Tối ưu hóa vùng che phủ cho mạng cảm biến không dây

Tối ưu hóa vùng che phủ cho mạng cảm biến không dây Tối ưu hóa vùng che phủ cho mạng cảm biến không dây Tối ưu hóa vùng che phủ cho mạng cảm biến không dây luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN CHÍ TRƯỜNG TỐI ƯU HĨA VÙNG CHE PHỦ CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – Năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN CHÍ TRƯỜNG TỐI ƯU HĨA VÙNG CHE PHỦ CHO MẠNG CẢM BIẾN KHƠNG DÂY Chuyên ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS HUỲNH THỊ THANH BÌNH Hà Nội – Năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tên : Nguyễn Chí Trường Sinh ngày : 18 tháng 07 năm 1990 Học Viên lớp cao học Công nghệ thông tin 2015B – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Tôi xin cam đoan toàn nội dung luận văn mà thực thời gian vừa qua trung thực không chép Hà Nội, Ngày … tháng … năm 2018 Tác giả luận văn Nguyễn Chí Trường LỜI CẢM ƠN Trước tiên em xin gửi lời cảm ơn tới Ban Giám Hiệu Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tạo điều kiện cho em làm luận văn tốt nghiệp Sau thời gian nghiên cứu làm việc, luận văn em đến hồn thành Có thành đó, ngồi cố gắng nỗ lực thân phải kể đến giúp đỡ lớn từ giáo PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình, người trực tiếp hướng dẫn, bảo tận tình cung cấp tài liệu, kiến thức kinh nghiệm quý báu cho em suốt thời gian làm luận văn, em xin gửi lời cảm ơn đến NCS Nguyễn Thị Hạnh toàn thể bạn nghiên cứu sinh, sinh viên mơn Khoa Học Máy Tính nhiệt tình giúp đỡ hỗ trợ em trình em thực luận văn Qua em xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới cơ, người sức khỏe, công tác học tập tốt Em xin chân thành cảm ơn thầy cô Viện Công nghệ thông tin Truyền thông nhiệt tinh truyền thụ cho chúng em kiến thức chuyên môn mà kinh nghiệm quý báu Cuối em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình bạn bè Chính gia đình bạn bè nguồn động viên hỗ trợ vơ to lớn giúp em có thêm động lực khích lệ để hồn thành luận văn Trong trình thực luận văn, cố gắng, nhiên thời gian trình độ cịn hạn chế nên luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót Em kính mong nhận góp ý Hội đồng Khoa học bạn để đề tài hoàn thiện Em xin trân trọng cảm ơn! MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH CHƯƠNG TỔNG QUAN VÊ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.Giới thiệu chung mạng cảm biến không dây 2.Cấu trúc mạng cảm biến không dây 10 2.1.Các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc mạng cảm biến không dây 10 2.2.Kiến trúc giao thức mạng .11 2.3.Cấu trúc đặc trưng mạng cảm biến không dây 12 2.3.1.Cấu trúc phẳng 12 2.3.2.Cấu trúc tầng .13 3.Ứng dụng mạng cảm biến không dây .14 4.Những khó khăn việc triển khai WSN 15 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TOÁN TỐI ƯU 16 1.Bài Toán Tối Ưu 16 1.1.Bài toán tối ưu tổ hợp 17 1.2.Bài toán tối ưu liên tục 20 2.Tổng quan phương pháp giải toán tối ưu 21 2.1.Phương pháp giải xác 21 2.2.Phương pháp giải xấp xỉ 25 3.Giải thuật di truyền 28 3.1.Mã hóa cá thể 29 3.2.Khởi tạo quần thể 30 3.3.Hàm thích nghi .30 3.4.Các toán tử di truyền .31 3.4.1.Phép lai ghép 31 3.4.2.Đột biến .32 3.5.Chọn lọc 32 3.6.Điều kiện dừng giải thuật .32 3.7.Tính chất giải thuật di truyền 33 CHƯƠNG BÀI TỐN CỰC ĐẠI DIỆN TÍCH BAO PHỦ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 34 1.Tổng quan toán bao phủ mạng cảm biến không dây 34 1.1.Độ bao phủ cảm biến 34 1.1.1.Mơ hình nhị phân 35 1.1.2.Mơ hình tỉ lệ 36 1.1.3.Mơ hình xác suất .36 1.2.Độ bao phủ mạng cảm biến 37 1.2.1.Bao phủ đối tượng 37 1.2.2.Bao phủ Barrier 38 1.2.3.Bao phủ diện tích 39 2.Bài toán cực đại bao phủ diện tích mạng cảm biến khơng dây 40 3.Ứng dụng tốn cực đại diện tích bao phủ mạng cảm biến không dây .41 4.Các nghiên cứu liên quan 41 CHƯƠNG BÀI TOÁN TỐI ĐA HĨA VÙNG BAO PHỦ DIỆN TÍCH TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 46 I Áp dụng giải thuật di truyền để giải toán tối đa vùng che phủ cho mạng cảm biến không dây .46 1.Mã hóa cá thể 46 2.Khởi tạo quần thể 48 2.1.Khởi tạo ngẫu nhiên 48 2.2.Khởi tạo heuristic 51 3.Hàm thích nghi 53 4.Toán tử di truyền .55 4.1.Toán tử lai ghép .55 4.2.Đột biến 56 5.Chọn lọc cá thể 56 II Kết thực nghiệm 56 1.Dữ liệu thực nghiệm 56 2.Nội dung thực nghiệm 57 3.Môi trường thực nghiệm 58 4.Kết thực nghiệm 58 KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Viết đầy đủ Ý nghĩa GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền WSN Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây PMAC Problem of Maximum Area Coverage Bài toán cực đại diện tích bao phủ mạng cảm biến khơng dây VFA Virtual Force Algorithm DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Bộ liệu thực nghiệm .57 Bảng 2: Bảng tham số thực nghiệm giải thuật GA 58 Bảng 3: Diện tích bao phủ trung bình (Avg), độ lệch chuẩn (sd), thời gian chạy trung bình cho GA sau 30 lần chạy 15 liệu 59 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1: Kiến trúc giao thức mạng cảm biến không dây 11 Hình 2: Cấu trúc phẳng mạng cảm biến khơng dây 12 Hình 3: Cấu trúc tầng mạng cảm biến không dây 13 Hình 4: Cấu trúc mạng phân cấp chức theo lớp .13 Hình 5: Minh họa tốn tối ưu liên tục: đồ thị hàm số f(x) = x3 – 3x2 + 21 Hình 6: Sơ đồ thuật tốn tiến hóa 28 Hình 7: Lai ghép điểm cắt .31 Hình 8: Mơ hình cảm biến nhị phân 35 Hình 9: Mơ hình tỉ lệ 36 Hình 10: Bao phủ đối tượng 37 Hình 11: Bao phủ barrier 39 Hình 12: Mã hóa cá thể .46 Hình 13: Hai cá thể tương đương 47 Hình 14: Ví dụ kiểu hình 47 Hình 15: Hiệu chỉnh tọa độ cảm biến 51 Hình 16: Trường hợp có giá trị ∆ d =( rsi + rs j - d(Si,Sj)) .54 không vượt qua biên giới hạn A Đồng thời, cá thể sau khởi tạo hiệu chỉnh thêm lần thuật toán VFA để cải thiện chất lượng Chi tiết phương pháp trình bày phần giả mã sau đây: Thuật toán 2: RandomInitialization (k, n1, n2, …, nk, r1, r2, …, rk, W, H) Đầu vào: Số loại cảm biến: k Số cảm biến loại: n1, n2, …, nk Bán kính cảm biến loại: r1, r2, …, rk Kích thước miền A: W, H Đầu ra: Cá thể sinh ngẫu nhiên randIndi = (s1, s2, …, sn) Begin 24 randIndi ← Ø 25 t ← 26 for j = to k for i = to nj 27 x ← random(rj, W - rj) 28 y ← random(rj, H - rj) 29 30 randIndi ← randIndi ∪ (x, y) 31 end for 32 end for 33 VFA(randIndi) 34 return randIndi end Trong đó, hàm random(a, b) trả giá trị thực ngẫu nhiên đoạn [a, b] Còn thủ tục VFA(randIndi) thực thuật toán VFA sau: Thuật toán 3: VFA(indi = (s1, s2,…, sn)) Begin for ⩝si = (xi, yi)     Lực đẩy Fr ← , Lực hút Fa ← Số lần đẩy nr ← 0, Số lần hút na ← 49 10 11 12 13 14 for ⩝sj ≠ si if d(si, sj) < rsi + rs j   rs + rs Fr ← Fr + ( i d ( Si , S j ) nr ← nr + end if if d(si, sj) > rs + rs   rs + rs Fa ← Fa + ( i 17 18 19 nr ← nr + end if if d(si, sj) > rs 21 22 23 24 ).(Sj - Si) ).(Sj - Si) na ← na + end if end for for ⩝b∈{(xi, 0), (xi, H), (0, yi), (W, yi)} 16 20 j d ( Si , S j ) if d(si, sj) < rsi   Fr ← Fr +( - 15 j j rsi d ( si , s j ) )(b-si)   Fa ← Fa + ( - rsi d ( si , s j ) )(b-si) na ←na + end if end for   F Fr si ← si + αr +αa a nn na 25 end for 26 Hiệu chỉnh tọa độ cảm biến End Trong đó, αr αa hệ số tỉ trọng lực đẩy lực hút So với [1], VFA trình bày luận văn gán cho cảm biến hai lực thay dùng chung giá trị hai lực cho tất cảm biến Nói cách khác, dịng 2, thuật tốn đưa vào vịng for thứ thay để ngồi 50 [1] Dòng 26 tiến hành hiệu chỉnh tọa độ tất cảm biến cho miền bao phủ chúng không vượt biên miền A (hình 15) (x,y) (x’,y’) Hình 15: Hiệu chỉnh tọa độ cảm biến Độ phức tạp thuật tốn VFA nằm hai vịng for lồng bước hiệu chỉnh, O(n2 + n) = O(n2) Như vậy, phương pháp khởi tạo ngẫu nhiên có thời gian tính tốn O(n + n2) = O(n2) 2.2.Khởi tạo heuristic Khởi tạo heuristic áp dụng ý tưởng phương pháp tham lam Mỗi cảm biến đặt vào vị trí cho giới hạn độ bao phủ sát với biên miền A miền bao phủ cảm biến có Để thực điều này, xuất phát từ góc bên trái miền A, cảm biến ưu tiên xếp thành hàng, dọc theo biên ngang A trước Đến tọa độ cảm biến vượt biên ngang cảm biến xếp lên hàng cho miền bao phủ sát với biên dọc miền A miền bao phủ cảm biến nằm biên Để tạo đa dạng cho quần thể, cảm biến chọn ngẫu nhiên khơng theo thứ tự bán kính để tìm vị trí Sau đó, cảm biến có miền bao phủ vượt qua biên giới hạn miền A hiệu chỉnh trình bày mục 51 Thuật toán 3: HeuristicInitialization(k, n1, n2, …, nk, r1, r2, …, rk, W, H) Đầu vào: Số loại cảm biến: k Số cảm biến loại: n1, n2, …, nk Bán kính cảm biến loại: r1, r2, …, rk Kích thước miền A: W, H Đầu ra: Cá thể heuristic S = [(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)] Begin Sinh bán kính có thứ tự ngẫu nhiên setR gồm n1 bán kính r1, n2 bán kính r2, , nk bán kính rk Khởi tạo: S1 ←(setR1, setR1) count1 ← count2 ← n for ⩝ bán kính ri ∈{setR \ setR1} Si.x ← Si-1.x + setRi-1 + setRi if Si.x > W then count2 ← count1 count1←1 10 Si.x ← ri 11 Si.y ← Si-count2.y + setRi-count2 + setRi 12 else 13 count1 ← count1 + 14 if i – count2