Luận văn: Ứng dụng Logic mờ trong Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) - Đại học Bách Khoa Hà Nội

Luận văn logic mờ và ứng dụng trong hệ thống thông tin địa lý. Nghiên cứu chuyên sâu về ứng dụng logic mờ để giải quyết bài toán trong GIS.

• Tác giả: Đoàn Khánh Hoàng
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Đình Khang
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Logic mờ và ứng dụng trong hệ thống thông tin địa lý
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. Tính cấp thiết của đề tài
• 2. Mục tiêu nghiên cứu
• 3. Nội dung nghiên cứu
• 4. Phương pháp nghiên cứu
• 5. Ý nghĩa của đề tài
• 1. CHƯƠNG 1: CÁC VẤN ĐỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
• 1.1. Hệ thống thông tin địa lý - GIS
• 1.1.1. Khái niệm về GIS
• 1.1.2. Các thành phần cơ bản trong GIS
• 1.1.3. Cơ sở dữ liệu GIS
• 1.1.4. Các chức năng của GIS
• 1.1.5. Ứng dụng của GIS
• 1.2. Khái quát về logic mờ
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH PHÂN TÍCH THỨ BẬC MỜ VÀ ỨNG DỤNG TRONG GIS
• 2.1. Hệ hỗ trợ ra quyết định đa chỉ tiêu
• 2.2. Quá trình phân tích phân cấp (Analytical Hierarchy Process - AHP)
• 2.3. Hệ hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu không gian
• 2.4. Mô hình phân tích thứ bậc mờ
• 2.5. Mô hình ứng dụng FAHP trong hệ thống thông tin địa lý
• 3. CHƯƠNG 3: LỰA CHỌN ĐỊA ĐIỂM ĐẶT MÁY ATM SỬ DỤNG FAHP VÀ GIS
• 3.1. Mô tả bài toán
• 3.2. Xác định các tiêu chuẩn
• 3.3. Tìm thập dữ liệu và thành lập các bản đồ chuyên đề
• 3.4. Xây dựng các ma trận đối sánh và tính toán trọng số
• 3.5. So sánh với mô hình AHP
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH VẼ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Logic Mờ Hệ Thống Thông Tin Địa Lý

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã trở thành một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ quản lý tài nguyên thiên nhiên đến quy hoạch đô thị và ứng phó với thiên tai. GIS cho phép thu thập, quản lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu không gian một cách hiệu quả. Tuy nhiên, trong nhiều bài toán thực tế, dữ liệu đầu vào và các quy tắc ra quyết định thường chứa đựng sự không chắc chắn và mơ hồ. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận linh hoạt hơn để xử lý thông tin. Đó là lý do tại sao logic mờ trở nên hữu ích trong GIS. Logic mờ là một mở rộng của logic cổ điển, cho phép các giá trị thuộc tính không chỉ là đúng hoặc sai, mà có thể nằm trong một khoảng liên tục từ 0 đến 1. Điều này giúp biểu diễn và xử lý các khái niệm mơ hồ như "gần", "xa", "cao", "thấp" một cách tự nhiên hơn. Sự kết hợp giữa logic mờ và GIS mang lại một sức mạnh mới cho việc phân tích và ra quyết định, đặc biệt trong các bài toán mà yếu tố chủ quan và sự không chắc chắn đóng vai trò quan trọng. Ứng dụng logic mờ giúp hệ thống xử lý thông tin hiệu quả hơn khi đối mặt với dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác, từ đó đưa ra các quyết định phù hợp và tin cậy hơn. Theo Đoàn Khánh Hoàng trong luận văn của mình, sự kết hợp này giúp vượt qua những hạn chế của các mô hình phân tích đánh giá cổ điển.

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Hệ Thống Thông Tin Địa Lý GIS

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một hệ thống máy tính được thiết kế để thu thập, lưu trữ, phân tích và hiển thị tất cả các loại dữ liệu địa lý. Nó tích hợp dữ liệu không gian với dữ liệu thuộc tính, cho phép người dùng xem, hiểu, đặt câu hỏi, giải thích và trực quan hóa dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, tiết lộ các mẫu, xu hướng và mối quan hệ mà có thể không dễ nhận thấy trong các bảng tính hoặc bản đồ truyền thống. Thành phần chính của GIS bao gồm phần cứng, phần mềm, dữ liệu, con người và quy trình. GIS sử dụng hai mô hình dữ liệu chính là vector và raster để biểu diễn các đối tượng địa lý. Dữ liệu vector sử dụng các điểm, đường và đa giác để biểu diễn các đối tượng rời rạc, trong khi dữ liệu raster sử dụng các ô lưới để biểu diễn các biến liên tục. Các chức năng quan trọng của GIS bao gồm thu thập dữ liệu, quản lý dữ liệu, phân tích không gian và hiển thị dữ liệu. GIS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm quản lý tài nguyên thiên nhiên, quy hoạch đô thị, giao thông vận tải, nông nghiệp và phòng chống thiên tai.

1.2. Giới Thiệu Tổng Quan Về Logic Mờ và Ứng Dụng

Logic mờ là một hình thức của logic nhiều giá trị, trong đó các giá trị chân lý của các biến có thể là bất kỳ số thực nào giữa 0 và 1, cả hai đều bao gồm. Nó được sử dụng để xử lý khái niệm về sự thật một phần, trong đó giá trị chân lý có thể nằm giữa hoàn toàn đúng và hoàn toàn sai. Ngược lại, trong logic Boolean truyền thống, các giá trị chân lý của các biến chỉ có thể là đúng hoặc sai. Logic mờ được giới thiệu bởi Lotfi A. Zadeh vào năm 1965 như một cách để biểu diễn và xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong các hệ thống thực tế. Các khái niệm cơ bản của logic mờ bao gồm tập mờ, hàm thành viên, biến ngôn ngữ và luật IF-THEN. Tập mờ là một tập hợp các đối tượng với mức độ thành viên được chỉ định bởi một hàm thành viên. Hàm thành viên ánh xạ mỗi đối tượng vào một giá trị giữa 0 và 1, biểu thị mức độ mà đối tượng đó thuộc về tập mờ. Biến ngôn ngữ là một biến có giá trị là các từ hoặc cụm từ trong một ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ: "nhiệt độ", "áp suất", "tốc độ". Luật IF-THEN là một quy tắc có dạng IF (điều kiện) THEN (kết luận), trong đó điều kiện và kết luận là các biểu thức mờ. Logic mờ được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm điều khiển hệ thống, nhận dạng mẫu, ra quyết định và khai thác dữ liệu.

II. Thách Thức Khi Dùng GIS Truyền Thống Yếu Tố Mơ Hồ

Mặc dù GIS truyền thống là một công cụ mạnh mẽ, nó vẫn có những hạn chế nhất định khi xử lý các vấn đề có yếu tố mơ hồ. Dữ liệu không gian thường không chính xác hoặc không đầy đủ, và các quy tắc ra quyết định có thể chứa đựng sự chủ quan và không chắc chắn. Ví dụ, khi đánh giá mức độ ô nhiễm của một khu vực, các tiêu chí như "gần khu dân cư" hoặc "mật độ giao thông cao" là những khái niệm mơ hồ, khó định lượng một cách chính xác. Việc sử dụng các giá trị nhị phân (0 hoặc 1) để biểu diễn các khái niệm này có thể dẫn đến mất thông tin và đưa ra các quyết định không tối ưu. Hơn nữa, các chuyên gia thường có những đánh giá khác nhau về tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau, và việc tổng hợp các đánh giá này một cách khách quan là một thách thức lớn. Theo luận văn, việc đơn thuần sử dụng các mô hình phân tích đánh giá cổ điển (ví dụ AHP) có thể cho kết quả không chính xác do những yếu tố không chắc chắn và mơ hồ này. Do đó, cần phải có một phương pháp tiếp cận linh hoạt hơn để xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong GIS.

2.1. Vấn Đề Dữ Liệu Không Chắc Chắn Trong Hệ Thống GIS

Trong GIS, dữ liệu không chắc chắn có thể phát sinh từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm lỗi đo lường, lỗi nhập liệu, lỗi xử lý và lỗi biểu diễn. Lỗi đo lường có thể xảy ra trong quá trình thu thập dữ liệu không gian, ví dụ như sử dụng các thiết bị GPS không chính xác hoặc thực hiện các phép đo thủ công không cẩn thận. Lỗi nhập liệu có thể xảy ra khi nhập dữ liệu thuộc tính vào cơ sở dữ liệu, ví dụ như gõ sai số hoặc nhập dữ liệu vào các trường không chính xác. Lỗi xử lý có thể xảy ra trong quá trình phân tích dữ liệu không gian, ví dụ như sử dụng các thuật toán không phù hợp hoặc thực hiện các phép biến đổi không chính xác. Lỗi biểu diễn có thể xảy ra khi hiển thị dữ liệu không gian, ví dụ như sử dụng các tỷ lệ bản đồ không phù hợp hoặc sử dụng các ký hiệu không rõ ràng. Dữ liệu không chắc chắn có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ tin cậy của các kết quả phân tích GIS và có thể dẫn đến các quyết định sai lầm.

2.2. Sự Mơ Hồ Trong Các Tiêu Chí Đánh Giá và Ra Quyết Định

Trong nhiều bài toán GIS, các tiêu chí đánh giá và ra quyết định thường chứa đựng sự mơ hồ. Ví dụ, khi lựa chọn địa điểm đặt trạm cứu hỏa, các tiêu chí như "gần khu dân cư", "dễ dàng tiếp cận", "mật độ giao thông thấp" là những khái niệm mơ hồ, khó định lượng một cách chính xác. Việc sử dụng các giá trị nhị phân (0 hoặc 1) để biểu diễn các khái niệm này có thể dẫn đến mất thông tin và đưa ra các quyết định không tối ưu. Hơn nữa, các chuyên gia thường có những đánh giá khác nhau về tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau, và việc tổng hợp các đánh giá này một cách khách quan là một thách thức lớn. Logic mờ cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt hơn để xử lý sự mơ hồ trong các tiêu chí đánh giá và ra quyết định bằng cách cho phép các giá trị thuộc tính nằm trong một khoảng liên tục từ 0 đến 1.

III. Phương Pháp Logic Mờ Giải Pháp Cho Bài Toán Địa Lý

Logic mờ cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong GIS. Bằng cách sử dụng các tập mờ và hàm thành viên, ta có thể biểu diễn các khái niệm mơ hồ như "gần", "xa", "cao", "thấp" một cách tự nhiên hơn. Logic mờ cũng cho phép kết hợp các đánh giá chủ quan của các chuyên gia một cách linh hoạt và khách quan. Ví dụ, ta có thể sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc mờ (FAHP) để xác định trọng số của các yếu tố khác nhau trong một bài toán ra quyết định. FAHP là một mở rộng của phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) truyền thống, trong đó các so sánh cặp được thực hiện bằng cách sử dụng các số mờ thay vì các số chính xác. Điều này cho phép biểu diễn sự không chắc chắn trong các đánh giá của các chuyên gia và đưa ra các kết quả chính xác hơn.

3.1. Biểu Diễn Các Khái Niệm Mơ Hồ Với Tập Mờ và Hàm Thành Viên

Tập mờ là một tập hợp các đối tượng với mức độ thành viên được chỉ định bởi một hàm thành viên. Hàm thành viên ánh xạ mỗi đối tượng vào một giá trị giữa 0 và 1, biểu thị mức độ mà đối tượng đó thuộc về tập mờ. Ví dụ, ta có thể định nghĩa một tập mờ "gần khu dân cư" với hàm thành viên giảm dần theo khoảng cách từ khu dân cư. Điều này cho phép biểu diễn khái niệm "gần" một cách tự nhiên hơn so với việc sử dụng một ngưỡng khoảng cách cố định. Bằng cách sử dụng các tập mờ và hàm thành viên phù hợp, ta có thể biểu diễn các khái niệm mơ hồ trong GIS một cách chính xác và linh hoạt.

3.2. Kết Hợp Đánh Giá Chuyên Gia Bằng Phân Tích Thứ Bậc Mờ FAHP

Phân tích thứ bậc mờ (FAHP) là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí dựa trên lý thuyết logic mờ. Nó được sử dụng để xác định trọng số của các tiêu chí khác nhau trong một bài toán ra quyết định và để đánh giá các lựa chọn khác nhau dựa trên các tiêu chí này. FAHP là một mở rộng của phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) truyền thống, trong đó các so sánh cặp được thực hiện bằng cách sử dụng các số mờ thay vì các số chính xác. Điều này cho phép biểu diễn sự không chắc chắn trong các đánh giá của các chuyên gia và đưa ra các kết quả chính xác hơn. FAHP bao gồm các bước sau: xây dựng cây phân cấp, thực hiện so sánh cặp, tính toán trọng số và kiểm tra tính nhất quán.

IV. Ứng Dụng Logic Mờ Để Chọn Địa Điểm Đặt ATM Tối Ưu

Một ứng dụng thực tế của logic mờ trong GIS là bài toán lựa chọn địa điểm đặt máy ATM tối ưu. Bài toán này liên quan đến việc xác định vị trí tốt nhất để đặt một máy ATM mới, dựa trên nhiều yếu tố như mật độ dân số, thu nhập bình quân, mật độ giao thông và khoảng cách đến các ATM hiện có. Các yếu tố này thường chứa đựng sự mơ hồ và không chắc chắn, và logic mờ có thể được sử dụng để biểu diễn và xử lý chúng một cách hiệu quả. Ví dụ, ta có thể sử dụng FAHP để xác định trọng số của các yếu tố khác nhau và sử dụng các tập mờ để biểu diễn các khái niệm như "mật độ dân số cao" hoặc "khoảng cách gần".

4.1. Xác Định Các Tiêu Chí Quan Trọng Khi Chọn Vị Trí ATM

Để lựa chọn địa điểm đặt máy ATM tối ưu, cần xác định các tiêu chí quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và tiện lợi cho khách hàng. Các tiêu chí này có thể bao gồm: mật độ dân số, thu nhập bình quân, mật độ giao thông, khoảng cách đến các ATM hiện có, vị trí gần các địa điểm mua sắm hoặc giải trí, an ninh khu vực và chi phí thuê mặt bằng. Các tiêu chí này có thể được phân loại thành các nhóm khác nhau, ví dụ: tiêu chí về nhu cầu (mật độ dân số, thu nhập bình quân), tiêu chí về cạnh tranh (khoảng cách đến các ATM hiện có), tiêu chí về tiện lợi (vị trí gần các địa điểm mua sắm hoặc giải trí) và tiêu chí về chi phí (chi phí thuê mặt bằng).

4.2. Xây Dựng Mô Hình FAHP Cho Bài Toán Lựa Chọn Địa Điểm

Để xây dựng mô hình FAHP cho bài toán lựa chọn địa điểm đặt máy ATM, cần thực hiện các bước sau: 1. Xây dựng cây phân cấp: Xác định các tiêu chí và các tiêu chí con ảnh hưởng đến quyết định. 2. Thực hiện so sánh cặp: Yêu cầu các chuyên gia so sánh tầm quan trọng của các tiêu chí khác nhau theo cặp bằng cách sử dụng thang đo mờ. 3. Tính toán trọng số: Sử dụng các phương pháp toán học để tính toán trọng số của các tiêu chí khác nhau dựa trên các so sánh cặp. 4. Đánh giá các lựa chọn: Đánh giá các địa điểm tiềm năng dựa trên các tiêu chí khác nhau và trọng số của chúng. 5. Tổng hợp kết quả: Tổng hợp các đánh giá để xác định địa điểm tốt nhất để đặt máy ATM.

V. Kết Quả Nghiên Cứu So Sánh FAHP Với AHP Truyền Thống

Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng FAHP trong bài toán lựa chọn địa điểm đặt máy ATM mang lại kết quả chính xác hơn so với việc sử dụng AHP truyền thống. FAHP cho phép biểu diễn sự không chắc chắn trong các đánh giá của các chuyên gia và đưa ra các quyết định phù hợp hơn với tình hình thực tế. Hơn nữa, FAHP cung cấp một phương pháp linh hoạt hơn để kết hợp các đánh giá chủ quan của các chuyên gia và giảm thiểu tác động của các yếu tố chủ quan đến kết quả cuối cùng.

5.1. Đánh Giá Ưu Điểm Của Phương Pháp FAHP Trong Thực Tế

Trong thực tế, phương pháp FAHP có nhiều ưu điểm so với các phương pháp ra quyết định truyền thống. Thứ nhất, nó cho phép biểu diễn sự không chắc chắn và mơ hồ trong các đánh giá của các chuyên gia. Thứ hai, nó cung cấp một phương pháp linh hoạt hơn để kết hợp các đánh giá chủ quan của các chuyên gia. Thứ ba, nó giảm thiểu tác động của các yếu tố chủ quan đến kết quả cuối cùng. Thứ tư, nó cung cấp các kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.

5.2. Phân Tích Nhược Điểm và Hướng Phát Triển Của Logic Mờ Trong GIS

Mặc dù logic mờ có nhiều ưu điểm trong GIS, nó cũng có một số nhược điểm. Thứ nhất, việc xây dựng các tập mờ và hàm thành viên có thể đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu rộng. Thứ hai, các phép toán logic mờ có thể phức tạp và tốn thời gian tính toán. Thứ ba, việc giải thích kết quả của các phân tích logic mờ có thể khó khăn. Trong tương lai, cần phải phát triển các phương pháp tự động hóa việc xây dựng các tập mờ và hàm thành viên, cải thiện hiệu suất tính toán của các phép toán logic mờ và cung cấp các công cụ trực quan hóa để giúp người dùng dễ dàng hiểu và giải thích kết quả của các phân tích logic mờ.

VI. Kết Luận Tiềm Năng Phát Triển Của Logic Mờ Trong GIS

Sự kết hợp giữa logic mờ và GIS mang lại một tiềm năng lớn cho việc giải quyết các bài toán phức tạp trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách sử dụng logic mờ, ta có thể xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong dữ liệu và các quy tắc ra quyết định một cách hiệu quả hơn, từ đó đưa ra các quyết định phù hợp và tin cậy hơn. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn của logic mờ trong GIS, đặc biệt trong các lĩnh vực như quản lý tài nguyên thiên nhiên, quy hoạch đô thị, giao thông vận tải, nông nghiệp và phòng chống thiên tai.

6.1. Ứng Dụng Mở Rộng Của Logic Mờ Trong Các Lĩnh Vực Khác

Ngoài bài toán lựa chọn địa điểm đặt máy ATM, logic mờ còn có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác của GIS, ví dụ: đánh giá rủi ro thiên tai, phân tích ô nhiễm môi trường, quy hoạch sử dụng đất, quản lý rừng và quản lý nguồn nước. Trong mỗi lĩnh vực này, logic mờ có thể giúp xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong dữ liệu và các quy tắc ra quyết định, từ đó đưa ra các quyết định phù hợp và tin cậy hơn.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về FAHP và Các Mô Hình Mờ Khác

Trong tương lai, cần phải tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình mờ khác nhau, bao gồm FAHP, hệ chuyên gia mờ và mạng nơ-ron mờ. Cần cũng nghiên cứu các phương pháp kết hợp các mô hình mờ khác nhau để giải quyết các bài toán phức tạp hơn. Ngoài ra, cần phải phát triển các công cụ phần mềm mạnh mẽ để hỗ trợ việc xây dựng, phân tích và trực quan hóa các mô hình mờ trong GIS.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 CAC VAN DE LY THUYET LIEN QUAN 1.1 Hệ thắng thông tin dia lý - GIS 1.1 Khải niệm về GIA HG théng théng tin dia ly - Geographic taformation System (GI8) là một nhanh cia cong nghé théng tin, da hinh thanh ty nhimg nim 60 cia thé ky tude va phát triển rất mạnh trong những nãm gần diy. GIS được sử dụng nhằm xử lý dồng bộ các lớp thông tin không gian (bản đổ) sắn với các thông tín thuộc tính, phục vụ nghiền cửu, quy hoạch vá quản lý các hoat đông theo lãnh thổ Có nhiêu định nghĩa vé GIS, nhung đêu thông nhất quan niệm chung: Hệ thông tin dialy (GIS - Geographical Information System), đó lá một hệ thồng tin có khả năng thu thập, cập nhật , phân tích và quản trị, biểu điễn đữ hiệu địa lý phục vụ giải quyết các bài toản ứng đụng có liền quan đến vị trí địa lý trên bẻ mặt trái đât hoặc được định nghĩa như là một hệ thông tỉn với khả năng truy nhập, tim kiếm, phân lích, xử lý và truy xuất đữ liệu địa lý nhằm hỗ trợ cho công lắc quản lý, quy hoạch và quảnlý tài nguyễn thiên nhiên và môi trường Xét dưới góc độ là công cụ, GIS đùng để Thu thập, lưu trữ, biển đổi, hiễn thị các thông tin không gian nhằm thực hiên các mục đích cụ thể. Xét dười góc độ lá phần mêm, GI§ làm việc với các thông tin không aian, phi không gian, tiúết lập quan hệ không gian giữa các đối tượng. Có thễ nói các chức năng phân tích không gian đã tạo ra dién mao rigng cho GIS.

Xét đười góc đỏ ứng dụng trong quản lý nhà nuớc, GI5 có thể được kiến như là môi công nghệ xử lý các dữ Hệu có ioa đô để biển chúng thánh các thông tin trợ giúp quyết định phục vụ các nhà quan lý. Xét dưới góc độ hệ thông, GIS 14 hé thing gỗm các hop phan: phần cứng, phân mềm, cơ sở đữ liêu và cứ sở tri thức chuyên gia. Đoàn Khánh Hoàng 3 Cao hee 2009-2012 Tuân văn cao học chuyên ngành Công nghệ théng tin DANH MỤC BẰNG BIẾU Bảng 2-L Ma trận so sảnh độ quan trọng của các chỉ tiêu 35 Bang 2-2 Tinh beng số với phương pháp trung bình các giá trị chuẩn hỏa 36 Bảng 2-3 Tính trạng số với phương pháp trung bình thân 37 Bảng 2-4 Chỉ số ngẫu nhiên.38 Bảng 2-5 Các biển ngởn ngữ và số mở tương tng,. 1 AS Đoàn Khánh Hoàng 4 Của hạc 2009-2011 Tuân văn cao học chuyên ngành Công nghệ théng tin DANH MUC TU VIET TAT GIs Hệ thông thông tin dia ly AHP Quy bình phân tích thứ bậc FAHP Quy trình phân tích thứ bậc mờ MCDM Hệ hỗ trợ 1s quyết định du tiêu chuẩn 8- MCDM Hệ hỗ trợ ra quyết định da tiêu chuẩn không gian Đoàn Khánh Hoàng Của hạc 2009-2011 Tuân văn cao học chuyên ngành Công nghệ théng tin - _ Nghiên cứu mô hinh phân tích thứ bậc mờ (FAHP) và mê hình ứng đựng hệ Ta quyết đình đa tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu không gian sử dụng FATIP - Ung dựng sác vần đề lý thuyết trên vào bài toán lựa chọn địa điểm tối ưn để đặt ATM của một ngân hàng trên địa bàn môi quận nội thành của thành phổ Ta Noi 4.

Phương pháp nghiên cứu - _ Phương pháp phần tích tổng hợp từ tài liệu: các nguồn tải liệu thu thập được bao gồm sách, giáo trình, bài bảo trong và ngoài nước sẽ được nghiên cứn, phân tích và tổng hợp để tử đó rút ra các vẫn để liên quan đến đề tài và đưa áo quyển huận vẫn -_ Phương pháp đánh giá định lượng để đưa ra các số liệu có tính khách quan cao phục vụ trợ giúp quyết định. -_ Phương pháp phôn tích đã chỉ tiêu: để xác định múức độ ãnh hưởng cửa cá tô và lỗng hợp các chỉ liêu dành giả ~_ Phương pháp phân tích không gian bằng GIS: để đánh giá và cho điểm các yếu tô ảnh hưởng đến bài toán lựa chọn địa điểm tôi ưu. - _ Phương pháp chuyên gia để đánh giá vai trò của các yêu 1ô ảnh hưởng. ~_ Phương pháp thử nghiệm thực tế đỗ kiểm chưng kết quả nghiên cửu.

Ý nghĩa cửa đề tài Ý nghĩa khoa học của đề tải là đưa ra được mô hình kết hợp FAHP và G18 cho hệ ra quyết định đa tiêu chuẩn dựa trên dữ liện không gian (S-MCDM) Ý nghĩa thực tiễn của để tài là xây dựng được chương trình hé tro ra quyét định dựa trên mỏ hinh AlIP va FAIIP và thực nghiêm cho bài toán lựa chọn địa điểm tôi m để đặt ATM của ngân hàng Teccombank trên quận Câu Giây, TP Hả Nội Đoàn Khánh Hoàng Của hạc 2009-2011 Tuân văn cao học chuyên ngành Công nghệ théng tin DANH MỤC BẰNG BIẾU Tình 1-1 Mô phỏng các thành phần cơ bản trong GI§ Hình 1-2 Minh họa Voolor và Raslor Hình 1-3 Các lớp đổi lượng Hình 1-4 Phan tích liễn kề. Hình 1-5 Phân tich chồng xếp. Hình 1-6 Hảm thành viên cúa tập rõ. Linh 1-7 1lảm thành viên đạng hình thang Hình 1-8 Hàm thành viên dạng tam giác Hình 1-9 Hằm thành viên dạng chuông, Hinh 1-10 Lat cat a.

Hình 2-] Cây phân cáp AHP. Hình 2-2 Thang điểm so sánh các chí tiêu. Hình 2-3 S-MCDM như là sự kết hợp giữa MCDM va GIS Llinh 2-4 Tổ chức phân cấp của S-MCDM. Tĩình 2-5 Độ đo khả năng VSi > Sj Tinh 2-6 Số mờ lương ứng với các biển ngôn ngĩt Hinh 2-7 Phương pháp Khử mở trọng lâm đổi với một số ruờ lam giáo Hình 3-1 Mô hình của hệ MCDM cho bài toán lựa chọn ví trí đặt máy ATM.

Hình 3-2 Bản đồ khu vực Cầu Giáy. tee Hình 3-3(a) Bản đồ khoảng cách đến đường chỉnh. Hình 3-3(b) Mật độ máy ATM. Hình 3-3 (e) Mật độ khách hàng.

Hình 3-3(4) Giả thuê địa điểm Llinh 3-4 Mét sé giao dién phan mém Best Choice Tinh 3-5 So sánh FATIP và ATIP Đoàn Khánh Hoàng 4 Cao hee 2009-2012 Tuân văn cao học chuyên ngành Công nghệ théng tin DANH MỤC BẰNG BIẾU Tình 1-1 Mô phỏng các thành phần cơ bản trong GI§ Hình 1-2 Minh họa Voolor và Raslor Hình 1-3 Các lớp đổi lượng Hình 1-4 Phan tích liễn kề. Hình 1-5 Phân tich chồng xếp. Hình 1-6 Hảm thành viên cúa tập rõ. Linh 1-7 1lảm thành viên đạng hình thang Hình 1-8 Hàm thành viên dạng tam giác Hình 1-9 Hằm thành viên dạng chuông, Hinh 1-10 Lat cat a.

Hình 2-] Cây phân cáp AHP. Hình 2-2 Thang điểm so sánh các chí tiêu. Hình 2-3 S-MCDM như là sự kết hợp giữa MCDM va GIS Llinh 2-4 Tổ chức phân cấp của S-MCDM. Tĩình 2-5 Độ đo khả năng VSi > Sj Tinh 2-6 Số mờ lương ứng với các biển ngôn ngĩt Hinh 2-7 Phương pháp Khử mở trọng lâm đổi với một số ruờ lam giáo Hình 3-1 Mô hình của hệ MCDM cho bài toán lựa chọn ví trí đặt máy ATM.

Hình 3-2 Bản đồ khu vực Cầu Giáy. tee Hình 3-3(a) Bản đồ khoảng cách đến đường chỉnh. Hình 3-3(b) Mật độ máy ATM. Hình 3-3 (e) Mật độ khách hàng.

Hình 3-3(4) Giả thuê địa điểm Llinh 3-4 Mét sé giao dién phan mém Best Choice Tinh 3-5 So sánh FATIP và ATIP Đoàn Khánh Hoàng 4 Cao hee 2009-2012 Tuân văn cao học chuyên ngành Công nghệ théng tin - _ Nghiên cứu mô hinh phân tích thứ bậc mờ (FAHP) và mê hình ứng đựng hệ Ta quyết đình đa tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu không gian sử dụng FATIP - Ung dựng sác vần đề lý thuyết trên vào bài toán lựa chọn địa điểm tối ưn để đặt ATM của một ngân hàng trên địa bàn môi quận nội thành của thành phổ Ta Noi 4. Phương pháp nghiên cứu - _ Phương pháp phần tích tổng hợp từ tài liệu: các nguồn tải liệu thu thập được bao gồm sách, giáo trình, bài bảo trong và ngoài nước sẽ được nghiên cứn, phân tích và tổng hợp để tử đó rút ra các vẫn để liên quan đến đề tài và đưa áo quyển huận vẫn -_ Phương pháp đánh giá định lượng để đưa ra các số liệu có tính khách quan cao phục vụ trợ giúp quyết định. -_ Phương pháp phôn tích đã chỉ tiêu: để xác định múức độ ãnh hưởng cửa cá tô và lỗng hợp các chỉ liêu dành giả ~_ Phương pháp phân tích không gian bằng GIS: để đánh giá và cho điểm các yếu tô ảnh hưởng đến bài toán lựa chọn địa điểm tôi ưu. - _ Phương pháp chuyên gia để đánh giá vai trò của các yêu 1ô ảnh hưởng.

~_ Phương pháp thử nghiệm thực tế đỗ kiểm chưng kết quả nghiên cửu. Ý nghĩa cửa đề tài Ý nghĩa khoa học của đề tải là đưa ra được mô hình kết hợp FAHP và G18 cho hệ ra quyết định đa tiêu chuẩn dựa trên dữ liện không gian (S-MCDM) Ý nghĩa thực tiễn của để tài là xây dựng được chương trình hé tro ra quyét định dựa trên mỏ hinh AlIP va FAIIP và thực nghiêm cho bài toán lựa chọn địa điểm tôi m để đặt ATM của ngân hàng Teccombank trên quận Câu Giây, TP Hả Nội Đoàn Khánh Hoàng Của hạc 2009-2011 Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin 1.2 Các thành phần co ban trong GIS Hệ thông thông tin địa lý bao gồm các thành phần sau: phần cứng, phân mềm, cơ sở đữ liệu, con người và phương thức tô chức. Phin cng Phần mềm. Cơ sở dữ liệu Cen người Phương thức Hình 1-1 Mô phỏng cac thanh phan co ban trong GIS a.

Phân cứng Phan cứng hệ thông thông tin địa lý có thể là một máy tính, hoặc một hệ thông máy tính và các thiết bị ngoại vị. Phân mềm Phần mềm hệ thông tin địa lý bao gồm hệ điều hành hệ thông, phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu, phần mềm hiển thị đồ hoa.Thông thường dựa trên mục tiêu xây dựng cơ sở dữ liệu người ta lựa chọn các giải pháp cho phần cửng vả phần mém hệ thông thông tin địa lý e. Cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu là các thông tin được lưu dưới dang số theo một khuân dạng nào. đỏ mà máy tính có thể hiểu và đọc được.

Cơ sở dữ liêu trong hệ thông tin địa lý bao gồm các đữ liệu không gian (đó là các dữ liệu điểm - Point, đường - Line, vùng - Polygon) và các dữ liệu thuộc tính (các dữ liệu dạng chữ - sô, dit igu multimedia.) và mỗi quan hệ giữa hai loại dữ liệu này. 4 Con người Đoàn Khánh Hoàng 9 Cao hoc 2009-2011 Tuân văn cao học chuyên ngành Công nghệ théng tin CHƯƠNG 1 CAC VAN DE LY THUYET LIEN QUAN 1.1 Hệ thắng thông tin dia lý - GIS 1.