Trong khuôn khổ đề tài cấp Học viện năm 2023: “Nghiên cứu mô hình ra quyết định trên tập mờ trực cảm và ứng dụng”, nhóm giảng viên tham gia thực hiện đề tài đã tiến hành nghiên cứu các mô hình ra quyết định lựa chọn phương án tốt nhất dựa trên các tiêu chí. Đây là bài toán tối ưu có nhiều ứng dụng trong kỹ thuật, kinh tế, đời sống xã hội như lựa chọn phương án đầu tư, lựa chọn đánh giá chất lượng sản phẩm, xếp hạng đại học, xếp hạng các đối tượng dựa theo nhiều tiêu chí khác nhau.
Trong thực tế, thông tin thu được để ra quyết định nhiều khi mơ hồ, không chính xác, không đầy đủ gây khó khăn trong việc ra quyết định với mô hình ra quyết định trên tập số thực thông thường. Do đó trong khuôn khổ đề tài này, nhóm tác giả đã nghiên cứu mô hình ra quyết định trên tập mờ trực cảm (intuitionistic fuzzy sets) dựa vào hàm cho điểm (score function) và ứng dụng vào đánh giá dự án chất lượng phần mềm.
Đề tài thu được kết quả hiệu quả về khía cạnh lý thuyết và ứng dụng. Cụ thể:
1. Vấn đề lý thuyết:
Thứ nhất, tập mờ trực cảm đánh giá một đối tượng có hai thành phần hàm thuộc và hàm không thuộc của phần tử trên một không gian qui chiếu, với các ràng buộc của chúng. Do đó, để so sánh các số mờ này, cần có các phương pháp so sánh như hàm điểm. Phần lớn các hàm cho điểm đang tồn tại không xác định với các số mờ trực cảm có thành phần đầu bằng 0, hoặc có hai thành phần bằng nhau. Do đó hàm điểm mới đề xuất đã khắc phục được những đặc điểm này và hoạt động tốt trong các trường hợp thông thường khác.
Tiếp theo, nhóm đề tài đã xây dựng thuật toán IFSQ dùng để giải quyết bài toán xếp hạng đa tiêu chí nói trên. Thuật toán có năm bước đơn giản dễ thực hiện và hiệu quả.
2. Ứng dụng
Bài toán đánh giá chất lượng phần mềm: Trong việc đánh giá chất lượng sản phẩm phần mềm ở đây, các tiêu chí được xác định dựa trên tiêu chuẩn ISO. Chúng ta cần lựa chọn phần mềm có chất lượng tốt nhất theo tiêu chí này. Đây là bài toán ra quyết định đa tiêu chí (MCDM). Việc đánh giá thông tin là quan trọng và cần thiết. Nó còn phụ thuộc vào kiến thức, năng lực của người ra quyết định và thông tin thu thập được. Trong phần này, chúng tôi áp dụng hàm tính điểm mới được đề xuất để đánh giá chất lượng phần mềm. Dữ liệu được trích dẫn trong (Thao & Chou, 2022) (xem bảng 1 và bảng 2)). Tập hợp các thuộc tính bao gồm 13 tiêu chí chính được xác định bởi ISO 25010 (ISO, 2017) là C = {Chức năng phù hợp (C1), Tính đúng đắn về chức năng (C2), Khả năng kiểm tra (C3), hiệu quả hoạt động (C4), Tính tương thích (C5), Khả năng sử dụng (C6), Tính phù hợp của khả năng nhận biết (C7), thẩm mĩ giao diện người dùng (C8), Độ tin cậy (C9), Tính bảo mật (C10), Việc duy trì bảo dưỡng (C11), Khả năng thay đổi (sửa đổi) (C12), Tính di động (C13)}. Giả sử có 5 dự án phần mềm P1, P2, P3, P4 và P5.
Kết quả áp dụng thuật toán: Áp dụng thuật toán đề xuất chúng ta thu được hàm cho điểm của các dự hần phần mềm (hình 1) từ đó thu được kết quả xếp hạng các dự án phần mềm (hình 2). Từ đó, với số liệu hiện có, thuật toán chỉ ra dự án phần mềm chất lượng tốt nhất là dự án chất lượng phần mềm P3.
Để minh chứng cho phương pháp đề xuất, chúng tôi tiến hành đánh giá so sánh với các phương pháp xếp hạng đã có. Kết quả chỉ ra rằng phương pháp đề xuất cũng có kết quả tương đồng với nhiều phương án xếp hạng khác (hình 3), và phương pháp đề xuất thực hiện đơn giản hơn.
    |
 |
| Hình 3: So sánh kết quả của các phương pháp đánh giá các dự án phần mềm |
Kết luận
Trong đề tài này chúng tôi đã phân tích nhược điểm của một số lớp hàm điểm (score function) của tập mờ trực cảm, từ đó xây dựng hàm tính điểm mới của các tập mờ trực giác. Kết quả mới này đã khắc phục được nhược điểm của một số hàm điểm hiện có trên các tập mờ trực cảm. Nó được thể hiện thông qua việc so sánh biện pháp đề xuất của chúng tôi với các hàm xếp hạng trước đó.
Cuối cùng, chúng tôi áp dụng hàm tính điểm mới này để xây dựng Thuật toán IFSQ để đánh giá chất lượng các dự án phần mềm. Kết quả tính toán và so sánh chỉ ra rằng kết quả của phương pháp mới đề xuất cho kết quả hiệu quả tốt.
Trong tương lai, chúng ta sẽ tìm ra các biện pháp mới cho các tập mờ trực giác và áp dụng nó vào các bài toán thực tế. Ngoài ra, chúng tôi cũng nghiên cứu phân tích và ứng dụng mô hình này cùng các mô hình khác vào trong các bài toán ra quyết định đa tiêu chí trong thực tế, nhất là bài toán ứng dụng trong nông nghiệp.
Khoa CNTT