Nội dung của luận văn này là tìm hiểu bài tốn tối ưu hĩa đa mục tiêu và cách tiếp cận dùng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA). Và áp dụng cách tiếp cận trên để giải bài tốn tối ưu hĩa đa mục tiêu khi hỗ trợ khách hàng chọn sản phẩm. Luận văn này chọn cách tiếp cận trên với các lý do sau:
• Đây là một cách tiếp cận mới mẻ và đang được nhiều người quan tâm,phát triển và ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Giải thuật di truyền (GA) giựa trên ý tưởng quần thể tự nhiên, chọn lọc ngẫu nhiên sẽ làm cho giải thuật cĩ khả năng mạnh mẽ trong việc tìm kiếm một cách song song. Trong đĩ tất cả các cá thể trong quẩn thể sẽ được cố gắng tìm kiếm ở tất cả các hướng trong khơng gian tìm kiếm qua đĩ cho phép GA tránh được tối ưu hĩa cục bộ.
• Một thế mạnh của GA trong nhiệm vụ tìm kiếm đĩ là khơng lo sợ khả năng bùng nổ của tổ hợp tìm kiếm.GA đặc biệt tỏ ra hữu hiệu với các khơng gian tìm kiếm lớn. Với các khơng gian tìm kiếm lớn GA khơng những bảo đảm được tối
ưu hĩa tồn cục mà cịn bảo đảm được thời gian tìm kiếm, một trong những yêu cầu quan trọng của bài tốn.
• Và do đặc trưng của bài tốn, chúng ta cần trả về cho người mua một danh sách các mặt hàng mà theo hệ thống là phù hợp nhất (thơng thường từ 3 đến 5 giải pháp) nên việc sử dụng GA lại càng hợp lý. GA khác các phương pháp tìm kiếm tuyến tính khác là trong một lần chạy cĩ thể cho ta một tập các giải pháp thuộc miền Pareto (xem phụ lục A) trong quần thể của nĩ.