CHƯƠNG I, CƠ SỞ LÝ THUYẾT. 11 Tổng quan vẻ mạng cảm biến.1 Cấu trúc củamạng cảm biến.2 Kién trúc giao thie cia mang cam bien khong diy. 113 Ứng dụng củamạng cảm biếển. "ác 12 Các vấn để trong mang cảm biến TÍN.
TBHRAEssasienukaaddidsiedbiedagdaoosdsoasgedeianeadfỔ 1223 Déng bé héa. „21 124 - Anninh a 125 — Neénva téng họp dữ liệu. ot 13 — Tổng hợp dữ liệu.1 Độ đo tổng hợp dữ liệu.2 Phương pháp tổng họp dữ liệu. Bai toan tdi wu té hop.
5 _— nem 27 141 Các phương pháp giải chính xác.2 Các phương pháp giải gan đúng. THUẬT TOÁN ĐÈ XUẤT. Các bước cơ bản của giải thuật đi truyền.12 Nguyên lý của giải thuật di truyền. “Thuật toán tiên hóa đa nhiệm.
Mö hình tiến hóa đa nhiệm. DANH MỤC HÌNH VẼ -Hình 1-1 Mạng cảm biển không dây trong thực tế. Hình 1-3 Kiển trúc của Í nút cảm biển. Hình 1-3 Kiển trúc giao thức của mạng cảm biển không dây.
Hình 1-4 Ung dung smarthouse. Hình 1% Đồng bộ hóa thời gian trong mạng cảm biến. Hình 1-6 Vấn để bao phú trong mang cảm biến. estes Hình 1-7 Quả trính tổng hợp dữ liệu Hinh 1-8 Tổng quan các phương pháp tông hợp dữ liệu.
no 26 Hình 1-9 Phương pháp tổng hợp dữ liệu tree-based. 2- 27 Hình 2-1 So 46 giải thuật di truyền. Hình 2-2 Minh họa MEEA. Hình 3-3 Sơ đỏ thuật toán MFEA.
Hình 2-4 Ví dụ về 1 mạng cảm biển được mô hinh dưới dạng đỏ thị _— Hình 2-5 Ví dụ về 1 mang cảm biển có 6 nút. Hình 2-6 Cây tổng hợp dữ liệu thứ 1 ih Shei „u. “4 Hình 2-7 Cây tổng họp dữ liệu thứ 2. 4$ Hình 2-8 Ví dụ về cây đường Hình 2-9 Ví dụ đỏ thị G Hình 2-10 Vi dy Cay bao trăm T của đổ thị G.
Hình 2-11 Dạng biểu diễn được mã hóa cúaT. “Hình 3-12 Vĩ dụ mã hóa của 2 cây 71 và T2 của 2 tác vụ k1, k2 trong không gian llung, icin b8 icstiasidiiciitbldiasotessiasoitiactuasaauasueiŸŸ Minh 2-13 Giải mã với 2 tác vụ k1,k2 48 Hình 3-14 Vì dụ với2 đỏ thị G1 và G2, và cây bao trùm T1, T2 tương ủng. SỐ Hình 3-15 Đẻ thị con được tạo ra bởi 71 U72. Hình 3-16 Kết quả của phép giao G1 f\ (71 U 72).
Hình 2-17 Kết quả thể hệ con cuối củng của đỏ thị G1. DANH MỤC HÌNH VẼ -Hình 1-1 Mạng cảm biển không dây trong thực tế. Hình 1-3 Kiển trúc của Í nút cảm biển. Hình 1-3 Kiển trúc giao thức của mạng cảm biển không dây.
Hình 1-4 Ung dung smarthouse. Hình 1% Đồng bộ hóa thời gian trong mạng cảm biến. Hình 1-6 Vấn để bao phú trong mang cảm biến. estes Hình 1-7 Quả trính tổng hợp dữ liệu Hinh 1-8 Tổng quan các phương pháp tông hợp dữ liệu.
no 26 Hình 1-9 Phương pháp tổng hợp dữ liệu tree-based. 2- 27 Hình 2-1 So 46 giải thuật di truyền. Hình 2-2 Minh họa MEEA. Hình 3-3 Sơ đỏ thuật toán MFEA.
Hình 2-4 Ví dụ về 1 mạng cảm biển được mô hinh dưới dạng đỏ thị _— Hình 2-5 Ví dụ về 1 mang cảm biển có 6 nút. Hình 2-6 Cây tổng hợp dữ liệu thứ 1 ih Shei „u. “4 Hình 2-7 Cây tổng họp dữ liệu thứ 2. 4$ Hình 2-8 Ví dụ về cây đường Hình 2-9 Ví dụ đỏ thị G Hình 2-10 Vi dy Cay bao trăm T của đổ thị G.
Hình 2-11 Dạng biểu diễn được mã hóa cúaT. “Hình 3-12 Vĩ dụ mã hóa của 2 cây 71 và T2 của 2 tác vụ k1, k2 trong không gian llung, icin b8 icstiasidiiciitbldiasotessiasoitiactuasaauasueiŸŸ Minh 2-13 Giải mã với 2 tác vụ k1,k2 48 Hình 3-14 Vì dụ với2 đỏ thị G1 và G2, và cây bao trùm T1, T2 tương ủng. SỐ Hình 3-15 Đẻ thị con được tạo ra bởi 71 U72. Hình 3-16 Kết quả của phép giao G1 f\ (71 U 72).
Hình 2-17 Kết quả thể hệ con cuối củng của đỏ thị G1. ĐANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TÁT Mạng cám biến không đây. - WSN, Giải thuật tiến hóa đa nhiệm.MEEA, Giải thuật di truyễn. ee = se GA Lãi ghếp.
Cross-over Đột biển. š Gan se Mutation, Nút gốc. Sink Giải thuật gẵn đúng. 5 ssnrccecccccccHEUrifiE “Tổng hợp dữ liệu.
Data Aggregation ĐANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TÁT Mạng cám biến không đây. - WSN, Giải thuật tiến hóa đa nhiệm.MEEA, Giải thuật di truyễn. ee = se GA Lãi ghếp. Cross-over Đột biển.
š Gan se Mutation, Nút gốc. Sink Giải thuật gẵn đúng. 5 ssnrccecccccccHEUrifiE “Tổng hợp dữ liệu.2 __ Bäitoán cây tổng hợp dữ liệu với năng lượng nhỏ nhất. Thuật toán tiên hóa đa nhiệm cho bải toản cây tổng họp dữ liệu với năng lượng nhỏ nhất 231 Biểu điển 3⁄32 __ Mãhóatrong không gian chung.
KẾT QUÁ THỰC NGHIỆM.1 Cấu hình thực nghiệm.3 Kết quảvả đánh giả KẾT LUẬN. DANH MỤC HÌNH VẼ -Hình 1-1 Mạng cảm biển không dây trong thực tế. Hình 1-3 Kiển trúc của Í nút cảm biển. Hình 1-3 Kiển trúc giao thức của mạng cảm biển không dây.
Hình 1-4 Ung dung smarthouse. Hình 1% Đồng bộ hóa thời gian trong mạng cảm biến. Hình 1-6 Vấn để bao phú trong mang cảm biến. estes Hình 1-7 Quả trính tổng hợp dữ liệu Hinh 1-8 Tổng quan các phương pháp tông hợp dữ liệu.
no 26 Hình 1-9 Phương pháp tổng hợp dữ liệu tree-based. 2- 27 Hình 2-1 So 46 giải thuật di truyền. Hình 2-2 Minh họa MEEA. Hình 3-3 Sơ đỏ thuật toán MFEA.
Hình 2-4 Ví dụ về 1 mạng cảm biển được mô hinh dưới dạng đỏ thị _— Hình 2-5 Ví dụ về 1 mang cảm biển có 6 nút. Hình 2-6 Cây tổng hợp dữ liệu thứ 1 ih Shei „u. “4 Hình 2-7 Cây tổng họp dữ liệu thứ 2. 4$ Hình 2-8 Ví dụ về cây đường Hình 2-9 Ví dụ đỏ thị G Hình 2-10 Vi dy Cay bao trăm T của đổ thị G.
Hình 2-11 Dạng biểu diễn được mã hóa cúaT. “Hình 3-12 Vĩ dụ mã hóa của 2 cây 71 và T2 của 2 tác vụ k1, k2 trong không gian llung, icin b8 icstiasidiiciitbldiasotessiasoitiactuasaauasueiŸŸ Minh 2-13 Giải mã với 2 tác vụ k1,k2 48 Hình 3-14 Vì dụ với2 đỏ thị G1 và G2, và cây bao trùm T1, T2 tương ủng. SỐ Hình 3-15 Đẻ thị con được tạo ra bởi 71 U72. Hình 3-16 Kết quả của phép giao G1 f\ (71 U 72).
Hình 2-17 Kết quả thể hệ con cuối củng của đỏ thị G1. MỚĐÀU 'Tỉnh cấp thiết của để tài Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, kĩ thuật đo lường đặc biệt là mang. cảm biển không đây đã mang lại những hiệu qua to lớn cho cuộc sống của con người. Với những tính năng riêng biệt, mạng cảm biến không dãy đã giúp con người thám hiểm và khám phả ở nhiễu địa hình khác nhau, vi dụ như những địa hình hiểm trở hay mỗi trưởng độc hại con người khỏng thể tiếp cận.
Hiện nay, mạng cảm biển không dây được ủng dụng trong các lĩnh vực từ quản sự đến dàn. sụ, thực hiện rất nhiều các công việc khác nhau như giảm sát địa hình, cảnh bảo các hiện tượng thiêu tai, dự bảo thời tiết, quản lý chất lượng sản phẩm, theo đối sức khỏe con người hay tích hợp vào các thiết bị điện trong nhà [1]. Ứng dụng thực tế của mạng cảm biến không đây có thể kể đến như: trong những vườn trồng hay: trang trại thực phẩm sạch có quy mö lớn, các thiết bị cảm biển giúp cung cấp cho. người chủ vướn những thông tin chính xác và thiết thục nhất [1] Mạng cảm biển không dây là hệ thống liên kết nhiễu cảm biển với nhau sử dụng.
các kết nổi không dây. Chúng cỏ thể phổi hợp thực hiện nhiệm vụ thu thập thông tin dữ liệu với quy mô lớn. Mạng có thể được liền kết trục tiếp với nút quản lý giám sắt trục tiếp hay gián tiếp thông qua một điểm thu phát vả môi trường mạng. công công như Internet hay vệ tính.
Mỗi một cảm biến có một hoặc nhiễu nhiệm vụ khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng. Các thiết bị cảm biển không dày liên kết thành mạng đã tạo ra nhiễu khả năng mới cho con người. Ưu điểm của các nút cảm. biển là cỏ hoạt động trong mỏi trường khắc nghiệt với yêu cầu năng lượng thấp.
Bên cạnh những tu điểm giúp mang cảm biến không dây được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, mạng cảm biến không dây cũng gặp không it trở ng: thách thức. Mật trong số đỏ phấi kể đến vẫn để năng lượng tiều thụ. Do các nt cảm biển sử dung nguồn nẵng lượng pin để tên tại, một khi hết năng lượng các nút nảy sẽ trỏ. thành các nút mạng chết.
Do đó, mức tiêu thụ năng lượng lượng lá yếu tổ chính. quyết định đến chỉ phí duy trì vi thoi gian sóng của mạng (tron mạng cảm biến sử dụng pin). Vi váy, được sự định hướng vả chỉ dẫn của PGS.TS Huỳnh Thị “Thanh Binh, luận văn nảy sẽ đi sảu nghiên cứu vấn đẻ tổi ưu năng lượng trong mạng cảm biến, Luận văn nghiên cửu thuật toán định tuyến trong mạng cảm biển 10 2.2 __ Bäitoán cây tổng hợp dữ liệu với năng lượng nhỏ nhất. Thuật toán tiên hóa đa nhiệm cho bải toản cây tổng họp dữ liệu với năng lượng nhỏ nhất 231 Biểu điển 3⁄32 __ Mãhóatrong không gian chung.
KẾT QUÁ THỰC NGHIỆM.1 Cấu hình thực nghiệm.3 Kết quảvả đánh giả KẾT LUẬN. MỤC LỤC DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỬ VIẾT TẤT. MỞ ĐẦU CHƯƠNG I, CƠ SỞ LÝ THUYẾT. 11 Tổng quan vẻ mạng cảm biến.1 Cấu trúc củamạng cảm biến.2 Kién trúc giao thie cia mang cam bien khong diy.
113 Ứng dụng củamạng cảm biếển. "ác 12 Các vấn để trong mang cảm biến TÍN. TBHRAEssasienukaaddidsiedbiedagdaoosdsoasgedeianeadfỔ 1223 Déng bé héa. „21 124 - Anninh a 125 — Neénva téng họp dữ liệu.
ot 13 — Tổng hợp dữ liệu.1 Độ đo tổng hợp dữ liệu.2 Phương pháp tổng họp dữ liệu. Bai toan tdi wu té hop. 5 _— nem 27 141 Các phương pháp giải chính xác.2 Các phương pháp giải gan đúng. THUẬT TOÁN ĐÈ XUẤT.
Các bước cơ bản của giải thuật đi truyền.12 Nguyên lý của giải thuật di truyền. “Thuật toán tiên hóa đa nhiệm. Mö hình tiến hóa đa nhiệm. Hình 2-18 Cá thể cha p(T,G) với cây bao trầm T và đổ thị G.
$2 Hình 3-19 Cả thể p được đột biến bằng thêm cạnh ngẫu nhiên thuộc G. Hình 3-20 cả thể con e sau khi ket thúc đột bien Hình 3-1 8o sánh tốc độ hội tụ của các thuật toản trên nhóm kịch bản L Mình 3-2 So sánh tốc đỏ hội tụ của các thuật toản trên nhóm kịch bàn 2.2 __ Bäitoán cây tổng hợp dữ liệu với năng lượng nhỏ nhất. Thuật toán tiên hóa đa nhiệm cho bải toản cây tổng họp dữ liệu với năng lượng nhỏ nhất 231 Biểu điển 3⁄32 __ Mãhóatrong không gian chung. KẾT QUÁ THỰC NGHIỆM.1 Cấu hình thực nghiệm.3 Kết quảvả đánh giả KẾT LUẬN.