Kiến trúc đầu-cuối
DataVision: mô hình dự đoán, khám phá phương trình và tối ưu hóa
- Thí nghiệm
- Mô phỏng
- Dữ liệu vận hành
- Dữ liệu bên ngoài
→- Kiểm tra chất lượng
- Mã hóa
- Chia tỷ lệ
- Kỹ thuật đặc trưng
→- Hồi quy
- Mô hình cây
- Mạng nơ-ron
- SINDy
→- LP / NLP / MILP
- GA / PSO / DE
- NSGA-II / MOEA/D
- Tối ưu Bayes
→- Các phương án Pareto
- Sàng lọc ràng buộc
- Độ bền vững
- Phê duyệt của con người
Vòng lặp xác thực: các ứng viên tối ưu → mô phỏng / thử nghiệm thực địa có độ tin cậy cao → dữ liệu mới → cập nhật mô hình
Hình 1. Kiến trúc đầu-cuối kết nối dữ liệu, mô hình dự đoán, khám phá phương trình, tối ưu hóa và hỗ trợ quyết định.
Mục đích: Tài liệu này chuyển đổi hoàn toàn tài liệu tiếng Việt trước đây sang tiếng Anh và mở rộng phạm vi kỹ thuật để bao gồm nhiều phương pháp dự đoán, nhận diện hệ thống, tối ưu hóa, đa mục tiêu và khả năng diễn giải hơn. Cấu trúc của tài liệu phù hợp để sử dụng làm báo cáo khoa học, ứng dụng web cơ sở tri thức hoặc tài liệu kỹ thuật.
Hình 4. So sánh khái niệm giữa các xấp xỉ tuyến tính, dựa trên cây từng đoạn và phi tuyến linh hoạt.
Liên kết tối ưu hóa: Các phương trình hồi quy tường minh có thể được nhúng trực tiếp vào các bài toán LP, QP, NLP hoặc điều khiển tối ưu. Các hạng tử đa thức có thể tạo ra tính không lồi, vì vậy việc lựa chọn bộ giải vẫn rất quan trọng.
Tối ưu Pareto: cải thiện một mục tiêu đòi hỏi đánh đổi ở mục tiêu khác
Hình 8. Các nghiệm bị chi phối và không bị chi phối trong bài toán tối thiểu hóa hai mục tiêu.
|
| Biến quyết định | Đại lượng mà bộ tối ưu hóa được phép thay đổi. |
| Hàm mục tiêu | Tiêu chí cần tối thiểu hóa hoặc tối đa hóa. |
| Ràng buộc | Điều kiện bắt buộc để nghiệm khả thi. |
| Tính chi phối | Một nghiệm chi phối nghiệm khác nếu không kém hơn ở mọi mục tiêu và tốt hơn hẳn ở ít nhất một mục tiêu. |
| Nghiệm không bị chi phối | Nghiệm khả thi không bị bất kỳ nghiệm khả thi nào khác chi phối. |
| Tập Pareto | Các nghiệm không bị chi phối trong không gian biến quyết định. |
| Biên Pareto | Các vector mục tiêu tương ứng trong không gian mục tiêu. |
| Đánh đổi | Cải thiện một mục tiêu làm suy giảm mục tiêu khác. |
| Điểm gối | Vùng mà một cải thiện nhỏ ở một mục tiêu gây tổn thất lớn ở mục tiêu khác. |
| Điểm lý tưởng | Vector gồm các giá trị mục tiêu tốt nhất riêng lẻ, thường không đồng thời khả thi. |
| Điểm nadir | Các giá trị mục tiêu xấu nhất xấp xỉ trên biên Pareto; hữu ích cho chuẩn hóa. |
| Biểu đạt sở thích | Trọng số, điểm tham chiếu, ngưỡng hoặc xếp hạng do người ra quyết định cung cấp. |
