Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS
- 页数
- 2
- 格式
- 大小
- 121 KB
- Trường
- Đại học Bách khoa Hà Nội
- 浏览量
- 0
- 评论
- 0
- 下载次数
- 0
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.
常见问题
此文档免费吗？
是的。“Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS”是免费的 — 只需登录并点击“下载”即可获取原始文件。
这份文档有多少页？
该文档共有 2 页，适用于课程 Hệ trợ giúp quyết định。您可以在下载前进行在线预览。
我可以在下载前预览吗？
是的。您可以通过在线阅读器直接在本页面预览此文档，然后再决定是否下载。
- 文档名称
- Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS
- 学校 / 课程
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Hệ trợ giúp quyết định
- 内容
- 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.
- 目录
- TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
- ELECTRE (Elimination et Choix Traduisant la Realité)
- 页数
- 2 页
- 上传者
- lienhejb
正在生成预览...
描述
<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
Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS
正在生成预览...
<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
阅读全文
- 文档名称
- Bài tập Hệ trợ giúp quyết định (HUST) Ví dụ TOPSIS
- 学校 / 课程
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Hệ trợ giúp quyết định
- 内容
- 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.
- 目录
- TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
- ELECTRE (Elimination et Choix Traduisant la Realité)
- 页数
- 2 页
- 上传者
- lienhejb
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！
K5 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K2 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K3 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K4 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K1 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！