166 lines
4.9 KiB
Markdown
166 lines
4.9 KiB
Markdown
# Tomasz Kuczyński Raport - mcda
|
|
|
|
### Opis podprojektu
|
|
Podprojekt ma za zadanie wybrać określoną liczbę najlepszych produktów z dostawy.
|
|
Wykorzystuj on zmodyfikowaną motodę MCDA - Multiple Criteria Decision Analysis.
|
|
|
|
#### Uczenie modelu
|
|
Zbiór uczenia składa się z zdefiniowania wartości atrybutów:
|
|
|
|
```javascript
|
|
color = {'black': 16, 'gold': 10, 'purple': 5, 'brown': 7, 'blue': 12, 'white': 14, 'red': 13, 'orange': 11}
|
|
shape = {'rectangle': 15, 'pack': 19, 'square': 9, 'jar': 7}
|
|
size = {'small': 7, 'medium': 16, 'big': 13}
|
|
```
|
|
oraz ich wyliczenia:
|
|
```javascript
|
|
def sizeValue(X):
|
|
if X.size == 'small':
|
|
return X.mass/5
|
|
if X.size == 'medium':
|
|
return X.mass/10
|
|
if X.size == 'big':
|
|
return X.mass/20
|
|
```
|
|
|
|
Składa się róznierz z parametrów:
|
|
|
|
`weights` - waga danego parametru
|
|
|
|
`q` - współczynik pomyłki (granicy błędu) pomiędzy atrybutami
|
|
|
|
`p` - maksymalna dopuszczalna różnica pomiędy atrybutami
|
|
|
|
```javascript
|
|
parameters = {
|
|
'color': {'weights': 3, 'q': 1, 'p': 5},
|
|
'shape': {'weights': 4, 'q': 1, 'p': 6},
|
|
'mass': {'weights': 0.5, 'q': 2, 'p': 10},
|
|
'size': {'weights': 1, 'q': 1, 'p': 8}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
#### Opis kodu w wspólnym projekcie
|
|
W wspólnym projekcie w pliku main.py wywołuje funkcję wybierania 5 produktów z dostawy:
|
|
|
|
```javascript
|
|
produsctsFromSupply = choseProducts(5)
|
|
```
|
|
|
|
próbna dostawa jest zapisana w pliku supply.py:
|
|
|
|
```javascript
|
|
def create_data_products():
|
|
allProducts = []
|
|
|
|
product = Product('black', 'rectangle', 51, 'small')
|
|
allProducts.append(product)
|
|
product = Product('black', 'rectangle', 51, 'small')
|
|
allProducts.append(product)
|
|
product = Product('gold', 'pack', 100, 'big')
|
|
allProducts.append(product)
|
|
...
|
|
return allProducts
|
|
|
|
```
|
|
|
|
Cały algorytm selekcji produktów znajduje się w pliku mcda.py.
|
|
|
|
Funkcja `getConcordance(gA, gB, q, p):` ma za zadanie wyliczyć `Concordance` czyli jakość produktu A względem produktu B, za pomocą wartości atrybutów A, B odpowiednio gA, gB oraz parametrów tego atrybutu q, p i zwrócić liczbę z zakresu [0,1].
|
|
|
|
```javascript
|
|
def getConcordance(gA, gB, q, p):
|
|
if gB <= gA + q:
|
|
return 1
|
|
if gB <= gA + p:
|
|
return (p - gB + gA) / (p - q)
|
|
return 0
|
|
```
|
|
|
|
Funkcja `getAllTypeConcordance(A, B)` ma za zadanie wyliczyć wszystkie typy `Concordance` oraz wyliczyć ich średnią ważoną:
|
|
|
|
```javascript
|
|
def getAllTypeConcordance(A, B):
|
|
concordance = 0.0
|
|
weight_sum = 0
|
|
|
|
parameter = parameters['color']
|
|
w, q, p = parameter['weights'], parameter['q'], parameter['p']
|
|
concordance += getConcordance(color[A.color], color[B.color], q, p) * w
|
|
weight_sum += w
|
|
|
|
parameter = parameters['shape']
|
|
w, q, p = parameter['weights'], parameter['q'], parameter['p']
|
|
concordance += getConcordance(shape[A.shape], shape[B.shape], q, p) * w
|
|
weight_sum += w
|
|
...
|
|
concordance /= weight_sum
|
|
return concordance
|
|
```
|
|
|
|
Funkcja `getConcordanceAllProducts()` ma za zadanie przy pomocy funkcji `getAllTypeConcordance(A, B)` wyliczyć `Concordance` dla wszystkich produktów i zwrócić wynik w postaci listy:
|
|
|
|
```javascript
|
|
def getConcordanceAllProducts():
|
|
C = []
|
|
|
|
for i in range(len(allProducts)):
|
|
c = 0
|
|
for j in range(len(allProducts)):
|
|
if j==i:
|
|
continue
|
|
else:
|
|
c += getAllTypeConcordance(allProducts[i], allProducts[j])
|
|
c /= len(allProducts)-1
|
|
C.append(c)
|
|
return C
|
|
```
|
|
|
|
Funkcja `choseProducts(number)` ma za zadanie wybrać `number` produktów z dostawy na podstawie listy `Concordance` zwróconej przez funkcję `getConcordanceAllProducts()`.
|
|
|
|
```javascript
|
|
def choseProducts(number):
|
|
C = getConcordanceAllProducts()
|
|
products = []
|
|
prev = -1
|
|
if number > len(allProducts):
|
|
return allProducts
|
|
while number > 0:
|
|
max = -1
|
|
if prev == -1:
|
|
max = 0
|
|
for j in range(len(allProducts)):
|
|
if prev == -1:
|
|
if C[max]<C[j]:
|
|
max = j
|
|
elif max == -1:
|
|
if C[prev]>C[j]:
|
|
max = j
|
|
elif C[max] < C[j] and C[j] < C[prev]:
|
|
max = j
|
|
prev = max
|
|
for j in range(len(allProducts)):
|
|
if C[max] == C[j]:
|
|
products.append(allProducts[j])
|
|
print(C[j])
|
|
number -= 1
|
|
if number == 0:
|
|
break
|
|
print(C)
|
|
return products
|
|
```
|
|
|
|
`print(C[j])` oraz `print(C)` służy do sprawdzenia poprawności algorytmu.
|
|
|
|
### Uruchomienie algorytmu i jego działanie
|
|
Film przedstawiający uruchomienie aplikacji:
|
|
https://www.youtube.com/watch?v=DmwDlJkjtjs
|
|
|
|
Parametry pojawiające się w terminalu:
|
|
|
|
1.Concordance `number` najlepszych produktów (`print(C[j])`).
|
|
|
|
2.Lista wszystkich Concordance ( `print(C)`).
|
|
|
|
|