Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS
Tài liệu trình bày các ví dụ thực hành về phương pháp TOPSIS và ELECTRE trong hệ trợ giúp quyết định, bao gồm bài toán lựa chọn cấp học bổng cho sinh viên và bài toán cắt giảm ngân sách khoa. Tài liệu hướng dẫn chi tiết từng bước thực hiện các phương pháp này từ chuẩn hoá dữ liệu đến ra quyết định cuối cùng.
Đang tạo bản xem trước...
<môn học HTGQD> TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) Ví dụ: Lựa chọn cấp học bổng Sinh viên GRE GPA College Recommendation Interview A 690 3.1 9 7 4 B 590 3,9 7 6 10 C 600 3.6 8 8 7 D 620 3.8 7 10 6 E 700 2.8 10 4 6 F 650 4.0 6 9 8 Giá trị cao nhất 800 4.0 10 10 10 Trọng số 0.3 0.2 0.2 0.15 0.15 Bước 1: Chuẩn hoá các giá trị X1 X2 X3 X4 A 0.4381 0.3555 0.4623 0.3763 B 0.3746 0.4472 0.3596 0.3226 C 0.3809 0.4128 0.4109 0.4301 D 0.3936 0.4357 0.3596 0.5376 E 0.4444 0.3211 0.5137 0.2150 F 0.4127 0.4587 0.3082 0.4838 Bước 2: Tính giá trị theo trọng số X1 X2 X3 X4 A 0.1314 0.0711 0.0925 0.0564 B 0.1124 0.0894 0.0719 0.0484 C 0.1143 0.0826 0.0822 0.0645 D 0.1181 0.0871 0.0719 0.0806 E 0.1333 0.0642 0.1027 0.0323 F 0.1238 0.0917 0.0616 0.0726 Bước 3: Các giải pháp lý tưởng A* = (0.1333, 0.0917, 0.1027, 0.0806, 0.0865) A- = (0.1124, 0.0642, 0.0616, 0.0323, 0.0346) Bước 4: Tính khoảng cách tới giải pháp lý tưởng S* = (0.0617, 0.0493, 0.0424, 0.0490, 0.0655, 0.0463) S- = (0.0441, 0.0608, 0.0498, 0.0575, 0.0493, 0.0609) Bước 5: Độ đo tương tự tới giải pháp lý tưởng C* = (0.4167, 0.5519, 0.5396, 0.5399, 0.4291, 0.5681) Lựa chọn: Theo S*: sinh viên C tốt nhất Theo S-: sinh viên F tốt nhất Theo C*: sinh viên F tốt nhất X5 0.2306 0.5764 0.4035 0.3458 0.3458 0.4611 X5 0.0346 0.0865 0.0605 0.0519 0.0519 0.0692 fb.com/groups/ ELECTRE (Elimination et Choix Traduisant la Realité) Ví dụ: Cắt giảm ngân sách Khoa Thể dục Sinh viên X1 X2 X3 A1 30 174140 3 A2 29 74683 4 A3 12 22496 5 Giá trị tốt nhất 12 174140 5 Trọng số 0.2 0.7 0.1 Bước 1: Chuẩn hoá các giá trị X1 A1 0.3466 A2 0.3587 A3 0.8667 X2 0.9126 0.3914 0.1179 X3 0.4243 0.5657 0.7071 Bước 2: Tính giá trị theo trọng số X1 X2 A1 0.0693 0.6388 A2 0.0717 0.2740 A3 0.1733 0.0825 X3 0.0424 0.0566 0.0707 Bước 3: Tập phù hợp và không phù hợp C(1,2) = C(1,3) = C(2,3) = {2}, C(2,1) = C(3,1) = C(3,2) = {1,3} D(1,2) = D(1,3) = D(2,3) = {1,3}, D(2,1) = D(3,1) = D(3,2) = {2} Bước
… Tải file gốc để đọc toàn bộ tài liệu.
- Tên tài liệu
- Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS
- Trường / Môn
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Hệ trợ giúp quyết định
- Nội dung
- Tài liệu giới thiệu và minh họa hai phương pháp ra quyết định TOPSIS và ELECTRE bằng các ví dụ thực tế về lựa chọn học bổng và cắt giảm ngân sách.
- Mục lục
- TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
- ELECTRE (Elimination et Choix Traduisant la Realité)
- Doc.pages
- 2 trang
- Người đăng
- lienhejb
Câu hỏi thường gặp
Tài liệu này có miễn phí không?
Có. “Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS” miễn phí — bạn chỉ cần đăng nhập rồi bấm Tải xuống để lấy file gốc.
Tài liệu dài bao nhiêu trang?
Tài liệu gồm 2 trang, thuộc môn Hệ trợ giúp quyết định. Bạn có thể xem trước online trước khi tải.
Tôi có thể xem trước trước khi tải không?
Có. Bạn xem trước tài liệu ngay trên trang này bằng trình đọc online, rồi quyết định tải về.

Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!