Khóa Luận Tốt Nghiệp: Giải Thuật Đàn Kiến Tự Thích Ứng Cho Bài Toán Điều Hướng Thu Thập

• Tác giả: Lê Thế Việt
• Người hướng dẫn: TS. Lương Ngọc Hoàng
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Giải Thuật Đàn Kiến Tự Thích Ứng Cho Bài Toán Điều Hướng Thu Thập
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
• 1.2. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.3. CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 1.4. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
• 2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC NỀN TẢNG
• 2.1. BÀI TOÁN ĐIỀU HƯỚNG THU THẬP
• 2.2. GIẢI THUẬT TỐI ƯU HÓA ĐÀN KIẾN CHO BÀI TOÁN ThOP
• 2.2.1. Thuật toán tối ưu hóa đàn kiến
• 2.2.2. Thuật toán tiến hóa CMA-ES
• 2.2.3. Kỹ thuật cài đặt tham số
• 2.2.4. Phương pháp phân cụm thứ bậc
• 2.3. CƠ CHẾ TỰ THÍCH ỨNG
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH SÁCH HÌNH VẼ
• DANH SÁCH BẢNG
• DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT

I. Tổng Quan Về Giải Thuật Đàn Kiến Tự Thích Ứng

Giải thuật đàn kiến tự thích ứng (Self-Adaptive Ant System - SAAS) là một phương pháp tối ưu hóa mạnh mẽ, được phát triển để giải quyết bài toán Điều Hướng Thu Thập (Thief Orienteering Problem - ThOP). ThOP là một bài toán phức tạp, kết hợp giữa bài toán điều hướng và bài toán ba lô, nhằm tối đa hóa lợi nhuận từ việc thu thập vật phẩm trong một khoảng thời gian và sức chứa nhất định. SAAS không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn tự động điều chỉnh các tham số trong quá trình chạy, giúp giảm thiểu thời gian và công sức cho việc điều chỉnh thủ công.

1.1. Đối Tượng Nghiên Cứu Trong Giải Thuật Đàn Kiến

Bài toán Điều Hướng Thu Thập (ThOP) là một bài toán tối ưu hóa tổ hợp, kết hợp giữa bài toán điều hướng và bài toán ba lô. Mục tiêu chính là tìm ra tuyến đường tối ưu để thu thập vật phẩm, đồng thời tuân thủ các ràng buộc về thời gian và sức chứa của ba lô.

1.2. Các Công Trình Liên Quan Đến ThOP

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để giải quyết ThOP, bao gồm các phương pháp heuristic và metaheuristic. Các công trình này đã chỉ ra rằng việc áp dụng các thuật toán như ACO++ có thể mang lại kết quả tốt hơn so với các phương pháp truyền thống.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Bài Toán Điều Hướng Thu Thập

Bài toán ThOP đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự phụ thuộc giữa các tham số và độ phức tạp tính toán. Việc tối ưu hóa các tham số trong thuật toán là một nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt khi số lượng thành phố và vật phẩm tăng lên. Các phương pháp hiện tại thường yêu cầu điều chỉnh thủ công, dẫn đến việc mất thời gian và hiệu quả không cao.

2.1. Thách Thức Về Tham Số Trong Thuật Toán

Một trong những thách thức lớn nhất là việc điều chỉnh các tham số của thuật toán. Các tham số này thường cần được điều chỉnh riêng cho từng trường hợp cụ thể, gây khó khăn trong việc áp dụng rộng rãi.

2.2. Độ Phức Tạp Tính Toán Của Bài Toán

Bài toán ThOP có độ phức tạp NP-Hard, điều này có nghĩa là thời gian tính toán sẽ tăng nhanh chóng với kích thước của bài toán. Do đó, việc tìm ra các giải pháp hiệu quả là rất cần thiết.

III. Phương Pháp Giải Quyết Bài Toán ThOP Bằng SAAS

Giải thuật SAAS được phát triển để tự động điều chỉnh các tham số trong quá trình tìm kiếm. Phương pháp này kết hợp các kỹ thuật như phân cụm thứ bậc và bay hơi lười biếng để cải thiện hiệu suất. SAAS không chỉ giúp tối ưu hóa kết quả mà còn giảm thiểu thời gian tính toán.

3.1. Cơ Chế Tự Thích Ứng Trong SAAS

Cơ chế tự thích ứng cho phép SAAS điều chỉnh các tham số dựa trên đặc điểm của từng trường hợp cụ thể. Điều này giúp cải thiện khả năng thích nghi của thuật toán trong quá trình tìm kiếm.

3.2. Kỹ Thuật Phân Cụm Thứ Bậc

Kỹ thuật phân cụm thứ bậc được sử dụng để giảm độ phức tạp tính toán, giúp thuật toán tìm kiếm các tuyến đường hiệu quả hơn trong không gian tìm kiếm.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Giải Thuật Đàn Kiến Tự Thích Ứng

Giải thuật SAAS đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, từ logistics đến quản lý chuỗi cung ứng. Kết quả nghiên cứu cho thấy SAAS có thể mang lại hiệu suất vượt trội so với các phương pháp hiện có, đồng thời giảm thiểu chi phí tính toán.

4.1. Ứng Dụng Trong Logistics Ngược

Trong logistics ngược, SAAS giúp tối ưu hóa việc thu hồi hàng hóa từ khách hàng, đảm bảo rằng lợi ích thu được từ hàng hóa là tối đa trong khi vẫn tuân thủ các ràng buộc về thời gian và sức chứa.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu So Với Các Phương Pháp Khác

Kết quả từ các thí nghiệm cho thấy SAAS vượt trội hơn so với các phương pháp như ILS, BRKGA, và ACO trong việc giải quyết bài toán ThOP, với hiệu suất cao hơn và thời gian tính toán ngắn hơn.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Giải Thuật Đàn Kiến Tự Thích Ứng

Giải thuật đàn kiến tự thích ứng đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc giải quyết bài toán Điều Hướng Thu Thập. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mở ra nhiều hướng đi mới, với khả năng áp dụng trong các bài toán tối ưu hóa phức tạp khác.

5.1. Hướng Phát Triển Trong Nghiên Cứu

Nghiên cứu có thể mở rộng để áp dụng SAAS cho các bài toán tối ưu hóa khác, từ đó phát triển các phương pháp mới giúp cải thiện hiệu suất và khả năng thích ứng.

5.2. Tương Lai Của SAAS Trong Thực Tiễn

SAAS có tiềm năng lớn trong việc giải quyết các bài toán thực tiễn phức tạp, đặc biệt trong các lĩnh vực như logistics, sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng.