6. Ý nghĩa khoa học của đề tài
3.5. Các giải thuật cho bài toán tối ưu cấu trúc mạng di động thế hệ mới
Tối ưu cấu trúc mạng di động là một bài toán khó và phức tạp. Đã có rất nhiều nghiên cứu và các giải thuật được đề xuất. Thuật toán di truyền được [21] đưa ra giải quyết bài toán ấn định kênh, tiết kiệm chi phí phổ và tối ưu vùng phủ. Tính sử dụng của thuật toán di truyền là tối ưu, tinh chỉnh các giải pháp hiện có. Giải thuật háu ăn (Greedy Algorithms) được lựa chọn hợp lý cho giai đoạn bắt đầu như lắp đặt
trạm gốc, tham số anten, xác định vùng phủ [22]. Các giải thuật tìm kiếm cục bộ, Tabu search được đề xuất cải thiện cho giải pháp hiện có. Sau đây, luận văn trình bày một số giải thuật cơ bản.
3.5.1. Thuật toán di truyền cơ bản
Thuật toán tuân theo việc lựa chọn tự nhiên của một quần thể. Cá thể nào phù hợp với môi trường, có sự thay đổi tốt hơn trong tái tạo, loại bỏ những yếu tố không hoặc ít phù hợp. Điều này có nghĩa là những "gen" có tính cá thể phù hợp cao sẽ được nhân rộng trong thế hệ sau có đặc tính tốt hơn.
Hình 3.2: Các thủ tục chính của thuật toán di truyền
Từ hình vẽ ta thấy trong thuật toán di truyền có 6 thủ tục chính.
Bước 1: [Start] Tạo ra tổng thể ngẫu nhiên của n nhiễm sắc thể (chính là các giải pháp có thể cho việc tối ưu hệ thống thông tin di động)
Bước 2: [Fitness] Đánh giá độ thích nghi f(x) của mỗi nhiễm sắc thể x trong tổng thể
Bước 3: [New Population] Tạo ra tổng thể mới bằng cách lặp lại các bước sau sao cho đến khi tổng thể mới hoàn chỉnh:
• [Selection] Chọn một hoặc nhiều cặp nhiễm sắc thể làm bố mẹ từ tổng thể chung (độ thích nghi càng cao, càng có khả năng được lựa chọn)
• [Recombination] Lai ghép một hoặc nhiều nhiễm sắc thể lại với nhau để tạo thành nhiễm sắc thể con. Nếu không lai ghép, con được sao chép y hệ từ bố mẹ
• [Mutation] Xảy ra đột biến ở một vài vị trí của nhiễm sắc thể cũ tạo thành nhiễm sắc thể mới
• [Offspring] Đặt nhiễm sắc thể mới vào tổng thể
Bước 4: [Replacement] Sử dụng tổng thể vừa được tạo ra để tiếp tục chạy thuật toán
Bước 5: [Test] Nếu điều kiện kết thúc được thỏa mãn, dừng lại và đưa ra giải pháp tốt nhất cho bài toán tối ưu cấu trúc hệ thống thông tin di động đã đặt ra
Bước 6: [Loop] Quay lại bước 2.
Sau đây là cấu trúc cơ bản của thuật toán di truyền và từ đây có thể phát triển, xây dựng các thuật toán tiên tiến hơn.
Thuật toán 3.1. Thuật toán di truyền cơ bản: Input: T : The given number of generations
K : Population size
K: Offspring size
pr : Recombination probability
pm : Mutation probability Output: The best solution in P
Step 1 (Initialization): Set t 0 and P For i 1,...,K do
1) Create an individual 𝑎⃗i randomly or heuristically; 2) P = P 𝑎⃗i
Step 2 (Evaluation):
For each individual 𝑎⃗i P do
1) Calculate the objective function f (𝑎⃗i); 2) Assign a fitness value zi to 𝑎⃗i
Step 3 (Reproduction): Set P ;
For i 1,...K do
1) Select two individuals 𝑎⃗, 𝑏⃗⃗ P, according to a given scheme and based on the finess values;
2) Recombine 𝑎⃗ and 𝑏⃗⃗ with the probability pr, resulting a child 𝑐⃗; 3) Mutate ci with the probability pm ;
4) P = P𝑐⃗i. Step 4 (Replacement):
Replace the less fit individuals in population P with the children in offspring
P
Step 5 (Termination):
t t 1
If t T or another stopping criterion is satisfied then terminate, else go to Step 2.
Cần phải nhấn mạnh rằng thuật toán này không phản ánh thuật toán di truyền trong dạng tổng quát nhất, ví dụ: không cần hạn chế cỡ cộng đồng và việc kết hợp cần có hơn hai bố mẹ.