NGHIÊN cứu và ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP hỗ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH đa mục TIÊU vào bài TOÁN lựa CHỌN tập đoàn cây có KHẢ NĂNG CHỐNG CHỊU lửa 567812356

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 20 u(a) < u(b)  a  b u(a) = u(b)  a ~ b Trong đó: a, b lựa chọn u() hàm giá trị  ưu tiên ~ khơng khác biệt (a) tuyến tính (b) hình chữ i (c) hình Sigma (d) ng ời dùng xác định Hình 2.4 Một số dạng hàm giá trị Hàm giá trị đề cập đến u tiên ng ời định q trình phân tích Có vài ph ng pháp để ớc l ợng hàm giá trị Trong hình 2.4 thể vài d ng hàm giá trị sử dụng rộng rãi 2.2 PHƢƠNG PHÁP TÍCH BẬC (AHP) AHP đ ợc phát triển T Saaty năm (1977, 1980, 1988, 1995) ph ng pháp tiếp cận MCDA tốt đ ợc biết đến đ ợc sử dụng rộng rãi AHP ph ng pháp phân tích thứ bậc, kỹ thuật t o định giúp cung cấp tổng quan thứ tự xếp lựa chọn thiết kế nhờ vào ta tìm đ ợc định cuối hợp lý AHP giúp ng ời làm định tìm thấy hợp lý cho họ giúp họ hiểu vấn đề Ph ng pháp AHP cho phép: - Tiến hành phân tích vấn đề cần nghiên cứu - Tiến hành thu thập thông tin theo vấn đề cần nghiên cứu - Đánh giá khác biệt thông tin thu hẹp khoảng cách khác biệt - Tiến hành tổng hợp vấn đề để định - Cho phép tiến hành thảo luận vấn đề cần nghiên cứu khả t o đồng thuận việc định - Cho phép đánh giá mức độ quan trọng định phần tử có ảnh h ởng đến định 21 - Đánh giá đ ợc ổn định định Một yêu cầu quan trọng để bảo đảm thành công ph ng pháp đ ợc áp dụng việc lựa chọn thông số kỹ thuật việc xây dựng tuyến cải t o tuyến khai thác nắm vững chuyên môn nhà t vấn, tham gia vào trình xây dựng cấu trúc mơ hình định, chuẩn bị liệu diễn giải kết quả, tức họ có khả đ a đ ợc thông tin chuẩn khơng đối lập Chính việc áp dụng ph ng pháp phân tích thứ bậc tập hợp đầy đủ luận xác đáng bảo đảm cho ổn định việc định, đó: - Tất nhân tố ảnh h ởng đến việc định đ ợc tính đến - Tất mối quan hệ mục tiêu đặt với yếu tố ảnh h ởng định đ ợc tính đến - Việc so sánh cặp tiêu chí đánh giá đ ợc tiến hành nhanh gọn h ớng đến mục tiêu chung Mục tiêu Tiêu chí Tiêu chí Tiêu chí n Ph Ph Ph ng án ng án ng án n Hình 2.5 Sơ đồ cấu trúc thứ bậc Ph ng pháp thực chia toán lớn thành nh đ n giản h n tiến hành xử lý đánh giá cặp với tham gia chuyên gia Trong q trình đánh giá triển khai mức độ t ng quan phần tử thứ bậc, th ờng để đ n giản đánh giá đ ợc triển khai định l ợng Ph ng pháp phân tích thứ bậc bao gồm thủ tục tổng hợp đánh giá, tiếp nhận mức độ u tiên tiêu chí tìm kiếm ph ng án tối u Ph ng pháp phân tích thứ bậc thực dựa tiên đề sau: so sánh cặp, thang điểm để tiến hành ánh x đánh giá vào định tính, mối quan hệ đối xứng nghịch, phân nhóm mức tính trọng số thứ bậc AHP có phân đo n c bản: Xác định vấn đề cần giải quyết, thành lập ma trận so sánh tổng hợp độ u tiên 2.2.1 Xác định vấn đề cần giải 22 AHP phân giải vấn đề thành cấu trúc phân cấp Để làm điều phải khám phá khía c nh vấn đề từ tổng quát đến chi tiết, biễu diễn chúng theo đa nhánh Phần tử t i mức cao đ ợc gọi mục tiêu Những phần tử mức cuối đ ợc gọi lựa chọn Ngồi ra, cịn nhóm phần tử liên quan đến yếu tố hay tiêu chí liên kết lựa chọn mục tiêu Một phân cấp với mục tiêu đỉnh, lựa chọn phần tử phần tử tiêu chí Sắp xếp tất thành phần hệ thống phân cấp cung cấp nhìn tổng thể mối quan hệ phức t p giúp ng ời định đánh giá liệu yếu tố cấp có độ lớn để so sánh đ ợc xác Khi xây dựng hệ thống phân cấp cần xem xét môi tr ờng xung quanh vấn đề cần giải xác định vấn đề để xác định tất thành phần tham gia liên kết với vấn đề 2.2.2 Xây dựng ma trận so sánh Quy luật liên tục thứ bậc đ ợc đề cập, để phần tử mức thấp thực so sánh cặp t ng ứng với phần tử mức độ cao h n tiếp tục thực nh đỉnh thứ bậc Vì thế, thực xây dựng tập ma trận so sánh cặp mức thứ bậc mức thấp – ma trận so sánh cặp ứng với phần tử có mối t ng quan với phần tử mức phía Phần tử mức đ ợc gọi phần tử định h ớng đến phần tử nằm mức d ới, phần tử mức d ới ảnh h ởng lên phần tử mức Trên cấu trúc thứ bậc đầy đủ phần tử ảnh h ởng đến phần tử mức Các phần tử mức thực so sánh cặp với Do đó, có đ ợc ma trận đánh giá Cơng việc so sánh cặp đ ợc thực mức độ u tiên phần tử so với phần tử khác Giả thiết chung mức độ u tiên thực cách xác định, mức độ u tiên xác suất Bởi mức độ u tiên không đổi, độc lập với tác nhân khác mức độ u tiên không đ ợc thể tốn Để đánh giá quan trọng phần tử với phần tử khác, ta cần mức thang đo để quan trọng hay mức độ v ợt trội phần tử với phần tử khác qua tiêu chuẩn hay tính chất Vì vậy, ng ời ta đ a bảng mức quan trọng nh sau: Bảng 2.1 Thang đánh giá ứng với tầm quan trọng Mức độ Định nghĩa Hai đối t ợng quan trọng nh Đối t ợng quan trọng h n đối t ợng chút 23 Mức độ Định nghĩa Đối t ợng quan trọng h n đối t ợng Đối t ợng quan trọng h n đối t ợng nhiều Đối t ợng quan trọng h n đối t ợng 2,4,6,8 Đ i l ợng nghịch đảo mức trình bày Là mức trung gian mức 1, 3, 5, 7, Nếu so sánh đối t ợng A với đối t ợng B nhận đ ợc số từ mức độ nêu (ví dụ 3), so sánh đối t ợng B với đối t ợng A, nhận đ ợc đ i l ợng nghịch đảo (có nghĩa 1/3) Ví dụ, phần tử A quan trọng h n phần tử B đ ợc đánh giá mức 9, B quan trọng với A có giá trị 1/9 Bản chất tốn học AHP việc cấu trúc ma trận biểu diễn mối liên kết giá trị tập phần tử Ma trận hỗ trợ chặt chẽ cho việc tính tốn giá trị Ứng với phần tử cha ta thiết lập ma trận cho so sánh phần tử Việc so sánh đ ợc thực cặp tiêu chí với tổng hợp l i thành ma trận gồm n dòng n cột (n số tiêu chí)  A A   21  Ai1   An1 A12 Ai An A1n  A2 n  Ain    Phần tử Aij thể mức độ quan trọng tiêu chí hàng i so với tiêu chí cột j Mức độ quan trọng t ng đối tiêu chí i so với j đ ợc tính theo tỷ lệ k (k từ đến 9), ng ợc l i tiêu chí j so với i 1/k Nh Aij > 0, Aij = 1/ Aij, Aii =1 Ma trận so sánh tiêu chí th ờng đ ợc xây dựng dựa ý kiến chuyên gia Đối với ma trận có hai vấn đề cần quan tâm: vấn đề thứ ma trận phụ thuộc vào ý kiến chủ quan ng ời định Ví dụ tiêu chí X quan trọng h n tiêu chí X2 nh ng giá trị quan trọng gấp lần tuỳ ng ời Vấn đề thứ hai xem xét đến tính quán liệu Tức tiêu chí X1 quan trọng gấp lần tiêu chí X2, tiêu chí X2 quan trọng gấp lần tiêu chí X3, tiêu chí X1 quan trọng gấp lần tiêu chí X3 Tuy nhiên, ý kiến chuyên gia thực tế nh họ không bao quát đ ợc tính logic ma trận so sánh (và khơng nên cố gắng bao qt nhằm đảm bảo tính khách quan đánh giá) 24 Nếu trình thảo luận chun gia t vấn khơng đến thống ý kiến chung việc đánh giá phần tử ma trận so sánh cặp phải sử dụng cách tính giá trị chung nh sau: Ai  n n A (2.1) ij j 1 Với trọng số đánh giá phần tử ứng với tập hợp so sánh đ ợc xác định: i  Ai A i 1 Khi đó: (2.2) n i n  i 1 i =1 Một điểm m nh AHP đ a đ ợc số IC, cho phép đ a đ ợc thông tin mức độ sai lệch thích hợp Để tăng mức độ phù hợp tiến hành tìm kiếm bổ xung thông tin cần thiết khác xem xét l i kiện đ ợc dùng xây dựng ma trận so sánh IC  max  n n 1 (2.3) Trong đó: n - số l ợng phần tử đ ợc so sánh cấp  max – Giá trị riêng ma trận so sánh Nếu giá trị  max gần n tính phù hợp cao n n  n  max     Ai1    Ai    n  Ain  i 1 i 1  i 1  (2.4) Chúng ta cần phải so sánh giá trị số IC với số thích hợp CI phụ thuộc vào cấp ma trận (bảng 2.2) theo công thức: RC  IC CI (2.5) Bảng 2.2 Chỉ số thích hợp ngẫu nhiên n 10 11 12 13 14 15 CI 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.54 1.56 1.57 1.59 25 Giá trị RC cần phải thoả mãn điều kiện RC