Best-worst method

Phương pháp tốt nhất-tệ nhất (Best-Worst Method - BWM) là một kỹ thuật ra quyết định đa tiêu chí (Multi-Criteria Decision-Making - MCDM) được phát triển bởi Jafar Rezaei vào năm 2015. BWM giúp xác định trọng số của các tiêu chí và/hoặc xếp hạng các phương án một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

Trong các phương pháp MCDM truyền thống (như AHP), ta phải so sánh rất nhiều cặp tiêu chí với nhau nên khá phức tạp, mất thời gian, thiếu nhất quán. BWM đơn giản hóa quá trình bằng cách:

• Người ra quyết định chọn ra tiêu chí tốt nhất (quan trọng nhất) và tiêu chí tệ nhất (ít quan trọng nhất).

• Chỉ so sánh tốt nhất với các tiêu chí còn lại, và các tiêu chí còn lại với tệ nhất.

• Từ hai tập so sánh này, ta xây dựng một hệ phương trình để tính trọng số tối ưu cho toàn bộ tiêu chí.

(Nguồn: https://www.researchgate.net/figure/Flowchart-for-the-best-worst-method_fig2_368811044)

Các bước thực hiện

Quy trình của BWM gồm 5 bước cơ bản:

1. Liệt kê các tiêu chí: Xác định một tập hợp các tiêu chí ra quyết định.

2. Xác định tiêu chí tốt nhất và tệ nhất: Chọn tiêu chí quan trọng nhất (tốt nhất) và tiêu chí ít quan trọng nhất (tệ nhất) từ danh sách.

3. So sánh tốt nhất-với-khác: Đánh giá mức độ quan trọng của tiêu chí tốt nhất so với tất cả các tiêu chí khác. Kết quả là một véc-tơ so sánh tốt nhất-với-khác $A_B=(a_{B1},a_{B2},...,a_{Bn})$, trong đó aBj​ là mức độ quan trọng của tiêu chí tốt nhất B so với tiêu chí j.

4. So sánh khác-với-tệ nhất: Đánh giá mức độ quan trọng của tất cả các tiêu chí khác so với tiêu chí tệ nhất. Kết quả là một véc-tơ so sánh khác-với-tệ nhất $A_W=(a_{1W},a_{2W},...,a_{nW}{)}^T$, trong đó ajW​ là mức độ quan trọng của tiêu chí j so với tiêu chí tệ nhất W.

5. Tính toán trọng số tối ưu: Sử dụng một mô hình toán học (thường là mô hình tối ưu hóa tuyến tính hoặc phi tuyến) để tìm ra bộ trọng số tối ưu (w1​,w2​,...,wn​) sao cho các so sánh cặp đã thực hiện là nhất quán nhất. 

Ưu điểm

• Giảm số lượng so sánh: BWM chỉ yêu cầu $2n-3$ so sánh (với n là số tiêu chí), ít hơn đáng kể so với phương pháp AHP ($n(n-1)/2$). Điều này giúp giảm gánh nặng cho người ra quyết định và tiết kiệm thời gian.
• Độ tin cậy cao: Do số lượng so sánh ít hơn và có một mô hình toán học để đo lường độ nhất quán, kết quả từ BWM thường có độ tin cậy và sự nhất quán cao hơn

• Đơn giản và trực quan: Phương pháp này dễ hiểu và dễ áp dụng, đặc biệt với những người không có chuyên môn sâu về toán học.

 Ứng dụng

BWM được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

• Quản lý chuỗi cung ứng: Lựa chọn nhà cung cấp, đánh giá rủi ro. 

• Phân tích rủi ro: Xác định và đánh giá các yếu tố rủi ro. 

• Tiếp thị: Phân tích hành vi người tiêu dùng, xác định các thuộc tính sản phẩm quan trọng. 

• Quản lý dự án: Ưu tiên các yếu tố thành công của dự án. 

• Chính sách công: Đánh giá các chính sách hoặc dự án công.

Nguồn tham khảo

• https://bestworstmethod.com/
• https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0305048314001480
• https://www.sciencedirect.com/topics/social-sciences/best-worst-method
• https://informatica.vu.lt/journal/INFORMATICA/article/1170/read