Chuỗi cung ứng

Nhưng những bài toán trong chuỗi cung ứng đặt ra thách thức cho những nhà làm toán và làm tin học cần phải giải quyết, từ bài toán chọn mặt hàng sản xuất, chọn nhà cung cấp nguyên vật li

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN



ĐỖ MINH NAM

CHUỖI CUNG ỨNG

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Chuyên ngành: Đảm bảo toán học cho máy tính và hệ thống tính toán

Mã số: 60.46.35

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Lê Trọng Vĩnh

Hà nội, năm 2011

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH VẼ 1

DANH MỤC BẢNG BIỂU 1

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 2

LỜI NÓI ĐẦU 3

Chương 1: CHUỖI CUNG ỨNG VÀ THIẾT KẾ MẠNG CHUỖI CUNG ỨNG 4

1.1 Chuỗi cung ứng và quản trị chuỗi cung ứng 4

1.1.1 Chuỗi cung ứng 4

1.1.2 Quản trị chuỗi cung ứng 7

1.2 Thiết kế mạng chuỗi cung ứng 10

1.3 Mô hình toán học của chuỗi cung ứng 13

1.3.1 Ký hiệu trên mô hình 13

1.3.2 Mục tiêu cần tối ưu của chuỗi cung ứng 15

1.4 Kết chương 18

Chương 2: MẠNG NƠRON MỜ VÀ TỐI ƯU HÓA THEO BÀY ĐÀN 19

2.1 Mạng nơron 19

2.1.1 Mạng nơron sinh học 19

2.1.2 Mạng nơron nhân tạo 21

2.1.3 Mạng lan truyền ngược 26

2.1.4 Ưu nhược điểm của mạng nơron 30

2.2 Mạng nơron mờ 31

2.2.1 Mạng nơron mờ 31

2.2.2 Đánh giá mạng nơron mờ 35

2.3 Tối ưu hóa theo bày đàn 36

2.4 Kết hợp ba kỹ thuật giải bài toán tối ưu đa mục tiêu 39

2.4.1 Cấu trúc thuật giải tối ưu hóa theo bày đàn dựa vào mạng nơron mờ 41

2.4.2 Các thuật giải tối ưu hóa theo bày đàn cho việc học tối ưu đạt được của mạng noron mờ 43

2.5 Kết chương 47

Chương 3: THIẾT KẾ MẠNG CHUỖI CUNG ỨNG ĐA MỤC TIÊU DÙNG MẠNG

NƠRON MỜ VÀ THUẬT GIẢI TỐI ƯU THEO BÀY ĐÀN 49

3.1 Đặt vấn đề 49

3.2 Giải bài toán đa mục tiêu dùng thuật giải tối ưu theo bày đàn tối để ưu hóa mạng nơron mờ 51

3.2.1 Mạng nơron mờ đề xuất được tối ưu bởi tối ưu hóa theo bày đàn 51

3.2.2 Dùng tối ưu theo bày đàn để tối ưu mạng nơron mờ 53

3.3 Minh họa qua ví dụ 55

3.4 Kết chương 57

KẾT LUẬN 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO 59

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Chuỗi cung ứng điển hình 6

Hình 1.2 Chuỗi cung ứng chi tiết của nhà máy và các bên tham gia 8

Hình 1.3 Mô hình mạng chuỗi cung ứng 3 quá trình 13

Hình 2.1 Mô hình mạng nơron sinh học 19

Hình 2.2 Mô hình một nơron nhân tạo 22

Hình 2.3 Hàm đồng nhất 24

Hình 2.4 Hàm bước nhị phân 24

Hình 2.5 Cấu trúc của một mạng nơron thường gặp 26

Hình 2.6 Nút nơron bình thường 28

Hình 2.7 Hệ thống máy Photo copy Matsushita 35

Hình 2.8 Hệ thống máy giặt Toshiba 36

Hình 2.9 Quy luật chuyển động của bày đàn 37

Hình 2.10 Quy luật tìm tổ của bày đàn 37

Hình 2.11 Cấu trúc của mạng học nơron mờ được tối ưu dựa vào thuật giải PSO 42

Hình 2.12 Thủ tục cho thuật giải PSO 44

Hình 3.1 Cấu trúc của mạng nơron mờ 52

DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 So sánh giữa thần kính sinh học và thần kinh nhân tạo 25

Bảng 2.2 Các loại nút nơron mờ .33

Bảng 3.1 Ràng buộc khả năng, thiết lập chi phí, nhu cầu ngẫu nhiên của khách hàng .55

Bảng 3.2 Chi phí đơn vị nguyên vật liệu được mua từ các nhà cung cấp tới nhà máy 56

Bảng 3.3 Chi phí vận chuyển đơn vị sản phẩm từ nhà máy tới trung tâm phân phối 56

Bảng 3.4: Chi phí phân phối một đơn vị sản phẩm từ nhà phân phối tới khách hàng 56

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

FNN : Mạng nơron mờ (fuzzy neural network)

PSO : Tối ưu theo bày đàn (particle swarm optimization)

PSOA – FNN : Tối ưu hóa mạng nơron mờ dùng thuật giải tối ưu hóa theo bày đàn BPNN : Mạng nơron lan truyền ngược (Backprogation neural network)

DC : Trung tâm phân phối (Distribution center)

GA : Thuật giải di truyền

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thời đại nền kinh tế toàn cầu, việc cạnh tranh khốc liệt khiến các công

ty cần phải tìm ra giải pháp tối ưu hóa hoạt động của mình Chuỗi cung ứng là một trong những mô hình quản lý mới, hiện đại được đưa ra, và được áp dụng bắt đầu từ những năm 1990, khi Internet bùng nổ Nhưng những bài toán trong chuỗi cung ứng đặt ra thách thức cho những nhà làm toán và làm tin học cần phải giải quyết, từ bài toán chọn mặt hàng sản xuất, chọn nhà cung cấp nguyên vật liệu, chọn các trung tâm phân phối cần phải mở, chọn nơi đặt nhà máy, đến những bài toán phức tạp như lập lịch hoạt động cho toàn chuỗi cung ứng, chi phí tối thiểu toàn chuỗi cung ứng, lợi nhuận tối đa, khả năng đáp ứng khách hàng là nhanh nhất, khả năng sử dụng vốn

là tối đa,…, trong số đó có rất nhiều bài toán thuộc dạng bài toán tối ưu đa mục tiêu Trong luận văn chọn bài toán tối ưu chi phí cho chuỗi cung ứng là tối thiểu, nhưng đáp ứng được tối đa nhu cầu của khách hàng, từ đó xác định nơi đặt nhà máy sản xuất và số trung tâm phân phối cần phải mở

Việc thiết lập bài toán tối ưu đa mục tiêu của chuỗi cung ứng được nêu ở trên

là bài toán với chi phí của môi trường không chắc chắn, và các chi phí đó là số mờ, đồng thời nhu cầu của các khách hàng là ngẫu nhiên, do vậy bài toán trên thuộc dạng bài toán quy hoạch ngẫu nhiên, và có thể đưa về bài toán quy hoạch mờ, do vậy trong luận văn dùng cách giải bài toán tối ưu theo một phương pháp khác là dùng mạng nơron mờ và tối ưu theo bày đàn Cấu trúc của luận văn trình bày gồm 3 chương:

Chương 1: CHUỖI CUNG ỨNG VÀ THIẾT KẾ MẠNG CHUỖI CUNG ỨNG

Chương 2: MẠNG NƠRON MỜ VÀ TỐI ƯU HÓA THEO BÀY ĐÀN Chương 3: THIẾT KẾ MẠNG CHUỖI CUNG ỨNG ĐA MỤC TIÊU DÙNG MẠNG NƠRON MỜ VÀ THUẬT GIẢI TỐI ƯU THEO BÀY ĐÀN

Em xin cảm ơn các thầy cô trong bộ môn tin học đã tận tình chỉ bảo và động viên em trong quá trình học tập và làm luận văn, đặc biệt em cảm ơn TS Lê Trọng Vĩnh đã nhiệt tình hướng dẫn em để em hoàn thành được luận văn

Chương 1: CHUỖI CUNG ỨNG VÀ THIẾT KẾ MẠNG CHUỖI CUNG ỨNG

1.1 Chuỗi cung ứng và quản trị chuỗi cung ứng

1.1.1 Chuỗi cung ứng

Cạnh tranh một cách thành công trong bất kỳ môi trường nào hiện nay đòi hỏi các doanh nghiệp phải tham gia vào công việc kinh doanh của nhà cung cấp cũng như của chính công ty xây dựng chuỗi cung ứng Điều này yêu cầu các doanh nghiệp khi đáp ứng sản phẩm hoặc dịch vụ mà khách hàng cần phải quan tâm sâu sắc đến dòng dịch chuyển nguyên vật liệu, cách thức thiết kế và đóng gói sản phẩm

và dịch vụ của nhà cung cấp, cách thức vận chuyển và bảo quản sản phẩm hoàn thành và những điều mà người tiêu dùng hoặc khách hàng cuối cùng thực sự yêu cầu Hơn nữa, trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt ở thị trường toàn cầu hiện nay, việc giới thiệu sản phẩm mới với chu kỳ sống của sản phẩm ngày càng ngắn hơn, cùng với mức độ kỳ vọng ngày càng cao của khách hàng đã thúc đẩy các doanh nghiệp phải đầu tư, và tập trung nhiều hơn vào chuỗi cung ứng của nó Điều này, cùng với những tiến bộ liên tục trong công nghệ truyền thông và vận tải, đã thúc đẩy liên tục việc phát triển chuỗi cung ứng và những kỹ thuật quản lý chuỗi cung ứng

Có rất nhiều định nghĩa chuỗi cung ứng, nhưng chúng ta cần phải hiểu chuỗi cung ứng là gì?

Khái niệm “chuỗi cung ứng” bắt đầu xuất hiện vào đầu những năm 1980 và trở nên phổ biến trong những năm 1990 Có rất nhiều khái niệm về chuỗi cung

ứng: “Chuỗi cung ứng là sự liên kết các tổ chức nhằm đưa sản phẩm hay dịch vụ

vào thị trường (“Fundaments of logistics management” – Lambert, Stock and

Ellram – 1998)”

“Quản trị chuỗi cung ứng là quá trình hoạch định, thực hiện và kiểm soát một cách hiệu lực, hiệu quả hoạt động vận chuyển, lưu trữ hàng hoá, dịch vụ và những thông tin có liên quan từ điểm đầu đến điểm tiêu thụ cuối cùng với mục đích thoả

mãn nhu cầu của khách hàng” (Douglas M Lambert, LOGISTICS & SCM

Fundamental of Logistics, p.3, Mc Graw-Hill, 1998)

Chuỗi cung ứng bao gồm tất cả các thành viên tham gia, một cách trực tiếp hay gián tiếp, trong việc đáp ứng nhu cầu khách hàng (“Supply chain management: strategy, planning and operation” - Chopra Sunil and Pter Meindl –

và dịch vụ khách hàng

Chúng ta xem xét một mô hình chuỗi cung ứng điển hình trong hình 1.1, ta thấy các doanh nghiệp nằm ở khu vực giữa được xem như doanh nghiệp trung tâm Còn các nhà cung cấp có thể như là doanh nghiệp lắp ráp sản phẩm cuối cùng, nó có thể là bất cứ doanh nghiệp nào tham gia trong chuỗi cung ứng, tùy thuộc vào phạm

vi tham chiếu của nhà quản trị khi xem xét mô hình

Tất cả các sản phẩm đến tay người tiêu dùng thông qua một vài hình thức của chuỗi cung ứng, có một số thì lớn hơn và một số thì phức tạp hơn rất nhiều Với

ý tưởng chuỗi cung ứng này, chúng ta dễ dàng nhận thấy rằng chỉ có một nguồn tạo

ra lợi nhuận duy nhất cho toàn chuỗi đó là khách hàng cuối cùng Khi các doanh nghiệp riêng lẻ trong chuỗi cung ứng ra các quyết định kinh doanh mà không quan tâm đến các thành viên khác trong chuỗi, điều này rốt cuộc dẫn đến giá bán cho khách hàng cuối cùng là rất cao, mức phục vụ chuỗi cung ứng thấp và điều này làm cho nhu cầu khách hàng tiêu dùng cuối cùng trở nên thấp

Có rất nhiều doanh nghiệp khác liên quan một cách gián tiếp đến hầu hết các chuỗi cung ứng, và họ đóng vai trò quan trọng trong việc phân phối sản phẩm cuối

cùng cho khách hàng Họ chính là các nhà cung cấp dịch vụ, chẳng hạn như các công ty vận tải đường không và đường bộ, các nhà cung cấp hệ thống thông tin, các công ty kinh doanh kho bãi, các hãng môi giới vận tải, các đại lý và các nhà tư vấn Các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ này đặc biệt hữu ích đối với các doanh nghiệp trong đa số chuỗi cung ứng, vì họ có thể mua sản phẩm ở nơi họ cần, cho phép người mua và người bán giao tiếp một cách hiệu quả, cho phép doanh nghiệp phục

vụ các thị trường xa xôi, giúp các doanh nghiệp tiết kiệm tiền trong vận tải nội địa

và quốc tế, và nói chung cho phép doanh nghiệp phục vụ tốt khách hàng với chi phí thấp nhất có thể

Hình 1.1 Chuỗi cung ứng điển hình Mục đích then chốt cho sự hiện hữu của bất kỳ chuỗi cung ứng nào là để thỏa mãn nhu cầu khách hàng, trong tiến trình tạo ra lợi nhuận cho chính nó Các hoạt động chuỗi cung ứng bắt đầu với đơn đặt hàng của khách hàng và kết thúc khi khách hàng thanh toán đơn đặt hàng của họ Thuật ngữ chuỗi cung ứng gợi hình ảnh sản phẩm hoặc cung cấp dịch vụ chuyển từ nhà cung cấp qua nhà sản xuất đến nhà phân phối rồi đến nhà bán lẻ và cuối cùng là khách hàng dọc theo chuỗi cung ứng Điều quan trọng là phải mường tượng dòng thông tin, sản phẩm và tài chính dọc cả hai hướng của chuỗi này Trong thực tế, nhà sản xuất có thể nhận nguyên liệu từ vài nhà cung cấp, sau đó cung ứng đến nhà phân phối Vì vậy, đa số các chuỗi cung ứng thực sự là các mạng lưới

1.1.2 Quản trị chuỗi cung ứng

Chúng ta có rất nhiều định nghĩa về quản trị chuỗi cung ứng như sau:

Theo Viện quản trị cung ứng mô tả quản trị chuỗi cung ứng là việc thiết kế

và quản lý các tiến trình xuyên suốt, tạo giá trị cho các tổ chức để đáp ứng nhu cầu thực sự của khách hàng cuối cùng Sự phát triển và tích hợp nguồn lực con người

Theo Hội đồng chuỗi cung ứng thì quản trị chuỗi cung ứng là “việc quản lý

cung và cầu, xác định nguồn nguyên vật liệu và chi tiết, sản xuất và lắp ráp, kiểm tra kho hàng và tồn kho, tiếp nhận đơn hàng và quản lý đơn hàng, phân phối qua

Theo hội đồng quản trị hậu cần, một tổ chức phi lợi nhuận thì quản trị chuỗi

cung ứng là “…sự phối hợp chiến lược và hệ thống các chức năng kinh doanh

truyền thống và các sách lược xuyên suốt các chức năng này trong một công ty cụ thể và giữa các doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng với mục đích cải thiện thành

Theo TS Hau Lee và đồng tác giả Corey Billington trong bài báo nghiên cứu

thì “quản trị chuỗi cung ứng như là việc tích hợp các hoạt động xảy ra ở các cơ sở

của mạng lưới nhằm tạo ra nguyên vật liệu, dịch chuyển chúng vào sản phẩm trung gian và sau đó đến sản phẩm hoàn thành cuối cùng, và phân phối sản phẩm đến

Trong luận văn này, giới thiệu và giải thích tại sao các khái niệm, các công

cụ và hệ thống hỗ trợ ra quyết định lại quan trọng cho việc quản trị hiệu quả chuỗi cung ứng Nhưng quản trị chuỗi cung ứng thực chất là gì? Ta định nghĩa nó như

sau: “Quản trị chuỗi cung ứng là tập hợp những phương thức sử dụng một cách tích

hợp và hiệu quả nhà cung cấp, người sản xuất, hệ thống kho bãi và các cửa hàng

1 The Institute for supply management, “Glossary of key purchasing and supply terms”, 2000

2 Courtesy of Supply chain Council, Inc

3

Courtesy of the Council of Logistics Management

4 3 H.L Lee and C.Billington, “The evolution of supply chain management models and practice at Hewlett-packard”, Interfaces 25, No 5(1995); 41-63

nhằm phân phối hàng hóa được sản xuất đến đúng địa điểm, đúng lúc với đúng yêu cầu về chất lượng, với mục đích giảm thiểu chi phí toàn hệ thống trong khi vẫn thỏa mãn những yêu cầu về mức độ phục vụ”

Tính nhất quán thể hiện trong các định nghĩa này đó chính là ý tưởng của sự phối hợp và hợp nhất số lượng lớn các hoạt động liên quan đến sản phẩm trong số các thành viên của chuỗi cung ứng nhằm cải thiện năng suất hoạt động, chất lượng,

và dịch vụ khách hàng nhằm đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững cho tất cả các tổ chức liên quan đến việc cộng tác này Vì thế, để quản trị thành công chuỗi cung ứng, các doanh nghiệp phải làm việc với nhau bằng cách chia sẻ thông tin về những điều liên quan chẳng hạn như dự báo nhu cầu; các kế hoạch sản xuất; những thay đổi về công suất; các chiến lược marketing mới; sự phát triển mới sản phẩm và dịch vụ; sự phát triển công nghệ mới; các kế hoạch thu mua; ngày giao hàng và bất kỳ điều gì tác động đến các kế hoạch phân phối, sản xuất và thu mua

Hình 1.2 Chuỗi cung ứng chi tiết của nhà máy và các bên tham gia

Ví dụ, khi một nguyên liệu hoặc sản phẩm cụ thể có giá tăng trong cung ngắn hạn thì một doanh nghiệp có thể nhận thấy sẽ có lợi nếu chọn lựa trong số nhà cung ứng một doanh nghiệp thích hợp nhằm đảm bảo nguồn cung liên tục Việc cân nhắc này có thể có lợi cho cả đôi bên - thị trường mới cho nhà cung cấp, điều này dẫn đến cơ hội kinh doanh sản phẩm mới trong tương lai; và việc cung ứng tiếp tục trong dài hạn với mức giá ổn định cho người mua Sau đó, khi đối thủ cạnh tranh

mới bắt đầu sản xuất sản phẩm khan hiếm hoặc khi nhu cầu sụt giảm, nhà cung cấp

có thể không được các hãng mua đánh giá cao; thay vào đó, doanh nghiệp có thể nhận thấy sẽ có lợi hơn trong việc thương lượng với người mua tiềm năng khác và sau đó chấm dứt với người mua ban đầu Thông qua ví dụ này, chúng ta có thể nhận thấy rằng chuỗi cung ứng là động, linh hoạt Do vậy quản trị chuỗi cung ứng nảy sinh nhiều vấn đề trong việc quản lý chúng một cách hiệu quả

Trong khi quản trị chuỗi cung ứng có thể cho phép các tổ chức nhận thức rõ thuận lợi của việc tích hợp dọc trên cơ sở những điều kiện chính yếu cho việc quản trị hiệu quả Có lẽ một yếu tố quan trọng nhất đó chính là sự thay đổi về văn hóa tổ chức của tất cả thành viên tham gia trong chuỗi cung ứng làm cho họ có lợi hơn và quản lý hiệu quả quản trị chuỗi cung ứng Với các công ty có văn hóa tổ chức theo kiểu truyền thống, quan tâm đến lợi ích ngắn hạn, vì thế hành động định hướng thành tích theo nhiều cách có thể tạo ra xung đột với mục tiêu của việc quản trị chuỗi cung ứng Quản trị chuỗi cung ứng nhấn mạnh đến việc định vị các tổ chức theo cách thức giúp cho tất cả các thành viên trong chuỗi đều được lợi Vì thế, quản trị chuỗi cung ứng một cách hiệu quả lệ thuộc rất lớn vào mức độ tin tưởng, sự hợp tác, sự cộng tác và thông tin một cách trung thực và chính xác

Các nhà quản trị phụ trách thu mua, sản xuất, hậu cần và vận tải không chỉ phải được trang bị những kiến thức cần thiết về các chức năng chuỗi cung ứng quan trọng mà còn phải đánh giá và am hiểu mức độ tương tác và ảnh hưởng của các chức năng này đến toàn chuỗi cung ứng Rebecca Morgan, chủ tịch của Fulcrum Consulting Works, một công ty tư vấn về quản trị chuỗi cung ứng có trụ sở ở bang

Ohio, phát biểu rằng “rất nhiều công ty đi đến các thỏa thuận mà họ gọi là sự cộng

tác, sau đó cố gắn kiểm soát mối quan hệ này từ đầu đến cuối” Nhiều công ty sản

xuất xe hơi thực hiện điều này ở giai đoạn bắt đầu, bà ta nói “Họ đưa ra nguyên tắc

đơn phương: anh sẽ thực hiện điều này cho tôi nếu anh muốn làm ăn với tôi, không

ứng kiểu này sẽ không bao giờ thực hiện được

Ranh giới của các chuỗi cung ứng tích hợp cũng rất linh động Mọi người

thường nói rằng ranh giới chuỗi cung ứng kéo dài từ “nhà cung cấp cho nhà cung

cấp của doanh nghiệp đến khách hàng của khách hàng của họ”; ngày nay, hầu hết

những nỗ lực phối hợp quản trị chuỗi cung ứng của doanh nghiệp không vượt ra giới hạn này Thực ra, trong nhiều trường hợp, các doanh nghiệp nhận thấy rằng thực sự khó khăn để gia tăng nỗ lực phối hợp ngoài những khách hàng và nhà cung

cấp trực tiếp quan trọng nhất của doanh nghiệp “thực ra trong một nghiên cứu khảo

sát các doanh nghiệp thì rất nhiều đại diện của doanh nghiệp phát biểu rằng đa số các nỗ lực trong chuỗi cung ứng chỉ đối với khách hàng và nhà cung cấp bên trong

bước đầu, nhiều doanh nghiệp đang mở rộng ranh giới chuỗi cung ứng của nó

1.2 Thiết kế mạng chuỗi cung ứng

Thiết kế mạng chuỗi cung ứng là để cung cấp nền tảng tối ưu cho việc quản

lý chuỗi cung ứng xác thực và hiệu quả Nó là vấn đề quản lý hoạt động ở mức chiến lược, quan trọng trong quản trị chuỗi cung ứng, và thường liên quan đến nhiều đối tượng, các đối tượng xung đột như giá thành, cấp độ dịch vụ, tối ưu hóa tài nguyên, … Mục đích đề xuất một quy trình giải pháp dựa trên thuật tối ưu hóa theo bày đàn tối ưu mạng nơron mờ để giải bài toán tối ưu, mục đích để tìm tập nghiệm tối ưu Pareto cho vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng đa đối tượng Để giải quyết đa mục tiêu và cho phép người tạo quyết định cho việc đánh giá số lượng lớn các giải pháp thay thế

Vấn đề thiết kế mạng là một trong những vấn đề quyết định chiến lược toàn diện nhất mà cần được tối ưu cho hoạt động hiệu quả lâu dài trong toàn bộ chuỗi cung ứng Nó chỉ ra số lượng, vị trí và khả năng của các nhà máy sản xuất, các kho hàng và các trung tâm phân phối được sử dụng Nó cũng thiết lập các kênh phân phối, và số lượng vật liệu và các mặt hàng để tiêu dùng, sản xuất và vận chuyển từ các nhà cung cấp tới các khách hàng cuối cùng Các vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng bao gồm nhiều loại công thức được bao phủ từ loại sản phẩm đơn, đơn

6

K.C Tan, S.B Lyman, and J.D Wisner, “Supply Chain Management: A Strategic Perspective,” International Journal of Operations and Production Management 2, no 6 (2002): 614–31

giản đến một sản phẩm phức tạp với nhiều công đoạn sản xuất, và từ các mô hình tuyến tính xác định đến mô hình phi tuyến ngẫu nhiên phức tạp Theo truyền thống,

có các nghiên cứu khác nhau đưa ra với các vấn đề thiết kế các mạng chuỗi cung ứng và các nghiên cứu này được khảo sát bởi Vidal và Goetschalckx (1997), Beamon (1998), Erenguc, Simpson, và Vakharia (1999), anhd Pontrandolfo and Okogbaa (1999)

Một thành phần quan trọng trong phân tích và thiết kế mạng chuỗi cung ứng

là việc thành lập các biện pháp hiệu quả tương ứng Các biện pháp hiệu quả, hoặc là một tập các biện pháp hiệu quả, được sử dụng để xác định ảnh hưởng và/hoặc sự ảnh hưởng của hệ thống đang tồn tại, để so sánh các hệ thống thay thế, và để thiết

kế các hệ thống được đề xuất Các biện pháp này được phân loại như chất lượng và

số lượng Sự thỏa mãn của khách hàng, sự linh hoạt, và việc quản lý rủi ro hiệu quả phụ thuộc vào biện pháp thực hiện có chất lượng Các biện pháp thực hiện định lượng cũng được phân loại bởi: (1) Mục tiêu mà trực tiếp dựa trên giá thành hoặc lợi nhuận như tối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa doanh số bán hàng, tối đa hóa lợi nhuận, … (2) Mục tiêu mà dựa trên một vài biện pháp đáp ứng khách hàng như tối

đa hóa tỉ lệ hài lòng, tối thiểu thời gian đáng ứng khách hàng, tối thiểu thời gian hướng dẫn khách hàng, … Trong quản lý chuỗi cung ứng truyền thống, việc tập trung tích hợp của mạng chuỗi cung ứng thường là mục tiêu duy nhất như tối thiểu hóa chi phí hoặc tối đa hóa lợi nhuận, được đưa ra dẫn chứng trong Jayaraman and Pirkul (2001), Jayaraman and Ross (2003), Yan, Yu, and Cheng (2003), Syam (2002), Syarif, Yun, and Gen (2002), Amiri (2006), Gen and Syarif (2005), and Truong and Azadivar (2005) đã được xem xét tổng chi phí của chuỗi cung ứng như một hàm mục tiêu trong các nghiên cứu của họ Dù sao chăng nữa, không có các công việc thiết kế toàn bộ mạng lưới chuỗi cung ứng mà là các vấn đề thiết kế một mục tiêu Các dự án thiết kế/đặt kế hoạch/lập lịch thường liên quan đến thương mại giữa các mục tiêu không tương thích khác nhau Gần đây, việc tối ưu đa mục tiêu của các mạng chuỗi cung ứng đã được xem xét bởi các nhà nghiên cứu khác nhau trong các bài báo Sabri và Beamon (2000) đã phát triển một mô hình chuỗi cung ứng đa mục tiêu tích hợp cho việc lập kế hoạch chiến lược và vận hành chuỗi cung

ứng dưới các sự kiện không chắc chắn như sản phẩm, giao hàng và nhu cầu Trong khi chi phí, các tỉ lệ hài lòng của khách hàng, và tính linh hoạt được xem xét như các mục tiêu, phương pháp ε ràng buộc, đã được dùng như một phương pháp luận cho giải pháp Chan và Chung (2004) đã đề xuất một thủ tục tối ưu di truyền đa mục tiêu cho vấn đề phân phối theo thứ tự trong các mạng chuỗi cung ứng định hướng theo nhu cầu Họ đã xem xét tối thiểu hóa tổng chi phí của hệ thống, tổng ngày giao hàng và vốn chủ sở hữu của tỉ lệ sử dụng năng lực cho các nhà sản xuất như đa mục tiêu Chen và Lee (2004) đã phát triển mô hình lập lịch nhiều sản phẩm, nhiều công đoạn, và nhiều thời kỳ cho một mạng chuỗi cung ứng nhiều công đoạn với các yêu cầu và giá thành sản phẩm không chắc chắn Khi đa mục tiêu, phân phối lợi nhuận công bằng trong số tất cả các bên tham gia, mức độ tồn kho an toàn, mức độ dịch vụ khách hàng tối đa, và quyết định mạnh mẽ đối với các nhu cầu không chắc chắn đã được xem xét, và một phương pháp tạo quyết định mờ dựa trên hai pha đã được đề xuất để giải quyết vấn đề Erol và Ferrel đã đề xuất một mô hình mà gán cho các nhà cung cấp tới các kho hàng và từ các kho hàng tới các khách hàng Chúng được dùng một khung mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu cho tối thiểu hóa chi phí và tối đa hóa sự thỏa mãn của khách hàng Guillen, Mele, Bagajewicz, Espuna, và Puigjaner (2005) đã xây dựng vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng như một mô hình quy hoạch tuyến tính số nguyên hỗn hợp ngẫu nhiên đa mục tiêu (a multi-objective stochastic mixed integer linear programming model), đã được giải quyết bằng phương pháp ε – hạn chế, phương pháp kỹ thuật biên và nhánh cận Đa mục tiêu là lợi nhuận chuỗi cung ứng qua mức độ thỏa mãn của khách hàng theo thời gian đáp ứng Chan, Chung, Wadwa (2004) đã phát triển một cách tiếp cận hỗn hợp dựa trên thuật giải di truyền và AHP (Analytic Hierarch Process) cho vấn đề sản xuất và phân phối trong các mô hình chuỗi cung ứng nhiều nhà máy Chi phí vận hành, mức

độ dịch vụ, và các nguồn lực được coi là mục tiêu nghiên của của nhóm này Các nghiên cứu trên đã tìm thấy giải pháp tối ưu Pareto hoặc thiết lập một hạn chế của các giải pháp tối ưu Pareto dựa trên các cách tiếp cận giải pháp của họ để giải quyết vấn đề

1.3 Mô hình toán học của chuỗi cung ứng

Phần này sẽ trình bày mô hình mạng chuỗi cung ứng (gọi tắt là chuỗi cung ứng) đặc trưng gồm: Các khách hàng; các trung tâm phân phối; các nhà máy mà chuyển nguyên vật liệu thô thành sản phẩm hoàn thiện đưa tới khách hàng sử dụng theo một tỉ lệ nhất định giữa các nguyên vật liệu; và các nhà cung cấp mà cung cấp nguyên vật liệu cho các nhà máy Trong chuỗi cung ứng có rất nhiều nhà máy và các trung tâm phân phối, mà chi phí khởi tạo, chi phí sản xuất và chi phí phân phối của chúng là khác nhau… mà mối quan hệ giữa chúng có thể mô tả như hình vẽ 1.3

Hình 1.3 Mô hình mạng chuỗi cung ứng 3 quá trình Thiết kế mạng chuỗi cung ứng là việc cấu hình mạng chuỗi cung ứng (lựa chọn các nhà máy, các trung tâm phân phối…) thỏa mãn nhu cầu của khách hàng,

và đảm bảo việc cung cấp nguyên vật liệu thô cho việc sản xuất sản phẩm và phân phối sản phẩm cho toàn bộ chuỗi cung ứng với chi phí tối thiểu mà vẫn đáp ứng được nhu cầu về hàng của khách hàng là cao nhất, trong thời gian cho phép

1.3.1 Ký hiệu trên mô hình

k là ký hiệu trung tâm phân phối, k = 1,2,…,K

r là ký hiệu nguyên vật liệu, r = 1,2,…,R

m để ký hiệu khách hàng, m = 1,2,…,M

- Các biến của mô hình

ζ rsj 1 : giá một đơn vị nguyên vật liệu thô r mà nhà cung cấp s bán cho nhà máy sản xuất j

c j 1F : chi phí cố định vận hành nhà máy j

c k 2F : chi phí cố định vận hành trung tâm phân phối k

phân phối k

tới khách hàng m

 im : nhu cầu của khách hàng i về sản phẩm m

a rs 1 : tổng số nguyên vật liệu r mà nhà cung cấp s có thể cung cấp

a ij 2 : khả năng sản xuất sản phẩm i tối đa của nhà máy j

a ik 3 : khả năng phân phối tối đa sản phẩm i của trung tâm phân phối k

n ri : số nguyên vật liệu thô r mà được dùng sản xuất ra sản phẩm i theo tỷ

lệ đã định sẵn

P : số nhà máy tối đa có thể được mở

Q : số trung tâm phân phối tối đa có thể được mở

 : Thời gian giao hàng lớn nhất có thể cho phép (tính theo thời gian) từ kho hàng tới khách hàng

B(k) : là tập các khách hàng mà có thể được phục vụ từ các nhà phân phối k

trong  giờ

OK : Tập tất cả ác trung trâm phân phối được lựa chọn để mở

- Các biến của mô hình mang tính quyết định

x rsj 1 : tổng số nguyên vật liệu r mà nhà máy sản xuất j mua của nhà cung cấp s

x ijk 2 : tổng số sản phẩm i được vận chuyển từ nhà máy j tới trung tâm phân phối k

x ikm 3 : tổng số sản phẩm i được phân phối từ trung tâm phân phối k tới khách hàng

m

1 nếu DC k mở

y k 3 =

0 nếu DC k đóng cửa

Đặt x x{ rsj1 ,x ijk2 , x ikm3 } , y  y j2 , y k3 và   { rsj1 , ijk2 ,  ikm3 }, là các

vector biến của mô hình

1.3.2 Mục tiêu cần tối ưu của chuỗi cung ứng

Từ các ký hiệu ở trên, ta có chi phí cho toàn chuỗi cung ứng xác định qua hàm mục tiêu là chi phí tối thiểu ở (1.3.1) như sau:

1 1 2 2 2 2 3 3

1 2 2 3

p rsj rsj ij ijk ijk ijk ikm ikm

ζ : Chi phí nguyên vật liệu thô mua từ các nhà cùng cấp

ζ : chi phí vận chuyển các sản phẩm từ các nhà máy tới các trung tâm phân phối của toàn chuỗi cung ứng

1 nếu nhà máy j mở

yj2 =

0 nếu nhà máy j đóng cửa

ζ : chi phí phân phối các sản phẩm từ các trung tâm phân phối tới các khách hàng của toàn bộ chuỗi cung ứng

Mỗi phần của chuỗi cung ứng là các chi phí không chắc chắn, vì vậy chúng

ta xử lý nó như là các biến ngẫu nhiên, và sau đó  im là số ngẫu nhiên.Với nhu cầu biến đổi mang tính ngẫu nhiên (stochasticity), việc cung cấp các sản phẩm cho khách hàng có thể không được thỏa mãn hoàn toàn theo đơn đặt hàng để giảm chi phí toàn chuỗi cung ứng Nhưng vì chất lượng dịch vụ, các nhà làm chính sách trong chuỗi cung ứng yêu cầu cần phải thỏa mãn khách hàng một cách chắc chắn,

có nghĩa là xác suất để đáp ứng nhu cầu khách hàng với độ tin cậy chắc chắn Ta thấy rằng tất cả các chi phí vận hành của chuỗi cung ứng như là các số mờ7 (Số mờ

là một dạng chắc chắn của tập mờ với các tính chất đặc biệt, nó bắt nguồn từ cuộc sống hàng ngày, ví dụ giá một mặt hàng khoảng 20 USD, điều này có nghĩa là xác suất để giá của một hàng hóa là 20 USD xảy ra là rất cao, cũng có thể là 19 USD hoặc 21USD, số mờ là một công cụ xấp xỉ cho các giá trị của mô hình gắn với điều

điện kiện không chắc chắn) Vì vậy ζ rsj 1 , ζ ijk 2 , và ζ ikm 3 là các số mờ, cho nên tổng chi

phí chuỗi cung ứng cũng là mờ Do vậy các nhà làm chính sách trong chuỗi cung ứng bao giờ cũng đưa ra một chi phí mà có thể chịu đựng được trong toàn bộ chuỗi cung ứng mà được thỏa mãn, và cho phép khả năng chấp nhận được, khi chi phí thực tế thấp hơn chi phí tối đa mà nhà quản lý cho phép Theo yêu cầu đó, bây giờ chúng ta cho mô hình thỏa mãn trên dựa vào quy hoạch mờ được đưa ra trong [15]

S s , R r , a

(1.3.6) là ràng buộc khả năng sản xuất của các nhà máy

(1.3.7) là ràng buộc khả năng phân phối của các trung tâm phân phối

(1.3.8) là ràng buộc số nhà máy tối đa được mở ra

(1.3.9) là ràng buộc số trung tâm phân phối tối đa được thành lập

(1.3.10) là ràng buộc khả năng mà sản phẩm được phân phối đáp ứng nhu cầu của khách hàng, ở đó  im là tỷ lệ các yêu cầu về các dịch vụ mà được cung cấp tới các khách hàng

(1.3.11) để đảm bảo chắc chắn rằng tất cả các biến là không âm

(1.3.12) để đảm bảo chắc chắn là cả hai biến 2 3

,

j k

y y là biến 0 hoặc biến 1

1.4 Kết chương

Vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng cho sản phẩm, như chọn lựa các nhà cung cấp, xác định các nhà máy con và các trung tâm phân phối được mở và thiết kế chiến lược mạng phân phối mà thỏa mãn tất cả khả năng và yêu cầu đặt hàng cho sản phẩm áp đặt từ các khách hàng Vấn đề là một sản phẩm đơn, vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng nhiều giai đoạn Khi xem xét các đối tượng của người quản lý trong chuỗi cung ứng, chúng tôi xây dựng vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng như một mô hình tối ưu phi tuyến số nguyên hỗn hợp đa mục tiêu Các mục tiêu là tối thiểu hóa của tổng chi phí của chuỗi cung ứng, tối đa hóa các dịch vụ khách hàng

mà có thể đáp ứng các khách hàng trong thời gian giao hàng có thể chấp nhận được,

và tối đa hóa sự cân bằng sử dụng năng lực cho các nhà phân phối Các giả thuyết được dùng trong vấn đề này là:(1) Số các khách hàng và các nhà cung cấp, nhu cầu

và năng lực của họ đã được biết, (2) số các nhà máy, các trung tâm phân phối và năng lực tối đa của họ đã được biết, (3) các khách hàng được cung cấp sản phẩm từ một nhà phân phối Như vậy chúng ta đã đưa bài toán quy hoạch trên về dạng bài toán quy hoạch mờ, do vậy trong phần tiếp theo chúng ta sẽ giải quyết bài toán đa mục tiêu (1.3.1) và (1.3.2) bằng cách dùng mạng nơron mờ và tối ưu hóa theo bày đàn Do vậy chương tiếp theo sẽ được dùng để trình bày cơ sở toán học của mạng nơron mờ và kỹ thuật tối ưu hóa theo bày đàn

Chương 2: MẠNG NƠRON MỜ VÀ TỐI ƯU HÓA THEO BÀY ĐÀN

Mạng nơron hay mạng nơron nhân tạo là sự tái tạo bằng kỹ thuật những chức năng của hệ thần kinh con người Trong quá trình tái tạo không phải tất cả các chức năng của bộ não con người đều có thể được tái tạo, mà chỉ có những chức năng cần thiết Bên cạnh đó còn có những chức năng mới được tạo ra nhằm giải quyết một bài toán điều khiển đã định hướng trước Trước khi tìm hiểu về mạng nơron chúng

ta giới thiệu sơ lược về mạng nơron sinh học

2.1.1 Mạng nơron sinh học

Não người là tổ chức vật chất cấp cao, có cấu tạo vô cùng phức tạp, dày đặc các mối liên kết giữa các nơron nhưng xử lý thông tin rất linh hoạt trong môi trường bất định

Hình 2.1 Mô hình mạng nơron sinh học

Trong bộ não người có khoảng 10 - 10 tế bào thần kinh được gọi là các nơron và mỗi nơron có thể liên kết với 1014 nơron khác thông qua các khớp nối thần kinh (synapse) Dưới con mắt của những người làm tin học cấu tạo của mỗi nơron gồm các thành phần cơ bản sau:

- Thân nơron được giới hạn trong một màng membran và trong cùng là nhân

Từ thân nơron còn có rất nhiều đường rẽ nhánh tạm gọi là rễ

- “Bus” liên kết nơron này với các nơron khác được gọi là axon, trên axon có các đường rẽ nhánh Nơron còn có thể liên kết với các nơron khác qua các rễ Chính

vì cách liên kết đa dạng như vậy nên mạng nơron có độ liên kết rất cao

Các rễ của nơron được chia làm hai loại: loại nhận thông tin từ các nơron

khác qua axon, mà ta sẽ gọi là rễ đầu vào và loại đưa thông tin qua axon tới các nơron khác, gọi là rễ đầu ra Một nơron có thể có nhiều rễ đầu vào, nhưng chỉ có

một rễ đầu ra Bởi vậy nếu coi nơron như một khâu điều khiển thì nó chính là khâu

có nhiều đầu vào, một đầu ra Một nơron sẽ ở trạng thái kích thích khi tại đầu vào xuất hiện một tín hiệu tác động vượt quá ngưỡng cân bằng của nơron

Một tính chất rất cơ bản của mạng nơron sinh học là các đáp ứng theo kích thích có khả năng thay đổi theo thời gian Các đáp ứng có thể tăng lên, giảm đi hoặc hoàn toàn biến mất Qua các nhánh axon liên kết tế bào nơron này với các nơron khác, sự thay đổi trạng thái của một nơron cũng dẫn theo sự thay đổi trạng thái của những nơron khác và do đó là sự thay đổi của toàn bộ mạng nơron Việc thay đổi trạng thái của mạng nơron có thể thực hiện qua một quá trình “dạy” hoặc do khả năng “học” tự nhiên

Cấu trúc của mạng nơron luôn luôn phát triển và thay đổi để thích nghi dần với môi trường, làm cho cấu trúc bộ não ngày càng trở nên phức tạp sau mỗi lần học Một số cấu trúc của nơron được xác định trước, một số sau này mới được hình thành và một số thì bị huỷ bỏ qua quá trình chọn lọc tự nhiên, học và thích nghi Các nhà khoa học đã, đang xây dựng và phát triển các mô hình xử lý thông tin mô phỏng hoạt động của bộ não người Đó chính là mô hình mạng nơron nhân tạo

2.1.2 Mạng nơron nhân tạo

Mạng nơron nhân tạo là sự mô phỏng cấu trúc của mạng nơron sinh học, được tạo ra bởi sự liên kết giữa rất nhiều đơn vị thần kinh (perceptron) Những đơn

vị thần kinh có nhiệm vụ thu thập các tín hiệu, xác định trọng số w i, tổng cộng và chuyển tín hiệu ấy sang các đơn vị thần kinh khác

Một nơron nhân tạo phản ánh các tính chất cơ bản của nơron sinh học Mỗi nơron nhân tạo là một đơn vị xử lí thông tin làm cơ sở cho hoạt động của một mạng nơron Nó có chức năng nhận tín hiệu vào, tổng hợp và xử lý các tín hiệu vào để tính tín hiệu ra

Định nghĩa 2.1: Một nơron hình thức v là một bộ (x, w, net, f) bao gồm

một vector các biến đầu vào x =(x 1 , x 2 , …, x n ) T , một vectơ trọng số w = (w 1 , w 2 ,

…, w n ) T , một hàm tổng hợp dữ liệu đầu vào net(x,w) và một hàm kích hoạt f(net)

Và chúng ta có thể định nghĩa hình thứ một mạng nơron lan truyền thẳng như định nghĩa 2.2

Định nghĩa 2.2: Một mạng nơron là một đồ thị được định hướng G =(K,

E) bao gồm tập các nút K = {v1, v2, …, vq| vi là nơron hình thức} của tất cả các nơron hình thức và tập E là tất cả các đường nối giữa tất cả các nơron hình thức

Một điểm quan trọng của các định nghĩa này là xác định thông tin được xử

lý bởi các noron hình thức Mỗi nơron nhận thông tin chỉ bằng các đầu nối đầu vào Có thể dùng một nơron hình thức sở hữu bộ nhớ địa phương, nhưng không

có sự trao đổi thông tin toàn cục

Các nơron hình thức với một mạng nơron bình thường được sắp xếp trong các lớp Nếu các đầu nối đầu vào của một lớp chỉ lấy thông tin từ đầu ra của lớp trước trong mạng được gọi là một mạng lan truyền ngược

Định nghĩa 2.3: Một mạng nơron của các khối (tập các nơron hình thức),

mà được định nghĩa theo định nghĩa 2.3, được gọi là mạng lan truyền ngược, nếu

đồ thị định hướng trực tiếp bởi mạng phi chu kỳ

Dưới đây là một mô hình của một nơron nhân tạo

Hình 2.2 Mô hình một nơron nhân tạo

Trong đó: - x i với i1,2, ,n: các tín hiệu đầu vào

- w ij với i1, 2, ,n: các trọng số tương ứng với đầu vào

-  j: ngưỡng kích hoạt của nơron j

- net: tín hiệu tổng hợp đầu vào

- f net( ): Hàm kích hoạt

- y j: tín hiệu ra của nơron j

Đầu vào của nơron nhân tạo gồm n tín hiệu x i với i1, 2, ,n Mỗi tín hiệu đầu vào tương ứng với một trọng số w ijvới i1,2, ,n, nó thể hiện mức độ ảnh hưởng của tín hiệux i đến nơron j

Một nơron có thể có nhiều đầu vào nhưng chỉ có một tín hiệu đầu ra Tín hiệu đầu vào của một nơron có thể là dữ liệu từ bên ngoài mạng, hoặc đầu ra của một nơron khác, hoặc là đầu ra của chính nó

Nhằm tăng khả năng thích nghi của mạng nơron trong quá trình học, người ta

sử dụng gán thêm một tham số (Bias) cho mỗi nơron nhân tạo Tham số đó còn gọi

là trọng số của nơron, ta kí hiệu trọng số của nơron thứ j là  j

Mỗi một nơron trong một mạng kết hợp các giá trị đưa vào nó thông qua các liên kết với nơron khác, sinh ra một giá trị gọi là net Hàm thực hiện nhiệm vụ này gọi là hàm kết hợp (combination function), được định nghĩa bởi một luật lan truyền

cụ thể Trong phần lớn các mạng nơron, chúng ta giả sử rằng mỗi một nơron cung cấp một bộ cộng như là đầu vào cho đơn vị mà nó liên kết Để tính tổng hợp tín hiệu đầu vào net, ta giả định net là hàm của các tín hiệu x i và các trọng số w ij

Tóm lại có thể xem nơron là một hàm phi tuyến nhiều đầu vào, một đầu ra

Hàm kích hoạt phải thoả mãn các điều kiện sau:

- Tín hiệu đầu ra phải không âm với mọi giá trị của net

- Hàm f phải liên tục và bị chặn trong khoảng  0,1

Hàm kích hoạt hay còn được gọi là hàm nén vì chúng nén tín hiệu đầu ra vào một khoảng nhỏ Hàm kích hoạt hay được sử dụng là:

1) Hàm đồng nhất (Linear function, Identity function):

 

Nếu coi các đầu vào là một đơn vị thì chúng ta sẽ sử dụng hàm này Đôi khi một hằng số được nhân với net để tạo ra một hàm đồng nhất

Hình 2.3 Hàm đồng nhất 2) Hàm bước nhị phân (Binary step function, Hard limit function)

Hàm này còn được gọi là hàm ngưỡng (Threshold function hay Heaviside

0 -1

ứng dụng cho các chương trình ứng dụng mà các đầu ra mong muốn rơi vào khoảng [0,1]

4) Hàm sigmoid lưỡng cực (Bipolar sigmoid function (tansig)) hay còn gọi là hàm hyperbol

1

x x

e e

e - e x f

Chất hóa học trung gian

Đơn vị thần kinh nhân tạo

Đầu vào (input) Nút (node) Đầu ra (node) Trọng số (weight)

Xử lý nhanh

Ít Perceptron (102 – 103) Tín hiệu (signals) Vector và ma trận đại số

Bảng 2.1 So sánh giữa thần kính sinh học và thần kinh nhân tạo

b Cấu trúc

Mạng nơron nhân tạo thường được cấu tạo bởi nhiều lớp: lớp vào, lớp ẩn

(một hay nhiều lớp), lớp ra: I(j) – HL(k) – HL(m) – O(n)

I: đầu vào; HL: lớp ẩn; O: đầu ra; j: số đầu vào; k: số nút của lớp ẩn thứ nhất; m: số nút của lớp ẩn thứ 2; n: số đầu ra

Cấu trúc của một mạng nơron thông thường được minh họa như sau:

Hình 2.5 Cấu trúc của một mạng nơron thường gặp Trong quá trình phát triển, đã có nhiều mạng nơron được đề nghị ở trong

[10]

- Năm 1986 Hopfield đề nghị mô hình mạng 1 lớp với trọng số đối xứng

được gọi là mạng Hopfield

- Năm 1984, Kohonen đề nghị mô hình mạng nơron dựa trên ý tưởng chính

là phân lớp các giá trị đầu vào, được gọi là mạng Kohonen hay mạng winner - take – all

- Năm 1986 Rumelhart và McClelland giới thiệu mô hình mạng lan truyền ngược ứng dụng trong các mạng nơron phức tạp, nhiều lớp Mô hình này đang được dùng khá phổ biến trong các bài toán trí tuệ nhân tạo có sử dụng mạng nơron

2.1.3 Mạng lan truyền ngược

Hầu hết các mạng lan truyền thẳng được biết đều là mạng lan truyền ngược Vấn đề học của mạng lan truyền ngược bao gồm việc tìm các giá trị cho dữ liệu đầu vào được cung cấp mà phù hợp với yêu cầu giá trị đầu ra tốt nhất Bình thường các

dữ liệu đầu vào/đầu ra biểu diễn bằng một hàm Nếu định nghĩa một hàm sai số như một mạng, mà đo sai số trong dữ liệu đầu ra thực tế, nó gợi ý vấn đề học của mạng

lan truyền ngược như vấn đề tối ưu Vấn đề là tối thiểu hóa sai số của mạng Do đó chúng ta có thể định nghĩa như sau:

Định nghĩa 2.4: Hàm s : c  0 1, được định nghĩa như sau

11

Định nghĩa 2.5: Một mạng lan truyền thẳng, mà được định nghĩa theo định

nghĩa 2.2, được gọi là mạng lan truyền ngược, nếu hàm tổng của các nơron là tổng

trọng số

1

n

i i i



 , và hàm hoạt động là hàm sigmoid s c Hàm sai số của mạng lan truyền ngược có thể được định nghĩa như sau:

Định nghĩa 2.6: Hàm

2

1 2

12

p

i i i



   được gọi là hàm sai số trên

không gian trọng số Trong định nghĩa này, y 1 , y 2 , …, y p ký hiệu là p vectơ đầu ra

của mạng nơron mà phụ thuộc p vectơ đầu vào của tập huấn luyện, t 1 , …, t p ký hiệu

là các vectơ đầu ra cần thiết và w là vectơ trọng số của mạng nơron

Thuật toán lan truyền ngược cho mô hình mạng phức tạp, nhiều lớp được Rumelhart và McClelland giới thiệu vào năm 1986 Thông thường mô hình mạng lan truyền ngược thường dùng có dạng: 1 lớp vào – 1 lớp ẩn – 1 lớp xuất Giả sử

cho một lớp huấn luyện k mẫu: {x k (i) , y (i) k}, thuật toán lan truyền ngược cung cấp kỹ

thuật hiệu chỉnh các trọng số w ịj trng mạng nhằm phân lớp các giái trị đầu vào một cách chính xác, hay nói cách khác: mạng có thể “học” và “hiểu” được dữ liệu đưa vào

Sai số trung bình bình phương E thường được dùng để đo lường sự trùng

khớp giữa ánh xạ cần xây dựng vơi shàm đích cho trước (hay nói cách khác là dùng đánh giá khả năng “học” của mạng)

Cho tập gồm n mẫu {(X k , T)} = {x 1 , x 2 , …,x k ,t} (n) , n = 1,…,N

Gọi Z = NN(X k ) = {z 1 , z 2 , …,z N } là giá trị ước tính qua mạng nơron, thì sai số

trung bình bình phương E được tính:

N

) t - z ( E

N

n

n n

Trong trường hợp mô hình mạng nơron là hàm phi tuyến, việc xác định được

tập trung vào trong số w để mô hình đạt được sai số ít nhất là rất khó, phương pháp

giảm gradient thường được sử dụng trong các trường hợp phức tạp ở trong [10]

Phương pháp gradient có các bước chính sau;

(1) Chọn ngẫu nhiên một điểm x 0 trong không gian trọng số

(2) Tính độ dốc của mặt lỗi tại x 0

(3) Cập nhật các trọng số theo hướng dốc nhất của mặt lỗi

(4) Xem điểm này như điểm x 0

Lặp lại quá trình từ bước (2) đến bước (4) thì đến một lúc nào đó các giá trị của bộ trọng số sẽ tiếp cận được điểm thấp nhất trong mặt lỗi

Biến thiên trọng số ở mỗi bước (bước i) sẽ được tính theo công thức sau:

-1 i

w

E

* -

w + α Δ

∂

∂ ε