Ngày 20/05/2026, Trường Đại học Tiền Giang tổ chức cuộc họp Hội đồng đánh giá kết quả nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp Trường: “Tập mờ trực giác gần mềm và bài toán ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn” do Thạc sĩ Nguyễn Thanh Nhã – Giảng viên Khoa Sư phạm và Khoa học cơ bản làm chủ nhiệm đề tài.

Hội đồng đánh giá kết quả gồm: Phó Giáo sư Tiến sĩ Lê Minh Tùng - Phó Hiệu trưởng, Chủ tịch Hội đồng; và các thành viên khác, gồm có: Tiến sĩ Huỳnh Quốc Bảo (Phó Trưởng khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh); Thạc sĩ Võ Thị Trúc Giang (Phó Trưởng khoa phụ trách Khoa Sư phạm và Khoa học cơ bản); Thạc sĩ Trần Thị Tuyết Lan (Khoa Sư phạm và Khoa học cơ bản) và Thạc sĩ Lê Thị Hồng Vân (Phòng Quản lý Khoa học Công nghệ) – Thư ký Hội đồng.

Trong bối cảnh các hệ thống thông tin hiện đại ngày càng phát sinh lượng dữ liệu lớn và phức tạp, việc mô hình hóa và xử lý thông tin không chắc chắn trở thành một vấn đề trung tâm trong nhiều lĩnh vực khoa học và ứng dụng. Đặc biệt, trong các bài toán ra quyết định đa tiêu chí, dữ liệu thường không đầy đủ, không chính xác và có thể chứa các yếu tố mâu thuẫn hoặc do dự, đặt ra yêu cầu cần có các mô hình toán học linh hoạt để biểu diễn và xử lý hiệu quả các dạng bất định khác nhau.

Thực tiễn tại Trường Đại học Tiền Giang cho thấy mặc dù các mô hình như tập mềm, tập mờ trực giác, tập trung tính và các biến thể của chúng đã đạt được nhiều kết quả đáng kể, song vẫn còn tồn tại những hạn chế trong việc kết hợp đồng thời nhiều loại bất định khác nhau cũng như khai thác yếu tố “gần” phản ánh mức độ tương đồng giữa các đối tượng. Đồng thời, chưa có nhiều công trình nghiên cứu trong nước nghiên cứu về tập mờ trực giác gần mềm.

Từ thực tiễn đó, đề tài “Tập mờ trực giác gần mềm và bài toán ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn” được thực hiện nhằm xây dựng một hệ thống lý thuyết mới về tập mờ trực giác gần mềm; xây dựng các phép toán, thiết lập mối quan hệ giữa các tập hợp mờ trực giác gần mềm; đồng thời đề xuất các thuật toán cho bài toán ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn với môi trường mờ trực giác gần mềm.

Kết quả nghiên cứu cho thấy nhóm nghiên cứu đã hệ thống hóa và phân tích các hướng tiếp cận liên quan đến tập mềm, tập gần mềm và bài toán ra quyết định đa tiêu chí trong điều kiện không chắc chắn; từ đó xác định được khoảng trống nghiên cứu. Đề tài đã đề xuất thành công mô hình tập mờ trực giác gần mềm (NIFS) và mở rộng λ-NIFS cùng các phép toán và quan hệ mờ trực giác gần mềm (NIFSR). Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu đã xây dựng 03 thuật toán ra quyết định gồm: NIFSR-MCDM, ONIFS-MCDM và SNIFS-MCDM; đồng thời thực nghiệm các thuật toán trên nhiều bộ dữ liệu quốc tế trong các lĩnh vực nông nghiệp, chuỗi cung ứng và y khoa. Kết quả cho thấy các phương pháp đề xuất có tính ổn định cao và khả năng phân biệt tốt.

Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất các định hướng tiếp tục hoàn thiện và phát triển mô hình tập mờ trực giác gần mềm, mở rộng khả năng ứng dụng trong các bài toán ra quyết định đa tiêu chí, chẩn đoán y khoa, đánh giá tài nguyên, lựa chọn đối tác và các lĩnh vực xử lý dữ liệu không chắc chắn khác. Kết quả nghiên cứu cũng được định hướng sử dụng làm tài liệu tham khảo phục vụ giảng dạy và nghiên cứu trong các học phần liên quan đến toán ứng dụng, lý thuyết tập mờ và ra quyết định.

Đáng chú ý, trong quá trình triển khai đề tài, nhóm nghiên cứu đã có bài báo khoa học với tiêu đề “A Framework of Near-intuitionistic Fuzzy Soft Sets With Applications to Uncertainty-based Diagnosis” được chấp nhận xuất bản trên tạp chí quốc tế Journal of Intelligent & Fuzzy Systems thuộc danh mục SCIE/WoS.

Tại buổi nghiệm thu, Hội đồng đánh giá cao tính khoa học, tính thực tiễn và hiệu quả của đề tài, thống nhất xếp loại “Xuất sắc”.

Hồng Vân - Phòng QLKHCN&HTQT

Phòng Quản lý khoa học công nghệ và Hợp tác quốc tế