tÌm HiỂu vỀ Analytic Hierachy Process ThÔng

mrbkiter

TÌM HIỂU VỀ ANALYTIC HIERACHY PROCESS THÔNG QUA MINH HỌA Trong đời sống chúng ta , đôi lúc thật khó khăn để quyết định một việc nào đó. Trong phát triển một phần mêm, thật khó khăn để chọn một kiến trúc phần mềm nào thích hợp mà dựa vào những thuộc tính về chất lượng. Đôi lúc ta phải quyết định dựa vào kinh nghiệm từ chính mình hay của người khác. Vì lý do này, để cho việc làm một quyết định theo một phương pháp khoa học hơn , một kỹ thuật làm quyết định đã được giới thiệu , đó là AHP (Analytic Hierachy Process).

I-

Giới thiệu về AHP : Hãy xem ví dụ sau :

Ở đây là sự lựa chọn người lãnh đạo thích hợp nhất từ các ứng cử viên là Tom , Dick và Harry. Yếu tố xem xét là tuổi , kinh nghiệm, trình độ và uy tín. Nếu ta không có một phương pháp cụ thể thì việc lựa chọn rất là khó khăn. Nhưng khi áp dụng kỹ thuật AHP vào, ta có được các trọng số ưu tiên dành cho các ứng viên . Từ đây ta có thể thấy việc chọn Dick là thích hợp nhất cho vị trí lãnh đạo. Tiếp theo đó là Tom và cuối cùng là Harry. Vậy AHP là gì ?

Khoa CNTT – Trường ĐHBK TPHCM

mrbkiter AHP là một kỹ thuật tạo quyết định , nó giúp cung cấp một tổng quan về thứ tự sắp xếp của những lựa chọn thiết kế và nhờ vào nó mà ta tìm được một quyết định cuối cùng hợp lý nhất. AHP giúp những người làm quyết định tìm thấy cái gì là hợp lý nhất cho họ và giúp họ việc hiểu những vấn đề của mình . Dựa vào toán học và tâm lý học , AHP được phát triển bởi Saaty trong năm 1970 và đã được mở rộng và bổ sung cho đến nay. AHP cung cấp một khung sườn chính xác cho cấu trúc một vấn đề cần giải quyết. AHP kết hợp chặt chẽ với chuẩn quyết định và người làm quyết định sẽ dùng phương pháp so sánh theo cặp (pairwise comparison) để xác định việc đánh đổi qua lại giữa các mục tiêu.

II-

Qui trình cơ bản của AHP.

AHP có 3 phân đoạn cơ bản : phân giải vấn đề cần giải quyết , so sánh sự đánh giá của những phần tử và tổng hợp độ ưu tiên. Ta xem xét ví dụ sau : Một công ty muốn chọn một vị trí để mở rộng hoạt động công ty.Công ty sử dụng AHP nhắm xác định vị trí nào thích hợp để xây dựng nhà máy mới. Công ty dựa vào 4 tiêu chí :giá trị tài sản(Price) , khoảng cách giữa các nhà cung cấp (Distance) , chất lượng lao động(Labor) và chi phí lao động (Wage). Công ty có 3 vị trí (location) A , B , C để xem xét dựa vào 4 tiêu chí trên.Ta sẽ xem xét quy trình của AHP thông qua ví dụ này. 1. Phân giải vấn đề cần giải quyết : AHP phân giải vấn đề ra thành cấu trúc cây phân cấp . Để làm điều này bạn phải khám phá những khía cạnh của vấn đề từ tổng quát đến chi tiết , biểu diễn chúng theo cây đa nhánh . Phần tử tại mức cao nhất của cây được gọi là mục tiêu (goal). Những phần tử ở mức cuối cùng được gọi là những sự lựa chọn (alternative). Ngoài ra còn một nhóm các phần tử liên quan đến các yếu tố hay tiêu chuẩn (criteria) liên kết giữa những sự lựa chọn và mục tiêu. Một cây phân cấp với mục tiêu ở đỉnh , những sự lựa chọn là các phần tử lá và các phần tử tiêu chuẩn thi ở giữa. Ở ví dụ trên , ta sẽ có 4 tiêu chí là giá trị tài sản , khoảng cách giữa các nhà cung cấp,chất lượng lao động và chi phí lao động. 3 sự lựa chọn là vị trí A , B , C. Đây là cây phân cấp AHP cho ví dụ :


mrbkiter

Ví dụ về mô hình cây phân cấp AHP.

2. So sánh sự đánh giá của những phần tử. Để có thể đánh giá sự quan trọng của một phần tử với 1 phần tử khác , ta cần một mức thang đo để chỉ sự quan trọng hay mức độ vượt trội của một phần tử với 1 phần tử khác qua các tiêu chuẩn hay tính chất. Vì vậy người ta đưa ra bảng các mức quan trọng như sau : Mức quan trọng Quan trọng như nhau (Equal Importance) Quan trọng bằng nhau cho đến vừa phải (weak or slight) Quạn trong vừa phải (Moderate importance) Quan trọng từ vừa phải đến hơi quan trọng hơn (moderate pus) Hơi quan trọng hơn (Strong importance) Hơi quan trọng cho đến rất quan trọng (strong plus) Rất quan trọng (very strong importance) Rất quan trọng cho đến vô cùng quan trọng(very , very Strong) Vô cùng quan trọng

Giá trị số 1

Giải thích 2 hoạt động đóng góp ngang nhau

2 3 4 5

Kinh nghiệm và sự phán quyết có sự ưu tiên vừa phải cho một hoạt động. Kinh nghiệm và sự phán quyết ưu tiên mạnh cho một hoạt động

6 7

Một hoạt động rất quan trọng.

8 9

Được ưu tiên ở mức cao nhất có thể

Bảng xếp hạng các mức độ quan trọng


mrbkiter

Ví dụ , nếu một phần tử A quan trọng hơn phần tử B và được đánh giá mức 9 , khi đó B rất ít quan trọng với A và có giá trị là 1 / 9. Bản chất toán học của AHP chính là việc cấu trúc một ma trận biểu diễn mối liên kết của các giá trị của tập phần tử. Ma trận hỗ trộ rất chặt chẽ cho việc tính toán các giá trị . Ứng với mỗi phần tử cha ta thiết lập một ma trận cho các sự so sánh của những phần tử con của nó. Ở ví dụ trên , ta có 5 phần tử có các phần tử con , đó là phần tử mục tiêu , giá cả , khoảng cách , chất lượng lạo động và chi phí lao động . Ta thiết lập các ma trận các ma trận cho từng phần tử dựa vào bảng xếp hạng các mức độ quan trọng như sau: Giá cả : Khoảng cách.

Chất lượng lao động :

Chi phí nhân công :

Ngoài ra, ta có ma trận độ ưu tiên cho các tiêu chí :

3. Tổng hợp độ ưu tiên . Ta sử dụng những ma trận có được từ bước 2 để có thể thiết lập ra độ ưu tiên (priority) của các phần tử trong cây phân cấp. Độ ưu tiên là một số không âm chạy từ 0 đến 1. Chúng biểu diễn sự liên kết của trọng số trong từng phần tử ở từng mức.Theo định nghĩa, độ ưu tiên của mục tiêu là 1. Tổng độ ưu tiên của một mức sẽ là 1. Ở ví dụ trên , với từng ma trận ta sẽ ra được vecto về độ ưu tiên cho các nhân tố trong ma trận đó.Ta sẽ không đi vào chi tiết tại sao lại tính ra được như vậy. Ma trận giá cả : Vector độ ưu tiên :

Ma trận khoảng cách :


mrbkiter

Ma trận chất lượng lao động :

Ma trận chi phí lao động :

Ma trận độ ưu tiên cho các tiêu chí .

Vector độ ưu tiên của các tiêu chí

Từ những vector độ ưu tiên về giá cả , về khoảng cách , chất lượng lao động và chi phí lao động ta thiết lập nên ma trận tiêu chí như sau :

Ta nhân ma trận độ ưu tiên với vector độ ưu tiên của các tiêu chí , khi đó sẽ ra kết quả vector độ ưu tiên của các lựa chọn A , B , C.

Bây giờ ta đã có đầy đủ độ ưu tiên của các phần tử . Ta có cây phân cấp có thiết lập độ ưu tiên trong ví dụ trên như sau :


mrbkiter

Cây phân cấp có thiết lập độ ưu tiên

Nhìn vào cây phân cấp ta thấy lựa chọn vị trí C là thích hợp nhất.

III-

Các công cụ liên quan đến AHP .

AHP có thể được chạy bởi sử dụng dùng một công cụ dạng bảng tính như Excel.Ngoài ra còn có một công cụ có tính hỗ trợ tốt hơn và trực quan hơn là Expert Choice . Ở đây ta sẽ xem xét Expert Choice version 11.5 . 1. Giao diện Expert Choice version 11.5 . Khi bắt đầu khởi động Expert Choice , giao diện chương trình hiện ra như sau :


mrbkiter

Trong hộp thoại Welcome to Expert Choice , chọn Create new model chọn phương pháp là direct rồi nhấn OK . Lưu mô hình với 1 cái tên nào đó. Bây giờ ta xem xét cách sử dụng Expert Choice. 2. Cách sử dụng Expert Choice 11.5. Trong hộp thoại Goal Description , ta đánh vào là choose the best location rôi nhấn OK.

Bấm vào Edit > Insert Child or Current Node , nhập vào Price , Distance , Labor và Wage.


mrbkiter

Ta có được mức đầu tiên của cây phân cấp. Giờ ta bắt đầu so sánh các cặp trong mức 1. Nhấn mục Goal > Assessment > Pairwise . Ta chọn tab 3:1 . Sau đó bắt đầu nhập giá trị ưu tiên mức 1 vào.

Ta lần lượt nhập các giá trị vào.


mrbkiter

Sau khi nhập xong các giá trị , chọn Assessment > Calculate hoặc chọn thể Priorities devired from pairwise Comparisons . Màn hình priority hiện ra .

Bây giờ ta nhập các phương án. Bấm Edit > Alternative . Nhập vào các phương án A , B , C. Ta chọn Go > DataGird.


mrbkiter Nhắp chọn từng cột mục tiêu , bấm Formula Type > Direct . Nhập giá trị vào các tiêu chí ta ra được bảng sau :

Nhìn vào bảng ta thấy cột total. Cột này chỉ ra chọn C là thích hợp nhất . Nó trùng với kết luận ta làm tay ở trên.

IV-

Kết luận.

Bài viết đã giới thiệu sơ qua về AHP và các qui trình cơ bản khi áp dụng AHP để tạo một quyết định. Sau đó đã giới thiệu ngôn công cụ sử dụng AHP để giúp hỗ trợ tạo quyết định. Bài viết tuy còn sơ sài nhưng sẽ giúp người đọc nắm được những ý niệm sơ khai về AHP cũng như cách sử dụng. Hiện nay AHP đang được sử dụng rộng rãi và vẫn còn được tiếp tục phát triển.

V-

Tham khảo. 1. 2. 3. 4. 5.

Wikipedia , http://en.wikipedia.org/wiki/Analytic_Hierarchy_Process . Hoang Pham, Software Reliability , USA. Geoff Coyle , The Analytic Hierarchy Process (AHP). Thmas L.Saaty , Decision making with the Analytic Hierarchy Process , USA. Liming Zhu , Tradeoff and Sensitivity Analysis in Software Architecture Evalution Using Analytic Hierarchy Process , Australia.


tÌm HiỂu vỀ Analytic Hierachy Process ThÔng

Recommend Documents