Ứng dụng giải thuật di truyền trong việc tối ưu thiết kế vị trí đặt đài ra đa (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - BÙI ĐỨC HÙNG ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TRONG VIỆC TỐI ƯU THIẾT KẾ VỊ TRÍ ĐẶT ĐÀI RA ĐA Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2013 Luận văn hồn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: TS Trịnh Thị Thúy Giang (Ghi rõ học hàm, học vị) Phản biện 1: …………………………………………………………………………… Phản biện 2: ………………………………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông i MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT ii MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN VÀ CÁC BÀI TOÁN 1.1 Giới thiệu tổng quan 1.1.1 Nguyên lý hoạt động đa 1.1.2 Phương trình đa dạng đơn giản 1.1.3 Công thức xác định dải quét tối đa đa 1.2 Các tham số đài 1.3 Giới thiệu tổng quan toán Chương 2: GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀ CÔNG NGHỆ BẢN ĐỒ SỐ 3D…………………… 2.1 Lý thuyết chung giải thuật 2.1.1 Khái niệm giải thuật di truyền 2.1.2 Các bước giải thuật: 2.2 Công nghệ đồ số 3D 2.2.1 Gis gì? 2.2.2 Mơ hình liệu Vector 2.2.3 Mơ hình liệu Raster 2.2.4 Mơ hình liệu TIN Chương 3: ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TRONG BÀI TOÁN TỐI ƯU VỊ TRÍ ĐẶT ĐÀI RA ĐA 3.1 Tổng quan 3.2 Áp dụng giải thuật di truyền hai toán toán 3.2.1 Lưu đồ giải thuật 3.2.2 Phương pháp áp dụng giải thuật di truyền cho tốn tối ưu vị trí đài đa Chương 4: CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 17 4.1 Tổng quan 17 4.1.1 Kiến trúc hệ thống 17 4.1.2 Thiết chi tiết lớp Class Chromosome 17 4.2 Kết cài đặt đánh giá thử nghiệm 20 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO 21 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 23 ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt GA Genetic Algorithm Thuật giải di truyền TSP Travelling Salesman Bài toán người du lịch Problems RADAR Radio Detection and Ranging Hệ thống điện từ dùng để dò tìm định vị GIS Geographic Information Hệ thống thơng tin địa lý System ISO International Standard Organization TIN Triangulated Irregular Lưới tam giác không Network NST Nhiễm sắc thể BO Bussiness Object Đối tượng nghiệp vụ DAO Database Object Đối tượng sơ liệu MỞ ĐẦU Trong tình nay, giám sát vùng trời có ý nghĩa đặc biệt quan trọng công tác đảm bảo điều hành bay an ninh quốc phịng Ngồi lĩnh vực dự báo khí tượng thủy văn quan trọng Trong lĩnh vực này, đa đóng vai trị nịng cốt Các thơng tin vị trí đặt đài, khả phát loại đài vị trí, độ cao khác cần thiết cho công tác tham mưu, quy hoạch mạng lưới đa cho quân dân Tuy nhiên việc bố trí vị trí đặt đài đa cho hiệu gặp nhiều khó khăn tính đặc thù thiết bị yếu tố tác động bên ngồi vận hành mơi trường hoạt động đặc biệt địa hình xung quanh Với chủ trương khuyến khích Lãnh đạo học viện việc lựa chọn đề tài luận văn nhằm đáp ứng điều kiện thực tiễn đòi hỏi đơn vị phải phù hợp với lĩnh vực hoạt động (hiện tương lai) học viên Trong ngành khoa học máy tính, tìm kiếm lời giải tối ưu cho tốn vấn đề nhà khoa học máy tính đặc biệt quan tâm Mục đích thuật tốn tìm kiếm lời giải tìm lời giải tối ưu cho toán thời gian nhỏ Các thuật tốn tìm kiếm khơng có thơng tin vét cạn (tìm kiếm danh sách, đồ thị) sử dụng phương pháp đơn giản trực quan thuật tốn tìm kiếm có thơng tin sử dụng heurictics để áp dụng tri thức cấu trúc khơng gian tìm kiếm nhằm giảm thời gian cần thiết cho việc tìm kiếm sử dụng nhiều với không gian tìm kiếm nhỏ khơng hiệu tìm kiếm khơng gian tìm kiếm lớn Tuy nhiên, thực tiễn có nhiều tốn tối ưu với khơng gian tìm kiếm lớn cần phải giải Vì vậy, việc đòi hỏi thuật giải chất lượng cao sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đặc biệt cần thiết giải tốn có khơng gian tìm kiếm lớn Thuật giải di truyền (GA-genetic algorithm) kỹ thuật tìm kiếm lời giải tối ưu đáp ứng yêu cầu nhiều toán ứng dụng Ngày nay, GA ứng dụng nhiều lĩnh vực khoa học, kinh doanhvà giải trí Đầu tiên phải kể đến toán tối ưu bao gồm tối ưu số tối ưu tổ hợp sử dụng GA để tìm lời giải tốn người du lịch (Travelling Salesman Problems - TSP) Ứng dụng GA thiết kế điều kiển robo Hầu có ngành CNTT phát triển quan tâm đến lĩnh vực thiết kế robo nhằm giúp người tiết kiệm sức lao động giải phóng người khỏi cơng việc nguy hiểm Từ nhu cầu thực tế ưu điểm đánh giá qua thực tiễn, luận văn tiến hành nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền việc tối ưu thiết kế vị trí đặt đài đa Trong đề tài này, luận văn tìm hiểu đề xuất hướng giải cho số vấn đề như: xác định số lượng đài đa tối thiểu phủ kín vùng cho trước, xác định vị trí bố trí tốt cho đài đa để có để có vùng phủ sóng tốt Chương 1: TỔNG QUAN VÀ CÁC BÀI TOÁN 1.1 Giới thiệu tổng quan 1.1.1 Nguyên lý hoạt động đa RADAR viết tắt “Radio Detection and Ranging”,[1] hệ thống điện từ dùng để dị tìm định vị vật thể có tính phản xạ sóng điện từ máy bay, tàu thủy, xe cộ, người, môi trường thiên nhiên, … Nguyên tắc hoạt động phát lượng điện từ khơng gian dị tìm tín hiệu phản xạ từ mục tiêu Năng lượng phản xạ quay đa xử lý, từ biết diện của, khoảng cách từ mục tiêu đến đa thông tin khác liên quan đến mục tiêu 1.1.2 Phương trình đa dạng đơn giản Phương trình đa hàm phức tạp liên quan đến thông số phát, thu, ăng ten, mục tiêu mơi trường Phương trình đa giúp xác định khoảng cách phát mục tiêu tối đa, thông số ảnh hưởng đến hiệu đa, công cụ việc thiết kế hệ thống đa [1] Rmax  PG t t Ae  4  [ Km] S rmin 1.1.3 Công thức xác định dải quét tối đa đa Rmax  PG t t Ae  4  S rmin Trong đó: Pt: cơng suất phát đa (W) G: độ lợi ăng ten Ae: độ mở hiệu dụng ăng ten, m2 σ: diện tích phản xạ hiệu dụng mục tiêu, m2 [ Km] Smin: mức tín hiệu thu nhỏ phát (W) 1.2 Các tham số đài Bảng 1-1 Danh sách tham số đài đa Tham số Ký hiệu Đơn vị Tần số hoạt động radar f MHz Công suất phát peak Pt W Độ lợi ăng ten phát Gt dBi Độ lợi ăng ten thu Gr dBi Hệ số phản xạ bề mặt hiệu dụng mục tiêu  m2 Chiều cao ăng ten radar so với mặt đất Htg m Độ cao mục tiêu so với mực nước biển htarget m Độ nhạy máy thu Smin dBm Độ dự trữ fading thiết bị thu (Receiver) Margin dB Hệ số tạp âm (Noise Figure) NF dB Xác suất cảnh báo sai Pfa Xác suất phát mục tiêu Pd Độ rộng búp sóng ăng ten thu theo phương nằm ngang BWRH Degree Tốc độ quét đa scan rpm Chu kỳ lặp xung PRT ms 1.3 Giới thiệu tổng quan toán 1.1.1.1 Định nghĩa tốn tối ưu vị trí đa Hình 1.1 Đầu vào/ra tốn tối ưu vị trí đa tốn tối ưu vị trí đặt đa - Bài tốn 1: Tối ưu vị trí đặt nhiều đài đa để vùng phát đa phủ kín vùng cho trước với số đa - Bài tốn 2: Tối ưu vị trí đặt nhiều đa để vùng phát tổng cộng đa lớn với số đa cố định Chương 2: GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀ CÔNG NGHỆ BẢN ĐỒ SỐ 3D 2.1 Lý thuyết chung giải thuật 2.1.1 Khái niệm giải thuật di truyền Thuật toán di truyền (Genetic algorithm - GA) giải thuật tối ưu tìm kiếm dựa nguyên tắc di truyền học lựa chọn tự nhiên Giải thuật di truyền cho phép tổng thể (population) gồm nhiều cá thể (individual) tiến hóa theo quy tắc lựa chọn đặc trưng tổng thể để tiến tới trạng thái tối đa hóa thích nghi (fitness) (ví dụ: tối thiểu hóa hàm chi phí) [4][9] 2.1.2 Các bước giải thuật: Giải thuật bắt đầu việc khởi tạo tổng thể - population – bao gồm giải pháp – individual – giải pháp đại diền nhiễm sắc thể (Chromosome)) Các cá thể tổng thể sử dụng để tạo cá thể Điều thực với mong muốn tổng thể tốt tổng thể cũ Các cá thể chọn để tạo cá thể – (offspring) - lựa chọn dựa mức độ thích nghi chúng – cá thể có độ thích nghi cao có hội tái tạo Quá trình lặp lại điều kiện đặt thỏa mãn Các trình di truyền tự nhiên sử dụng thuật toán : chọn lọc(selection), lai ghép (crossover) đột biến (mutation) Sơ lược bước thuật toán di truyền [4]: - B1 [Start] Tạo tổng thể ngẫu nhiên n nhiễm sắc thể (chính giải pháp cho vấn đề) - B2 [Fitness] Đánh giá độ thích nghi f(x) nhiễm sắc thể x tổng thể - B3 [New Population] Tạo tổng thể cách lặp lại bước sau tổng thể đánh giá hoàn chỉnh: 10 3.1.2.1 Mã hóa Phương pháp mã hóa sử dụng phương pháp mã hóa giá trị - Số điểm ngẫu nhiên rải vùng m -> ta có m vị trí đặt đa Các vị trí đánh số từ m - NST tập gen, gen tương ứng với vị trí đa Số gen NST khác khác nhau, phải thỏa mãn điều kiện sau: số gen tối thiểu: Số gen tối thiểu = Spolygon/Smax đó: Spolygon diện tích vùng polygon chọn Smax diện tích vùng phủ tối đa đa 3.1.2.2 Hàm Fitness Hàm fitness cho toán 1: Mức độ thích nghi NST đánh giá dựa yếu tố: - Tổng vùng phủ đa NST có phủ kín polygon chọn khơng? - Khoảng cách đài đa có lớn khoảng cách tối thiếu dmin cho phép không? - Các điểm hướng trận địa có bao phủ đa khơng? Hàm fitness cho tốn [5][6][7]: Mức độ thích nghi NST đánh giá dựa yếu tố: - Tổng vùng phủ đa NST lớn quần thể không? - Khoảng cách đài đa có lớn khoảng cách tối thiếu dmin cho phép không? - Các điểm hướng trận địa có bao phủ đa khơng? Để thỏa mãn yêu cầu trên, hàm fitness xây dựng sử dụng thuật toán MADM (Multiple Attribute Decision Making) – thuật tốn xây dựng cơng thức tìm 11 giải pháp tối ưu dựa nhiều yếu tố đầu vào Khi đó, hàm fitness NST thứ i có dạng: Fi = α*F1i + β*F2i + γ*F3i Trong đó: - F1i: giá trị F1i thể mức độ che phủ đa đặt vị trí mã hóa NST F1i cao, vùng polygon phủ kín (bài tốn 2) vùng phủ đa rộng (bài toán 2) - F2i: giá trị F2i thể mức độ thỏa mãn điều kiện khoảng cách vị trí đa NST F2i lớn nhiều cặp đa có khoảng cách thỏa mãn dmin cho phép - F3i: giá trị F3i thể mức độ che phủ đa hướng Càng nhiều điểm hướng che phủ đa, giá trị F3i lớn - α, β, γ giá trị trọng số tương ứng với mức độ ưu tiên yêu cầu Theo thuật toán MADM, yêu cầu ưu tiên cao có giá trị 0.66; yêu cầu ưu tiên thứ hai có giá trị 0.33 u cầu ưu tiên có giá trị 0.17 Cụ thể, hàm fitness NST xây dựng sau: 12 Hình 3.2 Lưu đồ hàm fitness nhiễm sắc thể 13 Hình 3.3 Lưu đồ tính F1i cho Bài tốn Hình 3.4 Lưu đồ tính F1i cho Bài tốn 14 Hình 3.5 Lưu đồ tính F2i Hình 3.6 Lưu đồ tính F3i 3.1.2.3 Phương pháp lựa chọn Hiện sử dụng phương pháp lựa chọn Propotional Roulette Wheel Selection [5][6][7] Giả sử số NST quần thể N Phương pháp lựa chọn thực sau: - Xác định số sinh nhờ lai ghép dựa tỷ lệ lai ghép crossProb: số cặp NST chọn để lai ghép là: Ncross = crossProb*N 15 - Số cá thể giữ lại Nkeep = N – Ncross - Sắp xếp cá thể quần thể theo giá trị fitness giảm dần Nkeep cá thể quần thể xếp giữ lại cho hệ sau - Phương pháp chọn cá thể cho lai ghép: o Xác suất lựa chọn cá thể (NST) thứ i quần thể xếp là: Pi  N  i 1 N i i 1 o Chọn ngẫu nhiên số r cho : 0