Đang tải... (xem toàn văn)
Tối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dây
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG - BÙI KHẮC XUÂN TÌNH TỐI ƢU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG - BÙI KHẮC XUÂN TÌNH TỐI ƢU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 60.48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS TRẦN CÔNG HÙNG TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình khác TPHCM, ngày 22 tháng 08 năm 2016 Học viên thực luận văn Bùi Khắc Xuân Tình ii LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Trần Công Hùng, giảng viên Học viện Công Nghệ Bƣu Chính Viễn Thông – sở TPHCM, thầy tận tình hƣớng dẫn, giúp đỡ suốt trình thực luận văn Tôi xin cảm ơn quý Thầy Cô khoa Công nghệ thông tin – Học viện Công nghệ Bƣu Viễn thông TPHCM tận tình giảng dạy, trang bị cho kiến thức quý báu năm học vừa qua Sau cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình, anh chị, bạn bè đồng nghiệp ủng hộ, giúp đỡ động viên suốt trình học tập thực luận văn TPHCM, ngày 22 tháng 08 năm 2016 Học viên thực luận văn Bùi Khắc Xuân Tình iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT .v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH vii MỞ ĐẦU .1 Chƣơng - TỔNG QUAN VỀ WSN VÀ CÁC THÁCH THỨC .3 1.1 Tổng quan WSN .3 1.1.1 Giới thiệu 1.1.2 Các đặc trƣng WSN 1.1.3 Các vấn đề thiết kế WSN 1.1.4 Kiến trúc WSN [7] 1.1.5 Kiến trúc sensor [7] 1.1.6 Chồng giao thức WSN 1.1.7 Ứng dụng WSN 12 1.2 Các thách thức .13 1.3 Vấn đề tối ƣu [8] 13 1.4 Kết luận chƣơng .15 Chƣơng - TỐI ƢU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG 16 NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ TRONG WSN 16 2.1 Giới thiệu .16 2.2 Các định nghĩa giả thuyết [9] 17 2.3 Mô hình hoá vùng giao tiếp node cảm biến [9] 19 2.4 Cân lƣợng độ trễ [9] 21 2.5 Tối ƣu đa mục tiêu [9] 26 2.5.1 Cách tiếp cận tổng trọng số WES 26 iv 2.5.2 Giải toán cân sử dụng WES 27 2.5.3 Đánh giá trọng số 29 2.6 Giao thức cân lƣợng độ trễ (TED) [9] 32 2.7 Kết luận chƣơng .36 Chƣơng - CẢI TIẾN GIAO THỨC TED .37 VÀ ĐỀ XUẤT GIAO THỨC TED+ 37 3.1 Giới thiệu .37 3.2 Cải tiến giao thức TED 37 3.3 Đề xuất giao thức TED+ 44 3.4 Kết luận chƣơng .47 Chƣơng - MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ GIAO THỨC .48 TED VÀ TED+ 48 4.1 Giới thiệu .48 4.2 Mô giao thức TED 48 4.3 Mô giao thức TED+ 51 4.4 Đánh giá TED TED+ 53 4.5 Kết luận chƣơng .60 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 61 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 v DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt BS CCB CD CDMA Tiếng Anh Base Station Constrained Anisotropic Diffusion Routing Concentric Circular Band Communication Disk Code Division Multiple Access CPF Candidate Proxy Forwarder CADR CSMA GAF GPRS GSM Carrier Sense Multiple Access Geographic Adaptive Fidelity General Packet Radio Service Global System for Mobile Institute of Electrical and IEEE Electronics Engineers Low Energy Adaptive Clustering LEACH Hierarchy Multi-objective Optimization MOGA Genetic Algorithm NNS Neighbour Network Set Power-Efficient GAthering in PEGASIS Sensor Information Systems PF Proxy Forwarder SAR Sequential Assignment Routing Sensor Network Services SNSP Platform Stateless Protocol for End-toSPEED End Delay Sensor Protocols for Information SPIN via Negotiation TED Trade-off Energy with Delay Trade-off Energy with Delay TED+ plus Threshold sensitive Energy TEEN Efficient sensor Network WEighted scale-uniform-unit WES Sum WLAN Wireless Local Area Networks WSN Wireless Sensor Network Tiếng Việt Trạm gốc Định tuyến khuếch tán đẳng hƣớng ràng buộc Vùng tròn đồng tâm Vùng giao tiếp hình đĩa Đa truy cập phân chia theo mã Ứng cử viên chuyển tiếp trung gian Đa truy cập cảm biến sóng mang Độ trung thực thích ứng địa lý Dịch vụ vô tuyến gói tổng hợp Hệ thống di động toàn cầu Viện kỹ sƣ điện điện tử Phân nhóm phân bật tƣơng thích lƣợng thấp Thuật toán di truyền tối ƣu đa mục tiêu Tập mạng láng giềng Hệ thống thu thập thông tin cảm biến hiệu lƣợng Nút chuyển tiếp trung gian Định tuyến gán Nền tảng dịch vụ mạng cảm biến Giao thức phi trạng thái cho độ trễ từ đầu cuối đến đầu cuối Giao thức cảm biến thông tin thông qua thỏa thuận Cân lƣợng với độ trễ Cân lƣợng với độ trễ cải tiến Ngƣỡng lƣợng nhạy cảm hiệu cho mạng cảm biến Tổng đơn vị trọng số thay đổi Mạng cục không dây Mạng cảm biến không dây vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Giao thức WSN lớp thấp (Physical) [6] .11 Bảng 1.2: Các giao thức định tuyến WSN [6] 12 Bảng 2.1: Tham số đầu vào 30 Bảng 4.1: Các giá trị đầu vào dùng để mô 48 vii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Mô hình WSN Hình 1.2: Kiến trúc hình Hình 1.3: Kiến trúc hình lƣới Hình 1.4: Kiến trúc lai hình hình lƣới Hình 1.5: Kiến trúc sensor Hình 1.6: Sơ đồ khối chức sensor Hình 1.7: Kiến trúc phân lớp WSN 10 Hình 1.8: Tối ƣu đa mục tiêu 14 Hình 1.9: Phân loại vấn đề tối ƣu .15 Hình 2.1: Nhóm CCB theo số chẵn 20 Hình 2.2: Nhóm cac CCB theo số lẻ 20 Hình 2.3: Tham số k ảnh hƣởng đến kích thƣớc CPF 21 Hình 2.4: Mô tả đƣờng từ s0 đến sm 23 Hình 2.5: Yếu tố k, α, θ ảnh hƣởng tới hàm tiêu thụ lƣợng 24 Hình 2.6: Yếu tố k, α, θ ảnh hƣởng tới hàm độ trễ 25 Hình 2.7: Yếu tố k, α, θ ảnh hƣởng tới hàm tiêu thụ lƣợng đồng 26 Hình 2.8: M(k) với α = 31 Hình 2.9: M(k) với α = 31 Hình 2.10: M(k) với α = 32 Hình 2.11: TED với k =5 35 Hình 2.12: TED với k =3 36 Hình 3.1: Cải tiến giao thức TED kiểm tra nút kế cuối 38 Hình 3.2: Cải tiến giao thức TED chọn 𝜃 nhỏ 39 Hình 3.3: Cải tiến giao thức TED chọn 𝛿 ngắn 40 Hình 3.4: Giao thức TED 41 Hình 3.5: Giao thức cải tiến 41 Hình 3.6: Giao thức chọn proxy forwarder không kết hợp góc chọn 42 viii Hình 3.7: Giao thức cải tiến chọn proxy forwarder kết hợp góc chọn 42 Hình 3.8: Chuyển tiếp liệu n=100 vòng giao thức TED 43 Hình 3.9: Chuyển tiếp liệu n=100 vòng giao thức cải tiến 43 Hình 4.1: Các đƣờng truyền data từ source đến sink sau 100 vòng (TED) .49 Hình 4.2: Tổng lƣợng tiêu thụ sau vòng (TED) 49 Hình 4.3: Tổng độ trễ sau vòng (TED) 50 Hình 4.4: Tỉ lệ node chết sau vòng (TED) 50 Hình 4.5: Các đƣờng truyền data từ source đến sink sau 100 vòng (TED+) 51 Hình 4.6: Tổng lƣợng tiêu thụ sau vòng (TED+) 52 Hình 4.7: Tổng độ trễ sau vòng (TED+) 52 Hình 4.8: Tỉ lệ node chết sau vòng (TED+) .53 Hình 4.9: Tổng lƣợng tiêu hao TED TED+ 54 Hình 4.10: Tổng độ trễ TED TED+ 54 Hình 4.11: Tỉ lệ số node chết mạng TED TED+ 55 Hình 4.12: So sánh tổng lƣợng sau vòng TED, TED+, SR, LR 56 Hình 4.13: So sánh tổng độ trễ sau vòng TED, TED+, SR, LR 56 Hình 4.14: So sánh tỉ lệ node chết sau vòng TED, TED+, SR, LR 57 Hình 4.15: So sánh tổng lƣợng với hƣớng tiếp cận cải tiến 58 Hình 4.16: So sánh tổng độ trễ với hƣớng tiếp cận cải tiến 58 Hình 4.17: So sánh tỉ lệ node chết với hƣớng tiệp cận cải tiến 59 Hình 4.18: Thời gian chạy thuật toán TED TED+ 59 49 Hình 4.1: Các đƣờng truyền data từ source đến sink sau 100 vòng (TED) Hình 4.2: Tổng lƣợng tiêu thụ sau vòng (TED) 50 Hình 4.3: Tổng độ trễ sau vòng (TED) Hình 4.4: Tỉ lệ node chết sau vòng (TED) 51 4.3 Mô giao thức TED+ Các node đƣợc phân bố ngẫu nhiên vùng diện tích 1000x1000 với tổng số node 500 Hình 4.5 cho thấy phân bố node đƣờng liệu từ source đến sink sau 100 vòng truyền liệu Hình 4.6 & 4.7 lƣợng tiêu thụ độ trễ sau vòng truyền liệu từ source đến sink Hình 4.8 cho thấy phần trăm số node chết (hết lƣợng) sau vòng truyền liệu Hình 4.5: Các đƣờng truyền data từ source đến sink sau 100 vòng (TED+) 52 Hình 4.6: Tổng lƣợng tiêu thụ sau vòng (TED+) Hình 4.7: Tổng độ trễ sau vòng (TED+) 53 Hình 4.8: Tỉ lệ node chết sau vòng (TED+) 4.4 Đánh giá TED TED+ Trong chƣơng phân tích kỹ điểm cải tiến TED+ so với TED Do tối ƣu lƣợng tiêu thụ node chuyển tiếp trung gian nên tổng lƣợng tiêu thụ TED+ tốt tổng lƣợng tiêu thụ TED (Hình 4.9) Mặt khác, tối ƣu vùng lựa chọn node kế cuối nên tổng thời gian trễ TED+ tốt tổng thời gian trễ TED (Hình 4.10) Cuối số sensor chết (hết lƣơng) sau vòng TED TED+ có khác biệt (Hình 4.11) 54 Hình 4.9: Tổng lƣợng tiêu hao TED TED+ Hình 4.10: Tổng độ trễ TED TED+ 55 Hình 4.11: Tỉ lệ số node chết mạng TED TED+ Hai thể đặc biệt TED SR (Short Range forwarding) LR (Long Range forwarding) SR chuyển tiếp khoảng cách ngắn (trong mô sử dụng k = k =2) có ƣu điểm tối thiểu lƣợng truyền nhƣng độ trễ cao phải chuyển tiếp qua nhiều node LR chuyển tiếp khoảng cách dài (trong mô sử dụng k = nccb k = nccb-1) có ƣu điểm tối thiểu độ trễ nhƣng tốn lƣợng nhiều (năng lƣợng tỉ lệ thuận với khoảng cách truyền) TED mức cân SR LR TED+ thể mức cân tốt TED so với SR LR khía cạnh: lƣợng tiêu thụ tốt độ trễ đảm bảo tốt 56 Hình 4.12: So sánh tổng lƣợng sau vòng TED, TED+, SR, LR Hình 4.13: So sánh tổng độ trễ sau vòng TED, TED+, SR, LR 57 Hình 4.14: So sánh tỉ lệ node chết sau vòng TED, TED+, SR, LR Để thấy rõ so sánh TED TED+ Chúng ta xem xét hƣớng tiếp cận tối ƣu nêu chƣơng (gồm hƣớng tiếp cận): - Tối ƣu vùng lựa chọn kế cận node sink - Tối ƣu góc Ө = ∠sj , si , sm - Tối ƣu khoảng cách 𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑗 So sánh hƣớng tiếp cận tối ƣu với TED TED+ về: lƣợng (Hình 4.15), độ trễ (Hình 4.16), tỉ lệ node chết sau vòng lặp (Hình 4.17) Cuối so sánh thời gian chạy thuật toán TED TED+ Ta thấy thời gian chạy thuật toán có chênh lệch không đáng kể (Hình 4.18) 58 Hình 4.15: So sánh tổng lƣợng với hƣớng tiếp cận cải tiến Hình 4.16: So sánh tổng độ trễ với hƣớng tiếp cận cải tiến 59 Hình 4.17: So sánh tỉ lệ node chết với hƣớng tiệp cận cải tiến Hình 4.18: Thời gian chạy thuật toán TED TED+ 60 4.5 Kết luận chƣơng Chƣơng mô đặc điểm lƣợng độ trễ giao thức TED TED+ Phần mềm sử dụng mô Matlab R2012b Từ số liệu hình vẽ ta thấy giao thức TED+ cải thiện mặt lƣợng so với giao thức TED đặc biệt lƣu ý độ trễ TED+ tốt so với TED 61 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Việc sử dụng lƣợng không đồng mạng WSN gây khó khăn việc thu thập thông tin: vùng cần thu thập thông tin sensor lại hết lƣợng ngƣợc lại vùng cần thông tin thời gian sống sensor lại dài Nhƣ để tối ƣu mục tiêu vấn đề thách thức nhà khoa học Hiện có nhiều hƣớng nghiên cứu để tối ƣu mục tiêu này, tối ƣu đa mục tiêu để cân lƣợng độ trễ phƣơng pháp nhƣ Đề tài tìm hiểu thuật toán cân lƣợng độ trễ (TED) dựa lý thuyết tối ƣu đa mục tiêu: lƣợng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu, tối đa đồng mức tiêu lƣợng Việc tối ƣu đa mục tiêu dựa ý tƣởng chia dãy vùng giao tiếp nút cảm biến thành vùng tròn đồng tâm gọi CCB kết hợp với sử dụng phƣơng pháp tổng trọng số WES để xây dựng giao thức chuyển tiếp liệu TED Sau tìm hiểu giao thức TED, cải tiến giao thức TED cách: tối ƣu vùng lựa chọn node kế cuối cách chọn sm cho sm ϵ k’th / k’ ≤ nccb để nhằm tối ƣu lƣợng mạng; Giữa node liên tiếp đƣợc tối ƣu lƣợng cách: chọn góc Ө = ∠sj , si , sm nhỏ khoảng cách 𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑗 ngắn Kết mô cho thấy TED+ có mức tiêu thụ lƣợng độ trễ thấp so với TED Đặc biệt mức tiêu thụ lƣợng đồng TED+ tốt so với TED đƣợc thể qua tỉ lệ phần trăm node chết sau vòng lặp Trong tƣơng lai, hƣớng phát triển đề tài nghiên cứu thực thiện mạng cảm biến không dây mà nút đích có tính chất di động Dựa kết nghiên cứu đề tài này, thầy PGS.TS Trần Công Hùng thầy ThS Huỳnh Trọng Thƣa viết báo khoa học có tựa đề “Trade-off between Energy and Delay based on a Multi-objective Optimization Problem for Wireless Sensor Network” gởi đến tạp chí JCC (Journal of Communication and Computer, USA ) đƣợc chấp nhận ngày 12/06/2016 số báo JCC-E20160607-3 62 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D Luo, X Zhu, X Wu, G Chen (2011), “Maximizing lifetime for the shortest path aggregation tree in wireless sensor networks”, Proceedings of IEEE INFOCOM , 1566–1574 [2] A Manjeshwar, D.P Agrawal (2002), “APTEEN: a hybrid protocol for efficient routing and comprehensive information retrieval in wireless sensor networks”, Proceedings of IPDPS , 195–202 [3] A Manjeshwar, D.P Agrawal (2001), “TEEN: a routing protocol for enhanced efficiency in wireless sensor networks”, Proceedings of IPDPS, 2009– 2015 [4] I F Akyildiz, W Su, Y Sankarasubramaniam, and E Cayirci (2002), “Wireless sensor networks: A survey”, Computer Networks, 38(4):393–422 [5] PIERGIUSEPPE DI MARCO (2008), “Protocol Design and Implementation for Wireless Sensor Networks”, KTH Electrical Engineering [6] KAZEM SOHRABY, DANIEL MINOLI, TAIEB ZNATI (2007), “WIRELESS SENSOR NETWORKS Technology, Protocols, and Applications”, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey [7] M.A Matin and M.M Islam (2012), “Overview of Wireless Sensor Network”, InTech [8] Muhammad Iqbal, Muhammad Naeem, Alagan Anpalagan, Ashfaq Ahmed andMuhammad Azam (2015), “Wireless Sensor Network Optimization: MultiObjective Paradigm”, ISSN 1424-8220 [9] HabibM.Ammari (2013), “On the energy-delay trade-off in geographic forwarding in always-on wireless sensor networks: A multi-objective optimization problem”, Elsevier Computer Networks [10] H Kim, T Abdelzaher, W Kwon (2003), “Minimum-energy asynchronous dissemination to mobile sinks in wireless sensor networks”, Proceedings of ACM SenSys ,193–204 63 [11] W Heinzelman, A Chandrakasan, H Balakrishnan (2002), “An application- specific protocol architecture for wireless microsensor networks”, IEEE TWC (4) , 660–670 [12] N Bulusu, J Heidemann, D Estrin (2000), “GPS-less low cost outdoor localization for very small devices”, IEEE Personal Communications Magazine (5) , 28–34 [13] R.L Keeney, H Raiffa (1993), “Decision Making with Multiple Objectives”, Cambridge University Press [14] I Gradshteyn, I Ryzhik (2000), “Tables of Integrals, Series, and Product, sixth ed.”, Academic Press, San Diego, CA [15] X Du, F Lin (2005), “Improving routing in sensor networks with heterogeneous sensors”, Proceedings of IEEE VTC , 2528–2532 [16] V Chankong, Y Haimes (1983), “Multiobjective decision making: theory and methodology”, North Holland Series in System Science and Engineering [17] S Bandyopadhyay, E Coyle (2004), “Spatio-temporal sampling rates and energy efficiency in wireless sensor networks”, Proceedings of IEEE INFOCOM , 1729–1740 [...]... để tối ƣu các mục tiêu này đang là vấn đề thách thức đối với các nhà khoa học Với mục đích tối ƣu các mục tiêu trên, tôi chọn đề tài nghiên cứu Tối ƣu đa mục tiêu để cân bằng năng lƣợng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dây Nội dung đề tài bao gồm 4 chƣơng: Chƣơng 1: Tổng quan về mạng WSN và các thách thức 2 Chƣơng 2: Tối ƣu đa mục tiêu để cân bằng năng lƣợng và độ trễ trong WSN Chƣơng... QoS, năng lượng truyền, khoảng cách, vùng phủ sóng, cấu trúc mạng, Mục tiêu: Tối thiểu về năng lượng tiêu thụ, tối thiểu độ trễ, thối đa thời gian sống của mạng, tối đa độ tin cậy, tối thiểu chi phí, Output; Vị trí sensor, số sensor, tối ưu lập lịch truyền, năng lượng, độ trễ, Hình 1.8: Tối ƣu đa mục tiêu Nhìn chung nhiều vấn đề trong thế giới thực có liên quan đến việc tối ƣu đa mục tiêu do những mục. .. pháp để cân bằng 3 mục tiêu trên sao cho tối ƣu về hiệu năng khi triển khai mạng cảm biến không dây Sử dụng toán tối ƣu đa mục tiêu để cân bằng 3 mục tiêu này là một trong những nghiên cứu để xây dựng nên thuật toán TED sẽ giới thiệu ở phần sau 1.3 Vấn đề tối ƣu [8] Tối ƣu hóa đóng một vai trò quan trọng trong các mạng cảm biến không dây Việc tối ƣu hóa trong WSN có thể đƣợc phân loại thành vấn đề tối. .. của mạng WSN đối với các nhà khoa học hiện nay Từ cái nhìn tổng quan đó, ta thấy tối ƣu hóa đóng 1 vai trò quan trọng trong WSN Cụ thể là tối ƣu đa mục tiêu: tối ƣu về năng lƣợng tiêu thụ, tối ƣu về độ trễ, tối ƣu về mức tiêu thụ năng lƣợng đồng bộ giữa các sensor trong WSN Vấn đề này sẽ đƣợc giới thiệu trong chƣơng 2 16 Chƣơng 2 - TỐI ƢU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ TRONG. .. tối ƣu đơn và đa mục tiêu Trong tối ƣu đơn mục tiêu, mục đích chính là tối ƣu để giảm thiểu hoặc tối đa hóa một mục tiêu Trong tối ƣu đa mục tiêu thì nhiều mục tiêu cùng một lúc đƣợc tối ƣu hóa Hầu hết các vấn đề thực tế liên quan đến nhiều mục tiêu, mà tất cả các mục tiêu cần đƣợc tối ƣu hóa cùng một lúc Tình trạng này làm cho việc tối ƣu 14 hóa đa mục tiêu là một nhiệm vụ đầy thách thức và chắc chắn... phần thiết yếu và quan trọng trong mạng WSN Các cảm biến nguồn (Source) gửi dữ liệu cảm biến của nó thông qua kết nối không dây đa chặng đến đích Tuổi thọ của mạng cảm biến không dây đa chặng phụ thuộc vào mức độ tiêu thụ năng lƣợng đồng bộ của các cảm biến Năng lƣợng pin (hay năng lƣợng) là nguồn tài nguyên quan trọng nhất trong mạng cảm biến không dây, đặc biệt là khi trong môi trƣờng không thể sạc... những mạng đòi hỏi yêu cầu khắc khe về độ trễ [2],[3] Rõ ràng các mục tiêu trên, cụ thể là tối thiểu năng lƣợng tiêu thụ, độ trễ tối thiểu, tiêu thụ năng lƣợng đồng bộ là những mục tiêu mâu thuẫn nhau Nếu tối thiểu năng tiêu thụ thì phải truyền dữ liệu trên một khoảng cách ngắn, nếu truyền khoảng cách dài thì tối ƣu về độ trễ nhƣng lại tiêu tốn nhiều năng lƣợng Do đó mức độ tiêu thụ năng lƣợng không. .. tiêu thụ năng lƣợng tối thiểu nhƣng vẫn đảm bảo sự cạn kiệt pin đồng bộ giữa các bộ cảm biến và đáp ứng về độ trễ, do đó dẫn đến một vấn đề tối ƣu hóa đa mục tiêu Do mức năng lƣợng tiêu thụ tối thiểu, tối thiểu về độ trễ, và suy giảm năng lƣợng đồng bộ là những mục tiêu mâu thuẫn, mà phải đƣợc xử lý đồng thời, nên việc tìm kiếm một sự cân bằng giữa chúng là cần thiết Thật vậy [9], giảm thiểu tiêu thụ. .. [9] Trong phần này sẽ trình bày cách tiếp cận giải bài toán tối ƣu đa mục tiêu bằng phƣơng pháp WES [13] để cân bằng 3 mục tiêu: năng lƣợng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu, tiêu thụ năng lƣợng đồng bộ giữa các nút cảm biến 2.5.1 Cách tiếp cận tổng trọng số WES Giả sử hàm tối ƣu đa mục tiêu nhƣ sau: F(x) = (F1(x),…,Fn(x))T Fi(x) là hàm mục tiêu với 1 ≤ i ≤ n, WES đƣa ra các hệ số trọng số WiCi cho... đảm bảo chuyển tiếp dữ liệu cân bằng giữa các sensor và do đó giúp chúng đạt đƣợc mức suy giảm năng lƣợng đồng bộ Có nhiều giao thức để tối ƣu năng lƣợng và độ trễ trong mạng WSN Trong đó, nổi bật có công trình nghiên cứu của tác giả Habib M Ammari về giao thức cân bằng năng lƣợng và độ trễ của mạng WSN bằng phƣơng pháp tối ƣu đa mục tiêu TED (Trade-off Energy with Delay)[9] Trong chƣơng này sẽ tìm hiểu ... dài Nhƣ để tối ƣu mục tiêu vấn đề thách thức nhà khoa học Với mục đích tối ƣu mục tiêu trên, chọn đề tài nghiên cứu Tối ƣu đa mục tiêu để cân lƣợng tiêu thụ độ trễ mạng cảm biến không dây Nội... phân loại thành vấn đề tối ƣu đơn đa mục tiêu Trong tối ƣu đơn mục tiêu, mục đích tối ƣu để giảm thiểu tối đa hóa mục tiêu Trong tối ƣu đa mục tiêu nhiều mục tiêu lúc đƣợc tối ƣu hóa Hầu hết vấn... nối không dây đa chặng đến đích Tuổi thọ mạng cảm biến không dây đa chặng phụ thuộc vào mức độ tiêu thụ lƣợng đồng cảm biến Năng lƣợng pin (hay lƣợng) nguồn tài nguyên quan trọng mạng cảm biến không