Nghiên cứu các giải thuật tiến hóa, di truyền và ứng dụng trong bài toán thiết kế mạng viễn thông

Nghiên cứu các giải thuật tiến hóa, di truyền và ứng dụng trong bài toán thiết kế mạng viễn thôngNghiên cứu các giải thuật tiến hóa, di truyền và ứng dụng trong bài toán thiết kế mạng viễn thôngNghiên cứu các giải thuật tiến hóa, di truyền và ứng dụng trong bài toán thiết kế mạng viễn thôngNghiên cứu các giải thuật tiến hóa, di truyền và ứng dụng trong bài toán thiết kế mạng viễn thôngNghiên cứu các giải thuật tiến hóa, di truyền và ứng dụng trong bài toán thiết kế mạng viễn thôngNghiên cứu các giải thuật tiến hóa, di truyền và ứng dụng trong bài toán thiết kế mạng viễn thông

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - NGUYỄN KIÊN TRUNG NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT TIẾN HÓA, DI TRUYỀN VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN THIẾT KẾ MẠNG VIỄN THÔNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI – 2016 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - NGUYỄN KIÊN TRUNG NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT TIẾN HÓA, DI TRUYỀN VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN THIẾT KẾ MẠNG VIỄN THÔNG CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 60.52.02.08 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN TIẾN BAN HÀ NỘI -2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình khác Tác giả luận văn Nguyễn Kiên Trung ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii THUẬT NGỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC BẢNG vi DANH MỤC HÌNH VẼ vii CÁC KÝ HIỆU SỬ DỤNG viii MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: BÀI TOÁN TỐI ƢU TRONG THIẾT KẾ MẠNG VIỄN THÔNG 1.1 Mạng truyền thông – đối tƣợng toán thiết kế 1.2 Vấn đề tối ƣu hóa phƣơng pháp xây dựng toán tối ƣu 1.2.1 Khái niệm tối ƣu 1.2.2 Mô tả toán học vấn đề tối ƣu hóa 1.2.3 Xây dựng toán tối ƣu mạng viễn thông 1.3 Các yêu cầu toán thiết kế 1.3.1 Các tiêu chí thiết kế 1.3.2 Chi phí 1.3.3 Tính tin cậy 1.3.4 Mục tiêu thiết kế ràng buộc 1.3.5 Khó khăn toán 10 1.4 Các cách tiếp cận thiết kế tối ƣu mạng 10 1.5 Tính toán độ tin cậy mạng thiết kế tối ƣu 12 1.6 Kết luận 14 CHƢƠNG 2: CÁC GIẢI THUẬT TIẾN HÓA VÀ DI TRUYỀN 15 2.1 Giải thuật tham lam (Greedy Algrothm) 15 2.1.1 Giới thiệu 15 2.1.2 Giải thuật cho phƣơng pháp tham lam 16 2.1.3 Ví dụ áp dụng 17 2.1.4 Đánh giá 19 iii 2.2 Các giải thuật di truyền 20 2.2.1 Các khái niệm 20 2.2.2 Giải thuật di truyền đơn giản tất vòng cung có độ tin cậy giống 21 2.2.3 Giải thuật di truyền với toán cụ thể tất vòng cung có độ tin cậy 26 2.2.4 Giải thuật di truyền kết nối có độ tin cậy khác 31 2.3 Giải thuật tiến hóa đa mục tiêu (Multi – Objective Evolutionary Algorithm MOEA) 36 2.4 Kết luận 39 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TIẾN HÓA, DI TRUYỀN TRONG THIẾT KẾ MẠNG VIỄN THÔNG 40 3.1 Thiết kế mạng sử dụng đoán giải thuật di truyền GA 40 3.1.1 Giới thiệu 40 3.1.2 Định nghĩa toán 40 3.1.3 Độ phức tạp toán 44 3.2 Giải thuật Heuristic (phỏng đoán) 45 3.2.1 Phát biểu toán 45 3.2.2 Phát biểu toán theo mô hình toán học 46 3.2.3 Ứng dụng số phƣơng pháp Heuristic giải toán thiết kế mạng viễn thông 48 3.3 Giải thuật di truyền 50 3.3.1 Ý tƣởng 50 3.3.2 Giải thuật 50 3.3.3 Đặt toán 51 3.4 Phƣơng pháp giải cho toán thiết kế tối ƣu mạng viễn thông 53 3.5 Mô giải thuật Heuristic 62 3.6 Kết luận 65 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 iv PHỤ LỤC 71 PHỤ LỤC 74 v THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh GA Genetic Algorithms QoS Quality of Service NP – hard Nondeterministic polinomial time – hard MOEA Multi – Objective Evolutionary Algorithm Tiếng Việt Các thuật toán di truyền Chất lƣợng dịch vụ Tổ hợp đa thức thời gian không xác định Thuật toán tiến hóa đa mục tiêu Nhiễm sắc thể NST SONET Synchronous Optical Networking SDH Synchronous Digital Hierarchy Mạng quang đồng Cấp số đồng Công nghệ ghép kênh WDM Wavelength-division multiplexing phân chia theo bƣớc sóng vi DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: So sánh kết giải thuật GA 24 Bảng 2.2: So sánh cách tìm kiếm dự tính độ tin cậy giải thuật GA 25 Bảng 2.3: Đơn vị chi phí độ tin cậy vòng cung 35 vii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Mạng truyền thông thành phần Hình 2.1: Năm nút mạng đƣợc đánh số tùy ý 21 Hình 2.2: Hai mạng nút: (a) đầy đủ kế nối, với vòng cung đánh số từ đến 15; (b) kết nối phần với nhãn vòng cung giống nhƣ hình a 26 Hình 2.3: Ví dụ thiết kế mạng cho nhiễm sắc thể 0100203102 (phần 2.2.4) 32 Hình 2.4: Đồ thị đƣờng GA tham lam 10 đƣờng 35 Hình 2.5: Cấu trúc nguồn – đích (source – sink) 36 Hình 3.1: Các vấn đề toán thiết kế mạng mối tƣơng quan chúng 45 Hình 3.2: Phân bố thiết bị đầu cuối kết nối vào trạm 48 Hình 3.3: Ví dụ biểu diễn nhiễm sắc thể (t = 4) 57 62 phổ biến chọn trì nhiễm sắc thể không bị vƣợt trội đƣợc sản sinh hệ Đảm bảo quần thể đa dạng nhỏ Ta chọn cách thức: sau lai tạo, tất nhiễm sắc thể đƣợc so sánh với Vì nhiễm sắc thể giống không thêm thông tin Nên ta loại bỏ chúng mà không ảnh hƣởng đến tiến triển quần thể So sánh trƣớc – kiểm tra sau Nhƣợc điểm Quy hoạch tuyến tính tốn nhiều thời gian tính toán Lợi dụng đặc điểm quần thể thƣờng có độ hội tụ cao, nên trƣớc tính toán giá trị hàm mục tiêu nhiễm sắc thể, ta so sánh với tất thành viên đƣợc tính hệ trƣớc (số hệ tiền sử đƣợc lƣu trữ tùy thuộc vào dung lƣợng nhớ) Các nhiễm sắc thể giống có giá trị hàm mục tiêu, nên việc tính lại không cần thiết Lƣợc bỏ Quá trình sửa chữa phép đột biến thƣờng thêm vào liên kết Quần thể hƣớng tới đồ thị liên thông hoàn toàn (với ràng buộc nút cho phép) Vì chất liệu di truyền dƣ thừa đƣợc sản sinh qua hệ tƣơng lai Giải pháp đƣợc chọn tìm kiếm liên kết không cần thiết lƣợc bỏ chúng Khả tƣơng tác Việc cho phép tinh chỉnh thông số thời gian thực cải thiện hiệu hệ thống Bằng cách thay đổi thông số sử dụng toán tử lai tạo, đột biến sinh sản ngẫu nhiên quần thể, ta nghiên cứu giá trị chiến lƣợc mà không cần thay đổi mã chƣơng trình Việc tƣơng tác cho phép thu nhập thông tin cần quan tâm giai đoạn 3.5 Mô giải thuật Heuristic Mô giải thuật tham lam thiết kế mạng  Thử nghiệm Thiết bị đầu cuối là: l1, l2,…, l9 Trọng số thiết bị đầu cuối: 12 23 10 Các tập trung là: r1, r2, r3, r4 63 Dung lƣợng tập trung là: 79 35 84 42 Chi phí kết nối thiết bị đầu cuối đến tập trung đƣợc liệt kê bảng sau: Đầu cuối Đầu cuối 71 53 58 29 30 77 76 81 71 41 86 79 37 96 87 95 36 52 77 59 47 30 62 65 26 28 83 82 59 99 91 23 Bộ tập trung *Phần lập trình cho giải thuật nhƣ phần phụ lục sử dụng C++ *Kết thực nghiệm *Mô hình kết nối Tổng chi phí: Việc phân bố thiết bị đầu cuối vào tập trung với tổng chi phí 206 đƣợc thể nhƣ hình 64  Thử nghiệm Thiết bị đầu cuối là: l1, l2, l3,…, l12 Trọng số thiết bị đầu cuối là: 9 12 23 10 Các tập trung là: r1, r2, r3, r4, r5, r6 Dung lƣợng tập trung là: 35 84 42 95 63 48 Chi phí kết nối thiết bị đầu cuối đến tập trung đƣợc liệt kê bảng sau Đầu cuối 10 11 12 71 53 58 29 30 77 76 81 71 41 86 79 37 96 87 95 36 52 77 59 47 30 62 65 26 28 83 82 59 99 91 23 70 98 24 53 11 100 68 58 10 10 80 28 30 38 30 85 98 40 28 16 16 65 41 41 71 33 63 21 19 58 46 91 26 Bộ tập trung Sau chạy chƣơng trình đƣợc kết quả: 65 Mô hình kết nối: Tổng chi phí mạng 152 Nhận xét đánh giá: Giải thuật tham lam tìm đƣợc lời giải cho toán phân bổ thiết bị đầu cuối nhƣng phân tích kết thu đƣợc ta thấy kết chƣa tối ƣu Ngoài thuật toán tham lam không tìm giải pháp khả thi tổng dung lƣợng tập trung so với yêu cầu tổng công suất thiết bị cuối Mặt khác theo kết thu đƣợc từ hình 2.4 chƣơng ta thấy giải thuật di truyền tỏ hiệu nhiều so với giải thuật tham lam Đối với toán sử dụng giải thuật di truyền hoàn toàn cho kết tối ƣu Một số nhận xét giải thuật di truyền giải thuật tìm lời giải tối ƣu cho toán nhƣng: - Giải thuật tìm lời giải tối ƣu song thời gian tính toán lớn - Với thời gian tính toán ngắn tìm lời giải nhƣng không đảm bảo lời giải thu đƣợc gần với lời giải tối ƣu không tìm lời giải 3.6 Kết luận Trong chƣơng trình bày phƣơng pháp ứng dụng giải thuật tiến hóa, di truyền để thiết kế tối ƣu mạng viễn thông Cách xây dựng giải toán thiết kế tối ƣu mạng viễn thông đƣợc đề cập để làm rõ phƣơng pháp ứng dụng Trong nội dung chƣơng tác giả trình bày chƣơng trình thử nghiệm sử dụng giải thuật đoán (tham lam) phục vụ cho mục tiêu thiết kế tối ƣu mạng (lập trình cho giải thuật nhƣ phần phụ lục sử dụng C++), cụ thể toán phân bổ thiết bị đầu cuối cho chi phí thấp Kết thử nghiệm cho thấy 66 trƣờng hợp với liệu đầu vào khác giải thuật tham lam tìm đƣợc lời giải cho toán thiết kế mạng với thời gian nhanh, từ kết giải thuật tham lam ngƣời dùng dễ dàng xây dựng đƣợc mô hình kết nối mạng Ngoài tác giả đề xuất cách sử dụng giải thuật di truyền để giải toán phân bổ thiết bị đầu cuối Từ xây dựng đƣợc chƣơng trình sử dụng giải thuật di truyền kết tối ƣu 67 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Quá trình thiết kế mạng phức tạp lúc phải tính đến toán quản lí lƣu lƣợng, hiệu tài nguyên mạng, xem xét nhƣ toán tối ƣu đơn lẻ Bài toán thiết kế mạng chia thành nhiều toán tối ƣu thành phần (tính toán topology, dự báo mô hình hóa lƣu lƣợng, định cỡ, …) Mỗi toán lại có hàm mục tiêu chứa yếu tố ràng buộc cần thỏa mãn khác Trong thực tế triển khai mạng viễn thông, xem xét toán tối ƣu kiến trúc, mạng đƣợc hình dung nhƣ tập hợp nút đƣợc nối với đƣờng truyền dẫn Khi đó, tiêu chí tối ƣu kiến trúc mạng đƣợc xuất phát từ khái niệm độ tin cậy Độ tin cậy mạng việc phụ thuộc vào độ tin cậy thiết bị nhƣ nút hay đƣờng truyền phụ thuộc vào yếu tố nút đƣợc nối với nhƣ Nhƣ vậy, độ tin cậy mạng đƣợc đặc trƣng loạt tham số nhƣ bậc nút, khoảng cách trung bình cặp nút, lực kết nối, … Tùy vào ngữ cảnh cụ thể toán thiết kế mà xem xét tổ hợp vài tham số nhƣ tiêu chí để đánh giá độ tin cậy, toán tối ƣu có dạng phát biểu nhƣ phƣơng pháp giải khác Nội dung luận văn đề cập đến toán thiết kế tối ƣu kiến trúc mạng viễn thông theo hƣớng tối ƣu đa mục tiêu, sử dụng số giải thuật tiến hóa di truyền sở đảm bảo ràng buộc mục tiêu thực tế, không đơn giản hóa bỏ qua ràng buộc tối ƣu đồng thời nhiều mục tiêu Những phƣơng pháp tiếp cận luận văn cho phép giải thuận lợi nhiều vấn đề toán thiết kế tối ƣu mạng, đồng thời ứng dụng để thiết kế tối ƣu mạng viễn thông có cấu trúc không đặc thù Ngoài ra, kết luận văn đƣợc áp dụng để phục vụ cho công tác đào tạo nghiên cứu ứng dụng phƣơng pháp toán học thiết kế tối ƣu hóa mạng viễn thông Một số hƣớng nghiên cứu - Vận dụng phƣơng pháp di truyền, tiến hóa để giải toán thiết kế mở rộng mạng viễn thông có hoạt động - Nghiên cứu phát triển phần mềm mô giải thuật di truyền tiến hóa 68 để áp dụng đƣợc cho việc thiết kế tối ƣu mạng viễn thông số ngữ cảnh khác thực tế 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hoàng Kiếm, Lê Hoàng Thái (2000), Giải thuật di truyền, cách giải tự nhiên toán máy tính, NXB Giáo dục, Hà Nội [2] Lƣơng Hồng Khanh (2002), “Ứng dụng thuật toán tiến hóa việc tối ƣu hóa tham số chất lƣợng mạng,” Tạp chí Bưu Viễn thông, số 197, trang 42-45 [3] F N Abuali, D A Schoenefeld, R L Wainwright (1994), “Terminal assignment in a communications network using genetic algorithms”, Proceedings of the ACM Computer Science Conference, 74-81 [4] F N Abuali, D A Schoenefeld, R L Wainwright (1994), “Designing telecommunications networks using genetic algorithms and probabilistic minimum spanning trees”, Proceedingsof the 1994 ACM Symposium on Applied Computing, 242-246 [5] K K Aggarwal, Y C Chopra, J S Bajwa (1982), “Reliability evaluation by network decomposition,” IEEE Transactions on Reliability, vol R-31, 355-358 [6] M M Atiqullah, S S Rao (1993), “Reliability optimization of communication networks using simulated annealing,” Microelectronics and Reliability, vol 33, 1303-1319 [7] M O Ball, J S Provan (1983), “Calculating bounds on reachability and connectedness in stochastic networks,” Networks, vol 13, 253-278 [8] H F Beltran, D Skorin-Kapov (1994), “On minimum cost isolated failure immune networks", Telecommunications Systems, vol 3, 183-200 [9] T B Brecht, C J Colbourn (1988), “Lower bounds on two-terminal network reliability”, Discrete Applied Mathematics, vol 21, 185-198 [10] J I Brown, C J Colbourn, J S Devitt (1993), “Network transformations and bounding network reliability”, Networks, vol 23,1-17 [11] D W Coit, A E Smith (1996), “Reliability optimization of series-parallel systems using a genetic algorithm”, IEEE Transactions on Reliability, vol 45, 254260 [12] David W Corne, Martin J Oates, George D Smith (2000), 70 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques, Wiley & Sons Inc [13] L Davis, D Orvosh, A Cox, Y Qui (1993), “A genetic algorithm for survivable network design”, Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, 408-415 [14] F Glover, M Lee, J Ryan (1991), “Least-cost network topology design for a new service: an application of a tabu search”, Annals of Operations Research, vol 33, 351-362 [15] K Ida, M Gen, T Yokota (1994), “System reliability optimization of seriesparallel systems using a genetic algorithm”, Proceedings of the 16th International Conference on Computers and Industrial Engineering, 349-352 [16] R H Jan (1993), Design of reliable networks, Computers and Operations Research, vol 20, 25–34 [17] R H Jan, F J Hwang, S T Cheng (1993), Topological optimization of a communication network subject to a reliability constraint, IEEE Transactions on Reliability, vol 42, 63–70 [18] G Katona (1968), “A theorem on finite sets”, in Theory of Graphs, Academia Kiado, Budapest, , 187-207 [19] S J Koh, C Y Lee (1995), “A tabu search for the survivable fiber optic communication network design”, Computers and Industrial Engineering, vol 28, 689-700 [20] A Konak, A E Smith, “A general upper bound for all-terminal network reliability and its uses” (May, 1998) Proceedings of the Industrial Engineering Research Conference, Banff, Canada, CD Rom [21] A Konak, A E Smith, “An improved general upper bound for all-terminal network reliability,” under revision for IIE Transactions [22] A Kumar, R M Pathak, Y P Gupta, H R Parsaei (1995), “A genetic algorithm for distributed system topology design”, Computers and Industrial Engineering, vol 28, 659-670 71 [23] A Kumar, R M Pathak, Y P Gupta (1995), “Genetic algorithm based reliability optimization for computer network expansion”, IEEE Transactions on Reliability, vol 44, 63-72 [24] J B Kruskal, “The number of simplices in a complex” (1963), in Mathematical Optimization Techniques, University of California Press, Berkeley, CA, 251-278 [25] D L Nel, C J Colbourn (1990), “Combining Monte Carlo estimates and bounds for network reliability,” Networks, vol 20, 277-298 [26] Renata da Encarnação Onety (2013), Variable Neighborhood Multiobjective Genetic Algorithm for the Optimization of Routes on IP Networks, Federal University of Minas Gerais [27] R.E Onety, R Tadei, O.M Neto, R.H.C Takahashi (2013), Multiobjective Optimization of MPLS-IP Networks with a Variable Neighborhood Genetic Algorithm, Applied Soft Computing [28] L Painton, J Campbell (1995), “Genetic algorithms in optimization of system reliability,” IEEE Transactions on Reliability, vol 44, 172-178 [29] S Pierre, M.-A Hyppolite, J.-M Bourjolly, O Dioume (1995), “Topological design of computer communication networks using simulated annealing”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol 8, 61-69 [30] J S Provan, M O Ball (1983), “The complexity of counting cuts and of computing the probability that a graph is connected”, Siam Journal of Computing, vol 12, no 4, , 777-788 [31] A N Ventetsanopoulos, I Singh (1986), “Topological optimization of communication networks subject to reliability constraints”, Problem of Control and Information Theory, vol 15, 63-78 [32] L G Roberts, B D Wessler (1970), “Computer network development to achieve resource sharing,” in Proceedings of the Spring Joint Computing Conference, AFIPS, vol 36, 543-599 [33] G A Walters, D K Smith, “Evolutionary design algorithm for optimal layout of tree networks”, Engineering Optimization, vol 24, 1995, 261-281 72 PHỤ LỤC *Chƣơng trình mô phần 2.1.3: #include #include #include #include #include using namespace std; int a[100][100]; int Ddau; int TOUR[100]; int n; int GTS( int a[100][100], int n, int TOUR [100], int Ddau ) { int v; // Dinh dang xet int k; // Duyet qua n dinh de chon int w; // Dinh duoc chon moi buoc int mini; // Chon cac canh ( cung ) moi buoc int COST; // Trong so nho nhat cua chu trinh int daxet [ n+1]; // Danh dau cac dinh da duoc su dung for ( k = 1; k >n; filein>>Ddau; for(int i=1;ia[i][j]; } } } void findTour() { docfile(); cout[...]... phƣơng pháp ứng dụng các giải thuật tiến hóa và di truyền để xây dựng và giải bài toán thiết kế tối ƣu mạng viễn thông Phần kết luận tổng hợp và đúc kết lại các kết quả đạt đƣợc của luận văn 3 CHƢƠNG 1: BÀI TOÁN TỐI ƢU TRONG THIẾT KẾ MẠNG VIỄN THÔNG Một mạng truyền thông cần truyền lƣu lƣợng trên các tuyến truyền dẫn với dung lƣợng (băng thông) khác nhau Lƣu lƣợng này có thể đƣợc định tuyến qua các đƣờng... quan về thiết kế và tối ƣu mạng viễn thông, làm cơ sở đi sâu vào nghiên cứu bài toán tối ƣu trong thiết kế và tối ƣu mạng dựa trên các giải thuật tiến hóa và di truyền ở các chƣơng tiếp theo 1.1 Mạng truyền thông – đối tƣợng của bài toán thiết kế Vấn đề thiết kế đƣợc đề cập chủ yếu trong luận văn là mạng lõi hay còn gọi là mạng xƣơng sống, bao gồm các bộ định tuyến hay thiết bị chuyển mạch kết nối... dạng thức của giải thuật tiến hóa và di truyền, việc ứng dụng các giải thuật này để giải quyết các bài toán thực tế, đặc biệt trong lĩnh vực thiết kế tối ƣu mạng viễn thông thế hệ mới, vẫn còn chƣa nhiều trên thế giới cũng nhƣ trong nƣớc Nội dung của luận văn đề cập đến bài toán thiết kế tối ƣu kiến trúc mạng viễn thông theo hƣớng tối ƣu đa mục tiêu, sử dụng một số giải thuật tiến hóa và di truyền trên... hóa trong lĩnh vực viễn thông: - Bài toán dự báo nhu cầu, dự báo lƣu lƣợng - Bài toán qui hoạch tối ƣu phát triển mạng viễn thông - Bài toán thiết kế tối ƣu mạng tập trung kết nối đa điểm - Bài toán thiết kế tối ƣu cấu hình đƣờng trục - Bài toán định tuyến tối ƣu, … 1.3 Các yêu cầu của bài toán thiết kế 1.3.1 Các tiêu chí thiết kế Một nhà cung cấp mạng phải kiểm soát đƣợc việc thiết kế và quản lý mạng. .. truyền trên cơ sở đảm bảo các ràng buộc và các mục tiêu thực tế Với mục tiêu đặt ra nhƣ vậy, nội dung của luận văn gồm những phần nghiên cứu chính nhƣ sau: Chƣơng 1 giới thiệu về bài toán tối ƣu trong thiết kế mạng viễn thông, các yêu cầu và các cách tiếp cận thiết kế tối ƣu mạng Chƣơng 2 trình bày về các giải thuật tiến hóa và di truyền, tính chất và khả năng ứng dụng của các giải thuật này 2 Chƣơng 3... trong thuật toán di truyền s Kích thƣớc quần thể trong thuật toán di truyền m% Tỷ lệ tạo biến thể trên mỗi thế hệ trong thuật toán di truyền rp Tỷ lệ phạt trong thuật toán di truyền rm Tỷ lệ biến thể trong thuật toán di truyền t Số lần lặp mô phỏng Monte Carlo tin cậy 1 MỞ ĐẦU Có thể nói kiến trúc của các mạng truyền thông ngày nay là khá phức tạp do số lƣợng lớn các nút hình thành và phát triển trên mạng. .. thiết kế, cách xác định mục tiêu thiết kế cũng nhƣ lựa chọn các điều kiện ràng buộc Những khó khăn của bài toán thiết kế cũng đã đƣợc phân tích để làm cơ sở cho các nghiên cứu trong các chƣơng tiếp theo 15 CHƢƠNG 2: CÁC GIẢI THUẬT TIẾN HÓA VÀ DI TRUYỀN 2.1 Giải thuật tham lam (Greedy Algorithm) 2.1.1 Giới thiệu Giải thuật tham lam là một giải thuật giải quyết một bài toán dựa trên tri thức về vấn đề... một qui tắc nào Bài toán thiết kế mạng ngày nay là một bài toán đa mục tiêu, đa ràng buộc và cần đƣợc nghiên cứu ở góc độ bài toán tối ƣu nhiều thành phần để tính toán nhằm đạt đƣợc hiệu suất sử dụng tài nguyên mạng cao nhất, chi phí thấp nhất mà kết quả bảo vệ mạng là tối đa Trong thiết kế tối ƣu mạng viễn thông, các ràng buộc khác nhau trên mô hình mạng nhƣ dung lƣợng nút và liên kết phải đƣợc tính... sử dụng (mô phỏng lặp hoặc tính toán chính xác) 1.6 Kết luận Trong chƣơng 1 đã trình bày tổng quan về vấn đề tối ƣu mạng và phƣơng pháp xây dựng bài toán tối ƣu Một trong những bài toán tối ƣu mạng điển hình là thiết kế mạng theo một tiêu chí tối ƣu nào đó đáp ứng các điều kiện ràng buộc cho trƣớc Trong nội dung chƣơng cũng đã trình bày về các khía cạnh chi phí và độ tin cậy của bài toán thiết kế, cách... Đây là dạng bài toán tối ƣu đa mục tiêu có tính phi tuyến cao mà cho đến nay việc tìm kiếm một phƣơng pháp chính xác để giải quyết vẫn còn để ngỏ Một trong những cách tiếp cận để xây dựng và giải bài toán thiết kế tối ƣu mạng viễn thông với những tính chất nhƣ trên là dựa trên các giải thuật tiến hóa và di truyền Đây là một chủ đề nghiên cứu thu hút đƣợc sự quan tâm của nhiều chuyên gia trong những