Đồ Án Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Học Tăng Cường Sâu Để Tối Ưu Phân Bổ Tài Nguyên Trong Hệ Thống Mạng IoT

• Tác giả: Nguyễn Hữu Sang
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Công Lượng
• Trường học: Trường Đại Học Phenikaa
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Tối Ưu Phân Bổ Tài Nguyên Trong Hệ Thống Mạng IoT Bằng Học Tăng Cường Sâu
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN
• 1.1. Hệ thống IoT
• 1.2. Mục tiêu ra đời của hệ thống IoT
• 1.3. Thực trạng hiện nay của các hệ thống IoT
• 1.4. Một số cách phân loại hệ thống IoT phổ biến
• 1.5. Công nghệ sạc không dây
• 1.5.1. Nguyên tắc hoạt động của công nghệ sạc không dây
• 1.5.2. Tiêu chuẩn và giao thức công nghệ sạc không dây
• 1.5.3. Phạm vi và hiệu suất sạc của công nghệ sạc không dây
• 1.6. Giao tiếp ngữ nghĩa
• 1.6.1. Ngôn ngữ và ý nghĩa
• 1.6.2. Khả năng hiểu và gửi thông điệp
• 1.6.3. Khách quan và tương đối
• 1.6.4. Sự phức tạp của tư duy ngôn ngữ
• 1.6.5. Những nghiên cứu và phát triển gần đây
• 1.6.6. Ứng dụng trong công nghiệp và công nghệ
• 1.7. Mô hình Transformer về Mối Quan Hệ cho Việc Tạo Ra Biểu Đồ Khung Cảnh
• 1.7.1. Tạo Biểu Đồ Khung Cảnh
• 1.7.2. Transformer trong Machine Learning
• 1.7.3. Mối quan hệ giữa Transformer và Scene Graph Generation
• 1.7.4. Transformer về Mối quan hệ cho Việc Tạo Đồ thị Cảnh
• 1.7.5. Thuật toán học sâu tăng cường
• 1.8. Học tăng cường
• 1.9. Ưu điểm của sự kết hợp học sâu và học tăng cường
• 1.10. Thách thức và tiềm năng
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HỆ THỐNG
• 2.1. Thu thập năng lượng tại thiết bị IoT. Thu thập hình ảnh
• 2.2. Giao tiếp ngữ nghĩa
• 2.3. Độ trễ truyền thông
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG VẤN ĐỀ VÀ HƯỚNG GIẢI QUYẾT
• 3.1. Không gian trạng thái
• 3.2. Không gian hành động
• 3.3. Chuyển trạng thái
• 3.4. Phần thưởng
• 3.5. Thuật toán Deep Q-Learning (DQN)
• 4. CHƯƠNG 4: THIẾT LẬP THÔNG SỐ VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 4.1. Thiết lập thông số
• 4.2. Kết quả mô phỏng
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Tối Ưu Hóa Tài Nguyên Trong Hệ Thống Mạng IoT

Hệ thống mạng IoT đang ngày càng trở nên phổ biến, với hàng tỷ thiết bị được kết nối. Việc tối ưu hóa tài nguyên trong các hệ thống này là rất cần thiết để đảm bảo hiệu suất và tiết kiệm năng lượng. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc áp dụng học tăng cường sâu để giải quyết các vấn đề liên quan đến phân bổ tài nguyên trong mạng IoT.

1.1. Khái Niệm Về Hệ Thống Mạng IoT

Hệ thống mạng IoT là một mạng lưới kết nối các thiết bị thông minh, cho phép chúng thu thập và trao đổi dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này tạo ra một môi trường thông minh, giúp tối ưu hóa quản lý tài nguyên.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Tối Ưu Hóa Tài Nguyên

Tối ưu hóa tài nguyên trong hệ thống mạng IoT không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng mà còn nâng cao hiệu suất hoạt động của các thiết bị. Việc này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh nguồn năng lượng ngày càng khan hiếm.

II. Thách Thức Trong Quản Lý Tài Nguyên IoT Hiện Nay

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc quản lý tài nguyên trong hệ thống mạng IoT cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như giới hạn về năng lượng, băng thông và khả năng tính toán của thiết bị là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Giới Hạn Năng Lượng Trong Các Thiết Bị IoT

Năng lượng là một yếu tố quan trọng trong việc vận hành các thiết bị IoT. Nhiều thiết bị hoạt động bằng pin, do đó việc tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ là rất cần thiết để kéo dài tuổi thọ của thiết bị.

2.2. Vấn Đề Băng Thông Trong Truyền Thông Dữ Liệu

Băng thông hạn chế có thể gây ra tình trạng nghẽn mạng, ảnh hưởng đến khả năng truyền tải dữ liệu giữa các thiết bị IoT và trung tâm xử lý. Việc tối ưu hóa băng thông là cần thiết để đảm bảo thông tin được truyền tải một cách hiệu quả.

III. Phương Pháp Học Tăng Cường Sâu Để Tối Ưu Hóa Tài Nguyên

Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL) là một phương pháp mạnh mẽ có thể được áp dụng để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên trong hệ thống mạng IoT. Phương pháp này cho phép các thiết bị tự động học hỏi và điều chỉnh hành vi của mình dựa trên phản hồi từ môi trường.

3.1. Nguyên Tắc Hoạt Động Của Học Tăng Cường Sâu

Học tăng cường sâu hoạt động dựa trên việc tối ưu hóa phần thưởng thông qua các hành động mà thiết bị thực hiện. Điều này giúp thiết bị tự động điều chỉnh để đạt được hiệu suất tối ưu trong việc sử dụng tài nguyên.

3.2. Ứng Dụng DRL Trong Quản Lý Tài Nguyên IoT

Việc áp dụng DRL trong quản lý tài nguyên IoT có thể giúp cải thiện hiệu suất mạng, giảm thiểu lãng phí năng lượng và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên giữa các thiết bị.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Tối Ưu Hóa Tài Nguyên Trong IoT

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng học tăng cường sâu có thể mang lại những kết quả tích cực trong việc tối ưu hóa tài nguyên trong hệ thống mạng IoT. Các mô hình được phát triển đã cho thấy khả năng tiết kiệm năng lượng và cải thiện hiệu suất truyền thông.

4.1. Kết Quả Thực Nghiệm Về Hiệu Suất

Các thử nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng DRL đã giúp giảm thiểu 30% năng lượng tiêu thụ trong các thiết bị IoT, đồng thời cải thiện tốc độ truyền dữ liệu lên đến 25%.

4.2. Ứng Dụng Thực Tế Của Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như quản lý năng lượng, giám sát môi trường và các ứng dụng y tế, giúp nâng cao hiệu quả và tiết kiệm tài nguyên.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Tối Ưu Hóa Tài Nguyên Trong IoT

Tối ưu hóa tài nguyên trong hệ thống mạng IoT là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và cần thiết. Việc áp dụng học tăng cường sâu không chỉ giúp giải quyết các thách thức hiện tại mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho sự phát triển của công nghệ IoT trong tương lai.

5.1. Tương Lai Của Hệ Thống Mạng IoT

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, hệ thống mạng IoT sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn, giúp tối ưu hóa tài nguyên một cách hiệu quả và bền vững.

5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán DRL mới, cải thiện khả năng tự học của các thiết bị IoT và mở rộng ứng dụng của công nghệ này trong các lĩnh vực khác nhau.