Luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính: Tích hợp cơ chế đấu giá và các giải thuật định tuyến vào bài toán giao nhận hàng hóa

Việc tích hợp cơ chế đấu giá vào các hệ thống giao nhận hàng hóatrong các ứng dụng gọi cũng sẽ rất hợp lý vì sự ứng dụng trong lĩnh vực vậnchuyển xe tải đã được áp dụng và thành công từ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

TRẦN NGỌC BẢO DUY

TÍCH HỢP CƠ CHẾ ĐẤU GIÁ VÀ CÁC GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN VÀO BÀI TOÁN GIAO NHẬN HÀNG HÓA

Chuyên ngành: Khoa học Máy tính

Mã số: 8480101

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 8 năm 2020

LỜI CÁM ƠN

Đầu tiên, tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến PGS TS Phạm Trần Vũ

đã cung cấp những ý tưởng về đề tài, hướng dẫn đọc, nghiên cứu tài liệu vàtận tình hướng dẫn trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu để hoàn thànhluận văn tốt nghiệp

Tôi xin cám ơn đến các thầy cô trong khoa Khoa học và Kỹ thuật Máytính, bộ môn Khoa học Máy tính - nơi tôi đang công tác đã tạo mọi điềukiện giúp tôi vừa hoàn thành được công việc của mình vừa có thời gian đểnghiên cứu để hoàn thành nội dung của luận văn

Để có được kết quả như ngày hôm nay, tôi luôn ghi nhớ công ơn của giađình, của cha mẹ đã động viên tôi vượt qua mọi khó khăn, tiếp sức cho tôi

về vật chất và tinh thần

Bên cạnh đó, tôi cũng muốn gửi gắm những lời cảm kích đến tập thể cácbạn sinh viên, cán bộ Đoàn Thanh niên - Liên chi Hội Sinh viên Khoa Khoahọc và Máy tính đã giúp đỡ tôi trong thời gian làm luận văn trong công tácđiều hành để tôi hoàn thành được công việc học tập cũng như công tác màKhoa và trường giao phó

Mặc dù đã cố gắng hoàn thành luận văn nhưng chắc chắn nội dung khôngtránh khỏi những thiếu sót Tôi rất mong nhận được sự thông cảm, góp ý vàtận tình chỉ bảo của quý Thầy cô và các bạn

Tp Hồ Chí Minh, tháng 8 năm 2020

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của ngành Logistics và sự bùng nổ

về mặt khoa học công nghệ - đặc biệt là công nghệ về thông tin liên lạc, nhucầu vận chuyển hàng hóa trong khu vực kinh doanh vừa và nhỏ, kinh doanhdạng hộ gia đình càng ngày càng lớn Họ chủ yếu không tự xây dựng một hệsinh thái giao nhận riêng và chủ yếu là dựa vào một đơn vị vận tải thứ ba,

mà ở đây hầu như sự lựa chọn tập trung chủ yếu vào các ứng dụng giao nhậntrực tuyến rất phát triển về dịch vụ trong thời gian gần đầy Tuy nhiên, đơngiá giao nhận phụ thuộc rất lớn vào bên cung cấp dịch vụ (trung gian giữangười giao hàng và người cần giao hàng)

Xuất phát từ nhu cầu thực tế đó, đề tài được xây dựng theo hướng tíchhợp cơ chế đấu giá - một cơ chế xác định giá đã phổ biến từ rất lâu để điềuchỉnh hành vi cung cấp dịch vụ theo hướng có lợi cho người giao hàng và

cả người cần giao hàng Đề tài được trình bày tập trung thành 2 phần, phầnthứ nhất là nghiên cứu bài toán dưới góc độ toán học, từ đó đưa ra một môhình để các lĩnh vực liên quan khác có thể tham khảo và phát triển Trongphần này, tác giả cũng thử nghiệm đánh giá mô hình và đưa ra các cơ chếvét cạn để tìm ra lời giải tối ưu của bài toán Phần thứ hai là phần nghiêncứu các giải thuật kinh nghiệm, giải thuật tiến hóa để giải quyết nhanh đưa

ra kết quả khá tốt trong một thời gian hợp lý cho bài toán

Báo cáo luận văn này được tổ chức thành 6 chương Chương 1 trìnhbày tổng quan đề tài, mục tiêu, phạm vi nghiên cứu và ý nghĩa của đề tài.Chương 2 trình bày các kiến thức nền tảng, cơ sở hình thành và giải quyết đềtài Chương 3 trình bày về mô hình toán học và các thử nghiệm Chương 4,

5 trình bày về cách áp dụng giải thuật tiến hóa để giải quyết bài toán Trongchương 6, tác giả tổng kết và đưa ra hướng phát triển cho đề tài

Nowadays, with the strong development of Logistics industry and theexplosion of technology - especially as the information technology, the de-mand for goods transport in the small and medium-sized business is increas-ing significantly They do not primarily build their own delivery system andutilize heavily a third-party transport service, but most of the choice is fo-cused primarily on highly-delivered online delivery applications However,the unit price of delivery depends greatly on the service provider (the inter-mediary between the shipper and the delivery man)

Based on these demands, our study was built with integrating the tion mechanism - a pricing mechanism that has been popular for a longtime to adjust service delivery behavior with many benefits The topic ispresented in two parts, the first part is to study the problem from a math-ematical perspective, thereby providing a model for other related fields torefer and develop In this section, I also test the model and offer exhaustedmechanism to find the optimal solution of the problem The second part isthe study of heuristic and evolutionary algorithms to solve problems quicklyand give good results in a reasonable time for the problem

auc-This report is divided into 6 chapters Chapter 1 presents an overview

of the topic, objectives, scope of the study and the meaning of the topic.Chapter 2 presents background knowledge, foundations and problem solv-ing Chapter 3 covers mathematical modeling and experiments Chapters 4and 5 describe how to apply evolutionary algorithms to solve problems Inchapter 6, summarizing and presenting development directions to the topicwill be demonstrated

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Số liệu, kếtquả nêu trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng Các tài liệutham khảo đã được trích dẫn cụ thể và đã trình bày trong phần phụ lục Cáckết quả nghiên cứu do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên hướngdẫn PGS TS Phạm Trần Vũ

HỌC VIÊN THỰC HIỆN

Mục lục

LỜI CÁM ƠN i

TÓM TẮT LUẬN VĂN ii

LỜI CAM ĐOAN iv

Danh sách hình vẽ viii

Danh sách bảng x

Chương 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1

1.1 Bối cảnh của đề tài 1

1.1.1 Sự phát triển mạnh mẽ của ngành Logistic 1

1.1.2 Sự bùng nổ của các ứng dụng giao nhận trên nền tảng di động 3

1.1.3 Các công trình nghiên cứu liên quan 8

1.2 Mục tiêu, giới hạn và đối tượng nghiên cứu của đề tài 11

1.2.1 Mục tiêu của đề tài 11

1.2.2 Giới hạn phạm vi và đối tượng nghiên cứu 12

1.3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 12

1.3.1 Ý nghĩa khoa học 12

1.3.2 Ý nghĩa thực tiễn 13

1.4 Cấu trúc của luận văn 13

Chương 2 CƠ SỞ KHOA HỌC 15

2.1 Cơ sở kinh tế học của cơ chế đấu giá 15

2.1.1 Khái niệm đấu giá 15

2.1.2 Các phương thức đấu giá phổ biến 16

2.1.3 Ưu điểm của đấu giá trực tuyến 17

2.1.4 Ý nghĩa của việc đấu giá đối với bản chất bài toán 18

2.2 Các phương pháp tối ưu hóa 19

2.2.1 Nhóm các giải thuật tìm kiếm lân cận (local search) 19 2.2.2 Thành tựu của tính toán tiến hóa (Evolutionary Computation) 24

Chương 3 MÔ HÌNH BÀI TOÁN VÀ THỬ NGHIỆM 28

3.1 Mô hình toán học của bài toán 28

3.2 Thử nghiệm và đánh giá 36

3.2.1 Phương pháp lấy tập dữ liệu đánh giá 36

3.2.2 Các tiêu chí đánh giá 46

3.2.3 Thử nghiệm mô hình toán học 46

3.3 Lấy lời giải với cơ chế vét cạn bài toán 52

3.3.1 Backtracking căn bản 52

3.3.2 Forward-checking backtracking 58

Chương 4 ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀO GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN 61

4.1 Hình thành khung cơ bản cho giải thuật di truyền dựa trên đặc tính bài toán 61

4.1.1 Biểu diễn lời giải 61

4.1.2 Khởi tạo quần thể 63

4.1.3 Đánh giá lợi ích cá thể và quần thể 65

4.1.4 Toán tử lựa chọn cá thể sinh sản 69

4.1.5 Toán tử lai ghép 70

4.1.6 Toán tử đột biến 73

4.1.7 Phương pháp lựa chọn thế hệ tiếp theo 76

4.1.8 Một số tham số quan trọng 77

4.2 Thử nghiệm với khung cơ bản 80

4.2.1 Thử nghiệm với các bộ dữ liệu đã vét cạn 80

4.2.2 Thử nghiệm với các bộ dữ liệu lớn 82

4.3 Đưa kinh nghiệm vào trong các giai đoạn của giải thuật 83

4.3.1 Kinh nghiệm khởi tạo quần thể 83

4.3.2 Kinh nghiệm trong lai ghép 85

4.3.3 Kinh nghiệm trong đột biến 86

4.3.4 Thử nghiệm sau khi đưa các kinh nghiệm 88

Chương 5 CẢI TIẾN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 90

5.1 Ngữ cảnh sinh học 90

5.1.1 Nhiễm sắc thể (Chromosome) 90

5.1.2 Thông tin di truyền 92

5.1.3 Quá trình sinh sản 92

5.1.4 Nhận xét chung 93

5.2 Hình thành khung cải tiến cho giải thuật di truyền 95

5.2.1 Biểu diễn lại một cá thể 95

5.2.2 Đánh giá lại độ lợi của cá thể 96

5.2.3 Quá trình sinh sản 96

5.2.4 Khung chung cho giải thuật di truyền cải tiến 96

5.3 Thử nghiệm với khung cải tiến 97

5.3.1 Thử nghiệm với các bộ dữ liệu đã vét cạn 98

5.3.2 Thử nghiệm với các bộ dữ liệu lớn 99

5.4 Đánh giá mức độ cải tiến 99

Chương 6 TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 102

6.1 Tổng kết 102

6.1.1 Đánh giá chung 102

6.1.2 Ưu điểm 103

6.1.3 Các mặt còn phải cải tiến 103

6.2 Hướng phát triển 104

CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ 105

TÀI LIỆU THAM KHẢO 112

Tài liệu tham khảo 112

Danh sách hình vẽ

1.1 Ước lượng quy mô thị trường CEP tại Việt Nam 31.2 Quy mô tăng trưởng của thị trường CEP toàn cầu (Nguồn:

Mordor Intelligence) 41.3 Thị phần của ngành gọi xe trực tuyến giai đoạn 2016 - 2025

(Nguồn: Markets and Markets) 51.4 Bản thiết kế của Jugnoo cho gọi xe đấu giá tại Singapore

(Nguồn: Channelnewsasia.com) 61.5 Xử lý tình trạng tăng giá đột xuất trên ứng dụng Didi Dache

(Nguồn: sina.com.cn) 71.6 Hệ thống người máy vận chuyển theo cơ chế đấu giá (Nguồn:

2014 IEEE International Conference on Robotics &

Au-tomation) 10

2.1 Không gian tìm kiếm đa dạng cho các tìm kiếm lân cận

(Nguồn: Tutorial and Example) 212.2 Tiến trình chung cho các giải thuật tiến hóa 27

3.1 Ví dụ về đường đi tối ưu theo nhiều mục tiêu khác nhau 353.2 Bản đồ định hướng phát triển không gian của Thành phố Hồ

Chí Minh đến năm 2025 (Nguồn: Sở Quy hoạch - Kiến trúc

TP Hồ Chí Minh) 393.3 Phép gán đầy đủ cho tập ví dụ S_2_5 533.4 Phép gán thiếu cho tập ví dụ S_2_5 534.1 Ví dụ về một lời giải cho bài toán có 2 đơn hàng và 2 tài xế 614.2 Ví dụ cách biểu diễn theo đơn hàng cho tập ví dụ S_2_5 63

4.3 Mô phỏng về quá trình lựa chọn Roulette (Nguồn:

Newcas-tle University) 70

4.4 Ví dụ về toán tử lai ghép 2 điểm 71

4.5 Ví dụ về toán tử lai ghép đa điểm, N = 3 72

4.6 Ví dụ về đột biến điểm 74

4.7 Ví dụ về đột biến hóan đổi 75

4.8 Thời gian hội tụ theo kích thước quần thể được thử nghiệm theo mẫu D_10_50 77

4.9 Thời gian hội tụ theo xác suất lai ghép được thử nghiệm theo mẫu D_10_50 78

4.10 Thời gian hội tụ theo xác suất đột biến được thử nghiệm theo mẫu D_10_50 79

5.1 Mô hình của một nhiễm sắc thể trong sinh học 91

5.2 Sự di truyền kiểu hình lặn qua các thế hệ nhờ vào ưu điểm của cá thể lưỡng bội 93

5.3 Minh họa của quá trình nguyên phân 94

5.4 Minh họa của quá trình giảm phân tạo giao tử 95

5.5 Cách biểu diễn lưỡng bội một cá thể cho tập ví dụ S_2_5 96

5.6 Một giao tử trong quá trình sinh sản cho tập ví dụ S_2_5 96

5.7 Tiến trình của giải thuật di truyền với khung cải tiến 97

5.8 Thời gian hội tụ của giải thuật di truyền cơ bản và cải tiến trong một mẫu D_100_500 100

Danh sách bảng

3.1 Các địa điểm đông đúc dân cư hoặc hoạt động sản xuất 37

3.2 Các địa điểm được tạo ra ngẫu nhiên trong tập ví dụ S_2_5 44

3.3 Thông tin của các đơn hàng trong tập ví dụ S_2_5 44

3.4 Thông tin của các tài xế trong tập ví dụ S_2_5 45

3.5 Giá thầu của tài xế trong tập ví dụ S_2_5 45

3.6 Kết quả chạy mô hình toán học với trình giải GLPK 51

3.7 Kết quả chạy giải thuật quay lui với mục tiêu (3.23) 56

3.8 Kết quả chạy giải thuật quay lui với mục tiêu (3.25) 57

3.9 Kết quả chạy giải thuật FC-BC với mục tiêu (3.23) 59

3.10 Kết quả chạy giải thuật FC-BC với mục tiêu (3.25) 60

4.1 Bảng các tham số GA và giá trị thường chọn 80

4.2 Kết quả chạy giải thuật di truyền cơ bản với mục tiêu (3.25) 81

4.3 Kết quả chạy giải thuật di truyền với bộ dữ liệu lớn 82

4.4 Khảo sát khoảng cách đơn hàng và tài xế 83

4.5 Độ lệch chuẩn về số đơn hàng mà các tài xế đã nhận 87

4.6 Kết quả chạy giải thuật di truyền cơ bản với mục tiêu (3.25) 88

4.7 Kết quả chạy giải thuật di truyền cơ bản có áp dụng kinh nghiệm với bộ dữ liệu lớn 89

5.1 Kết quả chạy giải thuật di truyền cải tiến với bộ dữ liệu vét cạn 98 5.2 Kết quả chạy giải thuật di truyền cải tiến với bộ dữ liệu lớn 99

Chương 1

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Trong chương 1, đề tài sẽ giới thiệu về sự cấp thiết của đề tài về mặtthực tiễn Sự phát triển mạnh mẽ của ngành Logistics và sự bùng nổ về côngnghệ vận tải chia sẻ đã thúc đẩy cho ngày càng nhiều các nghiên cứu về lĩnhvực này Từ đó, tác giả nêu ra mục tiêu cụ thể cần giải quyết trong luận văn,thu hẹp phạm vi và đối tượng nghiên cứu và trình bày cấu trúc trình bày củaluận văn

1.1 Bối cảnh của đề tài

1.1.1 Sự phát triển mạnh mẽ của ngành Logistic

Cùng với sự phát triển của lực lượng sản xuất và sự hỗ trợ đắc lực củacuộc cách mạng khoa học kỹ thuật trên thế giới, khối lượng hàng hóa và sảnphẩm vật chất được sản xuất ra ngày càng nhiều Do khoảng cách trong cáclĩnh vực cạnh tranh truyền thống như chất lượng hàng hóa hay giá cả ngàycàng thu hẹp, các nhà sản xuất đã chuyển sang cạnh tranh về quản lý hàngtồn kho, tốc độ giao hàng, hợp lý hóa quá trình lưu chuyển nguyên nhiên vậtliệu và bán thành phẩm, trong cả hệ thống quản lý phân phối vật chất củadoanh nghiệp

Logistics có thể được định nghĩa là một quá trình tối ưu hóa về thời gian

và chi phí trong việc chuyển dịch hàng hóa hay thông tin liên quan tới khâuđầu vào (nguyên nhiên liệu vật tư) và khâu đầu ra (sản phẩm cuối cùng) từđiểm xuất phát tới điểm tiêu thụ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng; hiểumột cách đơn giản là dịch vụ giao, nhận và lưu trữ hàng hóa

Ngành logistics nói chung có nhiều hoạt động trên nhiều quy mô khácnhau: vận chuyển xuyên quốc gia, vận chuyển nội địa, vận chuyển trong đôthị, Trong đó, nhu cầu vận chuyển của các doanh nghiệp vừa và nhỏ vàcác hộ kinh doanh gia đình đang trở thành xương sống của ngành logisticstrên toàn thị trường, chiếm một thị phần ngày càng lớn, nhờ vào sự phát triểncủa thương mại điện tử và công nghệ thông tin.

Theo Mordor Intelligence, thị trường cho dịch vụ giao nhận nhanh (CEP)tại Việt Nam ước đạt 3,5 tỷ đô-la Mỹ vào năm 2024 với tốc độ tăng trưởnghằng năm là 15% đến 18% trong giai đoạn từ 2019 đến 2024 [16] Việt Nam

là một trong những điểm nóng tăng trưởng của thế giới, vì thế hoạt độnggiao nhận diễn ra càng ngày càng nhanh chóng với tốc độ chuyên nghiệphóa ngày càng cao Ngành công nghiệp giao nhận nhanh là điển hình cho sựtăng trưởng cho các hoạt động thương mại nội địa và quốc tế

− Sự tăng trưởng của thương mại điện tử tại Việt Nam nói riêng và trênthế giới nói chung đã làm cho cường độ và lưu lượng các bưu kiện cầnphải giao nhận tăng lên đáng kể Vì vậy, đã có sự cạnh tranh quyếtliệt giữa các công ty giao nhận nhằm giành thế thượng phong trên thịtrường

− Sự tăng trưởng đáng kể của thương mại điện tử đã tạo ra nhiều cơ hộicũng như thách thử với những nhà bán lẻ trực tuyến và các đơn vị vậnhành logistics

− Theo ước lượng thị trường tại Việt Nam, khoảng 500.000 đơn hàngthương mại điện tử được đặt mỗi ngày trong đó 75% hoạt động diễn

ra tại 2 khu vực đô thị lớn nhất cả nước là Hà Nội và Thành phố HồChí Minh Mặc dù cách nhau đến hơn 1.500 km, cả hai thành phốhiện tại đã có dân số khoảng 16 triệu người, chiếm gần 17% dân số cảnước Nó đã tạo ra điểm nóng vận tải quan trọng và phát sinh nhiều

chi phí vận chuyển cho ngành logistic, ước tính tương đương 28% giátrị sản phẩm trao đổi [15].

Hình 1.1: Ước lượng quy mô thị trường CEP tại Việt Nam

Điểm nóng tăng trưởng của tại trường CEP cũng diễn ra tương tự vớimột số thị trường khác trên toàn thế giới Cũng theo Mordor Intelligence,quy mô thị trường ước đạt 400 tỷ đô-la Mỹ vào năm 2024, với tốc độ tăngtrưởng trung bình là từ 8 đến 10% trong giai đoạn 2019 - 2024 [17]

Như vậy, nhờ sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử và các hìnhthức giao dịch trực tuyến trong những năm gần đây, thị trường giao nhậnnhanh hàng hóa đã có những bước phát triển vượt bậc về chất và lượng, làmột trong những ngành dịch vụ mũi nhọn của nhiều quốc gia và vùng lãnhthổ trên toàn thế giới

tảng di động

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụnggọi xe trực tuyến (ride-hailing platform) đã làm thay đổi bộ mặt của ngành

Hình 1.2: Quy mô tăng trưởng của thị trường CEP toàn cầu

(Nguồn: Mordor Intelligence)

giao thông vận tải truyền thống trên hầu hết các khu vực trên thế giới Xuấtphát từ ý tưởng chia sẻ chuyến đi (ride-sharing), các ứng dụng này đã hìnhthành một ngành công nghiệp - dịch vụ mới thu hút nhiều khách hàng vàđối tác tham gia vào dịch vụ vận tải đặc biệt trên Theo nghiên cứu củaMarkets and Markets [18], dự báo đến năm 2025, quy mô thị trường gọi xetrực tuyến trên toàn thế giới đạt khoảng 218.0 tỉ đô-la Mỹ, tức gấp hơn 3,5lần quy mô thị trường tại thời điểm hiện tại, trong đó, khu vực châu Á - TháiBình Dương chiếm hơn một nửa tỷ trọng ngành công nghiệp này

Việc tích hợp ứng dụng giao nhận trên các ứng dụng gọi xe trực tuyến

và tận dụng được nguồn tài xế và khách hàng có sẵn của các ứng dụng nàylàm cho thị trường giao nhận ngày càng mở rộng, đi sâu hơn vào cuộc sốngcủa con người hiện đại Theo đánh giá của Google và Temasek, quy mô thịtrường gọi xe trực tuyến và giao nhận nói chung tại Việt Nam vào năm 2018ước đạt 500 triệu đô-la Mỹ và có thể đạt 2 tỷ đô-la Mỹ vào cuối năm 2025[15]

Hình 1.3: Thị phần của ngành gọi xe trực tuyến giai đoạn 2016 - 2025

(Nguồn: Markets and Markets)

Thị trường càng phát triển nhanh chóng càng dẫn đến cạnh tranh khốcliệt và sự ra đi của một số công ty hoạt động trong lĩnh vực là điều tất yếuxảy ra Trong đó, thương vụ chuyển nhượng của Uber (một công ty Mỹ đãkhởi nghiệp thành công trong lĩnh vực này) cho Grab (một công ty khởinghiệp với sự hỗ trợ từ chính phủ Singapore) tại thị trường Đông Nam Á -một trong những thị trường điển hình và đặc thù với độ phổ biến trong việc

sử dụng xe máy (thay vì các thị trường chủ yếu là xe hơi mà Uber đã từngthành công) đã làm thay đổi quan niệm của giới đầu tư về khái niệm "ônglớn" trong lĩnh vực này [19] Sự ra đi của Uber làm cho Grab độc quyền thịtrường Đông Nam Á trong thời gian dài khiến giá dịch vụ tăng [22], nhưngtài xế không được hưởng lợi một cách bất thường bất chấp quy luật cung cầucủa thị trường đã khiến cho công ty này hứng chịu sự phản đối mạnh mẽ từphía người dùng [20]

Trước tình hình độc quyền thị phần, một số công ty đã áp dụng cơ chếđấu giá triệt để và áp dụng chúng vào trong các ứng dụng cho xe Trong đó,

ở mức độ đơn giản nhất phải kể đến ứng dụng BidRide được thử nghiệmtại thành phố Milwaukee, tiểu bang Wisconsin tại Hoa Kỳ Với mục tiêu đối

đầu trực diện với Uber và Lyft, BidRide thử nghiệm chế độ đấu giá cho từngchuyến đi khi người dùng cần gọi xe, sau đó người dùng có thể dựa vào cáctiêu chí như giá cả, thời gian chờ hoặc khoảng cách từ tài xế đến người dùng

để tự đưa ra quyết định chọn tài xế thích hợp [21] Thử nghiệm vào tháng10/2017, tuy nhiên, đến nay ứng dụng gần như đã biến mất, hoạt động cuốicùng của ứng dụng trên mạng xã hội Facebook vào tháng 10/2018

Một trong những "ông lớn" tham gia vào quá trình làm mới thị trườngnày là Jugnoo - một ứng dụng gọi xe trực tuyến lớn thứ 3 đến từ Ấn Độ.Thị trường mà Jugnoo chọn thử nghiệm mô hình là Singapore [23] Jugnookhông cho phép tài xế đưa ra giá tiền mà chỉ được chọn các mức giá doJugnoo đưa ra Điều này được giải thích nhầm chống thao túng thị trườngbởi các cá nhân hay tổ chức cạnh tranh khác Tuy vậy, giống như BidRide,ứng dụng của Jugnoo tại thị trường Singapore cũng chỉ dừng lại ở mức độ

mô hình và phải bán mình cho Kardi - một công ty nội địa chỉ sau hơn 3tháng tuyên bố tham gia thị trường

Hình 1.4: Bản thiết kế của Jugnoo cho gọi xe đấu giá tại Singapore

(Nguồn: Channelnewsasia.com)Trường hợp đạt được một số thành công nhất định phải kể đến là DidiDache - một công ty con của Didi Chuxing tại thị trường Trung Quốc Đây

được xem là một trường hợp ứng dụng cơ chế đấu giá không triệt để trêncác nền tảng gọi xe trực tuyến Didi Dache chỉ giải quyết bằng hệ thống đấugiá khi và chỉ khi xảy ra sự tăng giá đột xuất vì thời tiết xấu hay thiếu hụttài xế trong khu vực của khách hàng, được quy định trong chính sách giá.Thay vì cho phép tài xế tự đưa ra giá thì ứng dụng buộc người dùng trả thêmtiền típ (tip) để giải quyết tình trạng tăng giá đột xuất Tiền típ và khả năngbắt được chuyến xe đồng biến và được hiển thị lên trên màn hình của kháchhàng Điều này sẽ làm linh hoạt cơ chế tăng giá của ứng dụng, không phụthuộc hoàn toàn vào chính sách cố định mà phụ thuộc vào nhu cầu của kháchhàng và tài xế, bởi lẽ không phải tài xế nào cũng cần đến mức tăng của ứngdụng, họ vẫn có thể nhận chuyến đi với giá thấp hơn hoặc thậm chí khôngtăng giá Tuy nhiên, do luật và các nghị định trong pháp luật Trung Quốcchưa cho phép mô hình này nên ứng dụng sau một thời gian triển khai, buộcphải tạm dừng hoạt động [24].

Hình 1.5: Xử lý tình trạng tăng giá đột xuất trên ứng dụng Didi Dache

(Nguồn: sina.com.cn)

Nhìn chung, các nền tảng có ứng dụng cơ chế đấu giá hiện tại đều rơivào các tình huống khó khăn và chưa có sự thành công nào nhất định để cóthể nhân rộng được mô hình này Một số lý do chính được đưa ra như sau:

1 Thời gian chờ của hành khách không đủ đảm bảo để đáp ứng mô hìnhtrực tuyến, đòi hỏi sự nhanh chóng về thời gian nhận chuyến

2 Khách hàng phải tự quyết định, dẫn đến sự bối rối trong việc chọn lựangười tài xế phù hợp với nhu cầu của bản thân

3 Sự cân bằng về lợi nhuận (của tài xế) là vấn đề nan giải trong hầu hếtcác hệ thống đấu giá

4 Dễ dàng bị thao túng bởi một số tài xế mạo danh (không quan tâmđến lợi nhuận) luôn cho giá thấp để giành với các tài xế có nhu cầu(vì lý do cạnh tranh)

Qua việc khảo sát thị trường trên, giao và nhận hàng hóa được tích hợptrong các hệ thống gọi xe trực tuyến là một thị trường tiềm năng trước tiêncần được khai thác, vì hầu hết các đơn hàng giao nhận đều đã được lên lịchtrước Việc tích hợp cơ chế đấu giá vào các hệ thống giao nhận hàng hóatrong các ứng dụng gọi cũng sẽ rất hợp lý vì sự ứng dụng trong lĩnh vực vậnchuyển xe tải đã được áp dụng và thành công từ rất lâu (sẽ được trình bàytrong phần tiếp theo)

1.1.3 Các công trình nghiên cứu liên quan

Cơ chế đấu giá đã được ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, riêngtrong ngành giao thông vận tải, nó đã được ứng dụng từ lâu trong bài toángiao nhận hàng hóa bằng các hệ thống xe tải (truckload pickup and delivery)

Bo Dai và các cộng sự đã mô tả một hướng tiếp cận bằng cơ chế đấu giá tổ

hợp trong [4] Theo đó, các hãng vận tải thành lập một liên minh để chia

sẻ các yêu cầu giao nhận hàng hóa và tải trọng của các phương tiện vậnchuyển nhầm giảm thiểu chi phí vận tải và tăng lợi nhuận Một cơ chế đấugiá nhiều vòng được đề xuất để giải quyết bài toán trên Trong mỗi vòng đấugiá, người chủ đấu giá sẽ cập nhật lại giá để phục vụ mỗi yêu cầu và mỗihãng tham gia đấu giá phải quyết định yêu cầu nào mà hãng có thể đáp ứngđược

Nhóm nghiên cứu của Martijn Mes trong bài báo [7] lại đề cập đến bàitoán giao nhận động bằng xe tải, tức các yêu cầu sẽ đến vào các thời điểmkhác nhau Mỗi phương tiện phải đưa ra giá trên các yêu cầu mới này nhưngvẫn phải giữ được lịch làm việc của các yêu cầu cũ mà họ đã thắng trong cáclần đấu giá trước Nhóm này đã đề xuất một phương pháp sắp xếp thời gian

và lựa chọn giá hợp lý cho mỗi tài xế có thể đưa ra, không chỉ trực tiếp dựavào yêu cầu mới được đưa vào hệ thống và còn dựa trên các ảnh hưởng đếnviệc đấu giá trong tương lai

Trong khi đó, các mô hình đề xuất cho bài toán tổng quát được nêu ra

ở phần 1 lại ít được nghiên cứu hơn, bởi lẽ chính các nền tảng này chỉ mớiđược xuất hiện trong thời gian gần đây Purba trong bài báo [1] đã đề cậpđến mô hình điều độ dựa vào cơ chế đấu giá cho các nền tảng taxi trực tuyến.Tác giả đã phân tích những khó khăn trong các hệ thống hiện tại, trong đó,

sự đáp ứng nhu cầu của tài xế và khách hàng là một bài toán lớn Một số tài

xế muốn nhận được lời nhuận cao hơn trong khi một số khác lại chỉ muốnnhận các chuyến đi có khoảng cách ngắn Về phía khách hàng, một số kháchhàng mong muốn số tiền họ phải trả thấp nhất có thể, trong khi một số kháclại mong muốn thời gian chờ được tối thiểu hóa Vì thế, tác giả đã được ra

mô hình dự trên cơ chế đấu giá Một số kết quả thực nghiệm cũng được rakết quả đáng ngạc nhiên trong việc định tuyến cho các tài xế

Một hệ thống tương tự nhưng rất thú vị đã được đề xuất bởi B Coltin

và M Veloso [2] Họ đưa ra một bài toán được xem như một mô hình thunhỏ của bài toán gọi xe trực tuyến, trong đó, họ có các người máy (robot)

để vận chuyển các vật dụng giữa các phòng ban trong một tòa nhà Ngườidùng sẽ đặt ra các khung thời gian mà mỗi vật phẩm cần chuyển sẽ đượcgiao và nhận một cách trực tuyến Nhiệm vụ của hệ thống là sẽ thiết lập mộtlịch làm việc cho các người máy này sẽ nhận và giao hàng một các nhanhchóng với chi phí tối thiểu Tác giả đã giới thiệu một giải thuật định tuyếndựa trên cơ chế đấu giá để lên kế hoạch cho các người máy trao đổi vật phẩmnhằm phục vụ cho các đơn giao nhận sẽ hiệu quả hơn Bằng thực nghiệmtrên người máy, nhóm tác giả tin tưởng hệ thống có thể áp dụng trên các đốitượng khác nhau, ví dụ như tài xế hoặc các xe tự hành

Hình 1.6: Hệ thống người máy vận chuyển theo cơ chế đấu giá

(Nguồn: 2014 IEEE International Conference on Robotics & Automation)Bài hướng dẫn [5] của hai giáo sư vận trù học Gansteer and Hartl đã chỉ

ra cơ chế đấu giá tổng quát gồm 5 bước (5-phase procedure) có thể được áp

dụng trong việc định tuyến cho các mô hình cộng tác trong ngành vận tảihàng hóa Bằng cơ chế này, tác giả cũng chi ra sự thay đổi về lên kế hoạchcho các tài xế làm việc và tạo ra lợi nhuận cho toàn hệ thống thay vì một vài

cá nhân

Như vậy, nhìn chung, các nghiên cứu trực tiếp về các nền tảng này thì rất

ít nhưng một số nghiên cứu trên các lĩnh vực khác hoặc trong các hệ thốngtương tự có thể vận dụng cho đề tài để xây dựng các mô hình mới

1.2 Mục tiêu, giới hạn và đối tượng nghiên cứu

của đề tài

1.2.1 Mục tiêu của đề tài

Trong phần 1.1, mục tiêu của đề tài tập trung vào việc xây dựng một hệthống kết nối giữa tài xế và khách hàng có nhu cầu giao và nhận hàng hóatheo một kế hoạch cụ thể có áp dụng cơ chế đấu giá để kết nối giữa tài xế vàkhách hàng phù hợp Khác với các hệ thống đã trình bày, hệ thống mà đề tàiđưa ra phải khắc phục được những khuyết điểm mà các hệ thống hiện tại đãmắc phải

Đề tài hướng đến mục tiêu một hệ thống giao nhận trên nền tảng trựctuyến có các đặc điểm sau đây:

− Sử dụng mô hình toán học về tối ưu để gán tài xế cho mỗi kháchhàng, đảm bảo việc khách hàng không phải tự ra quyết định (khắcphục khuyết điểm 2)

− Đáp ứng được thời gian chờ của hành khách (thông qua một thông sốđược khảo sát về mức độ thời gian chờ) và độ lệch của lời giải do hệthống đưa ra so với chi phí tối thiểu (khắc phục khuyết điểm 1)

− Đảm bảo được việc loại bỏ các gian lận trong lúc đấu giá bằng mộtphương pháp cụ thể và được gán chung vào lời giải của hệ thống (khắcphục khuyết điểm 4).

1.2.2 Giới hạn phạm vi và đối tượng nghiên cứu

Trong phạm vi nghiên cứu, đề tài chỉ tập trung vào các đối tượng nghiêncứu sau đây:

− Mô hình do đề tài đề xuất sẽ chỉ tập trung vào các đơn hàng được lên

kế hoạch trước, không xử lý các đơn hàng đến theo thời gian thực

− Tập trung vào việc định tuyến để đảm bảo tối ưu chi phí chung chotoàn hệ thống, chứ không đi xây dựng cơ chế hoặc chính sách để đấugiá

− Đề tài sẽ nghiên cứu các giải thuật kinh nghiệm và các giải thuật tiếnhóa để đưa ra lời giải cho mô hình, đáp ứng được các yêu cầu phi chứcnăng quan trọng của đề tài

1.3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

1.3.1 Ý nghĩa khoa học

Đề tài đưa ra được một bài toán khá mới mẻ trong lĩnh vực giao thôngvận tải ngày nay dựa trên các mô hình vận tải truyền thống kết hợp với cácnhu cầu vận tải đang phát triển hiện tại nhờ vào việc ứng dụng công nghệtrong lĩnh vực vận tải

Đề tài cũng đưa ra được cách thức biểu diễn mô hình tổng quát cho hệthống giao nhận có tích hợp đấu giá và giải thuật phù hợp để giải quyết được

bài toán trong lúc các nghiên cứu về mô hình trực tuyến này gần như chưa

có xuất hiện nhiều

1.3.2 Ý nghĩa thực tiễn

Đóng góp một mô hình thực tiễn và cách giải quyết về mặt giải thuật choviệc định tuyến cho các hệ thống giao nhận hàng hóa dựa trên cơ chế đấugiá và tích hợp vào các hệ thống gọi xe trực tuyến, từ đó, góp phần đưa vàothị trường gọi xe một cách thức tiếp cận mới trong lúc thị trường gần tiến tớimức độ bão hòa

1.4 Cấu trúc của luận văn

Trong luận văn này, đề tài sẽ được trình bày theo 06 chương nội dung cụthể như sau:

− Chương 1: Giới thiệu đề tài - trình bày sự cấp thiết và bối cảnh thực

tiễn của đề tài, các công trình nghiên cứu liên quan, từ đó chỉ ra mụctiêu, giới hạn, đối tượng nghiên cứu và ý nghĩa khi thực hiện đề tài

− Chương 2: Cơ sở khoa học - trình bày các kiến thức nền tảng được

vận dụng để giải quyết đề tài, trong đó bao gồm cơ sở kinh tế học và

cơ sở về toán tối ưu

− Chương 3: Mô hình bài toán và thử nghiệm - mô hình toán bài toán

đã đặt ra và thử nghiệm một số trình giải và cơ chế vét cạn để tìm ranghiệm tối ưu

− Chương 4: Ứng dụng giải thuật di truyền vào giải quyết bài toán

- trình bày các bước căn bản của giải thuật được cụ thể hóa trong việcvận dụng giải quyết bài toán, khảo sát và tổng quát hóa thành kinh

nghiệm để đưa vào cải biến giải thuật di truyền trong việc hình thànhlời giải.

− Chương 5: Cải tiến giải thuật di truyền - trình bày ngữ cảnh sinh

học để cải tiến giải thuật khung cơ bản của giải thuật di truyền, đánhgiá tốc độ hội tụ của giải thuật cải tiến

− Chương 6: Tổng kết và hướng phát triển - tổng kết các công việc

đã làm được, ưu điểm và hạn chế của giải pháp đã trình bày và hướngphát triển trong tương lai

Chương 2

CƠ SỞ KHOA HỌC

Trong chương 2 về cơ sở khoa học, tác giả sẽ nêu các kiến thức nền tảngcho việc hình thành và giải quyết nội dung và mục tiêu của đề tài Cụ thể cóhai cơ sở chính là cơ sở kinh tế học về việc đấu giá (khái niệm và lợi ích củađấu giá) và cơ sở về các phương pháp giải quyết bài toán tối ưu hóa

2.1 Cơ sở kinh tế học của cơ chế đấu giá

Cơ sở kinh tế học của cơ chế đấu giá được tham khảo từ tài liệu Tổngquan về đấu giá hàng hóa trong thương mại do Trung tâm bồi dưỡng đạibiểu dân của Ban công tác Đại biểu (Ủy ban Thường vụ Quốc hội) biênsoạn [25]

2.1.1 Khái niệm đấu giá

Theo Từ điển Kinh tế học hiện đại, đấu giá là một thị trường trong đóngười mua tiềm tàng đặt giá cho hàng hóa chứ không phải đơn thuần trả giátheo giá công bố của người bán Thị trường đấu giá là một thị trường có tổchức tại đó giá cả được điều chỉnh liên tục theo biến đổi của cung và cầu.Trong hoạt động thương mại, đấu giá hàng hóa được hiểu là một phươngthức chào hàng đặc biệt, được tổ chức công khai tại một nơi nhất định Tại

đó, khi xem xét trước hàng hóa, người mua tự do cạnh tranh trả giá và cuốicùng hàng hóa sẽ được bán cho ai trả giá cao nhất Bản chất của hoạt độngđấu giá là quan hệ mua bán, trong đó người bán chỉ có một mà người mualại rất nhiều Tất cả người mua đều muốn mua được hàng hóa của người bán,nhưng khả năng cung ứng hàng hóa của người bán lại có hạn và chỉ có một

người có thể mua được hàng hóa đó Do vậy, họ cạnh tranh giá với nhau,tăng giá của hàng hóa lên và ai trả giá cao nhất, người đó sẽ mua được hànghóa Ưu điểm của đấu giá là có sự cạnh tranh giữa những người muốn muahàng hóa, cho nên người bán sẽ thu được số tiền cao nhất từ việc bán đấugiá hàng hóa của mình.

2.1.2 Các phương thức đấu giá phổ biến

Phương thức đấu giá lên:Phương thức này được áp dụng để bán đấu giáđối với tất cả các loại hàng hóa, từ những thứ có thể định giá chính xác đếnnhững thứ không thể định giá chính xác như các tác phẩm nghệ thuật, quyềnsáng chế Đây là hình thức đấu giá phổ biến nhất được áp dụng nhiều tạicác nước trên thế giới

− Ưu điểm: Đấu giá theo phương thức trả giá lên được áp dụng phổ biến

nhất trong các cuộc đấu giá vì nó có lợi cho bên mua và bên bán, bởithể hiện tính tự nguyện cao của bên mua Còn bên bán thường đượclợi vì giá bán thường cao hơn giá khởi điểm mà mình đưa ra Nhiềukhi mức giá mà bên mua trả vượt cao quá sức tưởng tượng của bênbán Do đó, tất cả các cuộc đấu giá luôn luôn sôi động bởi sự trả giáliên tục, rượt đuổi giá của những người tham gia đấu giá Thời gian tổchức đấu giá thường ngắn, do các mức giá được đưa ra công khai nên

dễ dàng tìm ra người thắng cuộc

− Nhược điểm: Người tham gia đấu giá luôn biết rõ đối thủ của mình

trả giá như thế nào nên làm chủ về mặt thời gian và mức giá đưa ra

Họ chỉ trả giá nhích từng chút một và nhiều khi cuộc đấu giá kết thúcvới giá bán được không xa so với giá khởi điểm nhiều

Phương thức đấu giá xuống: Đấu giá theo phương thức đặt giá xuống

được áp dụng trong trường hợp một hàng hóa không được chấp nhận khiđưa ra một mức giá cao hoặc một hàng hóa muốn được bán đi thật nhanh.Phương thức đấu giá này được áp dụng đối với các loại hàng hóa được bánthường là các hàng hóa giống nhau, có số lượng lớn hoặc hàng hóa màuhồng Trong các cuộc đấu giá này, một món hàng được chào bán với mộtmức giá rất cao.

− Ưu điểm: Thời gian diễn ra cuộc đấu giá rất ngắn, mọi người tham gia

cuộc đấu giá thường im lặng để chờ đến mức giá mà họ có thể quyếtđịnh mua Những người tham gia đẩy giá luôn có sự cạnh tranh ngầmtrong phương thức đấy đặt giá xuống khi muốn sở hữu hàng hóa Mứcgiá càng giảm thì người tham gia đấu giá càng muốn mua và tính cạnhtranh ngày càng tăng

− Nhược điểm: Các cuộc đấu giá khó tổ chức do tính chất đặc biệt của

phương thức đẩy giá xuống Người điều hành được phiên đấu giá phải

là người có kinh nghiệm, chuyên nghiệp Hàng hóa mang ra đấu giákhó xác định giá trị thực nên số lượng người tham gia cuộc đấu giáthường hạn chế

2.1.3 Ưu điểm của đấu giá trực tuyến

Đấu giá trực tuyến là cách cho phép người tham gia đấu giá các sảnphẩm hoặc các dịch vụ thông qua Internet, với các ưu điểm sau:

1 Không ràng buộc địa lý: Những người bán hàng và những người đấugiá có thể tham gia đấu giá từ bất kì nơi nào có truy cập Internet.Điều này làm các cuộc đấu giá them gần gũi và giảm chi phí tham

dự một cuộc đấu giá Điều này đồng thời cũng làm tăng số lượng cácsản phẩm (có càng nhiều người bán hàng) và số lượng các đặt giá (có

càng nhiều người đặt giá) Những món hàng không những không cầnphải đưa đến sàn đấu giá mà còn giảm được chi phí, giảm được giákhởi điểm được chấp nhận của người bán.

2 Sức mạnh của tương tác xã hội: Tương tác xã hội mà liên quan đếnquá trình đấu giá thì giống như việc đánh bạc Những người đấu giáchờ đợi trong hi vọng là họ sẽ thắng Cũng giống như sự ham mê

cờ bạc, nhiều người tham gia đặt giá chủ yếu để "chơi trò chơi" chứkhông muốn giành được món hàng

3 Số lượng người đấu giá lớn: Bởi vì tiềm năng có giá thấp, hàng hóa

và dịch vụ đa dạng, dễ dàng tham gia và lợi ích xã hội của quá trìnhđấu giá

4 Số lượng người bán hàng lớn: Bởi vì có nhiều người tham gia đặt giá,

có thể đạt được giá cao, giảm chi phí bán hàng, dễ buôn bán

5 Mạng lưới kinh doanh: Số lượng lớn các người tham gia đấu giá sẽkhuyến khích nhiều người bán, ngược lại số lượng lớn các người bán

sẽ làm tăng số lượng người đấu giá Càng có nhiều hoạt động thì hệthống càng lớn mạnh, và mô hình kinh doanh càng trở nên có giá trịcho những người tham gia

6 Đấu giá là một hình thức rõ nét nhất của sự chênh lệch giá Vì vậy,

họ cố gắng chuyển một phần thặng dư của khách hàng thành thặng dưhàng hóa Đấu giá trên mạng là một hình mẫu hiệu quả của sự chênhlệch giá

2.1.4 Ý nghĩa của việc đấu giá đối với bản chất bài toán

Trong nền kinh tế thị trường đấu giá hàng hóa là một trong nhưng hìnhthức mua hàng phổ biến Đây là phương thức xác định giá trị của một hàng

hóa có mức giá không thể xác định hoặc biến đổi quá nhiều Thông qua đấugiá, người mua và người bán có thể mua và bán được hàng hóa với giá gầnđúng với giá trị của hàng hóa đó.

Trong bài toán đã được đặt ra để giải quyết của đề tài, giá trị của từngđơn hàng, đối với người đặt là giá phải trả, đối với người tài xế là thu nhập

sẽ nhận Giá trị của từng đơn hàng không chỉ phụ thuộc vào quãng đường dichuyển từ điểm đầu đến điểm cuối mà còn phụ thuộc vào vị trí hiện tại củatài xế thực hiện đơn hàng và thông số của đơn hàng tiếp theo Chính vì vậy,giá trị của đơn hàng này có thể có nhiều mức giá không thể xác định mộtcách trực tiếp Người đặt hàng thường chỉ mong muốn họ nhận được đơn vớigiá càng thấp càng tốt

2.2 Các phương pháp tối ưu hóa

2.2.1 Nhóm các giải thuật tìm kiếm lân cận (local search)Giải thuật leo đồi ngẫu nhiên (Stochastic Hill Climbing)

Giải thuật leo đồi nói chung là một trong những phương pháp hữu hiệu

để xử lý với trường hợp hàm lợi ích liên tục Các dẫn xuất của leo đồi nóichung sử dụng giá trị gradient (độ dốc) để định hướng quá trình tìm kiếm.Trong số đó, leo đồi ngẫu nhiên là một trong những phương pháp đơn giảnnhất Mỗi vòng lặp sẽ bao gồm chọn một lời giải ngẫu nhiên trong tập lâncận và được chọn thay thế lời giời cũ khi và chỉ khi nó cải thiện được hàmchi phí Leo đồi ngẫu nhiên sẽ hội tụ về lời giải tối ưu trong trường hợp hàmchi phí là liên tục và có duy nhất một đỉnh

Algorithm 1: Stochastic Hill Climbing

Data: The problem’s description

Result: The feasible solution of the problem

1 S← An initialized feasible solution

2 repeat

3 S’← a random solution in neighborhood of S

4 if fitness(S’) > fitness(S) then

5 S← S’

6 until S is the ideal solution or run out of time;

Với hàm có nhiều đỉnh, giải thuật này hầu như chỉ dừng lại tại đỉnh đầutiên mà nó tìm thấy thậm chí có thể không phải là đỉnh tối ưu Một khi đã đạtđến mọt đỉnh, leo đồi này cũng sẽ không xảy lý tiếp, đó là vấn đề chung củacác giải thuật tìm kiếm lận cận, rơi vào tối ưu cục bộ Leo đồi ngẫu nhiênthường bắt đầu từ các điểm được chọn ngẫu nhiên Một ý tưởng để tránh rơivào điểm tối ưu cục bộ đầu tiên là lặp đi lặp lại vài lần leo đồi nhưng ở mỗilần lại bắt đầu từ những điểm ngẫu nhiên khác nhau Phương pháp này đôikhi được gọi là leo đồi lặp (iterated hill climbing) Việc khám phám nhiềuđiểm tối ưu cục bộ sẽ tạo nhiều cơ hội hơn để đạt được tối ưu toàn cục Cáchcải tiến này làm việc tối nếu không có quá nhiều điểm tối ưu cục bộ trongtoàn bộ không gian tìm kiếm Nhưng nếu hàm lợi ích nhiễu với quá nhiềuđỉnh, leo đồi ngẫu nhiên không phải là một lựa chọn tốt để sử dụng Tuynhiên, phương pháp này cũng có đặc điểm là dễ để hiện thực và đưa ra kếtquả khá tốt một cách nhanh chóng

Giải thuật mô phỏng luyện kim (Simulated Annealing)

Mô phỏng luyện kim ban đầu được đưa ra bởi ý tưởng về sự hình thànhcủa các tinh thể kim loại trong suốt quá trình làm lạnh Ý tưởng này được

Hình 2.1: Không gian tìm kiếm đa dạng cho các tìm kiếm lân cận

(Nguồn: Tutorial and Example)

khám phá khá lâu trong thời kỳ đồ sắt, quá trình làm lạnh càng chậm thì tinhthể kim loại hình thành càng hoàn hảo Trong suốt quá trình làm lạnh, một

hệ vật lý phức tạp sẽ hướng tới một trạng thái là ở đó năng lượng là thấpnhất Hệ đó sẽ tiến triển một cách ngẫu nhiên nhưng luôn tồn tại một xácsuất mà ở đó trạng thái của hệ sẽ phụ thuộc và năng lượng và nhiệt độ hệ tại,luật Gibbs đã đưa ra một công thức xác suất sau đây:

Trong đó,E là năng lượng của hệ, k là hằng số Boltzmann và T là nhiệt

độ hiện tại của hệ Giữa thập niên 70 của thế kỷ trước, Kirlpatrick đã mô

tả những khái niệm vật lý này và đưa ra phiên bản đầu tiên của mô phỏngluyện kim

Giống như trong leo đồi ngẫu nhiên, mỗi vòng lặp của mô phỏng luyệnkiêm bao gồm việc chọn ngẫu nhiên một lời giải mới trong lân cận của lờigiải hiện tại Nếu lợi ích của lời giải mới tốt hơn lợi ích của lời giải cũ, lời

giải mới sẽ được chấp nhận thay thế cho lời giải hiện tại Nếu hàm chi phíkhông được cải tiến, lời giải mới sẽ được chấp nhận với một xác suất:

p = e−( f (y)− f (x))kT (2.2)với f (y) − f (x) là sự chêch lệnh giữa lợi ích của lời giải mới và lợi íchcủa lời giải cũ

Algorithm 2: Simulated Annealing

Data: The problem’s description

Result: The fairly good solution of the problem

1 S← An initialized feasible solution

2 Initialize parameters: temperature T, constant k, reduction factor c

3 repeat

4 S’← a random solution in neighborhood of S

5 if fitness(S’) > fitness(S) then

13 until termination criteria is satisfied;

Nhìn chung, mô phỏng luyện kim cũng hành động như một phép leo đồinhưng với một hy vọng rằng sẽ xuống đồi để tránh bị rơi vào bẫy của tối ưucục bộ Khi nhiệt độ được thiết lập càng cao, xác suất để làm xấu đi lời giảihiện tại cũng càng cao, tạo ra nhiều cơ hội hơn để khám phá không gian tìmkiếm Một nhiệt độ đã giảm, càng khó để xuống đồi, hành vi của giải thuật

sẽ càng cố gắng leo đồi từ trạng thái hiện tại của lời giải để đạt đến một cựctrị nào đó Khi nhiệt độ quá thấp, hành vi của giải thuật càng giống với giảithuật leo đồi ngẫu nhiên Thông thường, mô phỏng luyện kim sẽ bắt đầu từnhiệt độ rất cao, sau đó giảm dần theo hàm mũ Làm lạnh càng chậm, khảnăng tìm ra lời giải tốt càng lớn Điều đó được chứng minh với một quá trìnhlàm lại vô định (không xác định khi nào kết thúc), giải thuật gần như sẽ tìm

ra điểm tối ưu toàn cục Như vậy, điểm quan trọng của giải thuật là phải tìm

ra một tỉ lệ giảm nhiệt độ thật chính xác để có thể nhận được hành vi tốt củagiải thuật

Mô phỏng luyện kim được tạo ra tương tự với cách trộn lẫn hai đặc tínhquan trọng của giải thuật tìm kiếm ngẫu nhiên (random search) và giải thuậtleo đồi nên thường cho kết quả khá tốt

Nhược điểm chung của các giải thuật trên

Nhìn chung, các giải thuật tìm kiếm cục bộ này có một số nhược điểm

cố hữu sau:

1 Không chứng minh được tính tối ưu của lời giải tìm ra

2 Không thể làm giảm được không gian tìm kiếm

3 Không định nghĩa rõ được điểm dừng của giải thuật

4 Định nghĩa tập lân cận của một lời giải là một thách thức lớn, buộcphụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm và đặc điểm của bài toán

5 Chỉ làm việc với một đối tượng lời giải tại một thời điểm

Nhược điểm cuối cùng làm cho tốc độ hội tụ của lời giải bằng các giảithuật tìm kiếm cục bộ đều rất chậm, trong khi đó, bài toán được đặt ra trong

đề tài đòi hỏi một lời giải khá tốt trong một khoảng thời gian ngắn, từ đó

mới có thể đáp ứng được nhu cầu thời gian thực khi mở rộng cho một số ứngdụng khác.

Triển vọng phối hợp với các giải thuật khác

Tuy nhiên, giải thuật mô phỏng luyện kim nói riêng và nhóm các giảithuật tìm kiếm lân cận nói chung có một ưu điểm mạnh là dễ hiện thực vàcho kết quả khá tốt Chúng đã chứng minh được tính hiệu quả trên một lượnglớn các bài toàn khác nhau và nổi tiếng

Việc đính kèm các giải thuật này vào trong các giải thuật tiến hóa, đặcbiệt là giải thuật di truyền đã được phát triển mạnh mẽ trong thời gian gầnđây Nổi tiếng nhất trong số đó có sẽ là giải thuật lai giữa giải thuật di truyền

và giải thuật mô phỏng luyện kim (genetic annealing)

2.2.2 Thành tựu của tính toán tiến hóa (Evolutionary

Com-putation)

Lý thuyết tiến hóa của Charles Darwinian giới thiệu năm 1859, xét vềbản chất, là một cơ chế tìm kiếm và tối ưu hóa Nguyên tắc của Darwin, đơngiản là sự tồn tại của cá thể phù hợp nhất trong quần thể Nguyên tắc nàyđược dùng để làm điểm khởi đầu khi ta nói về tính toán tiến hóa Những hệsinh vật tiến hóa đã chứng minh cho hành vi tiến hóa phức tạp này đã đượcdiễn ra ở nhiều cấp độ: cấp độ tế bào, các cơ quan sinh học, cấp độ cá thể

và cấp độ quần thể Các loài sinh học cũng đã giải quyết được tính hỗn độn,tính cơ hội, sự tương tác phi tuyến và sự tạm bợ sinh học để tiến hóa và pháttriển Những vấn đề này nhìn chung là tương đương với các vấn đề cổ điểntrong lĩnh vực tối ưu Khái niệm tiến hóa vì thế đã được áp dụng vào trongcác vấn đề mà ở đó các phương pháp kinh nghiệm khó có thể trình bày chitiết hoặc dẫn đến một kết quả không thõa mãn được yêu cầu Vì vậy, tính

toán tiến hóa nói chung là một lĩnh vực đang được yêu thích trong nghiêncứu ngày nay, vì tính thực hiện trong việc giải quyết các vấn đề.

Lý thuyết về chọn lọc tự nhiên đã xem hệ động thực vật đang tồn tại ngàynay là kết quả của hàng triệu năm đáp ứng, thích ứng với đòi hỏi của môitrường xung quanh Tại một thời điểm cụ thể, một lượng cá thể khác nhaucùng tồn tại và trành giành cùng một nguồn tài nguyên trong một hệ sinhthái Các cá thể có khả năng đáp ứng yêu cầu và sinh sản thành công ra thế

hệ tiếp theo sẽ gia tăng về số lượng trong tương lai Ngược lại, các cá thể ítthích nghi vì nhiều lý do sẽ có xu hướng có ít hoặc không còn hậu duệ trongtương lai Qua một khoảng thời gian dài, toàn bộ quần thể của hệ sinh thái

đó được cho là sẽ tiến hóa vì chứa các cá thể xét về toàn thể là sẽ thích nghivới môi trường mạnh mẽ hơn thế hệ trước đó của quần thể bởi vì chúng cónhững đặc tính để thích nghi và tồn tại

Tính toán tiến hóa đã trừu tượng hóa những nguyên lý này, biểu diễnchúng thành những thuật toán có thể sử dụng trong việc tìm kiếm các lờigiải tối ưu của bài toán Trong một giải thuật tìm kiếm, một lượng các lờigiải của bài toán sẽ được xem xét và nhiệm vụ là tìm ra lời giải tốt nhấttrong một thời gian xác định Với không gian tìm kiếm nhỏ, toàn bộ lời giải

sẽ được xem xét và sẽ dễ dàng phát hiện được lời giải tối ưu Tìm kiếmvét cạn như vậy sẽ trở nên không khả thi khi không gian tìm kiếm càngngày càng lớn Một số giải thuật tìm kiếm truyền thống như tìm kiếm ngẫunhiên (như random search) hoặc tìm kiếm bằng kinh nghiệm (như gradientdescent) trên không gian tìm kiếm, tại một thời điểm chỉ xem xét một lờigiải Điểm mấu chốt để làm cho việc tìm kiếm bằng các giải thuật tiến hóakhác biệt với các giải thuật truyền thống là việc dựa trên tìm kiếm quần thể(population-based) Thông qua việc thích nghi của các thế hệ (trong đó cónhiều cá thể), các giải thuật tiến hóa đã chứng tỏ được là các chiến lược tìmkiếm có định hướng hiệu quả Tìm kiếm dựa trên tiến hóa nhìn chung là tốt

hơn tìm kiếm ngẫu nhiên và cũng không dễ dàng bị rơi vào các điểm tối ưucục bộ như các hành vi leo đồi.

Tiến trình chung của tính toán tiến hóa

Tính toán tiến hóa bắt đầu bằng việc chuyển các khải niệm từ tiến hóasinh học vào khoa học máy tính, và tiếp tục tìm kiếm các ý tưởng sinh hoạtkhác để đưa ra ý tưởng Việc trình bày một lời gian sẽ được các nhà nghiêncứu quan tâm để định nghĩa một lời giải hiệu quả cho các toán tử Một lượngcác cá thể lời giải sẽ tạo thành quần thể khởi đầu Một số bước theo sau sẽđược lặp đi lặp lại cho đến khi một lời giải được tìm thấy khi thỏa mãn tiêuchí dừng được định nghĩa trước Mỗi cá thể sẽ được đánh giá bằng một hàmlợi ích phụ thuộc vào bài toán đang giải quyết là gì Dựa trên giá trị lợi ích

này, một số cá thể sẽ được chọn làm cha mẹ Một số cá thể mới, hay các cá

thể con được tạo ra từ cha mẹ bằng cách sử dụng toán tử lai ghép Giá trị

lợi ích của các cá thể con sẽ được quyết định Cuối cùng, các các thể sốngsót sẽ được chọn từ quần thể cũ và các cá thể con sẽ tạo thành quần thể mới,cũng chính là thế hệ tiếp theo

Cơ chế để quyết định cá thể nào và số lượng bao nhiêu cá thể cha mẹ

được sống sót trong thế hệ tiếp theo sẽ được định nghĩa bằng một toán tử

lựa chọn Nhiều toán tử lựa chọn đã được định nghĩa và giới thiệu với nhiều

độ phức tạp khác nhau Thông thường, các toán tử lựa chọn sẽ đảm bảo choviệc quần thể sẽ được ổn định về mặt số lượng

Khởi tạo quần thể

Lựa chọn thế

hệ tiếp theoHình 2.2: Tiến trình chung cho các giải thuật tiến hóa

Ưu điểm của tính toán tiến hóa

Tính toán tiến hóa được mô tả là một lĩnh vực tìm ra các giải thuật tiếnhóa để đưa các ưu điểm đặc biệt có tính ứng dụng trong thực tiễn cho một

số vấn đề tối ưu hóa Những ưu điểm đó cụ thể như sau:

− Tính đơn giản về mặt khái niệm

− Tính ứng dụng rộng rãi, dễ dàng thay đổi

− Dễ dàng kết hợp với các phương pháp khác

− Dễ dàng xử lý song song

− Giải quyết những bài toán không có lời giải