การพัฒนาระบบการหาความสัมพันธ์ของข้อมูลหลายตัวแปรด้วยวิธีเจเนติก อัลกอริทึม

ชื่อผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
  • จินตนา พุ่มไสว

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
  • สุพจน์ เฮงพระพรหม

สถาบันการศึกษาที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โปรแกรมวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม

ระดับการศึกษา

โครงงานในระดับการศึกษาปริญญาโทขึ้นไป

หมวดวิชา

โครงงานในสาขาวิชาคอมพิวเตอร์

วันที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

01 มกราคม 2541

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

ปัจจุบันการวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายวิธี ซึ่งแต่ละวิธีก็จะให้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ที่แตกต่างกันไปตามความสัมพันธ์ของสมการ ซึ่งถ้าหากกำหนดรูปแบบสมการไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ที่ได้อาจมีความคลาดเคลื่อนจากความเป็นจริง ซึ่งส่งผลให้การวิเคราะห์ข้อมูลเกิดความผิดพลาดขึ้นได้ ดังนั้นจึงมีแนวคิดในการจัดทำโครงการนี้ขึ้น เพื่อเป็นอีกหนึ่งทางเลือกในการแก้ปัญหาความผิดพลาดในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยได้มีการนำกระบวนการเจเนติก อัลกอริทึม (Genetic Algorithm) ซึ่งเป็นความรู้เกี่ยวกับทฤษฎีทางธรรมชาติมาช่วย เพื่อหาคำตอบที่เหมาะสมและตรงกับความสัมพันธ์ของข้อมูล โดยใช้ภาษา Visual Basic ในการพัฒนาโปรแกรม และจากผลการดำเนินการพบว่าการหาความสัมพันธ์ของข้อมูลโดยใช้กระบวนการเจเนติก อัลกอริทึมนั้น ได้สมการที่มีผลลัพธ์ใกล้เคียงกับคำตอบของข้อมูลและสามารถสรุปได้ว่าสมการนั้นมีความสัมพันธ์กันข้อมูลเพียงใด จากค่าความผิดพลาด (sum square error) ที่เกิดขึ้น โดยถ้ามีค่าความผิดพลาดน้อยแสดงว่าสมการที่ได้มีความสัมพันธ์กับข้อมูลมากและหากค่าความผิดพลาดที่เกิดขึ้นมีค่าเท่ากับศูนย์แสดงว่าสมการนั้นสัมพันธ์กับข้อมูล ซึ่งจะเป็นคำตอบที่ดีที่สุดด้วย

Recently, there have been many data analysis methods and each method results in different solution according to the specific equation. Therefore, if the considered equation is identified from wrong methods, the result might be deviated from the correct solution. Consequently, this project exploits the process of the Genetic algorithm, which is the knowledge about natural theory that can be used to find the appropriate solution corresponding to the data. The Visual Basic program is employed to develop the program for this project. It has been shown in this project that the results from using the method of finding the relationship of the data via the Genetic algorithm are quite related to the correct solution. Furthermore, we can measure how strong the relationship between the resulting equation and the data by computing the summation square error. That is, the smaller the summation square error, the better the derived equation.