1.2.6 Phiên bản xác suất của RMM
Mô hình này dùng ma trận xác suất để xác định vị trí của MN riêng biệt trong thời gian tiếp theo, và được biểu diễn bằng 3 trạng thái. Trạng thái 0 biểu diễn vị trí hiện tại của MN, trạng thái 1 biểu diễn vị trí trước đó của MN, và trạng thái 2 biểu diễn vị trí tiếp theo của MN. Ma trận xác suất được dùng là [11]:
P = ) 2 , 2 ( ) 1 , 2 ( ) 0 , 2 ( ) 2 , 1 ( ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( ) 2 , 0 ( ) 1 , 0 ( ) 0 , 0 ( P P P P P P P P P
với P(a,b) biểu diễn xác suất MN sẽ di chuyển từ trạng thái a sang trạng thái b. Mỗi node di chuyển ngẫu nhiên với một vận tốc trung bình cho trước. Ma trận sau là một ví dụ gồm các giá trị dùng để tính sự di chuyển x và y [11]: P1 = 7 . 0 0 3 . 0 0 7 . 0 3 . 0 5 . 0 5 . 0 0
Ma trận xác suất P1 cho phép MN di chuyển theo bất kỳ chiều nào, miễn là nó không quay trở lại trạng thái trước đó. Cách làm này tốt hơn sự di chuyển ngẫu nhiên ban đầu vì nó phản ánh ảnh hưởng của các hoạt động thực tiễn nhiều hơn. Ví dụ, khi mọi người hoàn thành nhiệm vụ hàng ngày của họ, họ có xu hướng tiếp tục di chuyển theo một chiều gần như không đổi. Hiếm khi họ đột ngột quay trở lại theo vết cũ. Tuy nhiên, chọn các giá trị thích hợp của P(a,b) là rất khó cho những kịch bản riêng biệt.
1.2.7 Mô hình di động đường phố, phân vùng và khu vực thành phố
Ta luôn tìm kiếm những đặc tính mong muốn của mô hình di động gồm có yêu cầu đầu vào/đầu ra và quan tâm những kết quả khi thiết kế một mô hình di động cụ thể. Ta biểu diễn một mô hình di động cơ bản với tập các thông số đầu vào Sin và tập các thông số đầu ra Sout; Sin gồm có: P - biểu diễn số nhóm của các MN, một khu vực địa lý
G tổ chức thành các vùng, và khoảng thời gian T. Soutgồm tập hợp các hàm để quyết định vị trí của một MN thứ p thông qua tập G ở thời điểm t. Bằng cách kết hợp các yếu tố này với lý thuyết vận chuyển, ta có ba mô hình: đường phố, phân vùng và khu vực thành phố. Trước khi định nghĩa ba mô hình này, ta trình bày ngắn gọn lý thuyết vận chuyển.
Lý thuyết vận chuyển tìm cách xác định tải mà một hệ thống cần phải vận chuyển trong một khu vực địa lý cần phục vụ cho trước (đường phố, phân vùng và thành phố). Để tính toán tải này cần phải xét các biến số khác nhau:
Mục đích của hành trình,
Tuyến đường chính xác gồm điểm xuất phát và điểm kết thúc,
Nhóm dân số như là các sinh viên và những người lao động,
Chu kỳ hoạt động của MN chính,
Khu vực phổ biến hấp dẫn nhiều MN.
Xét mô hình khu vực thành phố biểu diễn sự di động của người sử dụng và hoạt động lưu lượng trong một vùng địa lý rộng. Mô hình khu vực thành phố đặc trưng gồm có hai đặc tính theo lý thuyết vận chuyển. Thứ nhất, các thành phố phát triển theo cách ở trung tâm thành phố tập trung cao các nơi làm việc và kinh doanh. Xung quanh trung tâm thành phố là phân bố tương đối của các khu vực nhà ở cho những người ở thành phố, điều này được tham khảo như là khu vực đô thị. Di chuyển ra xa trung tâm thành phố thì nhận thấy sự giảm dần mật độ dân số, biểu diễn cho khu vực ngoại ô và nông thôn. Đặc tính thứ hai tìm thấy trong một thành phố đặc trưng là mạng lưới đường phố hỗ trợ sự di chuyển từ trung tâm thành phố xuyên qua khu vực đô thị cho đến khu vực ngoại ô và nông thôn. Rõ ràng, sự tập trung trong mô hình khu vực thành phố chính là để biểu diễn những luồng lưu lượng lớn trong phạm vi thành phố.
Mô hình phân vùng xem xét sự di động trong thành phố nhẹ nhàng hơn. Thay vì xem xét toàn thành phố, mô hình này chia thành phố thành nhiều vùng. Mỗi vùng là một ô vuông được tạo bởi lưới trực giao chính là mạng lưới đường phố.
Mô hình di động đường phố cố gắng mô hình hoá sự di chuyển của các MN đơn lẻ. Nó cố gắng bắt chước các điều kiện lưu lượng thực tế bằng cách tối thiểu thời gian di chuyển cho tất cả các node và đảm bảo những tính chất an toàn trong khi di chuyển như là giới hạn vận tốc và khoảng cách tối thiểu cho phép giữa hai MN bất kỳ.
Các mô hình di động đường phố, phân vùng và khu vực thành phố thiếu những chi tiết cụ thể, như là tính toán sự di chuyển của các MN, vì chúng là các mô hình lý thuyết dùng để mô tả môi trường mô phỏng. Những mô hình lý thuyết này tạo nên những môi trường mô phỏng thực trong đó xuất hiện cả những chướng ngại vật và những đường đi đã hoàn toàn được xác định. Khi kết hợp, các mô hình di động đường phố, phân vùng và khu vực thành phố tạo nên một môi trường mô phỏng thực. Nhưng nếu mô phỏng mô hình di động này ta sẽ gặp rất nhiều phép tính và sự phức tạp.
1.2.8 Phân lớp mô hình di động
Phân lớp mô hình di động biểu diễn mức độ phạm vi của các vật chuyển động. Mô hình di động các thành phố lớn (METMOD) tập trung vào những di chuyển của các MN trong một khu vực thành phố lớn. Khu vực thành phố lớn được chia thành những vùng nhỏ hơn. Một ma trận kết nối di chuyển được tạo nên và dùng để mô tả xác suất một MN di chuyển vào trong một vùng gần kề.
Mô hình di động quốc gia (NATMOD) bắt chước hoạt động của các MN di chuyển giữa những khu vực thành phố lớn. NATMOD chia vùng mô phỏng thành những vùng nhỏ hơn; tuy nhiên, những vùng nhỏ hơn này chính là những khu vực thành phố lớn. Cho rằng phần lớn dân cư di chuyển giữa những thành phố lớn bằng máy bay nên cần sử dụng thông tin chuyến bay (từ phòng vận chuyển) như là khoảng cách giữa hai thành phố lớn và cho rằng số máy bay đến và đi một thành phố là bằng nhau, từ đó tính lượng lưu lượng cho mô hình di chuyển.
Cuối cùng, mô hình di động quốc tế (INTMOD) mô tả hoạt động của các MN di chuyển, chẳng hạn giữa nước Mỹ và những nước khác. Dữ liệu từ Mỹ và 10 nước được lựa chọn để tạo nên lượng lưu lượng chính xác. Vì vậy, trong mô hình này lưu lượng đến và đi biểu diễn cho các quốc gia đơn lẻ.
1.3 Kết luận chƣơng
Chương này trình bày lại một số mô hình di động riêng lẻ (của mỗi MN đơn). Nó khá đầy đủ để biểu diễn sự di chuyển của mỗi MN trong cả hai mạng: mạng tế bào truyền thống và mạng ad-hoc. Tuy nhiên, như ta thấy ở chương 4, các mô hình này là chưa thực tế và cần phải kiểm tra một số điều kiện (ví dụ: tính dừng và độ ổn định) để xây dựng nên mô hình di động gần thực tế hơn.
CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH DI ĐỘNG NHÓM
Chương một ta đã thảo luận các mô hình di động biểu diễn các MN mà hoạt động của chúng là hoàn toàn độc lập với nhau. Tuy nhiên, trong nhiều tình huống cần thiết mô tả hoạt động của các MN cùng nhau di chuyển. Ví dụ, nhiều kịch bản quân sự xảy ra trong đó nhóm các chiến sĩ phải hoạt động cùng nhau, v.v..., hoặc đơn giản chỉ là cách thức hợp tác nào đó để thực hiện một mục đích. Để mô hình hoá trong những tình huống như thế, các mô hình nhóm cho phép thực hiện những tính chất hợp tác mới này. Chương này ta thảo luận hai loại mô hình di động nhóm:
Mô hình di động nhóm đơn giản: Là mô hình xét tới sự tương tác giữa các MN.
Mô hình di động nhóm điểm chuẩn: Mô hình biểu diễn sự chuyển động ngẫu nhiên của một nhóm các MN cũng như chuyển động ngẫu nhiên của mỗi MN trong nhóm.
2.1 Các mô hình di động nhóm đơn giản [12]
Các mô hình RMM và RWM không đủ để mô tả những tình huống cuộc sống thực. Ta sẽ đưa ra những sự phụ thuộc lấy kết quả từ những tương tác giữa các MN.
2.1.1 Mô hình di động ngẫu nhiên tương quan hàm e mũ
Một trong những mô hình di động nhóm đầu tiên được đề xuất là mô hình di động ngẫu nhiên tương quan hàm e mũ. Trong mô hình này, một hàm chuyển động được sử dụng để tạo nên sự di chuyển của MN. Cho trước vị trí (của MN hoặc nhóm) ở thời điểm t là b(t) và ở thời điểm tiếp theo (t+1), vị trí tiếp theo (của MN hoặc nhóm)
b(t+1) = b(t)e 1 + ( 2 1 ) ( 1 e )r (2.1)
với τ điều chỉnh tốc độ thay đổi từ vị trí trước đó đến vị trí mới (nghĩa là τ nhỏ tương ứng sự thay đổi lớn) và r là biến ngẫu nhiên Gauss có phương sai σ. Nhưng nó không dễ để tạo nên mẫu chuyển động bằng cách lựa chọn các giá trị thích hợp cho (τ,σ). Những mô hình sau đây sẽ cải thiện những thiếu sót này.
2.1.2 Mô hình di động theo hàng
Mô hình di động theo hàng chứng tỏ rất hữu ích cho những mục đích tìm kiếm và quét. Mô hình này biểu diễn một tập các MN tạo thành một hàng và chuyển động đều lên phía trước theo một hướng cụ thể (ví dụ một hàng các chiến sĩ hành quân tiến về phía quân thù). Một sự thay đổi nhỏ của mô hình cho phép các MN riêng lẻ theo kịp lẫn nhau sau một MN khác (ví dụ một nhóm các em nhỏ đi vào/ra lớp theo một hàng dài có lớp trưởng dẫn đầu).
Để thực hiện mô hình này, một đường kẻ tham khảo (tạo thành một hàng các MN) được xác định. Mỗi MN được đặt trong mối liên hệ với những điểm chuẩn của nó trên đường kẻ; sau đó MN được phép di chuyển ngẫu nhiên xung quanh điểm chuẩn của nó (hình 2.1) [11].
Điểm chuẩn mới cho MN được xác định như sau:
điểm_chuẩn_mới = điểm_chuẩn_cũ + vec-tơ_quay
với điểm_chuẩn_cũ là điểm chuẩn trước đó của MN và vec-tơ_quay là độ dịch được xác định trước để di chuyển đường kẻ tham khảo. Độ dịch này được tính thông qua khoảng cách ngẫu nhiên và góc ngẫu nhiên (giữa 0 và π, vì sự di chuyển chỉ có tiến về phía trước). Vì độ dịch đều dùng cho tất cả các MN, nên đường kẻ là một đường 1-D.