Xây dựng công cụ đánh giá năng lực nhà thầu dựa vào thuật toán SVM kết hợp Ga và phưong pháp AHP trong môi trường Matlab

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC RÁCH KHOA TRẰN VĂN PHÚC XÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC NHÀ THẦU DỰA VÀO THUẬT TOÁN SVM KẾT HỢP GA VÀ PHƯƠNG PHÁP AHP TRONG MÔI TRƯỜNG MATLAB Chuyên ngành: Quản lý Xây dựng Mã số ngành: 60.58.03.02 LUẬN VĂN THẠC Sĩ TP HỒ Chí Minh, Năm 2019 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHÓ HỒ CHÍ MINH Cán Hướng dẫn khoa học: TS CHU VIỆT CƯỜNG Cán chấm phản biện 1: TS PHẠM vũ HỒNG SON Cán chấm phản biện 2: TS NGUYỄN TUẤN KIỆT Luận Văn Thạc sĩ bảo vệ Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ Trường Đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh ngày 06 tháng năm 2019 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn Thạc sĩ gồm: TS ĐỖ TIẾN SỸ TS PHẠM VŨ HỒNG SON TS NGUYỄN TUẤN KIỆT TS TRẦN ĐƯC HỌC TS NGUYỄN ANH THƯ Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn Trưởng khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) TP.HCM, ngày tháng năm 2019 CHỦ TỊCH HỘI ĐÒNG TS ĐÕ TIẾN SỸ KHOA KỸ THUẬT XÂY DựNG ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc —oOo— TP HCM, ngày tháng năm 2019 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC sĩ Họ tên học viên: TRẦN VĂN PHÚC Giới tính: Nam Ngày tháng năm sinh: 28 - 02 - 1991 Nơi sinh: Bĩnh Định Chuyên ngành: QUẢN LÝ XÂY DỤNG MSHV: 1670149 1- TÊN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC NHÀ THẦU DỰA VÀO THUẬT TOÁN SVM KẾT HỢP GA VÀ PHƯƠNG PHÁP AHP TRONG MÔI TRƯỜNG MATLAB 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: s Xác định tiêu chí thể lực nhà thầu xây lắp khảo sát ý kiến chuyên gia s ứng dụng phuơng pháp AHP phần mềm Expert Choice để tính tốn trọng số tiêu chí, phân loại tập liệu huấn luyện Xây dựng mô hĩnh s VM kết họp GA để đánh giá lực nhà thầu phần mềm Matlab s Đánh giá, kết luận, đề xuất ứng dụng huớng phát triển công cụ 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 11/02/2019 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/06/2019 5- HỌ VÀ TÊN CÁN Bộ HƯỚNG DẪN: TS CHU VIỆT CƯỜNG TPHCM, ngày thảng năm 2019 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BM ĐÀO TẠO DỰNG TS CHU VỆT CƯỜNG TS ĐÕ TIẾN SỸ KHOA KỸ THUẬT XÂY LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy TS.Chu Việt Cường tin tưởng, quan tâm tận tình dẫn, động viên Thầy suốt thời gian thực luận văn Xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy, Cô Bộ môn Thi công Quản lý Xây Dựng, Trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh kiến thức mà thầy cô truyền đạt Xin cảm ơn gia đĩnh động viên học tập Anh, Chị, Em đồng nghiệp công ty CPXD &KD Địa Ốc Tân Kỷ hỗ trợ trĩnh thực Luận văn Tp Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 06 năm 2019 Người thực luận văn Trần Văn Phúc Trang TÓM TẮT LUẬN VĂN Đe tìm nhà thầu đủ lực để thi công yếu tố định đến thành bại dự án xây dựng Vậy, làm cách để tìm nhà thầu cách nhanh chóng, tốn chi phí, rủi ro cho độ xác cao, thách thức lớn lĩnh vực xây dựng Nhằm mục đích giải vấn đề này, tác giả phát triển công cụ đánh giá lực nhà thầu phuơng pháp Trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) công nghệ đuợc quan tâm thời điểm đại diện tiêu biểu sóng cơng nghiệp lần thứ tu Trong luận văn này, tác giả ứng dụng thuật toán SVM kết họp GA, sử dụng kết thực tế phuơng pháp AHP để xây dựng tập huấn luyện Công cụ đuợc viết Matlab trực quan dễ sử dụng Phuơng pháp s VM phuơng pháp phân loại phi tuyến mạnh Trong đó, có tham số nguời dùng phải tự định nghĩa, định hiệu suất làm việc SVM Tác giả kết hợp phuơng pháp Di truyền (GA) để tối uu tham số nhằm tăng hiệu suất công cụ Công cụ không giúp Nhà đầu tu đánh giá nhanh chóng lục nhà thầu mà tiềm phân loại lĩnh vực khác với tập huấn luyện tuơng ứng Từ khóa: Phương pháp SVM, Phương pháp Di Truyền (GA), Phương pháp AHP, Phần mềm Malab Trang ABSTRACT Seeking a qualified contractor for construction is one of the decisive factors for the success of a construction project There fore, how to find this contractor quickly, with a low cost, risk reduction and high accuracy, is a major challenge in the construction sector In this regard, the author has developed a tool to assess contractor capabilities with Artificial Intelligence Artificial Intelligence (abbreviated AI) is one of the most exciting technologies nowadays and represents for the fourth industrial revolution In this thesis, the author applies SVM algorithm combined with genetic method (GA), and uses actual results together with AHP method to build a training set The Matlab tool is visual and easy to use SVM method is one of the most powerful nonlinear classifying methods today In that method, the determination of two user parameters is crucial, and it influences to the performance of SVM.The SVM algorithm has been combined with GA to optimize these two parameters, subsequently leads to the increase in the efficiency of the tool This tool not only helps investors to quickly assess contractor capability but also possesses the potential to classify other fields with the corresponding training Keywords: SVM Method, Genetic Methods (GA), AHP Method, Matlab Software Trang LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ LUẬN VĂN Tôi, Trần Văn Phúc, xin cam đoan trình thực Luận văn đề tài “ Xây dựng công cụ đánh giá lực nhà thầu dựa vào thuật toán SVM kết họp Ga phưong pháp AHP môi trường Matlab” kết nghiên cứu thực hoàn toàn trung thực chưa công bố nghiên cứu Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nghiên cứu / Tp Hồ Chí Minh, ngày 02 thảng 06 năm 2019 Người thực luận văn Trần Văn Phúc Trang MỤC LỤC TÓM TẮT LUẬN VĂN CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Xác định vấn đề nghiên cứu 1.2 Các mục tiêu nghiên cứu: 1.3 Phạm vi nghiên cứu: 1.4 Kết luận chương: CHƯƠNG 2: TÔNG QUAN 11 2.1 Đóng góp nghiên cứu: 11 2.1.1 Học thuật: 11 2.1.2 Thực tiễn : 11 2.2 Các nghiên cứu nước liên quan: 11 2.3 Các nghiên cứu nước liên quan 16 2.4 So sánh pp SVM pp mạng Neuron : 17 2.5 Tối ưu hệ số phạt c, hệ số y SVM : 18 2.6 Ưu điểm thuật toán Di truyền việc tối ưu hai hệ số c, y 18 2.7 Tổng hợp đánh giá tiêu chí lựa chọn theo công thức 18 2.8 Cơ sở lý thuyết : 19 * Thuật toán SVM (Support Vector Machine) 19 2.9.1 Ý tưởng phương pháp: 19 2.9.2 Khái niệm trình phân loại SVM 19 2.9.3 Khái niệm hàm hạt nhân: .20 2.9.4 Phân lớp tuyến tính: 20 2.9.5 Phân lớp phi tuyến tính: .22 *Thuật Di truyền,- 24 2.9.6 Các tính chất Di truyền 24 2.9.7 Cơ chế Di truyền 25 2.9.8 Hàm mục tiêu (fitness function) 25 2.9.9 Chọn lọc cá thể (selection) 26 2.9.10 Quy tắc bánh xe Roulete (Roulete wheel selection) 26 2.9.11 Chọn lọc xếp hạng (Rank selection) 27 Trang 2.9.12 Chọn lọc cắt (Truncation selection) 28 2.9.13 Lai ghép (crossover) 28 2.9.14 Lai ghép điểm (one point crossover) 29 2.9.15 Đột biến (Mutation) 29 2.9.16 Đột biến điểm 29 *Phương pháp AHP: 30 2.9 Các phương pháp đánh giá mô hình máy học 33 2.10.1 Đánh giá phương pháp Accuracy 33 2.10 Kết luận 33 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cứu 34 3.1 Quy trình nghiên cứu chung: 34 3.2 Quy trình nghiên cứu chi tiết: 35 3.2.1 Xin ý kiến chuyên gia tiêu chí để đánh giá gói thầu thi cơng: 37 3.2.2 Xây dựng phương pháp AHP để xử lý số liệu 40 3.3 Kết luận 41 CHƯƠNG 4: THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU 42 4.1 Lựa chọn, đánh giá tiêu chí: 42 4.2 Kiểm tra theo phương pháp trung bình 43 4.3 Kiểm tra độ tin cậy thang đo hệ so Cronbach’s Alpha 44 4.4 Xây dựng bảng ma trận so sánh cặp để tổng hợp ý kiến chyên gia 47 4.5 Sử dụng phần mềm Expert choice để tính trọng số tiêu chí số độ quán CR: 49 4.6 Thu thập, xử lý liệu: 50 4.7 Tính điểm phân loại liệu, gắn nhãn liệu 52 4.8 Xây dựng tiêu chí cho tập huấn luyện 52 4.9 Kết luận chương 54 CHƯƠNG 5: XÂY DựNG MƠ HÌNH SVM KẾT HỢP GA TRÊN MÔI TRƯỜNG MATLAB 55 5.1 Mơ hình SVM kết hợp GA: 55 5.2 Mơ hình SVM huấn luyện với C*,Y* tối ưu 57 5.3 Xây dựng mơ hình Matlab 57 5.4 Kết luận chương 60 CHƯƠNG 6: ĐÁNH GIÁ, ĐỀ XUẤT PHÁT TRIỂN 61 Trang 6.1 Đánh giá mơ hình theo phuơng pháp Accuracy: 61 6.2 Kết luận 64 6.3 Hạn chế nghiên cứu: 65 6.4 Huớng nghiên cứu . độ Kinh Quản lý nghiệm nghiệm thực tế chất Tài chi huy đạt nhà thầu lượng trưởng (tháng) (năm) (năm) X7 Số lượng X8 Y cơng nhân Cơng huy động An tồn nghệ tối đa cho dự án PHÂN LOẠI (người) 41 0.4 10 7 15 10 42 0.7 15 10 48 1.4 44 1.3 3 11 65 10 45 10 12 38 10 43 10 -1 -1 46 1.5 10 10 10 45 47 10 10 7 14 20 21 -1 3 10 22 -1 12 10 10 20 14 10 48 49 1.5 50 1.3 10 51 1.3 52 0.6 10 10 10 1 ... Định Chuyên ngành: QUẢN LÝ XÂY DỤNG MSHV: 1670149 1- TÊN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC NHÀ THẦU DỰA VÀO THUẬT TOÁN SVM KẾT HỢP GA VÀ PHƯƠNG PHÁP AHP TRONG MÔI TRƯỜNG MATLAB 2- NHIỆM... trình thực Luận văn đề tài “ Xây dựng công cụ đánh giá lực nhà thầu dựa vào thuật toán SVM kết họp Ga phưong pháp AHP môi trường Matlab” kết nghiên cứu thực hồn tồn trung thực chưa cơng bố nghiên... thuật toán SVM kết họp GA, sử dụng kết thực tế phuơng pháp AHP để xây dựng tập huấn luyện Công cụ đuợc viết Matlab trực quan dễ sử dụng Phuơng pháp s VM phuơng pháp phân loại phi tuyến mạnh Trong