BÀI LUẬN-GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TÌM KIẾM CỤC BỘ CHO VIỆC TIẾT KẾ TỐI ƯU MẠNG TIN CẬY

1 Giҧi thuұt di truyӅn tìm kiӃm cөc bӝ cho viӋc ThiӃt kӃ tӕi ưu mҥng tin cұy Bài luұn ƛ ThiӃt kӃ & Tӕi ưu Mҥng Hưӟng dүn: TS. Đinh Văn Dũng Thӵc hiӋn : NguyӉn Hoàng Anh NguyӉn Thӏ TuyӃt Mai 2 Dҥng bài toán  Chӑn các kӃt nӕi cho tұp các nút sao cho:  Tӕi đa hóa đӝ tin cұy vӟi ràng buӝc chi phí cho trưӟc  Tӕi thiӇu chi phí cho mҥng có yêu cҫu tin cұy cho trưӟc 3 Đһc điӇm  Tӕi ưu thiӃt kӃ Topo mҥng truyӅn thông  Thuӝc lӟp bài toán NP-hard (non-deterministic polynomial-time hard)  Ràng buӝc chһt  Khӣi tҥo thông thưӡng và di truyӅn chuҭn sӁ sinh ra các mҥng không khҧ thi (infeasible network)  Tính toán Hàm thích nghi phӭc tҥp, tӕn tài nguyên  Tính đӝ tin cұy cӫa tҩt cҧ các nút mҥng 4 Mô hình hóa  Các điӅu kiӋn tiên đӅ  Vӏ trí cӫa mӛi nút mҥng đưӧc cho trưӟc  Các nút có đӝ tin cұy tuyӋt đӕi  Chi phí cӫa kӃt nӕi giӳa các nút (c ij ) và p là cӕ đӏnh và biӃt trưӟc  Các kӃt nӕi hoһc hoҥt đӝng hoһc bӏ lӛi  Các lӛi cӫa links là đӝc lұp vӟi nhau  Không xem xét sӱa chӳa.  Đӗ thӏ G = (N,L,p) trong đó:  N: Tұp các nút mҥng  L: Tұp các kӃt nӕi giӳa các nút mҥng  p: Đӝ tin cұy cӫa kӃt nӕi Bài toán tӕi ưu  Hàm mөc tiêu:  C ij: chi phí cho mӝt kӃt nӕi tӯ nút i tӟi nút j  X ij : biӃn quyӃt đӏnh, có giá trӏ 0 hoһc 1  Z: tәng chi phí cho tҩt cҧ các kӃt nӕi cho mҥng  Ràng buӝc:  R(x): đӝ tin cұy cӫa mҥng  R o : đӝ tin cұy tӕi thiӇu 6 Lӵa chӑn giҧi pháp  Sӱ dөng Giҧi thuұt Di truyӅn (GA)  KӃt hӧp tìm kiӃm đӏa phương (local search) Genetic Algorithm 7 Mã hóa KӃt nӕi Nhãn 1,3 1 1,5 2 1,6 3 1,4 4 1,2 5 2,3 6 2,5 7 2,6 8 2,4 9 3,4 10 3,6 11 3,5 12 4,5 13 4,6 14 5,6 15  Full mesh  Partial Mesh 8 Khӣi tҥo Quҫn thӇ (Initial Population)  Tӯ mӝt tұp nút mҥng cho trưӟc  Thӵc hiӋn mӝt cây bao trùm (ST-Spanning Tree) sӱ dөng giҧi thuұt Depth-First Search (DFS) nӕi các nút mҥng đã chӑn.  Các kӃt nӕi đưӧc lӵa chӑn ngүu nhiên tӯ tұp kӃt nӕi chưa dùng đưӧc thêm đӇ tăng kӃt nӕi  Sau 2 bưӟc trên, nӃu mҥng không phҧi là 2- Connectivity thì dùng giҧi thuұt chӍnh sӱa 9 Hàm Mөc tiêu  = Tәng chi phí + bình phương hàm penalty  Mөc đích cӫa hàm penalty: cho phép các giҧi pháp không khҧ thi vào quҫn thӇ vì:  Giҧi pháp tӕt có thӇ sinh ra tӯ sӵ lai giӕng giӳa giҧi pháp khҧ thi và không khҧ thi  Quán trình sinh sҧn không đҧm bҧo thӃ hӋ sau khҧ thi mһc dù thӃ hӋ trưӟc khҧ thi do ràng buӝc chһt  ĐӇ tính R(x), cách lý tưӣng là dùng Monte Carlo simulation.  Tuy nhiên, không thӇ thӵc hiӋn đưӧc vì GA là giҧi thuұt lһp, nhiӅu mҥng ӭng viên phҧi đưӧc đánh giá trong suӕt quá trình tìm kiӃm  Do đó cҫn thӵc hiӋn screening:  1. KiӇm tra kӃt nӕi mҥng  2. KiӇm tra 2-connectivity  3. Sӱ dөng Janƞs upper bound đӇ tính bao trùm trên cӫa mҥng ӭng viên, gӑi là R U (x) trӯ nhӳng giҧi pháp tӕt nhҩt gӑi là x BEST  Các mҥng có R U (x) >R o và có chi phí nhӓ nhҩt sӁ đưӧc đánh giá chính xác đӝ tin cұy mҥng sӱ dөng Monte Carlo simulation (2) 10 Giҧi thuұt 1. Sinh mүu kích cӥ s,tính hàm thích nghi cӫa mӛi mҥng ӭng viên trong quҫn thӇ. g=1Ʀ Bҳt đҫu 2. Chӑn 2 ӭng viên 3. Sӱ dөng lai giӕng (crossover) và đӝt biӃn (mutation) đӇ tҥo ra 2 children 4. Xác đӏnh 2-C đӕi vӟi mӛi con mӟi, sӱ dөng giҧi thuұt chӍnh sӱa nӃu không thӓa mãn 2-C . Tính toán R U (x) vӟi mӛi con mӟi sӱ dөng Janƞs upper bound và tính toán hàm Thích nghi cӫa nó sӱ dөng phương trình (2) 6. Sӕ lưӧng con mӟi <s-1? 7. Thay cha mҽ bҵng con cái, giӳ lҥi các giҧi pháp tӕt nhҩt tӯ thӃ hӋ trưӟc. 8. Sҳp xӃp thӃ hӋ mӟi theo hàm thích nghiƦ 9. g=g MAX ? KӃt thúc YES NO YES NO g=g+1 [...]... xét:    Mô hình hóa bài toán đơn giҧn: chӍ gӗm nút (label, position), kӃt nӕi (giӳa 2 nút), chi phí kӃt nӕi, đӝ tin cұy kӃt nӕi Các tính toán theo giҧi thuұt trong bài chӫ yӃu là tính toán ma trұn ĐӅ xuҩt phát triӇn   Mã n hóa các nút và các link giӳa các nút bӣi ma trұn n x n Mӛi phҫn tӱ trong ma trұn(link giӳa 2 nút) là phҫn tӱ có cҩu trúc      Giá trӏ (0,1) Chi phí Đӝ tin cұy Thӵc hiӋn các... thӱ nghiӋm đã thӵc hiӋn:      Giao di n web, đӗ hӑa Dùng ASP.NET và JDK cӫa Mindfusion CSDL SQL SERVER 2000 Mã hóa các nút mҥng (BRAS, PE Router, Core Switch, Access Switch, IP DSLAM, ATM DSLAM, MSAN Tính toán ma trұn đӇ xét đưӡng đi tӯ nút này đӃn nút khác 19 KӃt luұn   GA heuristic rҩt hiӋu quҧ trong viӋc xác đӏnh các bài toán tӕi ưu thұm chí không gian tìm kiӃm lên tӟi 1016 Các rào cҧn phҧi... thӵc hiӋn (trong bài báo):     Vҩn đӅ ràng buӝc chһt Vҩn đӅ Tính toán phӭc tҥp Sӱ dөng hàm penalty function Sӱ dөng Janƞs upper bound, giҧi thuұt sӱa chӳa và tìm kiӃm đӏa phương Khӣi đҫu quҫn thӇ phù hӧp Đôi khi phương pháp sӁ không xác đӏnh đưӧc giҧi pháp tӕt nhҩt nhưng là giҧi pháp tӕt, đưӧc mong chӡ, tiӃt kiӋm thӡi gian và chi phí 20 Tài liӋu tham khҧo     http://en.wikipedia.org/wiki/NP-hard... 2 Gán phҫn link chung cho con cái T1ƞ và T2ƞ 3 T1ƞ và T2ƞ là ST? YES NO 6 Xác đӏnh thӃ hӋ sau: -T1ƞ = T1ƞ U CT2 -T2ƞ= T2ƞ U CT1 4 Gán các link cӫa riêng T1(chi phí tӯ nhӓ tӟi lӟn) vào T1ƞ đӃn khi T1 là ST , tương tӵ vӟi T2ƞ 15 Minh hӑa ƛ Lai giӕng Bưӟc 1 T1 T2 T2¶ Bưӟc 2 T1¶ Bưӟc 4 T1¶ T2¶ Bưӟc 5 &6 T1¶ T2¶ ChӍnh sӱa T2¶ T2¶ 16 Đӝt biӃn (Mutation Operator) 1 Xác đӏnh cҩp đӝ nút cho mҥng toàn mҥng deg(j)... kiӋm thӡi gian và chi phí 20 Tài liӋu tham khҧo     http://en.wikipedia.org/wiki/NP-hard http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumb er=661548 http://en.wikipedia.org/wiki/Local_search_(optimizati on) http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method 21 Questions & Answers !!! 22 ... các nút trong tұp Nmin -NӃu chi phí nӕi 2 nút nhӓ hơn tәng chi phí nӕi tӯng nút vào tұp Nmin thì nӕi 2 nút, nӃu không thì nӕi tӯng nút vào tұp Nmin 2c Chӑn ngүu nhiên 2 nút trong tұp N1 - Áp dөng (2b) cho 2 nút này đӃn khi không còn phҫn tӱ nào trong N1 - Nk là tұp các nút mӭc đӝ k - Nmin là tұp các nút vӟi mӭc đӝ nhӓ nhҩt trӯ nhӳng nút 1 đӝ - nk là sӕ lưӧng node trong tұp Nk - m1j nhãn nút trong tұp... Monte Carlo cӫa R(x) như trong phương trình (2) 11 Chi tiӃt bưӟc 8   Trong thӃ hӋ mӟi, sҳp xӃp theo hàm thích nghi Xét các ӭng viên tӯ 1 tӟi s (theo hàm thích nghi)   NӃu Z(xi) < Z(xBEST), tính đӝ tin cұy cӫa mҥng này sӱ dөng Monte Carlo simulation, nӃu không tӟi bưӟc 9 Gán xBEST=xi, chuyӇn tӟi bưӟc 9 12 Giҧi thuұt chӍnh sӱa kӃt nӕi (connectivity Repair Algorithm) 1 Xác đӏnh Nk , và nk ; k=1Ʀmax . Mai 2 Dҥng bài toán  Chӑn các kӃt nӕi cho tұp các nút sao cho:  Tӕi đa hóa đӝ tin cұy vӟi ràng buӝc chi phí cho trưӟc  Tӕi thiӇu chi phí cho mҥng có yêu cҫu tin cұy cho trưӟc 3 Đһc điӇm  Tӕi ưu. 1 Giҧi thuұt di truyӅn tìm kiӃm cөc bӝ cho viӋc ThiӃt kӃ tӕi ưu mҥng tin cұy Bài luұn ƛ ThiӃt kӃ & Tӕi ưu Mҥng Hưӟng dүn: TS. Đinh Văn Dũng Thӵc hiӋn. mҥng  p: Đӝ tin cұy cӫa kӃt nӕi Bài toán tӕi ưu  Hàm mөc tiêu:  C ij: chi phí cho mӝt kӃt nӕi tӯ nút i tӟi nút j  X ij : biӃn quyӃt đӏnh, có giá trӏ 0 hoһc 1  Z: tәng chi phí cho tҩt cҧ