Tối Ưu Việc Lựa Chọn Số Lượng Đầu Vào Khi Áp Dụng Mạng Nơron Nhân Tạo Trong Bài Toán Dự Đoán Điểm Đích Của Một Chuyến Taxi

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN TUẤN ANH

TỐI ƯU VIỆC LỰA CHỌN SỐ ĐẦU VÀO KHI ÁP DỤNG

MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG BÀI TOÁN DỰ

ĐOÁN ĐIỂM ĐÍCH CỦA MỘT CHUYẾN TAXI

Ngành: Kỹ thuật Phần mềm

Chuyên ngành: Kỹ thuật Phần mềm

Mã số: 8480103.01

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS PHẠM NGỌC HÙNG

TS. TRẦN TRỌNG HIẾU

Hà Nội, 10/2018

1

CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1. Hoàn cảnh

Nền công nghiệp taxi đang thay đổi nhanh chóng, các đối thủ mới cùng những công nghệ mới

đang thay đổi cách các doanh nghiệp taxi vận hành. Sự thay đổi này mang lại nhiều thuận lợi nhưng

nó cũng gây nên nhiều vấn đề. Một thay đổi lớn đang diễn ra là các công ty taxi chuyển từ hệ thống

điều phối taxi bằng bộ đàm sang hệ thống điều phối điện tử. Với hệ thống mới, mỗi taxi sẽ được gắn

một thiết bị GPS để xác định vị trí cũng như trao đổi thông tin liên lạc với trung tâm. Hệ thống điều

phối điện tử giúp cho việc xác định vị trí taxi đã đi qua và hiện tại là dễ dàng nhưng không biết rõ địa

điểm chiếc taxi đang đi tới vì thông thường, lái xe sẽ không nhập điểm đến của hành trình. Đồng thời

phương thức thông báo về khách gọi xe mới cho các taxi cũng thay đổi, từ việc broadcast thông tin

cho tất cả các xe bằng việc hệ thống sẽ tự động tìm một xe phù hợp nhất để yêu cầu đón khách. Do đó

nếu biết được gần đúng vị trí mà mỗi taxi đang hướng tới thì hệ thống sẽ có thể tìm được chiếc taxi

phù hợp nhất [15].

1.2. Đặt vấn đề và đề xuất phương pháp

Một cuộc thi về dự đoán điểm đến của một hành trình taxi đã được tổ chức vào năm 2015 với

chiến thắng thuộc về đội MILA lab ở Canada bằng việc sử dụng mạng nơron nhân tạo nhiều tầng

truyền thẳng. Nhưng một vấn đề gặp phải nằm ngay tại tầng đầu vào là số lượng các điểm GPS mà

taxi đã đi qua là không cố định, điều này thì không phù hợp với điều kiện kích thước tầng đầu vào của

mạng nơron nhiều tầng là phải cố định. Do đó các tác giả đã cố định số lượng đầu vào bằng cách chỉ

lấy k điểm đầu tiên và k điểm cuối cùng của chuyến đi. Với mô hình chiến thắng trong cuộc thi, k có

giá trị là năm. Tuy nhiên, trong bài báo các tác giả chưa đề cập đến việc làm thế nào để xác định giá trị

k tối ưu nhất [1].

Trong đề tài này, tôi đề xuất phương pháp lựa chọn số đầu vào tối ưu trong bài toán dự đoán điểm

đến của một chuyến taxi khi cho trước tập các điểm ban đầu. Đề tài hoàn toàn có thể áp dụng cho bài

toán dự đoán số lượng đầu ra cố định (fixed-length output) từ số lượng đầu vào thay đổi (variable￾length input).

1.3. Tổng quan luận văn

Phần còn lại của luận văn được trình bày như sau.

Chương 1 giới thiệu về hoàn cảnh, đặt vấn đề, mô tả phương pháp đề xuất, và cách nội dung trong

luận văn được trình bày.

Chương 2 trình bày về kiến thức nền tảng về mạng nơron nhân tạo truyền thẳng nhiều tầng.

Chương 3 trình bày về bài toán dự đoán điểm đích của chuyến taxi và phương pháp đội MILA lab

giải quyết vấn đề cũng như bài toán tìm số lượng đầu vào tối ưu cho mạng nơron nhân tạo nhiều tầng

truyền thẳng để cải tiến mô hình của đội MILA lab..

Chương 4 trình bày mô hình đề xuất, xây dựng thử nghiệm và kết quả thực nghiệm của phương

pháp.

Phần kết luận đưa ra kết quả của luận văn và cũng như triển vọng và hướng nghiên cứu trong

tương lai.