Kết quả thử nghiệm với một nút cảm biến

Một phần của tài liệu Nghiên cứu giải pháp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến (Trang 143 - 153)

Mục đích của thử nghiệm nhằm tối ưu hóa lịch trình theo thuật toán di truyền sử dụng nhiễm sắc thể có chiều dài thay đổi (VLC-GA), đồng thời so sánh với kết quả khi chạy với thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định (FLC-GA). Để thử nghiệm được đơn giản hóa, mạng được tối giản với chỉ một nút theo dõi thông số môi trường trong khoảng thời gian 3 ngày. Chu kỳ lịch trình theo ngày, tức là lịch trình cho mỗi ngày không thay đổi.

Bài toán vẫn giống như trong bài toán giải bằng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có độ dài cố định. Mục tiêu là tối ưu hóa lịch trình mạng với mục tiêu tối đa hóa số lượng giá trị đo lường và thời gian giữa 2 lần đo liên tiếp càng nhỏ càng tốt đồng thời đảm bảo duy trì hoạt động của các nút mạng. Ngoài ra, nút hoạt động với các điều kiện tương tự giữa các ngày và mức thu thập năng lượng mặt trời của nút trong các ngày được giả sử là ổn định và giống nhau. Vì vậy, mức pin tại thời điểm cuối cùng trong ngày được kỳ vọng không thấp hơn mức pin ban đầu được cài đặt. Điều kiện này được thêm vào như một ràng buộc để tăng tính đảm bảo khả năng kéo dài tuổi thọ cho nút cảm biến hoạt động ổn định lâu dài.

Lịch trình hoạt động tối ưu cho nút cảm biến được tìm kiếm dựa trên cơ sở hàm mục tiêu của bài toán tối ưu hóa () được xác định với bốn thành phần:

 = 1 + 2 + 3 + 4 (4.12) trong đó

1 đại diện cho thuật ngữ liên quan đến số lượng phép đo muốn tối đa hóa. 2 đại diện thuật ngữ được sử dụng để xử phạt lịch trình nếu nút hết pin trước khi kết thúc mô phỏng. 3 đại diện thuật ngữ sử dụng để phạt khi các khoảng thời gian dài không có phép đo nào được thực hiện. 4 đại diện thuật ngữ được sử dụng để phạt lịch trình nếu mức pin cuối ngày thấp hơn mức pin cài đặt ban đầu. Các thành phần này được biểu diễn cụ thể theo các biểu thức lần lượt từ 4.13 đến 4.16.

1  k   k T  T   k T  T 2 (4.13) (4.14)  k k  2 (4.15) 3  1 i i1 2 i kL L  kL L 2 khi L L 4  e s L 2 e s e s Trong đó: 0 khi Le Ls (4.16) : tổng số phép đo

T : thời gian khi pin cạn kiệt, hoặc bằng T nếu điều này không xảy ra (h) i : chênh lệch thời gian giữa hai lần đo liên tiếp (h)

Ls và Le : lần lượt là mức pin ban đầu và mức pin cuối cùng trong ngày k , kT 1 , kT 2 , k1 , k2 , kL1 , kL2 : các trọng số không đổi. Các hàm bậc hai được sử dụng trong các thành phần 2 , 3

toán hội tụ nhanh hơn.

và 4 để giúp thuật Trong kịch bản này, nút cảm biến được quan tâm đến khía cạnh năng lượng như đã trình bày trong mục (4.2), nên nút được xem xét với hai chế độ Hoạt động và Ngủ. Trong chế độ Ngủ, nút không đo lường cũng như gửi bất kỳ dữ liệu nào và chỉ tiêu thụ năng lượng ở mức tối thiểu. Mặt khác, khi ở chế độ Hoạt động, nút thường xuyên đo các thông số môi trường được giám sát, và gửi thông tin đến trạm. Tất cả các hoạt động đo lường và truyền thông cũng như các công việc được lập trình ở chế độ Hoạt động đều tiêu tốn năng lượng.

2 T 1 T

2

L

Nút cảm biến có thể sử dụng năng lượng mặt trời được thu thập bởi tấm pin mặt trời với nguyên lý như đã được trình bày trong chương 2 của luận án. Năng lượng thu thập có thể được tích lũy vào một pin để lưu trữ. Tỷ lệ bức xạ mặt trời thay đổi theo vị trí và thời gian trên Trái đất, nó cao vào ban ngày và thấp vào ban đêm. Tỷ lệ bức xạ được suy ra dựa trên vị trí mặt trời thực được tính toán với thuật toán được cung cấp trong [162]. Các thông số chính của nút cảm biến và kịch bản được tóm tắt trong Bảng 4.3.

Bảng 4.3. Các thông số chính của nút cảm biến

Tham số Giá trị

Số nút cảm biến ( n ) 1

Dung lượng pin tối đa (mAh) 3500

Tốc độ sạc pin (W) 0,8

Công suất tiêu thụ ở chế độ ngủ (W) 0,05 Công suất tiêu thụ trung bình ở chế độ chờ (W) 0,17 Năng lượng tiêu thụ cho một lần đo lường (Ws) 0,22 Năng lượng tiêu thụ truyền thông một bản tin (Ws) 13,27

Vị trí cài đặt (kinh độ, vĩ độ) 21.0040, 105.8460

Tần suất thực hiện phép đo lường �(phút) 5

Thời gian mô phỏng � (ngày) 3

Giá trị của các tham số chính được sử dụng trong VLC-GA được đưa ra trong Bảng 4.4. Giống như trong GA cổ điển, kích thước quần thể là số lượng cá thể, tức là số lượng lịch trình mạng ở mỗi thế hệ. Quy mô quần thể lớn hơn có nghĩa là thuật toán khám phá nhiều khả năng hơn trong mỗi thế hệ và sẽ hội tụ nhanh hơn xét theo số thế hệ. Điều đó có nghĩa thuật toán sẽ hội tụ sau một số lượng thế hệ nhỏ hơn, nhưng khối lượng công việc đánh giá trong một thế hệ tương ứng lại nhiều hơn.

Bảng 4.4. Các tham số sử dụng trong VLC-GA

Tham số Giá trị

Kích thước quần thể 100

Tỷ lệ lựa chọn 20%

Tỷ lệ lai ghép 50%

Tỷ lệ đột biến: sao chép, chèn, loại bỏ, dịch chuyển 90%, 3,33%, 3,33%, 3,33%

k 1 k1 1 k2 10 kT 1 1×108 kT 2 1×108 kL1 1×106 kL2 1×106

Tỷ lệ thực hiện các hoạt động Đột biến và Lai chéo được chọn tổng cộng là 80% để một số lượng lớn cá thể mới được sinh ra trong mỗi thế hệ mới. Tỷ lệ cá thể lựa chọn được giữ nguyên không quá nhỏ để có đủ số lượng cá thể ưu tú được bảo tồn. Khi một hoạt động Đột biến được thực hiện trên một cá thể, nghiên cứu muốn tạo ra một số sửa đổi để chỉ một lượng nhỏ nhiễm sắc thể bị thay đổi đối với một cá thể. Vì nếu thực hiện quá nhiều sửa đổi, thuật toán sẽ khó xác định được cái nào trong số chúng gây ra tác động tốt hay xấu cho các cá thể và điều đó sẽ làm cho chất lượng quần thể rất mất ổn định qua các thế hệ. Do đó trong kịch bản, hoạt động đột biến

được thực hiện với tổng tỷ lệ 10% và được chia đều cho các hoạt động Chèn, Xóa và Dịch chuyển, trong khi tỷ lệ cho hoạt động Sao chép là 90%. Các hằng số trọng số được chọn dựa trên mức độ chúng ta muốn phạt đối với các sự kiện tương ứng, đồng thời xem xét để cân bằng độ lớn giữa chúng.

Với mục tiêu, cấu hình và các điều kiện ràng buộc trên, thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài thay đổi được thực thi với 100 thế hệ. Thuật toán được chạy hai lần cho bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng. Mặt khác, để so sánh với dạng thức GAs với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định. Hai thuật toán VLC-GA và FLC- GA được sử dụng để tối ưu hóa mạng cảm biến này. Việc sử dụng nhiễm sắc thể có chiều dài cố định, nghĩa là toàn bộ thời gian mô phỏng được chia thành các khoảng cố định và bằng nhau. Luận án lấy khoảng thời gian cho hai lần thực hiện FLC-GA tương ứng là 60 phút và 30 phút.

Kết quả quá trình các trường hợp được thực hiện bởi hai thuật toán với kích thước quần thể là 100 cá thể và sau 100 thế hệ được biểu diễn trên hình Hình 4.12.

Hình 4.12. Sự tiến triển giá trị hàm mục tiêu với VLC-GA và FLC-GA

Các giá trị tốt nhất của hàm mục tiêu trong các trường hợp chạy thuật toán tìm lịch trình tối ưu như sau:

- Giá trị hàm mục tiêu của lần chạy VLC-GA thứ nhất là: 2,010×105

- Giá trị hàm mục tiêu của lần chạy VLC-GA thứ hai là: 2,016×105

- Giá trị hàm mục tiêu chạy FLC-GA với khoảng thời gian 30 phút là: 6,283×105

- Giá trị hàm mục tiêu chạy FLC-GA với khoảng thời gian 60 phút là: 1,574×106

Kết quả cho thấy trong cả hai lần chạy với VLC-GA, giá trị hàm mục tiêu tốt nhất

hội tụ một cách nhất quán và hiệu quả với dạng giống như hàm mũ. Sau 100 thế hệ, giá trị hàm mục tiêu tốt nhất của hai lần chạy lần lượt là 2,010×105 và 2,016×105, hai giá trị này rất gần nhau, với mức chênh lệch 0,26%. Điều này cho thấy độ tin cậy về hiệu suất hội tụ của thuật toán VLC-GA và thu được các kết quả khả quan. Đối với

hai trường hợp chạy FLC-GA, các giá trị hội tụ nhận được rất khác biệt. Điều này cho thấy tính thích nghi thấp của các khoảng thời gian cố định.

Lịch trình tốt nhất thu được từ các lần chạy các thuật toán được thể hiện trong Hình 4.13. Các lịch trình có được từ VLC-GA trùng lặp nhau với độ chính xác cao, với 18 khoảng thời gian hoạt động mỗi ngày. Tổng thời gian hoạt động tương ứng là 44% thời gian trong một ngày, còn lại là thời gian ngủ. Các lịch trình của hai lần giải bài toán với FLC-GA có các khoảng thời gian cố định 30 phút và 60 phút cho hai kết quả khác biệt cả về thời điểm cũng như thời gian hoạt động trong ngày của nút cảm biến.

Hình 4.13. Lịch trình mạng tốt nhất trong trường hợp với một nút cảm biến

Kết quả về diễn biến năng lượng của nút cảm biến được tính toán và mô phỏng trong suốt quá trình chạy mô phỏng theo lịch trình ba ngày (72h) với nền tảng mô phỏng mà luận án đề xuất và phát triển. Dung lượng của pin và năng lượng thu được từ mặt trời được giám sát trong suốt quá trình chạy mô phỏng theo các trường hợp lịch trình tốt nhất ở trên được biểu diễn như trên Hình 4.14.

Hình 4.14. Diễn biến năng lượng của nút khi làm việc theo lịch trình tốt nhất trong các trường hợp là kết quả của VLC-GA và FLC-GA

Trong thử nghiệm mô phỏng với một nút nên khả năng và mức thu năng lượng của nút trong các trường hợp là giống nhau thể hiện ở phần giữa của hình. Khoảng thời gian ban đêm được biểu thị bởi màu xám, khi mà nút không thể thu được năng lượng từ mặt trời và đường năng lượng thu được biểu thị bởi đoạn nằm ngang song song với trục thời gian. Khoảng thời gian ban ngày được biểu thị bằng màu trắng, nút có thể thu thập được năng lượng mặt trời và đường năng lượng thu thập theo hướng lên dốc. Đoạn có độ dốc nhất là khoảng thời gian giữa ban ngày khi cường độ ánh sáng đủ mạnh để công suất thu đạt mức lớn nhất. Khoảng thời gian đầu ban ngày thì cường độ ánh sáng tăng dần nên mức thu cũng tăng dần đến mức lớn nhất. Khoảng thời gian cuối ban ngày cường độ ánh sáng giảm dần nên mức thu năng lượng cũng giảm dần về không. Chu kỳ thu năng lượng được lặp lại vào ban ngày tiếp theo.

Phần trên của biểu đồ là diễn biến về dung lượng pin của nút phụ thuộc vào sự tiêu thụ của nút và mức thu năng lượng từ mặt trời sạc cho pin. Khoảng thời gian ban đêm nút không thể thu năng lượng và mọi hoạt động của nút sử dụng pin nên dung lượng giảm nhanh. Khoảng thời gian ban ngày pin sẽ được sạc từ năng lượng mặt trời. Dung lượng pin tăng dần lên vào đầu ban ngày nhưng do cường độ ánh sáng còn yếu nên mức năng lượng thu và sạc cho pin vẫn nhỏ và đến khoảng thời gian giữa ban ngày lượng ánh sáng đủ lớn thì năng lượng sạc cho pin sẽ lớn và tăng nhanh. Khoảng thời gian cuối ban ngày do công suất thu giảm dần nên sự tăng dung lượng pin giảm dần.

Kỳ vọng dung lượng pin vào cuối mỗi ngày là không nhỏ hơn mức cài đặt ban đầu. Điều kiện được giả sử là mức thu năng lượng từ mặt trời là ổn định và giống nhau giữa các ngày. Vì vậy, kỳ vọng có đạt được hay không phụ thuộc vào tính tối ưu của lịch trình.

Kết quả mô phỏng cho thấy khi nút chạy theo lịch trình đã được tối ưu hóa với thuật toán VLC-GA thì dung lượng pin được đảm bảo tương đối ổn định. Dung lượng

pin tại các thời điểm biên giữa ban ngày và ban đêm thay đổi qua các ngày không đáng kể, nghĩa là năng lượng đảm bảo cho nút hoạt động sẽ được kéo dài nhờ có lịch trình làm việc tốt nên sự tiêu thụ năng lượng tối ưu. Pin được bù đắp năng lượng từ việc thu thập năng lượng môi trường kịp thời và có thể đủ cho hoạt động của nút trong khoảng thời gian ban đêm cho đến ngày hôm sau và lại bắt đầu chu trình năng lượng mới. Sự khác biệt về dung lượng pin giữa các lần chạy thuật toán VLC-GA là rất nhỏ, giá trị khác biệt lớn nhất là 1,56% được chỉ ra trên phần dưới cùng của biểu đồ, sai số bình quân phương là 0,71%.

Trong khi đó, nút làm việc theo lịch trình được tối ưu hóa bởi thuật toán FLC-GA thì dung lượng cuối cùng trong ngày bị thấp dần sau mỗi ngày, nhất là với cách chia khoảng thời gian 60 phút. Mức dung lượng pin thấp hơn mức ban đầu là 21,8% với cách chia khoảng thời gian 60 phút và 6,4% với cách chia thời gian mỗi khoảng 30 phút.

Với lịch trình đã được tối ưu hóa, các kết quả về mục tiêu tối đa hóa số lượng phép đo cho nút cảm biến với ràng buộc của bài toán đã đặt ra được chỉ ra như trên Hình 4.15.

Hình 4.15. Số lần đo lường theo thời gian trong trường hợp một nút

Trong cả hai mô phỏng theo lịch trình của VLC-GA, nút thực hiện 343 phép đo, và số phép đo tích lũy tăng lên tương tự nhau và có dạng hình bậc thang. Khoảng thời gian dài nhất không thực hiện đo trong hai lần chạy là 1,961h và 1,957h. Trong khi đó, đối với các mô phỏng sử dụng lịch trình với các khoảng thời gian cố định số phép đo thực hiện ít hơn 310 phép đo với khoảng thời gian 30 phút và 273 phép đo với khoảng thời gian 60 phút, khoảng cách dài nhất không thực hiện đo của thuật toán với khoảng thời gian 30 phút và 60 phút lần lượt là 2,615h và 3,082h. Những kết quả này cho thấy rằng nhờ vào tính linh hoạt của VLC-GA, lịch trình tối ưu có kết quả rõ ràng vượt trội hơn so với lịch trình thu được với cố định. Các kết quả mô phỏng về

năng lượng và lịch trình của nút cảm biến có thể được tổng hợp và so sánh trong Bảng 4.5

Bảng 4.5. Kết quả các lần chạy thuật toán trong các trường hợp

Kết quả VLC-GA lần 1 VLC-GA lần 2 FLC-GA (30’) FLC-GA (60’)

Ngày 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Qmin(%) 42,8 45,2 44,6 43,2 44,1 43,4 41,6 38,9 37,5 43,3 34,8 26,6 Qmax(%) 99,8 99,3 98,6 99,8 99,1 98,2 96,8 94,8 92,7 96,1 90,2 81,6 ΔQ(%) 1,56 1,56 6,4 21,8 BFV 2,010×105 2,016×105 6,283×105 1,574×106 Số trạng thái hoạt động. 18 18 12 7 Tổng thời gian hoạt động (%) 44,4 44,4 47,9 45,8 Δtmax(h) 1,961 1,957 2,615 3,082 Số lần đo 343 343 310 273 Trong đó:

Qmin : dung lượng nhỏ nhất trong ngày Qmax : dung lượng lớn nhất trong ngày

ΔQ : mức giảm thấp hơn mức ban đầu tính trên cả 3 ngày của dung lượng pin Δtmax : thời gian lớn nhất giữa hai lần đo liên tiếp tính trên 3 ngày

BFV : giá trị hàm mục tiêu tốt nhất khi chạy thuật toán sau 100 thế hệ.

Qua bảng tổng hợp kết quả của các lần chạy thuật toán cho các trường hợp có thể thấy rằng giá trị hàm mục tiêu của các lần chạy với thuật toán VLC-GA tốt hơn, ổn định và hội tụ chỉ chênh lệch 0,26%. Trong khi thuật toán FLC-GA chạy với hai khoảng thời gian cố định cho kết quả lệch nhau rất lớn do phụ thuộc vào khoảng thời

Một phần của tài liệu Nghiên cứu giải pháp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến (Trang 143 - 153)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(174 trang)
w