Ứng dụng giải thuật di truyền cho bài toán người du lịch bằng winform c

- ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ ́ in h tê ́H uê - - ho ̣c K KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ại ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN Tr ươ ̀n g Đ NGƯỜI DU LỊCH BẰNG WINFORM C# SINH VIÊN THỰC HIỆN: HỒ MINH TỒN Khóa học: 2014-2018 - ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ ́ in h tê ́H uê - - ho ̣c K KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ại ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN ươ ̀n g Đ NGƯỜI DU LỊCH BẰNG WINFORM C# Giảng viên hướng dẫn: Hồ Minh Toàn TS Hồ Quốc Dũng Tr Sinh viên thực hiện: Lớp: K48A - Tin học kinh tế Huế, 04/2018 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng LỜI CÁM ƠN Trên thực tế khơng có thành cơng mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ hướng dẫn người khác Lời em xin chân thành cảm ơn tất thầy cô trường Đại học kinh tế - Đại học Huế đặc biệt Quý Thầy, Cô khoa Hệ thống thông tin kinh tế người truyền đạt uê lai em, tạo điều kiện, giúp đỡ em thực khóa luận ́ cho em nhiều kiến thức quý báu, tạo tảng kiến thức vững cho tương ́H Em xin chân thành cám ơn Thầy Hồ Quốc Dũng người trực tiếp hướng tê dẫn cho em tiếp cận với sở thực tập Thầy người hướng dẫn tận tình, tạo hội cho em phát triển tạo động lực cho em in h trình làm đề tài khóa luận Ngồi ra, thầy cịn truyền đạt bổ sung kiến thức em thiếu sót, cách làm việc nhiều điều quý báu khác ̣c K Em xin chân thành gửi lời cám ơn đến Ban lãnh đạo Quý Công Ty Cổ phần may thương mại Gio Linh, anh chị phịng Kỹ thuật cho em có ho hội thực tập công ty, cảm ơn bảo nhiệt tình quan tâm ại tất anh chị em thực tập cơng ty Đ Cuối lời, với lịng biết ơn sâu sắc lần em xin chân thành cảm ơn tất người quan tâm giúp đỡ em hồn thành khóa luận ươ ̀n g Trong trình thực tập, q trình làm báo cáo thực tập, khó tránh khỏi sai sót, mong Q Thầy, Cơ bỏ qua Đồng thời trình độ lý luận kinh nghiệm thực tiễn hạn chế nên báo cáo khơng thể tránh Tr khỏi thiếu sót, em mong muốn nhận ý kiến đánh giá đóng góp Q Thầy, Cơ để em học thêm nhiều kinh nghiệm hoàn thành tốt nghiệp tương lai Em xin chân thành cám ơn ! Huế, ngày 30 tháng năm 2018 Sinh viên thực Hồ Minh Toàn SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang i - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN i MỤC LỤC ii DANH MỤC HÌNH VẼ v ́ uê DANH MỤC BẢNG BIỂU vi ́H DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vii tê PHẦN I : ĐẶT VẤN ĐỀ .1 Lý chọn đề tài in h Mục tiêu nghiên cứu ̣c K 2.1 Mục tiêu tổng quát 2.2 Mục tiêu cụ thể ho Đối tượng phạm vi nghiên cứu ại 3.1 Đối tượng nghiên cứu Đ 3.2 Phạm vi nghiên cứu .2 g Phương pháp nghiên cứu ươ ̀n Ý nghĩa khoa học thực tiễn 5.1 Ý nghĩa khoa học Tr 5.2 Ý nghĩa thực tiễn Nội dung khóa luận PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .5 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .5 1.1 Bài toán người du lịch 1.1.1 Lịch sử toán SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang ii - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng 1.1.2 Phát biểu toán 1.2 Độ phức tạp toán người du lịch 1.2.1 Độ phức tạp tính tốn 1.2.2 Độ phức tạp tính toán toán người du lịch 12 1.3 Thuật toán di truyền 12 ́ uê 1.3.1 Lịch sử thuật toán di truyền .12 ́H 1.3.2 Đặc điểm thuật toán di truyền 13 1.3.3 Áp dụng thuật toán di truyền cho toán người du lịch 18 tê 1.4 Ứng dụng thuật toán di truyền 19 in h 1.5 Các cơng trình liên quan 21 ̣c K CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ THUẬT TỐN 32 2.1 Giải thuật đề xuất .32 ho 2.2 Mã hóa đường .32 ại 2.3 Sơ đồ lớp 34 Đ 2.4 Xây dựng chương trình .34 g 2.4.1 Lớp DuongDi 35 ươ ̀n 2.4.2 Lớp QuanThe 39 2.4.3 Lớp ThuatToanDiTruyen 41 Tr 2.4.4 Winform Form1 .44 2.4.5 Winform Form .49 2.4.6 Hàm Main 52 2.5 Giới thiệu chương trình 52 CHƯƠNG 3: THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 55 3.1 Mơ tả tốn vào thực tế 55 SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang iii - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng 3.2 Kết chạy chương trình mẫu thí nghiệm 58 3.3.Thí nghiệm chương trình với số thành phố tăng dần 60 3.4 Kết luận 61 3.5 So sánh Thuật toán di truyền với kỹ thuật tối ưu khác 62 PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .63 ́ uê Kết đạt 63 ́H Đóng góp thực tiễn 63 Hạn chế hướng phát triển 64 Tr ươ ̀n g Đ ại ho ̣c K in h tê DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang iv - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1: Lịch sử tốn Hình 2: Đường khoảng cách điểm Hình 3: Máy Turing 10 ́ uê Hình 4: Quan hệ lớp độ phức tạp quan trọng 12 ́H Hình 5: Sơ đồ Giải thuật thuật toán di truyền 15 tê Hình 1: Sơ đồ lớp cho thuật toán di truyền 34 Hình 2: Giao diện Form 53 in h Hình 3: Giao diện Form 54 Hình 1: Hình địa điểm chọn từ Google Map 56 ̣c K Hình 2: Biểu đồ thời gian chạy thuật toán di truyền số địa điểm tăng Tr ươ ̀n g Đ ại ho lên 61 SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang v - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Khoảng cách địa điểm Bảng 2: Các lớp độ phức tạp 11 Bảng 1: Mẫu thí nghiệm địa điểm 55 ́ uê Bảng 2: Mẫu thí nghiệm 10 địa điểm 56 ́H Bảng 3: Mẫu thí nghiệm tên 50 địa điểm 57 Tr ươ ̀n g Đ ại ho ̣c K in h tê Bảng 1: Thời gian chạy thuật toán qua địa điểm 60 SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang vi - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Tiếng Việt TSP Travelling Salesman Problem Bài toán người du lịch GA Genetic Algorithm Thuật toán di truyền ́ Tiếng Anh Hàm sở bán kính Radial Basis Function Tr ươ ̀n g Đ ại ho ̣c K in h tê RBF Jobshop Scheduling Problem Bài toán lập lịch Job Shop ́H JSP uê Từ viết tắt SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang vii - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng PHẦN I : ĐẶT VẤN ĐỀ Lý chọn đề tài Hiện ngành khoa học máy tính, việc tìm kiếm lời giải tối ưu cho tốn vấn đề ln nhà khoa học đặc biệt quan tâm Mục đích thuật tốn tìm kiếm lời giải tìm lời giải tối ưu cho toán thời gian nhỏ Với khơng gian tìm kiếm lớn có lời giải cách tối ưu vấn đề khó khăn cho thuật tốn Từ cần thiết phải có thuật giải tốt sử ́ uê dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để giải tốt tốn có khơng gian lớn ́H Bài tốn người du lịch (Travelling Saleman Problem - TSP) nêu lần tê đầu 1930 toán nghiên cứu rộng rãi lĩnh vực khoa học máy tính Nó thường dùng làm thước đo cho nhiều phương pháp tối ưu Từ năm h 1940 có nhiều báo, cơng trình nghiên cứu giải toán in Tuy vậy, sau kỷ nghiên cứu, tốn chưa giải Vì vậy, ̣c K toán người du lịch xếp vào danh mục tốn khó - chưa có lời giải tối ưu cho dạng tốn Tuy nhiên, tốn người du lịch lại cịn ho ứng dụng nhiều ứng dụng sống hàng ngày Do đó, cần đưa lời giải ại gần tối ưu cho loại toán Đ Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) kỹ thuật theo q trình thích nghi tiến hóa quần thể sinh học dựa học thuyết Darwin g GA phương pháp tối ưu ngẫu nhiên cách mơ theo tiến hóa ươ ̀n người hay sinh vật Chính GA trở thành đề tài nghiên cứu thu hút nhiều quan tâm và đem đến Tr nhiều ứng dụng thực tiễn Tư tưởng thuật toán di truyền mô tượng tự nhiên, kế thừa đấu tranh sinh tồn GA thuật giải mục tiêu GA không nhằm đưa lời giải xác tối ưu mà đưa lời giải tương đối tối ưu Thuật toán sử dụng nguyên lý di truyền thích nghi sống cá thể thích nghi tự nhiên Chính hấp dẫn đặc biệt toán người du lịch thuật toán di truyền Đồng thời xuất phát từ nhu cầu tìm đường ngắn với giải thuật tốt cho không gian tìm kiếm rộng lớn, áp dụng cho tốn tối ưu tổ hợp SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng ́ Tr ươ ̀n g Đ ại ho ̣c K in h tê ́H uê Một số hình ảnh Form giao diện chương trình : Hình 2: Giao diện Form SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 53 - Tr ươ ̀n g Đ ại ho ̣c K in h tê ́H ́ GVHD: TS Hồ Quốc Dũng Khóa luận tốt nghiệp Hình 3: Giao diện Form SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 54 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng CHƯƠNG 3: THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 3.1 Mơ tả tốn vào thực tế Một người bán hàng online muốn giao đơn hàng cho địa điểm khác nhau, biết khoảng cách địa điểm lấy cụ thể Google Map Yêu cầu người giao hàng phải vận chuyển hàng đến địa điểm cần nhận hàng phải đạt tối thiểu chi phí thời gian (thời gian chọn thấp lúc ́ uê chọn khoảng cách) Để đáp ứng yêu cầu tốn đưa ta phải tìm chu ́H trình đường ngắn nhất, qua điểm lần phải trở lại địa điểm nơi tê bắt đầu Cho phép người dùng chọn địa điểm bắt đầu chương trình cho kết có chu trình ngắn cho người giao hàng đạt yêu cầu qua tất điểm quảng h đường giao hàng tối ưu in Ứng dụng toán người du lịch để giải trường hợp cụ thể : ̣c K + Người giao hàng + Người đưa thư ho Dưới liệu 50 địa điểm địa bàn thành phố Huế, thu thập ại khoảng cách từ Google Map lập ma trận khoảng cách sau : -Bao gồm mẫu nghiên cứu : ươ ̀n g Đ Mẫu 1: địa điểm Bảng 1: Mẫu thí nghiệm địa điểm Ga Huế Đại Nội Cầu Tràng BigC Huế Chợ Đông Ba Tiền 2200 2000 2500 2500 Đại Nội 2200 1300 2900 1300 Cầu Tràng Tiền 2000 1300 1600 600 BigC Huế 2500 2900 1600 2900 Chợ Đông Ba 2500 1300 600 2900 Tr Ga Huế SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 55 - in h tê ́H ́ GVHD: TS Hồ Quốc Dũng Khóa luận tốt nghiệp ̣c K Hình 1: Hình địa điểm chọn từ Google Map ho Mẫu 2: 10 địa điểm Đại Huế Nội Cầu Đ Ga ại Bảng 2: Mẫu thí nghiệm 10 địa điểm Tràng BigC Chợ Huế Đông Đại Nội 2200 Cựu Ba Phía Bến xe Chùa Trường Phía Bắc Thiên DHKT Huế Nam Mụ 2200 2000 2500 2500 2700 3800 5400 4200 4600 1300 2900 1300 3700 4400 5200 4200 5200 1600 600 2600 3100 6600 5300 3900 2500 2900 1600 2900 300 1600 7800 6500 2400 Chợ Đông 2500 1300 600 2900 3100 4000 6900 5600 4800 2600 300 3100 1100 8100 6800 3300 Tr ươ ̀n Ga Huế g Tiền Chợ An Bến xe Cầu Tràng 2000 1300 Tiền BigC Huế Ba Chợ An 2700 3700 Cựu SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 56 - Khóa luận tốt nghiệp Bến xe Phía 3800 4400 GVHD: TS Hồ Quốc Dũng 3100 1600 4000 1100 9200 7700 1400 6600 7800 6900 8100 9200 7000 9900 5300 6500 5600 6800 7700 7000 8600 3900 2400 4800 3300 1400 9900 8600 Nam Bến xe Phía 5400 5200 Bắc Chùa Thiên 4200 4200 Mụ Trường 4600 5200 ́ uê ĐHKT Huế ́H Mẫu 3: 50 địa điểm tê Bảng 3: Mẫu thí nghiệm tên 50 địa điểm Ga Huế ĐHNN 11 21 Trường ĐHNL 12 22 Niệm Hoàng Thái Hậu Từ 32 Đ 13 g Tiền Trường Tr ươ ̀n Cầu Tràng BigC Huế 14 ĐHSP Quang 41 23 Huế Bảo tàng Hồ Chí Minh 33 Kí Túc Xá Trường Bia Trường 42 Bệnh viênh TW 24 Hue Hotel & Trung tâm Trường Thể dục Cao đẳng Thể thao 43 Spa nghiệp Thiên Huế Huế Bệnh viện Thanh 44 Holiday Ba Khách sạn 15 SaiGon Morin 25 Học viện Âm nhạc Huế SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Đại học 35 Huế Trường đại Trường Đại Học Y Dược Huế Huế Chợ Đông Công Thừa Mường 34 Cao đẳng Y tế Huế Khách Sạn La Residence Suối Voi Trung Cung ại Huế 31 Nhà Lưu ho Đại Nội dục thể chất ̣c K Huế Tượng Đài in Khoa Giáo h Trường 45 Bia Quốc Học Trang 57 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng học Nghệ thuật Trường Chợ An ĐHKH 16 Cựu Trường THPT 26 Huế chuyên Quốc Chùa Chợ Tây 36 Học Huế Khơng Bệnh Viện Phía Nam ĐHYD 17 27 Mẹ Hằng Cứu Huế Trường Y Học Cổ Truyền 37 Giúp Thừa 47 Phía Bắc Nhà Thờ Phú Cam 28 Phan Bội Châu tê 18 38 h Bến xe Cảng hàng Nhà Văn Thiên Mụ 19 Hóa Trung Chùa Từ Đàm ho Chùa 29 39 Tâm Huế ĐHKT 20 ươ ̀n 10 Khu Công g Trường Đ ại ̣c K in ́H Thiên Huế Nhà lưu niệm 30 Phú Bài Khoa Hoàng 40 Viết Thắng Âu Lạc không Quốc tế Huế Trường 48 Đại học Luật - Đại Phú Bài học Huế Trung tâm Công Ty giáo dục Cp Đầu Quốc phòng 49 Tư Dệt May Huế- Đại Thiên An Học Huế Phát Cầu Cảng Chân Mây 50 Bệnh Viện Mắt Huế Tr Huế Nghiệp Bệnh Viện Đa Trung Cấp ́ Bến xe Nhà Thờ Đức uê Trường Huyền 46 Lộc 3.2 Kết chạy chương trình mẫu thí nghiệm Sử dụng file liệu txt tải vào chương trình ta kết sau (chọn điểm bắt đầu): - Mẫu thí nghiệm địa điểm Quãng đường từ đến cuối là: - - - - - Khoảng cách hết chu trình là(m): 8200 Thời gian chạy thuật toán là: 00:00:00.009 SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 58 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng - Mẫu thí nghiệm 10 địa điểm Quãng đường từ đến cuối là: - - - - - - - - - 10 - Khoảng cách di hết chu trình là(m): 33700 Thời gian chạy thuật tốn là: 00:00:00.020 - Mẫu thí nghiệm 20 địa điểm Quãng đường từ đến cuối: - - 18 - 11 - 10 - - - 15 - 17 - - 19 - - 14 - 13 - - 12 - - - 16 - 20 - ́ uê Khoảng cách hết chu trình là(m): 79390 ́H Thời gian chạy thuật tốn là: 00:00:00.041 - Mẫu thí nghiêm 30 địa điểm tê Quãng đường từ đến cuối: - 23 - 22 - - 29 - 28 - - 11 - - 18 - 15 - 25 - in Khoảng cách hết chu trình là(m): 106650 h 10 - 14 - 26 - 21 - 13 - 17 - - 16 - 27 - - 24 - 20 - - 19 - - 12 - - 30 - ̣c K Thời gian chạy thuật toán là: 00:00:00.071 - Mẫu thí nghiêm 40 địa điểm ho Quãng đường từ đến cuối: - 10 - 26 - 16 - 38 - 24 - 32 - - 34 - - 37 - 20 - 39 - 17 - - - 19 - 36 - 33 - 11 - 14 - 15 - 28 - 23 - 31 - - - 22 - 29 - 13 - 18 - ại 12 - 35 - - 27 - 25 - 30 - 21 - 40 - Đ Khoảng cách hết chu trình là(m): 295750 g Thời gian chạy thuật tốn là: 00:00:01.014 ươ ̀n - Mẫu thí nghiệm 50 địa điểm Quãng đường từ đến cuối: - 31 - 23 - 10 - 20 - 11 - - 22 - - 39 - 34 - 15 Tr - 14 - 47 - 32 - 28 - 40 - 41 - 33 - 27 - 25 - - 36 - 21 - 12 - 42 - 46 - 19 - 16 - 17 - 35 18 - - - 49 - 26 - 30 - 48 - 44 - - - - 45 - 38 - 43 - 29 - 24 - 13 - 37 - 50 - Khoảng cách hết chu trình là(m): 377800 Thời gian chạy thuật tốn là: 00:00:01.062 SVTH: Hồ Minh Tồn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 59 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng 3.3.Thí nghiệm chương trình với số thành phố tăng dần Cho liệu file txt tiến hành đưa liệu vào chạy kết Với số địa điểm ngày tăng lên thời gian chạy chương trình thay đổi Ta có bảng sau đưa kết chạy thử với số địa điểm tăng lên, với khoảng cách ma trận lấy từ file với khoảng cách từ i tới j mét (m)và thời gian thuật toán chạy mili giây (ms) ́ uê Thời gian chạy chương trình số thành phố tăng dần (tiến hóa qua 1000 hệ) ́H Bảng 1: Thời gian chạy thuật toán qua địa điểm Thời gian thuật toán xử lý (ms) h tê Số địa điểm in 10 ̣c K 15 20 ho 25 35 Đ 40 ại 30 g 45 ươ ̀n 50 20 29 41 54 71 92 1014 1031 1062 Tr Từ kết trên, ta đưa biểu đồ biểu thời gian chạy thuật toán di truyền số địa điểm đến 50 địa điểm Qua cho ta thấy số địa điểm tăng lên thời gian chạy thuật tốn tăng dần với khoảng cách tương đối nhỏ lần tăng lên địa điểm Cụ thể đến 30 tăng 62(ms) 30 đến 50 tăng 991(ms) nhanh so với thủ cơng hay thuật tốn khác.Từ cho ta thấy thuật tốn di truyền cho kết thời gian chấp nhận với số địa điểm tăng lên với 50 địa điểm chưa đầy giây SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 60 - in h tê ́H ́ GVHD: TS Hồ Quốc Dũng uê Khóa luận tốt nghiệp ̣c K Hình 2: Biểu đồ thời gian chạy thuật toán di truyền số địa điểm tăng lên ho 3.4 Kết luận Qua kết cho ta thấy thời gian để thuật toán di truyền đưa kết ại chấp nhận (với 50 địa điểm khơng q giây, trung bình khoảng 0.342 giây) với Đ số lượng địa điểm ngày tăng tương đối lớn Cho phép người dùng dễ dàng đưa g định lựa chọn chu trình thích hợp, tối thiểu chi phí thời gian đồng ươ ̀n thời đưa kết không lâu cho người dùng Hoạt động GA đơn giản mơ tiến hóa chọn lọc tự nhiên máy tính quần thể ngẫu Tr nhiên Bên cạnh để tối ưu ta cần hàm thích nghi để chọn cá thể tốt đồng thời loại bỏ cá thể xấu Chung quy lại, GA phương pháp hiệu để giải toán tối ưu tổ hợp cụ thể toán người du lịch thể khóa luận Ngồi thuật toán di truyền áp dụng vào toán người du lịch có nhiều hướng khác để phát triển tối ưu tốt cho toán, nội dung khn khổ khóa luận khơng thể đề cập đầy đủ Tuy nhiên, kết nêu khóa luận cho ta thấy hiệu thuật toán di truyền SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 61 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng để giải toán người du lịch trường hợp cụ thể người giao hàng ưu điểm bật thuật toán 3.5 So sánh Thuật toán di truyền với kỹ thuật tối ưu khác Thuật toán di truyền khác với kỹ thuật tối ưu khác chổ [18] : - Thuật toán di truyền làm việc với mã biến làm việc trực tiếp biến - Hầu hết kỹ thuật tối ưu thơng thường tìm kiếm từ đỉnh, ́ thuật tốn di truyền hoạt động tập hợp đỉnh (điểm tối ưu), điều ưu ́H điểm thuật toán giúp tăng hội tiếp cận tối ưu toàn cục tránh hội tụ sớm điểm cục địa phương tê - Thuật toán di truyền đánh giá hàm mục tiêu để phục vụ trình tìm kiếm, h ứng dụng cho toán tối ưu (liên tục hay rời rạc) in -Thuật toán di truyền thuộc lớp thuật toán xác suất, thao tác Tr ươ ̀n g Đ ại ho ̣c K thuật toán di truyền dựa khả tích hợp ngẫu nhiên q trình xử lý SVTH: Hồ Minh Tồn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 62 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết đạt Trong khóa luận sử dụng thuật tốn di truyền thuật tốn có tư tưởng dựa tiến hóa tự nhiên tốn người du lịch để tìm chu trình ngắn để lại thành phố Đồng thời chứng minh tiềm to ́ uê lớn tính ưu việt thuật giải di truyền để tìm kiếm lời giải tối ưu cho nhiều dạng ́H vấn đề khác Việc áp dụng thuật giải di truyền để giải toán trình tê bày cách cụ thể rõ ràng Thể phương pháp tiếp cận tinh tế để giải h số lớp toán lĩnh vực tìm chu trình đường ngắn, in tốn khó với khơng gian tìm kiếm lớn để tìm lời giải tốn đưa Với ̣c K cách tiếp cận thuật toán di truyền cho giảm thiểu chi phí, cơng sức cho việc tính tốn nhiều mà đạt kết gần tối ưu ho Đã xây dựng chương trình chạy Winform hỗ trợ cho người giao hàng tìm lộ trình đường ngắn qua tất điểm cần giao hàng góp ại phần giúp cho người giao hàng tối thiểu chi phí thời gian giao hàng Đ đồng thời đưa kết không lâu cho người dùng g Bài báo cáo nêu lý thuyết toán người du lịch ươ ̀n thuật toán di truyền lịch sử, lý thuyết đồ thị, ứng dụng, đặc điểm, Trình bày cách cài đặt thuật tốn di truyền ngơn ngữ C# cụ thể Winform C# áp Tr dụng giải toán người du lịch với liệu ma trận khoảng cách định dạng file txt để đưa lời giải tối ưu giúp người du lịch tiết kiệm chi phí thời gian Đóng góp thực tiễn Với vấn đề nêu đề tài giúp cho ta thấy cách tiếp cận toán cách rõ ràng, dễ hiểu, hướng giải việc đưa lời giải cho toán tối ưu tương tự TSP Đồng thời hiểu ứng dụng thuật toán di truyền để áp dụng nghiên cứu chuyên sâu thuật tốn SVTH: Hồ Minh Tồn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 63 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng áp dụng vào lĩnh vực cách hiệu Bên cạnh đề tài gợi ý cho cách tiếp cận khác toán tối ưu tổ hợp Hạn chế hướng phát triển - Hạn chế: Giải thuật di truyền phần lớn phụ thuộc vào độ “may mắn” để tìm kết Cách tiếp cận giải thuật di truyền cách tiếp cận gần tối ưu kết đạt phương án tiệm cận tối ưu ́ uê Với số lượng địa điểm cần qua lớn (khoảng lớn 20 địa điểm ́H ta phải đánh giá 2432902008176640000 tuyến đường khác ) giải thuật thường mang lại giá trị tiệm cận tối ưu tê Thuật toán tối ưu phân tích nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thuật tốn h Lộ trình tối ưu sát phù hợp với thực tế ta quan tâm thêm yếu in tố thời tiết, chất lượng đường, tình trạng giao thơng… ̣c K Giải thuật di truyền giải tốn tối ưu với n biến vào Tuy nhiên với số lượng nhiều giá trị hàm mục tiêu đạt thường không ho gần với kết tối ưu thực Muốn khắc phục phải tăng số lượng vòng lặp ại thịi gian thuật tốn chạy lâu - Hướng phát triển: Tiếp tục nghiên cứu tiếp đề tài để hồn thiện có Đ kết ý muốn g Áp dụng thuật toán di truyền vào số toán tối ưu khác ươ ̀n Trong tương lai, em tìm tịi, học hỏi thêm nhằm hồn thiện đề tài có điều kiện nghiên cứu chuyên sâu thuật toán di truyền để giải Tr tốn có tính phức tạp cao SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 64 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO (2017) Bài toán người bán hàng Wikipedia tiếng Việt, Travelling salesman problem - Wikipedia (2017) Lý thuyết độ phức tạp tính tốn Wikipedia tiếng Việt, ́ Antonick G (2014) Hamilton’s Icosian Game Wordplay Blog, Dantzig G., Fulkerson R., Johnson S (1954) Solution of a Large-Scale ́H Traveling-Salesman Problem J Oper Res Soc Am, 2(4), 393–410 h spanning trees: Part II Math Program, 1(1), 6–25 tê Held M Karp R.M (1971) The traveling-salesman problem and minimum in Grötschel M Holland O (1991) Solution of large-scale symmetric travelling ̣c K salesman problems Math Program, 51(1–3), 141–202 Padberg M Rinaldi G (1991) A Branch-and-Cut Algorithm for the Resolution ho of Large-Scale Symmetric Traveling Salesman Problems SIAM Rev, 33(1), 60– 100 ại Applegate D.L., Bixby R.E., Chvátal V cộng (2006), The Traveling Đ Salesman Problem: A Computational Study, Princeton University Press g 10 Reinelt G (1991) TSPLIB—A Traveling Salesman Problem Library ORSA J ươ ̀n Comput, 3(4), 376–384 11 Fraser A.S (1962) Simulation of genetic systems J Theor Biol, 2(3), 329–346 Tr 12 Holland J.H (1992), Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence, MIT Press 13 Tran X.T Giới thiệu thuật toán di truyền 14 Tài liệu Bài tập lớn trí tuệ nhân tạo tìm hiểu giải thuật di truyền 15 GIẢI THUẬT DI TRUYỀN | Hong Phan - Academia.edu 16 tutorialspoint.com Các lĩnh vực ứng dụng thuật tốn di truyền www.tutorialspoint.com, SVTH: Hồ Minh Tồn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 65 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng 17 Đề tài Tìm hiểu giải thuật di truyền ứng dụng giải toán lập lịch - Luận văn, đồ án, đề tài tốt nghiệp 18 Sư K GIẢI THUẬT DI TRUYỀN (GAs) VÀ CÁC ỨNG DỤNG 19 Meta-heuristic kết hợp tuật tốn giải di truyền với thơng tin thống kê xác xuất giải toán người du lịch 20 Hữu Mùi N Đình Hịa V (2014) Một thuật toán di truyền hiệu cho toán lập lịch Job shop Tạp Chí Khoa Học Và Cơng Nghệ, 50(5), 567–579 ́ uê 21 Một giải pháp tiến hóa cho tốn thời khóa biểu ́H 22 CS16031 baibao anh Hung.pdf 23 TT_NguyenTranHiep.pdf tê 24 Carter A.E Ragsdale C.T (2006) A new approach to solving the multiple h traveling salesperson problem using genetic algorithms Eur J Oper Res, 175(1), in 246–257 ̣c K 25 Smith S.L Imeson F (2017) GLNS: An effective large neighborhood search heuristic for the Generalized Traveling Salesman Problem Comput Oper Res, 87, ho 1–19 26 Ezugwu A.E.-S Adewumi A.O (2017) Discrete Symbiotic Organisms Search ại Algorithm for Travelling Salesman Problem Expert Syst Appl Đ 27 Yang Z., Xiao M.-Q., Ge Y.-W cộng (2017) A double-loop hybrid ươ ̀n Oper Res g algorithm for the traveling salesman problem with arbitrary neighbourhoods Eur J 28 Chen Y., Jia Z., Ai X cộng (2017) A modified two-part wolf pack search Tr algorithm for the multiple traveling salesmen problem Appl Soft Comput, 61, 714–725 29 Osaba E., Yang X.-S., Diaz F cộng (2016) An improved discrete bat algorithm for symmetric and asymmetric traveling salesman problems Eng Appl Artif Intell, 48, 59–71 30 Zhang H Zhou J (2016) Dynamic multiscale region search algorithm using vitality selection for traveling salesman problem Expert Syst Appl, 60, 81–95 SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 66 - Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS Hồ Quốc Dũng 31 Chen X., Zhou Y., Tang Z cộng (2017) A hybrid algorithm combining glowworm swarm optimization and complete 2-opt algorithm for spherical travelling salesman problems Appl Soft Comput, 58, 104–114 32 Performance analyses over population seeding techniques of the permutationcoded genetic algorithm: An empirical study based on traveling salesman problems - ScienceDirect 33 Lin Y., Bian Z., Liu X (2016) Developing a dynamic neighborhood structure ́ uê for an adaptive hybrid simulated annealing–tabu search algorithm to solve the ́H symmetrical traveling salesman problem Appl Soft Comput, 49, 937–952 34 Albayrak M Allahverdi N (2011) Development a new mutation operator to tê solve the traveling salesman problem by aid of genetic algorithms Expert Syst h Appl, 38(3), 1313–1320 in 35 Viblo | Free service for technical knowledge sharing ̣c K 36 Giải Thuật Lập Trình · Đồ thị — Introduction to Algorithmic Graph Theory 37 (2016) Giải thuật tìm kiếm Wikipedia tiếng Việt, ho 38 Panda A Pani S (2016) A Symbiotic Organisms Search algorithm with adaptive penalty function to solve multi-objective constrained optimization ại problems Appl Soft Comput, 46, 344–360 g ebook Đ 39 Đề tài Thuật toán di truyền ứng dụng giải toán người du lịch - Tài liệu, 41 ươ ̀n 40 Phương pháp Math.Sin (Đôi) (Hệ thống) Tuần 10 - Học liệu: Ứng dụng thuật giải GA toán du lịch (tham Tr khảo) | Hai V Pham, PhD - Academia.edu SVTH: Hồ Minh Toàn - K48A Tin Học Kinh Tế Trang 67