Tiểu luận môn toán học cho khoa học máy tính MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ- ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THƠNG TIN  ĐỒ ÁN MƠN HỌC PHƯƠNG PHÁP TỐN TRONG TIN HỌC – LOGIC MỜ ĐỀ TÀI: MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Giảng viên: PGS TS Đỗ Văn Nhơn MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Nhóm Học Viên: Hồ Văn Linh - CH1301020 Nguyễn Thường Kiệt – CH1301019 Tp HCM, ngày 04 tháng 01 năm 2014 Mục lục  Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN LỜI NÓI ĐẦU o0o -Với đà phát triển nay, nước ta có nhiều dự án đầu tư xây dựng Tuy nhiên, tiến độ thực dự án chưa đạt u cầu; vì, thời gian cơng việc dự án thường khó xác định Dự án thực lần nên hồn tồn khơng có liệu q khứ để ước lượng Thậm chí có liệu q khứ khơng thể ước lượng xác dự án xảy mơi trường khác nhau, khơng có lặp lại dù loại Thông thường, người ta thường ước lượng thời gian thông qua số liệu dự án tương tự Nhưng dự án phát triển thi công việc vô khó khăn Do đó, việc ước lượng thời gian hồn thành phân tích rủi ro tiến độ thực dự án đòi hỏi phải có phương pháp phù hợp, xác hiệu Thông thường, người ta sử dụng phương pháp điều độ CPM, PERT PERT giả định phân bố thời gian công việc phân bố β với tham số “thời gian thông thường”, “thời gian lớn nhất” “thời gian nhỏ nhất” Tuy nhiên, nhà nghiên cứu khuyết điểm phương pháp sử dụng lý thuyết mờ để cải thiện khuyết điểm Khi liệu đầu vào không xác lý thuyết mờ xem thích hợp với dạng tự nhiên vấn đề Và lý mà chọn đề tài “Mạng nơron logic mờ - Ứng dụng tốn hỗ trợ định khả hồn thành dự án” Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng lý thuyết mờ xây dựng phân bố thời gian hịan thành dự án nhằm • Đánh giá khả hồn thành dự án • Ước lượng thời gian hồn thành dự án • Ước lượng chi phí dự án Phạm vi nghiên cứu • Nghiên cứu vấn đề mạng nơron lý thuyết mờ • Áp dụng vào tốn dự báo khả hoàn thành dự án xây dựng nhà cao tầng Phương pháp nghiên cứu • Nghiên cứu tài liệu • Thu thập liệu Kết nghiên cứu • Đạt mục tiêu đề • Cài đặt chương trình thử nghiệm với sai số không 6% Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Kết cấu đề tài Ngoài phần Mở đầu, Kết luận, Danh mục tham khảo tài liệu, Phụ lục, đề tài gồm 02 chương Với thời gian nghiên cứu có hạn nhận thức chúng em cịn hạn chế nên trình thực đề tài khơng tránh khỏi thiếu sót Kính mong nhận góp ý tận tình thầy hướng dẫn PGS TS Đỗ Văn Nhơn để đề tài chúng em hồn thiện Xin chân thành cảm ơn! Nhóm học viên: Hồ Văn Linh – CH1301020 Nguyễn Thường Kiệt – CH1301019 Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HỒN THÀNH DỰ ÁN Chương 1: XÂY DỰNG MƠ HÌNH BÀI TỐN -o0o 1.1 Điều độ dự án mờ Giải toán tối ưu phương pháp định lượng khó khăn khó thu thập đủ thơng tin để lượng hố tham số mơ hình Với phát triển lý thuyết mờ, khó khăn loại trừ Lý thuyết mờ sử dụng để giải toán chuyên ngành, toán quan tâm toán điều độ dự án Ý tưởng điều độ mờ xuất vào 1979 Prade đề báo “Using fuzzy set theory in a scheduling problem: a case study” Từ đó, nghiên cứu vấn đề khơng ngừng phát triển Các nhà nghiên cứu khuyết điểm phương pháp điều độ thường dùng (CPM, PERT) sử dụng lý thuyết mờ để cải thiện khuyết điểm Khi liệu đầu vào khơng xác lý thuyết tập mờ xem thích hợp với dạng tự nhiên vấn đề CPM hay PERT Năm 1981, Chanas Kamburowski cải tiến PERT, đưa mơ hình FPERT (Fuzzy PERT) với thời gian công việc số mờ tam giác Năm 1988, Kaufmann va Gupta trình bày phương pháp đường găng thời gian công việc số mờ tam giác McCahon Lee cho PERT thích hợp cho dự án tương tự có số công việc lớn hay 30, thời gian cơng việc mơ hồ mơ hình dự án với thành phần mờ Lootsma cho đánh giá người có vai trị quan trọng ước lượng thời gian cơng việc, mơ hồ khơng thích hợp với mơ hình xác suất, nên FPERT xác thực dễ thực PERT Vào 1989, Buckley đề hai phương pháp tính FPERT với thời gian cơng việc số mờ rời rạc liên tục theo dạng hình thang Năm 1990, DePorter va Ellis trình bày mơ hình nén dự án sử dụng quy hoạch tuyến tính mờ Năm 1993, McCahon đưa phương pháp FPNA (Fuzzy Project Network Analysis) Năm 1994, Nasuation chứng tỏ với nhát cắt α, độ dư mờ phương pháp đường găng cung cấp đủ thông tin để xác định đường găng, đưa giải thuật tính thời gian trễ cho phép thời gian dư Hapke trình bày hệ thống hỗ trợ định cho điều độ dự án mờ FPS, ước lượng thời gian hoàn thành dự án kỳ vọng thời gian trễ lớn nhất, phân tích rủi ro liên quan thời gian hoàn thành dự án yêu cầu Năm 1995, Chang xây dựng giải thuật hiệu giải tốn điều độ dự án, loại trừ cơng việc có khả găng khơng cao, xác định đường có khả Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN găng cao Shipley, De Korvin Omer kết hợp logic mờ, hàm mức tin, nguyên lý mở rộng phân bố xác suất mờ phát triển thành giải thuật BIFPET (Belief in fuzzy probabilities of estimate time) BIFPET dùng số mờ tam giác để xác định thời gian công việc, từ xác định đường găng thời gian hồn thành dự án Năm 2000, Chanas Zieliski suy rộng khái niệm găng cho dự án có thời gian cơng việc mờ cách áp dụng trực tiếp nguyên lý mở rộng Zadeh, xây dựng phương pháp tính mức độ găng theo khái niệm đường găng mờ Năm 2001, hai lại đưa phương pháp phân tích đường găng thời gian công việc mơ hồ Chanas, Zieliski Dubois trình bày nghiên cứu đường găng thời gian công việc khoảng mờ 1.1.1 Dự án điều độ dự án Dự án tập hợp cơng việc có thuộc tính quan hệ sử dụng nguồn lực nhằm đạt mục tiêu, tạo kết Quản lý dự án tổ chức thực cơng việc cách có hệ thống, hiệu để đạt mục tiêu chất lượng, thời gian chi phí Các giai đoạn quản lý dự án hoạch định, điều độ, kiểm soát dự án Điều độ dự án chuyển đổi hoạch định dự án thành bảng thời gian công việc, làm sở cho kiểm sốt dự án Khi khơng có ràng buộc nguồn lực, điều độ dự án bố trí công việc với ràng buộc thứ tự thời gian cơng việc nhằm tối thiểu thời gian hồn thành dự án Điều độ giúp ước lượng thời gian hồn thành dự án, xác định cơng việc găng, hỗ trợ cho định tiến độ dự án Các công cụ điều độ thường dùng bao gồm Sơ đồ Gantt, Mơ hình mạng, CPM, PERT Sơ đồ Gantt đời vào năm 1917 Henry L Gantt, biểu diễn công việc dự án trục nằm ngang, cơng việc trình bày đường nằm ngang có chiều dài thời gian hồn thành cơng việc Các cơng việc vẽ đồ thị theo trình tự theo tỉ lệ thời gian cơng việc Mơ hình mạng phát triển từ lý thuyết đồ thị biểu diễn mối quan hệ công việc với Trong định dạng công việc cung, cung công việc, nút cột mốc hay kiện Phương pháp CPM đời từ nỗ lực ban đầu công ty DuPont Remmington Rand Univac vào 1957, xác định đường găng, công việc găng, công việc không găng, thời gian thực dự án CPM giả định nguồn lực vô hạn, thời gian hồn thành cơng việc tất định, có ràng buộc trước sau cơng việc Phương pháp PERT bắt đầu vào 1958, dựa vào CPM xác định kỳ vọng phân bố thời gian hoàn thành dự án với giả thiết thời gian hồn thành cơng việc bất định theo phân bố β, phân bố hoàn thành dự án phân bố chuẩn Giải thuật CPM Phương pháp CPM ứng dụng phần sau nên nhắc lại với số định 1.1.2 Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN nghĩa Đường găng đường biểu diễn thời gian dài từ lúc bắt đầu đến kết thúc dự án, xác định thời gian hồn thành dự án Cơng việc găng cơng việc nằm đường găng, bị trễ, trễ ảnh hưởng đến thời gian hoàn thành dự án • Thời gian công việc D • Thời gian bắt đầu sớm ES nút kiện hay cơng việc • Thời gian hồn thành sớm EC công việc: EC = ES + D • Thời gian hoàn thành trễ LC nút kiện hay cơng việc • Thời gian bắt đầu trễ LS công việc : LS = LC -D • Thời gian dư S công việc : S = LC – D – ES = LC – EC = LS – ES Công việc găng cơng việc có S = Xem dự án biễu diễn mơ hình mạng gồm n nút Thời gian bắt đầu sớm ES i, i = ÷ n nút tính từ nút đầu đến nút cuối qua thủ tục tiến : ES1= ESj= max {ESi+ Dij} , j = ÷ n Dij : thời gian cơng việc (i,j) công việc bắt đầu nút i kết thúc nút j Sau tính xong thời gian bắt đầu sớm ESi, i = ÷ n nút, thời gian hoàn thành trễ LCi, i = ÷ n nút tính từ nút cuối đến nút đầu qua thủ tục lùi : LCn= ESn LCi= {LCj- Dij} , j = n-1 ÷ Sau tính thời gian ES LC nút ta tính ES LC cơng việc dựa vào thời gian cơng việc ta tính thời gian EC LS độ dư S cơng việc Sau ta xác định cơng việc găng đường găng thời gian hoàn thành dự án : Tn= LCn= ESn i j Xác định phân bố thời gian hoàn thành dự án Thời gian cơng việc Cho dự án có n cơng việc có mối quan hệ trước sau cơng việc Thời gian hồn thành cơng việc số mờ hình thang Tj có hàm thành viên Gọi : aj- cj: thời gian nhỏ công việc j (lạc quan) 1.1.3 [aj, bj]: khoảng thời gian thông thường công việc j ;aj≤ bj bj+ dj: thời gian lớn công việc j (bi quan) Phương pháp tính phân bố thời gian hồn thành dự án: Gọi TP thời gian hoàn thành dự án Dựa vào phương pháp CPM, số mờ TP tính dựa nhát cắt α mơ tả sau: Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Cắt số mờ Tj thành khoảng rõ Với nhát cắt α, 0≤α≤1 ta tính giá trị cận dưới, LTj (α) giá trị cận trên, UTj (α) thời gian hồn thành cơng việc Sử dụng giá trị LTj(α) UTj(α), theo phương pháp CPM xác định giá trị cận LTp(α) cận UTp(α) tương ứng thời gian hoàn thành dự án Xác định số mờ Tp: Xác định phân bố khả thời gian hoàn thành dự án sau rTp(x)= Pos[Tp= x] = μTp (x), x∈X 1.1.4 Ước lượng thời gian hoàn thành dự án Thời gian hịan thành dự án tính số mờ Kỳ vọng thời gian hồn thành dự án tính giải mờ tập mờ Giải mờ theo luật trung bình hàm thành viên cực đại có :TP = [LTp(1)+ UTp(1)]/ Dựa vào tính chất tập mờ, thời gian hồn thành dự án nhỏ Tp,min thời gian hoàn thành dự án lớn T p,max ước lượng sau: Tp,min= LTp(0); Tp,max= UTp(0) Hỗ trợ định khả hoàn thành dự án Ra định khả dự án hoàn thành khoảng thời gian cho trước T có tham số thời gian T khả chấp nhận π0, ≤ π0≤ Quá trình định gồm bước: Xác định thời gian T khả chấp nhận π0, ≤ π0≤ Tính khả dự án hồn thành thời gian T: P(T)= Pos (TP≤ T ) = maxTp ≤ TμTp(t) Ra định khả hoàn thành dự án π0≤ Pos(TP≤ T) ⇒ Dự án hồn thành với khả π0 π0> Pos(TP≤ T) ⇒Dự án khơng thể hồn thành với khả π0 Ra định khả hoàn thành dự án ngôn ngữ Nhằm xác định khả hồn thành dự án theo ngơn ngữ người để việc định tự nhiên hơn, khả hoàn thành dự án thời gian T biến ngôn ngữ Các tham số định thời gian T trị ngôn ngữ chấp nhận dự án X, chẳng hạn X=C có nghĩa chấp nhận dự án khả hoàn thành cao Ra định khả hoàn thành dự án khoảng thời gian cho trước T ngơn ngữ có tham số thời gian T khả chấp nhận trị ngơn ngữ X, X∈S Q trình định gồm bước: Xác định thời gian T khả chấp nhận X, X∈S Tính khả dự án hồn thành thời gian T: P(T)= Pos (TP≤ T ) = maxTp ≤ TμTp(t) Tính trị ngơn ngữ Y khả hồn thành theo mức thành viên cao Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TỐN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HỒN THÀNH DỰ ÁN “ Chỉ thực dự án có khả hồn thành cao” Vấn để đặt xây dựng mơ hình trạng thái ngôn ngữ phân bố trạng thái Herrera Martinez đề nghị chia làm trị ngôn ngữ : S ={K, RT, T, V, C, RC, CC} Trong K khơng có khả năng, RT khả thấp, T khả thấp, V khả trung bình, C khả cao, RC khả cao, CC chắn Ra định khả hoàn thành dự án Y ≥ X ⇒ Dự án hồn thành với khả X Y < X ⇒ Dự án khơng thể hồn thành với khả X So sánh X Y theo logic : K < RT < T < V < C < RC < CC 1.1.4 Kết luận Nghiên cứu trình bày phương pháp xác định phân bố thời gian hoàn thành dự án, từ ước lượng thời gian hoàn thành dự án đồng thời xây dựng mơ hình định thực dự án theo khả hoàn thành Phương pháp ứng dụng cho dự án thực “Dự án xây dựng nhà máy sản xuất dược phẩm vật liệu sinh học y tế GMP ASEAN” với số công việc dự án 113 Áp dụng phương pháp với số nhát cắt 51 ta xây dựng phân bố khả thời gian hồn thành dự án Nhìn chung phương pháp có ưu điểm sau: - Thời gian công việc xác định dễ dàng, tự nhiên hơn, - Phân bố thời gian hồn thành dự án khơng phụ thuộc số cơng việc, dễ dàng xác định, - Khả hỗ trợ định hiệu Tuy nhiên nghiên cứu hạn chế, số hướng phát triển sau: - Phân bố thời gian công việc rời rạc - Xác định đường găng, công việc găng, hỗ trợ cho việc điều độ - Mở rộng toán điều độ dự án có ràng buộc nguồn lực 1.2 Ứng dụng vào toán hỗ trợ định khả hoàn thành dự án Giới thiệu chung phương pháp ứng dụng toán Trong tất lĩnh vực nói chung, dự án có khả hồn thành hay khơng phụ thuộc nhiều vào yếu tố khách quan chủ quan Tuy nhiên có hai yếu tố quan trọng chi phí cho dự án thời hồn thành dự án Hai yếu tố định dự án có hồn thành hay khơng Việc ước lượng chi phí thời gian hoàn thành cho dự án nhiệm vụ quan trọng cơng tác quản lý dự án nói chung đề tài nghiên cứu khả hoàn thành dự án xây dựng chung cư 1.2.1 Trang MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Cùng với phát triển thị hóa gia tăng dân số ngày nhanh, dự án đưa ngày nhiều nhu cầu dự án xây dựng phát triển cách chóng mặt số lượng lẫn chất lượng Việc hỗ trợ định khả hoàn thành dự án vô cần thiết giúp ích nhiều cho người quản lý dự án, trưởng phịng kế hoạch cơng ty, xí nghiệp việc định nhận đấu thầu dự án Trong đề tài này, tơi trình bày cách ứng dụng mạng nơron logic mờ vào tốn định khả hồn thành dự án xây dựng chung cư Hơn nữa, chương trình viết ngôn ngữ Visual C# 2008, với mục đích trên, xây dựng trình bày Ra định khả hoàn thành dự án công việc cấp thiết giúp cho người quản lý có định đắn trình đấu thầu, nhận dự án Chất lượng công tác quản lý phụ thuộc nhiều vào mức độ xác việc định Mặc dù có tác nhân khác ảnh hưởng trực tiếp đến công việc phần lớn việc định nhận dự án công việc phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm nhà quản lý, người dự toán…và phụ thuộc nhiều vào giá loại vật liệu xây dựng thị trường, nơi xây dựng chung cư, Bài toán dựa số liệu khách quan không để tăng hiệu tính tốn mà cịn để loại trừ yếu tố chủ quan Hiện trí tuệ nhân tạo mà đặc biệt mạng nơ-ron ứng dụng rộng rãi quản lý xây dựng với khả ‘học’ từ kinh nghiệm tập hợp khứ Trên giới có nhiều nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron lĩnh vực khác Ở Việt Nam vài năm trở lại nở rộ nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron quản lý dự đốn: ứng dụng mạng nơ-ron tối ưu hóa tiến độ mạng, ứng dụng mạng nơ-ron chọn thầu thi cơng, xác định chi phí xây dựng với mạng nơ-ron mờ … Tuy nhiên nghiên cứu trước chưa nghiên cứu đến việc ứng dụng mạng nơ-ron mờ vào toán định khả hoàn thành dự án Trong phạm vi đề tài này, tơi trình bày việc ứng dụng mạng nơ-ron mờ để dự đốn khả hồn thành dự án qua việc ‘học’ từ kinh nghiệm dự án thực trước Việc ‘học’ chọn mạng sử dụng hệ thống thực với công cụ Neuron Toolbox Matlab để tìm bảng ma trận trọng số thích hợp Và để thực quy trình tính tốn này, chương trình viết Visual C# 2008 để tạo giao diện thân thiện thực 1.2.2 Xây dựng mơ hình quy trình thực Để xây dựng mơ hình mạng nơ-ron cần tiến hành bước sau đây: (1) Xác định yếu tố ảnh hưởng đến khả hoàn thành dự án thu thập liệu dự án xây dựng chung cư thực trước (2) Thực quy trình chuẩn hóa liệu đầu vào từ tiến hành mờ hóa liệu (3) Xây dựng mơ hình ANN lựa chọn mơ hình thích hợp (4) Viết chương trình Fuzzy Neural Network để dự đốn khả hồn thành dự án với với Trang 10 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN tổng chi phí thời gian hồn thành dự án Từ hỗ trợ cho nhà đầu tư định đắn Quy trình tính tốn: Các yếu tố ảnh hưởng đến toán Tiến hành thu thập liệu từ dự án xây dựng chung cư cao cấp thực năm gần đây, quan tâm đến yếu tố ảnh hưởng sau : (1) Giá xăng trung bình (VND/lít) (2) Giá xi măng trung bình (VND /bao) (3) Giá sắt trung bình (VND /kg) (4) Giá thép trung bình (VND /cây) (5) Giá gạch trung bình (VND /viên) (6) Giá cát trung bình (VND /m3) (7) Giá đá xây dựng trung bình (VND /m3) (8) Tổng diện tích xây dựng (m2) (9) Số tầng (tầng) (10) Mật độ dân cư nơi thực dự án (Rất đông, đông, ) (11) Vị trí địa lý dự án (Mặt tiền to, đường hẹp…) (12) Giá điện trung bình (VND /kwh) (13) Thời gian hoàn thành dự án (ngày) 1.2.3 Trang 11 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TỐN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HỒN THÀNH DỰ ÁN (14) Tổng chi phí đầu tư cho dự án (VND) Trong yếu tố trên, yếu tố thể giá loại vật liệu như: xi măng, cát, đá…ta sử dụng mức giá trung bình, chấp nhận sai số nhỏ Cịn yếu tố có giá trị mờ như: mật độ dân cư có đơng hay khơng?, Vị trí địa lý có rộng rãi hay khơng? Chúng ta thực q trình chuyển đổi liệu thành tham số đặc trưng 1.2.4 Chuẩn hóa liệu tiến hành chuyển đổi thuộc tính mờ Ta có sở liệu chứa thông tin công ty nhận dự án sau: Trang 12 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Chuyển đổi liệu a Mật độ dân cư : Hết trang ….: Xét từ sở liệu có mức mờ hóa, ta chuyển hóa sang dạng liệu rõ đặt tham số tượng trưng cho mức sau : a Lớn : 1.0 b Khá Lớn : 0.8 c Bình thường : 0.6 d Khá Thấp : 0.4 e Thấp : 0.2 b Vị trí địa lý dự án : Trang 13 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Tương tự với tham biến mật độ dân cư ta xét từ sở liệu có mức mờ hóa, chuyển hóa sang dạng liệu rõ đặt tham số tượng trưng cho mức sau : a Rất Rộng : 1.0 b Khá Rộng : 0.8 c Bình thường : 0.6 d Khá Hẹp : 0.4 e Hẹp : 0.2 Sau chuẩn hóa liệu ta có bảng liệu cho đầu vào sau: Trang 14 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Thử nghiệm Matlab lựa chọn mơ hình tối ưu Sau thí nghiệm Matlab sử dụng liệu toán dùng hàm học (như: TRAINGD: hàm học cập nhật trọng số bias theo chiều giảm Gradien, TRAINRD: hàm học cập nhật trọng số bias theo thuật toán lan truyền ngược đàn hồi…) khác thay đổi số nơ-ron, hàm truyền (như: LOGSIG, TANSIG…) tầng khác Mơ hình mạng nơ-ron thích hợp toán multilayer feedforward networks sử dụng thuật toán backpropagation để huấn luyện mạng Số lượng lớp ẩn sử dụng Trong toán số nút đầu vào tương ứng yếu tố liệu đầu vào từ khảo sát biến đầu giá trị chi phí xây dựng thời gian hồn thành cơng trình Mơ hình ANN thể hình bên 1.2.5 Trang 15 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TỐN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HỒN THÀNH DỰ ÁN Ứng dụng hệ thống xây dựng thử nghiệm kết Dự án xây dựng chung cư Mỹ Phước Bình Thạnh, TP.HCM Các thơng số đầu vào dự án xây dựng chung cư Mỹ Phước Bình Thạnh, TP.HCM: Kết dự đốn chi phí xây dựng chương trình sử dụng hệ thống xây dựng trên, chi phí dự tốn, thời gian hồn thành sai số kết dự đốn so với dự tốn trình bày bảng bên Chúng ta thấy rằng, sai số dự đoán chương trình so Trang 16 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN với thực tế khoảng 5.8% Đây khoảng sai số chấp nhận việc cung cấp cho số định lượng tương đối chi phí cần bỏ để đầu tư Sai số tính = (Chi phí dự đốn – Chi phí dự tốn)/Chi phí dự đốn Tuy nhiên cịn số hạn chế chương trình có nguồn khó khăn việc thu thập số liệu gây ra, số cơng trình sử dụng việc huấn luyện mạng nơ-ron cịn khơng bao quát tất trường hợp dự án xây dựng chúng cư qua Các số dự đốn chi phí xây dựng cịn mang nặng tính dự tốn mà chưa lường chi phí xây dựng chúng cư thực tế tăng giảm so với dự toán điều kiện thực tế gây Về thời gian hồn thành chưa lường trước thiên tai, trời mưa nhiều gây ảnh hưởng lớn đến yếu tố Với chương trình xây dựng đề tài, nhà đầu tư hỗ trợ cung cấp hai thơng số quan trọng chi phí xây dựng dự án chung cư thời gian hoàn thành giai đoạn thực nghiên cứu dự án đầu tư mà không cần thể chi tiết hóa giá trị hạng mục hay thành phần cấu thành Các nhà đầu tư dự báo giá trị đầu tư dự án thay đổi quy mơ cơng trình dựa thay đổi tầng cao, diện tích xây dựng hay cấp cơng trình Ngồi dự báo chi phí thay đổi giá vật tư xăng dầu, sắt thép hay xi măng thay đổi từ giúp nhà đầu tư hình dung mức độ đầu tư trước thực dự án vạch kế hoạch thực hay không thực dự án Trang 17 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN Chương 2: CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM Giao diện chương trình Huần luyện: Thủ tục huấn luyện cho mạng nơ-ron Testing : Thử nghiệm liệu 2.1 Kết thực chương trình 2.2 Chức huấn luyện mạng nơ-ron Trang 18 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN 2.3 Chức kiểm tra liệu mạng nơ-ron học Trang 19 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN 2.4 Ra định khả hoàn thành dự án 2.5 Cài đặt Chương trình xây dựng ngơn ngữ Visual C# 2008, Cơ sở liệu xây dựng Ms Access Chương trình chạy tất máy cần có cài đặt Microsoft NET Framework 3.5 trở lên Microsoft Access 2003 trở lên Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ˜ -o0o -˜ Sau thời gian nghiên cứu cài đặt thử nghiệm, đề tài đáp ứng mục tiêu đề xây dựng mô hình mạng nơ-ron thích hợp, đồng thời ứng dụng thành cơng vào tốn hỗ trợ định khả hoàn thành dự án xây dựng nhà chung cư đạt hiệu cao Ngồi ra, tơi thiết nghĩ mơ hình có khả góp phần khơng nhỏ cho nhà quản lý, nhà kế hoạch, đầu tư bất động sản… việc hoạch định thời gian, đấu thầu thi cơng nhà chung cư Đó điểm mấu chốt đề tài Hướng phát triển Tiếp tục nghiên cứu mở rộng sở liệu tốn hồn thiện chương trình để áp dụng vào thực tế Trang 20 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Bài giảng cao học mơn học phương pháp tốn tin học ĐHCNTT-TPHCM [2] GS.TSKH Hoàng Kiếm Bài giảng cao học môn học sở tri thức ứng dụng ĐHCNTT-TPHCM [3] Bùi Công Cường, Nguyễn Doan Phước, Hệ mờ Mạng nơ-ron va Ứng dụng, Nhà xuất KHKT, 2006 [4] TS Lê Hoàng Thái, Bài giảng Tổng quan mạng nơron nhân tạo, trường Đại học khoa học tự nhiên [5] TS Lê Hoàng Thái, Bài giảng Máy học - Fuzzy, trường Đại học khoa học tự nhiên [6] Nguyễn Thiện Luận (2005), Bài giảng Logic mờ suy diễn xấp xỉ, Học viện Kỹ thuật Quân [7] Đỗ Phúc (2007), Bài giảng Khai phá liệu, Trường Đại học Công nghệ Thông Trang 21 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN tin, ĐHQG.HCM Tiếng Anh [8] Ali Selamat and Ng Choon Ching (2008), Arabic Script Documents Language Identifications Using Fuzzy ART, Universiti Technologi Malaysia Faculty of Computer Science and Information Systems [9] T Joachims (1998), Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features, European Conferences on Machine Learning (ECML’98) [10] Dwi H Widyantoro and John Yen (2003), Afuzzy Similarity Approach in Text Classification Task, Department of Computer Science Texas A&M University Trang 22 ... NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN 2.3 Chức kiểm tra liệu mạng nơ-ron học Trang 19 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN 2.4 Ra định khả hoàn thành. .. Thời gian hoàn thành dự án (ngày) 1.2.3 Trang 11 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HỒN THÀNH DỰ ÁN (14) Tổng chi phí đầu tư cho dự án (VND) Trong. .. Neural Network để dự đốn khả hồn thành dự án với với Trang 10 MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ - ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VỀ KHẢ NĂNG HOÀN THÀNH DỰ ÁN tổng chi phí thời gian hồn thành