Phân tích so sánh một số mô hình MCDM và ứng dụng trong hệ thông tin ra quyết định

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Minh Châu Ngọc, Thị Lan Nguyễn, Xuân Thảo Nguyễn

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại: 510 Mathematics

Thông tin xuất bản: Khoa học nông nghiệp Việt Nam 2021

Mô tả vật lý: 462-472

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 409817

Trong thực tế, người ra quyết định (DM) thường phải đối mặt với vấn đề chọn phương án thay thế tốt nhất từ các lựa chọn có sẵn dựa trên các tiêu chuẩn cho trước, bài toán đó gọi là bài toán ra quyết định đa tiêu chí (MCDM). Có nhiều mô hình được nghiên cứu và sử dụng để giải quyết bài toán MCDM. Tuy nhiên, có thể sai lầm khi tuyên bố rằng có một phương pháp nào đó là tốt nhất hiện có. Mục tiêu của bài báo này là phân tích đánh giá một số phương pháp giải bài toán ra quyết định đa tiêu chí như phương pháp SAW, phương pháp MOORA và ứng dụng chúng vào giải quyết một số bài toán trong nông nghiệp. Để làm được việc đó, chúng tôi đã phân tích các phương pháp SAW, MOORA và đề ra các hướng cải tiến trong bước chuẩn hóa dữ liệu và dùng entropy mờ để tính trọng số cho các tiêu chí của mô hình. Sau đó, chúng ta áp dụng các mô hình đã được cải tiến vào giải quyết một số bài toán trong nông nghiệp, như bài toán lựa chọn công thức trồng nấm, bài toán lựa chọn phân bón cho cây điều nước. Kết quả thu được sau khi cải tiến được đánh giá là tốt hơn., Tóm tắt tiếng anh, Practically, a decision-maker (DM) often faces the problem of choosing the best optimal from the alternatives based on given criteria, which is called the multiple criteria decision-making problem (MCDM). Many models have been studied and used to solve MCDM problems. However, it is wrong to declare that there is a certain method that is the best one. The main objective of this study was to analyze and evaluate some methods of solving multicriteria decision-making problems such as the SAW (Simple Additive Weighting), and MOORA (multi-objective optimization based on ratio analysis) method, and apply them to solve some problems in agriculture. To do that, we analyzed the SAW and MOORA methods and proposed improvement directions in the data normalization step and used fuzzy entropy to calculate weights for the model's criteria. After that, the improved models used to solve some problems in agriculture, such as the problem of choosing a mushroom cultivation formula, the problem of choosing a fertilizer for cashew trees. The results obtained after improvement were considered to be better.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH