- 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
Chương 4 Tối ưu hóa lịch trình mạng cảm biến
4.2. Đặt vấn đề cho bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng cảm biến
ràng buộc để đưa ra lời giải tối ưu hóa mạng cảm biến cho lớp bài toán ứng dụng Nếu như áp dụng các cơ chế lập lịch thì từ các điều kiện xác định của cơ chế lập lịch nếu thấy phù hợp với các yêu cầu và điều kiện của bài toán thì sẽ áp dụng cơ chế lập lịch đó để có được lịch hoạt động cho các nút Nghiên cứu của luận án thì ngược lại từ các mục tiêu yêu cầu và các ràng buộc của bài toán ứng dụng mạng sẽ đi tìm ra lịch hoạt động của các nút nhằm tối ưu hóa mục tiêu
4.2. Đặt vấn đề cho bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng cảmbiến biến
Hiện nay có một số cách tiếp cận cho mạng cảm biến không dây tự cấp nguồn Các nút cảm biến sử dụng nguồn bằng pin là một trong những lựa chọn đầu tiên do sự đơn giản trong việc triển khai cũng như khả năng sử dụng Nhưng rõ ràng đây không phải là giải pháp đủ đáp ứng về năng lượng cho các ứng dụng yêu cầu hoạt động lâu dài hoặc được triển khai trong các lĩnh vực mà con người không thể tiếp cận Truyền điện không dây là một giải pháp đã được đề cập nghiên cứu nhưng cho đến nay phạm vi hiệu quả đạt được vẫn chưa phù hợp cho các ứng dụng thực tế Các nghiên cứu cũng đang tìm cách phát triển các nút cảm biến thu năng lượng xung quanh bằng cách chuyển đổi từ các nguồn có sẵn trong môi trường xung quanh như năng lượng mặt trời gió nhiệt rung động bức xạ RF … tuy nhiên hầu hết các nguồn năng lượng xung quanh không thể đảm bảo cung cấp thường xuyên và đủ cho các nút cảm biến hoạt động và thực hiện các nhiệm vụ chung của mạng Qua phân tích trên trong mọi trường hợp việc giảm tiêu thụ điện năng là điều cần thiết để đảm bảo tuổi thọ của mạng cảm biến điều này dẫn đến nhiều nghiên cứu nhằm tối ưu hóa lịch trình làm việc của các nút cảm biến bên cạnh những nỗ lực tìm cách sử dụng các linh kiện điện tử công suất thấp
Luận án nghiên cứu một mô hình chung của các nút cảm biến được sử dụng như trong Hình 4 1 Mô hình này chỉ quan tâm đến khía cạnh dòng năng lượng trong nút Một nút bao gồm ba thành phần chính: thành phần nguồn thành phần lưu trữ và thành phần tiêu thụ Thành phần nguồn có thể là một mô-đun thu thập năng lượng từ môi trường xung quanh hoặc chuyển đổi năng lượng từ các nguồn bên ngoài khác để cung cấp cho nút cảm biến hoạt động hoặc lưu trữ vào pin như đã trình bày ở chương 2 Thành phần lưu trữ năng lượng thường là pin được sử dụng để cấp nguồn cho nút hoặc lưu trữ năng lượng thu được từ thành phần nguồn Cuối cùng là thành phần tiêu thụ bao gồm mọi phần tử tiêu thụ năng lượng của nút như các phần tử truyền thông xử lý và cảm biến Trên cơ sở thiết kế thành phần tiêu thụ có thể tiêu hao năng lượng từ thành phần nguồn hoặc thành phần lưu trữ hoặc cả hai Nếu thành phần nguồn thu thập được mức năng lượng lớn hơn công suất yêu cầu của thành phần tiêu thụ thì một phần năng lượng thu thập được cung cấp cho thành phần tiêu thụ phần dư thừa sẽ được lưu vào thành phần lưu trữ thường là sạc cho
pin Trong trường hợp thành phần nguồn thu thập năng lượng không đủ đáp ứng yêu cầu tiêu thụ thì nút sẽ sử dụng năng lượng ở cả hai thành phần này
Hình 4 1 Dòng năng lượng trong một nút điển hình
Giả sử mạng được lập lịch hoạt động bao gồm n nút được đánh chỉ số từ 1 đến
n Các nút có thể giống nhau nhưng không nhất thiết phải giống hệt nhau Mỗi nút
dựa trên các điều kiện triển khai của riêng nó có thể thu thập năng lượng xung quanh ở tốc độ và khoảng thời gian nhất định Mục tiêu là tìm cách lên lịch cho mỗi nút để tối đa hóa mục đích cụ thể mạng đồng thời đảm bảo các ràng buộc liên quan đến năng lượng
Đối với một ứng dụng giám sát điển hình mỗi nút cảm biến trong mạng có thể tồn tại ở chế độ hoạt động hoặc chế độ ngủ mỗi nút trong số chúng được đặc trưng bởi tốc độ tiêu thụ năng lượng trung bình và kiểu tiêu thụ điện năng khác nhau Trong các trường hợp tổng quát hơn các nút có thể có nhiều hơn hai chế độ Biểu thị tập hợp các chế độ khả thi cho nút i là sau đó một lịch trình cho nút i được xác định bởi một chuỗi các cặp được biểu diễn như biểu thức 4 1
(4 1) Trong đó:
: lịch trình của nút i : độ dài của dãy trạng thái : chế độ ở trạng thái j của nút i
: thời điểm bắt đầu trạng thái j của nút i Đ
ộ dài của dãy này là tức là số trạng thái của nút i trong lịch trình Số trạng
thái của một nút được hiểu là số lần thay đổi giữa các chế độ hoạt động của nút đó Tham số biểu thị cho chế độ được sử dụng ở trạng thái thứ j của nút i và và là thời điểm bắt đầu của trạng thái này Ví dụ xem xét nút cảm biến với hai chế độ
chế độ là chế độ hoạt động tương ứng với mức tiêu thụ điện năng cao hơn và chế độ là chế độ ngủ có mức tiêu thụ năng lượng thấp Khi đó tập chế độ khả thi của nút là cho mọi nút Lưu ý rằng ngay cả các nút có các chế độ giống nhau nhưng chúng có thể có các đặc điểm tiêu thụ điện năng khác nhau Lịch trình của toàn mạng bao gồm nút là sự kết hợp các lịch trình của mọi nút trong mạng được biểu diễn như biểu thức 4 2
1..ˆ i ˆ i i n S S (4 2)
Ở đây thời điểm bắt đầu và thời điểm kết thúc của một chu kỳ lịch trình cho mọi nút trong mạng là giống nhau Trong nghiên cứu của luận án chọn và i
i s
t T
cho mọi nút trong đó T là thời gian kết thúc của lịch trình
Với các định nghĩa trên vấn đề cần giải quyết bây giờ là tìm lịch trình tối ưu của toàn mạng nhằm tối đa hóa hoặc tối thiểu hóa một hàm mục tiêu xác định trước và đảm bảo một tập hợp các ràng buộc Hàm mục tiêu và các ràng buộc cần được lựa chọn cẩn thận để phản ánh chính xác tính ưu việt của một lịch trình nhất định và tính đến các quy tắc hạn chế hoạt động của hệ thống Do có các ràng buộc các nút cảm biến thường không thể chuyển đổi giữa các chế độ của nó một cách tùy ý mà cần tuân theo một biểu đồ trạng thái được thiết kế đã quy định Về việc triển khai mạng cảm biến các chức năng mục tiêu được sử dụng thường xuyên nhất thường liên quan đến mức tiêu thụ năng lượng tuổi thọ phạm vi đo lường vùng phủ sóng và đặc tính truyền thông
Về mặt lý thuyết không có giới hạn về số trạng thái của một nút cảm biến (số lần chuyển trạng thái) Điều này làm cho không gian tìm kiếm lịch trình trở nên rất lớn Do đó sự phụ thuộc của hàm mục tiêu vào lịch trình là rất lớn và không thích hợp để mô hình hóa hoặc giải bằng các phương pháp truyền thống như phương pháp Monte-carlo phương pháp phân tích xác định Các phương pháp thay thế được lựa chọn thường liên quan đến phương pháp suy nghiệm chẳng hạn như phương pháp dựa trên trí tuệ bày đàn hoặc tiến hóa
Luận án đề xuất một kỹ thuật tìm giải pháp cho bài toán tối ưu hóa lịch trình toàn mạng bằng cách sử dụng thuật toán di truyền Để sử dụng các thuật toán di truyền người ta cần xác định cấu trúc nhiễm sắc thể mã hóa đầu vào của hàm mục tiêu trong trường hợp này chính là lịch trình mạng