Phát Triển Mô Hình Ra Quyết Định Đa Tiêu Chí Sử Dụng Tập Neutrosophic Khoảng Và Động

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận án “Phát triển mô hình ra quyết định đa

tiêu chí sử dụng tập neutrosophic khoảng và động” là công trình

nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả được trình bày trong luận án

là hoàn toàn trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ một công

trình nào khác.

 Tôi đã trích dẫn đầy đủ các tài liệu tham khảo, công trình nghiên cứu

liên quan ở trong nước và quốc tế. Ngoại trừ các tài liệu tham khảo

này, luận án hoàn toàn là công việc của riêng tôi.

 Trong các công trình khoa học được công bố trong luận án, tôi đã thể

hiện rõ ràng và chính xác đóng góp của các đồng tác giả và những gì

do tôi đã đóng góp.

 Luận án được hoàn thành trong thời gian tôi làm Nghiên cứu sinh tại

Bộ môn Các hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường

Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.

Tác giả:

Hà Nội:

i

ii

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi muốn bày tỏ sự biết ơn đến PGS. TS. Nguyễn Đình Hóa

và TS. Đỗ Đức Đông, cán bộ hướng dẫn, người đã trực tiếp giảng dạy và

định hướng tôi trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận án này. Thầy

không chỉ hướng dẫn cho tôi những kiến thức về học thuật mà còn chỉ bảo

cho tôi những kinh nghiệm trong cuộc sống. Một vinh dự lớn cho tôi được

học tập, nghiên cứu dưới sự hướng dẫn của Thầy.

Tôi xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc đến các Thầy Cô trong Bộ môn Các

hệ thống thông tin vì sự giúp đỡ của các Thầy Cô về các đóng góp rất hữu

ích cho luận án.

Tôi xin trân trọng cảm ơn Khoa Công nghệ thông tin, Phòng Đào tạo

và Ban giám hiệu trường Đại học Công nghệ đã tạo điều kiện thuận lợi cho

tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án.

Tôi cũng bày tỏ sự biết ơn đến Ban lãnh đạo Viện công nghệ thông tin

- ĐHQGHN đã tạo điều kiện cho tôi thực hiện luận án này.

Xin chân thành gửi lời cảm ơn tới các anh chị em trong Trung tâm

tính toán hiệu năng cao, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên và Lab nghiên

cứu tại Viện công nghệ thông tin - ĐHQGHN đã giúp đỡ tôi trong suốt quá

trình học tập và nghiên cứu.

Tôi muốn cảm ơn đến tất cả những người bạn của tôi, những người

luôn chia sẻ, động viên tôi bất cứ khi nào tôi cần.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn vô hạn đối với cha mẹ và gia đình đã luôn

ủng hộ và yêu thương tôi một cách vô điều kiện. Nếu không có sự ủng hộ

của gia đình tôi không thể hoàn thành được luận án này.

Luận án đã được hỗ trợ bởi chương trình đào tạo thạc sĩ, tiến sĩ trong

nước của Quỹ đổi mới sáng tạo Vingroup.

Cuối cùng, xin chúc mọi người luôn mạnh khoẻ, đạt được nhiều thành

tích cao trong công tác, học tập và nghiên cứu khoa học !

NCS. Nguyễn Thọ Thông

iii

TÓM TẮT

Trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống đưa ra quyết định là một vấn

đề vô cùng quan trọng. Bài toán ra quyết định chủ yếu tập trung giải quyết

vấn đề tìm kiếm lựa chọn tốt nhất dựa theo bộ tiêu chí đánh giá được ước

lượng bởi người ra quyết định. Gần đây, các vấn đề ra quyết định đa tiêu chí

trong môi trường dữ liệu có tính không chắc chắn, không xác định, không

nhất quán và biến động đã nhận được nhiều quan tâm của các nhà nghiên

cứu. Nhiều hướng tiếp cận khác nhau đã được đề xuất để giải quyết vấn

đề ra quyết định đa tiêu chí như tiếp cận mờ, tập neutrosophic, giá trị độ

đo, mô hình điểm lý tưởng, v.v. Theo dòng nghiên cứu về bài toán ra quyết

định đa tiêu chí trong môi trường dữ liệu đó, luận án đề xuất một quy trình

thống nhất của mô hình ra quyết định đa tiêu chí trong môi trường dữ liệu

có tính không chắc chắn, không xác định, không nhất quán và biến động.

Cụ thể các đóng góp chính của luận án được tóm tắt như sau:

(a) Đề xuất một lý thuyết mở rộng với tên gọi tập neutrosophic giá trị

khoảng động (DIVNS) để thể hiện tính động của dữ liệu có tính không

chắc chắn, không xác định và không nhất quán theo khoảng thời gian

và phát triển mô hình TOPSIS dựa trên lý thuyết DIVNS.

(b) Phát triển mô hình ra quyết định với thông tin trọng số không biết

trong môi trường không chắc chắn, không xác định, không nhất quán

và biến động. Trình bày một số phép toán thể hiện tính tương quan

của các thuộc tính dựa trên DIVNS và tích phân Choquet. Chiến lược

ra quyết định dựa trên các phép toán đã đề xuất cũng được giới thiệu.

(c) Đề xuất một mở rộng của tập neutrosophic giá trị khoảng động tên là

tập neutrosophic giá trị khoảng động tổng quát (GDIVNS) để thể hiện

sự thay đổi của bộ thuộc tính, lựa chọn, người ra quyết định, trọng

số theo thời gian. Sau đó, phát triển mô hình ra quyết định đa tiêu

chí động DTOPSIS (Dymanic Technique for Order of Preference by

Similarity to Ideal Solution) dựa trên lý thuyết GDIVNS đã đề xuất.

Mô hình DTOPSIS quan tâm đến cả ba vấn đề: tính động của dữ liệu

theo khoảng thời gian, tính động của các thuộc tính và dữ liệu lịch sử.

Từ khóa: Mô hình ra quyết định đa tiêu chí, Tập neutrosophic, Tập mờ do

dự, Mô hình TOPSIS, Tích phân Choquet.

Mục lục

Lời cam đoan i

Lời cảm ơn ii

Tóm tắt iii

Mục lục iv

Danh mục các từ viết tắt vi

Danh mục các bảng x

Danh mục các hình vẽ xii

Danh mục các ký hiệu xiii

MỞ ĐẦU 1

Chương 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ MCDM VÀ

CƠ SỞ LÝ THUYẾT 8

1.1 Bài toán ra quyết định đa tiêu chí . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.2 Tổng quan nghiên cứu về MCDM . . . . . . . . . . . . . . . . 9

1.2.1 Tình hình nghiên cứu trong nước và ngoài nước . . . 9

1.2.2 Một số vấn đề trong MCDM . . . . . . . . . . . . . . . 11

1.2.3 Các tiếp cận chính đối với MCDM . . . . . . . . . . . . 13

1.2.4 Động lực nghiên cứu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.3 Cơ sở lý thuyết . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

1.3.1 Tập Neutrosophic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

1.3.2 Tập mờ do dự . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

1.3.3 Tích phân Choquet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

1.3.4 Phương pháp ra quyết định TOPSIS . . . . . . . . . . 27

1.4 Bộ dữ liệu thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

1.4.1 Miền dữ liệu và ứng dụng của nghiên cứu . . . . . . . . 29

1.4.2 Mô hình ASK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

1.4.3 Bộ dữ liệu thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

1.5 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

iv

Contents v

Chương 2. TẬP NEUTROSOPHIC GIÁ TRỊ KHOẢNG ĐỘNG

VÀ MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH 35

2.1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

2.2 Tập neutrosophic giá trị khoảng động . . . . . . . . . . . . . . 37

2.3 Mô hình TOPSIS-DIVNS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

2.4 Ví dụ thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

2.5 Phân tích thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

2.6 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

Chương 3. THÔNG TIN TRỌNG SỐ CỦA MCDM TRONG

MÔI TRƯỜNG NEUTROSOPHIC ĐỘNG 61

3.1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.2 Thông tin trọng số không biết . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.2.1 Xác định thông tin trọng số . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.2.2 Mô hình TOPSIS-DIVNS với thông tin trọng số không

biết . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

3.2.3 Ví dụ thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

3.2.4 Phân tích thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

3.3 Tương quan giữa các tiêu chí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

3.3.1 Phép toán trung bình Choquet giá trị khoảng động . . 78

3.3.2 Mô hình ra quyết định . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

3.3.3 Ví dụ thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

3.3.4 Phân tích thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

3.4 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

Chương 4. MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH ĐỘNG TRONG

MÔI TRƯỜNG NEUTROSOPHIC ĐỘNG 90

4.1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

4.2 Tập neutrosophic giá trị khoảng động tổng quát . . . . . . . . 91

4.3 Mô hình ra quyết định DTOPSIS . . . . . . . . . . . . . . . . 103

4.4 Ví dụ thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

4.5 Phân tích thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

4.6 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

KẾT LUẬN 116

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC 118

TÀI LIỆU THAM KHẢO 119

Phụ lục A. MỘT SỐ KẾT QUẢ 1

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT Từ viết tắt Từ gốc Diễn giải/Tạm dịch

1 AHP

Analytic Hierarchy

Process

Phương pháp phân tích

thứ bậc

2 ANP

Analytical Network

Process

Phương pháp phân tích

mạng

3 ASK

Attitude, Skill and

Knowledge

Mô hình thái độ, kỹ năng

và kiến thức

4 BUM

Basic Unit-interval

Monotonic

Hàm đơn điệu khoảng cơ

bản

5 DIVNCOA

Dynamic Intervel

valued neutrosophic

Choquet Ordered

Average

Phép toán trung bình có

sắp thứ tự Choquet

neutrosophic giá trị

khoảng động

6 DIVNCOG

Dynamic Intervel

valued neutrosophic

Choquet Ordered

Geometric

Phép toán trung bình

nhân có sắp thứ tự

Choquet neutrosophic

giá trị khoảng động

7 DIVNE

Dynamic

Interval-valued

Neutrosophic

element

Sự kiện neutrosophic giá

trị khoảng động

8 DIVNS

Dynamic

Interval-valued

Neutrosophic set

Tập netrosophic giá trị

khoảng động

vi

Danh mục các từ viết tắt vii

9 DMs Decision Makers Người ra quyết định

10 DMCDM

Dynamic

Multi-Criteria

Decision Making

Ra quyết định đa tiêu chí

động

11 DSVNM

Dynamic Single

Valued

Neutrosophic

Multisets

Đa tập Neutrosophic giá

trị đơn động

12 ELECTRE

ELimination and

Choice Expressing

REality

Phương pháp tuyển chọn

theo cặp

13 FAHP

Fuzzy Analytic

Hierarchy Process

Phương pháp phân tích

theo thứ bậc mờ

14 GDIVNE

Generalized

Dynamic

Interval-valued

Neutrosophic

element

Sự kiện neutrosophic giá

trị khoảng động tổng

quát

15 GDIVNS

Generalized

Dynamic

Interval-Valued

Neutrosophic Set

Tập neutrosophic giá trị

khoảng động tổng quát

16 GDIVNHWA

Generalized

Dynamic

Interval-Valued

Neutrosophic

Hybrid Weighted

Averaging

Phép toán trung bình

trọng số lai ghép

neutrosophic giá trị

khoảng động tổng quát

17 GDIVNWA

Generalized

Dynamic Interval –

Valued

Neutrosophic

Weighted Average

Phép toán trung bình

trọng số neutrosophic giá

trị khoảng động tổng

quát

Danh mục các từ viết tắt viii

18 GDIVNWG

Generalized

Dynamic Interval –

Valued

Neutrosophic

Weighted Geometric

Phép toán trung bình

nhân có trọng số

neutroosophic giá trị

khoảng động tổng quát

19 GRA

Grey Relational

Analysis

Phân tích quan hệ xám

20 HFS Hesitant Fuzzy Set Tập mờ do dự

21 INS

Interval

Neutrosophic set

Tập neutrosophic khoảng

22 IVNS

Interval Valued

Neutrosophic set

Tập neutrosophic giá trị

khoảng

23 LINMAP

Linear

Programming

Technique for

Multidimensional

Analysis of

Preference

Phương pháp quy hoạch

tuyến tính cho phân tích

đa chiều của sự liên quan

24 MAVT

Multi-Attribute

Value Theory

Lý thuyết giá trị đa

thuộc tính

25 MAUT

Multi-Attribute

Utility Theory

Lý thuyết tiện ích đa

thuộc tính

26 MCA

Multi-Criteria

Analysis

Phân tích đa tiêu chí

27 MCDA

Multi-Criteria

Decision Analysis

Phân tích ra quyết định

đa tiêu chí

28 MCDM

Multi-Criteria

Decision Making

Ra quyết định đa tiêu chí

29 NIS

Negative ideal

solution

Giải pháp lý tưởng tiêu

cực

30 NS Neutrosophic set Tập Neutrosophic

Danh mục các từ viết tắt ix

31 PIS

Positive ideal

solution

Giải pháp lý tưởng tích

cực

32 PROMETHEE

Preference Ranking

Organization

METHod for

Enrichment of

Evaluations

Phương pháp tổ chức xếp

hạng thứ tự ưu tiên để

làm giàu giá trị

33 SMAA

Stochastic

Multi-criteria

Acceptability

Analysis

Phương pháp phân tích

chấp nhận đa tiêu chí

ngẫu nhiên

34 SMART

Simple

Multi-Attribute

Rating Technique

Kỹ thuật đánh giá đa

thuộc tính đơn

35 TOPSIS

Technique for Order

Preference by

Similarity to Ideal

Solution

Kĩ thuật sắp xếp thứ tự

ưu tiên tương đương giải

pháp lý tưởng

36 VIKOR

Vlsekriterijumska

Optimizacijia I

Kompromisno

Resenje

Phương pháp tối ưu hóa

đa mục tiêu và giải pháp

thỏa hiệp

37 WSM

Weighted Sum

Method

Phương pháp tổng trọng

số

DANH MỤC CÁC BẢNG

1.1 Nhãn ngôn ngữ đánh giá sự phù hợp của sinh viên . . . . . . 32

1.2 Nhãn ngôn ngữ đánh giá sự quan trọng của tiêu chí . . . . . . 33

2.1 Độ phức tạp của thuật toán thực hiện các công thức trong

phương pháp TOPSIS-DIVNS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

2.2 Trung bình trọng số quan trọng của bộ tiêu chí . . . . . . . . 54

2.3 Trung bình đánh giá có trọng số của sinh viên . . . . . . . . . 55

2.4 Khoảng cách của sinh viên đến lựa chọn tốt nhất và tồi nhất 55

2.5 Hệ số tương quan của những sinh viên . . . . . . . . . . . . . 56

2.6 Giá trị hàm điểm số, hàm chính xác và hàm chắc chắn của

sinh viên . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

2.7 Độ đo tương tự của sinh viên cho bởi phương pháp của Peng

[94] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

2.8 Hệ số tương quan của sinh viên được ước lượng bởi phương

pháp TOPSIS trên tập neutrosophic khoảng . . . . . . . . . . 58

2.9 Hệ số tương quan của những sinh viên trong phương pháp ra

quyết định của Ye [127] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

2.10 So sánh các phương pháp ra quyết định với mô hình đã đề xuất 58

3.1 Độ phức tạp của thuật toán thực hiện các công thức trong

TOPSIS-DIVNS với không biết thông tin trọng số . . . . . . 74

3.2 Trung bình đánh giá có trọng số . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

3.3 Khoảng cách của sinh viên tới A+, A− . . . . . . . . . . . . . . 76

3.4 Hệ số tương quan của sinh viên . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

3.5 Hệ số tương quan của sinh viên với biết thông tin trọng số và

không biết thông tin trọng số . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

3.6 Giá trị hàm điểm số giữa sinh viên và tiêu chí . . . . . . . . . 86

3.7 Giá trị hàm điểm số của sinh viên . . . . . . . . . . . . . . . . 87

3.8 So sánh các phương pháp ra quyết định với mô hình đã đề xuất 88

x

Danh mục bảng xi

4.1 Độ phức tạp của thuật toán thực hiện các công thức trong

phương pháp DTOPSIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

4.2 Đánh giá trung bình có trọng số của sinh viên tại t1 . . . . . 110

4.3 Khoảng cách của sinh viên tới A− và A+ tại t1 . . . . . . . . . 110

4.4 Hệ số tương quan của sinh viên tại t1 . . . . . . . . . . . . . . 111

4.5 Trung bình đánh giá có trọng số của sinh viên tại t2 . . . . . 111

4.6 Khoảng cách của sinh viên tới A− và A+ tại t2 . . . . . . . . . 111

4.7 Hệ số tương quan của sinh viên tại t2 . . . . . . . . . . . . . . 112

4.8 Đánh giá trung bình có trọng số của sinh viên tại t3 . . . . . 112

4.9 Khoảng cách của sinh viên tới A− và A+ tại t3 . . . . . . . . . 112

4.10 Hệ số tương quan của sinh viên tại t3 . . . . . . . . . . . . . . 113

4.11 Xếp hạng có được tại các thời điểm . . . . . . . . . . . . . . . 114

12 Trung bình đánh giá của sinh viên dựa trên bộ tiêu chí . . . . 1

13 Trung bình đánh giá của sinh viên tại t1 . . . . . . . . . . . . 4

14 Trung bình trọng số quan trọng của những tiêu chí tại t1 . . 6

15 Trung bình đánh giá của sinh viên tại t2 . . . . . . . . . . . . 6

16 Trung bình trọng số quan trọng của tiêu chí tại t2 . . . . . . . 8

17 Trung bình đánh giá của sinh viên tại t3 . . . . . . . . . . . . 9

18 Trung bình trọng số những tiêu chí tại t3 . . . . . . . . . . . . 12

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

1 Cấu trúc luận án . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.1 Những cách tiếp cận trong MCDM . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.2 Mô hình ASK cho đánh giá năng lực sinh viên . . . . . . . . . 31

3.1 Quy trình ra quyết định đa tiêu chí với mô hình TOPSIS￾DIVNS không biết thông tin trọng số . . . . . . . . . . . . . . 69

4.1 Quy trình ra quyết định đa tiêu chí với mô hình DTOPSIS

tại tr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

xii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

STT Ký hiệu Diễn giải ý nghĩa

1 A¨ Tập những lựa chọn

2 D¨

Tập những người ra quyết

định

3 τ¨

Tập những thời điểm quan sát

tại một khoảng thời gian

4 ¨t

Tập những khoảng thời gian

quan sát

5 C¨ Tập những tiêu chí

6 ⊕ Phép toán T-norm

7 ⊗ Phép toán T-conorm

8 ⊕v

i=1

Phép toán tổng hợp theo

T-norm

9 ⊗v

i=1

Phép toán tổng hợp theo

T-conorm

xiii

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của luận án

Đưa ra quyết định là một hành động quan trọng trong đời sống của chúng

ta. Trong tất cả các hoạt động của cuộc sống, chúng ta đều cần phải đưa ra

quyết định dựa trên dữ liệu bao gồm các điều kiện ràng buộc và tình hình

thực tế khách quan cũng như nhận thức chủ quan để tìm ra những hành

động hay phương án phù hợp nhất. Mục tiêu cuối cùng của bất kỳ người

ra quyết định nào là đưa ra những quyết định đúng đắn. Quyết định đúng

góp phần vào sự thành công của mọi lĩnh vực trong cuộc sống. Ví dụ, trong

bài toán lựa chọn và phân nhóm nhà cung cấp xanh, quyết định đúng góp

phần vào sự thành công của các tổ chức sản xuất - kinh doanh hay trong y

tế, ra quyết định đúng góp phần vào sự thành công trong quá trình điều trị

cho bệnh nhân, v.v.

Từ những năm 1950 bài toán ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) đã được

nghiên cứu cả về mặt lý thuyết và ứng dụng thực tiễn [39]. Nhiều cách tiếp

cận của MCDM đã được giới thiệu để giải quyết bài toán ra quyết định

trong thực tế [7, 9, 80]. Vai trò chính của MCDM là để hỗ trợ người ra

quyết định (DMs) trong việc miêu tả một bức tranh tổng thể (mạch lạc, rõ

ràng và đầy đủ) về các vấn đề ra quyết định trong môi trường phức tạp như

các vấn đề quyết định kết hợp tiêu chí tiền tệ và phi tiền tệ [82, 114]. Hơn

nữa, MCDM đơn giản hóa việc phân tích một vấn đề quyết định bằng cách

phân tách vấn đề ban đầu thành các yếu tố dễ quản lý hơn [41, 63].

Trong thực tế ngày nay, môi trường ra quyết định thường là dữ liệu phức

tạp và biến động theo thời gian. Một trong số đó là môi trường dữ liệu có

tính không chắc chắn, không xác định, không nhất quán với các yếu tố tác

động tới quyết định thay đổi theo thời gian (bộ tiêu chí đánh giá, người ra

1

Mở đầu 2

quyết định, bộ lựa chọn, v.v.). Ví dụ, trong bài toán ra quyết định đánh giá

năng lực của sinh viên, những sinh viên nên được khảo sát qua từng học

kỳ của từng năm học và những giá trị ước lượng của giảng viên cho sinh

viên nên được thể hiện theo giá trị khoảng. Với bài toán ra quyết định đa

tiêu chí trong môi trường dữ liệu không chắc chắn, không xác định, không

nhất quán và biến động. Các nghiên cứu trước đây đã áp dụng lý thuyết xác

suất [51, 66], lý thuyết mờ [25, 40, 97], lý thuyết hệ xám [62, 115], lý thuyết

neutrosophic [9, 28, 55] để xử lý tính không chắc chắn của dữ liệu. Trong số

những lý thuyết trên, lý thuyết neutrosophic đang được nhiều nhà nghiên

cứu quan tâm và cân nhắc cho bài toán ra quyết định đa tiêu chí trong môi

trường dữ liệu có tính không chắc chắn, không xác định, không nhất quán

và biến động. Nhiều nghiên cứu đã mở rộng lý thuyết tập neutrosophic, phát

triển các độ đo trên tập neutrosophic và áp dụng trong bài toán ra quyết

định đa tiêu chí [9, 59, 72]. Nhiều nghiên cứu khác đã phát triển kỹ thuật

ra quyết định truyền thống (AHP, SMART, TOPSIS, WSM, v.v.) dựa trên

lý thuyết tập neutrosophic nhằm giải quyết một số vấn đề trong MCDM

[28, 32, 94]. Tuy nhiên các nghiên cứu về bài toán ra quyết định đa tiêu chí

sử dụng tập neutrosophic hiện tại thiếu một quy trình tổng thể giải quyết

một trong số các vấn đề sau: (i) dữ liệu có tính không chắc chắn, không xác

định, không nhất quán được thể hiện bởi giá trị khoảng theo thời gian; (ii)

không biết thông tin trọng số, tương quan giữa các tiêu chí trong MCDM;

(iii) sự thay đổi các yếu tố tác động trong MCDM theo thời gian và dữ liệu

lịch sử.

Tham gia dòng nghiên cứu về bài toán ra quyết định đa tiêu chí, luận án

tập trung giải quyết một số vấn đề của bài toán ra quyết định đa tiêu chí

trong môi trường dữ liệu có tính không chắc chắn, không xác định, không

nhất quán và biến động sử dụng tập neutrosophic. Cụ thể luận án sẽ tập

trung vào giải quyết những vấn đề sau trong mô hình ra quyết định đa tiêu

chí: (a) dữ liệu có tính không chắc chắn, không xác định, không nhất quán

được thể hiện theo yếu tố thời gian. (b) thông tin trọng số không biết, tương

quan giữa những tiêu chí. (c) sự thay đổi của những lựa chọn, bộ tiêu chí,

người ra quyết định và dữ liệu lịch sử.