Luận Văn: Tối Ưu Hóa Vùng Che Phủ Mạng Cảm Biến Không Dây - ĐHBK Hà Nội

Luận văn tối ưu hóa vùng che phủ mạng cảm biến không dây: Nghiên cứu các giải pháp nâng cao hiệu quả, giảm thiểu điểm mù, đảm bảo kết nối toàn diện.

• Tác giả: Nguyễn Chí Trường
• Người hướng dẫn: PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Tối Ưu Hóa Vùng Che Phủ Cho Mạng Cảm Biến Không Dây
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
• 1.1. Giới thiệu chung về mạng cảm biến không dây
• 1.2. Cấu trúc mạng cảm biến không dây
• 1.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc mạng cảm biến không dây
• 1.4. Kiến trúc giao thức mạng
• 1.5. Cấu trúc đặc trưng của mạng cảm biến không dây
• 1.5.1. Cấu trúc phẳng
• 1.5.2. Cấu trúc tầng
• 1.6. Ứng dụng của mạng cảm biến không dây
• 1.7. Những khó khăn trong việc triển khai WSN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TOÁN TỐI ƯU
• 2.1. Bài Toán Tối ƯU
• 2.2. Bài toán tối ưu tổ hợp
• 2.3. Bài toán tối ưu liên tục
• 2.4. Tổng quan các phương pháp giải bài toán tối ưu
• 2.4.1. Phương pháp giải chính xác
• 2.4.2. Phương pháp giải xấp xỉ
• 2.5. Giải thuật dị truyền
• 2.5.1. Khởi tạo quần thể
• 2.5.2. Hàm thích nghi
• 2.5.3. Các toán tử di truyền
• 2.5.3.1. Phép lai ghép
• 2.5.4. Diễn kiện dừng của giải thuật
• 2.5.5. Tính chất của giải thuật di truyền
• 3. CHƯƠNG 3: BÀI TOÁN CỰC ĐẠI DIỆN TÍCH BAO PHỦ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
• 3.1. Tổng quan về bài toán bao phủ trong mạng cảm biến
• 3.1.1. Độ bao phủ của cảm biến
• 3.1.1.1. Mô hình nhị phân
• 3.1.1.2. Mô hình xác suất
• 3.1.2. Độ bao phủ của mạng cảm biến
• 3.1.2.1. Bao phủ đối tượng
• 3.1.2.2. Bao phủ Barrier
• 3.1.2.3. Bao phủ điện tích
• 3.2. Bài toán cực đại bao phủ điện tích trong mạng cảm biến không dây
• 3.2.1. Ứng dụng của bài toán cực đại diện tích bao phủ trong mạng cảm biến không
• 3.3. Các nghiên cứu liên quan
• 4. CHƯƠNG 4: BÀI TOÁN TỐI ĐA HÓA VÙNG BAO PHỦ DIỆN TÍCH TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
• 4.1. Áp dụng giải thuật di truyền để giải bài toán tối đa vùng che phủ cho mạng cảm biến không dây
• 4.1.1. Khởi tạo quần thể
• 4.1.1.1. Khởi tạo ngẫu nhiên
• 4.1.1.2. Khởi tạo heuristic
• 4.1.2. Hàm thích nghi
• 4.1.3. Toán tử di truyền
• 4.1.3.1. Toán tử lai ghép
• 4.1.3.2. Chọn lọc cá thể
• 4.1.4. Diễn kiện dừng của giải thuật
• 4.1.5. Tính chất của giải thuật di truyền
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 5.1. Dữ liệu thực nghiệm
• 5.2. Nội dung thực nghiệm
• 5.3. Môi trường thực nghiệm
• 5.4. Kết quả thực nghiệm
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mạng Cảm Biến Không Dây WSN Hiện Nay

Mạng cảm biến không dây (WSN) đã và đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu sôi động, thu hút sự quan tâm của đông đảo các nhà khoa học và kỹ sư trên toàn thế giới. Sự phát triển của mạng cảm biến không dây được thúc đẩy bởi nhu cầu thu thập thông tin từ môi trường một cách tự động, liên tục và hiệu quả. WSN bao gồm một số lượng lớn các nút cảm biến nhỏ, có khả năng thu thập, xử lý và truyền dữ liệu về một khu vực cụ thể. Các nút này thường được triển khai một cách phân tán trong môi trường, tạo thành một mạng lưới rộng lớn.

Kiến trúc của mạng cảm biến không dây thường bao gồm các thành phần chính như nút cảm biến, trạm gốc (base station) và mạng truyền dẫn. Các nút cảm biến có nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ môi trường thông qua các cảm biến tích hợp, sau đó xử lý sơ bộ và truyền dữ liệu đến trạm gốc. Trạm gốc là nơi tập trung dữ liệu từ tất cả các nút cảm biến, thực hiện các phân tích sâu hơn và chuyển dữ liệu đến người dùng hoặc các hệ thống khác. Mạng truyền dẫn đóng vai trò kết nối các nút cảm biến với trạm gốc, đảm bảo dữ liệu được truyền đi một cách tin cậy và hiệu quả. Cấu trúc mạng cảm biến không dây có thể được tổ chức theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào yêu cầu ứng dụng và đặc điểm của môi trường triển khai. Một số cấu trúc phổ biến bao gồm cấu trúc phẳng, cấu trúc phân cấp và cấu trúc cụm.

Việc triển khai mạng cảm biến không dây đặt ra nhiều thách thức về mặt kỹ thuật. Một trong những thách thức quan trọng nhất là đảm bảo độ bao phủ hiệu quả của mạng. Độ bao phủ mạng cảm biến đề cập đến khả năng của mạng trong việc giám sát và thu thập thông tin từ toàn bộ khu vực quan tâm. Một mạng có độ bao phủ tốt sẽ đảm bảo không có vùng nào bị bỏ sót, đồng thời giảm thiểu sự trùng lặp trong việc thu thập dữ liệu. Theo tài liệu gốc, việc tối ưu hóa vùng che phủ là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực mạng cảm biến không dây, với mục tiêu đảm bảo tất cả các điểm trong khu vực quan tâm đều nằm trong phạm vi giám sát của ít nhất một nút cảm biến.

1.1. Cấu trúc mạng cảm biến không dây Các mô hình phổ biến

Mạng cảm biến không dây có nhiều cấu trúc khác nhau, mỗi cấu trúc phù hợp với các ứng dụng và môi trường khác nhau. Cấu trúc phẳng là một trong những cấu trúc đơn giản nhất, trong đó tất cả các nút cảm biến đều có vai trò ngang nhau và giao tiếp trực tiếp với nhau. Cấu trúc phân cấp sử dụng các nút cảm biến có vai trò khác nhau, chẳng hạn như nút trưởng cụm và nút thành viên, để quản lý và truyền dữ liệu hiệu quả hơn. Cấu trúc cụm chia mạng thành các cụm nhỏ, mỗi cụm có một nút trưởng cụm chịu trách nhiệm thu thập và tổng hợp dữ liệu từ các nút thành viên. Lựa chọn cấu trúc phù hợp là yếu tố then chốt để đảm bảo hiệu suất và tuổi thọ mạng cảm biến.

1.2. Ứng dụng đa dạng của mạng cảm biến không dây trong thực tế

Các ứng dụng của mạng cảm biến không dây rất đa dạng và phong phú, trải rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực nông nghiệp, mạng cảm biến có thể được sử dụng để giám sát các điều kiện môi trường như nhiệt độ, độ ẩm và ánh sáng, giúp người nông dân đưa ra các quyết định tưới tiêu và bón phân tối ưu. Trong lĩnh vực y tế, mạng cảm biến có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe của bệnh nhân từ xa, giúp giảm tải cho các bệnh viện và cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe. Trong lĩnh vực giao thông vận tải, mạng cảm biến có thể được sử dụng để giám sát tình trạng giao thông và điều khiển đèn tín hiệu giao thông một cách thông minh. ứng dụng mạng cảm biến tiếp tục mở rộng khi công nghệ phát triển.

II. Thách Thức Vấn Đề Tối Ưu Hóa Vùng Che Phủ WSN

Mặc dù mạng cảm biến không dây mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai và vận hành chúng cũng gặp phải không ít thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là vấn đề tối ưu hóa vùng che phủ. Mục tiêu của tối ưu hóa vùng che phủ WSN là đảm bảo tất cả các điểm trong khu vực quan tâm đều được giám sát bởi ít nhất một nút cảm biến, đồng thời giảm thiểu số lượng nút cảm biến cần thiết và tối đa hóa tuổi thọ mạng.

Việc tối ưu hóa vùng che phủ mạng cảm biến trở nên phức tạp hơn do nhiều yếu tố khác nhau. Thứ nhất, các nút cảm biến thường có nguồn năng lượng hạn chế, do đó cần phải triển khai chúng một cách tiết kiệm để kéo dài tuổi thọ mạng. Thứ hai, môi trường triển khai mạng cảm biến thường không đồng nhất, với các chướng ngại vật và nhiễu sóng có thể ảnh hưởng đến độ bao phủ của các nút cảm biến. Thứ ba, các nút cảm biến có thể bị lỗi hoặc hết pin, dẫn đến sự suy giảm vùng che phủ của mạng. Để giải quyết các thách thức này, nhiều phương pháp tối ưu hóa vùng che phủ đã được đề xuất, bao gồm các thuật toán định tuyến, các chiến lược triển khai nút cảm biến và các kỹ thuật quản lý năng lượng. Theo tài liệu gốc, việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và đặc điểm của môi trường triển khai. Việc tối ưu vùng phủ sóng mạng cảm biến là vấn đề sống còn.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng tới độ bao phủ trong mạng cảm biến

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến độ bao phủ trong mạng cảm biến không dây. Phạm vi truyền dẫn của các nút cảm biến là một yếu tố quan trọng, vì nó xác định khu vực mà mỗi nút có thể giám sát. Mật độ nút cảm biến cũng đóng vai trò quan trọng, vì mạng có mật độ nút cao hơn thường có độ bao phủ tốt hơn. Các chướng ngại vật trong môi trường, chẳng hạn như tòa nhà và cây cối, có thể làm giảm độ bao phủ của mạng. Nhiễu sóng từ các thiết bị khác cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng thu thập dữ liệu của các nút cảm biến. Việc tối ưu độ bao phủ mạng cảm biến đòi hỏi phải xem xét tất cả các yếu tố này.

2.2. Giới hạn năng lượng và bài toán tuổi thọ mạng cảm biến

Một trong những thách thức lớn nhất trong mạng cảm biến không dây là giới hạn về năng lượng. Các nút cảm biến thường được trang bị pin nhỏ, có dung lượng hạn chế. Do đó, việc quản lý năng lượng hiệu quả là rất quan trọng để kéo dài tuổi thọ mạng. Việc truyền dữ liệu tiêu tốn nhiều năng lượng hơn so với các hoạt động khác, chẳng hạn như thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu. Do đó, các thuật toán định tuyến và các kỹ thuật quản lý năng lượng cần phải được thiết kế để giảm thiểu số lượng truyền dữ liệu cần thiết và phân phối năng lượng một cách đồng đều giữa các nút cảm biến. Tuổi thọ WSN trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu quả của ứng dụng.

III. Giải Thuật Tối Ưu Vùng Che Phủ WSN Giải Thuật Di Truyền

Để giải quyết bài toán tối ưu hóa vùng che phủ trong mạng cảm biến không dây, nhiều thuật toán khác nhau đã được đề xuất. Một trong những thuật toán phổ biến nhất là giải thuật di truyền (GA). Giải thuật di truyền là một thuật toán tìm kiếm dựa trên cơ chế tiến hóa tự nhiên, sử dụng các khái niệm như quần thể, nhiễm sắc thể, đột biến và lai ghép để tìm kiếm giải pháp tối ưu cho một bài toán.

Trong bài toán tối ưu hóa vùng che phủ, mỗi nhiễm sắc thể trong giải thuật di truyền đại diện cho một cấu hình triển khai của các nút cảm biến. Hàm thích nghi được sử dụng để đánh giá chất lượng của mỗi nhiễm sắc thể, dựa trên độ bao phủ mà cấu hình triển khai đó đạt được. Các toán tử di truyền, chẳng hạn như đột biến và lai ghép, được sử dụng để tạo ra các nhiễm sắc thể mới từ các nhiễm sắc thể hiện có, với hy vọng tìm ra các cấu hình triển khai tốt hơn.

Theo tài liệu gốc, giải thuật di truyền có thể được sử dụng để tìm kiếm các cấu hình triển khai tối ưu cho các mạng cảm biến không dây trong nhiều môi trường khác nhau. Tuy nhiên, hiệu suất của giải thuật di truyền phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như kích thước quần thể, tỷ lệ đột biến và tỷ lệ lai ghép. Việc tối ưu thuật toán di truyền là cần thiết để đạt được kết quả tốt nhất. Giải thuật di truyền tối ưu WSN là một hướng đi tiềm năng.

3.1. Chi tiết về Giải thuật di truyền và ứng dụng trong WSN

Giải thuật di truyền bắt đầu bằng việc tạo ra một quần thể ban đầu gồm các nhiễm sắc thể ngẫu nhiên. Sau đó, hàm thích nghi được sử dụng để đánh giá chất lượng của mỗi nhiễm sắc thể trong quần thể. Các nhiễm sắc thể tốt nhất được chọn để tạo ra thế hệ tiếp theo, thông qua các toán tử di truyền. Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được một điều kiện dừng, chẳng hạn như số lượng thế hệ tối đa hoặc độ bao phủ mong muốn. Thuật toán di truyền có thể được sử dụng để tối ưu hóa vị trí nút cảm biến và các tham số khác của mạng cảm biến không dây.

3.2. Ưu điểm và hạn chế của việc sử dụng Giải thuật di truyền

Giải thuật di truyền có một số ưu điểm so với các thuật toán tối ưu hóa khác. Nó có thể tìm kiếm không gian giải pháp rộng lớn một cách hiệu quả và không yêu cầu thông tin chi tiết về bài toán. Tuy nhiên, giải thuật di truyền cũng có một số hạn chế. Nó có thể tốn nhiều thời gian để hội tụ và có thể bị mắc kẹt trong các giải pháp cục bộ. Ngoài ra, hiệu suất của giải thuật di truyền phụ thuộc vào việc lựa chọn các tham số phù hợp, chẳng hạn như kích thước quần thể và tỷ lệ đột biến. Cần cân nhắc ưu nhược điểm thuật toán di truyền khi áp dụng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Kết Quả Nghiên Cứu Tối Ưu Vùng Che Phủ

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để đánh giá hiệu quả của các phương pháp tối ưu hóa vùng che phủ trong mạng cảm biến không dây. Các nghiên cứu này thường sử dụng các mô phỏng hoặc các thử nghiệm thực tế để so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau. Kết quả của các nghiên cứu này cho thấy rằng các phương pháp tối ưu hóa vùng che phủ có thể cải thiện đáng kể độ bao phủ của mạng, đồng thời giảm thiểu số lượng nút cảm biến cần thiết và kéo dài tuổi thọ mạng.

Theo tài liệu gốc, các ứng dụng thực tiễn của tối ưu hóa vùng che phủ trong mạng cảm biến không dây rất đa dạng. Chúng bao gồm giám sát môi trường, theo dõi sức khỏe, quản lý năng lượng và an ninh quốc phòng. Trong giám sát môi trường, mạng cảm biến có thể được sử dụng để theo dõi chất lượng không khí, chất lượng nước và các điều kiện thời tiết. Trong theo dõi sức khỏe, mạng cảm biến có thể được sử dụng để theo dõi nhịp tim, huyết áp và các chỉ số sức khỏe khác của bệnh nhân. Trong quản lý năng lượng, mạng cảm biến có thể được sử dụng để điều khiển hệ thống chiếu sáng, hệ thống điều hòa không khí và các thiết bị khác để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. Trong an ninh quốc phòng, mạng cảm biến có thể được sử dụng để giám sát biên giới, phát hiện xâm nhập và theo dõi di chuyển của quân đội. Kết quả nghiên cứu WSN rất quan trọng cho phát triển ứng dụng.

4.1. Case Study Giám sát môi trường sử dụng WSN tối ưu

Trong lĩnh vực giám sát môi trường, việc triển khai mạng cảm biến không dây với vùng che phủ được tối ưu hóa có thể mang lại nhiều lợi ích. Các nút cảm biến có thể được triển khai để theo dõi các thông số môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, ánh sáng và nồng độ các chất ô nhiễm. Dữ liệu thu thập được có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo thời tiết, cảnh báo sớm các thảm họa thiên nhiên và đánh giá tác động của các hoạt động công nghiệp đến môi trường. Một ví dụ ứng dụng WSN cụ thể là giám sát chất lượng không khí trong các thành phố lớn.

4.2. Tiềm năng phát triển của các giải pháp WSN trong tương lai

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, mạng cảm biến không dây có tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai. Các xu hướng phát triển chính bao gồm việc sử dụng các cảm biến thông minh hơn, các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả hơn và các giao thức truyền thông tiên tiến hơn. Ngoài ra, việc tích hợp mạng cảm biến với các công nghệ khác, chẳng hạn như Internet of Things (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI), sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng sáng tạo. Tương lai WSN hứa hẹn nhiều đột phá.

V. Hướng Nghiên Cứu Mới Phát Triển Tối Ưu Che Phủ WSN

Lĩnh vực tối ưu hóa vùng che phủ cho mạng cảm biến không dây vẫn còn nhiều hướng nghiên cứu tiềm năng. Một trong những hướng nghiên cứu quan trọng là phát triển các thuật toán tối ưu hóa có thể thích ứng với các môi trường thay đổi và các yêu cầu ứng dụng khác nhau. Điều này đòi hỏi việc kết hợp các kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo vào các thuật toán tối ưu hóa.

Một hướng nghiên cứu khác là phát triển các phương pháp triển khai nút cảm biến một cách linh hoạt và tự động. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các robot hoặc các thiết bị bay không người lái để triển khai các nút cảm biến đến các vị trí tối ưu. Ngoài ra, việc nghiên cứu các giao thức truyền thông tiết kiệm năng lượng và bảo mật cũng là một hướng đi quan trọng để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của mạng cảm biến không dây. Các hướng nghiên cứu WSN cần tập trung vào hiệu quả và khả năng ứng dụng thực tế.

5.1. Tích hợp học máy để tối ưu hóa vùng phủ sóng WSN

Việc tích hợp các kỹ thuật học máy vào các thuật toán tối ưu hóa vùng che phủ có thể mang lại nhiều lợi ích. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để học các đặc tính của môi trường và dự đoán các thay đổi trong độ bao phủ của mạng. Thông tin này có thể được sử dụng để điều chỉnh các tham số của thuật toán tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất của mạng. Học máy trong WSN là một lĩnh vực đầy tiềm năng.

5.2. Triển khai nút cảm biến bằng robot và thiết bị bay không người lái

Việc triển khai nút cảm biến bằng robot và các thiết bị bay không người lái có thể giúp giảm thiểu chi phí và thời gian triển khai, đồng thời đảm bảo các nút cảm biến được triển khai đến các vị trí tối ưu. Các robot và thiết bị bay không người lái có thể được trang bị các cảm biến và thuật toán để tự động điều hướng và triển khai các nút cảm biến đến các vị trí được chỉ định. Robot trong WSN có thể cách mạng hóa quá trình triển khai.

VI. Kết Luận Tối Ưu Vùng Che Phủ Tương Lai Mạng Cảm Biến

Bài toán tối ưu hóa vùng che phủ trong mạng cảm biến không dây là một bài toán quan trọng, có nhiều ứng dụng thực tiễn. Nhiều phương pháp tối ưu hóa khác nhau đã được đề xuất, bao gồm các thuật toán định tuyến, các chiến lược triển khai nút cảm biến và các kỹ thuật quản lý năng lượng. Trong số đó, giải thuật di truyền là một thuật toán phổ biến, có thể được sử dụng để tìm kiếm các cấu hình triển khai tối ưu cho các mạng cảm biến không dây trong nhiều môi trường khác nhau.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, mạng cảm biến không dây có tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai. Các xu hướng phát triển chính bao gồm việc sử dụng các cảm biến thông minh hơn, các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả hơn và các giao thức truyền thông tiên tiến hơn. Ngoài ra, việc tích hợp mạng cảm biến với các công nghệ khác, chẳng hạn như Internet of Things (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI), sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng sáng tạo. Việc tối ưu vùng che phủ sẽ tiếp tục là một yếu tố quan trọng để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của mạng cảm biến không dây trong tương lai. Kết luận WSN là tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo.

6.1. Tóm tắt các kết quả và đóng góp chính của nghiên cứu

Nghiên cứu đã trình bày tổng quan về bài toán tối ưu hóa vùng che phủ trong mạng cảm biến không dây, các thách thức liên quan và các phương pháp tối ưu hóa đã được đề xuất. Nghiên cứu cũng đã trình bày chi tiết về giải thuật di truyền và cách nó có thể được sử dụng để giải quyết bài toán tối ưu hóa vùng che phủ. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các phương pháp tối ưu hóa vùng che phủ có thể cải thiện đáng kể độ bao phủ của mạng, đồng thời giảm thiểu số lượng nút cảm biến cần thiết và kéo dài tuổi thọ mạng.

6.2. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển WSN

Các hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển mạng cảm biến không dây bao gồm việc phát triển các thuật toán tối ưu hóa có thể thích ứng với các môi trường thay đổi và các yêu cầu ứng dụng khác nhau, phát triển các phương pháp triển khai nút cảm biến một cách linh hoạt và tự động, và nghiên cứu các giao thức truyền thông tiết kiệm năng lượng và bảo mật. Ngoài ra, việc nghiên cứu các ứng dụng mới của mạng cảm biến trong các lĩnh vực khác nhau cũng là một hướng đi quan trọng. Đề xuất WSN cần tập trung vào tính khả thi và hiệu quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TONG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIEN KIIONG DAY.Giới thiệu chung về mạng câm biển không đây.Cấu trúc mạng cám biển không dây.Cae yêu tổ ảnh hướng đến cấu trúc mạng căm biến không dây.Kiển tric giao thie mang.Câu trúc đặc trmg của mạng cảm bị không đây .1 Cầu trúc phẳng.Cấu trúc tẳng. 3 Ứng đụng gứa mạng căm biển không đây, kHHerrersoiu14 4.Những khó khăn trong việc triển khai WSN. CƠ SỚ LÝ THUYẾT BẢI TOÁN TÔI ƯU.Bài Toán Tối ƯU.Bải toán tôi ưu tổ hợp.Bải toán tôi wu liên tục.20 3 ng quan các phương phâp gi bá toán tôi vụ sete Hư teas see Zl 2.1-Phuong phap giai chính xác - 21 2.Phuong pháp giải xâp xỉ - - - 25 3.Giải thuật dị truyền.3,Khói tạo quản thể.Ham thich nghi - - 30 3.4 Các toán tử đi truyền - - - 31 3.1 Phép lai ghép „u31 3.32 LOT CAM GN Trước tiên em xin gửi lời cảm ơn tới Ban Giám Hiệu Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện cho em được làm luận văn tốt nghiệp này.

Sau thời gian nghiên cứu và làm việc, luận văn của em đến nay cơ bân đá hoàn thành Có được thành quả đó, ngoài sự cổ gắng nỗ lực của bản thân còn phải kẻ đến sự giúp đỡ rất lớn từ cô giáo PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình, người đã trực tiếp hướng, dân, chỉ bảo lận lỉnh cung cấp tài liệu, kiến thức cũng như kinh nghiệm quý báu cho em trong suốt thời gian làm luận văn, ngoải ra em cũng xin gửi lời cẩm ơn đến CS. Nguyễn Thị Hạnh củng toàn thế các bạn nghiên cứu sinh, sinh viên của bộ xôn Khoa Học Máy Tính đã nhiệt tình giúp đỡ hỗ tro cm trong quá trình cm thục hiện luận văn. Qua day em xin dược bảy tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới có, củng mọt người sức khỏe, công tác và học tập tốt ầm xin chân thành câm ơn các thấy cô của Viện Công nghệ thông tin và ‘Truyén thông đã hết sức nhiệt tình truyền thụ cho chúng em không, chí những kiến thức chuyên môn ruả cả những kinh nghiệm quý báu Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình và bạn bè.

Chính gia đình và bạn bè là nguồn động viên hỗ trợ vô cùng to lớn giúp em có thêm động tực và sự khích lệ đế hoàn thành luận văn này. ‘Trong quá trình thực hiện luận văn, mặc dù dã cổ gắng, tuy nhiên vì thời gian và trình độ còn hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót. mong nhận được các góp ý của Hội đồng Khoa học và các bạn đề để tài được hoàn. Em xin trần trọng cảm ơn! s 1.

Kết quả thực ng hid. e s csecsecssssssanseesssssssssseessecessseeesseeeesvanvvsnsecesasssseeeseseeess SO 1,Dữ liệu thực nghiệm. non neo seeareraeaoo.SỐ 3 Nội dụng thực nghiệm.Mér trường thực nghiệm.Kết quả thực nghiệm. - - 38 KẾT LUẬN ‘TAL LIEU THAM KHẢO.

LOT CAM GN Trước tiên em xin gửi lời cảm ơn tới Ban Giám Hiệu Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện cho em được làm luận văn tốt nghiệp này. Sau thời gian nghiên cứu và làm việc, luận văn của em đến nay cơ bân đá hoàn thành Có được thành quả đó, ngoài sự cổ gắng nỗ lực của bản thân còn phải kẻ đến sự giúp đỡ rất lớn từ cô giáo PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình, người đã trực tiếp hướng, dân, chỉ bảo lận lỉnh cung cấp tài liệu, kiến thức cũng như kinh nghiệm quý báu cho em trong suốt thời gian làm luận văn, ngoải ra em cũng xin gửi lời cẩm ơn đến CS. Nguyễn Thị Hạnh củng toàn thế các bạn nghiên cứu sinh, sinh viên của bộ xôn Khoa Học Máy Tính đã nhiệt tình giúp đỡ hỗ tro cm trong quá trình cm thục hiện luận văn.

Qua day em xin dược bảy tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới có, củng mọt người sức khỏe, công tác và học tập tốt ầm xin chân thành câm ơn các thấy cô của Viện Công nghệ thông tin và ‘Truyén thông đã hết sức nhiệt tình truyền thụ cho chúng em không, chí những kiến thức chuyên môn ruả cả những kinh nghiệm quý báu Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình và bạn bè. Chính gia đình và bạn bè là nguồn động viên hỗ trợ vô cùng to lớn giúp em có thêm động tực và sự khích lệ đế hoàn thành luận văn này. ‘Trong quá trình thực hiện luận văn, mặc dù dã cổ gắng, tuy nhiên vì thời gian và trình độ còn hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót. mong nhận được các góp ý của Hội đồng Khoa học và các bạn đề để tài được hoàn.

Em xin trần trọng cảm ơn! s DANH MUC CAC KY HIKU, CAC CHT VIET TAT Chữ viết tit Việt đầy đủ 'Ý nghĩa GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền WSN Wireless Sensor Network Mạng cảm biển không đây Tổải toán cự đại điện tích bao phú PMAC Problern of Masiunun Area Coverape 7 Ta7 0ú ẨM diền Hồi bao phá trong mạng cảm biển không dây VEA Virtual Force Algorithm 3.6 Diễn kiện dừng của g `.Tỉnh chất của giải thuật đi truyền. BÀI TOÁN CỰC ĐẠI DIEN TÍCH BAO PHỦ TRONG MẠNG CAM BIEN KHONG DAY 1.Tổng quan vẻ bài toán bao phủ trong mạng cảm bị 34 1.Dệ bao phủ của cảm biển.1ˆMö bình nhị phân.Mô hình xác suât 36 1.Độ bao phd cia mang cam biển.ao phú đối tượng,. 37 Tao phủ Barrier 38 3.Bao phủ điện tích - - 39 2.Bai toán cực đụi bao phủ điện tich trong mang cain bién khéng day.Ứng dung ctia bai todin cực đại diện tích bao phi wong mang cam biển không _`. THẾ HH HH He re ¬.

4 Cáo nghiên cứu liên quan THẾ HH HH ereraeeee eel CHƯƠNG 4. BÀI TOÁN TỚI DA HÓA VỮNG BAO PHỦ DIÈN TÍCH TRONG MANG CAM BIEN KHONG DAY 46 T. Áp dựng giải thuật đi truyền để giải bài Loán tối đa vùng che phd cho mang cam biển không dây.46 3 Khởi tạo quần thể - - - - 2 AB 2.Khỏi tạo ngẫu nhiên - - - - 48 2.2 Khỏi lạo heuristic - - - _.Hảm thích nghĩ. XE HH H rrereraeeeee HemeeereeroiouS3Ỷ 4.Toản tử di truyễn.Toán tử lai ghép.Chơm lọc cá thể.6 Diễn kiện dừng của g `.Tỉnh chất của giải thuật đi truyền.

BÀI TOÁN CỰC ĐẠI DIEN TÍCH BAO PHỦ TRONG MẠNG CAM BIEN KHONG DAY 1.Tổng quan vẻ bài toán bao phủ trong mạng cảm bị 34 1.Dệ bao phủ của cảm biển.1ˆMö bình nhị phân.Mô hình xác suât 36 1.Độ bao phd cia mang cam biển.ao phú đối tượng,. 37 Tao phủ Barrier 38 3.Bao phủ điện tích - - 39 2.Bai toán cực đụi bao phủ điện tich trong mang cain bién khéng day.Ứng dung ctia bai todin cực đại diện tích bao phi wong mang cam biển không _`. THẾ HH HH He re ¬. 4 Cáo nghiên cứu liên quan THẾ HH HH ereraeeee eel CHƯƠNG 4.

BÀI TOÁN TỚI DA HÓA VỮNG BAO PHỦ DIÈN TÍCH TRONG MANG CAM BIEN KHONG DAY 46 T. Áp dựng giải thuật đi truyền để giải bài Loán tối đa vùng che phd cho mang cam biển không dây.46 3 Khởi tạo quần thể - - - - 2 AB 2.Khỏi tạo ngẫu nhiên - - - - 48 2.2 Khỏi lạo heuristic - - - _.Hảm thích nghĩ. XE HH H rrereraeeeee HemeeereeroiouS3Ỷ 4.Toản tử di truyễn.Toán tử lai ghép.Chơm lọc cá thể.6 Diễn kiện dừng của g `.Tỉnh chất của giải thuật đi truyền. BÀI TOÁN CỰC ĐẠI DIEN TÍCH BAO PHỦ TRONG MẠNG CAM BIEN KHONG DAY 1.Tổng quan vẻ bài toán bao phủ trong mạng cảm bị 34 1.Dệ bao phủ của cảm biển.1ˆMö bình nhị phân.Mô hình xác suât 36 1.Độ bao phd cia mang cam biển.ao phú đối tượng,.

37 Tao phủ Barrier 38 3.Bao phủ điện tích - - 39 2.Bai toán cực đụi bao phủ điện tich trong mang cain bién khéng day.Ứng dung ctia bai todin cực đại diện tích bao phi wong mang cam biển không _`. THẾ HH HH He re ¬. 4 Cáo nghiên cứu liên quan THẾ HH HH ereraeeee eel CHƯƠNG 4. BÀI TOÁN TỚI DA HÓA VỮNG BAO PHỦ DIÈN TÍCH TRONG MANG CAM BIEN KHONG DAY 46 T.

Áp dựng giải thuật đi truyền để giải bài Loán tối đa vùng che phd cho mang cam biển không dây.46 3 Khởi tạo quần thể - - - - 2 AB 2.Khỏi tạo ngẫu nhiên - - - - 48 2.2 Khỏi lạo heuristic - - - _.Hảm thích nghĩ. XE HH H rrereraeeeee HemeeereeroiouS3Ỷ 4.Toản tử di truyễn.Toán tử lai ghép.Chơm lọc cá thể. - - - - - 36 DANH MUC CAC BANG Bang 1: Bộ đữ liệu thực nghiệm. ~ - ~ e F Bang 2: Béng tham sé thuc nghiém ctia giai thuật GÁ.

Bang 3: Dign tích bao phủ trung bình (Avg), độ lệch chuẩn (sd), thời gian chạy trung bình cho bởi GÀ sau 30 lần chạy lrên 15 bộ đữ liệu. 59 MỤC LỤC LỜI CAMĐOAN LOI CAM ON. DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIỆT TẮT. DANH MỤC CÁC BẰNG DANH MỤC CÁC HÌNIL CHƯƠNG 1.

TONG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIEN KIIONG DAY.Giới thiệu chung về mạng câm biển không đây.Cấu trúc mạng cám biển không dây.Cae yêu tổ ảnh hướng đến cấu trúc mạng căm biến không dây.Kiển tric giao thie mang.Câu trúc đặc trmg của mạng cảm bị không đây .1 Cầu trúc phẳng.Cấu trúc tẳng. 3 Ứng đụng gứa mạng căm biển không đây, kHHerrersoiu14 4.Những khó khăn trong việc triển khai WSN. CƠ SỚ LÝ THUYẾT BẢI TOÁN TÔI ƯU.Bài Toán Tối ƯU.Bải toán tôi ưu tổ hợp.Bải toán tôi wu liên tục.20 3 ng quan các phương phâp gi bá toán tôi vụ sete Hư teas see Zl 2.1-Phuong phap giai chính xác - 21 2.Phuong pháp giải xâp xỉ - - - 25 3.Giải thuật dị truyền.3,Khói tạo quản thể.Ham thich nghi - - 30 3.4 Các toán tử đi truyền - - - 31 3.1 Phép lai ghép „u31 3. Kết quả thực ng hid.

e s csecsecssssssanseesssssssssseessecessseeesseeeesvanvvsnsecesasssseeeseseeess SO 1,Dữ liệu thực nghiệm. non neo seeareraeaoo.SỐ 3 Nội dụng thực nghiệm.Mér trường thực nghiệm.Kết quả thực nghiệm. - - 38 KẾT LUẬN ‘TAL LIEU THAM KHẢO. DANH MUC CAC KY HIKU, CAC CHT VIET TAT Chữ viết tit Việt đầy đủ 'Ý nghĩa GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền WSN Wireless Sensor Network Mạng cảm biển không đây Tổải toán cự đại điện tích bao phú PMAC Problern of Masiunun Area Coverape 7 Ta7 0ú ẨM diền Hồi bao phá trong mạng cảm biển không dây VEA Virtual Force Algorithm LOT CAM GN Trước tiên em xin gửi lời cảm ơn tới Ban Giám Hiệu Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện cho em được làm luận văn tốt nghiệp này.

Sau thời gian nghiên cứu và làm việc, luận văn của em đến nay cơ bân đá hoàn thành Có được thành quả đó, ngoài sự cổ gắng nỗ lực của bản thân còn phải kẻ đến sự giúp đỡ rất lớn từ cô giáo PGS.