Luận án: Phát triển thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây - Nguyễn Gia Như

Ứng dụng thuật toán tiến hóa tối ưu mạng không dây hiệu quả. Phân tích, đề xuất giải pháp mới, nâng cao hiệu suất và khả năng kết nối.

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án Tiến sỹ Toán học

Năm xuất bản

Số trang

123

Thời gian đọc

19 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Tối ưu mạng không dây: Thách thức và giải pháp tiến hóa
Số trang:
123 trang
Trường:
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
Chuyên ngành:
Cơ sở toán học cho tin học
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Tối ưu mạng không dây Thách thức và giải pháp tiến hóa

Mạng không dây đóng vai trò thiết yếu trong cuộc sống hiện đại. Tuy nhiên, chúng đối mặt nhiều thách thức về hiệu suất. Các vấn đề tối ưu bao gồm phân bổ tài nguyên, định tuyến, quản lý năng lượng, giảm can nhiễu. Mục tiêu chính là nâng cao chất lượng dịch vụ (QoS) và hiệu quả năng lượng. Các bài toán này thường rất phức tạp, đòi hỏi giải pháp sáng tạo. Thuật toán tiến hóa nổi lên như một công cụ mạnh mẽ. Chúng cung cấp phương pháp tiếp cận hiệu quả cho các bài toán tối ưu đa mục tiêu. Nghiên cứu này khám phá ứng dụng thuật toán tiến hóa. Mục đích là giải quyết các vấn đề tối ưu trong nhiều loại mạng không dây. Kết quả đóng góp vào việc cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống truyền thông.

1.1. Tổng quan các vấn đề tối ưu mạng không dây

Mạng không dây đối mặt nhiều thách thức. Các vấn đề bao gồm: phân bổ tài nguyên, định tuyến tối ưu, quản lý năng lượng, giảm can nhiễu. Mục tiêu chính là nâng cao chất lượng dịch vụ (QoS) và hiệu quả năng lượng. Tối ưu đa mục tiêu thường xuất hiện trong các bài toán thực tế. Nghiên cứu này tập trung vào giải quyết các bài toán tối ưu phức tạp này.

1.2. Mạng không dây Các loại hình và đặc điểm

Mạng không dây đa dạng. Bao gồm mạng cá nhân (WPAN), mạng cục bộ (WLAN), mạng Ad-hoc, mạng đô thị (WMAN), mạng lưới (Mesh Network). Mỗi loại có đặc điểm riêng về kiến trúc, phạm vi, ứng dụng. Mạng cảm biến không dây (WSN) là một ví dụ quan trọng. Hiểu rõ đặc điểm giúp xây dựng mô hình tối ưu phù hợp.

1.3. Khái niệm thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu

Thuật toán tiến hóa lấy cảm hứng từ sinh học tự nhiên. Chúng tìm kiếm giải pháp tối ưu thông qua quá trình chọn lọc, lai ghép, đột biến. Các thuật toán này hiệu quả với bài toán có không gian tìm kiếm lớn, phức tạp. Chúng không yêu cầu đạo hàm của hàm mục tiêu. Đây là công cụ mạnh mẽ cho các bài toán tối ưu mạng không dây.

II. Các thuật toán tiến hóa Công cụ chính tối ưu mạng

Nghiên cứu này tập trung vào một số thuật toán tiến hóa trọng điểm. Thuật toán di truyền (GA), Tối ưu bầy đàn (PSO) và Thuật toán kiến (ACO) là các phương pháp chính. Mỗi thuật toán có cơ chế hoạt động riêng biệt, phù hợp với từng loại bài toán. GA sử dụng nguyên lý tiến hóa tự nhiên để tìm kiếm. PSO mô phỏng hành vi xã hội của các cá thể trong bầy. ACO lấy cảm hứng từ cách kiến tìm kiếm thức ăn, rất hiệu quả cho định tuyến. Việc hiểu rõ cấu trúc và các biến thể của chúng rất quan trọng. Điều này giúp áp dụng chúng một cách hiệu quả vào các bài toán tối ưu trong mạng không dây. Các thuật toán này cung cấp khả năng tìm kiếm giải pháp gần tối ưu trong không gian rộng lớn.

2.1. Thuật toán di truyền GA và ứng dụng

Thuật toán di truyền (GA) là một thuật toán tiến hóa phổ biến. GA mô phỏng quá trình tiến hóa sinh học. Nó sử dụng các khái niệm như quần thể, cá thể, nhiễm sắc thể, chọn lọc, lai ghép, đột biến. GA hiệu quả trong nhiều bài toán tối ưu. Trong mạng không dây, GA giúp tối ưu phân bổ tài nguyên, định tuyến, lập lịch. GA tìm kiếm các giải pháp gần tối ưu trong không gian rộng lớn.

2.2. Tối ưu bầy đàn PSO Cấu trúc và biến thể

Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) lấy cảm hứng từ hành vi xã hội. Nó mô phỏng sự di chuyển của đàn chim, đàn cá. Các hạt trong bầy di chuyển dựa trên kinh nghiệm cá nhân và kinh nghiệm tốt nhất của bầy. PSO có nhiều biến thể như PSO dạng Constriction, PSO–TVIW, PSO–RANDIW, PSO-TVAC, MPSO–TVAC, SOHPSO–TVAC. Các biến thể này cải thiện khả năng tìm kiếm và hội tụ của thuật toán. PSO đặc biệt phù hợp cho tối ưu hóa liên tục.

2.3. Thuật toán kiến ACO trong tối ưu định tuyến

Thuật toán kiến (ACO) mô phỏng hành vi tìm kiếm thức ăn của đàn kiến. Kiến tìm đường ngắn nhất bằng cách để lại chất pheromone. Lượng pheromone hướng dẫn các con kiến khác. ACO được ứng dụng rộng rãi trong bài toán đường đi ngắn nhất, định tuyến tối ưu trong mạng. Nó giúp tìm ra các tuyến đường hiệu quả, giảm độ trễ và tăng thông lượng mạng. ACO là một phương pháp mạnh mẽ cho các bài toán tối ưu đồ thị.

III. Tối ưu thông lượng mạng không dây hiệu quả với PSO

Thông lượng là một chỉ số hiệu suất quan trọng của mạng không dây. Nghiên cứu này tập trung vào việc tối ưu thông lượng bằng Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO). Bài toán tối ưu bao gồm việc đặt các gateway một cách chiến lược trong mạng lưới không dây. Điều này giúp tối đa hóa khả năng truyền tải dữ liệu. PSO cung cấp một khung làm việc để tìm kiếm vị trí tối ưu cho các gateway. Ngoài ra, việc xây dựng cây truyền thông Broadcast tối ưu cũng được xem xét. Mục tiêu là giảm thiểu sự trùng lặp và chi phí truyền tải. Các phương pháp này góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ (QoS) và hiệu quả năng lượng của mạng. Các mô phỏng chứng minh hiệu quả của PSO trong các kịch bản này.

3.1. Tối ưu thông lượng trong mạng lưới không dây

Thông lượng là một yếu tố quan trọng trong hiệu suất mạng. Tối ưu thông lượng đòi hỏi quản lý tài nguyên hiệu quả. Bài toán bao gồm mô hình hóa kiến trúc hệ thống, truyền thông, trọng số. Mục tiêu là tối đa hóa dữ liệu truyền tải. Phân tích các phương pháp tối ưu thông lượng giúp nâng cao chất lượng dịch vụ (QoS) của mạng.

3.2. Đặt gateway hiệu quả bằng thuật toán PSO

Đặt gateway chiến lược cải thiện đáng kể thông lượng. Bài toán này được giải quyết bằng thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO). PSO giúp tìm vị trí tối ưu cho các gateway. Quá trình bao gồm biểu diễn phần tử, khởi tạo quần thể, hàm đo độ thích nghi. PSO điều chỉnh vị trí gateway qua các thế hệ. Điều này đảm bảo sử dụng hiệu quả tài nguyên, tăng thông lượng tổng thể.

3.3. Xây dựng cây truyền thông Broadcast tối ưu

Truyền thông Broadcast hiệu quả là cần thiết. Cây khung truyền thông tối ưu giảm thiểu chi phí. Bài toán này liên quan đến mã hóa liên kết cạnh và nút (LNB). Các nghiên cứu đã sử dụng PSO để xây dựng cây khung. Thuật toán PSO được mô tả chi tiết. Mục tiêu là tạo ra cấu trúc broadcast tối ưu, giảm can nhiễu, tiết kiệm năng lượng.

IV. Giải pháp tối ưu truy cập mạng không dây cho hiệu suất

Truy cập mạng hiệu quả là yếu tố sống còn đối với mọi hệ thống không dây. Nghiên cứu này tập trung vào việc tối ưu hóa các khía cạnh liên quan đến truy cập. Một trong số đó là việc đặt trạm cơ sở trong mạng thông tin di động. Vị trí tối ưu giúp cải thiện vùng phủ sóng và giảm can nhiễu. Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) được áp dụng để giải quyết vấn đề này. Ngoài ra, tối ưu truy cập tập trung cũng được xem xét. Điều này đảm bảo phân bổ tài nguyên hợp lý cho người dùng. Các giải pháp này không chỉ nâng cao hiệu quả năng lượng. Chúng còn cải thiện chất lượng dịch vụ (QoS) và trải nghiệm người dùng tổng thể. Đây là các bước quan trọng để xây dựng một mạng không dây mạnh mẽ và đáng tin cậy.

4.1. Tối ưu vị trí trạm cơ sở mạng di động

Vị trí trạm cơ sở ảnh hưởng lớn đến vùng phủ sóng, dung lượng mạng. Bài toán này rất quan trọng trong mạng thông tin di động. Các nghiên cứu liên quan đến mô hình hóa và phát biểu bài toán. Thuật toán PSO được áp dụng để tối ưu đặt trạm. Mục tiêu là đạt được vùng phủ sóng rộng, giảm can nhiễu, nâng cao hiệu quả năng lượng. PSO mang lại giải pháp hiệu quả cho việc quy hoạch mạng.

4.2. Tối ưu truy cập tập trung mạng không dây

Tối ưu truy cập tập trung đảm bảo phân bổ tài nguyên công bằng, hiệu quả. Mô hình hóa bài toán này là bước đầu tiên. Thuật toán PSO được sử dụng để tối ưu các tham số truy cập. Quá trình này cải thiện hiệu suất tổng thể của mạng. Nó giúp giảm tắc nghẽn, tăng khả năng truy cập cho người dùng.

4.3. Nâng cao hiệu quả phân bổ tài nguyên mạng

Phân bổ tài nguyên hợp lý là chìa khóa cho mạng hiệu quả. Các thuật toán tiến hóa, đặc biệt là PSO, đóng vai trò quan trọng. Chúng giúp phân bổ băng thông, công suất truyền tải một cách tối ưu. Điều này dẫn đến giảm can nhiễu, tăng hiệu suất năng lượng. Nâng cao hiệu quả phân bổ tài nguyên trực tiếp cải thiện trải nghiệm người dùng.

V. Đánh giá ứng dụng thực tiễn thuật toán tiến hóa mạng

Đánh giá thực nghiệm là bước cuối cùng và quan trọng. Nó xác nhận tính hiệu quả của các giải pháp thuật toán tiến hóa. Nghiên cứu này thực hiện mô phỏng kỹ lưỡng. Các tham số được thiết lập cẩn thận để đánh giá hiệu suất. Kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện đáng kể trong thông lượng và hiệu quả truy cập. Đặc biệt, thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) được thử nghiệm trong một kịch bản thực tế. Ứng dụng tại thành phố Đà Nẵng minh chứng tính khả thi của phương pháp. Kết quả này mở ra tiềm năng lớn cho việc triển khai các mạng không dây thông minh. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm tối ưu đa mục tiêu và thích nghi hơn.

5.1. Kết quả mô phỏng phân tích hiệu suất

Các thuật toán tiến hóa được đánh giá thông qua mô phỏng. Tham số mô phỏng được thiết lập cẩn thận. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu suất của các thuật toán. So sánh giữa các phương pháp giúp xác định giải pháp tốt nhất. Đánh giá này khẳng định khả năng giải quyết các bài toán tối ưu mạng phức tạp.

5.2. Ứng dụng thuật toán PSO tại thành phố Đà Nẵng

Nghiên cứu áp dụng thuật toán PSO trong tình huống thực tế. Thử nghiệm tại thành phố Đà Nẵng chứng minh tính khả thi. Nó bao gồm mô hình thực nghiệm và thiết lập tham số. Phân tích kết quả cho thấy PSO cải thiện đáng kể hiệu suất mạng. Điều này có ý nghĩa quan trọng cho việc quy hoạch, phát triển mạng không dây đô thị.

5.3. Tiềm năng và hướng phát triển cho tương lai

Thuật toán tiến hóa có tiềm năng lớn. Chúng có thể giải quyết nhiều bài toán tối ưu đa mục tiêu hơn nữa. Hướng phát triển bao gồm kết hợp các thuật toán, phát triển biến thể mới. Ứng dụng rộng rãi hơn trong các loại mạng không dây khác nhau. Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào tối ưu hóa tự thích nghi và mạng thông minh.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ phát triển thuật toán tiến hóa giải một số bài toán tối ưu trong mạng không dây 62 46 01 10

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (123 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Nguyễn Gia Như PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN TIẾN HÓA GIẢI MỘT SỐ BÀI TOÁN TỐI ƯU TRONG MẠNG KHÔNG DÂY LUẬN ÁN TIẾN SỸ TOÁN HỌC Hà Nội - 2015 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Nguyễn Gia Như PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN TIẾN HÓA GIẢI MỘT SỐ BÀI TOÁN TỐI ƯU TRONG MẠNG KHÔNG DÂY Chuyên ngành: Cơ sở toán học cho Tin học Mã số: 62460110 LUẬN ÁN TIẾN SỸ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1.TS Lê Trọng Vĩnh 2.TSKH Nguyễn Xuân Huy Hà Nội - 2015 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ———————————— Lời cam đoan Tôi xin cam đoan luận án "Phát triển thuật toán tiến hóa giải một số bài toán tối ưu trong mạng không dây" là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả được trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ một công trình nào khác. Tác giả: Hà Nội: i TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Lời cảm ơn Trước hết, tôi muốn cảm ơn PGS.TS Lê Trọng Vĩnh, PGS.TSKH Nguyễn Xuân Huy - những người đã trực tiếp giảng dạy và hướng dẫn tôi trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận án này. Một vinh dự lớn cho tôi được học tập, nghiên cứu dưới sự hướng dẫn tận tình, khoa học của hai Thầy.

Tôi xin gửi lời cám ơn đến các Thầy, Cô trong Bộ môn Tin học, Khoa Toán- Cơ-Tin học vì sự giúp đỡ và những đề xuất, trao đổi trong nghiên cứu rất hữu ích cho luận án. Xin cảm ơn các Thầy, Cô và các anh chị em đã góp ý, cổ vũ động viên và sát cánh bên tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Tôi trân trọng cảm ơn Ban Giám hiệu, Phòng Sau Đại học trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Tôi cũng bày tỏ sự cảm ơn đến Hội đồng quản trị, Ban giám hiệu trường Đại học Duy Tân đã tạo điều kiện về thời gian và hỗ trợ kinh phí cho tôi hoàn thành luận án này.

Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đối với gia đình và người thân đã luôn động viên, hỗ trợ tôi trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận án. ii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Mục lục Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Danh mục từ viết tắt vi Danh mục bảng viii Danh mục hình vẽ ix Mở đầu 1 1 Tổng quan về tối ưu mạng 5 1.1 Mạng không dây .1 Mạng cá nhân không dây .2 Mạng cục bộ không dây .3 Mạng Ad-hoc .4 Mạng đô thị không dây .5 Mạng lưới không dây .3 Sự phát triển của mạng thông tin di động .2 Các vấn đề của tối ưu mạng .1 Các vấn đề mở đối với mạng không dây .2 Bài toán tối ưu .3 Các thuật toán tiến hóa .1 Thuật toán di truyền .2 Thuật toán tối ưu hóa đàn kiến .3 Thuật toán tối ưu hóa nhóm bầy .1 Giới thiệu chung .2 Các thành phần cơ bản của thuật toán .3 Thuật toán PSO dạng Constriction .4 Thuật toán PSO–TVIW và PSO–RANDIW .5 Thuật toán PSO-TVAC .6 Thuật toán MPSO–TVAC .7 Thuật toán SOHPSO–TVAC .8 Sự kết hợp giữa phương pháp PSO và các phương pháp khác .9 Thuật toán SWT-PSO. 42 iii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.10 Thuật toán PSO tổng quát .4 Kết chương. 46 2 Tối ưu thông lượng trong mạng 47 2.1 Tối ưu thông lượng trong mạng lưới không dây .1 Mô hình hóa và phát biểu bài toán .1 Kiến trúc hệ thống .2 Mô hình truyền thông .4 Trọng số MTW .5 Chia sẻ hiệu suất sử dụng các Gateway .6 Lập trình tính toán thông lượng .7 Phân tích, đánh giá các phương pháp .2 Đặt gateway hiệu quả sử dụng thuật toán PSO .1 Biểu diễn của một phần tử .2 Khởi tạo quần thể ban đầu .3 Hàm đo độ thích nghi .4 Quá trình tiến hóa .5 Quá trình dừng .6 Mô tả thuật toán .3 Kết quả mô phỏng và đánh giá .1 Tham số mô phỏng .2 Kết quả mô phỏng .2 Truyền thông Broadcast và cây truyền thông tối ưu .1 Bài toán cây khung truyền thông tối ưu .2 Các nghiên cứu liên quan .3 Mã hóa liên kết cạnh và nút (LNB) .3 Tối ưu cây khung truyền thông sử dụng thuật toán PSO .2 Mô tả thuật toán .4 Kết quả mô phỏng và đánh giá .1 Tham số thực nghiệm .2 Kết quả mô phỏng .3 Kết chương.

76 3 Tối ưu truy cập mạng 78 3.1 Đặt trạm cơ sở trong mạng thông tin di động .1 Mô hình hóa và phát biểu bài toán .2 Các nghiên cứu liên quan .3 Tối ưu đặt trạm điều khiển sử dụng thuật toán PSO. 85 iv TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.2 Mô tả thuật toán .4 Kết quả mô phỏng và đánh giá .1 Mô hình thực nghiệm và thiết lập tham số cho các thuật toán .2 Phân tích, đánh giá các thuật toán .3 Áp dụng thử nghiệm tại thành phố Đà Nẵng .2 Tối ưu truy cập tập trung trong mạng không dây .1 Mô hình hóa và phát biểu bài toán .2 Các nghiên cứu liên quan .3 Tối ưu truy cập tập trung sử dụng thuật toán PSO .2 Mô tả thuật toán .4 Kết quả mô phỏng và đánh giá .1 Mô hình thực nghiệm và thiết lập tham số cho các thuật toán .2 Phân tích, đánh giá các thuật toán .3 Kết chương. 101 Kết luận 102 Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án 104 Tài liệu tham khảo 105 v TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh mục từ viết tắt Viết tắt Dạng đầy đủ Diễn giải ACO Ant Colony Optimization Tối ưu đàn kiến BSC Base Station Controller Trạm điều khiển cơ sở BSS Base Station Subsystem Phân hệ trạm gốc BTS Base Transmitter Station Trạm thu phát sóng cơ sở CN Core Network Mạng lõi CS Classifier Systems Hệ thống phân lớp CST Communication Spanning Tree Cây truyền thông EC Evolutionary Computing Thuật toán tiến hóa EP Evolutionary Programming Lập trình tiến hóa ES Evolutionary Strategies Các chiến lược tiến hóa FDMA Frequency Division Multiple Access Đa truy cập phân chia tần số GA Genetic Algorithm Thuật toán di truyền GoS Grade of Service Cấp độ dịch vụ GP Genetic Programming Lập trình di truyền GSMC Gateway Mobile Service Center Trung tâm dịch vụ di động HLR Home Location Register Thanh ghi định vị thường trú LAN Local Area Network Mạng cục bộ LE Local Exchanges Tổng đài truy cập tập trung MANET Mobile Adhoc Network Mạng di động Ad-hoc MS Mobile Station Trạm di động cơ sở MSC Mobile Switch Controller Tổng đài chuyển mạch MTW Multihop Traffic-flow weight Trọng số lưu lượng đa chặng NGN Next Generation Network Mạng thế hệ mới PSO Particle Swarm Optimization Tối ưu nhóm bầy SA Simulate Annealing Algorithm Thuật toán luyện thép SS Switching Sub System Hệ thống chuyển mạch con TA Terminal Assignment Đặt trạm đầu cuối VLR Visitor Location Register Bộ ghi định vị thường trú vi TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com WLAN Wireless Local Area Network Mạng LAN không dây WMAN Wireless Metropolitan Area Network Mạng di động đô thị WMN Wireless Mesh Network Mạng lưới không dây WPAN Wireless Personal Area Network Mạng cá nhân không dây WMN Wireless Mesh Network Mạng lưới không dây vii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh mục bảng 2.1 Tính toán hiệu suất chia sẻ giữa các gateway .2 Các tham số thiết lập khi chạy thuật toán .3 So sánh thông lượng đạt được khi đặt gateway theo thuật toán GA, PSO, ACO và MTW .4 So sánh thông lượng thấp nhất của mỗi client khi đặt gateway theo thuật toán GA, PSO, ACO và MTW .5 So sánh thông lượng trung bình của các gateway theo thuật toán GA, PSO, ACO và MTW .6 Bộ dữ liệu mạng của 12 nút và 40 cạnh .7 Các tham số thiết lập khi chạy thuật toán .8 So sánh kết quả thực thi của các thuật toán trên bộ dữ liệu chuẩn .1 Qui ước các ký hiệu dùng trong bài toán TA .2 Qui ước các ký hiệu dùng trong bài toán đặt trạm điều khiển .3 Ví dụ về bài toán TA .4 Thông tin về bộ dữ liệu thực nghiệm đặt trạm điều khiển .5 Các tham số thiết lập khi chạy thuật toán .6 So sánh hàm mục tiêu của các thuật toán .7 Đề xuất qui hoạch trạm BTS tại Đà Nẵng .8 Định nghĩa các ký hiệu dùng trong bài toán truy cập tập trung .9 Thông tin về bộ dữ liệu thực nghiệm tối ưu truy cập .10 Các tham số thiết lập khi chạy thuật toán. 100 viii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh mục hình vẽ 1.1 Kiến trúc mạng lưới không dây .2 Kết nối điểm-điểm .3 Kết nối điểm–đa điểm .4 Kết nối đa điểm – đa điểm .5 Mô hình hệ thống thông tin di động GSM .6 Lộ trình phát triển của thông tin di động .7 Kiến trúc mạng di động không dây .8 Quá trình quy hoạch mạng .9 Sơ đồ tổng quát của thuật toán di truyền .10 Thí nghiệm đàn kiến 1 .11 Thí nghiệm đàn kiến 2 .12 Sơ đồ tổng quát của thuật toán tối ưu đàn kiến .13 Quy luật chuyển động của bầy đàn .14 Quy luật tìm tổ của bầy đàn .15 Vị trí cá thể trong quần thể .16 Sơ đồ tổng quát của thuật toán PSO .1 Kiến trúc mạng WMN có các gateway .2 Ví dụ về tính Multi-hop Traffic-Flow Weight .3 Ví dụ về tính hiệu suất chia sẻ giữa các gateway .4 Một kế hoạch lập lịch TDMA trong truyền thông lõi với SRD=3 .5 Ví dụ về lập lịch lưu lượng trong truyền thông lõi .6 Một kế hoạch lập lịch phân chia khe thời gian trong truyền thông cục bộ với CRF=4 .7 So sánh thông lượng trung bình của Client trong kịch bản 4 .8 So sánh thông lượng trong trường hợp xấu nhất của kịch bản 4 .9 So sánh thông lượng trung bình của Client trong kịch bản 5 .10 So sánh thông lượng trong trường hợp xấu nhất của kịch bản 5 .12 Trường hợp của Palmer 6 nút .13 Hai cây khung truyền thông của Palmer 6 nút .14 Ma trận khoảng cách của đồ thị G .15 Ma trận khoảng cách của đồ thị G sau khi biến đổi .16 Cây khung tối ưu mới được xây dựng .17 Mạng truyền thông tối ưu với 12 nút và 40 cạnh .18 So sánh tổng thời gian trễ trung bình của các thuật toán với các cách mã hóa khác nhau .19 So sánh thời gian xử lý của các thuật toán với lớp bài toán Palmer .20 So sánh thời gian xử lý của các thuật toán với lớp bài toán Raidl .21 Kết quả so sánh hàm mục tiêu giữa các thuật toán.

77 ix TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.1 Bài toán đặt trạm điều khiển trong mạng không dây .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Nguyễn Gia Như (2015). Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/luan-an-phat-trien-thuat-toan-tien-hoa-giai-bai-toan-toi-uu-mang-khong-day

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây" nghiên cứu về vấn đề gì?

Ứng dụng thuật toán tiến hóa tối ưu mạng không dây hiệu quả. Phân tích, đề xuất giải pháp mới, nâng cao hiệu suất và khả năng kết nối.

Luận án "Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2015.

Luận án "Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây" thuộc chuyên ngành Cơ sở toán học cho Tin học. Danh mục: Tài liệu khác.

Luận án "Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây" có bao nhiêu trang?

Luận án "Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây" có 123 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu mạng không dây" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter