Tối ưu việc lựa chọn số lượng đầu vào khi áp dụng mạng nơron nhân tạo trong bài toán dự đoán điểm đích của một chuyến taxi

NGUYỄN TUẤN ANH TỐI ƯU VIỆC LỰA CHỌN SỐ ĐẦU VÀO KHI ÁP DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN ĐIỂM ĐÍCH CỦA MỘT CHUYẾN TAXI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM Hà Nội, 10/2018 ( ĐẠI HỌC QUỐC G[.] Tối ưu việc lựa chọn số lượng đầu vào khi áp dụng mạng nơron nhân tạo trong bài toán dự đoán điểm đích của một chuyến taxi

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN TUẤN ANH TỐI ƯU VIỆC LỰA CHỌN SỐ ĐẦU VÀO KHI ÁP DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG BÀI TỐN DỰ ĐỐN ĐIỂM ĐÍCH CỦA MỘT CHUYẾN TAXI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM Hà Nội, 10/2018 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN TUẤN ANH TỐI ƯU VIỆC LỰA CHỌN SỐ ĐẦU VÀO KHI ÁP DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG BÀI TỐN DỰ ĐỐN ĐIỂM ĐÍCH CỦA MỘT CHUYẾN TAXI Ngành: Kỹ thuật Phần mềm Chuyên ngành: Kỹ thuật Phần mềm Mã số: 8480103.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS PHẠM NGỌC HÙNG TS TRẦN TRỌNG HIẾU Hà Nội, 10/2018 i Mục lục LỜI CẢM ƠN iii LỜI CAM ĐOAN .iv Danh sách hình ảnh .v Danh sách bảng biểu vi Danh sách mã nguồn vii TÓM TẮT CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1 Hoàn cảnh 1.2 Đặt vấn đề đề xuất phương pháp 1.3 Tổng quan luận văn CHƯƠNG 2: MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRUYỀN THẲNG NHIỀU TẦNG 2.1 Mạng nơron nhân tạo 2.2 Mạng nơron truyền thẳng nhiều tầng 2.3 Các phương pháp học phổ biến CHƯƠNG 3: BÀI TỐN TÌM SỐ ĐẦU VÀO TỐI ƯU KHI DỰ ĐỐN ĐIỂM ĐÍCH CỦA CHUYẾN TAXI 11 3.1 Bài tốn dự đốn điểm đích taxi .11 3.2 Phương pháp MILA lab 12 3.3 Bài tốn tìm số lượng đầu vào tối ưu 18 3.4 Các phương pháp giải .20 ii CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT VÀ THỰC NGHIỆM .26 4.1 Mơ hình đề xuất 26 4.2 Xây dựng thử nghiệm .30 4.3 Kịch thực nghiệm .40 4.4 Kết thực nghiệm .41 KẾT LUẬN .47 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 PHỤ LỤC 51 ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên xin dành lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến hai thầy giáo PGS.TS Phạm Ngọc Hùng TS Trần Trọng Hiếu – người hướng dẫn, khuyến khích, bảo tạo cho điều kiện tốt từ bắt đầu hồn thành cơng việc Tơi xin dành lời cảm ơn chân thành tới thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội tận tình đào tạo, cung cấp cho tơi kiến thức vô quý giá tạo điều kiện tốt cho tơi suốt q trình học tập, nghiên cứu trường Đồng thời xin cảm ơn tất người thân u gia đình tơi tồn thể bạn bè người ln giúp đỡ, động viên tơi vấp phải khó khăn, bế tắc Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn bạn lớp K22KTPM giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho học tập nghiên cứu chương trình thạc sĩ Đại học Cơng nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin “Tối ưu việc lựa chọn số đầu vào áp dụng mạng nơron nhân tạo tốn dự đốn điểm đích chuyến taxi” cơng trình nghiên cứu riêng tơi, khơng chép lại người khác Trong toàn nội dung luận văn, điều trình bày cá nhân tơi tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất nguồn tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng hợp pháp Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan Hà Nội, ngày … tháng … năm … v Danh sách hình ảnh Hình 2.1 Mơ hình tốn học nơron Hình 2.2 Mạng nơron truyền thẳng nhiều tầng Hình 3.1 Kiến trúc mạng nơron MILA lab 15 Hình 4.1 Mơ hình sử dụng tối ưu Bayes đề xuất 27 Hình 4.2 Cách thức triển khai thử nghiệm .31 v Danh sách bảng biểu Bảng 3.1 Thông tin meta chi tiết 14 Bảng 4.1 Sai lệch dự đốn mơ hình với giá trị k 41 Bảng 4.2 Dãy giá trị k tối ưu tìm .43 v Danh sách mã nguồn Mã nguồn 4.1 Gaussian process .37 Mã nguồn 4.2 Hàm thu .38 TĨM TẮT Nền cơng nghiệp taxi thay đổi nhanh chóng Các đối thủ cơng nghệ thay đổi cách doanh nghiệp taxi vận hành Một thay đổi lớn diễn công ty taxi chuyển từ hệ thống điều phối taxi đàm sang hệ thống điều phối điện tử Với hệ thống mới, taxi gắn thiết bị GPS để xác định vị trí trao đổi thông tin liên lạc với trung tâm Hệ thống điều phối điện tử giúp cho việc xác định vị trí taxi qua dễ dàng rõ địa điểm taxi tới thơng thường, lái xe khơng nhập điểm đến hành trình Đồng thời phương thức thông báo khách gọi xe cho taxi thay đổi, từ việc phát thông tin cho tất xe việc hệ thống tự động tìm xe phù hợp để yêu cầu đón khách Do biết gần vị trí mà taxi hướng tới hệ thống tìm taxi phù hợp Đặc biệt khung cao điểm, việc có chuyến taxi đến điểm trả khách mà gần vị trí trả khách lại có khách vừa yêu cầu xe thường xuyên xảy Hướng tiếp cận phổ biến việc dự đốn điểm đích chuyến taxi sử dụng mạng nơron nhân tạo nhiều tầng truyền thẳng Nhưng vấn đề gặp phải nằm tầng đầu vào số lượng điểm GPS mà taxi qua không cố định, điều khơng phù hợp với điều kiện kích thước tầng đầu vào mạng nơron nhiều tầng phải cố định Do nhà nghiên cứu thường chọn cố định số lượng đầu vào cách lấy k điểm k điểm cuối chuyến Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu đề cập đến việc làm để xác định giá trị k tối ưu Trong đề tài này, đề xuất phương pháp lựa chọn số đầu vào tối ưu toán dự đoán điểm đến chuyến taxi cho trước tập điểm ban đầu Đề tài hồn tồn áp dụng cho tốn tìm siêu tham số tối ưu (hyperparameter) có yếu tố số lượng đầu vào thay đổi Keywords: fixed-length output, variable-length sequence, taxi destination prediction, multi-layer perceptron, hyperparameter optimization