- 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 luận và hướng phát triển
Kết luận
Mạng cảm biến không dây ngày càng trở nên không thể thiếu trong các ứng dụng thực tế với những tính năng vượt trội so với hệ thống cảm biến truyền thống. Một vấn đề lớn cần quan tâm và giải quyết là đảm bảo năng lượng để mạng hoạt động ổn định và lâu dài. Các giải pháp năng lượng cho mạng cảm biến hiện chưa đáp ứng được nhu cầu về năng lượng của mạng. Tối ưu hóa mạng cảm biến là hướng nghiên cứu nhằm tối ưu hóa mục tiêu mạng thỏa mãn các ràng buộc và gắn liền nhiệm vụ đảm bảo năng lượng duy trì hoạt động mạng.
Tối ưu hóa lịch trình là một bài toán phổ biến trong phát triển và ứng dụng mạng cảm biến không dây. Tối ưu hóa lịch trình có mục đích tìm ra lịch hoạt động của mạng nhằm tối ưu mục tiêu mạng với các ràng buộc. Đây là bài toán tối ưu hóa tổ hợp đa mục tiêu nhiều ràng buộc phức tạp và luôn cần quan tâm đến vấn đề năng lượng để đảm bảo duy trì hoạt động mạng. Các bài toán 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 nghiên cứu thường giải quyết cho các bài toán đơn lẻ với mục tiêu và ràng buộc cụ thể nên việc sử dụng các kết quả cho các bài toán ứng dụng khác là rất khó khăn thậm chí không thể. Mặt khác, các nghiên cứu về mạng cảm biến rất cần có phần mềm mô phỏng quan tâm đến quá trình năng lượng, mức tiêu thụ của từng nút mạng. Tuy nhiên, vấn đề năng lượng lại chưa được quan tâm thích đáng trong các phần mềm sẵn có.
Luận án đã tập trung giải quyết hai vấn đề chính là phát triển nền tảng mô phỏng mạng cảm biến có tính đến yếu tố năng lượng và phát triển phương pháp kết hợp giữa thuật toán di truyền và mô phỏng để giải bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng cảm biến cho lớp bài toán ứng dụng.
Luận án trình bày phương pháp giải bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng bằng cách kết hợp sử dụng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài thay đổi (VLC-GA) và mô phỏng năng lượng. Thuật toán VLC-GA sẽ thực hiện tìm lời giải tối ưu với sự trợ giúp của nền tảng mô phỏng có tính đến năng lượng của mạng cảm biến. Nền tảng mô phỏng có vai trò thiết lập và mô phỏng mạng vật lý với các tham số, thông số theo yêu cầu của bài toán. Sau mỗi thế hệ VLC-GA sẽ cho ra một tập kết quả tương ứng các lịch trình mạng và được đưa vào chạy mô phỏng để tính toán các thông số cần thiết liên quan đến hàm mục tiêu trong đó có các thông số về năng lượng. Kết quả mô phỏng sẽ là tập thông số đầu vào cho VLC-GA tính toán tập giá trị hàm mục tiêu và tiếp tục thực hiện quá trình tiến hóa ở thế hệ tiếp theo cho đến khi xảy ra điều kiện dừng hoặc tìm ra giá trị tối ưu của hàm mục tiêu. Luận án đã thực hiện nghiên cứu với các kết quả cơ bản sau:
Thực hiện khảo sát về nhu cầu năng lượng của mạng cảm biến. Bên cạnh đó, thực hiện một số khảo sát về các giải pháp năng lượng cho nút cảm biến không dây và toàn mạng. Những kết quả của việc khảo sát có ý nghĩa trong quá trình nghiên cứu và thực hiện các nhiệm vụ đề tài, các mô hình toán học được sử dụng trong phát triển nền tảng mô phỏng. Ngoài ra, việc khảo sát về các phần mềm mô phỏng đã chỉ
ra rằng vấn đề mô phỏng năng lượng thực sự cần thiết cho nghiên cứu phát triển mạng cảm biến không dây nói chung và tối ưu hóa mạng cảm biến nói riêng.
Đề xuất và phát triển nền tảng mô phỏng mạng cảm biến không dây với mối quan tâm đến năng lượng. Nền tảng có khả năng mô phỏng hoạt động của mạng cảm biến đồng thời tính toán, giám sát và mô phỏng quá trình năng lượng, mức tiêu thụ năng lượng ở từng chế độ làm việc của từng nút và toàn mạng. Nền tảng mô hình hóa nút cảm biến gồm 5 mô đun tương đồng với nút thực. Điều này giúp dễ ràng xem xét nút với các chế độ hoạt động nên thuận lợi trong việc hỗ trợ thực hiện giải bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng. Nền tảng đã được chạy thử nghiệm và so sánh kiểm chứng cho độ chính xác và độ tin cậy khá cao, đồng thời thực hiện mô phỏng mạng cảm biến theo một số kịch bản với kết quả khả quan hứa hẹn nhiều khả năng ứng dụng và phát triển trong nghiên cứu mạng cảm biến, đặc biệt các vấn đề liên quan năng lượng. Một số kết quả thử nghiệm với nền tảng mô phỏng như sau: - Thử nghiệm mô phỏng quá trình sạc và xả của pin Panasonic BK-60AAAH và so
sánh kết quả với dữ liệu được công bố bởi hãng sản xuất cho độ chính xác và độ tin cậy cao.
- Thử nghiệm mô phỏng năng lượng tiêu thụ của nút cảm biến và so sánh kết quả với năng lượng tiệu thụ của nút thực tế cho độ chính xác và độ tin cậy cao. Kết quả của thử nghiệm này cùng thử nghiệm trên góp phần đánh giá, kiểm chứng tính đúng đắn của nền tảng mô phỏng về năng lượng của mạng cảm biến.
- Thử nghiệm mô phỏng giám sát mức năng lượng của các nút cảm biến trong mạng cho kết quả rõ ràng dễ quan sát.
- Thử nghiệm mô phỏng quá trình năng lượng của các nút hoạt động độc lập cho kết quả dễ quan sát và có thể dễ ràng xem xét về quá trình năng lượng của từng nút. Qua đó có thể tính toán số liệu về năng lượng và trợ giúp quá trình giải bài toán tối ưu hóa sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến.
- Thử nghiệm mô phỏng mạng với kịch bản truyền thông theo cơ chế quảng bá. Kết quả mô phỏng đồ họa trực quan, thông tin về các nút như mã nút, vị trí trong vùng bao phủ được hiển thị rõ ràng. Hình ảnh định tuyến cũng như quá trình lan truyền bản tin qua các bước truyền trong mạng cảm biến dễ quan sát.
- Thử nghiệm mô phỏng mạng với kịch bản truyền thông theo cấu trúc cây. Kết quả mô phỏng dạng đồ họa trực quan, các thông tin về nút và kích thước mạng rõ ràng. Người quan sát có thể thấy các định tuyến truyền thông trong mạng khi một bản tin được truyền từ một nút đến nút nhận, đồng thời cũng thấy được bản đồ định tuyến và mức độ vai trò trong truyền thông của các nút trong mạng.
- Thử nghiệm mô phỏng quá trình năng lượng của các nút mạng với các hoạt động đo lường, truyền thông và thu thập năng lượng từ môi trường. Kết quả mô phỏng cho hình ảnh trực quan rõ ràng về các thông tin của nút, kích thước mạng và định tuyến truyền thông trong mạng. Các thông tin về quá trình tiêu thụ năng lượng của từng nút cảm biến cũng như mức thu thập năng lượng từ môi trường và sạc cho pin được mô phỏng một cách rõ ràng trực quan. Các thông tin này sẽ rất hữu ích trong hỗ trợ quá trình tính toán các thông số mạng để giải bài toán tối ưu hóa mạng cảm biến quan tâm đến vấn đề năng lượng và tuổi thọ mạng.
Đề xuất và phát triển biến thể mới giải thuật di truyền VLC-GA cho bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng với sự trợ giúp của nền tảng mô phỏng năng lượng nhằm tối
ưu hóa sử dụng năng lượng mạng trong cảm biến. Các công việc và kết quả đạt được như sau:
- Phát triển biến thể mới của giải thuật di truyền VLC-GA với nhiễm sắc thể có độ dài thay đổi tùy biến cho bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng cảm biến.
- Mô hình hóa và giải bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng cảm biến theo cả hai dạng thức của thuật toán di truyền FLC-GA và VLC-GA nhằm so sánh và thấy được các ưu điểm của thuật toán VLC-GA.
- Thử nghiệm giải bài toán tối ưu hóa lịch trình với mục tiêu tối đa hóa số giá trị đo lường với ràng buộc khoảng thời gian giữa hai lần đo càng nhỏ càng tốt và đảm bảo tuổi thọ mạng trong điều kiện các nút có thể thu thập được năng lượng từ môi trường. Bài toán được giải với hai kịch bản khi mạng chỉ có một nút và khi mạng có nhiều nút. Mỗi kịch bản đều được thực hiện với hai dạng thức thuật toán VLC-GA và FLC-GA. Các lần giải đều cho kết quả khả quan về lịch trình mạng. Dạng thức VLC-GA cho thấy được tính hiệu quả hơn thể hiện trong các lần chạy thuật toán cho các giá trị hàm mục tiêu tốt hơn, và ổn định với sai lệch rất nhỏ giữa các lời giải. Kết quả mô phỏng mạng với lịch trình là kết quả nhận được từ VLC-GA cho thấy sự tối ưu được thể hiện các nút hoạt động nhịp nhàng và luôn có thể thu thập được năng lượng từ môi trường và sạc cho pin đúng lúc cần thiết giúp tránh tình trạng hết pin nên đảm bảo tuổi thọ mạng.
Sự kết hợp thuật toán di truyền sử dụng nhiễm sắc thể có chiều dài thay đổi và nền tảng mô phỏng tính đến yếu tố năng lượng đã giúp thực hiện bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng một cách hiệu quả và mở ra những hứa hẹn phát triển trong nghiên cứu tối ưu hóa mạng cảm biến, các phương pháp cải thiện hiệu năng mạng và đặc biệt những vấn đề liên quan đến năng lượng của mạng cảm biến. Kết quả của luận án mở ra hướng nghiên cứu tích cực về các vấn đề xoay quanh năng lượng, tuổi thọ mạng nói riêng và tối ưu hóa mạng cảm biến nói chung.
Hướng phát triển
Trong thời gian tới, với các kết quả nghiên cứu đạt được của luận án sẽ là cơ sở để tiếp tục được nghiên cứu và phát triển hoàn thiện hơn những vấn đề sau:
- Tiếp tục phát triển hoàn thiện hơn nền tảng mô phỏng bao gồm phát triển các thư viện mô đun và giao diện người dùng.
- Phát triển mở rộng giải thuật di truyền VLC-GA để giải các bài toán tối ưu hóa cho mạng cảm biến trong những vấn đề định tuyến truyền thông, tối ưu hóa vùng phủ sóng.