ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC RÁCH KHOA
TRẰN VĂN PHÚC
XÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC NHÀ
THẦU DỰA VÀO THUẬT TOÁN SVM KẾT HỢP GA VÀ
PHƯƠNG PHÁP AHP TRONG MÔI TRƯỜNG MATLAB
Chuyên ngành: Quản lý Xây dựng
Mã số ngành: 60.58.03.02
LUẬN VĂN THẠC Sĩ
TP. HỒ Chí Minh, Năm 2019
CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH
TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHÓ HỒ CHÍ MINH.
Cán bộ Hướng dẫn khoa học: TS. CHU VIỆT CƯỜNG ...................
Cán bộ chấm phản biện 1: TS. PHẠM vũ HỒNG SON
Cán bộ chấm phản biện 2: TS. NGUYỄN TUẤN KIỆT ..........................................
Luận Văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ Trường Đại
học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh ngày 06 tháng 7 năm 2019
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn Thạc sĩ gồm:
1. TS. ĐỖ TIẾN SỸ
Giới tính: Nam
Ngày tháng năm sinh: 28 - 02 - 1991
Nơi sinh: Bĩnh Định
Chuyên ngành: QUẢN LÝ XÂY DỤNG
MSHV: 1670149
1- TÊN ĐỀ TÀI:
XÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC NHÀ THẦU DỰA VÀO
THUẬT TOÁN SVM KẾT HỢP GA VÀ PHƯƠNG PHÁP AHP TRONG
MÔI TRƯỜNG MATLAB
2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:
s Xác định các tiêu chí thể hiện năng lực nhà thầu xây lắp bằng khảo sát ý kiến chuyên gia
s ứng dụng phuơng pháp AHP bằng phần mềm Expert Choice để tính toán trọng số các tiêu chí,
phân loại tập dữ liệu huấn luyện.
Xây dựng mô hĩnh s VM kết họp GA để đánh giá năng lực nhà thầu trên phần mềm
Matlab
s Đánh giá, kết luận, đề xuất ứng dụng và huớng phát triển công cụ.
3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:
11/02/2019
4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/06/2019
5- HỌ VÀ TÊN CÁN Bộ HƯỚNG DẪN: TS. CHU VIỆT CƯỜNG
TPHCM, ngày ....... thảng ......... năm 2019
TÓM TẮT LUẬN VĂN.
Đe tìm ra một nhà thầu đủ năng lực để thi công là một trong các yếu tố quyết định
đến sự thành bại của dự án xây dựng. Vậy, làm cách nào để tìm ra nhà thầu này một cách
nhanh chóng, tốn ít chi phí, ít rủi ro và cho độ chính xác cao,... đang là một thách thức lớn
trong lĩnh vực xây dựng. Nhằm mục đích giải quyết vấn đề này, tác giả đã phát triển công
cụ đánh giá năng lực nhà thầu bằng phuơng pháp Trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang là một trong những công nghệ
đuợc quan tâm nhất ở thời điểm hiện tại và là một trong những đại diện tiêu biểu của làn
sóng công nghiệp lần thứ tu.
Trong luận văn này, tác giả ứng dụng thuật toán SVM kết họp GA, sử dụng kết quả
thực tế và phuơng pháp AHP để xây dựng tập huấn luyện. Công cụ đuợc viết trên nền
Matlab trực quan và dễ sử dụng.
Phuơng pháp s VM là một trong những phuơng pháp phân loại phi tuyến mạnh nhất
hiện nay. Trong đó, có 2 tham số nguời dùng phải tự định nghĩa, nó quyết định hiệu suất
làm việc của SVM. Tác giả đã kết hợp phuơng pháp Di truyền (GA) để tối uu 2 tham số
này nhằm tăng hiệu suất của công cụ.
Công cụ này không chỉ giúp Nhà đầu tu đánh giá nhanh chóng năng lục nhà thầu
mà còn tiềm năng phân loại các lĩnh vực khác với tập huấn luyện tuơng ứng.
Từ khóa: Phương pháp SVM, Phương pháp Di Truyền (GA), Phương pháp
AHP, Phần mềm Malab.
Trang 1
ABSTRACT
Seeking a qualified contractor for construction is one of the decisive factors for the
success of a construction project. There fore, how to find this contractor quickly, with a
low cost, risk reduction and high accuracy, ... is a major challenge in the construction
sector. In this regard, the author has developed a tool to assess contractor capabilities with
Artificial Intelligence.
Trang 3
MỤC LỤC
TÓM TẮT LUẬN VĂN ...................................................................................................... 0
CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................................... 8
1.1.
Xác định vấn đề nghiên cứu ...................................................................................... 8
1.2.
Các mục tiêu nghiên cứu: .......................................................................................... 9
1.3.
Phạm vi nghiên cứu:.................................................................................................. 9
1.4.
Kết luận chương: ....................................................................................................... 9
CHƯƠNG 2: TÔNG QUAN ............................................................................................. 11
2.1.
Đóng góp của nghiên cứu: ...................................................................................... 11
2.1.1.
2.8.
Cơ sở lý thuyết :.................................................................................................... 19
* Thuật toán SVM (Support Vector Machine) .................................................................19
2.9.1.
Ý tưởng của phương pháp: ..................................................................................19
2.9.2.
Khái niệm trình phân loại SVM............................................................................ 19
2.9.3.
Khái niệm hàm hạt nhân: .....................................................................................20
2.9.4.
Phân lớp tuyến tính: .............................................................................................. 20
2.9.5.
Phân lớp phi tuyến tính: .......................................................................................22
*Thuật Di truyền,- ............................................................................................................. 24
2.9.6.
Các tính chất của Di truyền .................................................................................24
2.9.14.
Lai ghép một điểm (one point crossover) ......................................................... 29
2.9.15.
Đột biến (Mutation) ........................................................................................... 29
2.9.16.
Đột biến một điểm ............................................................................................. 29
*Phương pháp AHP: ......................................................................................................... 30
2.9. Các phương pháp đánh giá mô hình máy học ........................................................ 33
2.10.1.
Đánh giá bằng phương pháp Accuracy ............................................................. 33
2.10. Kết luận ................................................................................................................. 33
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cứu ................................................................. 34
3.1...................................................................................................................... Quy
trình nghiên cứu chung:.................................................................................................... 34
3.2...................................................................................................................... Quy
trình nghiên cứu chi tiết: .................................................................................................. 35
3.2.1.
Xin ý kiến chuyên gia về tiêu chí để đánh giá gói thầu đã thi công: .................... 37
3.2.2.
Kinh
Quản lý
nghiệm của
nghiệm
thực tế
chất Tài chính
chi huy
đạt được
nhà thầu
lượng
trưởng
(tháng)
(năm)
(năm)
X7
Số
lượng
X8
Y
công nhân
Công huy động
An toàn
nghệ tối đa cho
dự
án
7
8
15
10
48
1.4
7
44
1.3
3
3
4
7
11
65
3
-1
-1
46
1.5
10
10
5
10
45
7
1
47
1
10
3
10
7
3
22
3
-1
7
2
4
3
12
10
1
6
5
9
10
7
3
10
10
10
7
1
1
Trang 82
XI
X2
X3
X4
X5
X6
Kinh
Công huy động
An toàn
nghệ tối đa cho
dự
án
PHÂN
LOẠI
(người)
10
3
4
3
7
30
7
2
3
15
10
7
1
55
0.2
10
3
56
0.2
3
10
5
57
0.2
7
1
10
3
7
6
4
10
3
120
10
1
10
1
10
7
7
5
7
58
59
1
5
10
7
60
3
3
61
8
4.8
7
62
63
64
8
nghiệm của
nghiệm
thực tế
chất Tài chính
chi huy
đạt được
nhà thầu
lượng
trưởng
(tháng)
(năm)
(năm)
65
6
3
3
66
67
12
4
10
7
3
7
10
3
73
8
7
7
74
9
71
72
75
6
X7
Số
lượng
X8
Y
10
1
20
10
350
1
10
208
10
10
15
10
7
10
10
1
1
7
8
9
245
10
3
1
10
3
10
7
370
7
6
4
-1
STT Tiến độ
X3
Quản lý
thực tế
đạt được
(tháng)
chất
lượng
X4
X5
X6
X7
X8
Kinh
Số lượng
nghiệm Kinh
công nhân
9
7
2
3
8
14
4
1.2
5
1
6
7
2
4
PHÂN LOẠI
10
4
7
3
10
7
10
2
12
10
25
3
-1
-1
3
10
7
10
28
-1
Trang 85
XI
X2
X3
X4
X5
X6
X7
Quản lý
thực tế
đạt được
(tháng)
chất
lượng
nghiệm Kinh
án (người)
An toàn
(năm)
8
9
2
PHÂN LOẠI
10
3
3
6
7
7
3
4
3
3
9
10
10
7
5
8
9
14
6
10
7
3
17
5
7
15
12
208
1
10
260
270
10
7
7
1
3
-1
10
3
134
190
1
1