Mô hình ANP (The Analytical Network Process)
Gi 噂 i thi 羽 u
Mô hình AHP (Analytic Hierarchy Process) là một công cụ quan trọng trong phân tích quyết định, giúp xác định các mối quan hệ giữa các tiêu chí và nhân tố trong hệ thống phân cấp Tuy nhiên, nhiều bài toán thực tế không thể phân tích một cách hiệu quả theo cấu trúc phân cấp do sự phức tạp và tính liên quan giữa các yếu tố Để giải quyết vấn đề này, mô hình ANP (Analytic Network Process) đã được phát triển, cho phép phân tích các mối quan hệ phức tạp và tương tác giữa các yếu tố trong hệ thống ANP cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt hơn, phù hợp với các tình huống mà AHP không thể áp dụng hiệu quả.
Mô hình phân tích mạng ANP là công cụ hữu ích trong việc hỗ trợ ra quyết định, đặc biệt trong các bài toán phức tạp Cấu trúc mạng của ANP bao gồm các mối quan hệ bên trong và bên ngoài giữa các nhóm và các nút trong nhóm, cùng với siêu ma trận ANP cho phép đánh giá các yếu tố một cách so sánh, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn Cấu trúc phân tích của ANP không theo thứ tự tuyến tính mà nhìn nhận tổng thể, với các chu kỳ kết nối các thành phần của nó trong các phần tử và các nút kết nối với chính nó.
Khác với AHP, ANP có khả năng mô phỏng mối quan hệ phức tạp giữa các nhóm tiêu chí và các yếu tố liên quan ANP cho phép đánh giá và phân tích đa chiều, giúp cải thiện quy trình ra quyết định trong quản lý dự án (QLDA) Phương pháp này được áp dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định trong các lĩnh vực khác nhau.
Hình 3.3 Mô hình cＸu trúc mＴpi"n⇔ずi theo rj⇔￢pi"rjƒr ANP
C 医 p b 壱 c, so sánh c 員 p, Vector riêng và tính nh 医 t quán
3.2.4.2.1 So sánh c員r"x "vjcpi"8q"e挨"d違n
Để đạt được mục tiêu hiệu quả, chúng ta cần sử dụng các tiêu chí phù hợp và tiến hành so sánh giữa các tiêu chí này một cách khoa học Thay vì chỉ đơn thuần gán nhãn cho các tiêu chí, việc phân tích và đánh giá chúng sẽ giúp xác định được những yếu tố quan trọng nhất trong quá trình đạt được mục tiêu Việc này không chỉ nâng cao tính chính xác mà còn giúp tối ưu hóa chiến lược thực hiện.
Vjcpi"8q"v益 l羽8逢嬰c Saaty 8隠 xu医t s穎 d映ng cho vi羽e"8ƒpj"ikƒ"e„"ikƒ"vt鵜 t瑛3"8院n 9 (Saaty,
Năm 2004, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố liên kết trong môi trường sống có ảnh hưởng đáng kể đến sự phát triển của trẻ em Những yếu tố này bao gồm sự tương tác xã hội, giáo dục và chăm sóc sức khỏe, tất cả đều đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành nhân cách và kỹ năng của trẻ Đặc biệt, sự hỗ trợ từ gia đình và cộng đồng là rất cần thiết để giúp trẻ em phát triển toàn diện Do đó, việc tạo ra một môi trường tích cực và hỗ trợ cho trẻ em là điều cần thiết để đảm bảo sự phát triển bền vững cho thế hệ tương lai.
Ak吋m s嘘 Di宇n gi違i
1 Quan tr丑pi"pj逢"pjcw
3 V逢挨pi"8嘘i quan tr丑pi"j挨p
5 Quan tr丑pi"j挨p"pjk隠u
7 R医t quan tr丑pi"j挨p
9 C詠c k quan tr丑pi"j挨p
2, 4, 6, 8 Giá tr鵜 trung gian
Liên kết với các trùng sứ là một quá trình không nhất quán Chúng ta cần hiểu rõ về mặt ma trận "8 thuộc cho bậc E0K" với điều kiện maxẻ n)/(n ẻ 1) Tích số nhị phân "swƒp" E0T sẽ được hình thành từ các yếu tố cấu thành.
C.I và m瓜t s嘘 thích h嬰p cho trong b違ng sau, m厩i s嘘 vtqpi"8„"n "ej雨 s嘘 trung bình ng磯u nhiên 8逢嬰c tớnh v噂i p"ứ"32"ejq"u嘘n逢嬰ng m磯u l噂n Chỳng t衣o ra ma tr壱p"8嘘i 泳ng m瓜t cỏch ng磯u nhiờn s穎 d映pi"vjcpi"8q"31;."31:.ẩ."314."3."4.ẩ.;"x "v pj"vtwpi"dãpj"ikƒ"vt鵜 riờng c栄a chỳng Trung bỡnh p {"8逢嬰c s穎 d映pi"8吋 tính ch雨 s嘘 nh医t quán ng磯u nhiên R.I
BＶng 3.3 BＶng giá trお chえ sぐ nhＸt quán ngｄu nhiên R.I (Saaty,2004)
Chính phủ Việt Nam đặt mục tiêu đến năm 2030 đạt được sự phát triển bền vững và đồng bộ trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội và môi trường Các chính sách sẽ được triển khai nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân, đồng thời bảo vệ tài nguyên thiên nhiên Việc áp dụng công nghệ hiện đại và thúc đẩy đổi mới sáng tạo sẽ là chìa khóa để đạt được những mục tiêu này.
3.2.4.2.2 M衣pi"n逢噂i, s詠 ph映 thu瓜c và ph違n h欝i
Hệ thống phân cấp bao gồm các mục tiêu, các cấp bậc của các phần tử và sự kết nối nội bộ giữa các phần tử Những kết nối này cho thấy mối quan hệ giữa các phần tử trong cùng một nhóm và giữa các phần tử trong nhóm khác (phụ thuộc bên ngoài) hay trong cùng một nhóm (phụ thuộc bên trong) Hệ thống cấp bậc là một mạng lưới phức tạp giữa các kết nối, các cấp bậc và các nhóm trong mạng.
Có 2 lo衣i 違pj"j逢荏ng: bên ngoài (Outer) và bên trong (Inner) Lo衣k"8亥u tiên th吋 hi羽n 違nh j逢荏ng c栄a các ph亥n t穎 trong nhóm này lên các ph亥n t穎 trong nhóm khác trong khi 違pj"j逢荏ng còn l衣i th吋 hi羽n 違pj"j逢荏ng c栄a các ph亥n t穎 trong cùng m瓜t nhómv噂i nhau
Bài viết này phân tích sự khác biệt giữa hai loại ma trận "8" và "9", nhấn mạnh rằng ma trận "8" có cấu trúc phức tạp hơn và mang lại hiệu suất tốt hơn trong nhiều trường hợp Ngoài ra, ma trận "8" cũng được thiết kế để tối ưu hóa các yếu tố bên trái và bên phải, giúp cải thiện khả năng xử lý dữ liệu Sự so sánh giữa hai loại ma trận này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất và ứng dụng của từng loại trong các lĩnh vực khác nhau.
Mỗi thành phần của quy trình "8 bước" được biểu thị bằng các ký hiệu như H1 và H2 Những trường hợp con thường hiện diện trong các phần tử so sánh trong nhóm phần tử này và nhóm phần tử kia Nếu nhóm phần tử này không liên quan đến nhóm phần tử kia, thì W ij sẽ bằng 0.
Ma trận 8x8 là một cấu trúc quan trọng trong toán học, cho phép phân tích và suy luận các giá trị trong không gian đa chiều Để tính toán các giá trị trong ma trận này, chúng ta có thể áp dụng các công thức chuẩn hóa, giúp chuyển đổi các giá trị thành dạng có thể so sánh Việc này không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu và rút ra những kết luận có giá trị.
Vtqpi"8„
