β β β
2.3.5.2Kết quả mô phỏng: Hệ số đường đi Ơclit
Hệ số đường đi Ơclit
Hình 2.25 biểu diễn sự ảnh hưởng của hằng sốαlên hệ số đường đi Ơclit. Trụcxbiểu diễn khoảng cách từ nút đến hố, trụcy biểu diễntrung bình-α của E-strech của các nút. Trong đó, các giá trị củaαđược chọn là:1.1, 1.4, 1.7, 2.0. Các đường màu đỏ, màu xanh lá cây, màu xanh đa trời, màu nước lần lượt tương ứng với trường hợp giá trị củaα là1.1, 1.4, 1.7, 2.0. Chúng ta có thể thấy rằng, khiαtăng thìtrung bình-αcủa E-strech cũng tăng nhưngtrung bình-α của E-strech luôn luôn bé hơn α. Điều này chứng tỏ rằng thuật toán của chúng tôi đảm bảo tiêu chí E-stretch luôn bé hơn hằng sốαquy định trước.
Tổng bộ nhớ cần để lưu trữ thông tin đa giác xấp xỉ
Sự ảnh hưởng của α lên bộ nhớ cần để lưu trữ thông tin đa giác xấp xỉ được thể hiện trong hình 2.26. Trụcxthể hiện giá trị của αvà trụcybiểu diễn tổng bộ nhớ tiêu tốn của tất cả các nút mạng. Đồ thì chỉ ra rằng, khiαgiảm thì tổng bộ nhớ tiêu tốn tăng. Sử dụng công thức đề cập trong2.3.5.1, chúng tôi cũng chỉ ra được rằng thuật toán của chúng tôi có thể tiết kiệm bộ nhớ tới20−50%so với thuật toán trong [57]. Lý do là bởi vì trong [57] tất cả các nút mạng đều phải lưu trữ thông tin của bao lồi của hố trong khi trong thuật toán
1.2 1.4 1.6 1.8 2.0250 250 300 350 400 450 α T otal stor age memor y (KB)
static hole approximation by convex hull dynamic hole approximation
Hình 2.26:Tổng bộ nhớ tiêu tốn của toàn bộ các nút
1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 10 11 12 13 14 15 α A v er
age consumed energy (J) static hole approximation by convex hulldynamic hole approximation
Hình 2.27:Năng lượng tiêu thụ trung bình của một nút
của chúng tôi đa giác xấp xỉ của mỗi nút sẽ thay đổi tùy vào khoảng cách từ nút đó đến hố, nút càng xa hố thì đa giác xấp xỉ càng tinh giản (càng ít đỉnh).
Năng lượng tiêu thụ
Hình 2.27 thể hiện năng lượng tiêu thụ trung bình của một nút. Trục x biểu diễn giá trị củaαvà trụcybiểu diễn năng lượng tiêu thụ trung bình. Có thể thấy rằng, năng lượng tiêu thụ có xu hướng tăng theoα khiα nhỏ hơn1.4. Điều này được lý giải là vì khiαtăng
gi sẽ giảm dẫn tới sẽ có nhiều G(i) nằm trong phạm vi mạng và do đó số lượng nút nằm trên biên của cácG(i)sẽ tăng lên. Sự tăng lên này sẽ tăng chi phí cho việc tinh giản các đa giácP(i−1)( được tiến hành bởi các nút trên biên củaG(i)). Chúng tôi cũng tiến hành mô phỏng quá trình xấp xỉ và phát tán biên hố sử dụng thuật toán đề cập trong bài báo [57] và
thấy rằng, khiα ∈[1.1,2.0]năng lượng tiêu thụ bởi thuật toán của chúng tôi luôn nhỏ hơn năng lượng tiêu thụ bởi thuật toán trong [57]. Trường hợp tốt nhất, vớiα= 1.1, thuật toán của chúng tôi tiết kiệm được50% so với [57]. Thậm chí với trường hợp tồi nhất (α = 2), năng lượng tiêu thụ của thuật toán của chúng tôi cũng chỉ bằng85% năng lượng của [57], và năng lượng tiêu thụ của thuật toán của chúng tôi chỉ chiếm chưa tới1% năng lượng ban đầu của một nút.