Thông tin tài liệu
ĐAI HOC QUOC GIA HÀ N®I TRƯèNG ĐAI HOC KHOA HOC TU NHIÊN Nguyen Gia Như PHÁT TRIEN THU¾T TỐN TIEN HĨA GIAI M®T SO BÀI TỐN TOI ƯU TRONG MANG KHƠNG DÂY LU¾N ÁN TIEN SY TỐN HOC Hà N®i 2015 ĐAI HOC QUOC GIA HÀ N®I TRƯèNG ĐAI HOC KHOA HOC TU NHIÊN Nguyen Gia Như PHÁT TRIEN THUắT TON TIEN HểA GIAI MđT SO BI TON TOI ƯU TRONG MANG KHƠNG DÂY Chun ngành: Cơ so tốn HQc cho Tin Mã so: 62460110 HQ c LU¾N ÁN TIEN SY TOÁN HOC NGƯèI HƯéNG DAN KHOA HOC: PGS.TS Lê TRQNG Vĩnh PGS.TSKH Nguyen Xuân Huy ———————————— Lài cam đoan Tơi xin cam đoan lu¾n án "Phát trien thuắt toỏn tien húa giai mđt so bi toỏn toi ưu mang khơng dây" cơng trình nghiên cúu cna riêng tơi Các so li¾u, ket qua đưoc trình bày lu¾n án hồn tồn trung thnc chưa tùng đưoc cơng bo bat kỳ m®t cơng trình khác Tác gia: Hà N®i: iii Lài cam ơn Trưóc het, tơi muon cam ơn PGS.TS Lê TRQNG Vĩnh, PGS.TSKH Nguyen Xuân Huy - nhung ngưòi trnc tiep giang day hưóng dan tơi suot thịi gian HQc t¾p thnc hi¾n lu¾n án M®t vinh dn lón cho tơi đưoc nghiên cúu dưói sn hưóng dan t¾n tình, khoa HQ c HQ c t¾p, cna hai Thay Tơi xin gui lịi cám ơn đen Thay, Cơ B® mơn Tin Cơ-Tin HQ c HQc, Khoa Tốn- sn giúp đõ nhung đe xuat, trao đői nghiên cúu rat huu ích cho lu¾n án Xin cam ơn Thay, Cơ anh ch% em góp ý, cő vũ đ®ng viên sát cánh bên tơi suot q trình thnc hi¾n lu¾n án Tơi trân Khoa HQ c TRQNG cam ơn Ban Giám hi¾u, Phịng Sau Đai Tn nhiên, Đai HQ c HQ c trưòng Đai HQc Quoc gia H Nđi ó tao ieu kiắn thuắn loi cho tụi suot q trình thnc hi¾n lu¾n án Tơi bày to sn cam ơn đen H®i đong quan tr%, Ban giám hi¾u trưịng Đai HQc Duy Tân tao đieu ki¾n ve thịi gian ho tro kinh phí cho tơi hồn thành lu¾n án Cuoi cùng, tơi xin bày to lịng biet ơn đoi vói gia đình ngưịi thân ln đ®ng viên, ho tro tơi suot thịi gian HQc t¾p thnc hi¾n lu¾n án Mnc lnc Lài cam đoani Lài cam ơnii Danh mnc tÈ viet tatvi Danh mnc bangviii Danh mnc hình veix Ma đau1 Tong quan ve toi ưu mang5 1.1 Mang không dây 1.1.1 Khái ni¾m 1.1.2 Phân loai 1.1.2.1 Mang cá nhân không dây 1.1.2.2 Mang cuc b® khơng dây 1.1.2.3 Mang Ad-hoc 1.1.2.4 Mang đô th% không dây 1.1.2.5 Mang lưói khơng dây 10 1.1.3 Sn phát trien cna mang thơng tin di đ®ng .13 1.2 Các van đe cna toi ưu mang .20 1.2.1 Các van đe mo đoi vói mang khơng dây 22 1.2.2 Bài toán toi ưu 25 1.3 Các thu¾t tốn tien hóa 26 1.3.1 Thu¾t tốn di truyen 27 1.3.2 Thu¾t tốn toi ưu hóa đàn kien .31 1.3.3 Thu¾t tốn toi ưu hóa nhóm bay 34 1.3.3.1 Giói thi¾u chung 34 1.3.3.2 Các thành phan ban cna thu¾t tốn .36 1.3.3.3 Thu¾t tốn PSO dang Constriction 37 1.3.3.4 Thu¾t tốn PSO–TVIW PSO–RANDIW .38 1.3.3.5 Thu¾t tốn PSO-TVAC 39 1.3.3.6 Thu¾t tốn MPSO–TVAC 40 1.3.3.7 Thu¾t tốn SOHPSO–TVAC .40 1.3.3.8 Sn ket hop giua phương pháp PSO phương pháp khác 41 1.3.3.9 Thu¾t tốn SWT-PSO 42 1.3.3.10 Thu¾t tốn PSO tőng qt 44 1.4 Ket chương 46 Toi ưu thông lưang mang47 2.1 Toi ưu thơng lưong mang lưói khơng dây 47 2.1.1 Mơ hình hóa phát bieu toán 48 2.1.1.1 Kien trúc h¾ thong 48 2.1.1.2 Mơ hình truyen thơng 49 2.1.1.3 Thông lưong .50 2.1.1.4 TRQNG so MTW 50 2.1.1.5 Chia se hi¾u suat su dung Gateway 52 2.1.1.6 L¾p trình tính tốn thơng lưong 54 2.1.1.7 Phân tích, đánh giá phương pháp .59 2.1.2 Đ¾t gateway hi¾u qua su dung thu¾t tốn PSO 59 2.1.2.1 Bieu dien cna m®t phan tu 60 2.1.2.2 Khoi tao quan the ban đau .60 2.1.2.3 Hàm đo đ® thích nghi 60 2.1.2.4 Q trình tien hóa .61 2.1.2.5 Quá trình dùng 61 2.1.2.6 Mơ ta thu¾t tốn 61 2.1.3 Ket qua mô phong đánh giá 61 2.1.3.1 Tham so mô phong 61 2.1.3.2 Ket qua mô phong .62 2.2 Truyen thông Broadcast truyen thông toi ưu 65 2.2.1 Bài tốn khung truyen thơng toi ưu 66 2.2.2 Các nghiên cúu liên quan 68 2.2.2.1 Mã hóa t¾p canh 69 2.2.2.2 Mã hóa Prufer 70 2.2.2.3 Mã hóa liên ket canh nút (LNB) 70 2.2.2.4 Mã hóa NetKeys .70 2.2.2.5 Mã hóa CB-TCR 70 2.2.3 Toi ưu khung truyen thông su dung thu¾t tốn PSO 71 2.2.3.1 Mã hóa giai mã 71 2.2.3.2 Mơ ta thu¾t toán 73 2.2.4 Ket qua mô phong đánh giá 74 2.2.4.1 Tham so thnc nghi¾m 74 2.2.4.2 Ket qua mô phong .75 2.3 Ket chương 76 Toi ưu truy c¾p mang78 3.1 Đ¾t tram so mang thơng tin di đ®ng 79 3.1.1 Mơ hình hóa phát bieu tốn 79 3.1.2 Các nghiên cúu liên quan 81 3.1.3 Toi ưu đ¾t tram đieu khien su dung thu¾t tốn PSO 85 3.1.3.1 Mã hóa cá the 85 3.1.3.2 Mô ta thu¾t tốn 87 3.1.4 Ket qua mô phong đánh giá .87 3.1.4.1 Mơ hình thnc nghi¾m thiet l¾p tham so cho thu¾t tốn 87 3.1.4.2 Phân tích, đánh giá thu¾t tốn 87 3.1.4.3 Áp dung thu nghi¾m tai thành Đà Nang 90 3.2 Toi ưu truy c¾p t¾p trung mang khơng dây 94 3.2.1 Mơ hình hóa phát bieu tốn 95 3.2.2 Các nghiên cúu liên quan .98 3.2.3 Toi ưu truy c¾p t¾p trung su dung thu¾t tốn PSO .99 3.2.3.1 Mã hóa cá the 99 3.2.3.2 Mơ ta thu¾t tốn 99 3.2.4 Ket qua mô phong đánh giá .100 3.2.4.1 Mơ hình thnc nghi¾m thiet l¾p tham so cho thu¾t toán 100 3.2.4.2 Phân tích, đánh giá thu¾t tốn 100 3.3 Ket chương 101 Ket lu¾n102 Danh mnc cơng trình khoa hQ C Tài li¾u tham khao105 CUA tác gia liên quan đen lu¾n án104 Danh mnc tÈ viet tat Viet tat Dang đay đu Dien giai ACO Ant Colony Optimization Toi ưu đàn kien BSC Base Station Controller Tram đieu khien so BSS Base Station Subsystem Phân h¾ tram goc BTS Base Transmitter Station Tram thu phát sóng so CN Core Network Mang lõi CS Classifier Systems H¾ thong phân lóp CST Communication Spanning Tree Cây truyen thơng EC Evolutionary Computing Thu¾t tốn tien hóa EP Evolutionary Programming L¾p trình tien hóa ES Evolutionary Strategies Các chien lưoc tien hóa FDMA Frequency Division Multiple Access Đa truy c¾p phân chia tan so GA Genetic Algorithm Thu¾t tốn di truyen GoS Grade of Service Cap đ® d%ch vu GP Genetic Programming L¾p trình di truyen GSMC Gateway Mobile Service Center Trung tâm d%ch vu di đ®ng HLR Home Location Register Thanh ghi đ%nh v% thưòng trú LAN Local Area Network Mang cuc b® LE Local Exchanges Tőng đài truy c¾p t¾p trung MANET Mobile Adhoc Network Mang di đ®ng Ad-hoc MS Mobile Station Tram di đ®ng so MSC Mobile Switch Controller Tőng đài chuyen MTW Multihop Traffic-flow weight TRQNG so lưu lưong đa ch¾ng NGN Next Generation Network Mang the h¾ mói PSO Particle Swarm Optimization Toi ưu nhóm bay SA Simulate Annealing Algorithm Thu¾t tốn luy¾n thép SS Switching Sub System H¾ thong chuyen mach TA Terminal Assignment Đ¾t tram đau cuoi VLR Visitor Location Register B® ghi đ%nh v% thưịng trú mach WLAN Wireless Local Area Network Mang LAN không dây WMAN Wireless Metropolitan Area Network Mang di đ®ng th% WMN Wireless Mesh Network Mang lưói khơng dây WPAN Wireless Personal Area Network WMN Wireless Mesh Network Mang cá nhân không dây Mang lưói khơng dây Danh mnc bang 2.1 Tính tốn hi¾u suat chia se giua gateway 53 2.2 Các tham so thiet l¾p chay thu¾t toán 62 2.3 So sánh thơng lưong đat đưoc đ¾t gateway theo thu¾t tốn GA, PSO, ACO MTW 62 2.4 So sánh thông lưong thap nhat cna moi client đ¾t gateway theo thu¾t toán GA, PSO, ACO MTW 63 2.5 So sánh thơng lưong trung bình cna gateway theo thu¾t tốn GA, PSO, ACO MTW 63 2.6 Bđ du liắu mang cna 12 nỳt v 40 canh 73 2.7 Các tham so thiet l¾p chay thu¾t tốn 75 2.8 So sánh ket qua thnc thi cna cỏc thuắt toỏn trờn bđ du liắu chuan 76 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 Qui ưóc ký hi¾u dùng tốn TA 79 Qui ưóc ký hi¾u dùng tốn đ¾t tram đieu khien .80 Ví du ve toán TA 82 Thụng tin ve bđ du liắu thnc nghi¾m đ¾t tram đieu khien 88 Các tham so thiet l¾p chay thu¾t tốn 88 So sánh hàm muc tiêu cna thu¾t toán 88 Đe xuat qui hoach tram BTS tai Đà Nang 94 Đ%nh nghĩa ký hi¾u dùng tốn truy cắp trung .95 Thụng tin ve bđ du li¾u thnc nghi¾m toi ưu truy c¾p 100 Các tham so thiet l¾p chay thu¾t tốn 100 Bài toán toi ưu truy c¾p t¾p trung mang đưoc phát bieu sau: Tìm ma tr¾n X vectơ Y cho toi thieu chi phí ket noi Z [41] Z = sumdiag(C ×X T )+F ×Y T +B ×Y T → (3.19) Thoa rng buđc: X ìE = E E T ìX P (3.20) (3.21) Trong ú: -Rng buđc (3.20) the hi¾n tőng thành phan dịng i cna ma tr¾n X phai bang (i = 1, 2, , N ) vói E vectơ c®t vói thành phan bang -Ràng bu®c (3.21) the hiắn rang tng cỏc thnh phan cđt j cna ma tr¾n X phai nho ho¾c bang pj túc so lưong BTS toi đa có the đáp úng boi MSC Sj 3.2.2 Các nghiên cÉu liên quan Các tác gia [41] đưa mô hình kien trúc truy c¾p t¾p trung mang di đng the hiắn sn tng tỏc giua cỏc BTS en MSC giua MSC đen LE Đây kien trỳc ắc trng tiờu bieu cỏc mang di đng te báo Trong trưòng hop đơn gian, kien trúc mang có the bieu dien theo mơ hình truy c¾p t¾p trung hình Túc m®t tram LE se đưoc su dung e ieu khien cỏc MSC, moi mđt MSC se ieu khien truy cắp mđt cỏc BTS Cuoi cùng, moi BTS se cung cap ket noi đen m®t nhóm tram di đ®ng MS thơng qua ket noi không dây Đây kien trúc rat quan TRQNG, hi¾n thu hút đưoc rat nhieu nghiên cúu vói cơng bo [32,36,46] Tuy nhiên, m®t tốn khó phúc tap nên nghiên cúu đeu t¾p trung theo hưóng su dung thu¾t tốn heuristic đe giai quyet Các thu¾t tốn tiêu bieu có the ke đen là: -Thu¾t tốn Exhaustive search sinh tat ca ma tr¾n ket noi có the kiem tra tìm ma tr¾n ket noi vói chi phí toi thieu đưoc đe xuat [21] -Thu¾t tốn Heuristic su dung tư tưong greedy đe tìm ket noi toi ưu sau moi vịng l¾p vói vi¾c su dung MSC gan nhat đn dung lưong đe đáp úng yêu cau cna BTS đưoc đe xuat [5,23,38,42] -Thu¾t tốn ngau nhiên đe lna cHQN tram BTS moi vùng phn sóng cna Raisane [56] 3.2.3 Toi ưu truy c¾p t¾p trung sE dnng thu¾t tốn PSO Mã hóa cá the Moi cá the thu¾t tốn PSO đưoc mã hóa bang ma trắn x = (xij )N ì(M +1), (i = N , j = M ) vói qui ưóc xij = có nghĩa BTS Ti tương úng đưoc ket noi vói MSC Sj , ngưoc lai Đe khoi tao nhóm bay, chúng tơi se sinh ngau nhiên v% trí phan tu Sau tien hành hi¾u chinh lai cá the cho moi cá the X thoa mãn ràng bu®c (3.20-3.21) Đe đam bao moi cá the có xác N bit úng vói N tram đieu khien can thiet l¾p chúng tơi đe xuat hàm PSO Repair đe hi¾u chinh cá the Thu¾t tốn 3.7 PSO-Repair Input: Cá the x = (xij )N ×(M +1) có p bit Output: Cá the x = (xij )N ×(M +1) có xác N bit Begin If p < N then Thêm (N −p) bit bang cách sinh ngau nhiên trí; End else CHQN ngau nhiên (p−N ) bit loai bo khoi xâu nhà phân; Sau chuan hóa, moi cá the se có tőng phan tu dịng i cna ma tr¾n bang (i = 1, 2, , N ) tőng phan tu cđt j cna ma trắn k phai nho ho¾c bang đe Pj Hàm muc tiêu đưoc tính theo (3.19) Mơ ta thu¾t tốn Thu¾t tốn PSO cho tốn toi ưu truy c¾p t¾p trung đưoc mơ ta sau: Thu¾t tốn 3.8 PSO toi ưu truy c¾p t¾p trung mang khơng dây Begin For each nhóm bay Khoi tao nhóm bay; Endfor Do For each nhóm bay PSO-Repair(nhóm bay); Tính giá trà thích nghi (fitness value) theo (3.19); If (fitness value > pBest) Then pBest = fitness value; If (pBest > gBest) Then gBest = pBest; Endfor For each nhóm bay En d ∗ − = present Endfor Tính present v¼n[]); toc C¼p v [] = nh¼t v []+c trí present ()∗(pbest [] [] present []+v[])+ []; c2∗rand ()∗(lbest [] rand While (Đieu ki¼n dùng chưa thoa mãn); 3.2.4 Ket qua mơ phong đánh giá Mơ hình thEc nghi¾m thiet l¾p tham so cho thu¾t tốn Thnc nghi¾m đưoc tien hành tốn vói múc đ khú khỏc the hiắn thụng qua so long tram N M Thông tin ve du li¾u, ma tr¾n chi phí BS-ket noi hien th% Bang3.9 BANG 3.9: Thơng tin ve b® du li¾u thnc nghi¾m toi ưu truy c¾p Bài tốn # So tram MSCs So tram BTSs #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 10 20 40 50 60 10 20 40 80 100 150 200 250 Tham so thnc nghi¾m chi tiet cna thu¾t tốn PSO đưoc cho Bang3.10 BANG 3.10: Các tham so thiet l¾p chay thu¾t tốn Tham so Giá tr% Kích thưóc nhóm bay P = 1000 So lưong vịng l¾p toi đa Ngen = 500 H¾ so HQc tri thúc bay đàn c1 = c2 = So lân c¾n đưoc xem xét K =3 Phân tích, đánh giá thu¾t tốn Thnc nghi¾m đưoc tien hành nham so sánh hi¾u qua thnc thi giua thu¾t tốn đe xuat vói thu¾t tốn Exhaustive Search [21] Heuristic [23] Hình3.10 the hi¾n ket qua so sánh hàm muc tiêu giua thu¾t tốn Ket qua cho thay giá tr% hàm muc tiêu cna thu¾t tốn cna chúng tơi đat đưoc m®t tot nhieu so vói mđt thuắt toỏn Heuristic v cỏc giai phỏp tot gan cna Đay đn Tìm kiem thu¾t tốn Tuy nhiên, hi¾u suat cna thu¾t tốn đe xuat cna chúng tơi tot so vói thu¾t tốn khác Vi¾c so sánh thịi gian xu lý cho thay Hình3.11 HÌNH 3.10: So sánh hàm muc tiêu giua thu¾t tốn HÌNH 3.11: So sánh thịi gian thnc thi giua thu¾t tốn 3.3 Ket chương Trong chương này, lu¾n án đe xuat thu¾t tốn PSO đe giai quyet hai tốn đ¾t tram so mang khơng dây toi ưu truy c¾p mang khơng dây Đây toán quan TRQNG thiet ke toi ưu mang Các thu nghi¾m so vói van đe mang lưói thơng tin liên lac có quy mơ khác cho thay tính hi¾u qua hi¾u qua cna thu¾t tốn đe xuat, đieu cho thay rang thu¾t tốn tot nhieu so vói nhung nghiên cúu gan Các ket qua đưoc công bo cơng trình 1, 2, 4, cna tác gia Ket lu¾n Trong lu¾n án này, đóng góp đau tiên cna lu¾n án trình bày h¾ thong thu¾t tốn phong sinh HQc hi¾n đưoc c®ng đong nghiên cúu ngồi nưóc su dung nhieu nhat đe giai toán toi ưu hóa tő hop GA, PSO, ACO Tù vi¾c phân tích lý thuyet chúng tơi hưóng lu¾n án đen vi¾c su dung thu¾t tốn PSO đe giai tốn qui hoach mang khơng dây Vi¾c phân tích tốn quan TRQNG qui hoach mang khơng dây đưoc trình bày chi tiet Các đóng góp tiep theo cna lu¾n án áp dung thành cơng PSO đe giai tốn qui hoach mang khơng dây, cu the: 1) Đoi vói tốn đ¾t gateway đe toi ưu thơng lưong cna mang lưói khơng dây Lu¾n án trình bày chi tiet cách tính thơng lưong cna truyen thơng lõi, truyen thơng cuc b®, thơng lưong kha thi cho mang lưói khơng dây Sau đó, chúng tơi thiet ke vi¾c đ¾t gateway đong thịi dna thu¾t tốn PSO đe khac phuc nhưoc điem cna phương pháp khác đ¾t lan lưot gateway gateway đ¾t sau phu thuđc vo gateway trúc Vúi cỏch lm nh vắy, phương pháp đ¾t gateway cna chúng tơi đe xuat đat đưoc hi¾u qua cao hơp so vói phương pháp tiep c¾n trưóc 2) Đoi vói tốn truyen thơng toi ưu, lu¾n án chi úng dung vi¾c đ%nh tuyen broadcast mang khơng dây Vi¾c mã hóa so thnc cna cá the thu¾t tốn PSO ket hop vói NBE cho phép thu¾t tốn có the tìm đưoc lịi giai gan vói toi ưu tồn cuc khơng gian tìm kiem r®ng Các ket qua thnc nghi¾m chi PSO hiắu qua hn mđt so thuắt toỏn trúc ú trờn nhieu t¾p du li¾u mau khác 3) Đoi vói van đe toi ưu hóa truy c¾p, tốn đ¾t tram so toi ưu hóa truy c¾p, lu¾n án trình bày phương pháp mã hóa mói đe chuyen vi¾c giai mã cá the thành vi¾c tìm các c¾p ghép lón nhat đo th% hai phía dna vào thu¾t tốn tìm luong cnc đai thịi gian đa thúc Do vi¾c bieu dien giai mã v¾y, nên thu¾t tốn đe xuat PSO cho hai tồn có hi¾u qua tot cỏc cỏch tiep cắn trúc ú 4) Mđt viắc làm khác cna lu¾n án có the xem đóng góp đe so sánh hi¾u qua cna PSO , lu¾n án mơ phong đánh giá so sánh PSO vói thu¾t tốn phong sinh HQc khác GA ACO Các ket qua cna lu¾n án cơng bo cơng trình khoa HQ c đưoc đăng tai tap chí, h®i ngh% chun ngành ngồi nưóc Trong có báo đăng ky yeu h®i ngh% quoc te, báo đăng tap chí quoc te, đăng tap chí nưóc ky yeu h®i quoc gia chuyên ngành M¾t dù v¾y, lu¾n án chưa phân tích đưoc su anh hưong cna tham so thu¾t tốn phong sinh HQ c đen hi¾u cna thu¾t tốn M¾t khác, tốn toi ưu đưoc xem xét giam bót yeu to thnc te đ%a hình, đ® nhieu, Đe tốn de giai hay vi¾c phân tích so sánh ket qua vói thu¾t tốn xap xi theo lý thuyet chưa đưoc thnc hi¾n Đây thieu sót cna lu¾n án hưóng phát trien cna lu¾n án thịi gian tói Danh mnc cơng trình khoa hQC gia liên quan đen lu¾n án CUA tác Nguyen Gia Như, Lê Đac Nhưòng, Lê TRQng Vĩnh, Nguyen Xuân Huy (2014), Ant Colony Optimization and Particle Swarm Optimization Algorithms Applied to Optimizing Access Centralized in Wireless Network, Ky yeu H®i thao Quoc gia M®t so van đe cHQN lQc cna Cơng ngh¾ thơng tin Truyen thơng, Dak Lak, trang 13-18 Nguyen Gia Như, Lê Đac Nhưòng (2013), Optimal location of Controllers in Wireless network using Genetic Algorithm, Tap chí Khoa HQc Cơng ngh¾Đai HQc Đà Nang, So 6(67), Trang 122-127 Gia Nhu Nguyen, Dac Nhuong Le, Vinh Trong Le (2013), A Novel PSO based Algorithm Approach for the cMTS to Improve QoS in Next Generation Networks, Journal of Future Computer and Communication (IJFCC), Vol.2(5), pp 413-417 Nguyen Gia Như, Lê Đac Nhưòng, Lê TRQNG Vĩnh (2013), Toi ưu qui hoach v% trí tram BTS dna thu¾t tốn toi ưu hóa nhóm bay, Ky yeu H®i thao Quoc gia M®t so van đe cHQN LQc cna Cơng ngh¾ thơng tin Truyen thơng, Đà Nang, trang 23-28 Nguyen Gia Như, Lê Đac Nhưòng, Lê Đăng Nguyên (2013), A Novel Ant Colony Optimization-based Algorithm for the Optimal Communication Spanning Tree problem, International Journal of Computer Theory and Engineering, Vol.5(3), pp.509-513 Lê Đac Nhưòng, Nguyen Gia Như, Lê Đăng Nguyên, Lê TRQNG Vĩnh (2013), “So sánh đánh giá cách tiep c¾n phong sinh HQc giai tốn đ¾t tram so mang khơng dây”, Ky yeu H®i thao Quoc gia nghiên cúu ban úng dung Cơng ngh¾ thơng tin lan thú 6, Nhà xuat ban KHKT, Trang 494-501 Nguyen Gia Như, Lê Đac Nhưòng (2012), Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization Algorithms Applied to the Optimal Communication Spanning Tree problem, Ky yeu H®i thao Quoc gia M®t so van đe cHQN LQc cna Cơng ngh¾ thơng tin Truyen thơng, Hà N®i, Trang 334-340 Vinh Trong Le, Dinh Huu Nghia, Gia Nhu Nguyen (2011), A Novel PSOBased Algorithm for Gateway Placement in Wireless Mesh Networks, in proceedings of 2011 IEEE 3rd International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN 2011), May 27-29, 2011, China, pp 37-42 Vinh Trong Le, Dinh Huu Nghia, Gia Nhu Nguyen (2011), The mininum number of gateways for maximizing throughput in Wireless Mesh Net- works, In Proceeding of The 2nd International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2011), Ha Noi, Viet Nam, pp 37-42 Tài li¾u tham khao [1]A Apavatjrut Energy efficient optimization and route recovery for gradient broadcast routing protocol for wireless sensor networks In New Technologies, Mobility and Security (NTMS), 2012 5th International Conference on, pages 1–4, May 2012 doi: 10.1109/NTMS.2012.6208738 [2]R.C Basole, S Narasimhan, and S Snoi Optimal capacity expansion of next genernation wireless base station subsystems In Georgia Atlanta, editor, Proceedings of Conference on Information Systems and Technology (CIST), pages 1–7, 2003 [3]Y Bejerano Efficient integration of multihop wireless and wired networks with qos constraints Networking, IEEE/ACM Transactions on, 12(6):1064– 1078, Dec 2004 ISSN 1063-6692 doi: 10.1109/TNET.2004.838599 [4] Djohara Benyamina, Abdelhakim Hafid, and Michel Gendreau Wireless mesh networks design - A survey IEEE Communications Surveys and Tutorials, 14(2):299–310, 2012 doi: 10.1109/SURV.2011.042711.00007 URL http:// dx.doi.org/10.1109/SURV.2011.042711.00007 [5]L Budzisz, F Ganji, G Rizzo, M.A Marsan, M Meo, Yi Zhang, G Koutitas, L Tassiulas, S Lambert, B Lannoo, M Pickavet, A Conte, I Haratcherev, and A Wolisz Dynamic resource provisioning for energy efficiency in wireless access networks: A survey and an outlook Communications Surveys Tuto- rials, IEEE, 16(4):2259–2285, Fourthquarter 2014 ISSN 1553-877X doi: 10.1109/COMST.2014.2329505 [6]Lê Đac Nhưòng, Nguyen Gia Như, Lê Đăng Nguyên, and Lê TRQNG Vĩnh Optimal location of controllers in wireless networks using genetic algorithm In Ky yeu H®i thao quoc gia M®t so van đe CHQN LQc cua CNTTT&TT lan thú 15, Hà N®i, pages 328–333, 2012 [7]P Calegari, F Guidee, P Kuonen, and D Wagner Genetic approach to radio network optimization for mobile systems IEEE VTC, pages 755–759, 1997 [8]T Chan and A Grant On capacity regions of non-multicast networks In Information Theory Proceedings (ISIT), 2010 IEEE International Symposium on, pages 2378–2382, June 2010 doi: 10.1109/ISIT.2010.5513732 [9]Keyu Chen, Maode Ma, En Cheng, Fei Yuan, and Wei Su A survey on mac protocols for underwater wireless sensor networks Communications Surveys Tutorials, IEEE, 16(3):1433–1447, Third 2014 ISSN 1553-877X doi: 10 1109/SURV.2014.013014.00032 [10]M.X Cheng, Jinhua Sun, Manki Min, and Ding-Zhu Du Energy-efficient broadcast and multicast routing in ad hoc wireless networks In Performance, Computing, and Communications Conference, 2003 Conference Proceedings of the 2003 IEEE International, pages 87–94, April 2003 doi: 10.1109/PCCC 2003.1203687 [11]Hsinghua Chou, G Premkumar, and Chao-Hsien Chu Genetic algorithms for communications network design - an empirical study of the factors that influence performance Evolutionary Computation, IEEE Transactions on, (3):236–249, Jun 2001 ISSN 1089-778X doi: 10.1109/4235.930313 [12]M.Z Chowdhury, Won Ryu, Eunjun Rhee, and Yeong Min Jang Handover between macrocell and femtocell for umts based networks In Advanced Com- munication Technology, 2009 ICACT 2009 11th International Conference on, volume 01, pages 237–241, Feb 2009 [13]T.A Chowdhury, R Bhattacharjee, and M.Z Chowdhury Handover priority based on adaptive channel reservation in wireless networks In Electrical Information and Communication Technology (EICT), 2013 International Conference on, pages 1–5, Feb 2014 doi: 10.1109/EICT.2014.6777831 [14]H.P Christos, S Kenneth, and N.Y Mineola Combinatorial optimization : algorithms and complexity Dover Publications, Inc, 1998 [15]M Clerc and J Kennedy The particle swarm - explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space Evolutionary Computation, IEEE Transactions on, 6(1):58–73, Feb 2002 ISSN 1089778X doi: 10.1109/ 4235.985692 [16]M Dorigo and T Stuătzle Ant colony optimization MIT Press, 2004 [17]R Edirisinghe and A Zaslavsky Cross-layer contextual interactions in wire- less networks Communications Surveys Tutorials, IEEE, 16(2):1114– 1134, Second 2014 ISSN 1553-877X doi: 10.1109/SURV.2013.101813.00023 [18]F.N Abuali et al Terminal assignment in a communications network using genetic algorithms In ACM Conference on Computer Science, pages 74–81, 1994 [19]S.S Sanz et al A hybrid greedy-simulated annealing algorithm for the optimal location of controllers in wireless networks In Proceedings of the 5th WSEAS International Conference on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases, pages 159–164, 2006 [20]S.S Sanz et al Optimal switch location in mobile communication networks using hybrid genetic algorithms Appl Soft Comput., 8(4):1486–1497, Septem- ber 2008 [21]M Galota, C Gla ßer, S Reith, and H Vollmer A polynomial-time approximation scheme for base station positioning in umts networks In DIAL-M, pages 52–59, 2001 [22]Thomas Gaube and Franz Rothlauf.The link and node biased encoding revisited: Bias and adjustment of parameters 2037:1–10, 2001 doi: 10.1007/ 3-540-45365-2_1 URL http://dx.doi.org/10.1007/3-54045365-2_1 [23]C Gla ßer, S Reith, and H Vollmer The complexity of base station positioning in cellular networks In ICALP Satellite Workshops, pages 167–178, 2000 [24]C Gla ßer, S Reith, and H Vollmer The complexity of base station position- ing in cellular networks Discrete Applied Mathematics, 148(1):1– 12, 2005 [25]F Glover and M Laguna Tabu Search Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA, 1997 ISBN 079239965X [26]Goldberg and E David Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., Boston, MA, USA, 1st edition, 1989 ISBN 0201157675 [27]Guifen Gu and Guili Peng The survey of gsm wireless communication sys- tem In Computer and Information Application (ICCIA), 2010 International Conference on, pages 121–124, Dec 2010 doi: 10.1109/ICCIA.2010.6141552 [28]Nguyen Duy Hiep and Huynh Thi Thanh Binh Improved genetic algorithm for solving optimal communication spanning tree problem In Proceedings of The Eighth International Conference on Bio-Inspired Computing: Theories and Applications, BIC-TA 2013, HuangShan, China, July 12-14, 2013, pages 405–413, 2013 doi: 10.1007/978-3-642-37502-6_49 URL http://dx.doi org/10.1007/978-3-642-37502-6_49 [29]Tracey Ho and Desmond S Lun Network Coding - an Introduction Cam- bridge University Press, 2008 ISBN 978-0-521-87310-9 [30]Sidharth Jaggi, Michael Langberg, Sachin Katti, Tracey Ho, Dina Katabi, and Muriel Médard Resilient Network Coding in the Presence of Byzantine Adversaries In INFOCOM’07, pages 616–624 IEEE, 2007 [31]W.S Jang, H Kang, and B Lee Hybrid simplex-harmony search method for optimization problems In Evolutionary Computation, 2008 CEC 2008 (IEEE World Congress on Computational Intelligence), pages 4157–4164, June 2008 [32]L Kazovsky, Shing-Wa Wong, T Ayhan, K.M Albeyoglu, M.R.N Ribeiro, and A Shastri Hybrid optical x2013;wireless access networks Proceedings of the IEEE, 100(5):1197–1225, May 2012 ISSN 0018-9219 doi: 10.1109/ JPROC.2012.2185769 [33]J Kennedy and R.C Eberhart Publishers, 2001 Swarm Intelligence Morgan Kaufmann [34]Shahbaz Khan, Sadiq Ullah, Aziz Ahmed, and Sahibzada A Mahmud A survey of rate-adaptation schemes for IEEE 802.11 compliant wlans TIIS, (3):425–445, 2013 doi: 10.3837/tiis.2013.03.001 URL http://dx.doi.org/ 10.3837/tiis.2013.03.001 [35]S Khuri and T Chiu Heuristic algorithms for the terminal assignment problem In in Proc 1997 ACM Symp Applied Computing, pages 247–251, 1997 [36]Youngjun Kim, Taekook Kim, Myeongyu Kim, Yeunwoong Kyung, and Jinwoo Park Scalable wireless-optical broadband access network using recon- figurable optical backhaul and gateway selection method In Optical Internet 2014 (COIN), 2014 12th International Conference on, pages 1– 2, Aug 2014 doi: 10.1109/COIN.2014.6950623 [37]S Kirkpatrick, C.D Gelatt, and M.P Vecchi Optimization by simulated annealing Science, 220:671–680, 1983 [38]Y Kishi, N Kurishima, Y Fujimoto, Y Ikenoue, H Iwama, H Uchiyama, M Matsuda, M Shimizu, K Fukushima, and Y Hirata Rapid recovery of base station backhaul by the neighbor regional wireless access network and its extension with the multi-hop wireless lan relay In Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC), 2012 15th International Symposium on, pages 221–224, Sept 2012 [39]J Knowles and D Corne A new evolutionary approach to the degreeconstrained minimum spanning tree problem Evolutionary Computation, IEEE Transactions on, 4(2):125–134, Jul 2000 ISSN 1089-778X doi: 10.1109/4235.850653 [40]J.D Knowles and D.W Corne A comparison of encodings and algorithms for multiobjective minimum spanning tree problems In Evolutionary Compu- tation, 2001 Proceedings of the 2001 Congress on, volume 1, pages 544–551 vol 1, 2001 doi: 10.1109/CEC.2001.934439 [41]K Kraimeche, B Kraimeche, and K Chiang Optimization of a wireless access network ACM Symposium on Applied Computing, 2005 [42]B Krishnamachari and S Wicker Base station location optimization in cellular wireless networks using heuristic search algorithms L Wang (Edt), Springer, 2003 [43]H Kusetogullari Dynamic multiple description wavelet based image coding using enhanced particle swarm optimization Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal of, 9(1):125–138, Feb 2015 ISSN 1932-4553 doi: 10.1109/JSTSP.2014.2331911 [44]Youngseok Lee and B Mukherjee Traffic engineering in next-generation op- tical networks Communications Surveys Tutorials, IEEE, 6(3):16–33, Third 2004 ISSN 1553-877X doi: 10.1109/COMST.2004.5342291 [45]Fan Li, Yu Wang, and Xiang-Yang Li Gateway placement for throughput optimization in wireless mesh networks In Communications, 2007 ICC ’07 IEEE International Conference on, pages 4955–4960, June 2007 doi: 10.1109/ ICC.2007.818 [46]Lusheng Li, B Feldman, and J Arge Self-organizing security scheme for multi-hop wireless access networks In Aerospace Conference, 2004 Proceedings 2004 IEEE, volume 2, pages 1231–1240 Vol.2, March 2004 doi: 10.1109/AERO.2004.1367721 [47]B Liu, Z Liu, and D Towsley On the capacity of hybrid wireless networks In INFOCOM 2003 Twenty-Second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications IEEE Societies, volume 2, pages 1543–1552 vol.2, March 2003 doi: 10.1109/INFCOM.2003.1208989 [48]Hongbo Liu and A Abraham Fuzzy adaptive turbulent particle swarm optimization In Hybrid Intelligent Systems, 2005 HIS ’05 Fifth International Conference on, pages pp.–, Nov 2005 doi: 10.1109/ICHIS.2005.49 [49]R Mathar and T Niessen Optimum positioning of base stations for cellular radio networks Wirel Netw., 6(6):421–428, December 2000 [50]Rudolf Mathar and Thomas Niessen Optimum positioning of base stations for cellular radio networks Wireless Networks, 6(6):421–428, 2000 doi: 10.1023/ A:1019263308849 URL http://dx.doi.org/10.1023/A:1019263308849 [51]E Muneender and D.M Vinodkumar Particle swarm optimization with time varying acceleration coefficients for congestion management In Sustainable Utilization and Development in Engineering and Technology (STUDENT), 2012 IEEE Conference on, pages 92–96, Oct 2012 doi: 10.1109/STUDENT 2012.6408372 [52]Vijayvaradharaj T Muralidharan and B Sundar Rajan Linear network cod- ing, linear index coding and representable discrete polymatroids CoRR, abs/1306.1157, 2013 URL http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ corr/corr1306.html#MuralidharanR13 [53]M.L Pilat and T White Using genetic algorithms to optimize acs-tsp In Ant Algorithms, pages 282–287, 2002 [54]F.M Rahman and M.A Gregory Quadrant based intelligent energy controlled multicast algorithm for mobile ad hoc networks In Advanced Commu- nication Technology (ICACT), 2011 13th International Conference on, pages 12981303, Feb 2011 [55]Guănther R Raidl and Bryant A Julstrom A weighted coding in a genetic algorithm for the degree-constrained minimum spanning tree problem In SAC (1), pages 440–445, 2000 [56]L Raisane, R Whitaker, and S Hurley A comparison of randomized and evolutionary approaches for optimizing base station site selection In ACM Symposium on Applied Computing, pages 1159–1165, 2004 [57]A Ratnaweera, S Halgamuge, and H.C Watson Self-organizing hierarchical particle swarm optimizer with time-varying acceleration coefficients Evolu- tionary Computation, IEEE Transactions on, 8(3):240– 255, June 2004 ISSN 1089-778X doi: 10.1109/TEVC.2004.826071 [58]A Reaz, V Ramamurthi, D Ghosal, J Benko, Wei Li, S Dixit, and B Mukherjee Enhancing multi-hop wireless mesh networks with a ring over- lay In Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks Workshops, 2008 SECON Workshops ’08 5th IEEE Annual Communications Society Conference on, pages 1–6, June 2008 doi: 10.1109/SAHCNW.2008.18 [59]J Robinson and E.W Knightly A performance study of deployment factors in wireless networks In INFOCOM 2007 26th IEEE International Conference onmesh Computer Communications IEEE, pages 2054–2062, May 2007 doi: 10.1109/INFCOM.2007.238 [60]Franz Rothlauf On optimal solutions for the optimal communication span- ning tree problem Operations Research, 57(2):413–425, 2009 doi: 10.1287/ opre.1080.0592 URL http://dx.doi.org/10.1287/opre.1080.0592 [61]Franz Rothlauf, David E Goldberg, and Armin Heinzl Network random keys- a tree representation scheme for genetic and evolutionary algorithms Evolu- tionary Computation, 10(1):75–97, 2002 doi: 10.1162/106365602317301781 URL http://dx.doi.org/10.1162/106365602317301781 [62]Yuhui Shi and R Eberhart A modified particle swarm optimizer In Evo- lutionary Computation Proceedings, 1998 IEEE World Congress on Computational Intelligence., The 1998 IEEE International Conference on, pages 69– 73, May 1998 doi: 10.1109/ICEC.1998.699146 [63]M Sipser Introduction to the theory of computation PWS Publishing Company, 2006 [64]Aaron So and Ben Liang Minimum cost configuration of relay and channel infrastructure in heterogeneous wireless mesh networks In NETWORKING 2007 Ad Hoc and Sensor Networks, Wireless Networks, Next Generation Internet, 6th International IFIP-TC6 Networking Conference, Atlanta, GA, USA, May 14-18, 2007, Proceedings, pages 275–286, 2007 doi: 10.1007/978-3-540-72606-7_24 URL http://dx.doi.org/10.1007/ 978-3-540-72606-7_24 [65]Sang-Moon Soak.A new evolutionary approach for the optimal commu- nication spanning tree problem IEICE Transactions, 89-A(10):2882–2893, 2006 doi: 10.1093/ietfec/e89-a.10.2882 URL http://dx.doi.org/10.1093/ ietfec/e89-a.10.2882 [66]Sang-Moon Soak and Moon-Gu Jeon The property analysis of evolutionary algorithms applied to spanning tree problems Appl Intell., 32(1):96–121, 2010 doi: 10.1007/s10489-008-0137-8 URL http://dx.doi.org/10.1007/ s10489-008-0137-8 [67]A Tizghadam and A Leon-Garcia A graph theoretical approach to traffic engineering and network control problem In Teletraffic Congress, 2009 ITC 21 2009 21st International, pages 1–8, Sept 2009 [68]Shiao-Li Tsao and Chung-Huei Huang A survey of energy efficient MAC protocols for IEEE 802.11 WLAN Computer Communications, 34(1):54– 67, 2011 doi: 10.1016/j.comcom.2010.09.008 URL http://dx.doi.org/10 1016/j.comcom.2010.09.008 [69]Ugo Vaccaro Introduction: Approximation and randomized algorithms in communication networks In ICALP Satellite Workshops, pages 97–98, 2000 [70]Phùng Văn V¾n, Tran Hong Quân, and Nguyen Quý Minh Hien.Mang vien thông xu hưáng phát trien NXB Bu iắn, H Nđi, 2002 [71]Peng-Jun Wan, Yu Cheng, Zhu Wang, and F Yao Multiflows in multi- channel multi-radio multihop wireless networks In INFOCOM, 2011 Proceed- ings IEEE, pages 846–854, April 2011 doi: 10.1109/INFCOM.2011.5935308 [72]Junfang Wang, Bin Xie, Kan Cai, and D.P Agrawal Efficient mesh router placement in wireless mesh networks In Mobile Adhoc and Sensor Systems, 2007 MASS 2007 IEEE International Conference on, pages 1–9, Oct 2007 doi: 10.1109/MOBHOC.2007.4428616 [73]Bang Ye Wu Approximation algorithms for the optimal p-source commu- nication spanning tree Discrete Applied Mathematics, 143(1-3):31–42, 2004 doi: 10.1016/j.dam.2003.10.002 URL http://dx.doi.org/10.1016/j.dam 2003.10.002 [74]A Zemlianov and G de Veciana Capacity of ad hoc wireless networks with infrastructure support Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, 23(3):657–667, March 2005 ISSN 0733-8716 doi: 10.1109/JSAC.2004.842536 [75]Yan Zhang, Nirwan Ansari, Mingquan Wu, and Heather Yu On wide area network optimization Communications Surveys Tutorials, IEEE, 14(4):1090– 1113, Fourth 2012 ISSN 1553-877X doi: 10.1109/SURV.2011.092311.00071 [76]Dan Zhao, Hongjun Liu, Xiaofeng Hu, and Chunqing Wu Towards network convergence and traffic engineering optimization In Performance Computing and Communications Conference (IPCCC), 2012 IEEE 31st International, pages 448–455, Dec 2012 doi: 10.1109/PCCC.2012.6407656 [77]Jin-Yi Zhou, Shu-Tao Xia, Yong Jiang, Hai-Tao Zheng, and Laizhong Cui Maximum multiflow in wireless network coding IEICE Transactions, 96-B(7): 1780–1790, 2013 URL http://dblp.unitrier.de/db/journals/ieicet/ ieicet96b.html#ZhouXJZC13 [78]Ping Zhou, Xudong Wang, and R Rao Asymptotic capacity of infrastructure wireless mesh networks.Mobile Computing, IEEE Transactions on, 7(8): 1011–1024, Aug 2008 ISSN 1536-1233 doi: 10.1109/TMC.2007.70778 [79]Ping Zhou, Xudong Wang, B S Manoj, and Ramesh R Rao On optimizing gateway placement for throughput in wireless mesh networks EURASIP J Wireless Comm and Networking, 2010, 2010 doi: 10.1155/2010/368423 URL http://dx.doi.org/10.1155/2010/368423 ... 22 1.2.2 Bài toán toi ưu 25 1.3 Các thu¾t tốn tien hóa 26 1.3.1 Thu¾t tốn di truyen 27 1.3.2 Thu¾t tốn toi ưu hóa đàn kien .31 1.3.3 Thu¾t tốn toi ưu hóa nhóm bay... sóng cna mang không dây, mang không dây chi hoat đ®ng pham vi nhat đ%nh Neu khoi pham vi phát sóng cna mang khơng the ket noi mang [68] Song song vói sn phát trien cna mang không dây, mang WLAN... mang Trong chương này, phan đau lu¾n án giói thi¾u tőng quan ve mang không dây, van đe cna toi ưu mang Tiep theo, lu¾n án trình bày thu¾t tốn tien hóa như: giai thu¾t di truyen (GA), toi ưu hóa
Ngày đăng: 23/12/2021, 18:36
Xem thêm:
