Nghiên cứu và ứng dụng phương pháp hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu vào bài toán lựa chọn tập đoàn cây có khả năng chống chịu lửa

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định DSS Decision Support System được nghiên cứu phát triển từ lâu và ứng dụng phổ biến trong quản lý phòng chống cháy rừng Luận văn tập trung nghiên cứu và ứng dụng phương pháp hỗ trợ ra quyết định đa mục tiêu MCDA là một nhánh của lý thuyết ra quyết định vào bài toán lựa chọn tập đoàn cây có khả năng chống chịu lửa Luận văn đã tập trung nghiên cứu áp dụng ph ng pháp ra quyết định đa mục tiêu để giải quyết bài toán lựa chọn tập đoàn cây có khả năng chống chịu lửa gồm phương pháp AHP và phương pháp cải tiến phương pháp AHP trên cơ sở lý thuyết Dempster Shafer – AHP DS phương pháp cải tiến khắc phục được nhược điểm của AHP DS bằng việc thay thế hàm mục tiêu bằng cách sử dụng chiến l ợc Maximin Luận văn cũng đã xây dựng thành công chương trình thử nghiệm với 02 phương pháp gồm phương pháp AHP DS và phương pháp cải tiến Maximin Đồng thời cũng đã xếp hạng thành công với bài toán thực tế chọn loài cây chống chịu lửa

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - - VƢƠNG THỊ HẠNH NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU VÀO BÀI TỐN LỰA CHỌN TẬP ĐỒN CÂY CÓ KHẢ NĂNG CHỐNG CHỊU LỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Đà Nẵng - Năm 2018 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - - VƢƠNG THỊ HẠNH NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU VÀO BÀI TỐN LỰA CHỌN TẬP ĐỒN CÂY CĨ KHẢ NĂNG CHỐNG CHỊU LỬA Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Nguyễn Văn Hiệu Đà Nẵng - Năm 2018 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: - Những nội dung luận văn thực hướng dẫn trực tiếp TS Nguyễn Văn Hiệu - Mọi tham khảo dùng luận văn trích dẫn rõ ràng trung thực tên tác giả, tên cơng trình, thời gian địa điểm công bố - Mọi chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm Tác giả luận văn V ng Thị H nh ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii TÓM TẮT LUẬN VĂN v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH viii MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu Đối t ợng ph m vi nghiên cứu Ph ng pháp nghiên cứu Dự kiến kết Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Cấu trúc luận văn CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÒNG CHỐNG CHÁY RỪNG VÀ PHƢƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU 1.1 TỔNG QUAN VỀ PHÒNG CHỐNG CHÁY RỪNG 1.1.1 Giới thiệu 1.1.2 Ph ng pháp phòng chống cháy rừng 1.1.3 Ph ng pháp băng xanh cản lửa 1.2 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU 11 1.2.1 Giới thiệu 11 1.2.2 Một số khái niệm thông th ờng 13 1.2.3 Cấu trúc toán MCDA 13 1.2.4 Phân lo i toán MCDA 13 1.2.5 Các ph ng pháp MCDA 14 iii 1.3 BÀI TOÁN LỰA CHỌN TẬP ĐOÀN CÂY CHỐNG CHỊU LỬA 15 1.3.1 Ph ng pháp băng xanh cản lửa 15 1.3.2 Bài toán cụ thể 16 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU TRONG BÀI TOÁN LỰA CHỌN TẬP ĐỒN CÂY CĨ KHẢ NĂNG CHỐNG CHỊU LỬA 17 2.1 GIỚI THIỆU BÀI TỐN LỰA CHỌN TẬP ĐỒN CÂY 17 2.1.1 Xác định tiêu chí 18 2.1.2 Xây dựng ma trận phân tích 18 2.1.3 Chuẩn hóa ma trận phân tích 19 2.1.4 Mơ hình hóa hàm giá trị 19 2.2 PHƯƠNG PHÁP TÍCH BẬC (AHP) 20 2.2.1 Xác định vấn đề cần giải 21 2.2.2 Xây dựng ma trận so sánh 22 2.2.3 Tổng hợp độ u tiên 25 2.2.4 Ưu nh ợc điểm AHP 25 2.3 PHƯƠNG PHÁP AHP/DS 26 2.3.1 H ớng tiếp cận cải tiến 26 2.3.2 Lý thuyết Dempster- Shafer (DS) 27 2.3.3 Quy luật kết hợp Dempster 28 2.3.4 Mơ hình AHP/ DS 29 2.4 PHƯƠNG PHÁP CẢI TIẾN MAXIMIN 38 2.4.1 Lý cải tiến 38 2.4.2 Hàm mục tiêu 38 2.4.3 Ph ng pháp giải toán tối u 39 CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH HỖ TRỢ CHỌN TẬP CÂY CHỐNG CHỊU LỬA 42 3.1 THỰC TRẠNG VÀ NHU CẦU 42 3.1.1 Thực tr ng lựa chọn tập có khả chống chịu lửa 42 iv 3.1.2 Nhu cầu lựa chọn tập có khả chống chịu lửa 43 3.2 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 44 3.2.1 Mơ hình tốn 44 3.2.2 Ch ng trình ứng dụng 46 3.3 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 49 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 PHỤ LỤC QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN v TÓM TẮT LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU VÀO BÀI TỐN LỰA CHỌN TẬP ĐỒN CÂY CĨ KHẢ NĂNG CHỐNG CHỊU LỬA Học viên: V ng Thị H nh Mã số: 60 48 01 Chuyên ngành: Khoa học máy tính Khóa: K33-Tr ờng Đ i học Bách khoa – ĐHĐN Tóm tắt – Hệ thống hỗ trợ định DSS (Decision Support System) đ ợc nghiên cứu, phát triển từ lâu ứng dụng phổ biến quản lý phòng chống cháy rừng Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng ph ng pháp hỗ trợ định đa mục tiêu MCDA (là nhánh lý thuyết định) vào toán lựa chọn tập đồn có khả chống chịu lửa Luận văn tập trung nghiên cứu áp dụng ph ng pháp định đa mục tiêu để giải tốn lựa chọn tập đồn có khả chống chịu lửa, gồm: ph ng pháp AHP ph ng pháp cải tiến ph ng pháp AHP c sở lý thuyết Dempster-Shafer – AHP/DS, ph ng pháp cải tiến khắc phục đ ợc nh ợc điểm AHP/DS việc thay hàm mục tiêu cách sử dụng chiến l ợc Maximin Luận văn xây dựng thành cơng ch ng trình thử nghiệm với 02 ph ng pháp gồm: ph ng pháp AHP/DS ph ng pháp cải tiến Maximin Đồng thời, xếp h ng thành cơng với tốn thực tế chọn lồi chống chịu lửa Từ khóa - chống chịu lửa, DSS, phòng chống cháy rừng, MCDA, AHP, AHP/DS, Maximin RESEARCH AND APPLICATION OF MULTIPLE CRITERIA DECISION AID TO SELECTION FIRE-RESISTANT PLANTS Abstract - Decision Support System - DSS for the research, development from long and the popular application in the Forest fire management In this work, research and the application method multiple criteria decision aid - MCDA is specified to be specified selection fire-resistant plants for forest fire prevention Research and the application method multiple criteria decision aid, including: AHP method and method method AHP on the database theory of Dempster-Shafer - AHP/DS, the progress of the progressed the restore the AHP/DS with the substitution using the target to use the Maximin strategy Done to test both program with AHP/DS method and Maximin optimative method The right, also the finished rating with fire-resistant plants Key words - fire-resistant plants, DSS, for forest fire prevention, MCDA, AHP, AHP/DS, Maximin vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT CÁC CHỮ VIẾT TẮT: AHP Analytic Hierachy Process – Ph AHP/DS Ph ng pháp phân tích thứ bậc ng pháp phân tích thứ bậc với trợ giúp thuyết Dempster – Shafer CI Casual index of coordination – Chỉ số thích hợp ngẫu nhiên DS Lý thuyết Dempster- Shafer – Thuyết ngẫu nhiên DM Decision maker – Ng ời định DSS Decision support system – Hệ hỗ trợ định IC Index of coordination – Chỉ số thích hợp MAUT Multi-attribute utility based methods - Ph ng pháp dựa tiện ích đa thuộc tính MCDA Multiple Criteria Decision Aid – Hỗ trợ định đa tiêu chí MIS Management Information System - Hệ thống thơng tin quản lý PCCC Phòng cháy chữa cháy RC Relation of coordination – Giá trị t ng quan phù hợp vii DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang 2.1 Thang đánh giá ứng với tầm quan trọng 22 2.2 Chỉ số thích hợp ngẫu nhiên 24 2.3 Thống kê đánh giá chuyên gia nhóm tiêu chí 31 2.4 Kết khảo sát chuyên gia nhóm ph ng án ứng với tiêu chí 32 2.5 Giá trị xác suất c sở nhóm tiêu chí 33 2.6 Giá trị hàm xác suất c sở nhóm ph ng án ứng với tiêu chí 33 2.7 Giá trị hàm niềm tin hàm thực nhóm ph ng án 37 3.1 Danh lục lồi có khả chống chịu lửa 44 3.2 Danh lục lồi có khả chống chịu lửa đ ợc lựa chọn 44 3.3 Bảng tiêu chí đánh giá lựa chọn tập đồn có khả chống chịu lửa 46 3.4 Các tập tin ch 47 3.5 Kết đánh giá ph tiêu chí 3.6 Xếp h ng lồi theo ph có trọng số ng trình ng án ứng với ng pháp đối lập 49 51 viii DANH MỤC CÁC HÌNH Số hiệu hình vẽ Tên hình vẽ Trang 1.1 Cấu trúc toán MCDA 13 1.2 Phân lo i toán MCDA 14 2.1 S đồ tổng quát DSS toán lựa chọn tập đồn có khả chống chịu lửa 17 2.2 Các b ớc thực MCDA DSS 18 2.3 Số chiều khác kết ma trận phân tích 19 2.4 Một số d ng hàm giá trị 20 2.5 S đồ cấu trúc thứ bậc 21 2.6 Cấu trúc thứ bậc tốn chọn lồi chống chịu lửa 29 2.7 Cấu trúc mở rộng tốn lựa chọn lồi chống chịu lửa 31 2.8 Đánh giá hàm   Bel ( Bk )  (1   )  Pl ( Bk ) phụ thuộc vào  37 3.1 Một vài cửa số thống kê đánh giá chuyên gia 48 3.2 Các cửa số khảo sát chuyên gia nhóm ph ng án 48 3.3 Giao diện hiển thị kết ch 49 ng trình { double d = (double)a[i, M - 1] / (double)a[i, J]; if (d > && d < min) { = d; id = i; }} return id; } public void Working2() { int j = ChonCol(); if (j == -1) { ok2 = false; return; } else { int i = ChonRow(); if (i != -1) { DoiMaTran(i, j); } else { ok2 = false; return; }}} public void Print() { for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < M; j++) { Console.Write(a[i, j].ToString() + "\t"); } Console.WriteLine(); }} public void Run() { while (ok) { Working(); } while (ok2) { Working2(); }}}} Lớp NoLinearProgramming (Lớp tính giá trị giới hạn hạn hàm mục tiêu chung tốn khơng sử dụng chập tuyến tính) using using using using using System; System.Collections.Generic; System.Text; System.Collections; System.Windows.Forms; namespace MulticriteriaDM { public class NoLinearProgramming { Form2 host; public Hashtable bel; public Hashtable pl; public NoLinearProgramming(Form2 Host) { host = Host; bel = new Hashtable(); pl = new Hashtable(); } public void GetPl() { ArrayList al = new ArrayList(host.alte.ac.Keys); string k = al[0].ToString(); Hashtable lr = (Hashtable)host.alte.plac[k]; foreach (string a in lr.Keys) { GetPl(a); } } public void GetPl(string k) { pl.Add(k, GetSupQ(k)); } public double GetSupQ(string k) { //ArrayList hs = new ArrayList(); ArrayList left = new ArrayList(); ArrayList right = new ArrayList(); ArrayList al = new ArrayList(host.crite.c.Keys); al.Sort(); for (int j = 1; j