Nguyên liệu thô, phụ gia và tỷ lệ pha trộn giữa chúng trong nuôi trồng nấm ảnh hưởng đến chất lượng và năng suất của nấm. Do đó, việc lựa chọn nguyên liệu và các công thức để trồng nấm hiệu quả cũng là một vấn đề cần quan tâm để tăng năng suất và chất lượng của nấm. | Áp dụng mô hình MOORA và COPRAS để chọn nguyên liệu cho trồng nấm Vietnam J. Agri. Sci. 2019, Vol. 17, No. 4: 322-331 Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam 2019, 17(4): 322-331 ÁP DỤNG MÔ HÌNH MOORA VÀ COPRAS ĐỂ CHỌN NGUYÊN LIỆU CHO TRỒNG NẤM Trần Trung Hiếu*, Nguyễn Xuân Thảo, Phan Trọng Tiến, Lê Thị Minh Thùy Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam * Tác giả liên hệ: tthieu@ Ngày nhận bài: Ngày chấp nhận đăng: TÓM TẮT Nguyên liệu thô, phụ gia và tỷ lệ pha trộn giữa chúng trong nuôi trồng nấm ảnh hưởng đến chất lượng và năng suất của nấm. Do đó, việc lựa chọn nguyên liệu và các công thức để trồng nấm hiệu quả cũng là một vấn đề cần quan tâm để tăng năng suất và chất lượng của nấm. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng các mô hình COPRAS (đánh giá tỷ lệ phức tạp) và MOORA (tối ưu hóa đa mục tiêu trên cơ sở phân tích tỷ lệ) để chọn nguyên liệu và công thức trồng nấm tốt nhất. Trong các mô hình này, chúng tôi sử dụng độ đo thông tin entropy để tính toán trọng số của các tiêu chí đánh giá, từ đó đưa ra một sự lựa chọn tốt nhất. Mô hình được thử nghiệm với các trường hợp cụ thể và so sánh kết quả với các kết quả thực nghiệm đã có. Kết quả theo các mô hình đề xuất này cũng phù hợp với kết quả của các mô hình thực nghiệm. Từ khóa: COPRAS, MOORA, nấm, phương pháp entropy. Application of MOORA and COPRAS Models to Select Materials for Mushroom Cultivation ABSTRACT Both the mushroom yield and quality are affected by the type of raw materials, the use of additives, and their mixing ratio. Therefore, a proper selection of raw materials and their mixture formulation is of interest in mushroom cultivation to ensure high yield and quality. In our work, COPRAS (complex rate assessment) and MOORA (multi- objective optimization based on ratio analysis) were applied as models to select the optimal mixture formulation and materials. The entropy information
