Ra quyết định đa tiêu chí sử dụng phương pháp TOPSIS dựa trên số kết nối trong môi trường mờ ba cực – Công bố quốc tế
Khoa Công nghệ số ứng dụng trân trọng giới thiệu công bố quốc tế mới nhất với tiêu đề: "Multi-criteria decision-making using connection number based TOPSIS method under tripolar fuzzy environment". Bài báo được thực hiện bởi Tiến sĩ Lê Việt Hà, Thạc sĩ Trần Thị Nhung (Giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng) và cộng sự.
Bối cảnh và chủ đề nghiên cứu
Trong các hệ thống thông tin và quản lý hiện đại, bài toán ra quyết định đa tiêu chí (Multi-criteria decision-making - MCDM) đóng vai trò cốt lõi giúp các nhà quản lý lựa chọn phương án tối ưu trong điều kiện thông tin phức tạp, mang tính bất định cao. Khi thông tin đầu vào chứa đựng nhiều chiều hướng đánh giá khác nhau, việc áp dụng các mô hình logic mờ truyền thống đôi khi gặp hạn chế. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán ra quyết định bằng cách phát triển phương pháp TOPSIS dựa trên khái niệm số kết nối (connection number) được mở rộng trong môi trường mờ ba cực (tripolar fuzzy environment), nhằm nâng cao độ chính xác và tính linh hoạt trong xử lý dữ liệu định tính lẫn định lượng.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu đề xuất một khung phương pháp luận toán học tiên tiến:
Xây dựng mô hình mờ ba cực để biểu diễn và nắm bắt các khía cạnh thông tin phức hợp từ nhiều góc nhìn khác nhau của chuyên gia/dữ liệu.
Phát triển thuật toán TOPSIS cải tiến dựa trên số kết nối để đánh giá, xếp hạng và chọn lựa các phương án tối ưu một cách khách quan, toàn diện trong môi trường bất định.
Các phát hiện chính
Kết quả phân tích và kiểm định mô hình mang lại những điểm nhấn cốt lõi:
Tối ưu hóa khả năng xử lý thông tin bất định: Khung phương pháp mới chứng minh ưu thế vượt trội trong việc xử lý các bài toán ra quyết định phức tạp mà các phương pháp truyền thống chưa phản ánh hết được sự mâu thuẫn hoặc đồng thuận trong dữ liệu.
Độ ổn định và tin cậy cao: Các thử nghiệm so sánh cho thấy phương pháp TOPSIS dựa trên số kết nối mang lại kết quả xếp hạng ổn định, logic và có độ chính xác cao khi đối mặt với các kịch bản dữ liệu mờ ba cực.
Ý nghĩa thực tiễn
Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đóng góp các hàm ý ứng dụng thiết thực:
Đối với quản trị và ra quyết định: Cung cấp công cụ toán học và thuật toán mạnh mẽ hỗ trợ các nhà quản lý doanh nghiệp, cơ quan tổ chức giải quyết các bài toán lựa chọn chiến lược, đánh giá nhà cung cấp hoặc phân tích đầu tư trong điều kiện thông tin không hoàn đầy đủ.
Đối với nghiên cứu khoa học: Đóng góp một hướng tiếp cận mới trong lý thuyết tập mờ và phương pháp ra quyết định đa tiêu chí, làm tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực hệ thống thông tin và toán ứng dụng.
Tổng kết
Công bố quốc tế mới nhất này tiếp tục khẳng định năng lực nghiên cứu khoa học chuyên sâu, khả năng tiếp cận các phương pháp toán học và trí tuệ nhân tạo tiên tiến của đội ngũ giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng, Trường Đại học Thương mại trên trường quốc tế.
Chi tiết bài báo xem tại: Link.