Luận Án Tiến Sĩ Về Thuật Toán Xấp Xỉ Tìm Đường Xâm Nhập Tối Thiểu Trong Mạng Cảm Biến Không Dây

• Tác giả: Nguyen Thi My Binh
• Người hướng dẫn: Associate Professor Huynh Thi Thanh Binh
• Trường học: Hanoi University of Science and Technology
• Chuyên ngành: Computer Science
• Đề tài: Approximate Algorithms For Solving The Minimal Exposure Path Problems In Wireless Sensor Networks
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hanoi

• DECLARATION OF AUTHORSHIP
• ACKNOWLEDGEMENT
• INTRODUCTION. INTRODUCTION
• 1. BACKGROUND
• 1.1. Wireless sensor networks
• 1.2. Sensor coverage model
• 1.3. Sensing intensity models
• 1.4. Wireless sensor network scenarios
• 1.5. Single-solution-based metaheuristic
• 1.6. Population-based metaheuristics
• 1.7. Particle swarm optimization algorithm
• 2. MINIMAL EXPOSURE PATH PROBLEMS IN OMNI-DIRECTIONAL SENSOR NETWORKS
• 2.1. Minimal exposure path problem in mobile wireless sensor networks
• 2.2. Preliminaries and problem formulation
• 2.3. The GAMEP for solving MMEP problem
• 2.4. The HPSO-MMEP algorithm for solving the MMEP problem
• 2.5. Minimal exposure path problem in probabilistic coverage model
• 2.6. Preliminaries and problem formulation
• 2.7. Grid-based algorithm for solving the PM-based-MEP problem
• 2.8. Genetic algorithm for solving the PM-based-MEP problem
• 3. MINIMAL EXPOSURE PATH PROBLEM IN WIRELESS MULTIMEDIA SENSOR NETWORKS
• 3.1. Preliminaries and problem formulation
• 3.2. The Boolean directional coverage model
• 3.3. The attenuated directional sensing model
• 3.4. Accumulative intensity function
• 3.5. Closest-sensing intensity function
• 3.6. Minimal exposure path
• 3.7. HEA individual initialization
• 3.8. GPSO individual initialization
• 3.9. Particle swarm optimization algorithm
• 3.10. Parameters and system setting
• 3.11. Algorithm parameters trials
• 3.12. Comparison under our datasets
• 3.13. Comparisons under the datasets of previous algorithms
• 4. OBSTACLES-EVASION MINIMAL EXPOSURE PATH PROBLEM IN WIRELESS SENSOR NETWORKS
• 4.1. Preliminaries and problem formulation
• 4.2. The truncated directional coverage model
• 4.3. The accumulative sensing intensity
• 4.4. Minimal exposure path
• 4.5. A novel characteristic of FEA algorithm
• 4.6. Family system based evolutionary algorithm
• 4.7. The performance of FEA when using different A and D
• 4.8. The performance of FEA when using different p min and pmax values
• 4.9. Comparison between FEA and previous algorithm in OE-MEP problem
• 4.10. Comparison between FEA and GA-MEP
• CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS
• PUBLICATIONS
• BIBLIOGRAPHY

I. Tổng quan về Thuật Toán Tìm Đường Xâm Nhập Tối Thiểu

Thuật toán tìm đường xâm nhập tối thiểu trong mạng cảm biến không dây là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ thông tin. Mạng cảm biến không dây (WSNs) bao gồm hàng ngàn cảm biến được triển khai để theo dõi và thu thập dữ liệu từ môi trường. Việc tối ưu hóa đường đi của các cảm biến nhằm giảm thiểu sự xâm nhập của các đối tượng không mong muốn là một thách thức lớn. Nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của mạng mà còn nâng cao khả năng bảo mật cho các ứng dụng thực tiễn.

1.1. Định nghĩa và Vai trò của Mạng Cảm Biến Không Dây

Mạng cảm biến không dây là hệ thống bao gồm nhiều cảm biến được kết nối với nhau để thu thập và truyền tải dữ liệu. Chúng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như quân sự, y tế và môi trường.

1.2. Tại sao Cần Tìm Đường Xâm Nhập Tối Thiểu

Tìm đường xâm nhập tối thiểu giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường an ninh cho mạng cảm biến. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu bảo mật cao như giám sát quân sự và bảo vệ tài sản.

II. Thách Thức trong Việc Tìm Đường Xâm Nhập Tối Thiểu

Việc tìm đường xâm nhập tối thiểu trong mạng cảm biến không dây đối mặt với nhiều thách thức. Các yếu tố như độ phức tạp của thuật toán, khả năng xử lý của cảm biến và môi trường hoạt động đều ảnh hưởng đến hiệu quả của giải pháp. Đặc biệt, sự di chuyển của các đối tượng xâm nhập và sự thay đổi trong điều kiện môi trường có thể làm giảm hiệu suất của mạng.

2.1. Độ Phức Tạp của Thuật Toán

Độ phức tạp của thuật toán tìm đường xâm nhập tối thiểu có thể ảnh hưởng đến thời gian xử lý và hiệu suất của mạng. Các thuật toán cần được tối ưu hóa để đảm bảo hoạt động hiệu quả trong thời gian thực.

2.2. Ảnh Hưởng của Môi Trường

Môi trường hoạt động của mạng cảm biến không dây có thể thay đổi liên tục, ảnh hưởng đến khả năng phát hiện và theo dõi các đối tượng xâm nhập. Việc thiết kế thuật toán cần tính đến các yếu tố này để đảm bảo tính linh hoạt.

III. Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Tìm Đường Xâm Nhập Tối Thiểu

Có nhiều phương pháp được đề xuất để giải quyết vấn đề tìm đường xâm nhập tối thiểu trong mạng cảm biến không dây. Các phương pháp này bao gồm thuật toán di truyền, tối ưu hóa bầy đàn và các kỹ thuật học máy. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng.

3.1. Thuật Toán Di Truyền

Thuật toán di truyền là một trong những phương pháp phổ biến để tìm đường xâm nhập tối thiểu. Nó sử dụng các nguyên tắc của chọn lọc tự nhiên để tối ưu hóa đường đi của cảm biến.

3.2. Tối Ưu Hóa Bầy Đàn

Tối ưu hóa bầy đàn, như thuật toán PSO, là một phương pháp hiệu quả khác. Nó mô phỏng hành vi của các loài động vật trong tự nhiên để tìm kiếm giải pháp tối ưu cho vấn đề.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Thuật Toán Tìm Đường Xâm Nhập Tối Thiểu

Các thuật toán tìm đường xâm nhập tối thiểu có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như quân sự, y tế và bảo vệ môi trường. Chúng giúp cải thiện khả năng giám sát và bảo vệ tài sản, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động của mạng cảm biến không dây.

4.1. Ứng Dụng Trong Quân Sự

Trong quân sự, các thuật toán này được sử dụng để theo dõi và phát hiện các hoạt động xâm nhập, giúp bảo vệ an ninh quốc gia.

4.2. Ứng Dụng Trong Y Tế

Trong lĩnh vực y tế, các cảm biến có thể theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và phát hiện các tình huống khẩn cấp, từ đó cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.

V. Kết Luận và Tương Lai của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về thuật toán tìm đường xâm nhập tối thiểu trong mạng cảm biến không dây đang ngày càng trở nên quan trọng. Với sự phát triển của công nghệ, các thuật toán này sẽ tiếp tục được cải tiến để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong các ứng dụng thực tiễn. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp sáng tạo và hiệu quả hơn.

5.1. Xu Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Các xu hướng nghiên cứu trong tương lai có thể bao gồm việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tối ưu hóa các thuật toán tìm đường xâm nhập.

5.2. Tầm Quan Trọng của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này không chỉ có ý nghĩa lý thuyết mà còn mang lại giá trị thực tiễn cao, góp phần nâng cao an ninh và hiệu quả của mạng cảm biến không dây.