4
Hình 4.12 thể hiện giá trị fitness của cả năm bộ tham số qua các trường hợp. Nhìn chung, chúng tơi nhận thấy giá trị Fitness của bộ tham số thứ 4 là giá trị nhỏ nhất, điều đó có nghĩa là bộ tham số thứ 4 có xu hướng đưa đến phương án tốt nhất có thể. Điều này thể hiện rõ nhất trong kịch bản 1 và kịch bản 4, khi giá trị hàm
lượng giá của bộ tham số thứ 4 nhỏ hơn hoàn toàn so với các bộ tham số khác. Tuy
nhiên, kịch bản 2, giá trị của hàm lượng giá Fitness của bộ tham số 4 là không tốt, khi mà giá trị này chỉ xếp vị trí thứ tư và chỉ có duy nhất một giá trị tốt nhất là ở trường hợp thứ 6. Còn ở kịch bản 3, bộ tham số thứ 4 có tới bốn trên sáu giá trị đạt
bộ tham số tối ưu cho bài tốn WNPA-3DT chính là bộ tham số thứ 4 với
1
2 1d
d , d3 10, d4 5.
Hình 4.12: So sánh giá trị Fitness giữa các bộ tham số qua các trường hợp trong cả bốn kịch bản
4.5. Kết luận chương
Trong chương cuối này, chúng tôi đã tiến hành chạy thực nghiệm thuật toán
WNPA-3DT và các thuật toán khác như Tabu, GA, BTP trên địa hình DEM để
kiểm chứng tính hiệu quả về mặt chất lượng, kinh tế cũng như thời gian chạy. Qua cả bốn kịch bản chạy với các tham số khác nhau và việc so sánh các kết quả thu
được, thuật tốn của chúng tơi tìm ra phương án tốt nhất cũng như có chi phí xây
dựng thấp. Tuy nhiên thời gian tính tốn của thuật tốn này vẫn còn khá lâu. Để giải quyết triệt để vấn đề này, chúng tôi tiến hành chạy thuật tốn trên mơi trường song
song để giảm thiểu thời gian chạy. Việc song song hóa tính tốn đã giúp cải thiện
tốc độ của thuật toán lên đáng kể.
Ngồi ra, chúng tơi cịn thực nghiệm thuật tốn với các bộ tham số đầu vào khác nhau (d1,d2,d3,d4)để tìm ra bộ tham số hợp lý nhất cho thuật toán này. Với
bộ tham số được chọn ngẫu nhiên ban đầu, thuật toán đã cho kết quả tốt hơn so với các thuật tốn khác. Do đó với bộ tham số thứ 4 (d1d2 1, d310, d4 5) là bộ tham số cho phương án tối ưu nhất thì rõ ràng thuật tốn của chúng tơi thể hiện sự
vượt trội hơn so với các thuật toán khác. Đây là một đóng góp quan trọng của luận văn trong việc chứng minh sự ưu việt của thuật toán lập kế hoạch mạng trên địa
KẾT LUẬN
Luận văn đã trình bày về việc giải quyết bài toán lập kế hoạch mạng trên nền
địa hình 3D–GIS. Ở chương đầu, chúng tơi đã trình bày tổng quan về các kiến thức sơ lược cũng như mơ hình hóa bài tốn này. Chương 2 chúng tôi đi sâu vào việc nhận dạng địa hình độ cao số, từ đó có thể xác định được những vị trí có thể đặt
trạm thu phát. Sau khi có được các vị trí có thể đặt trạm, chương 3 đã trình bày một thuật giải song song hiệu quả cho bài toán này. Thuật giải này là sự kết hợp giữa thuật toán tham BTP với thuật tốn cải tiến PSO với việc song song hóa q trình
tính tốn để giảm thời gian chạy. Các kết quả thực nghiệm của thuật toán trên các
bộ dữ liệu thực đã được trình bày chi tiết ở chương 4. Các đánh giá cho thấy thuật
toán đề xuất tốt hơn so với một số thuật toán tốt khác hiện có về nhiều thơng số như
số lượng BS, sector, giá trị Coverage, QoS, hàm lượng giá Fitness và đặc biệt là
thời gian thực hiện, với sự hỗ trợ của tính tốn song song. Ngồi ra chúng tơi cịn tiến hành thực nghiệm để tìm ra bộ tham số tốt nhất cho bài tốn này, đó là bộ tham số: d1 d2 1, d3 10, d4 5.
Hầu hết các kết quả được trình bày trong luận văn đã được công bố tại một cơng trình kỷ yếu Hội nghị quốc tế (GIS-IDEAS) và một cơng trình đang gửi đăng tại tạp chí quốc tế (Computer Networks). Đây là những cơng trình chung của nhóm nghiên cứu mà tơi có vai trị quan trọng trong đó.
Trong tương lai, chúng tôi sẽ tiến hành cải tiến thuật toán này để đạt được
hiệu quả cao hơn cũng như giảm thiểu thời gian tính tốn. Ngồi ra, thuật tốn này cũng có thể được áp dụng trong các bài toán lập kế hoạch khác như các bài toán lập kết hoạch xây dựng các trạm thu gom rác thải, các nhà ga phục vụ mạng lưới giao thông, vv.
Danh mục các cơng trình cơng bố có liên quan đến luận văn
[A]. P. H. Thong, L. H. Son and N. D. Hoa (2012), “A Parallel Random Forest Algorithm for Digital Elevation Model Classification”, Proceeding of the 6th International Conference on GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences (GIS-IDEAS) 2012, 16-20 October, 2012,
Hochiminh, Vietnam, pp. 138 – 143.
[B]. L. H. Son, P. H. Thong, N. T. H. Minh and N. D. Hoa (2013), “WNPA-3DT: A Multi-Objective WiMax Network Planning Algorithm on Three Dimensional Terrains”, Computer Networks (submitted).
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1]. Nguyễn Đình Nhật (2013), “Thuật tốn tìm kiếm tốt nhất trước và tối ưu bầy
đàn song song giải bài toán lập kế hoạch mạng WiMAX trong địa hình ba
chiều”, Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên,
ĐHQGHN.
[2]. Nguyễn Nhật Quang (2010), “Khai phá dữ liệu”, Đại học Bách Khoa Hà Nội. [3]. Phạm Văn Cự, Lương Anh Tuấn, Hồng Kim Hương (2006), “Giáo trình về
hệ thống thông tin địa lý GIS và bản đồ”, NXB ĐHQGHN, Hà Nội.
Tiếng Anh
[4]. C. L. Giovanelli (1984), “An analysis of simplified solutions for multiple knife edgediffraction”, IEEE Transactions on Ăngtens and Propagation, 32 (3), pp. 297–301.
[5]. C. Prommak, C. Wechtaison (2012), “Network Planning and Optimization for Multi-Hop Relay Placement in WiMAX Networks”, Journal of Computer Science, 8(9), pp. 1414-1421.
[6]. C. Sapumohotti, M. Y. Alias, H. C. Ching, W. K. Kwee (2011), “Low cost network planning tool development using Google maps, SRTM data and MATLAB”, Proceeding of the 2011 International Conference on Information
Networking, 26 – 28 January, 2011, Barcelona, Spain, pp. 13 – 18.
[7]. Deygout (1966), “Multiple knife-edge diffraction of microwaves”, IEEE Transactions on Ăngtens and Propagation, 14 (4), pp. 480–489.
[8]. D. Johnston, J. Walker (2004), “Overview of IEEE 802.16 security”, IEEE Security & Privacy, 2 (3), pp. 40-48.
[9]. H. Carneiro, J. Oliveira, A. Rodrigues, P. Sebastiao (2007), “Software Planning Tool for WiMAX Networks”, Proceeding of the 6th Conference on
Telecommunications, May 2007, Peniche, Portugal, 4 pages on CDROM.
[10]. I. Dagher (2011), “Adaptive bandwidth mode detection algorithm”, IET Image
Processing 5(8), pp. 645 – 660.
[11]. J. Kennedy, R. Eberhart (1995), “Particle swarm optimization”, Proceeding of
the IEEE International Conference on Neural Networks, 27 November – 1
December, 1995, Perth, Western Australia, Vol.4, pp. 1942 – 1948.
[12]. L. Breiman (2001), “Random Forests”, Machine Learning, 45(1), pp. 5–32.
[13]. L. H. Son, P. H. Thong, N. D. Linh, T. C. Cuong and N. D. Hoa (2011), “Developing JSG Framework and Applications in COMGIS Project”,
International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications, 3, pp. 108 – 118.
[14]. P. H. Thong, L. H. Son and N. D. Hoa (2012), “A Parallel Random Forest Algorithm for Digital Elevation Model Classification”, Proceeding of the 6th International Conference on GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences (GIS-IDEAS) 2012, 16-20 October,
2012, Hochiminh, Vietnam, pp. 138 – 143.
[15]. P. Sebastiao, F. J. Velez, R. Costa, D. Robalo, C. Comissario, A. Rodrigues (2009), “Planning and Deployment of WiMAX and Wi-Fi Networks for Health Sciences Education”, Telektronikk, 2, pp. 173-185.
[16]. R. K. Taplin, D. M. Ryan, S. M. Allen, S. Hurley, N. J. Thomas (2007), “Algorithms for the Automatic Design of WiMAX networks”, Proceeding of the 2007 International Conference on Next Generation Mobile Applications, Services and Technologies, 12-14 September, 2007, Cardiff, UK, pp. 322 –
327.
[17]. S. Hurley, S. Allen, D. Ryan, R. Taplin (2010), “Modelling and planning fixed wireless networks”, Wireless Networks, 16(3), pp. 577-592.
[18]. T. Tsourakis, K. Voudouris (2007), “WiMAX network planning and system's performance evaluation”, Proceeding of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC 2007), 11-15 March, 2007, Hong Kong,
pp. 1948 - 1953.
[19]. T. Hu, Y. P. Chen and W. Banzhaf (2010), “WiMAX Network Planning Using Adaptive-Population-Size Genetic Algorithm”, Journal of Applications of Evolutionary Computation, 6025, pp. 31-40.
[20]. Worboys, M.F., Hearnshaw, H.M., Maguire, D.J. (1990), “Object-oriented modeling for spatial databases”, International Journal of Geographic Information System, 4(4), pp. 369-383.
[21]. Y. Abdulrahman, R. Saifur and M. Bwanga, “WiMAX: The Innovative Broadband Wireless Access Technology,” Journal of Communications, Vol 3, No 2 (2008), pp 53-63, Apr 2008.
[22]. Y. Zhang (2009), WiMAX Network Planning and Optimization, Auerbach
Publications Boston, MA, USA.
[23]. Y. Admed, W. Mughni, P. Akhtar (2010), “Development of a GIS Tool for WiMAX Network Planning”, Proceeding of the 2010 International Conference on Information and Emerging Technologies, 14 – 16 June, 2010,
Karachi, Pakistan, pp. 1 – 5.
[24]. Y. J. Gong et al. (2012), “Optimizing RFID Network Planning by Using a Particle Swarm Optimization Algorithm With Redundant Reader Elimination”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 8(4), pp. 900 –
912.
[25]. Z. Abichar, A. E. Kamal and J. M. Chang (2010), “Planning of Relay Station Locations in IEEE 802.16 (WiMAX) Networks”, Proceeding of Conference of
Wireless Communications and Networking, 18-21 April, 2010, Sydney,