ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ỨNG DỤNG CÁC GIẢI THUẬT HEURISTIC ĐỂ THIẾT KẾ MẠNG CHỊU LỖI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ──────── * ─────── ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ỨNG DỤNG CÁC GIẢI THUẬT HEURISTIC ĐỂ THIẾT KẾ MẠNG CHỊU LỖI Sinh viên thực : Nguyễn Thị Minh Lớp : KHMT – K51 Giáo viên hƣớng dẫn : Ths Huỳnh Thị Thanh Bình HÀ NỘI 06-2011 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Thông tin sinh viên Họ tên sinh viên: NGUYỄN THỊ MINH Điện thoại liên lạc 0976 346 066 Email: ntminh1988@gmail.com Lớp: KHMT – K51 Hệ đào tạo: Đại học quy Đồ án tốt nghiệp đƣợc thực tại: Bộ mơn Khoa học máy tính, Viện CNTT&TT, Đại học Bách Khoa Hà Nội Thời gian làm ĐATN: Từ ngày 21/02/2011 đến 25/05/2011 Mục đích nội dung ĐATN  Nghiên cứu toán thiết kế mạng chịu lỗi (SNDP), đề xuất giải thuật heuristic meta-heuristic để giải toán Các nhiệm vụ cụ thể ĐATN  Nghiên cứu toán thiết kế mạng chịu lỗi, tìm hiểu heuristic metaheuristic có sẵn để xây dựng mơ hình mạng chịu lỗi  Cài đặt giải thuật heuristic, meta-heuristic giải toán mạng chịu lỗi, cải tiến giải thuật sử dụng giải thuật khung nhỏ cấu trúc tập rời rạc (Disjoint Set)  Tiến hành chạy thực nghiệm so sánh kết Lời cam đoan sinh viên: Tôi – Nguyễn Thị Minh - cam kết ĐATN cơng trình nghiên cứu thân dƣới hƣớng dẫn Ths Huỳnh Thị Thanh Bình Các kết nêu ĐATN trung thực, chép tồn văn cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng năm2011 Tác giả ĐATN Nguyễn Thị Minh Xác nhận giáo viên hƣớng dẫn mức độ hoàn thành ĐATN cho phép bảo vệ: Hà Nội, ngày tháng năm 2011 Giáo viên hƣớng dẫn Ths Huỳnh Thị Thanh Bình Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 i Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hiện tại, giới có nhiều cơng trình nghiên cứu giải thuật di truyền giải tốn SNDP Trong đó, hƣớng tiếp cận tốn theo mơ hình giải thuật heuristic đƣa đƣợc kết tốt Mục đích đề tài nhằm nghiên cứu tổng quan vấn đề thiết kế mạng chịu lỗi (Survivable Network Design Network Problem - SNDP), cài đặt chạy thử nghiệm đƣa kết cho mơ hình mạng chịu lỗi cụ thể Trên sở đó, đề xuất giải thuật heuristic metaheuristic để giải vấn đề Cấu trúc đồ án gồm sáu chƣơng với nội dung nhƣ sau: Chƣơng trình bày kiến thức sở đồ thị, Steiner lớp tốn NP-khó với mục đích làm tảng lý thuyết cho chƣơng Chƣơng trình bày tốn thiết kế mạng chịu lỗi mơ hình hóa đồ thị, lịch sử phát triển, ứng dụng Chƣơng trình bày giải thuật heuristic, meta-heuristic Chƣơng trình bày giải thuật heuristic để giải toán Steiner Chƣơng trình bày giải thuật cải tiến đƣợc thử nghiệm nhiều tham số để so sánh đánh giá hiệu Chƣơng trình bày kết thu đƣợc đồ án, đánh giá hiệu thuật toán Các kết thống kê đƣợc trình bày dƣới dạng bảng biểu đồ Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 ii Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi ABSTRACT OF THESIS Recently, with rapidly developing of digital information technology, network connecting of the people becomes popular Therefore the building and designing an effective communication network is focused on field research, particularly Survivable Network Design Problem Faced on the explosive growth of the Internet, the network designers have some incentives to enhance the survivability in the network in case of facility failures The rapid development of optical technology has heightened such incentives because the disorder of a single fiber can disrupt tens of thousand circuits The main concern on network survivability design is to keep network remaining functional while some links or nodes are severed For example, one typical survivable network design problem is selecting links so that the sum of their costs is minimized while satisfying the given requirements for the number of paths between every pair of nodes Survivable Network Design Problem (SNDP) is the real world communications networks design problem to ensure reliability The purpose of this thesis is proposed to make the algorithm optimal solution to the survivable network design problem This thesis researchs on SNDP and proposes the algorithms for solving this problem Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 iii Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi LỜI MỞ ĐẦU Gần đây, với tăng trƣởng nhanh chóng cơng nghệ thơng tin nói chung mạng cáp quang nói riêng, nhu cầu cung cấp mạng có khả sống sót cao đƣợc tăng nhanh Trong thực tế, việc thiết kế mạng – truyền thông, thiết kế mạch VLSI (Very-Large-Scale Integration) hệ thống phục hồi thông tin địi hỏi chi phí, giá thành thiết kế mà quan tâm đáng kể đến độ tin cậy mạng, hay nói cách khác vấn đề thiết kế mạng chịu lỗi (Survivable Network Design Problem – SNDP) Tuy nhiên, SNDP tốn tối ƣu hóa tổ hợp thuộc lớp tốn NP – khó nên chƣa có thuật tốn xác tìm đƣợc lời giải tối ƣu kích thƣớc tốn lớn thời gian đa thức Vì vậy, giải thuật heuristic, meta-heuristic phƣơng pháp đƣợc quan tâm để giải tốn Hình 1: Mơ hình mạng tổng quát Hiện giới đƣa nhiều mơ hình cho tốn thiết kế mạng chịu lỗi Tùy thuộc vào thực tế, mô hình lại đại diện cho ứng dụng vào loại mạng Đồ án tập trung nghiên cứu vào mô hình mạng truy cập (last mile) Đây mơ hình mạng kết nối đến sơ hạ tầng tồn Đối với mơ hình này, hƣớng tiếp cận toán theo giải thuật heuristic, meta-heuristic cho kết tốt Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 iv Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Đồ án nghiên cứu lý thuyết tổng quan toán thiết kế mạng chịu lỗi, cài đặt giải thuật heuristic, meta-heuristic giải toán, thực cải tiến giải thuật, so sánh đánh giá kết Qua đó, đƣa hƣớng phát triển toán thiết kế mạng chịu lỗi Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 v Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Huỳnh Thị Thanh Bình, ngƣời tận tình dạy dỗ hƣớng dẫn em trình hồn thành đồ án nhƣ học tập Đồng thời, em xin bày tỏ lòng biết ơn đến thầy cô giáo Viện Công nghệ thông tin Truyền thông – trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội, ngƣời tận tình giảng dạy, truyền đạt cho chúng em kiến thức làm tảng cho việc thực đồ án nhƣ q trình cơng tác sau Em xin gửi lời cảm ơn tới anh chị trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội, bạn, em nhóm sinh viên nghiên cứu SNDP, ngƣời ln bên cạnh giúp đỡ, động viên em trình hoàn thành đồ án Cuối cùng, với tất kính trọng xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ anh chị em gia đình ln chỗ dựa tinh thần vững tạo điều kiện cho ăn học nên ngƣời Hà nội, ngày 25 tháng 05 năm 2011 Nguyễn Thị Minh Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 vi Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi MỤC LỤC PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP i TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ii ABSTRACT OF THESIS iii LỜI MỞ ĐẦU iv LỜI CẢM ƠN vi MỤC LỤC vii DANH MỤC HÌNH VẼ ix DANH MỤC CÁC BẢNG xi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ xii CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LỚP BÀI TỐN NP-KHĨ 1 Các khái niệm đồ thị 1.1 Định nghĩa đồ thị 1.2 Đƣờng tính liên thơng 1.3 Cây Steiner 2 Độ phức tạp tính tốn 2.1 Một số khái niệm 2.2 Các ký hiệu tiệm cận: 2.3 Độ phức tạp tính tốn toán Lớp tốn NP-khó 3.1 Một số khái niệm 3.2 Lớp toán P, NP, co-NP 3.3 Khái niệm quy dẫn 3.4 Lớp tốn NP-đầy đủ NP-khó Các giải thuật tìm đƣờng ngắn 4.1 Giải thuật Dijkstra 4.2 Giải thuật Kruskal 10 4.3 Giải thuật Floyd-Warshall 11 CHƢƠNG 2: BÀI TOÁN THIẾT KẾ MẠNG CHỊU LỖI 12 Phát biểu toán 12 1.1 Bài toán thiết kế mạng chịu lỗi 12 1.2 Sơ đồ quy dẫn 12 Các ứng dụng toán 13 2.1 Thiết kế mạng truyền thông 13 2.2 Thiết kế mạng lƣới giao thông 14 CHƢƠNG 3: GIẢI THUẬT HEURISTIC VÀ META-HEURISTIC 16 Lịch sử phát triển 16 Các giải thuật heuristic 17 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 vii Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi 2.1 Giải thuật tìm kiếm cục luyện thép 19 2.2 Giải thuật gốc lân cận biến thiên (Variable Neighborhood Descent) tìm kiếm lân cận biến thiên (Variable Neighborhood Search) 19 CHƢƠNG 4: ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT HEURISTIC GIẢI BÀI TOÁN THIẾT KẾ MẠNG CHỊU LỖI 22 Các hƣớng tiếp cận giải toán SNDP 22 1.1 Phát biểu toán SNDP 22 1.2 Tổng quan toán SNDP 22 Giải thuật heuristic giải toán SNDP 25 2.1 Giải thuật tổng quát cho toán 25 2.2 Giải thuật xây dựng Steiner 26 2.3 Tỉa để loại bỏ node không cần thiết Steiner 32 2.4 Thêm kết nối dự phòng cho đỉnh khách hàng loại hai (C2) 33 2.5 Quá trình cải tiến giải pháp sử dụng Local Search 36 2.6 Giải ràng buộc không bắt chéo (Non-Crossing) mặt phẳng 38 CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 40 Dữ liệu thực nghiệm 40 Môi trƣờng thử nghiệm 40 Tham số thực nghiệm 40 Kết thử nghiệm 41 So sánh kết 50 5.1 Đồ thị so sánh 50 5.2 Nhận xét 57 KẾT LUẬN 59 PHỤ LỤC 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 viii Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1: Mơ hình mạng tổng qt iv Hình 2: Đồ thị vơ hƣớng đồ thị có hƣớng Hình 3: Cây Steiner Hình 4: Các lớp tốn P, NP co-NP Hình 5:Sơ đồ trình quy dẫn Hình 6: Phân lớp tạm thời toán Hình 7: Mơ hình mạng chịu lỗi 12 Hình 8: Sơ đồ quy dẫn tốn SNDP 13 Hình 9: Các kỹ thuật tìm kiếm 17 Hình 10: Lƣu đồ giải thuật heuristic tổng quát 18 Hình 11: Ví dụ giải thuật SSSP 26 Hình 12: Cây Steiner mạng tƣơng ứng sinh giải thuật APSP(n=100,m=65) 29 Hình 13: Cây Steiner Mạng tƣơng ứng sinh giải thuật APSP-NI(n=100,m=65) 30 Hình 14: Hình minh họa cho ba phép di chuyển SMMove, SCMove SDGMove 37 Hình 15: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I, APSP-N, APSP-NI, MST (n=40,m=30) 50 Hình 16: trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I, APSP-N, APSP-NI, MST (n=80,m=60) 50 Hình 17: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=100,m=150) 51 Hình 18: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=200,m=100) 51 Hình 19: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=200,m=200) 52 Hình 20: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=300,m=500) 52 Hình 21: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=450,m=750) 53 Hình 22: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=600,m=1000) 53 Hình 23: Giá trị tối ƣu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=750,m=1250) 54 Hình 24: Mối tƣơng quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP 54 Hình 25: Mối tƣơng quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP-I 55 Hình 26: Mối tƣơng quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP-N 55 Hình 27: Mối tƣơng quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP-NI 56 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 ix Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Hình 19: Giá trị tối ưu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=200,m=200) Hình 20: Giá trị tối ưu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=300,m=500) Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 52 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Hình 21: Giá trị tối ưu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=450,m=750) Hình 22: Giá trị tối ưu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=600,m=1000) Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 53 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Hình 23: Giá trị tối ưu mạng APSP, APSP-I,APSP-N,APSP-NI,MST (n=750,m=1250) 5.1.2 So sánh chi phí xây dƣng Steiner chi phí tồn mạng cần thiết giải thuật Hình 24: Mối tương quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 54 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Hình 25: Mối tương quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP-I Hình 26: Mối tương quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP-N Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 55 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Hình 27: Mối tương quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật APSP-NI Hình 28: Mối tương quan chi phí xây dựng Steiner chi phí mạng giải thuật MST Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 56 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi 5.1.3 So sánh thời gian chạy thuật toán theo biến thiên số lƣợng đỉnh Hình 29: Mối tương quan thời gian chạy ứng với biến thiên số lượng đỉnh đồ thị 5.2 Nhận xét 5.2.1 Về mặt kết Trong giải thuật đƣợc cài đặt, giải thuật APSP đƣợc cài đặt lại theo thuật toán đƣợc đƣa [[9]], giải thuật APSP-I, APSP-N, APSP-NI, MST giải thuật tự đề xuất Quan sát đồ thị mục 5.1, rút số nhận xét nhƣ sau:  Đối với liệu test tự sinh ngẫu nhiên trên, so với giải thuật cài đặt lại giải thuật đƣợc đƣa báo [9] nói riêng giải thuật nói chung, giải thuật MST đƣợc đề xuất hầu hết cho kết tốt hẳn (Chỉ có 2/30=6% cho kết hơn) Hơn nữa, giải thuật có tính ổn định cao (Gần nhƣ lần chạy cho kết quả), điều giúp ta tiên đoán, kết giải thuật thu đƣợc gần với kết tối ƣu  Hai giải thuật đề xuất APSP-N APSP-NI có kết khơng tốt MST( Đặc biệt giải thuật APSP-N có kết tồi trƣờng hợp số đỉnh đồ thị lớn ) Tuy nhiên, nhận thấy phân tích đặc tính Steiner đƣợc tạo trƣớc tăng đƣờng, đề xuất cải thiện tính chất cho Steiner thu đƣợc kết tối ƣu Ở hai giải thuật này, tìm đƣợc Steiner có chi phí nhỏ nhiều so với giải thuật cịn lại (APSP, APSP-I, MST) Vì thế, đƣa nhận xét Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 57 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi rằng, giải thuật để xây dựng Steiner (hay nói cách khác tính chất Steiner thu đƣợc) ảnh hƣởng lớn đến toàn chi phí thiết kế mạng chịu lỗi Đây hƣớng khả quan cho giải thuật cải tiến nghiên cứu sau Nhƣ vậy, để đƣa chi phí tốt cho toán, cần xem xét kỹ đặc điểm Steiner có lợi cho bƣớc tăng luồng đề xuất giải thuật phù hợp 5.2.2 Về mặt thời gian chạy Quan sát đồ thị thời gian chạy năm thuật tốn [Hình 29], ta có nhận xét:  Khi số lƣợng đỉnh đồ thị ban đầu nhỏ 500, hầu nhƣ giải thuật chênh lệch không lớn 0.1 đến 0.5 giây  Khi số lƣợng đỉnh tăng lên đến 800, 1200, 1600, 2000 có phân rõ đặc biệt năm giải thuật: Thời gian chạy hai giải thuật APSP APSP-I lớn hẳn so với ba giải thuật lại (APSP-N, APSP-NI, MST)  Với số lƣợng đỉnh đƣợc sinh test, giải thuật MST có thời gian chạy nhỏ năm giải thuật Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 58 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi KẾT LUẬN Các kết đạt đƣợc Về mặt lý thuyết, đồ án trình bày đƣợc nội dung sau:  Các khái niệm đồ thị, phân lớp toán, qua phát biểu tốn thiết kế mạng chịu lỗi (SNDP) mơ hình đồ thị ứng dụng  Tổng quan giải thuật tìm đƣờng ngắn cặp đỉnh đồ thị  Tổng quan giải thuật heuristic, meta-heuristic  Đề xuất giải thuật heuristic, meta-heuristic để giải toán SNDP Về mặt thực nghiệm, đồ án thu đƣợc số kết quả:  Đã cài đặt thành công giải thuật (trong giải thuật APSP đƣợc cài đặt lại theo giải thuật đƣợc đƣa báo [[9]], bốn giải thuật APSP-I, APSP-N, APSP-NI, MST giải thuật tự đề xuất)  So với giải thuật APSP đƣợc đƣa Thomas Bucsics [[9]], giải thuật MST đề xuất cho kết tốt tốt năm giải thuật  Độ ổn định giải thuật MST đề xuất tốt giải thuật APSP có Hạn chế Nhƣ vậy, kết thực nghiệm phù hợp với trình bày lý thuyết Tuy vậy, nhiều hạn chế kiến thức, kinh nghiệm thân, nhƣ thời gian thực hiện, đồ án hạn chế:  Chƣa cài đặt thử nghiệm giải thuật meta-heuristic để so sánh với giải thuật heuristic có giải thuật đề xuất  Trong bốn giải thuật đề xuất, có giải thuật MST đƣa kết tốt hơn, ba giải thuật lại APSP-I, APSP-N, APSP-NI chƣa thật mang lại kết tốt Nguyên nhân chƣa tìm hiểu đƣợc đặc điểm Steiner phù hợp cho toán SNDP để tối ƣu chi phí lúc tăng đƣờng cho mạng chịu lỗi từ Steiner đƣợc xây dựng Hƣớng phát triển đồ án Trong trình thực đề tài, chúng tơi nhận thấy cịn nhiều vấn đề khác liên quan đến lĩnh vực Thiết kế mạng chịu lỗi cần đƣợc quan tâm Từ hạn chế gặp phải lúc thực đề tài, đề xuất hƣớng phát triển đề tài nhƣ sau: Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 59 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi  Nghiên cứu vấn đề thiết kế mạng chịu lỗi với nhiều mơ hình khác  Đề xuất cài đặt thử nghiệm giải thuật meta-heuristic để so sánh kết với giải thuật heuristic có giải thuật đề xuất đề tài  Nghiên cứu tìm hiểu đặc điểm Steiner phù hợp cho tốn SNDP Từ đó, đề xuất phƣơng pháp để cải tiến giải thuật APSP-I, APSP-N, APSPNI đƣợc thực đề tài Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 60 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi PHỤ LỤC Giới thiệu chung Phụ lục hƣớng dẫn sử dụng chƣơng trình demo:  Chạy giải thuật với hình console Hƣớng dẫn sử dụng chƣơng trình demo với hình console 2.1 Chạy File SNDP.exe 2.2 Giao diện menu ban đầu: Hình 30: Giao diện chương trình demo với hình console 2.3 Chức 1: Nhập liệu tay Hình 31: Chức nhập liệu tay Yêu cầu: Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 61 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi  Nhập tổng số đỉnh đồ thị ban đầu  Nhập số lƣợng khách hàng cần kết nối  Nhập loại khách hàng: Chỉ đƣợc nhập khách hàng loại khách hàng loại 2.4 Chức 2: Nhập liệu random Hình 32: Chức nhập liệu random 2.5 Chức 3: Nhập liệu từ File Nhập tên file : SNDP2.IN1 Hình 33: Chức nhập liệu từ File 2.6 Chức 4: Hiển thị liệu đầu vào Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 62 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Hình 34: Chức hiển thị liệu đầu vào 2.7 Chức 5: Thực chạy giải thuật Hình 35: Chức chạy giải thuật 2.8 Chức 6: Chạy giải thuật có hiển thị đồ thị minh họa Chức thêm vào để có nhìn trực quan cho kết chạy giải thuật Nhập tên File: SNDP1.IN1 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 63 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi Hình 36: Chức chạy giải thuật đồng thời hiển thị kết giao diện đồ thị Đồng thời đồ thị kết đƣợc hình: Hình 37: Đồ thị kết chạy giải thuật Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 64 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] I Ljubi´c, R Weiskircher, U Pferschy, G Klau, P Mutzel, and M Fischetti An algorithmic framework for the exact solution of the prize-collecting Steiner tree problem Mathematical Programming, Series B, 105(2-3):427449, 2006 [2] D Wagner, G R Raidl, P Mutzel, and P Bachhiesl A multi-commodity flow approach for the design of the last mile in real-world fiber optic networks In K.-H Waldmann and U.M Stocker, editors, Operations Research Proceedings 2006, pages 197-202, Springer, 2007 [3] D Wagner, U Pferschy, P Mutzel, G R Raidl, and P Bachhiesl A directed cut model for the design of the last mile in real-world fiber optic networks In B Fortz, editor Spa, Proceedings of the International Network Optimization Conference 2007,pages 103/1-6, Spa, Belgium, 2007 [4] Jakub Gładysz, Krzysztof Walkowiak Tabu Search Algorithm for Survivable Network Design Problem with Simultaneous Unicast and anycast Flow, 2010 [5] L Bahiense, F Barahona, and O Porto Solving Steiner tree problems in graphs with Lagrangian relaxation Journal of Combinatorial Optimization, 7(3): 259-282, 2003 [6] M Leitner and G R Raidl Lagrangian decomposition, metaheuristics, and hybrid approaches for the design of the last mile in fiber optic networks.In M J Blesa et al., Hybrid Metaheuristics 2008, volume 5296 of LNCS, pages 158-174, Springer, 2008 [7] S A Canuto, M G C Resende, and C C Ribeiro Local search with perturbations for the prize-collecting Steiner tree problem in graphs Networks, 38:50-58, 2001 [8] T Koch and A Martin Solving Steiner tree problems in graphs to optimality Networks, 32(3):207-232, 1998 [9] Thomas Bucsics,Günther Raidl Metaheuristic Approaches for Designing Survivable Fiber-Optic Networks Institute for Computer Graphics and Algorithms of the Vienna University of Technology, 2007 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 65 Ứng dụng giải thuật heuristic để thiết kế mạng chịu lỗi [10] Kenneth Steiglitz, member, IEEE, Petter Weiner, member, and D J Kleitman The Design of Minimum-Cost Survivable Networks IEEE transactions on circuit theory, vol CT-16, No.4, November 1969 [11] Hervé Kerivin, A.Ridha Mahjoub Design of Survivable Networks : A Survey Research Report LIMOS/RR-05-04, mars 2005 [12] C C Ribeiro, E Uchoa, and R F Werneck A hybrid grasp with perturbations for the steiner problem in graphs INFORMS J on Computing, 14(3):228 246, 2002 [13] W Krings, A Azadmanesh Graph Based Model for Survivability Applications , National Institute of Standards and Technology, U.S Dept of Commerce ,2004 [14] Qian Lv, Anjing Wang ILP Applications in Survivable Network Design.2005 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Minh – 20062124 – Khoa học máy tính – K51 66 ... Internet, the network designers have some incentives to enhance the survivability in the network in case of facility failures The rapid development of optical technology has heightened such incentives... circuits The main concern on network survivability design is to keep network remaining functional while some links or nodes are severed For example, one typical survivable network design problem is... nodes Survivable Network Design Problem (SNDP) is the real world communications networks design problem to ensure reliability The purpose of this thesis is proposed to make the algorithm optimal