Luận văn thạc sĩ: Xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo, quản lý tại tỉnh Bình Định.pdf (Hệ trợ giúp)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG PHAN QUANG THÁI XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CÔNG TÁC QUY HOẠCH CÁN BỘ LÃNH ĐẠO, QUẢN LÝ TẠI TỈNH BÌNH ĐỊNH Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2012 Công trình được hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Phan Huy Khánh Phản biện 1 : PGS.TSKH. TRẦN QUỐC CHIẾN Phản biện 2 : TS. TRẦN THIÊN THÀNH Luận văn được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 20 tháng 01 năm 2013 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng; - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng; 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Công nghệ thông tin là một trong các động lực quan trọng nhất của sự phát triển, cùng với một số ngành công nghệ cao khác đang làm biến đổi sâu sắc đời sống kinh tế, văn hoá, xã hội của thế giới hiện đại. Trước sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và những ứng dụng của nó, Chỉ thị số 58-CT/TW của Bộ Chính trị về đẩy mạnh ứng dụng và phát triển công nghệ thông tin phục vụ sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá, ngày 17 tháng 10 năm 2000 đã ra đời, tạo điều kiện cho sự phát triển công nghệ thông tin ở nước ta ngày càng mạnh mẽ. Trong những năm gần đây , tại các cơ quan Đảng tỉnh Bình Định, việc ứng dụng công nghệ thông tin với mục tiêu “tin học hóa hoạt động các cơ quan Đảng” ngày càng được áp dụng rộng rãi. Hạ tầng kỹ thuật được đầu tư, nâng cấp hoàn thiện hơn. Các ứng dụng, cơ sở dữ liệu đã được xây dựng đưa vào khai thác và sử dụng, ví dụ như: Cơ sở dữ liệu đảng viên, cơ sở dữ liệu Văn kiện Đảng, Quy trình xử lý công văn trên mạng…. Tuy nhiên, so với kinh phí đã đầu tư, hiệu quả mang lại từ việc ứng dụng chưa cao, ứng dụng còn thiếu, và chưa đồng bộ, số cán bộ, chuyên viên lớn tuổi ngại sử dụng máy tính để giải quyết công việc chuyên môn. Trong công tác cán bộ nói chung và khâu quy hoạch đào tạo cán bộ chưa có sự trợ giúp đáng kể của công nghệ thông tin . Thông tin phục vụ cho công tác cán bộ còn thiếu , dẫn đến việc xử lý công việc chậm trễ, đôi lúc chưa đạt hiệu quả cao. Công tác quy hoạch, đào tạo cán bộ trong thời gian vừa qua có lúc, có nơi tổ chức thực hiện chưa được tốt : 2 - Các cơ quan, đơn vị còn thiếu thông tin của cán bộ có thể đưa vào diện quy hoạch. Từ đó dẫn đến việc “quy hoạch động” theo yêu cầu là không đảm bảo. Tiến độ thực hiện quy hoạch một số cơ quan cấp tỉnh còn chậm, chưa bảo đảm thời gian theo quy định. - Chưa đảm bảo tính công khai, chưa mở rộng thảo luận dân chủ. Có cơ quan, đơn vị đưa vào quy hoạch còn chưa đúng đối tượng theo quy định (không tuân thủ các tiêu chuẩn về quy hoạch cán bộ). Bỏ sót những người có trình độ chuyên môn tốt, có năng lực công tác không đưa vào diện quy hoạch. - Độ tuổi dưới 40 đưa vào diện quy hoạch còn thấp . Xuất phát từ những nhu cầu thực tế nêu trên tôi xin chọn đề tài “Xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo quản lý tại tỉnh Bình Định” với mong muốn đóng góp thêm một giải pháp về ứng dụng công nghệ thông tin , góp phần hạn chế những bất cập , tiêu cực, để công tác quy hoạch cán bộ trở nên minh bạch, khách quan, dân chủ, đội ngũ cán bộ được đưa vào diện quy hoạch là xứng đáng. 2. Mục đích nghiên cứu. Trên cơ sở phân tích thực trạng về công tác quy hoạch, đào tạo các bộ và nhu cầu thực tiễn công việc. Đề tài sẽ tập trung nghiên cứu, vận dụng hệ trợ giúp ra quyết định để tạo ra sản phẩm hỗ trợ, giúp người dùng đưa ra quyết định phù hợp Nghiên cứu các thuật toán liên quan đến cây quyết định. Phân tích, đánh giá và triển khai áp dụng thuật toán C4.5. Phân tích thực trạng và nhu cầu ứng dụng công nghệ thông tin vào công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo quản lý. Đề ra giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin nói chung và ứng dụng hệ trợ giúp ra quyết 3 định vào công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo, quản lý tại tỉnh Bình Định. Áp dụng cơ sở lý thuyết nền tảng để xây dựng và triển khai ứng dụng. Cài đặt và triển khai thử nhiệm tại cơ quan Văn phòng Tỉnh ủy và Ban tổ chức Tỉnh ủy Bình Định. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Nghiên cứu về các quy định, quy trình trong công tác cán bộ nói chung và công tác quy hoạch, điều động, bổ nhiệm cán bộ nói riêng. Nghiên cứu về lý thuyết về hệ trợ giúp ra quyết định, thuật toán cây quyết định, trí tuệ nhân tạo. Phạm vi nghiên cứu Ứng dụng thuật toán C4.5 để để xây dựng cây quyết định trong công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo, quản lý. Các biểu mẫu, số liệu có liên quan đến công tác quy hoạch cán bộ. Mẫu thử nghiệm trong đề tài là các đối tượng có thể xem xét đưa và diện quy hoạch cán bộ lãnh đạo, quản lý cấp tỉnh (cấp trưởng, phó các sở, ban, ngành cấp tỉnh) tại Tỉnh ủy Bình Định. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu. Luận văn sẽ kết hợp hai phương pháp nghiên cứu, đó là: Phương pháp nghiên cứu lý thuyết Nghiên cứu tài liệu, ngôn ngữ và các công nghệ có liên quan. Tổng hợp, thu thập các tài liệu về công tác cán bộ nói chung và công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo quản lý nói riêng. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm Phân tích yêu cầu thực tế của của công việc , tìm ra giải pháp 4 và vận dụng lý thuyết, các thuật toán có liên quan để trợ giúp việc lập trình, xây dựng ứng dụng. Thống kê, phân tích các số liệu thực tế trong công tác quy hoạch trong trong giai đoạn 2005 -2010. Xây dựng bộ dữ liệu mẫu dùng để kiểm tra, thử nghiệm chương trình và đưa ra nhận xét, đánh giá kết quả đạt được. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Về mặt khoa học Đề tài sẽ đưa ra một phương thức ứng dụng cây quyết định trong công tác quy hoạch cán bộ, tạo tiền đề cho những nghiên cứu ứng dụng sau này. Tìm hiểu và ứng dụng các công cụ, ngôn ngữ, công nghệ liên quan, đề ra giải pháp triển ứng dụng cây quyết định, có thể áp dụng lý thuyết này trong các nhu cầu công việc khác tại cơ quan. Về mặt thực tiễn Xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định, triển khai hệ thống thử nghiệm tại Văn Phòng Tỉnh ủy và Ban tổ chức Tỉnh ủy nhằm đánh giá hiệu quả trước khi sử dụng rộng rãi. Hệ thống thiết kế đơn giản, dễ sử dụng và có tính linh hoạt, có tính. Sản phẩm sẽ là hệ thống phục vụ đắc lực, kịp thời và có độ chính xác cao cho Ban Tổ chức Tỉnh ủy Bình Định, cho lãnh đạo các cơ quan đơn vị. 6. Bố cục luận văn Sau phần mở đầu, giới thiệu…, nội dung chính của luận văn được chia thành 3 chương như sau: Chƣơng 1, trình bày cơ sở lý thuyết làm nền tảng để xây dựng ứng dụng, bao gồm: Hệ trợ giúp quyết định. Cây quyết định và giải thuật C4.5 xây dựng cây quyết định. 5 Chƣơng 2, tìm hiểu, giới thiệu và phân tích thực trạng công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo quản lý tại tỉnh Bình Định, nêu những vấn đề hạn chế. Giải pháp ứng dụng cây quyết định phục vụ công tác quy hoạch cán bộ. Chƣơng 3, trình bày chi tiết về mô hình kiến trúc tổng thể của hệ thống và phương pháp xây dựng ứng dụng. Tiến hành kịch bản thử nghiệm trên số liệu thực tế, sau đó đánh giá kết quả đạt được và khả năng triển khai ứng dụng trên toàn hệ thống. Cuối cùng là phần đánh giá, kết luận và hướng phát triển của đề tài. CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH 1.1. HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH 1.1.2. Khái niệm hệ trợ giúp ra quyết định 1.1.3. Quá trình ra quyết định 1.1.4. Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định 1.2. RA QUYẾT ĐỊNH TRONG QUẢN LÝ 1.2.1. Mở đầu 1.2.2. Các phƣơng pháp ra quyết định trong quản lý 1.3. HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH THÔNG MINH. 1.3.1. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo 1.3.2. Một số vấn đề Trí tuệ Nhân tạo quan tâm. 1.4. CÂY QUYẾT ĐỊNH 1.4.1. Giới thiệu chung 1.4.2. Phân lớp dữ liệu dựa trên các kiểu cây quyết định 1.4.3. Giải thuật cơ bản xây dựng cây quyết định 1.4.4. Chọn thuật toán C4.5 xây dựng cây quyết định 1.5. THUẬT TOÁN C4.5 6 1.5.1. Giới thiệu 1.5.2. Giải thuật C4.5 xây dựng cây quyết định từ trên xuống. a. Thuật toán C4.5 Function xay_dung_cay(T) { 1. ; 2. If Then Else ; 3. For Do ; 4. ; 5. If Then ; 6. For Do ( T' được tách ra theo quy tắc: - Nếu N.test là thuộc tính liên tục tách theo ngưỡng ở bước 5 - Nếu N.test là thuộc tính phân loại rời rạc tách theo các giá trị của thuộc tính này. 7. { If } Then ; Else 8. ; } 9. ; 7 ; } b. Đánh giá độ phức tạp của thuật toán C4.5 c. Chọn thuộc tính phân loại tốt nhất d. Entropy đo tính thuần nhất của tập ví dụ Khái niệm entropy của một tập S được định nghĩa trong lý thuyết thông tin là số lượng mong đợi các bit cần thiết để mã hóa thông tin về lớp của một thành viên rút ra một cách ngẫu nhiên từ tập S. Trong trường hợp tối ưu, mã có độ dài ngắn nhất. Theo lý thuyết thông tin, mã có độ dài tối ưu là mã gán –log2p bits cho thông điệp có xác suất là p [9]. Trong trường hợp S là tập ví dụ, thì thành viên của S là một ví dụ, mỗi ví dụ thuộc một lớp hay có một giá trị phân loại. Entropy có giá trị nằm trong khoảng [0..1]. Entropy(S) = 0: tập S chỉ toàn ví dụ thuộc cùng một loại, hay S là thuần nhất. Entropy(S) = 1: tập ví dụ S có các ví dụ thuộc các loại khác nhau với độ pha trộn là cao nhất. 0 < Entropy(S) < 1: tập ví dụ S có số lượng ví dụ thuộc các loại khác nhau là không bằng nhau. Để đơn giản ta xét trường hợp các ví dụ của S chỉ thuộc loại âm (-) hoặc dương (+). Cho trước: Tập S là tập dữ liệu huấn luyện, trong đó thuộc tính phân loại có hai giá trị, giả sử là âm (-) và dương (+). Trong đó: p+ là phần các ví dụ dương trong tập S. p_ là phần các ví dụ âm trong tập S. Khi đó, entropy đo độ pha trộn của tập S theo công thức sau: 8 Entropy(S) = -p+ log2 p+ - p- log2 pMột cách tổng quát hơn, nếu các ví dụ của tập S thuộc nhiều hơn hai loại, giả sử là có c giá trị phân loại thì công thức entropy tổng quát là: c Ent ropy(S) p i log2 p i i 1 e. Lượng thông tin thu được đo mức độ giảm Entropy mong đợi Entropy là một số đo đo độ pha trộn của một tập ví dụ, bây giờ chúng ta sẽ định nghĩa một phép đo hiệu suất phân loại các ví dụ của một thuộc tính. Phép đo này gọi là lượng thông tin thu được (hay độ lợi thông tin), nó đơn giản là lượng giảm entropy mong đợi gây ra bởi việc phân chia các ví dụ theo thuộc tính này. Một cách chính xác hơn, Gain(S, A) của thuộc tính A, trên tập S, được định nghĩa như sau: c Ent ropy(S) p i log2 p i i 1 Giá trị Value (A) là tập các giá trị có thể cho thuộc tính A, và Sv là tập con của S mà A nhận giá trị v. f. Tỷ suất lợi ích Gain Ratio Khái niệm độ lợi thông tin Gain có xu hướng ưu tiên các thuộc tính có số lượng lớn các giá trị. Nếu thuộc tính D có giá trị riêng biệt cho mỗi bảng ghi thì Entropy(S, D) = 0, như vậy Gain(S, D) sẽ đạt giá trị cực đại. Rõ ràng, một phân vùng như vậy thì việc phân loại là vô ích.

Luận văn thạc sĩ: Xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác quy hoạch cán bộ lãnh đạo, quản lý tại tỉnh Bình Định

Nội dung