Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với bài toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm : Luận văn ThS. Công nghệ thông tin

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VŨ THU HÀ TỐI ƢU ĐA MỤC TIÊU SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VỚI BÀI TOÁN HỖ TRỢ NGƢỜI MUA HÀNG TRỰC TUYẾN LỰA CHỌN SẢN PHẨM Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số : 60 48 05 LUẬN VĂN THẠC SĨ: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Người hướng dẫn khoa học: PGS- TS Hồ Cẩm Hà HÀ NỘI, NĂM 2013 Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm MỤC LỤC MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BẢNG BIỂU MỞ ĐẦU I Lý lựa chọn đề tài II Mục đích, đối tượng, phạm vi phương pháp nghiên cứu III Các luận điểm đóng góp luận văn PHẦN II: NỘI DUNG 11 CHƢƠNG I 11 BÀI TOÁN TỐI ƢU ĐA MỤC TIÊU 11 VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 11 1.1 Bài toán tối ưu đa mục tiêu 11 1.1.1 Sự đời toán tối ưu 11 1.1.2 Phát biểu toán 11 1.1.3 Một số định nghĩa 12 1.1.4 Miền tối ưu Pareto 13 1.1.5 Cách tiếp cận toán đa mục tiêu dựa thuật giải di truyền 15 1.1.6 Đánh giá giải toán tối ưu đa mục tiêu 17 1.2 Thuật giải di truyền 17 1.2.1 Tổng quát thuật giải di truyền 17 1.2.2 Khởi tạo quần thể ban đầu 21 1.2.3 Mã hóa 21 1.2.4 Lựa chọn 24 1.2.5 Phép lai 27 1.2.6 Đột biến 30 1.2.7 Điều kiện dừng 32 1.2.8 Ví dụ 32 CHƢƠNG II 38 TỐI ƢU ĐA MỤC TIÊU TRONG MUA HÀNG TRỰC TUYẾN 38 2.1 Tối ưu hóa nhiều mục tiêu 38 2.2 Mua hàng qua mạng cần thiết hỗ trợ định 39 2.2.1 Internet đem đến phương thức mua bán 39 2.2.2 Khảo sát thực trạng mua bán qua mạng 39 2.3 So sánh phương thức mua hàng truyền thống mua qua mạng 40 2.4 Khảo sát trang web bán hàng hỗ trợ khách hàng chúng 41 Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 2.5 Các tiện ích mà trang web bán hàng cần cung cấp để hỗ trợ khách hàng tốt 43 2.6 Vấn đề ―đa mục tiêu‖ chọn sản phẩm 43 2.7 Bài toán bán hàng trực tuyến hỗ trợ người mua chọn sản phẩm 44 2.8 Các khó khăn xây dựng module hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm 44 2.9 Cách tiếp cận để giải toán ―Tối ưu đa mục tiêu‖ chọn sản phẩm 45 2.10 Chuyển toán chọn sản phẩm thành toán tối ưu đa mục tiêu 46 2.10.1 Lời giải cho toán 46 2.10.2 Các biến định 46 2.10.3 Các ràng buộc 46 2.10.4 Các mục tiêu 47 2.10.5 Hướng đến lời giải ―tối ưu‖ 48 2.10.6 Các cải tiến để phù hợp với toán 51 2.11 Các bước thực giải thuật khâu lựa chọn sản phẩm tốn bán hàng qua mạng máy tính xách tay 54 2.11.1 Khởi tạo 54 2.11.2 Tính độ thích nghi 55 2.11.3 Chọn lọc 58 2.11.4 Thực phép lai ghép đột biến 59 CHƢƠNG III 61 XÂY DỰNG WEBSITE BÁN HÀNG TRỰC TUYẾN 61 3.1 Chương trình website bán hàng máy tính xách tay có hỗ trợ người mua chọn sản phẩm 61 3.1.1 Mơ hình Usecase 61 3.1.2 Mô tả Actor 62 3.1.3 Hoạt động chương trình 62 3.2 Cài đặt 66 3.3 Đánh giá kết 69 PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 73 Kết luận 73 Hướng phát triển 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác HỌC VIÊN CAO HỌC Vũ Thu Hà Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm LỜI CẢM ƠN Trên thực tế khơng có thành cơng mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ dù hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp người khác Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập giảng đường đại học Công nghệ đến nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ quý Thầy Cô, gia đình bạn bè Với lịng biết ơn sâu sắc nhất, em xin gửi đến cô giáo- PGS TS Hồ Cẩm Hà – Đại học Sư phạm I Hà Nội ln giúp đỡ, ủng hộ em để em hồn thành luận văn Em xin cảm ơn thầy cô trường Đại học Công Nghệ với tri thức tâm huyết để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho chúng em suốt thời gian học tập trường Mặc dù có nhiều nỗ lực luận văn không tránh khỏi thiếu sót, kính mong nhận đóng góp q thầy cô bạn Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm Nhận xét giáo viên phản biện Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BẢNG BIỂU Danh mục hình Hình 1.1 Miền tối ưu Pareto 13 Hình 1.2 Quay bánh xe 24 Hình 1.3 Lai vị trí mã nhị phân 26 Hình 1.4 Lai vị trí mã dạng 27 Hình 1.5 Lai hai vị trí mã nhị phân 27 Hình 1.6 Lai 27 Hình 1.7 Đột biến nhẹ 30 Hình 2.1 Véc tơ mục tiêu sản phẩm có hai thuộc tính 47 Hình 2.2 Điều hướng miền tối ưu Pareto 49 Hình 2.3 Di chuyển miền Pareto cách thay đổi trọng số 50 Hình 2.4 Các trạng thái gen quần thể 51 Hình 2.5 Lai ghép 52 Hình 2.6 Đột biến 52 Hình 3.1 Lược đồ Usecase Admin 60 Hình 3.2 Lược đồ Usecase khách hàng 61 Hình 3.3 Kết tìm kiếm sau 100 hệ máy ứng với hàm thích nghi cao 62 Hình 3.4 Giao diện trang chủ 64 Hình 3.5 Giao diện trang tìm kiếm 64 Hình 3.6 Giao diện trang tìm kiếm theo sở thích 65 Hình 3.7 Kết tìm kiếm theo sở thích 65 Hình 3.8 Lựa chọn loại máy theo đặc thù tính chất cơng việc trang amazon.com 66 Hình 3.9 Danh mục mua tùy chọn basic 67 Hình 3.10 Sản phẩm bình luận người dùng trang amazon.com 67 Hình 3.11 Trang lựa chọn máy tính xách tay vatgia.com 68 Hình 3.12 Trang lựa chọn máy tính xách tay trananh.vn 68 Danh mục bảng Bảng 1.1 Mã số thực 22 Bảng 1.2 Mã dạng 23 Bảng 1.3 Mã hoán vị 23 Bảng 1.4 Lai vị trí mã số thực 27 Bảng 1.5 Lai hai vị trí mã số thực 28 Bảng 1.6 Lai số học 29 Bảng 1.7 Đột biến 29 Bảng 1.8 Kết 150 hệ 36 Bảng 2.1 Các bước để tiến hành giao dịch 39 Bảng 2.2 Phân loại hỗ trợ định E-Commerce 40 Bảng 3.1 Thông số xác suất chọn pi cá thể quần thể 50 Bảng 3.2 Thơng số vị trí xác suất qi cá thể quần thể 51 Bảng 3.3 Hàm thích nghi 100 hệ 63 Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm PHẦN I MỞ ĐẦU I Lý lựa chọn đề tài Bán hàng trực tuyến trở thành xu hướng tất yếu xã hội đại ngày Khi xã hội phát triển, nhu cầu người phát triển, thói quen cũ thay đổi theo Với phát triển khoa học, cơng nghệ, ngồi nhà mà lựa chọn sản phẩm tâm đắc Tuy nhiên, người ngày có nhiều nhu cầu nhu cầu xung đột Người bán hàng muốn tăng doanh thu, người mua hàng muốn mua sản phẩm tốt với giá hợp lý thời gian cho phép Bán hàng trực tuyến góp phần nâng cao chất lượng sống người dân Tuy nhiên, trang Web đem lại thuận tiện cho khách hàng Làm để giới thiệu sản phẩm mà khách hàng thật mong muốn thời gian cho phép vấn đề đặt cho doanh nghiệp Tiêu chí đặt ln tư vấn cho khách hàng khơng sản phẩm mà họ mong muốn với tiêu chí họ đặt ra, dù tiêu chí có mâu thuẫn nữa, đồng thời không để khách hàng phải chờ đợi lâu, số lượng tìm kiếm lớn Vì khâu lựa chọn sản phẩm website bán hàng trực tuyến cần có hỗ trợ để người mua có lựa chọn tốt thời gian ngắn Điều khơng đem lại hài lịng cho khách hàng mà cịn đem lại lợi ích cho doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, sản lượng xây dựng chiến lược bán hàng hiệu Ứng dụng tối ưu đa mục tiêu giải thuật di truyền giải pháp tốt cho toán bán hàng trực tuyến khâu lựa chọn sản phẩm Bài toán tối ưu đa mục tiêu chuyển toán tối ưu mục tiêu, giải thuật di truyền giúp người mua ln tìm thấy sản phẩm với thời gian ngắn Mặc dù độ xác khơng hồn tồn 100% có nhiều việc phải làm giải thuật di truyền với ưu thời gian tìm kiếm khơng gian lớn khả cho kết lựa chọn đắn để ta áp dụng Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm Từ vấn đề thiết thực đó, em chọn đề tài ―Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm‖ II Mục đích, đối tƣợng, phạm vi phƣơng pháp nghiên cứu Mục đích nghiên cứu • Nghiên cứu toán tối ưu đa mục tiêu • Tìm hiểu sở lý thuyết giải thuật di truyền sử dụng toán tối ưu đa mục tiêu • Sử dụng lý thuyết tối ưu đa mục tiêu giải thuật di truyền áp dụng vào tốn: bán hàng trực tuyến máy tính xách tay khâu lựa chọn sản phẩm • Áp dụng kết nghiên cứu để cài đặt hệ thống Đối tượng phạm vi nghiên cứu • Nghiên cứu lý thuyết tối ưu đa mục tiêu, giải thuật di truyền, tốn bán hàng trực tuyến máy tính xách tay Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết tiến hành cài đặt thử nghiệm trang web bán hàng trực tuyến III Các luận điểm đóng góp luận văn Trong luận văn này, phần mở đầu, phần kết luận tài liệu tham khảo, nội dung luận văn chia thành chương: Chƣơng I: Tối ƣu đa mục tiêu giải thuật di truyền- Trình bày khái niệm tối ưu đa mục tiêu, thuật giải di truyền Chƣơng II: Tối ƣu đa mục tiêu mua hàng trực tuyến Trình bày khó khăn xây dựng module hỗ trợ khách hàng lựa chọn sản phẩm, cách Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 10 tiếp cận để giải toán tối ưu đa mục tiêu chọn sản phẩm, chuyển toán chọn sản phẩm thành toán tối ưu đa mục tiêu Chƣơng III Xây dựng website bán hàng trực tuyến – Chương làm rõ vấn đề chương trước toán cụ thể - toán bán hàng trực tuyến máy tính xách tay có hỗ trợ người dùng lựa chọn sản phẩm, sử dụng giải thuật di truyền tối ưu đa mục tiêu Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 60 nhiễm sắc thể xấu Quá trình lai đảm bảo gen tốt giữ lại, đồng thời đảm bảo tính đa dạng quần thể đảm bảo qua đời Thực phép đột biến cách phát sinh với tỉ lệ đột biến pm, số thành phần đột biến [pm*m*n], với lần đột biến, để xác định vị trí ID máy đột biến ta gieo số ngẫu nhiên từ đến m*n, số phát sinh vị trí ID đột biến, với vị trí lại gieo số ngẫu nhiên để tìm ID máy thay Tính lại độ thích nghi nhiễm sắc thể Nhiễm sắc thể tốt ta giữ lại Bài toán dừng đạt số vòng lặp tối đa Trong tốn ta chọn số vịng lặp 100 Nhiễm sắc thể có độ thích nghi cao hệ kết cần tìm Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 61 CHƢƠNG III XÂY DỰNG WEBSITE BÁN HÀNG TRỰC TUYẾN 3.1 Chƣơng trình website bán hàng máy tính xách tay có hỗ trợ ngƣời mua chọn sản phẩm 3.1.1 Mơ hình Usecase 3.1.1.1 Usecase admin Xem thơng tin đơn hàng Đăng nhập Quản lý mức giá Quản lý thông tin sản phẩm Đổi Password Quản lý danh mục sản phẩm Admin Quản lý loại CPU Quản lý nhớ Quản lý hãng sản xuất Quản lý loại ổ cứng Hình 3.1 Lược đồ Usecase Admin Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 62 3.1.1.2 Usecase khách hàng Đăng nhập Đăng ký Đăng xuất Thanh toán Thêm hàng vào giỏ Tìm kiếm theo sở thích Duyệt danh mục theo hãng sản xuất Tìm kiếm Xem danh sách sản phẩm mắt Khách hàng Xem danh sách sản phẩm bán chạy Xem thông tin chi tiết sản phẩm Xem danh sách sản phẩm nhiều người quan tâm Xem giỏ hàng Hình 3.2 - Lược đồ Usecase Khách hàng 3.1.2 Mô tả Actor Actor Admin: Quản trị hệ thống, người thay đổi thông tin hệ thống, cập nhật thông tin sản phẩm Actor khách hàng: Hệ thống không yêu cầu khách hàng phải có tài khoản riêng Một người dùng vào hệ thống tìm mua máy tính lúc 3.1.3 Hoạt động chƣơng trình Chương trình quan tâm đến nhu cầu người mua hàng Khách hàng ngồi việc xem thơng tin sản phẩm nhất, sản phẩm bán chạy nhất, tìm kiếm theo danh mục sản phẩm, hãng sản xuất, loại CPU, khoảng giá, cịn tìm kiếm theo sở thích Khách hàng tự lựa chọn thông số, hệ thống đưa mặt hàng theo nhiều tiêu chí Đây phần sử dụng giải thuật di truyền để đáp ứng nhu cầu tối ưu đa mục tiêu người dùng Ví dụ, ta nhập vào thông số trọng lượng kg, trọng số quan trọng 0,2; giá 12000000, trọng số quan trọng 0,4; thời gian sử dụng pin: giờ, trọng số quan trọng 0,2, Ram GB, trọng số 0,2; hệ đầu, ta có thơng số sau: Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 63 - Thông số xác suất chọn pi cá thể quần thể Bảng 3.1 Thông số xác suất chọn pi cá thể quần thể - Thơng số vị trí xác suất qi cá thể quần thể Bảng 3.2 Thông số vị trí xác suất qi cá thể quần thể Ta có kết sau 100 hệ: Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 64 Thế hệ thứ Hàm thích nghi 0.713245 0.798258 0.831267 10 0.849097 20 0.849134 30 0.873579 40 0.873579 50 0.873579 100 0.873579 Bảng 3.3 Hàm thích nghi 100 hệ - Và kết trả sau 100 hệ: Hình 3.3.1: Kết tìm kiếm sau 100 hệ máy ứng với hàm thích nghi cao máy có hàm thích nghi là: 0.873579, 0.849134, 0.849097 Khi trọng số thay đổi, hàm thích nghi thay đổi theo, kết trả khác Gọi giá trị thay đổi trọng số trọng lượng, giá cả, thời gian w1,w2, w3, giá trị trọng số cịn lại – (w1+w2+w3+ w1+w2+ w3) Khi hàm thích nghi tính lại sau: f= (w1+w1) (1-|p1-x1| )/x*1+ (w2+w2) (1-|p2-x2| )/x*2+(w3+w3) (1-|p3x3| )/x*3+(1 – (w1+w2+w3+ w1+w2+ w3) (1-|p4-x4| )/x*4 Như vậy, hàm thích nghi thay đổi lượng Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 65 f= w1 (1-|p1-x1| )/x*1+ w2 (1-|p2-x2| )/x*2+w3 (1-|p3-x3| )/x*3 –(w1+w2+ w3) (1-|p4-x4| )/x*4 Sau hệ ta lựa chọn gen (máy) có hàm thích nghi cao để lại cho hệ sau Ví dụ, ta thay đổi trọng số: tham số trước w trọng lượng=0.2, w giá =0.4, w thời gian = 0.2, w Ram =0.2, ta thay đổi w trọng lượng=0.1, w giá =0.3, w thời gian = 0.1, w Ram =0.5, kết trả máy có hàm thích nghi là: 0.976654, 0.911922, 0.699197 Hình 3.3.2 Thay đổi trọng số tìm kiếm Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 66 Hình 3.3.3 Kết trả thay đổi trọng số 3.2 Cài đặt Môi trường phát triển ứng dụng Hệ thống website cài đặt dựa môi trường phát triển sau: • Môi trường cài đặt ứng dung: Visual Studio 2012 • Ngôn ngữ sử dụng: ASP.NET • Hệ quản trị sở liệu: SQL Server Giao diện chương trình Trang chủ Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 67 Hình 3.4 Giao diện trang chủ Giao diện trang tìm kiếm Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 68 Hình 3.5 Giao diện trang tìm kiếm Giao diện chức tìm kiếm theo sở thích Hình 3.6 Giao diện trang tìm kiếm theo sở thích Và kết Hình 3.7 Kết tìm kiếm theo sở thích Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 69 3.3 Đánh giá kết Ứng dụng minh họa cài đặt thành công, thực yêu cầu đặt Thực truy vấn trả kết phù hợp với yêu cầu chương trình trình bày Hệ thống chạy chậm có lượng khách hàng lớn tham gia hệ thống, cần có biện pháp để cải thiện khả thực thi chương trình Nhưng chương trình đáp ứng cho việc chọn sản phẩm phù hợp với khách hàng, sản phẩm mà khách hàng tìm kiếm thơng tin Tốc độ chạy chương trình cịn phụ thuộc vào máy tính cụ thể, giải thuật di truyền sử dụng tương đối nhiều tính tốn Giao diện chương trình thân thiện, giúp người dùng dễ dàng sử dụng So sánh với trang web bán hàng trực tuyến khác Một số trang web bán hàng trực tuyến giới, ví dụ trang http://www.amazon.com, http://www.ebay.com, Việt Nam có http://www.vatgia.com, http://www.enbac.com, http://www.chodientu.vn,… Các trang web xếp khoa học dễ tìm kiếm, danh mục đề nghị sản phẩm nhất, xem nhiều nhất, thích mua nhiều Ngồi ra, khách hàng lựa chọn theo đặc trưng sản phẩm Trang amazon.com, với chức tìm kiếm máy tính xách tay Sản phẩm phân thành lựa chọn cho người dùng Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 70 Hình 3.8: Lựa chọn loại máy theo đặc thù tính chất cơng việc trang amazon.com Hình 3.9 Danh mục mua tùy chọn basic Mỗi sản phẩm bình chọn độ u thích theo thang điểm dựa vào số ngơi phần bình luận người dùng sản phẩm, ý kiến cần giúp đỡ ý kiến đánh giá Khách hàng dựa theo yếu tố để lựa chọn sản phẩm Hình 3.10 Sản phẩm bình luận người dùng amazon.com Đối với trang web nước, tham khảo số trang vatgia.com, trananh.vn, bản, trang có cách trí tương đối giống Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 71 Khách hàng chọn tùy chọn, khơng chọn nhiều tiêu chí lần nhấp chuột Tuy nhiên, tốc độ tìm kiếm tương đối nhanh xác Hình 3.11 Trang lựa chọn máy tính xách tay vatgia.com Hình 3.12 Trang lựa chọn máy tính xách tay trananh.vn Như vậy, so sánh với trang web nay, trang web tiện dụng có chức lựa chọn theo u cầu, sở thích người dùng So sánh với phương pháp tiếp cận So với phương pháp tìm kiếm tuyến tính Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 72 Tìm kiếm tuyến tính Giải thuật di truyền Có thể khơng cho kết Ln cho kết Với khối lượng thông tin lớn, chạy Trả kết nhanh chậm So với phương pháp đại Các cách tiếp cận đại mô theo tự nhiên Trong giải thuật luyện kim, người ta dùng kỹ thuật thay đổi entropy hệ điều khiển tốc độ hội tụ quần thể cách biến đổi nhiệt động học với tham số nhiệt độ T toàn cục Tuy nhiên, kỹ thuật luyện kim không tránh khỏi hạn chế việc khám phá khơng gian tìm kiếm hội tụ địa phương (local convergent)
Giải thuật di truyền tính tốn tiến hóa kết hợp ý tưởng giải thuật leo đồi luyện kim Đặc trưng giải thuật trì tập lời giải tiềm (gọi tập cá thể hay quần thể), khuyến khích việc hình thành trao đổi thông tin cá thể quần thể Một q trình tiến hóa thực quần thể thực chất tìm kiếm khơng gian lời giải tiềm
Giải thuật tối ưu đàn kiến (ACO – Ant Colony Optimization) mô việc tìm kiếm đường ngắn đàn kiến, Dorigo đề xuất phương pháp tiếp cận đại Trong luận văn sử dụng giải thuật di truyền, chưa phải phương pháp đại đánh giá mạnh tương đối hiệu trường hợp khơng gian tìm kiếm lớn Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 73 PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Bài toán tối ưu sử dụng giải thuật di truyền đề tài mẻ, với nhiều đề tài nghiên cứu nỗ lực áp dụng thực tế áp dụng mức sơ khai chưa có chuẩn thống Trong khn khổ luận văn tơi tìm hiểu cách tổng quan Bài toán tối ưu đa mục tiêu giải thuật di truyền ứng dụng hoàn thiện vào khâu hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm Có nhiều cách tiếp cận toán tối ưu đa mục tiêu Trong luận văn cố gắng đưa nhìn tổng qt tốn tối ưu hóa đa mục tiêu số cách tiếp cận, tập trung vào giải thuật di truyền Hƣớng phát triển Hồn thiện trang ứng dụng để áp dụng cách thực tế: giao diện thân thiện gần gủi hơn, giải vấn đề sau chọn sản phẩm sử dụng phương pháp để gửi tới khách hàng Cải tiến khả thực thi chương trình để hệ thống chạy nhanh Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] TS Nguyễn Đình Thúc Trí tuệ nhân tạo - lập trình tiến hóa Nhà xuất Giáo dục Năm 2001 [2] Lê Văn Hiệp - Một lớp phương pháp giải toán tối ưu nhiều mục tiêu - Luận văn Thạc Sỹ Toán Học- TP Hồ Chí Minh 2009 [3] Nguyễn Hữu Chính- Tối ưu hóa theo thuật tốn di truyền- Luận văn tốt nghiệp [Tiếng Anh] [4] Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe Convex Optimization Cambridge University Press, 2004 [5] Ronald John, Van Iwaarden An Improved Unconstrained Global Optimization Algorithms University of Colorado at Denver Press, 1996 [6] Ulrich Bodenhofer Genetic Algorithms: Theory and Applications Lecture Notes Second Edition — WS 2001/2002 [7] Mitchell Melanie An Introduction to Genetic Algorithms A Bradford Book The MIT Press Cambridge, Massachusetts • London, England Fifth printing, 1999 [8] Jochen Hansen, How new and different are consumer in the digital marketplace? The Impact of Networking,Vienna Austria, tháng /2000 Tối ưu đa mục tiêu sử dụng giải thuật di truyền với toán hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm