Nghiên cứu, phát triển tối ưu hóa mạng cảm biến, đặc biệt là các vấn đề liên quan đến năng lượng của nút mạng cũng như toàn mạng. Một phần mềm mô phỏng mạng cảm biến hỗ trợ trong mô phỏng tính đến năng lượng của các nút mạng và toàn mạng là rất cần thiết. Tuy nhiên, đây lại là vấn đề tồn tại của các phần mềm mô phỏng mạng cảm biến sẵn có. Luận án đã đề xuất và xây dựng nền tảng mô phỏng mạng cảm biến với sự quan tâm đặc biệt đến mức tiêu thụ năng lượng, quá trình năng lượng và trạng thái năng lượng của từng nút cảm biến ở từng chế độ hoạt động. Để thực hiện mục tiêu đề xuất, nghiên cứu trong chương này đã thực hiện các công việc như sau:
Phân tích, thiết kế các chức năng hệ thống cho nền tảng mô phỏng quan tâm đặc biệt đến vấn đề năng lượng. Điều này được thể hiện trong các đặc tả chức năng thiết lập mạng, thiết lập môi trường đặt mạng với các thành phần, yếu tố liên quan đến năng lượng.
Mô hình hóa nút cảm biến theo quan điểm về năng lượng với năm mô đun cơ bản tương đồng với cấu trúc và chức năng của các nút cảm biến trong thực tế. Điều này thuận lợi cho việc xem xét và mô phỏng về năng lượng cho từng chế độ hoạt động của nút, đồng thời đây cũng là một điểm khác biệt với các phần mềm mô phỏng sẵn có khác. Việc phân tích chức năng nhiệm vụ của các mô đun cấu thành nút và mạng cảm biến dựa trên năm mô đun sẽ giúp thuận lợi và rõ ràng hơn trong việc xây dựng nền tảng mô phỏng mạng cảm biến tính đến yếu tố năng lượng.
Lập các sơ đồ chức năng cho nền tảng mô phỏng và xây dựng các sơ đồ lớp đối tượng phục vụ việc thiết kế và viết chương trình mô phỏng theo hướng đối tượng và hướng sự kiện.
Bước đầu xây dựng thư viện tối thiểu với các mô đun cần thiết cho mục đích nghiên cứu của đề tài. Các mô đun được xây dựng dựa trên các mô hình sẵn có là các kết quả của các nghiên cứu đã được công nhận và áp dụng trong thực tiễn, như thư viện mô đun pin, mô đun nguồn, mô đun cảm biến, mô đun truyền thông.
Nền tảng mô phỏng thể hiện được tính đúng đắn trong mô phỏng năng lượng qua các kết quả thử nghiệm. Bên cạnh đó, nghiên cứu đã thực nghiệm chế tạo nút cảm biến đo thông số môi trường với cấu trúc gồm các mô đun độc lập tương đồng mô hình nút trong nền tảng và hoạt động theo các chế độ như ngủ, chờ, đo lường và truyền thông. Nút được chế tạo nhằm phục vụ mục đích thử nghiệm nền tảng mô phỏng với mối quan tâm đến năng lượng như các quá trình năng lượng, mức tiêu thụ năng lượng trong từng chế độ hoạt động của nút cảm biến. Từ đó, phát triển mô phỏng tính toán, giám sát năng lượng của nút và toàn mạng theo một kịch bản.
Nền tảng đã được chạy thử mô phỏng với các thử nghiệm mô phỏng hoạt động của mạng đồng thời thể hiện khả năng mô phỏng về năng lượng của mạng như sau:
- Mô phỏng mô đun pin của nút cảm biến với quá trình năng lượng như sạc, xả, mức năng lượng tiêu hao hay năng lượng còn lại của pin.
- Mô phỏng giám sát quá trình, trạng thái và mức tiêu thụ năng lượng ở từng chế độ hoạt động của nút cảm biến.
- Mô phỏng quá trình truyền thông trong mạng theo một số kịch bản với giao thức định tuyến, cấu trúc liên kết mạng và các ràng buộc do người dùng cài đặt cho kết quả khả quan.
- Nghiên cứu cũng đã thực hiện mô phỏng một mạng với các hoạt động của các nút mạng gắn liền với hoạt động thu năng lượng từ mặt trời và đưa ra các kết quả giám sát về năng lượng của từng nút trong mạng.
Các kết quả này thể hiện nền tảng được phát triển có khả năng mô phỏng mạng cùng các quá trình năng lượng, mức tiêu thụ năng lượng của từng nút mạng với độ chính xác cao. Nền tảng sẽ hỗ trợ tích cực trong công việc nghiên cứu, phát triển và giải bài toán tối ưu hóa mạng cảm biến xem xét đến yếu tố năng lượng, cụ thể trong luận án nền tảng mô phỏng sẽ hỗ trợ tính toán, mô phỏng quá trình năng lượng của từng nút mạng theo lịch trình, mức tiêu thụ năng lượng của các nút và tính giá trị hàm mục tiêu để làm đầu vào cho thuật toán tối ưu hóa lịch trình mạng. Tuy nhiên, việc thiết kế và viết chương trình xây dựng nền tảng mô phỏng cũng cần nhiều công sức và thời gian nên hiện tại nền tảng mới thực hiện được từng phần nhằm phục vụ mục tiêu hỗ trợ công việc tối ưu hóa mạng cảm biến của đề tài và sẽ được làm rõ trong chương tiếp theo của cuốn luận án.
Chương 4. Tối ưu hóa lịch trình mạng cảm biến
Tối ưu hóa có vai trò quan trọng trong nghiên cứu, phát triển và ứng dụng mạng cảm biến. Một mạng cảm biến trong thực tế có thể không đồng nhất về loại cảm biến, số lượng nút mạng lớn, môi trường triển khai rộng và phức tạp. Do đó, các vấn đề tối ưu hóa mạng cảm biến thường phức tạp vì chúng liên quan đến nhiều yếu tố và nhiều đối tượng. Tối ưu hóa mạng cảm biến cơ bản xoay quanh các vấn đề về vùng phủ sóng, định tuyến truyền thông, năng lượng tiêu thụ, chất lượng dịch vụ mạng và tuổi thọ mạng. Vấn đề năng lượng tiêu thụ luôn được đặc biệt quan tâm vì nó liên quan, ảnh hưởng lớn và trực tiếp đến các vấn đề còn lại. Một nút hết năng lượng có thể làm thay đổi vùng phủ sóng, các tuyến truyền thông qua nút đó bị mất nên cần phải định tuyến lại có thể làm mất chất lượng dịch vụ mạng, gây ra hệ lụy không tốt như làm tiêu hao năng lượng và giảm tuổi thọ mạng. Hơn nữa, các bài toán tối ưu hóa mạng cảm biến cũng rất đa dạng và phong phú về mục tiêu. Như trong việc tối đa hóa thời gian tồn tại của mạng, các tiêu chí có thể được xác định theo cách khác nhau, mạng được coi là tồn tại khi chỉ một số nút còn hoạt động hoặc khi phạm vi cảm biến của nó trên một ngưỡng nhất định [129][130]. Vì vậy, bài toán tối ưu sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến là một vấn đề rất quan trọng và cần được nghiên cứu.
Trong số các bài toán tối ưu hóa sử dụng năng lượng cho mạng cảm biến, tối ưu hóa lịch trình thường được sử dụng trong việc triển khai mạng cảm biến nhằm giảm mức tiêu thụ năng lượng của từng nút mạng và tăng tuổi thọ mạng, đồng thời đảm bảo các hoạt động của mạng thỏa mãn các ràng buộc do từng ứng dụng quy định. Về cơ bản, điều này đạt được dựa trên việc lập trình theo thời gian thực các chế độ làm việc trong từng nút riêng lẻ để chúng hợp tác và hoàn thành các nhiệm vụ đã định theo kịch bản. Tuy nhiên, trong khi tất cả các chiến lược đều có một mục tiêu thiết kế chung để tối đa hóa tuổi thọ mạng, thì các cơ chế để tìm ra giải pháp tối ưu lại rất đa dạng [131]. Các kỹ thuật được sử dụng trong triển khai mạng cảm biến sẽ khác nhau khi có các giả định khác nhau. Hơn nữa, các giả định dù có thể giống nhau nhưng được xem xét trong bối cảnh của các ứng dụng khác nhau thì cơ chế tìm ra giải pháp tối ưu cũng khác nhau.
Bài toán tối ưu hóa lịch trình của mạng cảm biến trong các ứng dụng là rất phổ biến và cần thiết. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để lập lịch hoạt động tối ưu nhằm thực hiện mục tiêu cho lớp bài toán tối ưu hóa mạng cảm biến. Trong một loạt các ứng dụng giám sát, các nút cảm biến cần được triển khai trong các môi trường thiếu điều kiện cung cấp điện hoặc các yêu cầu về tính di động của các nút. Ngoài ra, ngay cả trong môi trường trong nhà, các cảm biến nhỏ phổ biến ngày nay đã được giải phóng khỏi cáp truyền thông nhờ các công nghệ truyền dẫn không dây như ZigBee, LoRa, Wi-Fi, Bluetooth, di động, …, cáp nguồn trở thành một trở ngại cho ứng dụng của chúng trong thực tế. Vì những lý do này, việc cung cấp và tiêu thụ năng lượng của mạng cảm biến nói chung rất cần được tối ưu hóa.
Lập lịch hoạt động tối ưu là bài toán tối ưu hóa tổ hợp đa mục tiêu với nhiều ràng buộc và độ phức tạp cao. Các bài toán này sẽ có nhiều giải pháp khả thi và mục đích là cần tìm ra giải pháp gần tối ưu. Vấn đề này thường rất phức tạp, các tham số có thể luôn biến động nên rất khó khăn thậm chí là không thể giải quyết bằng các phương pháp thống kê hoặc phương pháp xác định. Các thuật toán di truyền (GA)
phương pháp suy nghiệm có khả năng tìm kiếm ra các giải pháp gần tối ưu tương đối nhanh cho các bài toán tối ưu hóa phức tạp và đa mục tiêu [132][133]. Vì vậy, trong nghiên cứu của luận án lựa chọn thuật toán di truyền để phát triển giải bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng và được trình bày trong các phần tiếp theo.