Hình 5.15 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem sản phẩm mắt Usecase Trợ giúp chọn sản phẩm Hình 5.16 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Trợ giúp chọn sản phẩm 46 Usecase Xem chi tiết Hình 5.17 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem thơng tin chi tiết Usecase Thêm hàng vào giỏ Hình 5.18 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Thêm hàng vào giỏ Usecase Xem giỏ hàng Hình 5.19 Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Xem giỏ hàng 47 Usecase Thanh tốn Hình 5.20 - Lược đồ trình tự (mức thiết kế) cho usecase Thanh tốn 5.2.3.b Sơ đồ phối hợp trang web Hình 5.21 Sơ đồ phối hợp trang web 48 5.2.3.c Sơ đồ lớp ứng dụng web Hình 5.22 - Sơ đồ lớp ứng dụng WebMobileShop 52 Các thành phần sơ đồ: Bảng 5.7 - Các đối tượng lớp hệ thống WebMobileShop STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Lớp Mô tả pageDefault Trang chủ ứng dụng web pageSearch Trang tìm kiếm sản phẩm theo giá hãng sản xuất pageCriterionChoose Trang trợ giúp khách hàng lựa chọn sản phẩm thông qua đánh giá tiêu chuẩn sản phẩm pageResult Trang kết sản phẩm đề nghị cho khách hàng pageViewcart Trang xem giỏ hàng Checkout Trang đặt hàng kết xuất hóa đơn BLItems Lớp đối tượng xử lý liên quan đến sản phẩm gồm phương thức lấy sản phẩm theo hãng sản xuất, tìm kiếm sản phẩm theo giá hãng sản xuất BLProducer Lớp đối tượng xử lý liên quan đến hãng sản xuất gồm phương thức lấy danh sách hãng sản xuất OrderItem Lớp đối tượng xử lý sản phẩm đặt hàng OrderList Lớp đối tượng xử lý liên quan đến danh sách đặt hàng CustomerPreference Lớp đối tượng chứa đánh giá khách hàng tiêu chuẩn sản phẩm Weight Lớp đối tượng chứa thuộc tính trọng lượng sản phẩm Price Lớp đối tượng chứa thuộc tính giá bán sản phẩm CaseType Lớp đối tượng chứa thuộc tính kiểu dáng sản phẩm Entertainment Lớp đối tượng chứa thuộc tính giải trí sản phẩm StandbyTime Lớp đối tượng chứa thuộc tính thời gian sử dụng sản phẩm Population Lớp đối tượng chứa xử lý danh sách sản phẩm module thuật toán GA MobileContainer Lớp đối tượng xử lý liệu danh sách sản phẩm module thuật toán GA DAItems Lớp đối tượng xử lý liệu danh sách sản phẩm DAProducer Lớp đối tượng xử lý liệu danh sách hãng sản xuất 53 5.2.3.d Sơ đồ lớp module thuật toán GA Hình 5.23 - Sơ đồ lớp module thuật toán GA Các lớp đối tượng module mô tả bảng đây: Bảng 5.8 - Các đối tượng thuộc module thuật toán GA STT Lớp Genome Individual CustomerPreference Weight Price CaseType Entertainment StandbyTime Population 10 11 MobileContainer MobileCriterion Mô tả Lớp đối tượng biểu diễn gen thuật toán di truỳen Lớp đối tượng biểu diễn cá thể Lớp đối tượng chứa đánh giá khách hàng tiêu chuẩn sản phẩm Lớp đối tượng chứa thuộc tính trọng lượng sản phẩm Lớp đối tượng chứa thuộc tính giá bán sản phẩm Lớp đối tượng chứa thuộc tính kiểu dáng sản phẩm Lớp đối tượng chứa thuộc tính giải trí sản phẩm Lớp đối tượng chứa thuộc tính thời gian sử dụng sản phẩm Lớp đối tượng chứa xử lý danh sách sản phẩm, biểu diễn quần thể thuật giải di truyền Lớp đối tượng xử lý liệu danh sách sản phẩm Lớp đối tượng cha xử lý liệu danh sách sản phẩm từ sở liệu 54 Chương Cài đặt 6.1 Môi trường phát triển ứng dụng Hệ thống website cài đặt dựa môi trường phát triển sau: • • Ngơn ngữ sử dụng: ASP.NET C#.NET • Hệ quản trị sở liệu: SQL Server • 6.2 Môi trường cài đặt ứng dung: Visual Studio.NET Phần mềm mơ hình hóa ứng dụng: Rational XDE Cài đặt chương trình Tập tin sở liệu SQL Server cài đặt máy Server Hệ chương trình viết ngơn ngữ C#.NET gồm phần: • Phần cài đặt thuật toán GA gồm project : project MobilePhoneShop chứa kết nối xử lý đến sở liệu project GeneticAlgorithm chứa cài đặt thuật toán di truyền theo trọng số Cả hai project Class Library project kết xuất tập tin DLL • Phần trang web Mua bán điện thoại di động gồm project WebMobileShop cài đặt theo mơ hình ứng dụng web tầng: - Tầng liệu bao gồm phương thức đọc, ghi sở liệu sử dụng kỹ thuật ADO.NET để kết nối truy cập liệu Các hàm chứa lớp đối tượng DABasic, DAItems, DAProducers Khi khởi động chương trình, hệ thống đọc vào nhớ danh sách thuộc tính máy điện thoại di động Trong trình hoạt động, có nhu cầu đọc, ghi liệu, hệ thống kết nối với Server để đọc thơng tin liệu vào nhớ hệ thống ghi liệu từ nhớ vào tập tin sở liệu Server - Tầng xử lý bao gồm hàm xử lý nghiệp vụ Các hàm xử lý xử lý liệu thực trực tiếp liệu đọc vào nhớ Nếu chưa có liệu nhớ, hàm xử lý triệu gọi đến hàm đọc ghi liệu tầng liệu Trong chương trình, hàm xử lý thiết kế độc lập với giao diện người dùng 55 - Tầng giao tiếp bao gồm hàm hiển thị thông tin xử lý liệu hình thiết kế Các hàm cài đặt trực tiếp trang web Khi trang web triệu gọi, thông tin liệu lấy từ nhớ máy chủ để hiển thị đến trình duyệt người dùng Khi có xử lý nghiệp vụ xảy ra, hàm tầng giao tiếp triệu gọi đến hàm xử lý nghiệp vụ tầng xử lý Riêng trang trợ giúp lựa chọn sản phẩm áp dụng mơ hình thuật tốn GA cách gọi hàm DLL trình bày Với mơ hình xử lý mô tả trên, hệ thống phần thể hoạt động mơ hình ba lớp mơi trường NET, phối hợp tính độc lập lớp đối tượng cài đặt tầng toàn ứng dụng 6.3 Một số hình tiêu biểu Khi gọi ứng dụng web, trang hiển thị sau: Trang web: Default.aspx Tiêu đề: WebMobileShop Homepage Ý nghĩa: Trang chủ ứng dụng 56 Trang web: CriterionChoose.aspx Ý nghĩa: Trợ giúp người dùng chọn lựa sản phẩm theo tiêu chuẩn cần có máy điện thoại di động Trang web: Result.aspx Ý nghĩa: Danh sách máy điện thoại đề nghị cho khách hàng sau họ đánh giá tiêu chuẩn trang CriterionChoose.aspx 57 Trang web: Viewcart.aspx Ý nghĩa: Trang chủ ứng dụng 58 59 Chương Kết luận hướng phát triển 7.1 Kết luận Hệ hỗ trợ định đề tài mẻ, với nhiều đề tài nghiên cứu nổ lực áp dụng thực tế trở thành phận quan trọng hệ thống thông tin đại Tuy nhiên áp dụng mức sơ khai chưa có chuẩn thống nhất.Trong khn khổ luận văn chúng em tìm hiểu cách tổng quan Hệ hỗ trợ định Bài tốn tối ưu hóa đa mục tiêu thực chất pha Hệ hỗ trợ định, giai đoạn lựa chọn Đã có nhiều cách tiếp cận đặt để giải toán này, xong cách tiếp cận giựa ứng dụng, tình cụ thể thực tế Và thực tế chưa có phương pháp thỏa mãn tất tình chưa có phương pháp để so sánh hiệu phương pháp với nhau.Trong luận văn chúng em cố gắng đưa nhìn tổng qt tốn tối ưu hóa đa mục tiêu số cách tiếp cận.Trong chúng em tập trung vào phương pháp dùng thuật giải di truyền, phương pháp tương đối mẻ Và giựa phương pháp áp dụng thuật giải di truyền tốn tối ưu hóa đa mục tiêu ,chúng em có cải tiến để áp dụng vào tốn cụ thể “Trợ giúp khách hàng chọn sản phẩm mua hàng qua mạng” Với cách tiếp cận chúng em tìm cách áp dụng xây dựng trang web bán điện thoại qua mạng.Trong có cài đặt phần trợ giúp để khách hàng chọn vừa ý nhanh chóng nhất.Do khn khổ giới hạn luận văn ,tuy trang web đáp ứng thành phần cho trang web bán hàng cịn nhiều thiếu sót hạn chế Sau cài đặt chúng em nhận thấy với cách tiếp cận trang web đảm bảo mặt thời gian.Thế kết trả khác qua lần chạy (vì đơi miền tối ưu Pareto có nhiều lời giải) Tuy nhiên điểm mạnh phương pháp so với phương pháp tìm kiếm thơng thường cho kết (tối ưu gần tối ưu) đưa câu thông báo đáng buồn cho người mua lẫn kẻ bán “Không thể tìm thấy sản phẩm thích hợp” 60 7.2 Hướng phát triển Hồn thiện trang web để áp dụng cách thực tế: giao diện thân thiện gần gủi hơn, hồn thiện chức tốn Cải tiến phương pháp đánh giá miền Pareto kết xâu xát để tránh tình trạng cho kết khác qua lần chạy Hổ trợ thêm để người dùng chọn sản phẩm cuối số sản phẩm mà ta đề nghị Vì cần có chọn lựa ta phải đưa định Chúng ta áp dụng phương pháp giải tối ưu cũ (tiêu tốn nhiều thời gian hơn) AHP, Tweak Utility 61 Phụ lục A Bài toán tối ưu đa mục tiêu A.1 Sự đời Tất lĩnh vực kỹ thuật, khoa học, kinh doanh, khoa học xã hội tự nhiên liên quan đến việc định phân bổ,hoạch định tài nguyên hạn hẹp cho hoạt động,ví dụ định đầu tư kinh doanh,phân công công việc, phân bổ tài nguyên v.v Những hoạt động liên quan đến việc đo lường tối ưu hiệu xuất, mục tiêu Trong trường hợp cụ thể đó, mục tiêu tối ưu hóa cách độc lập để đạt kết tốt ứng với mục tiêu Tuy nhiên kết chấp nhận cho tồn mục tiêu khó tìm theo cách Bởi việc tối ưu hóa mục tiêu dẫn đến kết nhiều mục tiêu khác trở nên tồi tệ Ví dụ việc chế tạo xe đua tìm trọng lượng hợp lý thùng xăng để xe khoảng đường dài mà khơng phải tiếp nhiên liệu (cần lượng xăng lớn) không làm tăng nhiều khối lượng xe (làm giảm tốc độ xe) Tuy nhiên thực tế chưa có định nghĩa thống tối ưu tốn mục tiêu chí khó để ta so sánh kết phương pháp với việc định tốt rốt thuộc người định A.2 Phát biểu tốn Khi vấn đề đặt có nhiều tiêu chí, mục tiêu kèm theo.Nếu mục tiêu xung đột với biến định có ràng buộc với việc tìm giải pháp tối ưu vấn đề trở thành tốn “Tối ưu hóa đa mục tiêu” Việc giải tốn tối ưu hóa đa mục tiêu giải với ý tưởng tương tự toán tối ưu mục tiêu Trong toán mục tiêu để giải tốn ta phải tìm tập các biến định thỏa ràng buộc đưa kết tối ưu hàm mục tiêu Bài toán đa mục tiêu khác phải giải nhiều mục tiêu khác (có thể xung đột với nhau) thường cho tập giải pháp tối ưu không so sánh với 62 A.3 Một số định nghĩa A.3.1 Các biến định Bước trình tối ưu hóa việc cơng thức hóa vấn đề Một mơ hình tốn học cần đưa để mơ tả xác hành vi hay giá trị tình Nhìn chung tốn đa mục tiêu biểu diễn vector hàm ánh xạ m tham số (các biến định) thành tập n mục tiêu Min/Max y = f(x) = (f1(x),f2(x)…fn(x)) Trong x=(x1, x2,… ,xm) ∈ X y=( y1, y2,… ,yn) ∈ Y x gọi vector định bao gồm m biến định X gọi không gian tham số(hay khơng gian tìm kiếm) y gọi vector mục tiêu bao gồm n mục tiêu Y gọi không gian mục tiêu A.3.2 Các ràng buộc Bước việc cơng thức hóa đề xác định ràng buộc Ràng buộc điều kiện biến định mà giải pháp cần phải thỏa Các ràng buộc mô tả đẳng thức bất đẳng thức gj(x) ≤ , j = 1,2,…,J hk(x) = , k = 1,2,…,K A.3.3 Hàm mục tiêu Bước cuối việc cơng thức hóa vấn đề định nghĩa hàm mục tiêu Đây số mà người thiết kế cần tối ưu hóa Các hàm biểu diễn dạng: f(x)=(f1(x),f2(x),…,fn(x)) A.3.4 Dạng chuẩn vấn đề Một vấn đề cơng thức hóa có dạng chuẩn sau min/max {f(x):h(x)=0,g(x) ≤0} => x ∈ Rn Cơng thức diến đạt sau: tìm tập giá trị R vector định cho hàm mục tiêu đạt giá trị nhỏ (lớn nhất) thỏa ràng buộc dẳng thức h(x) bất đẳng thức g(x) 63 A.4 Miền tối ưu Pareto A.4.1 Giới thiệu Trong toán tối ưu đa mục tiêu, ta mong muốn tìm tập giá trị biến định nhằm tối ưu hàm mục tiêu Tập biến định cho ta kết tối ưu gọi tập tối ưu ký hiệu x* Miền tối ưu Pareto tập hợp chứa tập tối ưu mà từ ta chọn giá trị mong muốn (tối ưu) A.4.2 Tối ưu pareto f2 Miền khả thi A C C1 B f1 Hình 7.1 - Miền tối ưu Pareto Như hình miền tối ưu Pareto (đường tơ đậm) tập hợp điểm di chuyển từ điểm (ví dụ điểm A) đến điểm (ví dụ điểm B) tập hợp làm cho mục tiêu bị giảm phải có mục tiêu khác tăng lên ngược lại Nói cách khác vector xv = f(xv)=(v1,v2,…,vn) thuộc tập P gọi thuộc miền tối ưu Pareto không tồn vector định xu = f(xu) = (u1,u2,…un) thống trị xv ,nghĩa ∀ i ∈ {1,…,n}, ui ≤ xi ∃ i ∈ {1,…,n}, ui