MỞ ĐẦU GIS là công cụ dựa trên máy tính dùng cho việc thành lập bản đồ và phân tích các đối tượng tồn tại và các sự kiện bao gồm đất đai, sông ngòi, khoáng sản, con người, khí tượng thuỷ văn, môi trường, nông nghiệp v. xảy ra trên trái đất. Công nghệ GIS dựa trên các cơ sở dữ liệu quan trắc, viễn thám đưa ra các câu hỏi truy vấn, phân tích thống kê được thể hiện qua phép phân tích địa lý. Những sản phẩm của GIS được tạo ra một cách nhanh chóng, nhiều tình huống có thể được đánh giá một cách đồng thời và chi tiết.
Hiện nay nhu cầu ứng dụng công nghệ GIS trong lĩnh vực điều tra nghiên cứu, khai thác sử dụng, quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường ngày càng gia tăng không những trong phạm vi quốc gia, mà cả phạm vi quốc tế. Tiềm năng kỹ thuật của nó trong lĩnh vực ứng dụng có thể chỉ ra cho các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách, các phương án lựa chọn có tính chiến lược về sử dụng và quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường. Việc quản lý hỗ trơ ̣ khai thác , sử du ̣ng và quản lý tổng hợp hiệu quả các nguồn tài nguyên thiên nhiên dựa trên nền GIS là rất cần thiết. Hệ hỗ trợ quyết định kết hợp với công nghệ GIS là một xu thế tất yếu nhằm phát triển một hệ thống có những tính năng mô phỏng các đối tượng trên thế giới thực, truyền đạt và hỗ trợ, cung cấp thông tin tốt nhất cho những người sử dụng nói chung cũng như những nhà hoạch định chính sách nói riêng.
Mô hình học máy được sử dụng trong hệ thống nhằm tăng khả năng khai thác thông tin, cung cấp những thông tin có ích hơn cho người sử dụng. Đề tài về hệ hỗ trợ quyết định dựa trên nền GIS tìm hiểu các vấn đề đã đưa ra ở trên và mạnh dạn xây dựng một phần mềm thử nghiệm áp dụng vào trong dự báo lưu lượng nước tại các lưu vực sông. 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1. Giới thiệu chung về hệ hỗ trợ quyết định Ta biết rằng hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là một lớp xác định của các hệ thống thông tin được máy tính hóa, nó trợ giúp các tổ chức và các nhà doanh nghiệp trong việc đưa ra các quyết định hành động.
Một hệ DSS được thiết kế hoàn chỉnh là một hệ thống dựa trên phần mềm tương tác với mục đích trợ giúp nhà đưa ra quyết định biên dịch thông tin có ích từ dữ liệu, tư liệu thô, tri thức cá nhân hoặc những mô hình doanh nghiệp để giải quyết vấn đề và đưa ra những quyết định. Một trong các phương pháp tạo ra các chương trình máy tính dựa trên phân tích các tập dự liệu thô đưa ra các thông tin có ích là máy học. Bài viết này với mục đích sử dụng phương pháp máy học, cụ thể là giải thuật Random Forest (Breiman, 2001) để xây dựng một hệ hỗ trợ quyết định hỗ trợ quản lý tổng hợp tài nguyên nước lưu vực sông. Hệ thống được tích hợp trên nền hệ thống thông tin địa lý (GIS) để trở thành một hệ hỗ trợ hoàn chỉnh.
Nhu cầu cần thiết từ thực tiễn Trong thực tế, ra quyết định luôn đòi hỏi yêu cầu phải xử lý kiến thức, kiến thức là nguyên liệu và thành phẩm của ra quyết định, cần được sở hữu hoặc tích lũy bởi người ra quyết định. Ngoài ra, việc giới hạn về nhận thức do trí nhớ con người có hạn, giới hạn về chi phí nhân lực, thời gian và áp lực cạnh tranh là những yếu tố mà dẫn đến cần thiết phải có hệ hỗ trợ quyết định tin cậy trợ giúp nhà quản lý, nhà ra quyết định. Vào thập kỷ 80, 90 của thế kỷ XX, điều tra các công ty lớn cho thấy: - Kinh tế thiếu ổn định - Khó theo dõi vận hành của doanh nghiệp - Cạnh tranh gay gắt - Xuất hiện thương mại điện tử - Bộ phận IT quá bận, không giải quyết được các yêu cầu về quản lý - Cần phân tích lợi nhuận, hiệu quả và thông tin chính xác, mới, kịp thời - Giảm chi phí hoạt động Xu hướng tính toán của người dùng hiện nay: - Cải thiện tốc độ tính toán - Tăng năng suất lao động của cá nhân liên đới - Cải tiến kỹ thuật trong việc lưu trữ, tìm kiếm, trao đổi dữ liệu trong và ngoài tổ chức theo hướng nhanh và kinh tế. - Nâng cao chất lượng của các quyết định đưa ra - Tăng cường năng lực cạnh tranh của tổ chức - Khắc phục khả năng hạn chế của con người trong việc xử lý và lưu trữ thông tin Theo (Keen – 1981 [16]), thì thuận lợi của hệ DSS là: - Tăng số phương án xem xét: Phân tích độ nhạy nhanh và hiệu quả hơn 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - Hiểu nghiệp vụ tốt hơn: Thấy được các quan hệ nghiệp vụ của toàn hệ thống - Đáp ứng nhanh trước các tình huống không mong đợi: Dễ xem xét các thay đổi và dễ hiệu chỉnh mô hình - Có thể thực hiện các phân tích phi chính quy - Học tập và hiểu biết - Cải thiện truyền thông - Kiểm soát - Tiết kiệm chi phí: Giảm công việc và tiết kiệm chi phí hành chính - Quyết định tốt hơn - Tinh thần đồng đội tốt hơn - Tiết kiệm thời gian - Dùng các nguồn dữ liệu tốt hơn Các hỗ trợ của hệ DSS bao gồm: DSS cung cấp Trả lời câu hỏi Thông tin trạng thái và dữ liệu thô Cái gì? Khả năng phân tích tổng quát Cái gì? Tại sao? Mô hình biểu diễn (cân đối tài chính), mô Sẽ là gì? Tại sao? hình nhân quả (dự báo, chẩn đoán) Đề nghị giải pháp, đánh giá Nếu như? Tại sao? Chọn lựa giải pháp Cái gì tốt nhất? Đủ tốt? 3.
Các hƣớng giải quyết hiện có Theo [7][8][12][13][14], kiến trúc của DSS gồm 3 thành phần cơ bản bao gồm: - Cơ sở dữ liệu (hoặc cơ sở tri thức) - Mô hình dữ liệu - Giao diện người dùng Trong đó: - Mô hình là phần tử chủ chốt trong hầu hết hệ hỗ trợ quyết định và là điều kiện cần trong hệ hỗ trợ quyết định dựa vào mô hình (model-based DSS). - Có nhiều lớp mô hình kèm theo là các kỹ thuật xử lý thao tác mô hình đặc thù tương ứng - Các vấn đề chính: nhận diện bài toán và phân tích môi trường, nhận diện biến số, dự báo, đa mô hình, các phạm trù mô hình, quản lý mô hình và mô hình hóa dựa vào kiến thức - Mô hình hóa là tác vụ không đơn giản. Người xây dựng mô hình phải cân bằng giữa tính đơn giản của mô hình với các yêu cầu biểu diễn để mô hình có thể nắm bắt đủ thực tại cần thiết cho người ra quyết định - Mô phỏng là kỹ thuật mô hình hóa thông dụng; dùng để tìm hiểu vấn đề tuy không nhất thiết phải tìm ra được các giải pháp biến thể; mở rộng quá trình ra 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com quyết định của tổ chức và cho phép tổ chức xem xét tác động, ảnh hưởng của các chọn lựa tương lai. - Mô phỏng tiết kiệm rất nhiều chi phí và thời gian – rất dễ thay đổi mô hình hoạt động của một hệ thống vật lý bằng mô hình hóa máy tính - Mô hình có thể được phát triển và cài đặt bằng một số các ngôn ngữ lập trình và hệ thống phần mềm khác nhau Các phạm trù mô hình trong thực tiễn: Phạm trù Quá trình và mục tiêu Kỹ thuật đại diện Tối ưu hóa bài toán Tìm ra giải pháp tốt nhất từ Bảng quyết định, cây quyết với ít phương án một số ít phương án định Tối ưu hóa qua giải Tìm ra giải pháp tốt nhất từ Mô hình quy hoạch tuyến thuật một số lớn hay vô hạn các tính, quy hoạch toán học, phương án bằng quá trình cải mô hình mạng lưới thiện từng bước Tối ưu hóa qua Tìm ra giải pháp tốt nhất trong Một số mô hình tồn kho biểu thức giải tích một bước bằng một công thức Mô phỏng Tìm giải pháp đủ tốt hay tốt Một vài loại mô phỏng nhất trong số các phương án (đã kiểm tra) bằng thực nghiệm Heuristics Tìm giải pháp đủ tốt bằng Quy hoạch heuristics, cách dùng các quy tắc hệchuyên gia Các mô hình khác Giải tình huống “what-if” Mô hình tài chính, hàng đợi bằng cách dùng công thức Các mô hình tiên Tiên đoán tương lai cho một Các mô hình dự báo, phân đoán kịch bản tích Markov Mô hình tĩnh và động - Mô hình tĩnh: Thể hiện bức tranh tại thời điểm của tình huống.
Các khía cạnh của bài toán được xét một thời kỳ nhất định, trong một khung thời gian nhất định (có thể “cuốn” về tương lai). Các tình huống được giả sử là sẽ lập lại với tập các điều kiện đồng nhất: o Giả định có được tính ổn định của dữ liệu o Mô phỏng quá trình dạng tĩnh - làm việc trên các trạng thái ổn định để tìm ra các thông số tối ưu – thường được dùng như công cụ chủ yếu để thiết kế quá trình o Ví dụ: Quyết định sản xuất/mua 1 sản phẩm; báo cáo thu nhập hàng quý/năm - Mô hình động: Biểu diễn các kịch bản thay đổi theo thời gian o Phụ thuộc thời gian; các trạng thái thay đổi theo thời gian 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com o Thường dùng để tạo sinh và biểu diễn các xu hướng và khuôn mẫu theo thời gian o Mô phỏng động: Thể hiện các diễn tiến khi các điều kiện theo thời gian khác với các trạng thái ổn định – thường được dùng để thiết kế việc kiểm soát các hệ thống o Ví dụ: Dự báo lưu lượng nước của trạm thủy văn Hòa Bình trong thời gian 1 năm tới với các đầu vào là dữ liệu lưu lượng nước thay đổi theo từng năm. Vấn đề bất định, rủi ro và chắc chắn - Mô hình chắc chắn: Tương đối dễ phát triển, giải quyết và có thể sinh ra các giải pháp tối ưu - Các bài toán có một số lớn/vô hạn các giải pháp khả thi đặc biệt quan trọng - Các mô hình tài chính được xây dựng trong điều kiện chắc chắn - Mô hình bất định: Bằng cách thu thập thêm thông tin, cố gắng đưa bài toán trở về dạng chắc chắn hay dạng rủi ro - Mô hình rủi ro: Các quyết định kinh doanh được đưa ra dưới các rủi ro giả định.