Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp mô phỏng tối ưu hoá sự cân bằng trong việc quy hoạch nhiều nguồn tài nguyên mạng.

Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
KHOA ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG
BÁO CÁO CUỐI KỲ
MÔN: QUY HOẠCH MẠNG VIỄN THÔNG
Họ và tên: Nguyễn Quang Đức
Lớp: CH ĐT VT – K17D
Năm học: 2010 - 2011
Hà Nội, năm 2011
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
1
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp mô phỏng tối ưu hoá sự
cân bằng trong việc quy hoạch nhiều nguồn tài nguyên mạng.
Lời nói đầu
Độ lệch phương trung bình của việc hoạch định mạng là việc lựa chọn
biện pháp cân bằng nguồn. Bằng cách thiết lập độ lệch trung bình vuông n tới
hàm mục tiêu n, và 2-chỉ tiêu đang được đưa vào mục tiêu không gian Rn,chức
năng được sử dụng để đánh giá việc tối ưu hóa cân bằng đa tài nguyên quy
hoạch mạng lưới được thiết lập, do đó,vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu là chuyển
giao vào một tối ưu hóa mục tiêu duy nhất. Tối ưu toàn cầu giải pháp của một
chức năng đánh giá có thể được tìm thấy từ quan điểm về xác suất bằng cách áp
dụng mô phỏng ủ với sự giúp đỡ của việc công nghệ tìm kiếm. Mô phỏng luyện
kim là một hiệu quả thuật toán tối ưu hóa toàn cầu được xác minh bởi một ví dụ.
Nó khắc phục được những khiếm khuyết của truyền thống các thuật toán hơn
phụ thuộc vào giải pháp ban đầu và có xu hướng tham gia giải pháp tối ưu tại
địa phương, vì vậy kế hoạch tối ưu và thỏa mãn có thể được tìm thấy trong cân
bằng tối ưu hóa của quy hoạch mạng lưới mạng đa nguồn bằng cách áp dụng mô
phỏng luyện kim.
1. Giới thiệu
Sự cân bằng của quy hoạch tài nguyên mạng là tối ưu hóa tổ hợp điển

hình. Hiện nay, có nhiều học giả trong và ngoài nước đã nghiên cứu tối ưu hóa
sự cân bằng của quy hoạch tài nguyên mạng duy nhấtquy hoạch mạng lưới, và
các thuật toán tối ưu hóa nhiều đã được đề xuất. Tuy nhiên, sự phức tạp của vấn
đề là không có thuật toán nào hiệu quả để giải quyết tối ưu hóa sự cân bằng của
nguồn tài nguyên mạng lập kế hoạch nào được nêu ra. Hầu hết những tối ưu hóa
thường được sử dụng các thuật toán luôn luôn áp dụng lý thuyết truyền thống để
tối ưu hóa,chẳng hạn như các phương pháp Powell, phương pháp đơn,damped ít
nhất là phương pháp hình vuông, bằng cách đó giải pháp tối ưu toàn cầu là khó
khăn để thu được, vì vậy rằng tác động của sự cân bằng tối ưu hóa nguồn tài
nguyên mạng không thể được đảm bảo.
Mô phỏng luyện kim là một phương pháp heuristic(thuật toán xấp xỉ và
không chính xác) ngẫu nhiên tìm kiếm thuật toán, lần đầu tiên được đề xuất của
Metropolis người đã có một ví dụ từ vật liệu ủ trong nhiệt động lực học. Trong
thuật toán đó, nói chung tối ưu hóa tổ hợp được so sánh với sự cân bằng trong
nhiệt động lực học thống kê, mà mở ra một cách mới để giải quyết tối ưu hóa tổ
hợp. Mô phỏng luyện kim là một tối ưu hóa toàn cầu algorithm [1] [2] [3], mà
giải pháp tối ưu mục tiêu chức năng có thể được tìm thấy từ quan điểm của xác
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
2
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
suất với sự giúp đỡ của việc tìm kiếm kỹ thuật ngẫu nhiên. Nó phù hợp để giải
quyết quy mô lớn tổ hợp tối ưu hóa. Hiện nay, nó đã được áp dụng rộng rãi
trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như lập kế hoạch sản xuất, thực hành máy và
hơn thế nữa. Một kế hoạch cân bằng tối ưu hóa mô hình cho nhiều tài nguyên
mạng là cố gắng để được thành lập trong bài báo này, và mô phỏng luyện kim
được áp dụng để tìm ra một giải pháp tối ưu cho kế hoạch.
2.1. Mô phỏng luyện kim và tham số thiết lập
Mô phỏng luyện kim được sử dụng để giải quyết cực của việc tối ưu hóa
bằng cách mô phỏng sự giảm nhiệt độ trong hệt thống nhiệt động lực học, Biến
số đặc trưng của mô phỏng luyện kim bao gồm nhiệt độ ban cách để giảm nhiệt

độ cà và các quy tắc chung của nhiệt độ.
Trong thực tế việc xây dựng nhiệt độ ban đầu được xác định cho phù hợp với
kết quả thí nghiệm.
2.2. Giảm nhiệt độ kiểm soát
Việc giảm nhiệt độ tác động rất lới tới việc mô phỏng luyện kim. Nếu
nhiệt độ giảm quá nhanh điểm tối thiểu có thể bị mất. Nếu nhiệt độ giảm quá
chậm tỷ lệ hội tụ của thuật toán sẽ giảm đáng kể.
Phương pháp ủ được thông qua trong bài báo này, và công thức giảm nhiệt độ T
(t) = T0/(1 +) Các tính năng giúp nhiệt độ giảm xuống nhanh chóng trong khu
vực nhiệt độ cao, và giảm chậm trong khu vực nhiệt độ thấp.
2.3. Những quy tắc chung
Một đơn vị dừng lại sẽ không được thông qua, tức là một i.e. Tf số dương
là tương đối nhỏ được đưa ra. Khi Tt ≤ Tf, thuật toán sẽ được dừng lại, có nghĩa
là nhiệt độ thấp nhất đã đạt được.
(1) Quá trinh khởi động : Với mô hình, phạm vi biến thể của mỗi của các tham
số được đưa ra. Một x giải pháp ban đầu được chọn từ có độ ngẫu nhiên, và liên
quan đến giá trị f(x), hàm mục tiêu được tính. Giả sử nhiệt độ ban đầu là T0, và
nhiệt độ cuối cùng là Tf. Các hằng số α ngẫu nhiên phân phối đều trên khoảng
[0,1] được thông qua là ngưỡng, và Sau đó, các quy tắc của việc giảm nhiệt
độ có thể được thiết lập.
(2) Dưới nhiệt độ T nhất định, làm nhiễu loạn (∆x), x giải pháp hiện nay, sau đó
một giải pháp mới có thể thu được, tức là tại i.e. x' = (x + ∆x). Giá trị đơn vị
liên quan đến chức năng khách quan, tức là (∆f) = f(x') – f(x).
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
3
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
(3) Nếu (∆f ≤ 0), giải pháp mới có thể được chấp nhận như là giải pháp ban đầu
của các mô phỏng tiếp theo.
(4) Nếu (∆f), xác suất chấp nhận mới được tính theo công thức của trang
K là một contant nhất định, và nó thường bằng 1. T là nhiệt độ. Nếu p(∆f) ≥ r thì

giải pháp x´= (x + ∆) có thể được chấp nhận như là giải pháp ban đầu của các
mô phỏng tiếp theo. Khi x' được chấp nhận, x = x', nếu không x' sẽ được cung
cấp, và các giải pháp ban đầu sẽ được thực hiện như là giải pháp ban đầu của
các mô phỏng tiếp theo
(5) Dưới nhiệt độ của T, lặp lại các nhiễu loạn và chấp nhận cho một số thời
điểm nhất định, tức là lặp lại các bước (2), (3)
(6) Giảm nhiệt độ T dần dần.
(7) Lặp lại các bước (2) đến (6), cho đến khi đáp ứng các điều kiện của hội tụ.
Trong quá trình tìm kiếm, bên cạnh những giải pháp tối ưu hóa được chấp
nhận, tiêu chí Metropolis cũng được chấp nhận bởi các mô phỏng của
anneanling mô phỏng, tức là giải pháp tồi tệ nhất được chấp nhận với những hạn
chế. Đó là những gì các thuật toán mô phỏng luyện kim phân biệt bản thân từ
các thuật toán tìm kiếm tại một điểm. Ban đầu, giá trị của T là lớn, kém giải
pháp tồi tệ nhất có thể được chấp nhận. Khi giảm của T, chỉ có giải pháp tốt có
thể được chấp nhận. Khi giá trị của T trở về 0, giải pháp tồi tệ nhất có thể không
được chấp nhận nữa. Như vậy, mô phỏng luyện kim có thể nhảy ra khỏi 'cái bẫy'
của giải pháp tối ưu địa phương, và các giải pháp toàn cầu tối ưu có thể thu
được.
3. Thiết lập đa kênh bằng tối ưu hóa mẫu.
3.1. Xác định giới hạn của hàm.
Giả sử có m không giới hạn trong một kênh, và mỗi hoạt động sẽ sử dụng
các loại n của các nguồn. cường độ nguồn của nguồn sử dụng trong

không giới hạn là , i = 1,2…, m. j = 1,2,…, n. Sự sai lệch tổng thời gian và
thời gian tự do của không giới hạn được biểu diễn bằng và tương ứng.
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
4
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
Trong quá trình điều chỉnh nguồn, giả sử là một đại lượng của sau
chuyển đổi của không giới hạn công việc, và , i = 1, 2, …, m.

Hiển nhiên, có nghĩa là độ lệch một nguồn j phân phối trong những biến đổi
thời gian với biến đổi của đại lượng của một hoạt động không giới hạn
nhất định, i. e. là một hàm của , Do đó, trung bình độ
lệch bình phương của n nguồn có thể được thiết lập như các hàm n của
. Khi đó, cân bằng tối ưu hóa nguồn đa kênh là biến đổi
thành một tối ưu hóa mục tiêu.
(1)
Mục tiêu hàm nhỏ hơn của nhiều , sẽ tốt hơn. Tuy
nhiên, trung bình độ lệch bình phương được mang lại trong chuyển đổi với mục
tiêu hàm của biến đổi và họ có xu hướng nhất quán. Trong
các công trình khác, trung bình độ lệch bình phương của một vài nguồn có khả
năng giảm đi, và một vài nguồn khác tăng lên. Bởi vậy, để giải quyết với sự cân
bằng tối ưu hóa đa nguồn, nó là khó khăn để có được một giải pháp tuyệt đối tối
ưu có nghĩa là tất cả các độ lệch trung bình bình phươngcủa tất cả các nguồn là
nhỏ nhất. Chỉ có kế hoạch bất tồn tại.
Để có được một giải pháp hoàn hảo, các giá trị tối ưu ,
từng hàm mục tiêu có thể được giải quyết đầu tiên mà một điểm lý tưởng của
, ,…., có thể được thiết lập. Lúc đó, một khoảng cách d(
có thể được thiết lập. Tìm ra giải pháp tối ưu có hàm đánh giá, i.e.
i = 1,2,…., m tương ứng với điểm đó là điểm gần nhất với điểm

lý tưởng là giải pháp phù hợp của một tối ưu hóa đa mục tiêu. Do đó,
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
5
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
một tối ưu hóa đa mục tiêu là biến đổi một tối ưu hóa mục tiêu duy nhất có
nghĩa là để tìm các giải pháp của d( .
Khoảng cách được thành lập bằng cách đưa vào mẫu p trong khoảng mục
tiêu là
(x), (2)

Hàm đánh giá ở trên là các giá trị trên đánh giá được thành lập trên cơ
sở của một giả thuyết rằng giá trị của một nguồn trong một quy hoạch mạng
lưới cùng với các nguồn khác. Thực tế, là khác nhau. Ví dụ, nếu một nguồn đã
biết là hạn chế hoặc ảnh hưởng lớn đến cấu tạo, nó là quan trọng hơn tương đối.
Do đó, phản ánh ưu điểm của một nguồn quan trọng, hệ số có trọng số là đưa
ra cho thấy tầm quan trọng khác nhau của nguồn khác nhau. Trong các trọng số
p, p = 2 là có sẵn. i.e. hàm đánh giá được thành lập bằng cách chọn 2-định mức,
và nghiệm có thể tính bằng
(x), (3)
Trong công thức, W
1
, W
2
,…, W
n
là một nhóm trọng lượng được thiết lập
trước đó theo quy định với các mục đích khác nhau
Trong các chức năng đánh giá trên, là độ lệch bình phương trung bình
của nguồn , j=1,2,…., n. Có thể được giải quyết theo các bước sau đây:
Trong bản dịch của bài toán không giới hạn, nhu cầu nguồn của nguồn
trong mỗi khoảng thời gian có thể được coi là như
là một giá trị trung bình của nhu cầu của nguồn, và T là thời gian
xây dựng kế hoạch. Do đó có thể được biểu diễn bằng
(4)
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
6
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
Ở đây, là một đại lượng không đổi,
J=1,2,…, n là đại lượng tính cho
3.2. Các liên kết

Trước khi bản dịch của bài toán không giới hạn, giả sử nhu cầu ban đầu
của nguồn tại khoảng thời gian là , t=1,2,…, T. Sau khi một bản dịch,
giả sử cường độ của nguồn của công việc không quan trọng trong đó di
chuyển ra khoảng thời gian là , và độ lớn nguồn của nguồn công
việc không quan trọng mà di chuyển trong khoảng thời gian là .
Mục đích dịch ngược lại của công việc không quan trọng,
đó là một biến ngược được đua vào.
Vào khoảng thời gian khi di chuyển các công việc không quan
trọng trong (hoặc ngoài), biến , bằng 1, và là độ lớn
ở khoảng thời gian . Thay vào đó, biến bằng 0.
Trong suốt chu kỳ cấu tạo thì phải có điều kiện tuân theo sự cân
bằng của số lượng các nguồn khác nhau tại các khoảng thời gian trước và sau
khi dịch
(5)
Bởi vì tối ưu hóa sự cân bằng của nguồn yêu cầu thời gian cấu tạo nên
không thay đổi, là đại lượng của bản dịch của công việc không quan trọng
nên được bằng hoặc ít hơn so với đó là sự khác biệt tổng thời
gian của chính nó
(6)
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
7
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
Có một mối quan hệ giữa đó là đại lượng của bản dich công
việc không quan trọng và là biến nhị phân
của bản dịch đó. (7)
Cho những vòng tròn có nút giữa là nút không quan trọng, , đó là đại
lượng của bản dịch của việc không quan trọng tiếp theo, phải lớn hơn , đó là
đại lượng của bản dịch làm việc trước đó không quan trọng. Do đó, có
mối quan hệ sau:
(8)

Do đó, một mô hình cân bằng tối ưu hóa quy hoạch mạng lưới đa nguồn
có thể được thành lập như là
4. Các trường hợp nghiên cứu:
Phương pháp mô phỏng được áp dụng trong cân bằng tối ưu hóa quy
hoạch mạng đa nguồn tài nguyên giải thích bằng cách chọn một ví dụ. Sơ đồ quy
hoạch mạng của một công trình xây dựng nào đó được liệt kê như sau . Các số
trên mũi tên đại diện cho q
i,1,
q
i,2
và q
i,3
tương ứng là cường độ tài nguyên của ba
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
8
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
nguồn tài nguyên rất cần thiết trong quá trình đó. Các số trên mũi tên đại diện
cho d
i
là thời gian các liên kết quá trình tương ứng.

Theo tầm quan trọng của một trong ba nguồn tài nguyên trong quy hoạch
mạng lưới, w
1
, w
2
và w
3
tương ứng trọng lượng của chúng được cho là 0,3, 0,6
và 0,1.Do đó, một mô hình tối ưu có được thiết lập như sau :

Công thức của phương pháp :
T(t)=T
0
/(1+αt)
Trong công thức, α là một hệ số của phương pháp , và 0 <α<1. t là hệ số lặp
( hằng số thời gian). Thiết lập các thông số hoạt của của phương pháp mô phỏng
được liệt kê trong bảng 1.
Công thức của dạng nhiễu :
x’ = x + 2.3(rand - 0.5)
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
9
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
Trong công thức, Rand là một số ngẫu nhiên được nhận giá trị trong khoảng thời
gian [0;1], và công thức xác suất chấp nhận được (điều kiện của nó)
p(∆f)=exp(-
T
f
∆
) > rand
Trong tính toán, số bước lớn nhất lặp đi lặp lại là 5000 lần, và các giải pháp
được liệt kê như sau:
Chúng ta có thể hiểu từ các kết quả trên là khi một tối ưu hóa cân bằng
được thực hiện. Mô phỏng phương pháp đã được thực hiện một quy hoạch tài
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
10
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
nguyên mạng , sự chênh lệch của ba tài nguyên làm giảm đáng kể so với trước
tối ưu hóa. Tài nguyên 2 cái mà cao nhất được ưu tiên có mức giảm lớn nhất. So
với các thuật toán giới thiệu trong tài liệu tham khảo, phương pháp mô phỏng có
tác dụng cân bằng tốt hơn, được biểu thị trong bảng 2. Do đó, nó cho thấy nó có

hiệu quả sử dụng phương pháp mô phỏng là phương thức giải pháp tối ưu để tìm
kiếm toàn cầu.
5. Kết luận
Một dạng cân bằng tối ưu hóa đa tài nguyên quy hoạch mạng được thành
lập trong bài báo này, và áp dụng phương pháp mô phỏng , nó được giải quyết
và thu được một kế hoạch cân bằng tốt. Một lợi thế của phương pháp là nó tránh
được phối hợp lặp theo một nguồn tài nguyên khác dựa vào các thuật toán thực
hiện. Rất nhiều công việc phải được thực hiện để thực hiện các thuật toán
nghiệm suy . Ngoài ra, nếu có nhiều loại tài nguyên, nó khó có thể phối hợp
hoặc kéo dài thời gian xây dựng để theo đuổi sự cân bằng tài nguyên. Mặc dù
phương pháp mô phỏng là phương thức, đó là một tìm kiếm toàn cầu, phù hợp
với xử lý với vấn đề phi tuyến tính và kết hợp tất cả tối ưu hóa, không chỉ có vật
lý rõ ràng ý nghĩa về những tham số quan trọng được sử dụng để kiểm soát quá
trình phương pháp mô phỏng, nhưng phải có một nền tảng lý thuyết nhất định để
chọn những tham số. Người ta luôn xác định qua nhiều thí nghiệm. Do đó, nó
không phải là thuận lợi trong thực hành. Vì một số nghiên cứu phải thực hiện để
thiết lập những tham số quan trọng của thuật toán hợp lý và hiệu quả.
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
11
Khoa Điện tử - Viễn thông Lớp CH ĐTVT – K17D
Bài tập cuối kỳ môn Quy hoặch mạng viễn thông
12