Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Tối ưu chiến lược sạc cho các cảm biến để kéo dài thời gian sống của mạng WRSNs

Mục đích nghiên cứu của tóm tắt luận án "Tối ưu chiến lược sạc cho các cảm biến để kéo dài thời gian sống của mạng WRSNs" là nghiên cứu về vấn đề tối đa thời gian sống của mạng theo cách tiếp cận tối ưu chiến lược sạc trong mạng cảm biến sạc không dây cho hai mô hình sạc phổ biến: mô hình sạc từng cảm biến và mô hình sạc nhiều cảm biến đồng thời; nghiên cứu lớp các thuật toán gần đúng như các thuật toán heuristic và các thuật toán meta-heuristic để giải quyết bài toán nghiên cứu.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Tối ưu chiến lược sạc cho các cảm biến để kéo dài thời gian sống của mạng WRSNs BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trần Thị Hương TỐI ƯU CHIẾN LƯỢC SẠC CHO CÁC CẢM BIẾNĐỂ KÉO DÀI THỜI GIAN SỐNG CỦA MẠNG WRSNs Ngành : Khoa học máy tính Mã số : 9480101TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Hà Nội - 2024 Công trình được hoàn thành tại: Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình 2. PGS.TS Lê Trọng Vĩnh Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3:Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi . . . . . . .. giờ, ngày . . . .. tháng . . . .. năm . . . . . . . . . Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Đại học Bách khoa Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN1. Tran Thi Huong, Phi Le Nguyen, Huynh Thi Thanh Binh, Kien Nguyen, Ngo Minh Hai, Le Trong Vinh (2020). “Genetic algorithm-based periodic charging scheme for energy depletion avoidance in WRSNs.” In 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), pages 1-6.2. Tran Thi Huong, Huynh Thi Thanh Binh, Phi Le Nguyen, Doan Cao Thanh Long, Vuong Dinh An, Le Trong Vinh (2020). “Optimizing Charging Locations and Charging Time for Energy Depletion Avoidance in Wireless Rechargeable Sensor Networks.” IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) pages 1-8.3. Tran Thi Huong, Le Van Cuong, Nguyen Bao Ngoc, Ngo Minh Hai, Huynh Thi Thanh Binh. “Effective partial charging scheme for minimizing the energy depletion and charging cost in wireless rechargeable sensor networks.” 2021 Congress on Evolutionary Computa- tion (CEC), IEEE, Poland, 2021, pages 1-8.4. Le Van Cuong, Tran Thi Huong, Huynh Thi Thanh Binh. “A multi-task approach for maximum survival ratio problem in large-scale wireless rechargeable sensor networks.” 2021 Congress on Evolutionary Computation (CEC), IEEE, Poland, 2021, pages 1-8.5. Nguyen Duc Anh, Tran Thi Huong, Nguyen Thanh Tung, Huynh Thi Thanh Binh, Frederica Free Nelson, Le Trong Vinh (2022). “Bi-level optimization for charging path and charging time in wireless rechargeable sensor networks.” Proceedings Volume 12113, Artificial Intelligence and Machine Learning for Multi-Domain Operations Applications IV.6. Tran Thi Huong, Le Van Cuong, Ngo Minh Hai, Nguyen Phi Le, Le Trong Vinh, Huynh Thi Thanh Binh (2022). “A bi-level optimized charging algorithm for energy depletion avoidance in wireless rechargeable sensor networks.” Applied Intelligence, pages 1-23.7. Nguyen Thanh Long, Tran Thi Huong, Nguyen Ngoc Bao, Huynh Thi Thanh Binh, Phi Le Nguyen, Kien Nguyen (2023) “Q-learning-based distributed multi-charging algorithm for large-scale WRSNs.” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE 14.1, pages 18-348. Vuong Dinh An, Tran Thi Huong, Hoang Nguyen Quang Pham, Quang Minh Bui, Trang Phuong Ngo, and Binh Thanh Thi Huynh (2024), “An adaptive charging scheme for large-scale wireless rechargeable sensor networks inspired by deep Q-network.” Neural Computing and Applications, pages 1-16 (ISI, Q1, IF=6.0). GIỚI THIỆU Ngày nay, con người chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của mạng Internet, các mạngkết nối vạn vật (Internet of Things - IoTs) cùng sự tiến bộ trong công nghệ vi xử lýgiúp quá trình thu thập, xử lý dữ liệu trở nên thông minh hơn. Đặc biệt, Mạng cảm biếnkhông dây (Wireless Sensor Network - WSNs) được xem là kiến trúc cốt lõi trong pháttriển hệ thống IoTs nhờ một loạt các ứng dụng từ dân sự tới quân sự [1, 2, 3]. MạngWSN là mạng kết nối các nút cảm biến (sensor nodes) nhờ các liên kết không dây. Cáccảm biến được triển khai trong một khu vực mục tiêu để thực hiện các nhiệm vụ cảmnhận và thu thập dữ liệu từ môi trường vật lý xung quanh rồi truyền về tới trạm cơ sở(Base Station - BS ). Người dùng cuối (users) có thể thông qua mạng Internet để đưara các bước xử lý, phân tích tiếp theo. Một trong những thách thức lớn nhất của mạngWSN là các cảm biến có năng lượng hữu hạn do sử dụng pin là nguồn cung cấp nănglượng chính [4, 5]. Khi pin của cảm biến cạn kiệt thì cảm biến sẽ mất chức năng hoạtđộng và trở thành nút mạng chết. Vì vậy, năng lượng của cảm biến có vai trò quyếtđịnh tới thời gian sống của mạng. Từ đó, kéo thời gian sống của mạng là nhiệm vụ quantrọng khi triển khai mạng WSN vào các ứng dụng thực tế. Các giải pháp truyền thống chủ yếu tập trung vào việc tối thiểu năng lượng tiêuthụ của cảm biến như tối ưu vị trí đặt cảm biến [6, 7], lập lịch bật/tắt thời gian hoạtđộng của cảm biến [8], sử dụng các nút chuyển tiếp dữ liệu [9], thu thập dữ liệu di động[4, 10]. Tuy nhiên, theo thời gian, năng lượng của các cảm biến vẫn dần cạn kiệt và trởthành nút mạng chết. Gần đây, một thế hệ mạng cảm biến mới ra đời được gọi là Mạng cảm biến có khảnăng sạc không dây (Wireless Rechargeable Sensor Network - WRSNs), hoặc gọi tắt làmạng cảm biến sạc không dây [11] cho phép truyền năng lượng không dây tới các nútcảm biến. Mạng WRSNs sử dụng thêm một hoặc một số thiết bị sạc di động (MobileChargers - MCs), trong đó MC có thể là rô-bốt di động hoặc xe tự vận hành đượctrang bị bộ sạc không dây để cung cấp năng lượng cho mạng. Các cảm biến trong mạngWRSNs cũng được trang bị thêm một bộ phận nhận năng lượng không dây. Các MC cónhiệm vụ di chuyển xung quanh mạng để sạc lại năng lượng cho các cảm biến [12, 13]theo một trong hai mô hình sạc - mô hình sạc từng cảm biến và mô hình sạc nhiều cảmbiến đồng thời. Trong mô hình sạc thứ nhấ ...