[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20quy%E1%BA%BFt%20%C4%91%E1%BB%8Bnh{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_mô hình quyết định":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":17,"englishTitle":18,"synonyms":10,"definition":19,"discipline":20,"references":21,"faqs":43,"createUser":53,"publishUser":57,"keywords":61,"keywordCount":68,"enrichTopicLink":69,"status":70,"createTime":71,"updateTime":72,"publishTime":73,"linkEnrichedTime":74,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":75,"relateTopics":76},"mô hình quyết định","Mô hình quyết định là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Tìm hiểu Mô hình quyết định (Decision model): định nghĩa khoa học chuẩn mực, cơ chế vận hành, các thông số thực nghiệm và ứng dụng chuyên sâu.","\u003Cp>\u003Cstrong>Mô hình quyết định\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>Decision model\u003C\u002Fem>) là biểu diễn toán học hoặc sơ đồ cấu trúc của quá trình ra quyết định, hỗ trợ lựa chọn phương án tối ưu giữa nhiều giải pháp cạnh tranh dựa trên các tiêu chí mục tiêu, hàm lợi ích và các ràng buộc xác định.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Định nghĩa mô hình quyết định\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cấu thành của mô hình bao gồm tập hợp các biến đầu vào (input variables), hàm mục tiêu (objective function) và tập ràng buộc (constraints). Biến đầu vào có thể là dữ liệu lịch sử, dự báo thị trường, thông số vận hành hoặc đánh giá chuyên gia; hàm mục tiêu thể hiện tiêu chí tối ưu (ví dụ: lợi nhuận lớn nhất, chi phí nhỏ nhất, rủi ro tối thiểu); ràng buộc phản ánh giới hạn thực tế như nguồn lực, thời gian, quy định pháp lý.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Mô hình quyết định được chia thành hai nhóm lớn: mô hình mô phỏng (simulation models) và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%20h%C3%B3a%22%7D}} (optimization models). Mô phỏng thường dùng khi bài toán có tính ngẫu nhiên cao và khó biểu diễn dưới dạng hàm mục tiêu rõ ràng, trong khi tối ưu hóa áp dụng thuật toán tìm giá trị cực đại hoặc cực tiểu của hàm mục tiêu trong không gian tham số xác định.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Phân loại mô hình quyết định\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Căn cứ vào tính chất tham số và cấu trúc, mô hình quyết định được phân loại thành:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình rời rạc (Discrete models):\u003C\u002Fstrong> Biểu diễn dưới dạng cây quyết định (decision tree), bảng quyết định hoặc mạng Petri, phù hợp với các bài toán có tập lựa chọn hữu hạn và rõ ràng.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình liên tục (Continuous models):\u003C\u002Fstrong> Sử dụng các công cụ tối ưu hóa liên tục như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22l%E1%BA%ADp%20tr%C3%ACnh%20tuy%E1%BA%BFn%20t%C3%ADnh%22%7D}} (LP), lập trình phi tuyến (NLP) để xử lý biến liên tục và hàm mục tiêu mượt mà.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình xác suất (Stochastic models):\u003C\u002Fstrong> Áp dụng Markov Decision Process (MDP) hoặc mô hình Bayes để mô tả quyết định dưới rủi ro, khi các biến đầu vào hoặc kết quả có phân phối xác suất.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình đa tiêu chí (MCDA):\u003C\u002Fstrong> Multi-Criteria Decision Analysis kết hợp nhiều tiêu chí định lượng và định tính, tiêu biểu có Analytic Hierarchy Process (AHP), TOPSIS, ELECTRE.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Sự lựa chọn loại mô hình phụ thuộc vào bản chất bài toán, nguồn lực tính toán và mức độ sẵn sàng dữ liệu. Ví dụ, cây quyết định dễ triển khai cho các hệ thống chuyên gia đơn giản, trong khi LP\u002FNLP có thể giải quyết các bài toán quy mô công nghiệp về {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%20h%C3%B3a%20s%E1%BA%A3n%20xu%E1%BA%A5t%22%7D}} hoặc bố trí nguồn lực.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Cơ sở toán học và công thức\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Một mô hình tối ưu hóa điển hình được biểu diễn dưới dạng:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\max_{x} \\; f(x)\\quad \\text{thỏa mãn}\\quad g_i(x)\\le0,\\; h_j(x)=0\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(x)\u003C\u002Fscript> là hàm mục tiêu cần tối ưu (có thể là hàm lợi nhuận, chi phí, hiệu năng…), \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">g_i(x)\u003C\u002Fscript> là các ràng buộc bất đẳng thức, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">h_j(x)\u003C\u002Fscript> là các ràng buộc đẳng thức. Biến \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x\u003C\u002Fscript> có thể là vector tham số liên tục hoặc rời rạc tùy thuộc vào mô hình.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Đối với bài toán ra quyết định dưới bất định, quy tắc Bayes được áp dụng để cập nhật xác suất tiên nghiệm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P(H)\u003C\u002Fscript> thành xác suất hậu nghiệm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P(H|E)\u003C\u002Fscript> khi có bằng chứng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P(H|E)=\\frac{P(E|H)\\,P(H)}{P(E)}.\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) và mô phỏng Monte Carlo là hai kỹ thuật phổ biến để đánh giá tác động của biến động tham số lên kết quả mô hình. Monte Carlo tạo ra hàng ngàn kịch bản dựa trên phân phối xác suất xác định, sau đó tổng hợp kết quả để ước lượng phân phối đầu ra.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Quy trình xây dựng mô hình\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Quy trình xây dựng mô hình quyết định gồm sáu bước chính:\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cstrong>Xác định vấn đề và mục tiêu:\u003C\u002Fstrong> Làm rõ câu hỏi cần trả lời, tiêu chí tối ưu và bối cảnh ra quyết định.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Thu thập và xử lý dữ liệu:\u003C\u002Fstrong> Tổng hợp dữ liệu lịch sử, dự báo, đánh giá chuyên gia; làm sạch và chuẩn hóa.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Chọn cấu trúc mô hình:\u003C\u002Fstrong> Quyết định loại mô hình phù hợp (cây, LP, MDP, MCDA…).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Thiết lập hàm mục tiêu và ràng buộc:\u003C\u002Fstrong> Viết công thức toán học, xác định tham số và giới hạn.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Phân tích kịch bản và độ nhạy:\u003C\u002Fstrong> Thay đổi giá trị tham số chủ chốt để kiểm tra độ ổn định và rủi ro.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Kiểm định và hiệu chỉnh:\u003C\u002Fstrong> So sánh dự báo mô hình với thực tế, điều chỉnh tham số và cấu trúc cho phù hợp.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Cp>Bảng minh họa thời gian và tài nguyên cho từng giai đoạn:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Giai đoạn\u003C\u002Fth>\u003Cth>Thời gian\u003C\u002Fth>\u003Cth>Tài nguyên chính\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Xác định mục tiêu\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>1–2 tuần\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Chuyên gia lĩnh vực, tài liệu\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Thu thập dữ liệu\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>2–4 tuần\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Nhóm phân tích dữ liệu, công cụ ETL\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Phát triển mô hình\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>3–6 tuần\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Kỹ sư mô hình, phần mềm tối ưu\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Kiểm định & hiệu chỉnh\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>2–3 tuần\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dữ liệu kiểm thử, nhóm QA\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>Việc tuân thủ quy trình khoa học đảm bảo mô hình có tính minh bạch, khả năng tái lập và đáp ứng nhu cầu ra quyết định trong các môi trường phức tạp.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng thực tiễn\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mô hình quyết định được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ nhằm hỗ trợ ra quyết định chiến lược và vận hành. Trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22qu%E1%BA%A3n%20l%C3%BD%20chu%E1%BB%97i%20cung%20%E1%BB%A9ng%22%7D}}, lập trình tuyến tính (LP) giúp tối ưu hóa tồn kho, định tuyến vận tải và lập kế hoạch sản xuất với mục tiêu giảm chi phí và đáp ứng kịp thời nhu cầu thị trường (INFORMS).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong lĩnh vực tài chính, mô hình Markowitz về danh mục đầu tư sử dụng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%20h%C3%B3a%20%C4%91a%20bi%E1%BA%BFn%22%7D}} để cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro; riêng mô hình Black–Scholes dùng để định giá quyền chọn tài chính nhờ phương trình đạo hàm riêng (CFA Institute).\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Y tế:\u003C\u002Fstrong> Cây quyết định và phân tích chi phí–hậu quả (CEA) đánh giá hiệu quả điều trị, so sánh chi phí và lợi ích sức khỏe (CMS).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Phát triển đô thị:\u003C\u002Fstrong> Mô phỏng giao thông và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22quy%20ho%E1%BA%A1ch%20kh%C3%B4ng%20gian%22%7D}} sử dụng mô hình Markov và mạng lưới để dự báo lưu lượng và tối ưu hóa lộ trình (PNAS).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Năng lượng:\u003C\u002Fstrong> Quyết định đầu tư vào nguồn năng lượng tái tạo dùng mô hình MCDA để cân nhắc chi phí, tác động môi trường và tiềm năng sản xuất.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Phân tích độ nhạy và không chắc chắn\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) kiểm tra mức độ thay đổi kết quả mô hình khi tham số đầu vào biến động. Kỹ thuật này giúp xác định các biến quan trọng nhất và điểm nghẽn trong mô hình, từ đó ưu tiên thu thập dữ liệu chính xác hoặc điều chỉnh ràng buộc.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Monte Carlo simulation là phương pháp phổ biến để xử lý không chắc chắn: mỗi biến đầu vào được gán phân phối xác suất (ví dụ chuẩn, log-normal), sau đó tạo hàng ngàn kịch bản ngẫu nhiên để tổng hợp phân phối của kết quả đầu ra (ScienceDirect).\u003C\u002Fp>\u003Cfigure>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Kỹ thuật\u003C\u002Fth>\u003Cth>Mô tả\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ưu nhược điểm\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>One-way sensitivity\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thay đổi từng tham số riêng lẻ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đơn giản nhưng không xét tương tác\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Scenario analysis\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Kết hợp nhiều tham số theo kịch bản\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thực tiễn nhưng giới hạn số kịch bản\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Monte Carlo\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phân bố ngẫu nhiên nhiều tham số\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Toàn diện nhưng tốn thời gian tính toán\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2>Mô hình quyết định đa tiêu chí\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) được dùng khi quyết định cần cân nhắc nhiều tiêu chí khác nhau, định lượng và định tính. Analytic Hierarchy Process (AHP) xây dựng cấu trúc phân cấp và so sánh từng cặp tiêu chí để xác định trọng số ưu tiên.\u003C\u002Fp>\u003Cp>TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) xếp hạng các phương án dựa trên khoảng cách đến giải pháp lý tưởng và tiêu cực, cho phép lựa chọn phương án tối ưu khi có nhiều tiêu chí không tương đồng.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>ELECTRE:\u003C\u002Fstrong> Chuyên sâu cho bài toán phức hợp với quan hệ chồng lấn giữa ưu điểm và khuyết điểm.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>PROMETHEE:\u003C\u002Fstrong> Đánh giá và xếp hạng dựa trên hàm ưu tiên, thích hợp trong quản lý dự án và môi trường.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Công cụ phần mềm hỗ trợ\u003C\u002Fh2>\u003Cfigure>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Phần mềm\u003C\u002Fth>\u003Cth>Phương pháp chính\u003C\u002Fth>\u003Cth>Lĩnh vực ứng dụng\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>IBM ILOG CPLEX\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>LP\u002FMIP\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Chuỗi cung ứng, logistics\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>TreeAge Pro\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Cây quyết định\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Y tế, bảo hiểm\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>@Risk (Palisade)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Monte Carlo\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Quản lý rủi ro, dự án\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Expert Choice\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>AHP\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>MCDA, quy hoạch\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Gurobi\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>LP\u002FQP\u002FMIP\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tài chính, sản xuất\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2>Thách thức và giới hạn\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Khi mô hình quá phức tạp với nhiều biến và ràng buộc, chi phí tính toán và thời gian giải quyết có thể tăng vọt, đòi hỏi phần cứng mạnh hoặc thuật toán giải nhanh.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Thiếu dữ liệu chất lượng cao và đầy đủ dẫn đến kết quả mô hình kém tin cậy.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Không chắc chắn đầu vào có thể gây sai lệch dự báo, cần kết hợp phân tích độ nhạy và kịch bản.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Khả năng diễn giải kết quả phức tạp, đặc biệt khi sử dụng mô hình xác suất hoặc mô hình đa tiêu chí.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Triển khai vào thực tiễn đòi hỏi đào tạo người dùng và tích hợp với hệ thống nghiệp vụ.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","Mô hình quyết định","Decision model","Mô hình quyết định là biểu diễn toán học hoặc sơ đồ cấu trúc của quá trình ra quyết định, hỗ trợ lựa chọn phương án tối ưu giữa nhiều giải pháp cạnh tranh dựa trên các tiêu chí mục tiêu, hàm lợi ích và các ràng buộc xác định.","SOCIAL_SCIENCES",[22,29,36],{"citationText":23,"title":24,"authors":25,"source":26,"year":27,"doi":28,"url":10},"Proll, Salhi, Rios Insua (2001). Improving an optimization‐based framework for sensitivity analysis in multi‐criteria decision‐making. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis. doi:10.1002\u002Fmcda.283","Improving an optimization‐based framework for sensitivity analysis in multi‐criteria decision‐making","Proll, Salhi, Rios Insua","Journal of Multi-Criteria Decision Analysis",2001,"10.1002\u002Fmcda.283",{"citationText":30,"title":31,"authors":32,"source":33,"year":34,"doi":35,"url":10},"El-Wahed (2008). Intelligent Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: Review and Analysis. Springer Optimization and Its Applications Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. doi:10.1007\u002F978-0-387-76813-7_2","Intelligent Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: Review and Analysis","El-Wahed","Springer Optimization and Its Applications Fuzzy Multi-Criteria Decision Making",2008,"10.1007\u002F978-0-387-76813-7_2",{"citationText":37,"title":38,"authors":39,"source":40,"year":41,"doi":42,"url":10},"Triantaphyllou (2000). Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. Applied Optimization Multi-criteria Decision Making Methods: A Comparative Study. doi:10.1007\u002F978-1-4757-3157-6_13","Fuzzy Multi-Criteria Decision Making","Triantaphyllou","Applied Optimization Multi-criteria Decision Making Methods: A Comparative Study",2000,"10.1007\u002F978-1-4757-3157-6_13",[44,47,50],{"question":45,"answer":46},"Các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) phổ biến hiện nay là gì?","Các phương pháp phổ biến gồm Quá trình phân tích thứ bậc (AHP), Kỹ thuật sắp xếp thứ tự ưu tiên theo sự tương đồng với giải pháp lý tưởng (TOPSIS) và ELECTRE.",{"question":48,"answer":49},"Cây quyết định (Decision tree) hỗ trợ phân tích tình huống trong điều kiện rủi ro ra sao?","Cây quyết định trực quan hóa các nhánh quyết định xen kẽ các biến cố may rủi có xác suất đi kèm, cho phép tính toán Giá trị kỳ vọng tiền tệ (EMV) để chọn nhánh quyết định tối ưu.",{"question":51,"answer":52},"Sự khác biệt giữa mô hình quyết định chuẩn tắc (Normative) và mô hình quyết định hành vi (Descriptive) là gì?","Mô hình chuẩn tắc chỉ ra con người 'nên' ra quyết định tối ưu như thế nào dựa trên logic toán học và lý thuyết hữu dụng; mô hình hành vi nghiên cứu con người 'thực tế' ra quyết định thế nào dưới tác động của thiên kiến nhận thức và sự hợp lý có giới hạn.",{"id":54,"researcherId":10,"name":55,"imageUrl":56},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",{"id":58,"researcherId":10,"name":59,"imageUrl":60},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",[62,63,64,65,66,67],"mô hình tối ưu hóa","lập trình tuyến tính","tối ưu hóa sản xuất","quản lý chuỗi cung ứng","tối ưu hóa đa biến","quy hoạch không gian",6,false,"PUBLISHED","2025-06-19T08:17:09.190+00:00","2026-09-03T03:09:29.250+00:00","2025-06-20T07:20:53.638+00:00","2026-09-03T03:09:28.802+00:00",235,[77,80,83,93,96,105,108,111,114,117],{"id":78,"title":79,"term":78,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"luồng cực đại","Luồng cực đại là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"khu ổ chuột","Khu ổ chuột là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":84,"title":85,"term":84,"englishTitle":86,"definition":87,"discipline":88,"disciplineCode":89,"disciplineLabel":90,"disciplineColor":91,"disciplineIcon":92},"lập trình ràng buộc","Lập trình ràng buộc là gì? Mô hình CSP, thuật toán và ứng dụng","constraint programming","Lập trình ràng buộc là mô hình lập trình khai báo giải quyết các bài toán tối ưu hóa tổ hợp bằng cách kết hợp lan truyền ràng buộc và tìm kiếm quay lui.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"lý thuyết quyết định","Lý thuyết quyết định là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":62,"title":97,"term":62,"englishTitle":98,"definition":99,"discipline":100,"disciplineCode":101,"disciplineLabel":102,"disciplineColor":103,"disciplineIcon":104},"Mô hình tối ưu hóa là gì? Cấu trúc, phân loại và ứng dụng thực tiễn","optimization model","Mô hình tối ưu hóa là sự biểu diễn toán học của bài toán ra quyết định nhằm tìm kiếm giá trị tốt nhất của hàm mục tiêu trong khi thỏa mãn đồng thời các ràng buộc kỹ thuật và kinh tế.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":106,"title":107,"term":106,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nghiên cứu hệ thống","Nghiên cứu hệ thống là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hệ thống",{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"ngành dệt may","Ngành dệt may là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":112,"title":113,"term":112,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"quản trị tinh gọn","Quản trị tinh gọn là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học",{"id":115,"title":116,"term":115,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"vận chuyển","Vận chuyển là gì? Các nghiên cứu khoa học về Vận chuyển",{"id":118,"title":119,"term":118,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"lý thuyết tiện ích","Lý thuyết tiện ích là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan"]