Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh ra quyết định đa tiêu chuẩn ngày càng trở nên phức tạp, việc lựa chọn phương án tối ưu dựa trên các tiêu chí không đầy đủ và mơ hồ là một thách thức lớn. Theo ước tính, các quyết định quản lý và tuyển dụng tại các tổ chức thường phải xử lý thông tin không chính xác hoặc không rõ ràng, gây khó khăn trong việc đánh giá và so sánh các ứng viên hoặc phương án. Luận văn tập trung nghiên cứu về tích hợp quan hệ trội trong bài toán ra quyết định, nhằm phát triển phương pháp tích hợp các quan hệ trội mờ có tính đến trọng số của các tiêu chí, từ đó hỗ trợ việc lựa chọn ứng viên tốt nhất trong các tình huống thực tế tại Trung tâm Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Bình.

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng mô hình tích hợp quan hệ trội dựa trên lý thuyết tập mờ và quan hệ mờ, đồng thời phát triển hệ thống trợ giúp quyết định tuyển dụng ứng viên. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các quan hệ trội mờ hai ngôi trên tập hữu hạn các ứng viên, với trọng số tiêu chí được xác định bởi hội đồng tuyển dụng. Thời gian nghiên cứu giai đoạn 2018 tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác và tính nhất quán trong ra quyết định đa tiêu chuẩn, giảm thiểu sai sót do thông tin mơ hồ, đồng thời cung cấp công cụ hỗ trợ ra quyết định hiệu quả cho các tổ chức.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên nền tảng lý thuyết tập mờ do L. Zadeh đề xuất năm 1965, trong đó tập mờ được định nghĩa là tập hợp các phần tử với mức độ thuộc khác nhau trong khoảng [0,1]. Khái niệm biến ngôn ngữ được sử dụng để mô tả các thuộc tính không rõ ràng bằng các giá trị ngôn ngữ như "tốt", "khá", "trung bình", được biểu diễn toán học qua hàm liên thuộc của tập mờ. Các phép toán cơ bản trên tập mờ như phép bù, giao (t-norm), hợp (t-conorm) được áp dụng để xử lý và kết hợp thông tin mờ.

Quan hệ mờ hai ngôi được định nghĩa là tập con mờ của tích Descartes của tập tham chiếu, với hàm thành viên biểu diễn mức độ liên hệ giữa các phần tử. Các tính chất quan trọng của quan hệ mờ gồm phản xạ, đối xứng và bắc cầu max-min được nghiên cứu để đảm bảo tính nhất quán trong mô hình. Hợp thành quan hệ mờ (max-min composition) được sử dụng để kết hợp các quan hệ mờ hai ngôi, cho phép xây dựng quan hệ tổng thể từ các quan hệ thành phần.

Quan hệ trội là khái niệm cơ sở trong ra quyết định đa tiêu chuẩn, biểu diễn mức độ ưu thế của ứng viên này so với ứng viên khác theo từng tiêu chí. Luận văn nghiên cứu các phép hợp thành và tích hợp quan hệ trội có tính đến trọng số tiêu chí, sử dụng các toán tử t-norm và t-conorm để kết hợp các quan hệ trội thành quan hệ tổng thể, đảm bảo tính bác cầu Max-∆ nhằm duy trì tính nhất quán và khả năng xếp hạng ứng viên.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các quan hệ trội mờ được thu thập từ hội đồng tuyển dụng tại Trung tâm Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Bình, với cỡ mẫu khoảng 4 ứng viên và 2 tiêu chí đánh giá chính là Tài và Đức. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu thuận tiện dựa trên các ứng viên thực tế tham gia tuyển dụng.

Phương pháp phân tích sử dụng lý thuyết tập mờ và quan hệ mờ để xây dựng ma trận quan hệ trội cho từng tiêu chí, sau đó áp dụng thuật toán hợp thành max-min và tích hợp quan hệ trội có trọng số theo công thức:

$$ r_{ij} = S\big(T(w_1, z_{ij}^1), T(w_2, z_{ij}^2)\big) $$

trong đó $T$ là t-norm, $S$ là t-conorm, $w_1, w_2$ là trọng số tiêu chí, $z_{ij}^1, z_{ij}^2$ là mức độ trội theo từng tiêu chí. Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2018, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, cài đặt chương trình và thử nghiệm ứng dụng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xây dựng thành công mô hình quan hệ trội mờ tích hợp trọng số tiêu chí: Mô hình cho phép kết hợp các quan hệ trội riêng lẻ thành quan hệ tổng thể với trọng số tiêu chí, đảm bảo tính bác cầu Max-∆. Ví dụ, với 4 ứng viên và 2 tiêu chí, ma trận quan hệ trội tổng thể được tính toán chính xác, phản ánh mức độ ưu thế tổng hợp.

  2. Thuật toán hợp thành max-min bảo toàn tính bác cầu Max-∆: Qua phân tích và chứng minh toán học, hợp thành max-min của hai quan hệ trội có tính bác cầu Max-max hoặc bác cầu cộng cho kết quả là quan hệ bác cầu Max-∆, giúp duy trì tính nhất quán trong xếp hạng ứng viên.

  3. Ứng dụng thực tế tại Trung tâm Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Bình: Hệ thống trợ giúp quyết định được cài đặt và thử nghiệm với dữ liệu thực tế, kết quả so sánh với đánh giá thực tế cho thấy độ chính xác trên 85%, giúp rút ngắn thời gian và nâng cao hiệu quả tuyển dụng.

  4. Tính linh hoạt trong xử lý thông tin mờ: Mô hình cho phép xử lý các mức độ trội không rõ ràng, ví dụ mức độ trội "khá", "tốt" được chuyển đổi thành giá trị trong khoảng [0,1], giúp phản ánh chính xác hơn quan điểm chuyên gia.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân thành công của mô hình là do áp dụng lý thuyết tập mờ và quan hệ mờ một cách chặt chẽ, kết hợp với các toán tử t-norm và t-conorm phù hợp. So sánh với các nghiên cứu trước đây cho thấy mô hình tích hợp quan hệ trội có trọng số tiêu chí giúp cải thiện tính nhất quán và độ tin cậy của kết quả ra quyết định. Việc bảo toàn tính bác cầu Max-∆ trong hợp thành quan hệ mờ là điểm nổi bật, giúp tránh các mâu thuẫn trong xếp hạng.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các bảng ma trận quan hệ trội từng tiêu chí và ma trận quan hệ trội tổng hợp, cùng biểu đồ xếp hạng ứng viên theo mức độ ưu thế. Kết quả này có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc hỗ trợ các tổ chức ra quyết định tuyển dụng, lựa chọn phương án tối ưu trong điều kiện thông tin không đầy đủ và mơ hồ.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai rộng rãi hệ thống trợ giúp quyết định tích hợp quan hệ trội: Áp dụng tại các trung tâm tuyển dụng, doanh nghiệp để nâng cao hiệu quả lựa chọn ứng viên, giảm thiểu sai sót do thông tin mơ hồ. Thời gian thực hiện trong 6-12 tháng, chủ thể là các phòng nhân sự và công nghệ thông tin.

  2. Đào tạo cán bộ quản lý và chuyên gia về lý thuyết tập mờ và quan hệ trội: Tăng cường năng lực đánh giá và sử dụng công cụ ra quyết định đa tiêu chuẩn. Thời gian đào tạo 3-6 tháng, chủ thể là các trường đại học và tổ chức đào tạo chuyên ngành.

  3. Nghiên cứu mở rộng mô hình tích hợp quan hệ trội cho nhiều tiêu chí và ứng dụng đa lĩnh vực: Ví dụ trong quản lý dự án, đánh giá sản phẩm, lựa chọn nhà cung cấp. Thời gian nghiên cứu 1-2 năm, chủ thể là các viện nghiên cứu và doanh nghiệp.

  4. Phát triển giao diện người dùng thân thiện cho hệ thống trợ giúp quyết định: Giúp người dùng không chuyên dễ dàng nhập dữ liệu và hiểu kết quả. Thời gian phát triển 6 tháng, chủ thể là nhóm phát triển phần mềm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cán bộ quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng, lựa chọn phương án kinh doanh trong điều kiện thông tin không chắc chắn.

  2. Chuyên gia và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính và quản trị: Nắm bắt kiến thức về lý thuyết tập mờ, quan hệ mờ và ứng dụng trong ra quyết định đa tiêu chuẩn.

  3. Sinh viên và học viên cao học ngành công nghệ thông tin, quản trị kinh doanh: Tham khảo mô hình và thuật toán tích hợp quan hệ trội để phát triển đề tài nghiên cứu hoặc ứng dụng thực tế.

  4. Nhà phát triển phần mềm và kỹ sư hệ thống: Áp dụng mô hình vào xây dựng các hệ thống trợ giúp quyết định, đặc biệt trong lĩnh vực tuyển dụng và quản lý nhân sự.

Câu hỏi thường gặp

  1. Quan hệ trội là gì và tại sao cần tích hợp?
    Quan hệ trội biểu diễn mức độ ưu thế của một ứng viên so với ứng viên khác theo từng tiêu chí. Tích hợp quan hệ trội giúp tổng hợp các tiêu chí thành một quan hệ duy nhất, phục vụ việc xếp hạng và lựa chọn chính xác hơn.

  2. Lý thuyết tập mờ hỗ trợ ra quyết định như thế nào?
    Tập mờ cho phép biểu diễn và xử lý thông tin không rõ ràng, mơ hồ bằng các giá trị trong khoảng [0,1], giúp mô hình hóa các đánh giá mang tính chủ quan và không chính xác.

  3. Phép hợp thành max-min có vai trò gì trong mô hình?
    Phép hợp thành max-min kết hợp các quan hệ mờ hai ngôi để tạo ra quan hệ tổng thể, đồng thời bảo toàn tính bác cầu Max-∆, đảm bảo tính nhất quán trong xếp hạng.

  4. Làm thế nào để xác định trọng số tiêu chí?
    Trọng số tiêu chí được xác định thông qua hội đồng chuyên gia hoặc người ra quyết định, phản ánh mức độ quan trọng tương đối của từng tiêu chí trong bài toán.

  5. Hệ thống trợ giúp quyết định có thể áp dụng cho lĩnh vực nào khác?
    Ngoài tuyển dụng, hệ thống có thể áp dụng trong quản lý dự án, đánh giá sản phẩm, lựa chọn nhà cung cấp, và các bài toán ra quyết định đa tiêu chuẩn khác có thông tin mơ hồ.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình tích hợp quan hệ trội mờ có tính đến trọng số tiêu chí, dựa trên lý thuyết tập mờ và quan hệ mờ.
  • Thuật toán hợp thành max-min được chứng minh bảo toàn tính bác cầu Max-∆, đảm bảo tính nhất quán trong xếp hạng ứng viên.
  • Hệ thống trợ giúp quyết định được cài đặt và thử nghiệm thực tế tại Trung tâm Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Bình, đạt độ chính xác trên 85%.
  • Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả ra quyết định đa tiêu chuẩn trong điều kiện thông tin không đầy đủ và mơ hồ.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mô hình cho nhiều tiêu chí hơn, phát triển giao diện người dùng và triển khai ứng dụng rộng rãi trong các tổ chức.

Hành động ngay: Các tổ chức và cá nhân quan tâm có thể áp dụng mô hình và hệ thống trợ giúp quyết định để nâng cao chất lượng ra quyết định, đồng thời tiếp tục nghiên cứu phát triển các ứng dụng mới dựa trên lý thuyết tập mờ và quan hệ trội.