điểm của cây quyết định. - So với các phương pháp khai phá dữ liệu khác, cây quyết định là phương pháp có một số ưu điểm chính sau:. - Cây quyết định dễ hiểu. - Người ta có thể hiểu mô hình cây quyết định sau khi được giải thích ngắn.. - Cây quyết định có thể xử lý cả dữ liệu có giá trị bằng số và dữ liệu có giá trị là tên thể loại (giá trị phân loại).. - Cây quyết định là một mô hình hộp trắng. - 1.1.4 Nhƣợc điểm của cây quyết định. - Chi phí tính toán để xây dựng mô hình cây quyết định cao:. - 1.1.5 Ứng dụng của cây quyết định. - Một trong những ứng dụng của cây quyết định là được sử dụng để phân lớp dữ liệu.. - nhưng phân lớp cây quyết định vẫn được coi là công cụ mạnh, phổ biến và đặc biệt thích hợp cho khai phá dữ liệu [4].. - Cây quyết định có thể xử lý tốt các thuộc tính có giá trị liên tục. - 1.1.5.3 Sử dụng để biểu diễn các vấn đề ra quyết định. - 6 1.1.6 Xây dựng và ứng dụng cây quyết định. - 1.1.6.1 Thủ tục tạo lập cây quyết định. - Quá trình tạo cây quyết định gồm hai giai đoạn [3, 12]. - Giai đoạn thứ nhất phát triển cây quyết định:. - Thuật toán xây dựng cây quyết định. - ID3 xây dựng cây quyết định theo giải thuật sau:. - Giai đoạn thứ hai cắt, tỉa bớt các cành nhánh trên cây quyết định:. - 1.1.6.2 Ứng dụng trích rút luật từ cây quyết định. - Tri thức trong cây quyết định có thể được chiết xuất và trình bày dưới dạng các luật phân loại IF-THEN. - Tri thức hướng dẫn quyết định (knowledge guided decision). - Lý trí hướng dẫn quyết định (Quasi-rational decision). - Quy tắc hướng dẫn quyết định (rule guided decision). - Trực giác hướng dẫn quyết định (intuition guiđe decision). - Mô hình tổng quát hơn để biểu diễn vấn đề quyết định là mạng quyết định (decision network hay còn gọi là influence diagram). - Thủ tục ra quyết định mờ. - Trong chương này, luận văn trình bày tổng quan về cây quyết định và thông tin không chắc chắn, là cơ sở để nghiên cứu, tìm hiểu các ứng dụng mô hình cây quyết định phục vụ quá trình ra quyết định với thông tin không chắc chắn ở các chương sau.. - Có thể sử dụng công thức Bayes để tính xác suất của một giả thuyết khi dữ liệu thuộc tính của cây quyết định là thông tin không chắc chắn. - Để ra quyết định với thông tin không chắc chắn trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp bằng việc ứng dụng cây quyết định, các chương tiếp theo sẽ tìm hiểu về công cụ hỗ trợ xây dựng cây quyết định và ứng dụng của nó với nội dung việc lập kế hoạch sản xuất kinh doanh trong doanh nghiệp.. - CHƢƠNG 2: CÔNG CỤ HỖ TRỢ XÂY DỰNG MÔ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ KẾ HOẠCH SẢN XUẤT KINH DOANH DOANH NGHIỆP. - Trong chương này, luận văn trước hết giới thiệu vấn đề ra quyết định với thông tin không chắc chắn, ở đây chủ yếu là ra quyết định trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh bằng ứng dụng cây quyết định. - 2.1 Ra quyết định với thông tin không chắc chắn bằng ứng dụng mô hình cây quyết định. - 2.2 Công cụ hỗ trợ xây dựng mô hình cây quyết định. - Hiện nay có nhiều công cụ hỗ trợ xây dựng mô hình cây quyết định như Simple. - 2.4 Một số nội dung chủ yếu cần ra quyết định khi lập kế hoạch phát triển sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp. - Trong chương này, luận văn giới thiệu tổng quát về công cụ PresicionTree5.7 được sử dụng trong luận văn để xây dựng mô hình cây quyết định. - Đồng thời giới thiệu về lý thuyết lập kế hoạch sản xuất kinh doanh trong doanh nghiệp, các vấn đề cần ra quyết định trong quá trình lập kế hoạch sản xuất. - Là lý thuyết cơ sở để áp dụng mô hình cây quyết định nhằm rút ra tri thức từ dữ liệu thực tiễn phục vụ công tác lập kế hoạch sản xuất của doanh nghiệp.. - Nhằm ứng dụng lý thuyết trên vào thực tiễn sản xuất của một doanh nghiệp, chương tiếp theo trình bày việc sử dụng công cụ hỗ trợ xây dựng cây quyết định để giải quyết các bài toán liên quan đến việc ra quyết định với thông tin không chắc chắn trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp.. - RA QUYẾT ĐỊNH VỚI THÔNG TIN KHÔNG CHẮC CHẮN TRONG LẬP KẾ HOẠCH SẢN XUẤT KINH DOANH DOANH NGHIỆP. - Chương này đề cập tới vấn đề ra quyết định với thông tin không chắc chắn trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp bằng việc ứng dụng mô hình cây quyết định.. - Bằng việc chia nhỏ các tình huống xảy ra khi lập kế hoạch sản xuất cho một sản phẩm thành các bài toán nhỏ hơn, và sử dụng công cụ PrecisionTree 5.7 để tạo cây quyết định giải quyết các bài toán nhỏ. - Như vậy, việc xây dựng các cây quyết định trực quan hóa các dữ liệu tình huống và xử lý dữ liệu không chắc chắn thu được trong các tình huống trên góp phần hỗ trợ quá trình ra quyết định của nhà quản lý trong việc lập kế hoạch sản xuất sản phẩm.. - Luận văn khảo cứu quá trình lập kế hoạch và thực hiện lập kế hoạch sản xuất kinh doanh cho Công ty cổ phần May Thăng Long với dữ liệu mẫu được thu thập năm 2006 bằng ứng dụng mô hình cây quyết định. - Với thực trạng lập kế hoạch sản xuất kinh doanh của công ty May Thăng Long hiện nay, cần ra quyết định về kế hoạch nhằm đạt sản lượng đề ra trong điều kiện môi trường kinh doanh và thông tin thu được là không chắc chắn bằng việc ứng dụng mô hình cụ cây quyết định.. - Ứng dụng mô hình cây quyết định trong công tác lập kế hoạch sản xuất kinh doanh 3.3.1 Ứng dụng mô hình cây quyết định trong việc ra quyết định với thông tin không chắc chắn. - Yêu cầu này được luận văn giải quyết bằng việc ứng dụng mô hình cây quyết định.. - Sử dụng cây quyết định để giải quyết các bài toán nhỏ trên, sau đó tổng hợp các kết quả tình huống để đáp ứng yêu câu. - Giải pháp: Xây dựng cây quyết định bằng phần mềm Precisiontree 5.7 từ các dữ liệu bảng trên.. - Hình 11: Kết quả xây dựng mô hình cây quyết định cho bài toán 1 Đánh giá kết quả:. - Theo kết quả mô hình cây quyết định như trên, giá trị kỳ vọng lớn nhất của phương án 1 là 19,8 (triệu đồng), của phương án 2 là 30 (triệu đồng). - Nếu nó quyết định thực hiện thử nghiệm đó, Công ty may Thăng Long sau đó phải đợi kết quả. - Đầu ra: Công ty muốn sử dụng cây quyết định để trực quan hóa các giải pháp và giải pháp tốt nhất trong việc đưa ra sản lượng sản xuất sản phẩm.. - Công ty may Thăng Long phải đưa ra quyết định liệu có thực hiện thử nghiệm thị trường hay không. - Sau đó nó phải quyết định liệu có nên giới thiệu sản phẩm đó ra thị trường quốc gia không. - Chiến lược tối ưu từ những vấn đề trong việc ra quyết định liên quan tới những kế hoạch ngẫu nhiên.. - Phương pháp và công cụ tin học hỗ trợ giải quyết bài toán: mô hình cây quyết định và phần mềm Precision Tree5.7.. - Kết quả bài toán 2 thu được là cây quyết định như hình sau:. - Tất cả các ứng dụng ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn được thực hiện theo những quy trình sau:. - Sau đó sử dụng mô hình cây quyết định để xác định những lựa chọn có giá trị kỳ vọng lớn nhất và theo đuổi lựa chọn đó với một sự phân tích toàn diện. - Như vậy, cây quyết định ở đây dựa vào suy diễn lùi, nhận giá trị tại các nút lá, và phân tích ngược lên đến kết quả tại gốc của cây.. - Với kết quả bài toán 2, có thể quyết định sản lượng sản phẩm mới được sản xuất tại xí nghiệp 1 của công ty. - Đầu ra: Quyết định sản lượng của sản phẩm truyền thống tại xí nghiệp1 được sản xuất trong năm tới.. - Như vậy, từ cây quyết định trên, có thể rút ra được một số luật suy diễn sau:. - Chương này đã tìm hiểu quy trình lập kế hoạch sản xuất kinh doanh và thực nghiệm việc ứng dụng mô hình cây quyết định với thông tin đầu vào là không chắc chắn, để giải quyết bài toán ra quyết định về sản lượng sản xuất của Xí nghiệp 1 thuộc Công ty May Thăng Long.. - Kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng có thể ra quyết định với thông tin không chắc chắn bằng việc công cụ PrecisionTree trên tập dữ liệu thực tế trong quá trình lập kế hoạch.. - Luận văn tập trung khảo cứu lý thuyết về cây quyết định, về thông tin không chắc chắn, về qui trình lập kế hoạch sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp và thực hành việc ra quyết định trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp với thông tin không chắc chắn bằng việc ứng dụng mô hình cây quyết định.. - Do điều kiện thời gian và khuôn khổ cho phép, luận văn mới thực hành xây dựng mô hình cây quyết định phục vụ ra quyết định trong lập kế hoạch sản xuất kinh doanh của một sản phẩm thuộc một Công ty, chưa bao quát các sản phẩm cũng như toàn bộ quá trình lập kế hoạch.. - Về lý thuyết: Luận văn tập trung tìm hiểu lý thuyết về cây quyết định, thông tin không chắc chắn, quá trình ra quyết định và lập kế hoạch sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.. - Về thực tiễn: Luận văn đã thực nghiệm việc lập một kế hoạch sản xuất cho doanh nghiệp bằng việc ứng dụng mô hình cây quyết định. - Tiếp tục nghiên cứu quá trình ra quyết định với thông tin không chắc chắn trong lập kế hoạch phát triển kinh tế xã hội cấp tỉnh và cấp quốc gia bằng việc ứng dụng mô hình cây quyết định.. - Hoàn thiện quy trình ứng dụng mô hình cây quyết định với thông tin không chắc chắn trong việc lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp, giải quyết trọn vẹn bài toán lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp nhằm nâng cao chất lượng công tác lập kế hoạch và tư vấn, hỗ trợ doanh nghiệp.