Ứng dụng luật kết hợp và thuật toán di truyền vào bài toán tối ưu sắp xếp Container hàng hóa trên tà

Header Page of 126 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRẦN QUỐC TRÍ ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP VÀ THUẬT TOÁN DI TRUYỀN VÀO BÀI TOÁN TỐI ƯU SẮP XẾP CONTAINER HÀNG HÓA TRÊN TÀU Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2013 Footer Page of 126 Header Page of 126 Công trình hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS LÊ VĂN SƠN Phản biện 1: PGS.TS TĂNG TẤN CHIẾN Phản biện 2: GS.TS NGUYỄN THANH THỦY Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 19 tháng năm 2013 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại Học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại Học Đà Nẵng Footer Page of 126 Header Page of 126 -1- MỞ ĐẦU Như biết, năm gần công nghệ thông tin phát triển vô nhanh chóng đáp ứng rộng rãi lĩnh vực xã hội, quản lý, lĩnh vực mà yếu tố khoa học công nghệ có tính định Sự việc dẫn đến bùng nỗ thông tin, làm cho nhà quản lý rơi vào tình trạng “ngập lụt thông tin ” Chính vậy, chuyên gia cho rằng, sống xã hội “ giàu thông tin nghèo tri thức” Tình hình đòi hỏi phải phát triển phương pháp khai phá, phát thông tin, tri thức có ích bị che giấu “ núi ” liệu phục vự cho công việc nhà quản lý, chuyên gia, từ thúc đẩy khả sản xuất, kinh doanh, cạnh tranh tổ chức doanh nghiệp Tính cấp thiết đề tài Khai phá liệu ( Data Mining ) lĩnh vực khoa học liên ngành xuất gần nhằm đáp ứng nhu cầu Các kết nghiên cứu với ứng dụng thành công khai phá liệu, khám phá tri thức cho thấy khai phá liệu lĩnh vực khoa học tiềm năng, mang lại nhiều lợi ích,đồng thời có ưu hẳn so với công cụ phân tích liệu truyền thống Em chọn đề tài: “ Ứng dụng Luật kết hợp Thuật toán di truyền vào toán tối ưu xếp container hàng hóa tàu ” làm đề tài nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu nghiên cứu Phân tích thực trạng xếp, bốc dỡ container tàu cảng đặc biệt cảng Tiên Sa Footer Page of 126 Header Page of 126 -2- Giải pháp nhằm nâng cao hiệu bốc dỡ container tàu chất lượng dịch vụ cảng thông loại container, quan hệ khách hàng, độ cân tàu… 2.2 Nhiệm vụ nghiên cứu Nâng cao hiệu xếp hàng container tàu Phân tích, đánh giá đưa giải pháp thực trạng xếp xử lý bất cập độ cân tàu qua đưa mục tiêu, định hướng phát triển cho ngành tàu biển Việt Nam nói chung cảng Tiên Sa Đà Nẵng nói riêng 2.3 Ý nghĩa việc nghiên cứu Nghiên cứu cho ta cách xếp tối ưu container hàng hóa tàu Giúp tàu đạt vững sau xếp dỡ di chuyển biển Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu Tối ưu hóa cách xếp container hàng hóa tàu, độ cân tàu xếp dỡ container hàng hóa 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu không gian thực nghiên cứu cảng Tiên Sa Đà Nẵng số cảng khác Trong tập trung vào việc xếp container hàng hóa tàu biển Vì khuôn khổ luận văn có hạn, trình bày hết vấn đề liên quan nên em xin phép giới hạn nội dung nghiên cứu lý thuyết thực tế tập trung vào bước quy trình xếp dỡ container tàu, cân tàu xếp dỡ nhằm tiếp cận vấn đề cách trọng tâm khoa học Phạm vi nghiên cứu thời gian từ năm 2008 đến năm 2012 Phương pháp nghiên cứu 4.1 Phương pháp phân tích Footer Page of 126 Header Page of 126 -3- Trong luận văn em phân tích thực trạng việc sếp dỡ, xếp container hàng hóa tàu với việc xử lý thông tin chi tiết container, mối quan hệ khách hàng với cảng, tính cấp thiết container Hơn đưa phân tích độ cân tàu xếp dỡ hàng hóa, độ ưu tiên cho container cụ thể…nhằm tiết kiệm chi phí, thời gian, không gian mà đạt độ an toàn cao 4.2 Phương pháp logic Chỉ tiêu chí khác để đánh giá hoạt động giao nhận xử lý chứng từ hàng xuất công ty Ngoài ra, luận văn phân tích thiếu sót tồn quy trình thực việc xếp dỡ container công ty thông qua lô hàng cụ thể 4.3 Phương pháp thống kê số liệu Thông qua số liệu cụ thể từ công ty nhằm giúp cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá dễ dàng xác Bố cục đề tài Nội dung luận văn trình bày chương phần kết luận Chương 1: Tổng quan, bao gồm: Giới thiệu, mục tiêu việc lập dự án, áp dụng Datamining để rút luật kết hợp, áp dụng thuật giải di truyền Chương 2: Mục tiêu, tạo sở liệu, chọn lọc liệu, làm liệu, mã hóa liệu, khai thác liệu Chương 3: Kết nghiên cứu, áp dụng Luật kết hợp Phương pháp thuật giải di truyền để xếp container tàu Tổng quan tài liệu nghiên cứu Ban đầu nhà nghiên cứu chủ yếu tập trung vào việc thiết lập 0-1 công thức lập trình tuyến tính mà thể Footer Page of 126 Header Page of 126 -4- vấn đề lập kế hoạch xếp hàng bao gồm tất hạn chế mô hình toán học Về mặt lý thuyết, thành quy hoạch tuyến tính xác định, giải pháp tối ưu đạt Tuy nhiên, không gian tìm kiếm mô hình toán học thành lập phụ thuộc vào công suất tàu, số lượng container xem xét hạn chế, hoạt động áp đặt công ty vận chuyển cảng container cảng Ngay kích thước container trung bình, ví dụ tàu TEU năm 2000, số vấn đề không thỏa mãn số lượng lớn biến bất bình đẳng cần thiết cho công thức Vấn đề lập kế hoạch xếp hàng chứng minh NP-đầy đủ có liên quan đến vấn đề đồ thị vòng tròn màu (Avriel et al., 1998, 2000) [11] [12] Nó khó chí đảm bảo giải pháp tối ưu thời gian xử lý hợp lý cho container có kích thước thương mại Do đó, nhà nghiên cứu cố gắng để phát triển thuật toán heuristic để cung cấp giải pháp khả thi Một số đánh giá ngắn gọn nghiên cứu gần sau Các nghiên cứu trước vấn đề tải container gọi trở lại công việc Aslidis vào năm 1989 [9] năm 1990 [7] Tác giả chủ yếu tập trung vào vấn đề liên quan đến ngăn xếp Ông phát triển thuật toán để tính toán lại xử lý tập hợp thuật toán heuristic để giảm thiểu chúng Tuy nhiên, luận văn em không xem xét số trường hợp đặc biệt kích thước nhỏ, bỏ qua vấn đề ổn định mà vấn đề quan trọng vấn đề lập kế hoạch xếp hàng Avriel Penn (1993) [10] phát triển 0-1 nhị phân công thức lập trình tuyến tính để mô hình hóa kế hoạch xếp Thông qua mô hình giải pháp tối ưu đạt Tuy nhiên, họ thấy thuật toán chung chậm sau Footer Page of 126 Header Page of 126 -5- họ làm số tiền xử lý liệu để giảm số lượng biến bất bình đẳng sử dụng công thức Do đó, họ cố gắng để phát triển phương pháp dập khuôn treo để giải vấn đề với mục đích giảm số lượng tái xử lý Phương pháp dập khuôn cung cấp hiệu suất ấn tượng thời gian tính toán Tuy nhiên, thuật toán coi không ổn định mặt chi tiết Tất container coi có kích thước, thùng chứa đặc biệt (ví dụ container lạnh, khối cao) xem xét Những giả định làm cho thuật toán heuristic treo không linh hoạt sử dụng để giải vấn đề lập kế hoạch xếp hàng thực tế Nỗ lực báo cáo để lấy số quy tắc để xác định kế hoạch xếp tốt thực Ambrosino Sciomachen (1998) [8], cách tiếp cận hạn chế sử dụng để xác định mô tả không gian tìm kiếm giải pháp khả thi Trong công việc họ (Ambrosino Sciomachen, 2004) [5], họ mô tả mô hình lập trình tuyến tính 0-1 cho MBPP Họ trình bày phương pháp trước thực chương trình tuyến tính 0-1, bao gồm tập hợp tiền xử lý trước xếp hàng làm thủ tục heuristic cho phép việc nới lỏng số hạn chế mô hình xác để giảm không gian tìm kiếm mô hình Dựa công trình trước đó, họ đề xuất thuật toán giai đoạn ba cho MBPP, mà chia tách tàu thành nhiều phần khác thùng chứa nhóm liên kết với tập khác cảng mà không cần xác định vị trí thực tế họ Sau đó, họ định vị trí thực tế cho container việc giải mô hình lập trình tuyến tính 0-1 Trong giai đoạn cuối, số trao đổi tìm kiếm cục thực để kiểm tra loại bỏ giải pháp khả thi Footer Page of 126 Header Page of 126 -6- vấn đề ổn định ngang theo chiều ngang Tuy nhiên họ cho tàu bắt đầu hành trình trống rỗng cảng ghé số cảng định, nơi có hoạt động bốc xếp phép Điều có nghĩa vấn đề xếp container thực cảng Giả định chưa thực tế Ngoài ra, cách tiếp cận tuyến tính lập trình 0-1 sử dụng thuật toán này, thời gian tính toán cao, khoảng 20 phút cho kế hoạch, tàu container lớn Wilson Roach (1999, 2000) [14] [15] phát triển phương pháp để tạo kế hoạch xếp hàng máy vi tính Họ phá vỡ trình lập kế hoạch xếp thành hai bước nhỏ, gọi chiến lược mức độ chiến thuật, tương ứng Đầu tiên họ sử dụng thuật toán chi nhánh giới hạn để giải vấn đề giao container tổng quát cho khối cảng tàu Trong bước thứ hai họ sử dụng thuật toán tìm kiếm gán địa điểm cụ thể container cụ thể Phương pháp họ tìm thấy giải pháp tối ưu không thiết phải đạt Ngoài ra, gần tiếng đồng hồ để có giải pháp cho tàu TEU 688 sử dụng phương pháp đề xuất Vì tất nghiên cứu nói thực theo giả định đơn giản (trừ công trình Xiao et Al (2009) [16], mà công việc tiến hành), họ không áp dụng công ty điều hành hãng tàu sống thực , đặc biệt tàu container lớn Trong luận văn này, em mô tả thuật toán lập kế hoạch xếp container hiệu mà xem xét tất tính tàu container hạn chế để nhanh chóng tạo tập hợp kế hoạch khả thi cho tàu container chuyến nhiều cảng Footer Page of 126 Header Page of 126 -7- CHƯƠNG XÂY DỰNG LUẬT KẾT HỢP VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 1.1 GIỚI THIỆU 2.1.1 Lý chọn đề tài 2.1.2 Một số qui luật để xếp container Loại Container (Container TYPE) Số Bay xếp (Bay No) Bộ phận quản lý Container (OPERCODE) Loại hàng (GOOD TYPE) Hàng chuyển tải (TRANSHIPMENT Cảng bốc hàng (LOADING PORT) Cảng dỡ hàng (DISCHARGE PORT) 2.1.3 Một vài dẫn chứng luật kết hợp Số Bay xếp  Loại hàng Số Bay xếp  Loại Container Số Bay xếp  Bộ phận quản lý Container Số Bay xếp  Hàng chuyển tải Số Bay xếp  Cảng bốc hàng Số Bay xếp  Cảng dỡ hàng 2.1.4 Một số kiến thức nghiệp vụ tổ chức xếp container tàu Hệ Số độ phổ biến tối thiểu HS(Minp) tỉ lệ số Container tối thiểu tổng số Container vận chuyển Hệ số độ tin cậy HS(Conf) tỉ lệ số chuyến vận chuyển tổng số chuyến vận chuyển Hai hệ số giới hạn tối thiểu cho tất luật so với MinSupport, Confidence từ trình DataMining Footer Page of 126 Header Page 10 of 126 -8- 2.1.5 Tổng quan thuật toán 1.2 MỤC TIÊU CỦA VIỆC LẬP KẾ HOẠCH SẮP XẾP CONTAINER 2.2.1 Tối ưu hóa mặt ăn toàn 2.2.2 Tối ưu hóa mặt thời gian 2.2.3 Tối ưu hóa mặt không gian 1.3 ÁP DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU (DATAMINING) ĐỂ RÚT RA LUẬT KẾT HỢP 2.3.1 Tuần tự giai đoạn khai phá liệu 2.3.2 Ma trận Boolean MxN 2.3.3 Vấn đề cần quan tâm sử dụng DataMining Footer Page 10 of 126 Header Page 12 of 126 - 10 - CHƯƠNG TRÍCH RÚT LUẬT KẾT BẰNG KỸ THUẬT DATAMINING 2.1 NGUYÊN TẮC Hình 2.1 Sơ đồ hệ thống hoạt động xếp container tàu Qua sơ đồ ta nhận thấy cách thức hoạt động xếp container tàu tiến hành sau: Các liệu đầu vào hệ thống bao gồm hồ sơ mô tả cấu trúc tàu container ràng buộc công ty hàng hải yêu cầu, danh sách container chuyển sang phần lập kế hoạch xếp cho chuyến nhiều cảng kế hoạch xếp container cảng hành trình Đầu tiên, phần lập kế hoạch xếp tạo kế hoạch xếp khả thi thỏa mãn tập gồm ràng buộc Lưu ý, ổn định tàu phần Những hạn chế việc ổn định tàu bị vi phạm phần kế Footer Page 12 of 126 Header Page 13 of 126 - 11 - hoạch xếp Nó áp dụng cách khác để phân phối trọng lượng container tàu Tiếp theo, phần điều chỉnh độ ổn định, an toàn kiểm tra số ổn định tàu tầm nhìn, giới hạn trọng lượng ngăn xếp, độ cân bằng, độ nghiêng, ballast kế hạch xếp khả thi điều chỉnh để đáp ứng yêu cầu ổn định Cuối cùng, công cụ tối ưu hóa có kế hoạch xếp khả thi, điều chỉnh cân phần an toàn độ ổn định, tối ưu hóa dựa mục tiêu cụ thể số lần xếp dỡ, tối đa hóa việc sử dụng cần cẩu, giảm thiểu thời gian neo đậu chi phi vận hành 2.2 TẠO CƠ SỞ DỮ LIỆU Ta thu thập thông tin sở liệu Container Các trường (Fields) quan trọng diễn giải sau: Tên File TMPCONT.CTR 2.3 CHỌN LỌC DỮ LIỆU Trong sở liệu liên quan đến việc Quản lý xuất nhập hàng Container thường có file liệu sau: - File lưu trữ vận đơn vận chuyển (Bill of Lading) - File lưu trữ giá cước vận chuyển qui định cho vận đơn (Ocean Freight - File lưu trữ Container cho vận đơn ttừng tàu (Cargo Container) Ngoài File liệu chính, có File liệu danh mục khác : - File liệu liên quan đến tàu thông số tàu (Vessel) - File liệu liên quan đến loại container (Container Type) Footer Page 13 of 126 Header Page 14 of 126 - 12 - - File liệu liên quan đến cước vận chuyển, phụ cước cho loại khách hàng (Rates) - File liệu liên quan đến cảng vận chuyển (Port) - File liệu liên quan đến văn phòng cảng (Operator) - File liệu liên quan đến Sơ đò Bay tàu (Bay Plan) - File liệu liên quan đến khách hàng: Người gửi (Shipper), người nhận (consignee) 2.4 LÀM SẠCH DỮ LIỆU 2.4.1 Số container (Container No.) 2.4.2 Loại container (Container Type) 2.4.3 Văn phòng cảng (operator) 2.4.4 Người gửi (Shipper) 2.4.5 Người nhận (Consignee) 2.4.6 Trọng lượng (Weight) 2.4.7 Tàu chuyển xuất, nhập (Vesel Voyage) 2.4.8 Vị trí xếp tàu (Location) 2.4.9 Cảng bốc hàng (Port of loading) 2.4.10 Cảng chuyển tải (Port of transhipment) 2.4.11 Cảng dỡ hàng (Port of discharge) 2.5 LÀM GIÀU DỮ LIỆU Có trường cần giàu liệu sau: 2.5.1 Làm giàu liệu dựa ngày xếp dỡ (Loading Date) container so với ngày đến tàu (ETD ETA) 2.5.2 Làm giàu liệu trường hợp container có cảng bốc hàng (Loading port), cảng dỡ hàng Footer Page 14 of 126 Header Page 15 of 126 - 13 - (Discharge port) – cảng chuyển tải (Transhipment port) – giống 2.5.3 Làm giàu liệu theo trường hợp chỉnh sửa sai lệch dự liệu vị trí xếp container tàu 2.6 MÃ HÓA DỮ LIỆU 2.6.1 Rời rạc hóa giá trị thuật tính loại container 2.6.2 Rời rạc hóa giá trị sơ đồ Bay chứa vị trí đặt Container 2.6.3 Rời rạc hóa giá trị thuộc tính phận văn phòng cảng có mối liên hệ trực tiếp với khách hàng 2.6.4 Rời rạc hóa giá trị thuộc tính loại hàng 2.6.5 Rời rạc hóa giá trị thuộc tính loại Container chuyển tải 2.6.6 Rời rạc hóa giá trị thuộc tính cảng bốc hàng 2.7 KHAI THÁC DỮ LIỆU Tìm liệu lớn (large item set) Từ large item set tìm được, dùng hàm tính độ tin cậy (confidence) để tìm luật kết hợp có confidence sức chịu đựng (support) lớn ngưỡng cho trước Cũng từ large item set này, ta clustering (gom nhóm) để tìm nhóm đặc trưng 2.8 KẾT LUẬN Qua nguyên tắc ta tạo sở liệu Từ sở liệu vừa có ta chọn lọc, làm mã hóa liệu Ta chuẩn bị liệu cần thiết để sử dụng Dữ liệu khai thác nhằm rút luật kết hợp hỗ trợ cho việc xếp container tàu Footer Page 15 of 126 Header Page 16 of 126 - 14 - CHƯƠNG ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP THUẬT GIẢI DI TRUYỀN VÀ LUẬT KẾT HỢP ĐỂ LẬP DỰ ÁN SẮP XẾP CÁC CONTAINER TRÊN TÀU 3.1 ÁP DỤNG LUẬT KẾT HỢP ĐƯỢC MÃ HÓA THÀNH KHÓA CHỈ MỤC CỦA FILE DỮ LIỆU CẦN SẮP XẾP Áp dụng phần sau: - Tạo sở liệu - Chọn lọc liệu - Làm liệu - Làm giàu liệu - Mã hóa liệu - Khai thác liệu - Tường trình liệu: Rút nhóm (Clustering) theo báo sau: {Cảng xếp}, {Cảng dỡ}, {Loại container}, {Loại hàng} 3.2 ÁP DỤNG SẮP XẾP THÔ CÁC CONTAINER LÊN SƠ ĐỒ BAY CỦA TÀU Sắp xếp liệu cần lập dự án theo khóa mục: STR(priority1,3,0); IIF(danger,”0”,”1”)+IIF(overhigh,”0”,”1”)+IIF(overwidt,”0”,”1 ”)+; STR(priority,3,0); RINGHT(ALLTRIM(contcode),2)+; STR(tonase,6,0); 3.3 ÁP DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN ĐỂ TỐI ƯU HÓA SƠ ĐỒ SẮP XẾP Footer Page 16 of 126 Header Page 17 of 126 - 15 - Hình 3.2 Nhập – xuất liệu mô hình mô Hình 3.5 Biểu đồ thể cấu trúc phương pháp thuật toán di truyền Footer Page 17 of 126 Header Page 18 of 126 - 16 - 3.4 ĐÁNH GIÁ THUẬT TOÁN 3.4.1 FILLSTOW(CELL,BAY,BAYEVEN) FILLSTOW(CEL,BAY,BAYODD) 3.4.2 BALANCE(BAYODD,BAYEVEN,KEEP) BALANCE(BAYEVEN,BAYODD,KEEP) 3.4.3 BALANCE(BAYODD,,DELETE) BALANCE(BAYEVEN,,DELETE) 3.5 DIỄN GIẢI THUẬT TOÁN Giả sử ta cần tìm hiểu luật: REL.A -> REL.B Sơ đồ thuật toán: Footer Page 18 of 126 Header Page 19 of 126 - 17 - 3.6 KẾT LUẬN Vận dụng kỹ thuật DataMining thuật giải di truyền DataMining rút luật hỗ trợ định xếp container Thuật giải di truyền áp dụng sơ đồ xếp thô không đạt yêu cầu độ cân vững KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC - Qua luận văn này, em có hội học hỏi nghiên cứu kỹ thuật DataMining thuật giải di truyền, đồng thời giải toán tối ưu hóa xếp container mang lại hiệu kinh tế cao Ứng dụng thực tiễn - Chương trình thiết kế để lập kế hoạch xếp container xử lý liệu container - Chương trình sử dụng người lập kế hoạch xếp hàng hóa tàu container, trung tâm vận chuyển hàng hóa đường hàng hải, quan nhà nước công ty chuyên hàng hải có liên quan đến việc trao đổi tàu, lập kế hoạch xử lý thông tin, xếp hàng hóa - Chương trình hệ thống phần mềm tích hợp, xếp container cho tàu, có hai phần thiết yếu: + Model Editor – tiện ích đồ họa Chúng ta dùng dễ dàng nhanh chóng tạo mô hình tàu riêng + Mở rộng thêm sưu tập tàu chia với người Footer Page 19 of 126 Header Page 20 of 126 - - 18 - Ngoài ra, dễ dàng để sử dụng phương pháp kéo thả, trình quy hoạch tàu chương trình hỗ trợ thiết lập xây dựng quy tắc xếp hàng tùy biến kiểm tra tự động xung đột giới hạn xếp hàng - Với trợ giúp chương trình kiểm soát người sử dụng tự dễ dàng tùy chỉnh giao diện, nội dung xuất thông tin hàng hóa định dạng trao đổi liệu điện tử với nhu cầu sở thích Ở cấp độ doanh nghiệp, thiết lập sở thích tùy chỉnh nhân rộng tất máy tính cách cài đặt tập tin - Không giống số chương trình khác, không làm việc với ảnh chụp điều kiện tải tàu cổng Thay vào đó, cho phép khả người sử dụng để lập kế hoạch tàu thông qua toàn chuyến cung cấp thông tin phản hồi xung đột xếp hàng có thể xảy không cảng lên kế hoạch, cảng lên xuống tàu biển thực chuyến - Danh sách hàng hóa chương trình thành phần quan trọng cho phép người dùng nhập vào, chỉnh sửa hiệu phân tích danh sách container có kế hoạch với trợ giúp chức khác a Những ưu điểm, chức chương trình Nó trình bày người dùng với danh sách đầy đủ container với đặc điểm họ định dạng bảng rõ ràng Footer Page 20 of 126 Header Page 21 of 126 - 19 - Dữ liệu chứa danh mục hàng hóa nhập tay nhập từ tập tin văn có cấu trúc (CSV file) Trong danh sách hàng hóa, người dùng lựa chọn một nhóm container xếp, mặc định chỉnh sửa Để xếp container người dùng kéo chúng chuột từ cửa sổ danh mục hàng hóa thả chúng vào Bay Danh mục hàng hóa giữ tài khoản container xếp gọn chưa xếp kế hoạch bay Người dùng tìm kiếm phân tích danh mục hàng hóa phân loại, nhóm lọc cách kết hợp tiêu chí khác Khả chép danh mục hàng hóa vào clipboard kết hợp với chức xếp, lọc nhóm làm cho công cụ hoàn hảo để tạo báo cáo thống kê hàng hóa khác Người dùng lập danh mục hàng hóa theo nhu cầu sở thích mình: + Ẩn cột không cần thiết đưa lên mục mà bạn muốn nhìn thấy + Thêm thuộc tính cách tùy chỉnh + Thay đổi kích thước chiều rộng cột xếp lại vị trí cột bảng - Các chức sử dụng thường xuyên danh mục hàng hóa truy cập thông qua thiết lập nút công cụ menu chuột phải Footer Page 21 of 126 Header Page 22 of 126 - - 20 - Để tham khảo danh sách hàng hóa, thông tin hiển thị tóm tắt thông số thiết yếu container, chọn danh sách hàng hóa Hình 3.6 Màu qui định cho loại container hàng hóa - Để tạo điều kiện xác định container, lớp loại chúng định với biểu tượng đồ họa, cảng tải cảng dỡ hàng hiển thị màu định cho cảng cá nhân - Người sử dụng tự nhập chỉnh sửa liệu hàng hóa danh mục hàng hóa Có thể chỉnh sửa đặc điểm cá nhân nhóm container lựa chọn thời điểm Cách phương thức xếp hàng hóa chương trình Footer Page 22 of 126 Header Page 23 of 126 - 21 - Hình 3.7 Giới thiệu chương trình mô (3D) a Xếp hàng từ danh mục hàng hóa Đó nhóm phương pháp thích hợp cho việc lập kế hoạch xếp hàng sơ Tuy nhiên, sử dụng cho việc lập kế hoạch thức tốt Đầu tiên người dùng, nhập vào thùng chứa liệu danh mục hàng hóa Bạn làm điều nhập liệu chứa tay, nhập từ tập tin văn có cấu trúc Sau đó, container di chuyển khỏi danh sách hàng hóa vào kế hoạch Bay cách sử dụng phương pháp xếp hàng khác nhau: Footer Page 23 of 126 Header Page 24 of 126 - 22 - Với cú nhấp chuột xếp gọn container nhóm container thời điểm Kéo thả nhóm container lựa chọn Kéo thả nhóm container Bay lựa chọn chương trình phân phối chúng Bay thích hợp b Việc xếp trực tiếp kế hoạch Bay Những phương pháp chủ yếu nhằm mục đích để theo dõi trình thực tế hàng hóa xếp hàng để tạo kế hoạch cuối tàu Tuy nhiên, chúng có hiệu sử dụng cho việc lập kế hoạch sơ thô tốt Bản chất phương pháp mà người dùng nhập liệu hàng hóa trực tiếp Bay lựa chọn, chương trình tự động tạo mục tương ứng Danh mục hàng hóa c Việc xếp Rules Người dùng chọn nhóm ngẫu nhiên container để xếp gọn, pha trộn container loại khác mà có cổng khác tải trọng, xả Khi bố trí, xếp nhiều container với số lượng lớn chương trình tự động xếp container cảng, loại, xác định vị trí xác cho container theo quy tắc xếp hàng đặt trước d Xung đột xếp hàng nhận Mục đích để ngăn chặn mâu thuẫn kế hoạch xếp hàng, mâu thuẫn với quy tắc khái niệm Footer Page 24 of 126 Header Page 25 of 126 - 23 - xếp hàng container, phát xếp có vấn đề cảnh báo người sử dụng Trong chương trình tự động giám sát vấn đề xếp hàng có tất cổng suốt chuyến Nếu vấn đề phát sinh trước sau cổng, người dùng thông báo HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN VĂN Chương trình trực quan cho thấy tất xung đột phát kế hoạch bay cổng tương ứng vòng xoay cảng với dấu hiệu báo động Người sử dụng linh hoạt để hướng dẫn chương trình bỏ qua số lỗi xung đột không hiển thị báo động chúng xảy Nên ta cần khắc phục lỗi xung đột tương lai Một hướng phát triển nhằm cải tiến thời gian chạy DataMining có độ phức tạp O(N) Với N số mẫu tin ma trận Boolean Mỗi lần xử lý mẫu tin ta cần phép toán: di chuyển tập tin liệu, đếm số mẫu tin, phép xử lý chuỗi để lại bỏ luật không cần thiết Ta cần phải nghiên cứu thêm phép toán nêu Nhằm khắc phục vấn đề thời gian không gian lưu trữ Mã hóa liệu theo ma trận Boolean làm đơn giản trình khai phá liệu để rút luật kết hợp cần thiết Khi sử dụng phép toán đếm số mẫu tin thỏa mãn điều kiện để tính sức chịu đựng độ tin cậy Hạn chế phương pháp mã hóa Footer Page 25 of 126 Header Page 26 of 126 - 24 - làm bùng phát không gian lưu trữ, dẫn đến thời gian chạy bị ảnh hưởng Để giải vấn đề trên, trước mã hóa liệu, ta làm giảm tối đa giá trị thuộc tính không hữu ích dựa vào hệ số phổ biến HS(Minp), hệ số tin cậy HS(conf) qui định người sử dụng tùy theo điều kiện môi trường Như tiến hành mã hóa, loại bỏ số lớn thuộc tính giá trị giảm không gian lưu trữ, thời gian chạy Sử dụng luật kết hợp hỗ trợ xếp cách mã hóa thành khóa mục File liệu cần xếp theo thứ tự ưu tiên xếp container Chúng ta phân phối vị trí sơ đồ Bay (Bay chẵn, lẻ) cách tuần tự, nhanh chóng cho tất container, hình thành sơ đồ xếp thô Để giải vấn để bùng nổ tổ hợp dẫn đến bùng nổ thời gian chạy, không gin lưu trữ phép toán di truyền Ta thêm số tri thức thực nghiệm cân tàu trường hợp lệch Bay lẽ, lệch Bay chẵn, trọng tải.Việc hiệu để hạn chế tối đa thời gian chạy, không gian lưu trữ Hàm thích nghi phụ thuộc vào độ cân bằng, vững tàu Trong luận văn chưa đề cập vững tàu, để tìm vững tàu Ta cần biết thông số biến động thay đổi theo chuyến liên tàu như: nguyên liệu, nhiên liệu, nước ngọt… Vì để tính vững xác cần phải cập nhật thông số thường xuyên Footer Page 26 of 126 ... ích,đồng thời có ưu hẳn so với công cụ phân tích liệu truyền thống Em chọn đề tài: “ Ứng dụng Luật kết hợp Thuật toán di truyền vào toán tối ưu xếp container hàng hóa tàu ” làm đề tài nghiên cứu... PHƯƠNG PHÁP THUẬT GIẢI DI TRUYỀN VÀ LUẬT KẾT HỢP ĐỂ LẬP DỰ ÁN SẮP XẾP CÁC CONTAINER TRÊN TÀU 3.1 ÁP DỤNG LUẬT KẾT HỢP ĐƯỢC MÃ HÓA THÀNH KHÓA CHỈ MỤC CỦA FILE DỮ LIỆU CẦN SẮP XẾP Áp dụng phần sau:... dỡ hàng (DISCHARGE PORT) 2.1.3 Một vài dẫn chứng luật kết hợp Số Bay xếp  Loại hàng Số Bay xếp  Loại Container Số Bay xếp  Bộ phận quản lý Container Số Bay xếp  Hàng chuyển tải Số Bay xếp