(Luận Văn Thạc Sĩ) Áp Dụng Thuật Toán Tối Ưu Hóa Đàn Kiến Để Giải Quyết Bài Toán Vị Trí Cơ Sở.pdf

Untitled ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ    VŨ ĐỨC QUANG ÁP DỤNG THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA ĐÀN KIẾN ĐỂ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN VỊ TRÍ CƠ SỞ LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nộ[.]

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ    VŨ ĐỨC QUANG ÁP DỤNG THUẬT TỐN TỐI ƯU HĨA ĐÀN KIẾN ĐỂ GIẢI QUYẾT BÀI TỐN VỊ TRÍ CƠ SỞ LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội, năm 2016 [3 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ    VŨ ĐỨC QUANG ÁP DỤNG THUẬT TOÁN TỐI ƯU HĨA ĐÀN KIẾN ĐỂ GIẢI QUYẾT BÀI TỐN VỊ TRÍ CƠ SỞ Ngành : Cơng nghệ thơng tin Chuyên ngành : Hệ thống thông tin Mã số : 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Hoàng Xuân Huấn Hà Nội, năm 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tự thân tơi tìm hiểu, nghiên cứu hướng dẫn PGS.TS Hoàng Xn Huấn Các chương trình thực nghiệm thân tơi lập trình, kết hồn tồn trung thực Các tài liệu tham khảo trích dẫn thích đầy đủ TÁC GIẢ LUẬN VĂN Vũ Đức Quang LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới tập thể thầy cô giáo trường Đại học công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội Viện công nghệ thông tin Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam dạy dỗ chúng em suốt trình học tập chương trình cao học trường Đặc biệt em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo PGS.TS Hồng Xn Huấn, Trường Đại học Cơng nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội quan tâm, định hướng đưa góp ý, gợi ý, chỉnh sửa quý báu cho em trình làm luận văn tốt nghiệp Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn bạn bè đồng nghiệp, gia đình người thân quan tâm, giúp đỡ chia sẻ với em suốt trình làm luận văn tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 11 năm 2016 Học viên Vũ Đức Quang MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU CHƯƠNG MỘT SỐ KIẾN THỨC TỔNG QUAN VÀ BÀI TỐN VỊ TRÍ CƠ SỞ 1.1 Độ phức tạp tính tốn tốn .3 1.2 NP- đầy đủ .4 1.2.1 Bài toán định 1.2.2 Bằng chứng ngắn gọn để kiểm tra .4 1.2.3 Lớp toán P, NP co-NP .6 1.2.4 Lớp tốn NP-khó NP-đầy đủ 1.3 Bài tốn vị trí sở không hạn chế khả 1.4 Bài tốn vị trí sở có hạn chế khả 1.5 Bài tốn vị trí sở cạnh tranh 11 1.6 Bài tốn bố trí vị trí xây dựng 14 1.6.1 Hàm mục tiêu thứ 14 1.6.2 Hàm mục tiêu thứ hai 17 1.7 Bài tốn bố trí sở theo hàng 22 1.8 Kết luận chương 23 CHƯƠNG THUẬT TỐN TỐI ƯU HĨA ĐÀN KIẾN .24 2.1 Từ kiến thực đến kiến nhân tạo 24 2.1.1 Kiến thực 24 2.1.2 Kiến nhân tạo 26 2.2 Phương pháp ACO cho toán TƯTH tổng quát 27 2.2.1 Đồ thị cấu trúc 27 2.2.2 Mơ tả thuật tốn ACO tổng quát 29 2.3 Phương pháp ACO giải toán TSP 31 2.3.1 Bài toán TSP đồ thị cấu trúc 31 2.3.2 Các thuật toán ACO cho toán TSP 32 2.4 Một số vấn đề khác áp dụng ACO 41 2.4.1 Đặc tính hội tụ 41 2.4.2 Thực song song 42 2.4.3 ACO kết hợp với tìm kiếm cục 43 2.5 Kết luận chương 44 CHƯƠNG CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM .46 3.1 Thuật toán r|p-ACO giải toán r|p trung tâm 46 3.1.1 Lược đồ tổng quát 46 3.1.2 Thủ tục ACO 47 3.1.3 Kết thử nghiệm 50 3.2 So sánh thuật toán giải toán CSLP 53 3.3 Áp dụng thuật toán ACO-SRFL giải toán SRFL 55 3.3.1 Mơ tả thuật tốn 55 3.3.2 Đồ thị cấu trúc thủ tục xây dựng lời giải 55 3.3.3 Quy tắc cập nhật vết mùi 56 3.3.4 Tìm kiếm địa phương 56 3.3.5 Kết thử nghiệm 56 3.4 Kết luận chương 58 KẾT LUẬN .59 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO .61 DANH SÁCH KÍ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT Viết tắt ACO ACS aiNet AS CFLP CSLP GA Viết đầy đủ Ant Colony Optimization (Tối ưu hóa đàn kiến) Ant Colony System (Hệ kiến ACS) Artificial Immune Network (Thuật toán mạng miễn dịch) Ant System (Hệ kiến AS) Capacitated Facility Location Problem (Bài tốn vị trí sở có hạn chế khả năng) Construction Site Layout Problem (Bài tốn bố trí vị trí xây dựng) Genetic Algorithm (Giải thuật di truyền) IEM Iterative Exact Method MEM Modified Exact Method MLAS MMAS PSO r|p-centroid SMMAS SRFL Multi-level Ant System (Hệ kiến đa mức MLAS) Max-Min Ant System (Hệ kiến MMAS) Particle Swarm Optimization (Tối ưu hóa bầy đàn) r|p-trung tâm Smooth-Max Min Ant System (Hệ kiến MMAS trơn) Single Row Facility Layout (Bài tốn bố trí sở theo hàng) STS Stochastic Tabu Search TƯTH Tối ưu tổ hợp UPLP Uncapacitated Facility Location Problem (Bài tốn vị trí sở không hạn chế khả năng) VNS Variable Neighborhood Search DANH SÁCH BẢNG Bảng 1.1 Ký hiệu sở 15 Bảng 1.2 Tần suất di chuyển sở 16 Bảng 1.3 Khoảng cách sở (đơn vị m) 17 Bảng 1.4 Ma trận chi phí xây dựng (C) 18 Bảng 1.5 Ma trận láng giềng (A) TH4 .19 Bảng 1.6 Ma trận chi phí tương tác sở (D) TH4 19 Bảng 1.7 Ma trận láng giềng (A) TH5 .20 Bảng 1.8 Ma trận chi phí tương tác sở (D) TH5 20 Bảng 2.1.Thuật toán ACO theo thứ tự thời gian xuất .34 Bảng 3.1 Bộ liệu Eclidean, 𝒑 = 𝒓 = 𝟏𝟎 51 Bảng 3.2 Bộ liệu Eclidean 𝒑 = 𝒓 = 𝟏𝟓 .52 Bảng 3.3 Bộ liệu Uniform 𝒑 = 𝒓 = 𝟕 52 Bảng 3.4 So sánh kết TH1, TH2 TH3 53 Bảng 3.5 So sánh kết TH4 TH5 54 Bảng 3.6 Lời giải tối ưu liệu 56 Bảng 3.7 So sánh kết thuật toán ACO- SRFL với thuật toán khác 57 Bảng 3.8 So sánh thời gian chạy thuật toán ACO- SRFL với thuật toán đàn dơi (Bat Algorithm) 57 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1 Phân lớp tốn Hình 1.2 Các vị trí biểu diễn dự án xây dựng 16 Hình 1.3 Ví dụ dự án xây dựng 18 Hình 2.1 Thí nghiệm cầu đơi 25 Hình 2.2 Thí nghiệm ban đầu nhánh dài sau 30 phút thêm nhánh ngắn .26 Hình 2.3.Đồ thị cấu trúc tổng quát cho toán cực tri hàm f(x1,…xn) 29 Hình 2.4 Đặc tả thuật toán ACO 30 Hình 2.5 Lựa chọn đỉnh kiến 33 Hình 2.6 Đặc tả thuật tốn ACO giải toán TSP .33 Hình 3.1 Thuật tốn 𝒓|𝒑-ACO 46 Hình 3.2 Đồ thị cấu trúc .47 Hình 3.3 Thủ tục ACO- Trước 48 Hình 3.4 Thuật tốn ACO-Sau 49 Hình 3.5 Thuật tốn tìm kiếm địa phương 50 Hình 3.6 Thuật tốn ACO-SRFL 55 Hình 3.7 Đồ thị cấu trúc thuật toán ACO-SRFL .55 MỞ ĐẦU Trong sống, việc đạt lợi nhuận cao hay thấp kinh doanh buôn bán, cung cấp dịch vụ phụ thuộc nhiều yếu tố Trong đó, có yếu tốt quan trọng đầu tiên, đóng góp phần lớn xác định địa điểm đặt dịch vụ thuật lợi – nơi cung cấp dịch vụ cho khách hàng Có nhiều tiêu chí đặt chọn vị trí đặt sở như: thuận tiện giao thơng, nơi tập trung đông dân cư, … để thu lợi nhuận cao Đặc biệt, trường hợp khẩn cấp cứu thương, cứu hỏa yêu cầu khoảng cách nhỏ vơ quan trọng, nói quan trọng yếu tố Bài toán đặt là: đặt trạm dịch vụ đâu để thời gian di chuyển bệnh nhân từ nơi xa bệnh viên (hoặc ngược lại, từ trạm dịch vụ đến nơi bệnh nhân xa nhất) nhỏ Cịn với dịch vụ phổ biến trạm xăng, thùng phiếu, bốt điện thoại, … yêu cầu lại chi phí từ khách hàng (hay người có nhu cầu) đến địa điểm phục vụ gần khách hàng nhỏ Bài tốn thuộc dạng NP-khó, có nhiều thuật giải khác đưa để tìm lời giải tối ưu cho tốn như: thuật toán di truyền, thuật toán tham lam, thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn, tìm kiếm tabu… Tuy nhiên giải thuật tốn chi phí thời gian và/hoặc khơng gian lớn Tối ưu hóa đàn kiến (Ant Colony Optimization - ACO) cách tiếp cận metaheuristic tương đối mới, Dorigo giới thiệu vào năm 1991 liên tục phát triển Thành cơng thuật tốn ACO giải toán Người chào hàng tiếng với số đỉnh lên tới 2000 với kết thu tốt, hiệu chứng minh thực nghiệm Đầu tiên, luận văn hệ thống hóa kiến thức sở lý thuyết độ phức tạp thuật toán, lớp toán P, NP, NP-khó NP-đầy đủ Sau đó, luận văn trình bày tốn điển hình lớp tốn vị trí sở nghiên cứu công bố gần Tiếp theo, tác giả đề xuất thuật toán dựa giải thuật tối ưu đàn kiến giải số tốn vị trí sở so sánh kết thu với số cơng trình cơng bố gần đầy nhằm rút ưu nhược điểm thuật tốn Kết tác giả cơng bố cơng trình nghiên cứu khoa học Nội dung luận văn chia thành chương sau: