Mỗi một sản phẩm đều được bình chọn độ yêu thích theo thang điểm 5 dựa vào số ngôi sao và 2 phần bình luận của người dùng sản phẩm, một là những ý kiến cần giúp đỡ và ý kiến đánh giá. Khách hàng có thể dựa theo các yếu tố này để lựa chọn sản phẩm.
Hình 3.10. Sản phẩm và bình luận của người dùng trên amazon.com. Đối với các trang web trong nước, tham khảo trên một số trang như vatgia.com, trananh.vn, về cơ bản, các trang đều có cách bài trí tương đối giống
nhau. Khách hàng chỉ có thể chọn từng tùy chọn, chứ không chọn được nhiều tiêu chí tại một lần nhấp chuột. Tuy nhiên, tốc độ tìm kiếm tương đối nhanh và
chính xác.
Hình 3.11. Trang lựa chọn máy tính xách tay trên vatgia.com
Hình 3.12. Trang lựa chọn máy tính xách tay trên trananh.vn
Như vậy, so sánh với các trang web hiện nay, trang web của chúng ta tiện dụng hơn vì có chức năng lựa chọn theo yêu cầu, sở thích người dùng.
So sánh với các phương pháp tiếp cận. So với phương pháp tìm kiếm tuyến tính.
Tìm kiếm tuyến tính Giải thuật di truyền
Có thể không cho kết quả Luôn cho kết quả
Với khối lượng thông tin lớn, chạy chậm
Trả về kết quả nhanh hơn
So với phương pháp hiện đại
Các cách tiếp cận hiện đại hiện nay đều mô phỏng theo tự nhiên.
Trong giải thuật luyện kim, người ta dùng kỹ thuật thay đổi entropy của hệ và điều khiển tốc độ hội tụ của quần thể bằng cách biến đổi nhiệt động học với một tham số nhiệt độ T toàn cục. Tuy nhiên, kỹ thuật luyện kim không tránh khỏi hạn chế trong việc khám phá không gian tìm kiếm và sự hội tụ địa phương (local convergent).
Giải thuật di truyền và tính toán tiến hóa kết hợp ý tưởng của giải thuật leo đồi và luyện kim. Đặc trưng của giải thuật này là duy trì một tập các lời giải tiềm năng (gọi là tập các cá thể hay quần thể), khuyến khích việc hình thành và trao đổi thông tin giữa các cá thể trong quần thể. Một quá trình tiến hóa được thực hiện trên một quần thể thực chất là sự tìm kiếm trong một không gian các lời giải tiềm năng.
Giải thuật tối ưu đàn kiến (ACO – Ant Colony Optimization) mô phỏng việc tìm kiếm đường đi ngắn nhất của đàn kiến, do Dorigo đề xuất là phương pháp tiếp cận hiện đại nhất.
Trong luận văn tôi sử dụng giải thuật di truyền, tuy chưa phải là phương pháp hiện đại nhất nhưng được đánh giá là mạnh và tương đối hiệu quả trong trường hợp không gian tìm kiếm là lớn.
PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
1. Kết luận
Bài toán tối ưu sử dụng giải thuật di truyền tuy không phải là một đề tài mới mẻ, với rất nhiều đề tài nghiên cứu và các nỗ lực áp dụng thực tế nhưng các áp dụng của nó vẫn ở mức rất sơ khai và vẫn chưa có một chuẩn thống nhất. Trong khuôn khổ luận văn tôi đã tìm hiểu một cách tổng quan Bài toán tối ưu đa mục tiêu và giải thuật di truyền và ứng dụng hoàn thiện vào khâu hỗ trợ người mua hàng trực tuyến lựa chọn sản phẩm.
Có rất nhiều cách tiếp cận bài toán tối ưu đa mục tiêu. Trong luận văn này tôi đã cố gắng đưa ra một cái nhìn tổng quát về bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu và một số cách tiếp cận, trong đó tôi tập trung vào giải thuật di truyền.
2. Hƣớng phát triển
Hoàn thiện trang ứng dụng để nó có thể áp dụng một cách thực tế: giao diện thân thiện và gần gủi hơn, và giải quyết vấn đề sau khi chọn được sản phẩm thì sử dụng phương pháp nào để gửi tới khách hàng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. TS. Nguyễn Đình Thúc. Trí tuệ nhân tạo - lập trình tiến hóa. Nhà xuất bản Giáo dục Năm 2001.
[2]. Lê Văn Hiệp - Một lớp các phương pháp giải bài 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 toán 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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[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 9 /2000.