Đánh giá tính bền vững của hệ thống đa đối tượng bằng phương pháp tối ưu hóa

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHAN ANH TUẤN ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG CỦA HỆ THỐNG ĐA ĐỐI TƢỢNG BẰNG PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU HÓA Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa Mã số: 8520216 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng – Năm 2018 Cơng trình hồn thành TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Người hướng dẫn khoa học: TS Trần Thị Minh Dung Phản biện 1: TS Hà Xuân Vinh Phản biện 2: TS Nguyễn Quốc Định Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa họp Đại học Đà Nẵng vào ngày tháng năm 2018 Có thể tìm hiểu luận văn tại:  Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Trường Đại học Bách khoa  Thư viện Khoa Điện, Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Các vấn đề đồng thuận (Consensus) phân tích theo hình thức hệ thống thời gian liên tục thời gian rời rạc Vấn đề đồng thuận nhận quan tâm lớn từ cộng đồng nghiên cứu ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực bao gồm cảm biến đa liệu hợp (multi- sensor data fusion), hành vi bầy đàn (flocking behavior of swarm), phân tán tính tốn (distributed computation) Cụ thể hơn, thuật toán thống trung bình (nghĩa thỏa thuận tương ứng với mức trung bình giá trị ban đầu) thường sử dụng khối cho số kiểm soát, lập dự toán suy luận thuật toán phân tán Nghiên cứu ý gần tính đồng thuận (Consensus) điều khiển hệ thống mạng lưới (Network control system – NeCS) Chính vậy, đề tài nghiên cứu ứng dụng tính đồng thuận việc đánh giá tính bền vững hệ thống điều khiển kết nối mạng Theo biết, thuật toán đồng thuận điều khiển mẻ cộng đồng nghiên cứu Việt Nam, giới tồn thập niên Trong thời gian cho phép, nghiên cứu thuật tốn tính đồng thuận cho việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa để tính thơng số, sử dụng để đánh giá tính bền vững mạng lưới Xuất phát từ thực tế tác giả chọn đề tài nghiên cứu khoa học: “Đánh giá tính bền vững hệ đa đối tƣợng phƣơng pháp tối ƣu hóa” Mục tiêu nghiên cứu Tính hiệu mạng lưới đánh giá thơng qua chức tính bền vững Nhắc đến điều này, vài câu hỏi đặt ra: có kiện ngẫu nhiên xãy ra, mạng phản ứng ? Có thể tiếp tục tồn hay khơng ? Hơn nữa, hiểu biết tính bền vững mạng bảo vệ cải thiện hiệu suất mạng cách hiệu Nó sử dụng để thiết kế mạng hoạt động tốt đối mặt với lỗi bị công Để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu tính bền vững mạng thu hút mạnh mẽ giới nghiên cứu Nghiên cứu thành công, tất nhiên góp phần đánh giá chất lượng mạng lưới điều khiển Ngồi nghiên cứu tính đồng thuận tiền đề cho việc ứng dụng thuật toán Consensus lĩnh vực khác Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu - Lý thuyết thuật toán đồng thuận - Hệ thống mạng lưới điều khiển Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu vấn đề đồng thuận - Nghiên cứu phương pháp đánh giá tính bền vững mạng lưới Phƣơng pháp nghiên cứu - Sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết mô - Nghiên cứu tài liệu, giáo trình, báo khoa học - Thuật toán đồng thuận - Hệ thống điều khiển đa đối tượng - Phương pháp nghiên cứu mô thực nghiệm phần mềm Matlab Simulink Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Với kết nghiên cứu được, đề tài mang lại ý nghĩa khoa học thực tiễn vấn đề ứng dụng tính đồng thuận việc đánh giá tính bền vững hệ thống điều khiển kết nối mạng Nghiên cứu thành cơng, tất nhiên góp phần đánh giá chất lượng mạng lưới điều khiển Ngoài nghiên cứu tính đồng thuận tiền đề cho việc ứng dụng thuật toán Consensus lĩnh vực khác Cấu trúc luận văn Luận văn gồm có chương trình bày theo cấu trúc sau: MỞ ĐẦU  CHƢƠNG I : Tổng quan hệ đa đối tƣợng hệ thống mạng lƣới điều khiển  CHƢƠNG II : Thuật toán đồng thuận lý thuyết đồ thị  CHƢƠNG III : Tính bền vững phƣơng pháp tối ƣu hóa để đánh giá tính bền vững hệ thống  CHƢƠNG IV : Mô nhận xét  CHƢƠNG V : Kết luận kiến nghị CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ ĐA ĐỐI TƢỢNG VÀ HỆ THỐNG MẠNG LƢỚI ĐIỀU KHIỂN 1.1 HỆ THỐNG ĐA ĐỐI TƢỢNG 1.1.1 Khái niệm hệ thống đa đối tƣợng Hệ thống đa đối tượng MAS (MAS: Multi-agent systems) hệ thống ghép nối nhiều đối tượng riêng lẻ lại với nhau, chúng có đa xử lý ghép lỏng giải vấn đề (đối tượng) phức tạp Chúng làm việc để tìm câu trả lời cho vấn đề vượt khả đối tượng Họ giải mộtvấnđề phức tạp kiểm soát hệ thống phức tạp Ngày nay, hệ thống đa đối tượng (MAS) nhận quan tâm ngày tăng thập kỷ qua Chúng phát triển cho nhu cầu linh hoạt, mạnh mẽ cấu hình lại tính xuất lĩnh vực ứng dụng khác bao gồm sản xuất, hậu cần, lưới điện thông minh, tự động hóa tòa nhà, cứu trợ thiên tai, hệ thống giao thơng thơng minh, giám sát, theo dõi thăm dò môi trường, bảo vệ hệ thống hạ tầng vv Một hệ thống đa đối tượng (MAS) thực nhiệm vụ mà đối tượng thực Chính vậy, mà MAS trở thành đề tài bậc nghiên cứu ngành sinh học, toán học, vật lý, khoa học máy tính khoa học xã hội đặc biệt ngành điện Một hệ đa đối tượng bao gồm: - Sự tương tác qua lại đối tượng thông minh (cảm biến, đối tượng, phương tiện giao thông, robot, nguồn điện phân tán….) 1.1.2 Các ứng dụng hệ thống đa đối tƣợng MAS áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác sinh học, tốn học, vật lý, khoa học máy tính khoa học xã hội đặc biệt ngành điện.….Nó bao gồm mơ thị trường, giám sát, chẩn đoán hệ thống biện pháp khắc phục hậu - Hệ thống đa tác nhân cho ứng dụng kỹ thuật điện hệ thống điện - Giám sát an ninh vật lý trực tuyến trạm biến áp điện 1.2 HỆ THỐNG MẠNG LƢỚI ĐIỀU KHIỂN Hệ thống mạng lưới điều khiển (Networked control system – NeCS) hệ đa đối tượng Hiện nay, ví dụ quan tâm mạng lưới cảm biến không dây (Wireless sensor network) Hệ thống tìm thấy nhiều lĩnh vực ứng dụng quân sự, ứng dụng môi trường, ứng dụng vấn đề sức khỏe, tự động hóa tòa nhà vv Một hệ thống điều khiển thiết bị tổ hợp thiết bị dùng để quản lý, huy, định hướng điều chỉnh hành vi thiết bị Sự đời mạng lưới truyền thông, giới thiệu khái niệm kiểm soát từ xa hệ thống, cho đời hệ thống điều khiển mạng lưới (NeCS) Hiện nghiên cứu NeCS đóng góp nhiều lĩnh vực tiềm bao gồm: mạng lưới truyền thông, mạng lưới cảm biến, mạng điện, mạng lưới giao thông, mạng lưới sinh học vv NeCS nơi mà hệ thống, thiết bị cảm biến không thiết phải phân bố chỗ mà kết nối thông qua mạng lưới truyền thông Lĩnh vực nghiên cứu NeCS nhiều tập trung nghiên cứu mạng lưới cảm biến với vấn đề liên quan ước lượng (estimation), tính đồng thuận(consensus), tính bền vững (robustness) mạng lưới CHƢƠNG THUẬT TOÁN ĐỒNG THUẬN VÀ LÝ THUYẾT ĐỒ THỊ 2.1 THUẬT TỐN ĐỒNG THUẬN Bài tốn đồng thuận bắt nguồn từ khoa học máy tính Trong năm gần đây, người ta ứng dụng ngày nhiều hệ đa đối tượng với mục đích phối hợp hoạt động số lượng lớn đối tượng phân tán Những mạng lưới vậy, tùy theo quy luật ưu tiên, hay gọi giao thức, nút cập nhật tỉ số dựa vào thơng tin nhận từ hàng xóm với mục đích đạt đến thống giá trị chung Nếu giá trị chung tương ứng với trung bình giá trị ban đầu, ta gọi đồng thuận trung bình 2.1.1 Phân loại thuật tốn đồng thuận 2.1.2 Hệ thống thời gian rời rạc 2.1.3 Hệ thống thời gian tuyến tính 2.1.4 Vấn đề đồng thuận thời gian hữu hạn 2.1.5 Thiết kế ma trận đồng thuận 2.1.6 Trọng số có bậc lớn 2.1.7 Trọng số Metropolis 2.1.8 Trọng số cạnh số 10 2.2.10 Các loại đồ thị tiêu chuẩn CHƢƠNG TÍNH BỀN VỮNG VÀ PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU HĨA ĐỂ ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG 3.1 TÍNH BỀN VỮNG CỦA MẠNG LƢỚI Mục đích nghiên cứu tính bền vững mạng lưới tìm đại lượng đo tính bền vững để đánh giá hoạt động mạng lưới Hơn nữa, hiểu biết mạng lưới bền vững bảo vệ nâng cấp hoạt động mạng lưới cách hiệu Bằng cách này, dùng để thiết kế mạng lưới mà có khả hoạt động tốt đối mặt với lỗi cơng Một vài đại lượng đo tính bền vững đề xuất tài liệu tham khảo Tuy nhiên,chúng ta tập trung vào đại lượng đo lường dựa vào cấu trúc truyền thơng, cấu trúc chắn chống lại lỗi tốt Chính vậy, chúng dùng để thay đổi cấu trúc mạng lưới làm giảm thiểu lỗi 3.1.1 Độ kết nối nút (cạnh) Độ kết nối nút (cạnh) đồ thị khơng hồn tồn Kv(Ke) thể số lượng nhỏ nút (cạnh) mà dời để ngắt kết nối đồ thị 11 Vì vậy, Kv(Ke) phụ thuộc vào phần kết nối nhỏ đồ thị [Kv ≤≤ Ke ≤dmin] với dmin bậc nhỏ mạng lưới Với đồ thị hồn tồn có N nút, Kv = Ke = N –1 3.1.2 Độ kết nối đại số Độ kết nối đại số giá trị riêng nhỏ thứ ma trận Laplacian Nếu λ2(L) = 0, đồ thị không kết nối Độ kết nối đại số đồ thị khơng hồn tồn khơng lớn độ kết nối nút Kv: 0≤ Ghi 2: Giá trị (L) ≤ Kv ≤ Ke ≤ dmin ( L) = cao nghĩa đồ bền vững 3.1.3 Số “spanning tree” ξ Một số ξ đồ thị chứa N − cạnh, tất N nút khơng có vòng kín ξ= ∏ ξ dùng để đánh giá tính bền vững mạng lưới Ghi 3: ξ lớn, đồ thị bền vững 3.1.4 Độ phản kháng đồ thị Giả sử đồ thị xem mạch điện, với cạnh (i, j) tương ứng với điện trở Ohm.Thông thường, độ phản khảng hiệu 12 nút mạng lưới (khi điện áp đưa vào) tính phép tốn nối tiếp song song R=N∑ Ghi 4: R nhỏ, đồ thị bền vững 3.2 ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG CỦA MẠNG LƢỚI THEO HÌNH THỨC PHÂN TÁN Tính hiệu mạng lưới đánh giá thơng qua chức tính bền vững nó.Tùy vào tính bền vững mà vài vấn đề xuất Ví dụ, có kiện bất ngờ xảy ra, mạng lưới phản ứng nào? Nó sống sót hay sao? Để trả lời cho câu hỏi này, việc nghiên cứu tính bền vững mạng lưới thu hút nhiều ý cộng đồng nghiên cứu Trong tài liệu tham khảo, có nhiều cách đánh giá tính ổn định mạng lưới.Ví dụ, độ kết nối đồ thị biểu diễn cho mạng lưới Nói cách khác, mạng lưới bền vững tồn có mặt đường liên tiếp, mà đảm bảo khả truyền thơng có phá hủy, hư hại lỗi, công Trong đề tài này, sử dụng thông số R, ξ để đánh giá tính bền vững mạng lưới Như vậy, mục tiêu quy định đề xuất tính đến R, ξ theo công thức sau: 13 ξ= ∏ ;R=N∑ 3.2.1 Tính giá trị , nghịch đảo giá trị riêng riêng biệt ma trận Laplacian Hàm mục tiêu phần thực toán tối ưu hoá phương pháp Lagrange với hàm Lagrange quy định sau: = ∑ H( Với y ̅ vector hệ số Lagrange Thuật toán 1: Đầu vào: - h giới hạn giá trị riêng Laplacian h = N-1 - , với - Giá trị đầu vào – đầu ban đầu { ∑ ̅ }, i=1,…,N với ̅= giao thức đồng thuận tiêu chuẩn Khởi tạo Mỗi nút i ,i=1, ,N tạo bước ngẫu nhiên hệ số lagrange [ ], sau đặt t = [ ] 14 Tính lan truyền hệ số Lagrange a Đặt [ ]= [ ] b Tính lan truyền hệ số lagrange k = h,….,2 [ ]= Cập nhật [ ]+∑ [ ] [ ]) [ ] [ ]= a [ ] chứa [ ] [ ] từ hàng xóm j , b Cho k = 1,2 h nút gửi tin nhắn [ ] c Sau nhận tin nhắn nút i thực cập nhật sau: + [ ∑ ] ∑ [ ] = [ ] ) (3.12) [ ] ∑ [ ] [ ])) [ ] Cập nhật hệ số Lagrange 5.Thoát dừng tiêu chí đạt, đặt t = t + trở bước 15 Đầu ra: Đặt bước nhảy [ ] Mỗi nút suy giá trị riêng Laplacian [ ] 3.2.2 Tính tốn giá trị riêng riêng biệt ma trận Laplacian Thuật toán 2: Đầu vào: , giá trị đồng thuận cuối ̅ , x(0) Tập hợp bước Khởi tạo Với , chọn phần tử tính ma trận trung bình J = ∏ 3.Từ tập ̂ Nếu | ̅ | , đặt bao gồm cho quay bước ̂ Nếu | ̅ Nếu | , đặt quay bước suy vector riêng ma trận nghịch đảo phần tử Kết là, thu tập hợp giá trị riêng Laplacian Theo thứ tự để có tồn phổ sp(L) = { , 16 nên xác định, tất chúng , bội số số ngun 3.2.3 Tính tốn bội số giá trị riêng riêng biệt ma trận Laplacian , với ∑ Đưa tập hợp giá trị riêng khác ∑ , tối ưu hóa mơ tả sau ⋀ –∑ (3.13) Sao cho ∑ Thuật toán 3: Khởi tạo (a) Số nút N, , (b) t=0 (c) S= tập hợp giải pháp số nguyên (d) = (e) V= thiết lập nút, chương trình truy cập giá trị hàm khả thi (f) Tính tốn m[0] = argmin ⋀ s.t m Nếu tiêu chí dừng thỏa mãn dừng lại 17 Tính tốn giới hạn trên(UB), giá trị hàm giải pháp làm tròn lên, [ ] (g) Thứ tự biến S phân nhánh chọn biến thứ tự ̂, phân nhánh Trong ̂} (a) t=t+1 (b) Tạo nút cho vấn đề phụ (c) ⋀ s.t m =M ⌊ ̂⌋} (d) ⋀ s.t m =M ⌊ ̂⌋} Nếu (hoặc số nguyên, S = (hoặc dừng Nếu giải pháp khơng khả thi cắt nút tương ứng Tính U (e) Nếu U ( U (U ) U (U ), chọn (hoặc để tạo thành nút mới, với V = V ( Quay bước 2a ) nút ( M = 18 CHƢƠNG MÔ PHỎNG VÀ NHẬN XÉT Để đánh giá độ mạnh mạng, lấy mạng làm ví dụ thay đổi giá trị độ bền vững cấu trúc mạng có thay đổi Trường hợp 1: Hình 4.1 Cấu trúc mạng lưới nút toàn diện 19 Chúng ta xem xét đồ thị mơ tả hình Theo lý thuyết, ma trận Laplacian định nghĩa sau: L=( ) Theo lý thuyết, giá trị riêng ma trận Laplacian (L)= {0,4,4,4} Thực thuật toán 1: Ta tìm ( ) Áp dụng thuật tốn chương ta tìm tập hợp giá trị riêng riêng biệt ma trận Laplacian: 20 ( ) Áp dụng thuật toán chương ta tìm bội số giá trị riêng 0.25 m=3 Sự hội tụ hệ số biểu diễn matlab sau: 21 Hình 4.2 Dạng sóng mạng lưới nút 22 Hiệu suất giao thức thiết kế đánh giá giá trị sai số trung bình (Mean Square Error (MSE)) nút mạng lưới hay gọi hàm mục tiêu: ∑ ̅ Hình 4.3 Dạng sóng hàm mục tiêu mạng lưới nút 23 Cuối ta tìm số “spanning tree” độ phản kháng đồ thị ∏ =N∑ 24 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Nội dung luận văn tốt nghiệp tập trung nghiên cứu thuật tốn tính đồng thuận việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa để tính thông số sử dụng để đánh giá tính bền vững mạng lưới Ưu điểm luận văn tìm phương pháp để đánh giá độ bền vững mạng lưới Đi đôi với có hạn chế tồn phương pháp sử dụng Lagrange để giải toán tối ưu lõm, nên tốc độ giải toán chậm Hướng phát triển tương lai thiết kế phương pháp cải thiện tốc độ đáp ứng chậm phương pháp Lagrange để rút ngắn thời gian hoàn thiện ... HỆ ĐA ĐỐI TƢỢNG VÀ HỆ THỐNG MẠNG LƢỚI ĐIỀU KHIỂN 1.1 HỆ THỐNG ĐA ĐỐI TƢỢNG 1.1.1 Khái niệm hệ thống đa đối tƣợng Hệ thống đa đối tượng MAS (MAS: Multi-agent systems) hệ thống ghép nối nhiều đối. .. cứu thuật tốn tính đồng thuận việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa để tính thơng số sử dụng để đánh giá tính bền vững mạng lưới Ưu điểm luận văn tìm phương pháp để đánh giá độ bền vững mạng lưới... quan hệ đa đối tƣợng hệ thống mạng lƣới điều khiển  CHƢƠNG II : Thuật toán đồng thuận lý thuyết đồ thị  CHƢƠNG III : Tính bền vững phƣơng pháp tối ƣu hóa để đánh giá tính bền vững hệ thống