nghiên cứu một số thuật toán trong gis ứng dụng logic mờ

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN NHƯ QUỲNH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN TRONG GIS ỨNG DỤNG LOGIC MỜ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên, 2012 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN NHƯ QUỲNH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN TRONG GIS ỨNG DỤNG LOGIC MỜ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Đặng Văn Đức Thái Nguyên, 2012 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan bản luận văn “Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS ứng dụng logic mờ” là công trình nghiên cứu của tôi, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Đặng Văn Đức, tham khảo các nguồn tài liệu đã được chỉ rõ trong trích dẫn và danh mục tài liệu tham khảo. Các nội dung công bố và kết quả trình bày trong luận văn này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trình nào. Thái Nguyên, tháng 8 năm 2012 Nguyễn Nhƣ Quỳnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS. Đặng Văn Đức, Thầy đã tận tình chỉ bảo giúp đỡ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn. Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trong khoa Sau đại học Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đã nhiệt tình giảng dạy, trang bị cho tôi những kiến thức quý báu trong suốt thời gian học tập tại trường. Xin cảm ơn các bạn cùng lớp và đồng nghiệp nơi tôi công tác đã tạo điều kiện cho tôi hoàn thành luận văn này. Xin gửi lời cảm ơn tới gia đình tôi đã động viên tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ VÀ LOGIC MỜ 3 1.1. Tổng quan về hệ thông tin địa lý 3 1.1.1. Định nghĩa về hệ thông tin địa lý 3 1.1.2. Biểu diễn dữ liệu địa lý 6 1.1.2.1. Các thành phần của dữ liệu địa lý 6 1.1.2.2. Mô hình biểu diễn dữ liệu không gian 11 1.1.3. Phân tích và xử lý dữ liệu không gian 13 1.1.3.1. Tìm kiếm theo vùng 14 1.1.3.2. Tìm kiếm lân cận 14 1.1.3.3. Phân tích đường đi và dẫn đường 14 1.1.3.4. Tìm kiếm hiện tượng và bài toán chồng phủ 15 1.1.3.5. Nắn chỉnh dữ liệu không gian 19 1.1.3.6. Tổng quát hóa dữ liệu không gian 19 1.1.4. Ứng dụng của hệ thông tin địa lý 20 1.2. Tổng quan về logic mờ 21 1.2.1. Giới thiệu 21 1.2.2. Tập mờ và các hàm thuộc 23 1.2.2.1. Khái niệm tập mờ 23 1.2.2.2. Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ 26 1.2.3. Các phép toán logic 27 1.2.3.1. Phép hợp hai tập mờ 27 1.2.3.2. Phép giao hai tập mờ 28 1.2.3.3. Phép bù của một tập mờ 29 1.2.4. Hệ suy diễn mờ 29 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv Chƣơng 2 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ 33 2.1. Giới thiệu 33 2.2. Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS có ứng dụng logic mờ 38 2.2.1. Một số thuật toán tìm đường đi tối ưu ứng dụng trong GIS 38 2.2.1.1. Phát biểu bài toán 38 2.2.1.2. Thuật toán Dijkstra 39 2.2.1.3. Thuật toán Bellman-Ford 43 2.2.1.4. Thuật toán A* 45 2.2.1.5. Hàm heuristic 50 2.2.2 Ứng dụng logic mờ trong bài toán tìm đường 51 2.2.2.1 Thuật toán FSA 52 2.2.2.2 Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất trên cơ sở số mờ 54 Chƣơng 3 PHÁT TRIỂN CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 60 3.1. Môi trường phát triển chương trình 60 3.2. Các chức năng của chương trình 60 3.3. Một số giao diện của chương trình 61 3.4. Một số kết quả thử nghiệm 62 KẾT LUẬN 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hệ thống thông tin địa lý 5 Hình 1.2 Tầng (layer) bản đồ 6 Hình 1.3 Ví dụ biểu diễn vị trí nước bị ô nhiễm 8 Hình 1.4 Ví dụ biểu diễn đường 8 Hình 1.5 Ví dụ biểu diễn khu vực hành chính 9 Hình 1.6 Biểu diễn vector của đối tượng địa lý 11 Hình 1.7 Biểu diễn thế giới bằng mô hình raster 12 Hình 1.8 Chồng phủ đa giác 16 Hình 1.9 Tiến trình phủ đa giác 18 Hình 1.10 Hàm phụ thuộc  A (x) của tập kinh điển A 24 Hình 1.11 Hàm liên thuộc  B (x) của tập “mờ” B 24 Hình 1.12 Độ cao, miền xác định, miền tin cậy của tập mờ 25 Hình 1.13 Hàm mờ tuyến tính 26 Hình 1.14 Hàm mờ hình sin 27 Hình 1.15 Hợp của hai tập mờ có cùng cơ sở 27 theo quy tắc Max (a); theo Lukasiewwiez (b) 27 Hình 1.16 Giao của hai tập mờ có cùng cơ sở 29 theo quy tắc Min (a) và theo tích đại số (b) 29 Hình 1.17 Bù của tập mờ 29 Hình 1.18 Mô hình tổng quát hệ suy diễn mờ 30 Hình 1.19 Quy trình xây dựng hệ suy diễn mờ 31 Hình 2.1 Tính chất không rõ ràng phát sinh khi xác định ranh giới 36 Hình 2.2 Đồ thị minh hoạ thuật toán Dijkstra 42 Hình 2.3 Đồ thị minh họa thuật toán Bellman-Ford 43 Hình 2.4 Đồ thị mờ G minh họa thuật toán FSA 53 Hình 2.5 Các đường đi mờ ngắn nhất của đồ thị mờ G 53 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vi Hình 2.6 Số mờ tam giác 55 Hình 2.7 Ví dụ mạng lưới 56 Hình 3.1 Giao diện chính của chương trình thử nghiệm 61 Hình 3.2 Giao diện chức năng nhập dữ liệu 61 Hình 3.3 Giao diện chức năng tính toán 62 Hình 3.4 Ví dụ mạng lưới 62 Hình 3.5 Nhập dữ liệu cho cung (1,2) 63 Hình 3.6 Kết quả thử nghiệm 64 Hình 3.7 Kết quả thử nghiệm với trường hợp không tồn tại đường đi 64 Hình 3.8 Kết quả thử nghiệm với đồ thị đầy đủ 65 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỞ ĐẦU Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System – GIS) ra đời trên cơ sở phát triển của khoa học máy tính và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành khoa học có liên quan đến xử lý dữ liệu không gian. GIS được hình thành từ những năm 70 của thế kỷ trước và phát triển mạnh mẽ trong một hai chục năm trở lại đây. GIS đã trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định hầu hết trong các hoạt động kinh tế – xã hội, an ninh – quốc phòng, trong quản lý, quy hoạch, thăm dò, khai thác… Đối với GIS, các dữ liệu thu thập thường không đầy đủ, không rõ ràng, không chắc chắn và mập mờ, điều đó dẫn đến dữ liệu và thông tin trong GIS là dữ liệu “không rõ ràng” hay dữ liệu “mờ”. Phân tích dữ liệu không gian bằng cách kết hợp nhiều nguồn dữ liệu được khai thác từ các hệ thống thông tin địa lý là mục tiêu cao nhất của hầu hết các dự án GIS để diễn tả, phân tích các ảnh hưởng lẫn nhau, đưa ra các mô hình dự báo và hỗ trợ ra quyết định. Khái niện “không rõ ràng – mờ” là đặc trưng vốn có của dữ liệu địa lý và có thể sinh ra do: Thông tin tương ứng với chúng không đầy đủ; sự xuất hiện không ổn định khi thu thập; tập hợp các dữ liệu thuộc tính; việc sử dụng các diễn tả định tính đối với các giá trị thuộc tính và các mối quan hệ dữ chúng. Các hệ GIS thường không sẵn sàng cho việc xử lý với các dữ liệu mờ. Vì thế cần phải có sự mở rộng cả về mô hình dữ liệu, các phép toán và lập luận để giải quyết với dữ liệu mờ trong GIS làm cho hệ thống trở nên mềm dẻo hơn trong việc giải các bài toán không gian mà dữ liệu của chúng là các dữ liệu dạng mờ. Theo phương pháp truyền thống khi xử lý, phân tích dữ liệu trong GIS các thao tác dữ liệu thực hiện một cách cứng nhắc đối với các thủ tục lập luận và phân tích. Quyết định tổng thể được thực hiện theo từng bước cụ thể và Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 quy về kết quả ngay lập tức. Những ứng viên nào thoả điều kiện được dữ lại và các ứng viên không thoả điều kiện sẽ bị loại bỏ phụ thuộc vào giá trị ngưỡng. Thêm vào đó các quyết định đưa ra là bắt buộc để biểu diễn các ràng buộc của chúng dưới dạng các điều kiện số học và các ký hiệu toán học trong các quan hệ rõ, chúng không cho phép sử dụng các điều kiện cú pháp dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên. Mặt khác kết quả lựa chọn dựa trên các điều kiện được xác định là ngang nhau, không có giá trị trọng số của các đối tượng. Một trong các phương pháp toán học nghiên cứu tính chất “không rõ ràng” của không gian là lý thuyết tập mờ Zadeh (1965). Nó sử dụng độ thuộc để diễn tả một cá thể tham gia trong một tập hợp. Sự kết hợp lý thuyết tập mờ và GIS là các đối tượng không gian “mờ” đều có đặc trưng chung là chúng có ranh giới “không rõ ràng” so với đối tượng không gian “rõ”. Lý thuyết tập mờ là giải pháp thích hợp nhất cho việc mô hình hoá dữ liệu “không rõ ràng” và đưa ra cơ sở lý thuyết để hỗ trợ các lập luận trên dữ liệu này. Vì vậy, học viên đã thực hiện luận văn: “Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS ứng dụng Logic mờ” Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn [...]... khảo sát và tính toán sao cho dung hòa được 2 yếu tố: dung lượng và sai số của bản đồ Có nhiều thuật toán sử dụng cho việc đơn giản hóa đường cong như thuật toán Lang, thuật toán Reumann và Witkam, giải thuật Douglas-Peucker, thuật toán đơn giản hóa đường cong phân cấp Cromley 1.1.4 Ứng dụng của hệ thông tin địa lý Các lĩnh vực liên quan với hệ thông tin địa lý Công nghệ GIS được sử dụng trong nhiều lĩnh... tập mờ B (Hình 1.11) Tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập mờ B c Các thông số đặc trưng cho tập mờ Các thông số đặc trưng cho tập mờ là độ cao, miền xác định và miền tin cậy (Hình 1.12) Hình 1.12 Độ cao, miền xác định, miền tin cậy của tập mờ Độ cao của một tập mờ B (Định nghĩa trên cơ sở M ) là giá trị lớn nhất trong các giá trị của hàm liên thuộc: H = Sup  B ( x ) xM Một tập mờ có ít nhất một. .. thể truyền đạt một số thông tin cho máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên, có thể yêu cầu máy tính xử lý các dữ liệu mang nhiều thông tin, có thể là thiếu chính xác, không rõ ràng Để thực thi logic của con người trong kỹ thuật cần phải có một mô hình toán học của nó Từ đó logic mờ ra đời như một mô hình toán học cho phép mô tả các quá trình quyết định và ước lượng của con người theo dạng giải Số hóa bởi Trung... đó 1.2.2 Tập mờ và các hàm thuộc 1.2.2.1 Khái niệm tập mờ Có nhiều tài liệu viết về logic mờ, tập mờ Phần này của luận văn trình bày một số khái niệm cơ sở liên quan đến chủ đề nghiên cứu a Tập kinh điển Khái niệm tập hợp được hình thành trên nền tảng logic và được định nghĩa như là sự sắp xếp chung các đối tượng có cùng tính chất, được gọi là phần tử của tập hợp đó Cho một tập hợp A, một phần tử x... phủ đa giác là một thao tác không gian trong đó một lớp bản đồ chuyên đề dạng vùng chứa các đa giác được chồng xếp lên một lớp khác để hình thành một lớp chuyên đề mới với các đa giác mới Mỗi đa giác mới là một đối tượng mới được biểu diễn bằng một dòng trong bảng thuộc tính Mỗi đối tượng có một thuộc tính mới được biểu diễn bằng một cột trong bảng thuộc tính Hình 1.8 Chồng phủ đa giác Số hóa bởi Trung... tham số thích hợp theo hình vẽ sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 27 Hình 1.14 Hàm mờ hình sin 1.2.3 Các phép toán logic Trên tập mờ có 3 phép toán cơ bản là phép hợp, phép giao, và phép bù 1.2.3.1 Phép hợp hai tập mờ a Hợp hai tập mờ có cùng cơ sở Hình 1.15 Hợp của hai tập mờ có cùng cơ sở theo quy tắc Max (a); theo Lukasiewwiez (b) Hợp của hai tập mờ. .. tập mờ Song trong kỹ thuật điều khiển mờ ta chủ yếu dùng hai công thức hợp, đó là lấy Max và phép hợp Lukasiewiez b Hợp hai tập mờ khác cơ sở Để thực hiện phép hợp 2 tập mờ khác cơ sở, về nguyên tắc ta phải đưa chúng về cùng một cơ sở Xét tập mờ A với hàm liên thuộc A(x) được định nghĩa trên cơ sở M và B với hàm liên thuộc B(y) được định nghĩa trên cơ sở N, hợp của 2 tập mờ A và B là một tập mờ xác... dựng một lý thuyết logic toán cho phép mô tả chính xác ý nghĩa của các mệnh đề không rõ ràng, đa nghĩa chẳng hạn như: đường tốt, đường rộng, đường hẹp, giàu, nghèo, đắt, rẻ,… Năm 1965 Lotfi Zadeh, một nhà toán học và cũng là nhà logic học người Mỹ, đã xây dựng thành công lý thuyết tập mờ và hệ thống logic mờ Công trình này của Lotfi Zadeh cho phép người ta có thể lượng hoá giá trị các mệnh đề mờ, qua... hình vector được sử dụng nhiều trong các hệ thống GIS bởi các lý do trên, ngoài ra mô hình này cho phép cập nhật và duy trì đơn giản, dễ truy vấn dữ liệu 1.1.3 Phân tích và xử lý dữ liệu không gian Các phép phân tích và xử lý dữ liệu không gian là một trong năm yếu tố cấu thành nên một hệ thông tin địa lý Mục này đề cập đến một số phép phân tích xử lý dữ liệu cơ bản nhất của một hệ GIS Các thao tác trên... http://www.lrc-tnu.edu.vn 23 thuật Dĩ nhiên có cũng có giới hạn; đó là logic mờ không thể bắt chước trí tưởng tượng và khả năng sáng tạo của con người Tuy nhiên, logic mờ cho phép ta rút ra kết luận khi gặp những tình huống không có mô tả trong luật nhưng có sự tương đương Vì vậy, nếu ta mô tả những mong muốn của mình đối với hệ thống trong những trường hợp cụ thể vào luật thì logic mờ sẽ tạo ra giải pháp . 2.2. Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS có ứng dụng logic mờ 38 2.2.1. Một số thuật toán tìm đường đi tối ưu ứng dụng trong GIS 38 2.2.1.1. Phát biểu bài toán 38 2.2.1.2. Thuật toán Dijkstra. 2.2.1.3. Thuật toán Bellman-Ford 43 2.2.1.4. Thuật toán A* 45 2.2.1.5. Hàm heuristic 50 2.2.2 Ứng dụng logic mờ trong bài toán tìm đường 51 2.2.2.1 Thuật toán FSA 52 2.2.2.2 Thuật toán tìm. 2012 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan bản luận văn Nghiên cứu một số thuật toán trong GIS ứng dụng logic mờ