Bài giảng Ứng dụng trong bài toán quy hoạch và quản lý

Mô hình hóa hệ thống TNN: 
Ứng dụng trong bài toán quy hoạch và quản lý 
Nội dung 
Khái niệm 
1 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định 
2 
Mô hình toán học trong PTHTTNN 
3 
Phương pháp mô hình: Tối ưu & Mô phỏng 
4 
Mô hình hệ thống TNN – Khái niệm 
Ví dụ về tiếp cận mô hình hệ thống TNN 
Mô hình hệ thống TNN – Khái niệm 
Bài toán thiết kế/ mô phỏng: 
	 Tối đa những đầu ra mong muốn và tối thiểu những đầu ra không mong muốn thông qua những đầu vào có khả năng kiểm soát hoặc kiểm soát một phần 
Trung lập 
Không mong muốn 
Mong muốn 
Có khả năng kiểm soát 
Không có khả năng kiểm soát 
Kiểm soát một phần 
Hệ thống 
Đầu vào 
Đầu ra 
Phản hồi 
Vai trò của mô hình toán học trong phân tích hệ thống 
Mô hình hệ thống TNN – Khái niệm 
	Phương pháp mô hình toán là phù hợp nhất cho bài toán quy hoạch và QLTNN khi: 
Mục tiêu quy hoạch và quản lý được định nghĩa một cách rõ ràng hợp lý 
Có nhiều phương án thay thế khác nhau mà có thể thỏa mãn được mục tiêu xác định, và lựa chọn phương án tốt nhất là chưa chắc chắn 
Hệ thống TNN và những mục tiêu của nó có thể miêu tả được bởi các phương trình toán học 
Những thông tin cần thiết như những tác động thủy văn , kinh tế , môi trường và sinh thái gây ra từ bất cứ quyết định nào có thể được ước tính tốt hơn thông qua sử dụng mô hình 
Những thông số của những mô hình có khả năng ước tính từ dữ liệu thu được trong thực tế. 
Vai trò của mô hình toán học trong phân tích hệ thống 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định – Decision Support System (DSS) 
Trước khi ra quyết định nhà quy hoạch và quản lý phải xem xét sự quan tâm và mục đích của đông đảo những người có liên quan (stakeholders) 
Quá trình quy hoạch , quản lý và ra quyết định liên quan đến sự đàm phán và thỏa hiệp dọc theo những stakeholders – những người có những quan tâm, mục tiêu và ý kiến khác nhau về quản lý hệ thống TNN 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) 
Mô hình có đáp ứng những yêu cầu thông tin của tất cả những stakeholders khác nhau? 
Stakeholders tin và chấp nhận những mô hình và những kết quả của những mô hình đó? 
Giúp đạt được một tầm nhìn chia sẻ chung ? 
Để những thông tin, kết quả đạt được từ mô hình trở nên hữu ích trong quá trình ra quyết định, những thông tin đó hoặc đầu ra từ những mô hình đó phải dễ hiểu , tin cậy và kịp thời . 
	Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision Support System ) 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) 
DSS = sự kết hợp của các mô hình và ngân hàng dữ liệu dùng để 
 cung cấp cho quá trình ra quyết định 
(chỉ) một bảng tính excel cũng có thể là một DSS 
DSS không tạo ra các quyết định 
DSS chỉ cung cấp thông thi cho các nhà ra quyết định 
Mức độ thông tin dựa vào tình huống và người dùng: phức tạp? Đơn giản? 
Giao diện đồ hoạ (ví dụ GIS) là có ích nhất 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) 
DSS: 
	Những kỹ thuật mô hình tương tác và 
hiển thị (giao diện đồ họa), 
trong giới hạn của nó, 
có thể cho phép điều chỉnh mức độ thông tin cần thiết và 
có thể cho người ra quyết định một vài quyền kiểm soát 
những dữ liệu đầu vào, 
sự vận hành mô hình và 
dữ liệu đầu ra. 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) 
Hệ thống đo đạc 
Viễn thám 
Đo đạc thực địa 
Khảo sát 
Hệ thống mô hình 
Mô hình kinh tế 
Mô hình chức năng hóa người sử dụng 
Mô hình hệ thống tự nhiên 
Hệ thống thông tin 
GIS 
Cơ sở dữ liệu 
Quy tắc và nền tảng kiến thức 
Hệ thống phân tích 
Công cụ chuẩn đoán đơn giản 
Công cụ phát triển hệ thống 
Công cụ phát triển chiến lược 
Công cụ đánh giá 
Người sử dụng 
Sự trình bày đồ họa Giao diện thân thiện với người sử dụng 
Những thành phần của nhiều hệ thống hỗ trợ ra quyết định 
Loucks & van Beek, 2005 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) 
Mô hình chia sẻ tầm nhìn (Shared – Vision Modelling) 
Dễ hiểu 
Có khă năng tương thích với những dữ liệu có sẵn 
Làm việc và cung cấp những mức độ và khối lượng thông tin cần thiết 
Dễ dàng hiệu chỉnh và kiểm định khi có thể 
Cho stakeholders quyền kiểm soát tương tá c vào những dữ liệu đầu vào, chỉnh sửa, vận hành mô hình và hiển thị đầu ra mà họ có thể hiểu và cần. 
Hệ thống mô hình mở (Open Modelling Systems) 
Tạo khả năng cho tất cả các stakeholders lồng ghép được những mô hình riêng của họ trong một hệ thống tổng quát 
Những stakeholders tin vào những mô hình của riêng họ hơn là những mô hình được cung cấp bởi các cơ quan chính phủ hoặc những viện nghiên cứu 
	Ví dụ: Giải quyết vấn đề tài nguyên nước liên quốc gia (sông quốc tế), những đất nước khác nhau có thể muốn bao gồm những mô hình thủy động lực học riêng cho những nhánh sông thuộc đất nước họ. 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) 
Ví dụ: Giao diện chính của mô hình WEAP 
Mô hình toán học trong PTHTTNN 
Giai đoạn 1 
Giai đoạn 2 
Giai đoạn 3 
Giai đoạn 4 
Giai đoạn 5 
Hình thành vấn đề 
Xây xựng mô hình toán học 
Giải mô hình toán học 
Kiểm tra mô hình 
Giải quyết vấn đề 
Những giai đoạn phân tích hệ thống 
Ví dụ bài toán phân bổ nước 
Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng 
Ví dụ minh họa cho bài toán mô phỏng 
Quá trình mô phỏng cho hệ thống hồ chứa – phân bổ nước được tính toán liên tiếp cho một bước thời gian tới bước thời gian kế tiếp 
	Cho mỗi bước thời gian : 
Tiến hành tính toán cân bằng nước cho mỗi nút . 
Xác định lượng nước xả từ hồ chứa 
Phân bổ nước tới người sử dụng 
	Kết quả: R, S và X i ~ t 
Q t 
Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng 
Ví dụ minh họa cho bài toán tối ưu 
Bài toán quy hoạch hồ chứa – phân bổ nước cũng có thể được miêu tả như một bài toán tối ưu khi tìm X it , S t và R t sao cho tổng lợi nhuận thực đạt được từ việc phân bổ nước tới 3 hộ sử dụng nước là lớn nhất 
	Và các rằng buộc 
	X 1t +X 2t + X 3t ≤ R t 
	S t+1 = S t + Q t – R t cho t = 1, 2,..., T 
	S t ≤ K 
Q t 
Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng 
2. Mô phỏng với tối ưu: 
Kỹ thuật tối ưu là tìm một quyết định tối ưu cho vận hành hệ thống ở đó đáp ứng tất cả những ràng buộc của hệ thống trong đó tối đa hoặc tối thiểu hàm mục tiêu . 
Mô hình mô phỏng cung cấp phản ứng của hệ thống dưới những đầu vào xác định để tạo khả năng cho người ra quyết định kiểm tra những hậu quả của những kịch bản khác nhau của một hệ thống tồn tại hoặc hệ thống mới mà không phải tiến hành xây dựng nó 
Mô hình mô phỏng không giới hạn tới bất kỳ loại hình toán học cụ thể nào và có thể định nghĩa nhiều mối quan hệ, trong khi đó điều này không dễ dàng với mô hình tối ưu 
Mô hình tối ưu không có khả năng phán xét và diễn tả một cách toán học tất cả những mục tiêu quy hoạch, những rằng buộc về kỹ thuật , kinh tế và chính trị, những không chắc chắn và những xem xét quan trọng khác, ở đó sẽ ảnh hưởng tới quá trình ra quyết định 
Nghiệm tối ưu của bất cứ mô hình nào là tối ưu chỉ với đề cập tới mô hình cụ thể đó, không phải với toàn hệ thống thực 
Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng 
2. Mô phỏng với tối ưu: 
Mô hình tối ưu cần diễn tả hiện những mục tiêu, trong đó mô mô hình mô phỏng không 
Mô hình mô phỏng giải quyết câu hỏi “ Điều gì sẽ xảy ra?” dưới những kịch bản khác nhau. Mô hình tối ưu trả lời câu hỏi “ Điều gì nên làm?”, “Quyết định nào là tốt nhất?” dưới những giả sử. 
Hạn chế của mô hình mô phỏng trong phân tích đa phương án: khi có rất nhiều những phương án, những nghiệm hoặc quy hoạch khả thi và không đủ thời gian hoặc nguồn để mô phỏng tất cả chúng dẫn tới khó đạt được những phương án có thể tốt nhất, thậm chí với sự hỗ trợ của những kỹ thuật hiệu quả cho việc lựa chọn giá trị của những biến quyết định 
Sử dụng kết hợp tối ưu và mô phỏng: Ví dụ 
Tối ưu để xác định một số nhỏ những phương án tốt, khả thi và mô phỏng để kiểm tra, đánh giá và cải thiện những phương án đó. 
Tối ưu để xác định những giá trị của những biến quyết định thiết kế và vận hành trước khi mô phỏng được làm để đánh giá tác động có thể gây ra từ những quyết định đó. 
www.themegallery.com 
Thank You ! 
www.themegallery.com