1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Phương pháp tiếp cận giải thuật di truyền cho bài toán xếp lịch học trong đào tạo tín chỉ với tham số ràng buộc mờ dựa trên đại số gia tử

33 0 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 33
Dung lượng 5,26 MB

Nội dung

Trang 1

HỌC VIEN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THONG

Phan Thị Thúy

PHƯƠNG PHÁP TIẾP CAN GIẢI THUẬT DI TRUYEN CHO BÀI

TOÁN XÉP LICH HỌC TRONG ĐÀO TẠO TÍN CHÍ VỚI THAM SO RÀNG BUỘC MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60.48.01.04

TOM TAT LUẬN VĂN THẠC SĨ

HÀ NỘI -2015

Trang 2

Luan van duoc hoan thanh tai:

HỌC VIEN CONG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THONG

Người hướng dẫn khoa học: Tién sĩ Dương Thăng Long

Phản biện Ï: -.- CC 02201020000 212 11 11 vn ng nh ng nh nà kh nh ren

Phản biện 0) c0 0000220011211 ĐH n ng ĐK nnn nh nh kh rê

nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào lúc: gid

Có thé tìm hiểu luận văn tại:

- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Trang 3

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Hiện nay, giáo dục nước ta ngày càng phát triển, có nhiều trường học và số

lượng học sinh, sinh viên ngày càng tăng Vì vậy, việc lập kế hoạch đào tạo cho các

trường học là một công việc quan trọng Đặc biệt, từ năm 2010, Bộ Giáo dục và Đào

tạo đã chính thức yêu cầu các trường đại học và cao đắng “chuyền sang đảo tạo theo hệ thống tín chỉ” khiến việc lập kế hoạch đảo tạo trong trường đại học, cao đăng có nhiều thay đôi và trở thành một gánh nặng.

Bài toán lập lịch nói chung và xếp lịch học nói riêng là một bài toán kinh điển

thuộc lớp bài toán tối ưu ràng buộc, với mức độ NP khó [9] Trong nhiều thập miên qua

đã có rất nhiều các phương pháp được đưa ra dé giải quyết như giải thuật nhánh cận, giải thuật leo đồi, giải thuật luyện thép, giải thuật xấp xi Tuy nhiên, các giải thuật

này thường không có tính tổng quát và chỉ áp dụng hiệu quả đối với các trường hợp đặc

biệt với các hạn chế nhất định được đặt ra, ít ràng buộc về mặt dữ liệu.

Trong những năm gần đây, đã có nhiều phát triển phong phú của giải thuật di truyền đã mang đến những phương pháp mới khá hay và linh hoạt dé giải quyết bài toán xếp lịch học, trong đó có phương pháp tiếp cận giải thuật di truyền cho bài toán xếp lịch học với tham số ràng buộc mềm được áp dụng theo độ đo mờ Với đề tài “Phương pháp tiếp cận giải thuật di truyền cho bài toán xếp lịch học trong đảo tạo tín chỉ với tham số ràng buộc mờ dựa trên đại số gia tử” em xin mạnh dạn nghiên cứu va giới thiệu một phương pháp cho việc giải các bài toán xếp lịch đào tạo tín chỉ cho các

trường đại học.

2 Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu, tìm hiểu giải thuật di truyền và phương pháp áp dung dé giải quyết bài toán xếp lịch Nghiên cứu về bài toán xếp lịch, phân tích các ràng buộc với tham số ràng buộc mềm được áp dụng theo độ đo mờ và ứng dụng giải thuật để giải quyết một

Trang 4

số bài toán lập lịch, trên cơ sở đó tiếp cận đề giải bài toán thời khóa biểu theo hệ tín chỉ

và xây dựng ứng dụng hiệu quả và thiết thực.

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Thu thập, khảo sát và hệ thống hóa các kết quả nghiên cứu đã có về vấn đề ứng

dụng giải thuật di truyền cho bài toán lập lịch.

Nghiên cứu các mô hình lý thuyết, các thuật toán kết hợp lập trình thử nghiệm trên máy tính Đưa vào ứng dụng trong thực tế để so sánh và đánh giá hiệu quả của

phương pháp.

4 Cấu trúc luận văn

Chương 1 - TONG QUAN VÀ KIEN THỨC CƠ SỞ

Giới thiệu bài toán lập lịch, trình bày các khái niệm, định nghĩa liên quan đến lớp bài toán lập lịch Trình bày các kiến thức cơ sở về giải thuật di truyền, tập mờ và

đại số gia tử và tình hình nghiên cứu hiện nay.

Chương 2 - PHƯƠNG PHÁP TIẾP CAN GIẢI THUAT DI TRUYEN CHO

BÀI TOÁN XEP LICH HỌC VỚI THAM SO RÀNG BUỘC MỜ DỰA

TREN ĐẠI SO GIA TU

Chuong 2 giai quyét bai toán xép lịch hoc với tham số ràng buộc mờ dựa trên đại số gia tử bang việc mã hóa cá thể, đánh giá độ phù hợp và trình bày các giải thuật di truyền áp dụng.

Chương 3 - UNG DUNG THU NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIA KET QUA

Áp dụng các kiến thức cơ sở và phân tích trong chương 1,2 để giải quyết bài

toán cụ thé.

Đánh giá phần mềm sau khi thử nghiệm với bài toán mẫu và bài toán xếp lịch

học thực tiễn.

Trang 5

Chương 1 — GIỚI THIỆU BÀI TOÁN VÀ MOT SO KIEN THUC

CƠ SỞ

1.1 Bài toán xếp lịch 1.1.1 Tìm hiểu chung

Bài toán lập lịch có thể được định nghĩa một cách chung nhất là bài toán cấp

phát nguồn lực, tài nguyên đề thực hiện tập hợp các công việc trong một chuỗi các tiến

trình trên cơ sở thời gian, tài nguyên và các ràng buộc đã được định san Vì vậy việc

lập lịch được xem như tìm kiếm một giải pháp tối ưu trong các điều kiện hạn chế Người lập lịch có gắng thử đến mức tối đa sự sử dụng các cá thể, máy móc, nguồn lực, tối thiêu thời gian dé hoàn thành toàn bộ quá trình sắp xếp lịch.

1.1.2 Các đặc điểm của bài toán lập lịch

1.2 Bài toán xếp lịch học tín chỉ và các ràng buộc

Thông thường, các ràng buộc của bài toán cần thỏa mãn được chia thành hai

loại: Ràng buộc cứng và ràng buộc mềm Những ràng buộc cứng phải chắc chắn được đáp ứng và thỏa mãn Những ràng buộc cứng này bao gồm những yêu cầu sau đây:

(HI) Không được phép phân bổ một tài nguyên (giảng viên, phòng học) cho các sự

kiện khác nhau (lớp tín chỉ) trong cùng một thời điêm.

(H2) Các phòng học được gán cho một sự kiện (lớp tín chỉ) phải nằm trong bộ nguồn tài nguyên phù hợp dành cho sự kiện đó Theo đó, một sự kiện được tô chức trong một phòng phải có cơ sở hạ tang phù hợp dé có thé tổ chức sự kiện, ví dụ lớp học phòng

máy, lớp học hội trường, v v.

(H3) Một sự kiện (lớp tín chỉ) chỉ được phân công một giảng viên nếu người đó có đủ

kiến thức và năng lực đáp ứng cho việc giảng dạy chuyên môn của lớp đó.

(H4) Giảng viên chỉ được phân công giảng dạy trong những khe thời gian có mặt làm

việc tại trường, và sẽ được xác lập trước khi xếp lịch.

Mặt khác, các ràng buộc mềm với mong muốn thỏa mãn ở mức độ càng cao càng tốt và đáp ứng cho càng nhiều ràng buộc càng tốt, nhưng nó không phải là bắt

Trang 6

buộc cần phải đầy đủ cho một giải pháp lịch cu thé của bài toán Một số ràng buộc

mềm thường được xem xét trong các nghiên cứu và triển khai như sau:

(S1) Phân công giảng viên vào lớp sao cho chuyên môn giảng dạy ở lớp của giảng viên

là ở mức chuyên gia càng cao càng tốt.

(S2) Ưu tiên phân công thời gian cho giảng viên đạt được mong muốn đã xác định.

(S3) Dam bảo yếu tô cân bằng cho các giảng viên khi phân công, tức số lớp tối thiểu và tối đa được phân công cần được ưu tiên.

(S4) Nên ưu tiên xếp các lớp tín chỉ có ràng buộc tiên quyết về chuyên môn vào cùng

một khe thời gian Điều này nhằm làm tăng khả năng đăng ký cho nhiều sinh viên đối

với lịch được xếp.

(S5) Khả năng đăng ký học của mỗi sinh viên đối với lịch được xếp là cao nhất có thé Điều này đặc biệt đáp ứng cho việc tổ chức đào tạo tin chỉ, lịch học các lớp tín chỉ được sắp xếp trước, sau đó sinh viên sẽ đăng ký tham gia học, thay vì cách xếp lịch

theo niên chế là dành cho từng lớp hành chính gồm các sinh viên cố định.

Ngoài ra, tùy theo đặc thù tổ chức đào tạo và yêu cầu của từng trường, các ràng buộc mềm có thé được điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp với thực tẾ.

(3) X-q<i<p¡=o ƒm(h¡ c) = fm(c), trong đó c e{c~,c”}

(4) ) Š-a<i<p¿zo fm(hị x) = fm(x), với vee X

(5) Xịt g Mh) = ava YP, uh) = 8, với œ8 > 0 và z+ 8 =1

Định lý 2 [3] Cho X = (X, G, H, <) là DSGT tuyến tinh Ta có các phát biểu sau:

Trang 7

(1) Với t# eX, A(x) là tập sắp thứ tự tuyến tính.

(2) Nếu G là tập sắp thứ tự tuyến tính thì H(G) cũng là tập sắp thứ tự tuyến tính Trong DSGT tuyến tính, bố sung thêm vào hai phép tính 2 và Ø với ngữ nghĩa

là cận trên đúng và cận dưới đúng của tập A(x), khi đó DSGT tuyến tính được gọi là

DSGT tuyến tính đầy đủ.

1.3.3 Định lượng ngữ nghĩa của DSGT

1.4 Giải thuật di truyền

1.4.1.Giới thiệu giải thuật di truyền

Giải thuật di truyền cũng như các thuật toán tiễn hoá đều được hình thành dựa trên một quan niệm được coi là một tiên đề phù hợp với thực tế khách quan Đó là quan niệm “Quá trình tiễn hoá tự nhiên là quá trình hoàn hảo nhất, hop lý nhất và tự nó đã

mang tinh tối vu" Quá trình tiễn hoá thể hiện tính tối ưu ở chỗ thế hệ sau bao giờ cũng

tốt hơn thế hệ trước.

Giải thuật di truyền dựa vào quá trình tiễn hoá trong tự nhiên nên các khái nệm và thuật ngữ của nó đều có liên quan đến các thuật ngữ của di truyền học:

Trang 8

So đồ tổng thé của thuật toán di truyền nói chung được mô tả như sau:

Hình 1 1: Sơ đồ giải thuật di truyền 1.4.2 Các thành phần trong giải thuật di truyền

1.4.2.1 Mã hóa nhiễm sắc thể

Mã hóa nhi phan

Mã hóa sử dụng hoán vi

Mã hóa bằng giá trị

1.4.2.2 Khởi tạo quần thể ban đầu

Khởi tạo quần thể ban đầu là bước đầu tiên trong giải thuật di truyền Thông thường dé khởi tạo quần thể trong bải toán tối ưu, ta tạo ra một cách ngẫu nhiên các lời giải có thé (thường là các lời giải thỏa mãn ràng buộc của bài toán nhưng chưa biết là

Trang 9

đại lượng cần tối ưu đã là tối ưu hay chưa) Tuy vào từng bài toán cụ thé mà ta có các

phương pháp khởi tạo khác nhau Ví dụ trong bài toán BDMST, ta sẽ sinh ngẫu nhiên

các DBST còn trọng số thì có thé chưa quan tâm đến.

Chất lượng của quần thể ban đầu càng cao thì lời giải mà giải thuật di truyền

đưa ra càng tốt Nếu trong bài toán cây khung ở trên mà ta tạo được các cây khung

trong quần thể ban đầu có trọng số càng thấp thì càng tốt Do đó, trong nhiều giải thuật di truyền, thường sử dụng các giải thuật đã có dé giải bài toán mà cho kết qua khá tốt dé khởi tao quan thé ban đầu.

1.4.2.3 Danh gia ca thé

Việc đánh giá cá thé (là biéu diễn lời giải ứng viên của bài toán) nhằm xác định mức độ tốt xấu của lời giải tương ứng đối với bài toán Thông thường dé đánh giá cá thé, ta sử dung mot ham dé tính toán ra một giá trị thực với mục đích đo lường độ phù

hop của lời giải (fitness) Giá tri của hàm là giá tri độ phù hop.

Hai lớp ham fitness thường được xem xét thiết kế sử dụng: một là hàm fitness không thay đổi cho mọi đánh giá cá thé; hai là hàm fitness có thé thay đối cấu trúc tính toán trong quá trình tiễn hóa.

Việc định nghĩa rõ ràng một hàm fitness là không đơn giản trong nhiều trường hợp và thường được thực hiện lặp đi lặp lại nếu lời giải ứng viên sinh bởi GA là không biểu diễn trực tiếp những ý đáp số của bài toán cần Trong một số trường hop, nó là rat khó hoặc không thé đưa ra ngay cả với một dự đoán về những gì cần định nghĩa cho hàm fitness Các thuật toán di truyền tương tác giải quyết khó khăn này bằng cách đưa đánh giá độ phù hợp cá thê của GA cho các bộ phận bên ngoài (thường là con người).

1.4.2.4 Phương pháp chọn lọc

Trong giải thuật di truyền quá trình chọn lọc tuỳ thuộc vào hàm mục tiêu, với những cá thé nào có hàm mục tiêu cao sẽ đại diện cho những cá thé tốt, thích nghi với môi trường và có xác suất chọn lọc lớn Toán tử này có thể được xem như là quá trình

chọn lọc trong tự nhiên Dưới đây là một số phương pháp chọn lọc:

Trang 10

Chọn lọc tỷ lệ

Cơ chế lựa chọn theo bánh xe Roulet được thực hiện bằng cách quay bánh xe

Roulet N lần Mỗi lần chọn một nhiễm sắc thé từ quần thể hiện hành vào quần thể mới

bằng cách sau :

= Phát sinh ngẫu nhiên một số r trong khoảng [0,1].

= Néur< qi thi chon nhiễm sắc thé wị; ngược lại thì chọn nhiễm sắc thé thứ ¡ (2 <

i < pop_size ) sao cho qj Sr Š q;.

Với co chế lựa chọn như thé này thì có một số nhiễm sắc thể sẽ được chọn nhiều

lần Điều này phù hợp với lý thuyết lược đồ: Các nhiễm sắc thé tốt nhất thì có nhiều bản sao, nhiễm sắc thể trung bình thì không đổi ,, nhiễm sắc thể kém thì chết di

Chọn lọc xếp hạng

Cơ chế lựa chọn xếp hạng được mô tả như sau:

= Sắp xép các nhiễm sắc thé trong quan thé theo độ thích nghỉ từ thấp đến cao.

= Đặt lại độ thích nghi cho quan thé đã sắp xếp theo kiểu: nhiễm sắc thé thứ nhất

có độ thích nghi là 1, NST thứ hai có độ thích nghi là 2, v v., NST thứpop_size có độ thích nghi là pop_size.

Theo phương pháp này việc một NST được chọn nhiều lần như trong lựa chọn theo kiểu bánh xe Roulet đã giảm đi Nhưng nó có thé dẫn đến sự hội tụ chậm và NST có độ thích nghi cao cũng không khác may so với các NST khác.

Chọn lọc theo cơ chế lấy mẫu ngẫu nhiên Cơ chế lựa chọn:

= Biểu diễn xác suất chọn các NST lên trên một đường thắng.

= Đặt N điểm chọn lên đường thang Cac diém chon nay cach nhau 1/N, diém dau

tiên đặt ngẫu nhiên trong khoảng [0,1/N]

= Với một điểm chon, NST gần với nó nhất về bên phải sẽ được chọn.

Phương pháp này có đặc điểm là các điểm chọn được phân bồ đều trên trục số, do đó sẽ

gân với điêm xứng đáng được chọn

Trang 11

Chọn lọc đấu tranh Cơ chế lựa chọn :

7 Lay một số NST trong quần thể, NST nao có độ thích nghi cao nhất được chọn = Lap lại thao tác trên ý lần.

1.4.2.5 Phương pháp lai ghép

Lai ghép là việc trao đổi gen giữa các nhiễm sắc thé của hai bố mẹ Trong trường hợp đơn giản, ta có thể nhận ra quá trình này bằng cách cắt hai chuỗi gen của bố mẹ tại một vị trí được chọn ngẫu nhiên và hoán đôi hai phần đuôi sẽ tạo hai cá thể con

Lai ghép đơn điểm cắt :

" Một điểm cắt được chon tại một vị trí thứ k trên NST.

=» Từ đầu NST đến vị trí k, NST con sao chép từ cha, phần còn lại sao chép

Lai ghép hai điểm cắt :

" Hai điểm cắt được chon.

= Từ đầu cho đến điểm cắt thứ nhất được sao chép từ cha, từ điểm cắt thứ nhất đến điểm cắt thứ hai sao chép từ mẹ và phần còn lại sao chép từ cha.

Ví dụ :

Cha : 111 01101 01

Trang 12

" Xây dung NST mới: Duyệt qua mặt na, bit có gia tri một thì sao chép gentại vị trí đó từ NST cha sang con, bit có giá tri 0 thì sao chép từ me.

= Mặt nạ được phát sinh ngẫu nhiên đối với từng cặp cha mẹ.

Lai ghép số học: NST con được tạo thành bằng cách thực hiện một phép toán logic

nào đó như AND, OR, với cặp NST bố mẹ.

Ví dụ :

Mẹ : 10011101 i i a

Trang 13

Con (AND): 10011001 i |

1.4.2.6 Toán tử đột biến

Phương pháp lai ghép sẽ tạo ra các cá thể con có sự thừa kế các thuộc tính của bố, me Nhưng đối với phương pháp đột biến thì quá trình sẽ có thé sinh ra cá thé con có thé không mang tính trang của bố, mẹ Đột biến có thé sinh cá thé con có thé tốt hơn hoặc xấu hơn cá thể bố mẹ của nó, xác suất đột biến xảy ra thấp hơn lai ghép và đột

biến góp phần làm tăng quá trình hội tụ Có nhiều phương pháp đột biến, tuỳ thuộc và

quá trình biểu diễn nhiễm sắc thể mà ta vận dụng đột biến phù hợp Ta sẽ tìm hiểu một số phương pháp đột biến như: Đột biến đảo ngược (Inversion Mutation), đột biến chèn (Insertion Mutation), đột biến thay thế (Displacement Mutation), đột biến tương hỗ (Reciprocal Exchange Mutation), đột biến chuyên dịch (Shift Mutation),

Đột biến đảo ngược: Tương ứng với nhiễm sắc thé chon, chon ngẫu nhiên một đoạn trong nhễm sắc thé và thực hiện hoán vị đoạn nhiễm sắc thé đó.

Ví dụ: Giả sử vi trí chọn đột biến bat đầu tại 4 có chiều dài 4 như sau: Nhiễm sắc thể: 268173549

Đảo đoạn 268537149

Đột biến chèn: Phương pháp chọn ngẫu nhiên một gen ở vị trí bất kỳ trong nhiễm sắc thể và chèn vào vị trí ngẫu nhiên khác trong cùng nhiễm sắc thê.

Ví dụ: Nhiễm sắc thé: 942538761

Chèn: 942853761

Đột biến thay thế: La trường hợp mở rộng của đột biến chèn, với đột biến chèn thì chi chọn một gen và chèn vào vi trí thích hợp, đột biến thay thế chọn ngẫu nhiên một đoạn

gen và chèn vào vi trí tuỳ ý.

Vidu: Nhiễm sac thé: 942538761 Thay thế đoạn: 953874261

Trang 14

Đột biến chuyến dịch: Chọn ngẫu nhiên một gen và chuyển dich gen được

chọn sang trái hoặc sang phải.

Vídụ: Nhiễm sắc thé: 942538761 Chuyền dịch sang trái: 9 4 5 2 3 8 7 6 1 Chuyén dich sang phải: 942358761

1.4.2.7 Điều kiện dừng của bai toán

Kết thúc cưỡng bức: Ta sẽ thực hiện GA để sinh ra số thế hệ đúng bằng một số đã được cho trước GA sẽ dừng khi đã tạo đến thế hệ cuối cùng Sử dụng phương pháp cưỡng bức có thể gây ra lãng phí thời gian nếu như các thế hệ sau gần như không tốt lên Tuy nhiên, cơ chế kiểm soát không phức tạp.

Kết thúc tự nhiên: Đến một thế hệ nào đó mà hàm thích nghi cho các con trong thế hệ đó không tốt hơn thì ta dừng giải thuật.

Phương pháp kết thúc này có cơ chế kiểm soát phức tạp hơn nhưng biết chính

xác khi nào dừng giải thuật.

1.4.3 Sự khác biệt của giải thuật di truyền và các giải thuật khác

Phương pháp vét cạn

Phương pháp leo đôi và luyện thép

Thuật toán tham lam

Giải thuật đi truyền

Các đặc trưng của giải thuật di truyền so với các phương pháp truyền thống:

Trang 15

Giải thuật làm việc với sự mã hoá của tập thông số chứ không làm việc với các

giá trị của các thông số Giải thuật tìm kiếm từ một quần thể các điểm chứ không phải từ một điểm.

Giải thuật chỉ sử dụng thông tin về các tiêu chuẩn tối ưu của hàm mục tiêu chứ

không dùng các thông tin hỗ trợ nào khác.

Giải thuật sử dụng các luật chuyển đổi mang tính xác suất chứ không phải là các luật chuyền đôi mang tính xác định.

Giải thuật thường khó cai đặt, áp dụng Tuy nhiên, không phải lúc nao cũng cho

lời giải chính xác Một số giải thuật di truyền có thé cung cấp lời giải tiềm năng cho

một bai toán xác định dé người sử dụng lựa chọn.

1.5 Một số nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền cho bài toán lập lịch

Trang 16

Chương 2- PHƯƠNG PHÁP TIẾP CAN GIẢI THUẬT DI

TRUYEN CHO BÀI TOÁN XEP LICH HỌC VỚI THAM SO RÀNG BUỘC MỜ DỰA TREN ĐẠI SÓ GIA TU

2.1 Bài toán xếp lịch với ràng buộc tham số mờ gia tử

Trong mô hình này tôi sử dụng các ký hiệu sau đây:

n, - số lượng các sinh viên, {S,,5, S,, | là tập các ký hiệu sinh viên.

Np - số lượng các khe thời gian, 7,7 S7, } là tập các ký hiệu khe thời gian.

Các ràng buộc còn lại có thê được biêu diễn băng các ma trận (gọi là ma trân rang

buộc) gồm:

(H2) Ma trận CxR={ CR,, li=1,n¢, j =l,nạ } xác định mỗi lớp tín chỉ chỉ có thé

phân công vào những phòng học nào, giá tri của ma trận nay là {0,1}.

(H4, S2) Ma trận LxT={ L7,, 1k =1,m,,l =1,n; } cho biết mỗi giảng viên có thé có mặt và giảng dạy tại trường vào những khe thời gian nào trong tuần.

Ngày đăng: 08/04/2024, 00:48

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN