tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật ứng dụng giải thuật di truyền mờ cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực (AQM) trong viễn thông

I HC THI NGUYấN
TRNG I HC K THUT CễNG NGHIP

TểM TT
LUN VN THC S K THUT
NGNH K THUT IN T
M S: 605270
ứNG DụNG GIảI THUậT DI TRUYềN Mờ
CHO BàI TOáN QUảN Lý HàNG ĐợI TíCH CựC
(AQM) TRONG VIễN THÔNG
Lấ HONG
Thỏi Nguyờn, 2010
Công trình được hoàn thành tại
Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên
Người HD khoa học: PGS.TS. Lê Bá Dũng
Người phản biện 1: PGS. TS. Nguyễn Hữu Công
Người phản biện 2: PGS. TS. Nguyễn Quốc Trung
Luận văn này sẽ được bảo vệ tại hội đồng chấm
Luận văn tốt nghiệp Thạc sỹ ngành Kỹ thuật điện tử tại
Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên ngày ….
tháng …. năm 2010.
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm học liệu - Đại học thái Nguyên.
- Thư viện trường Đại học kỹ thuật công nghiệp
LỜI NÓI ĐẦU
Ngành Điện tử viễn thông luôn phải đáp ứng một nhiệm vụ quan
trọng là cung cấp các dịch vụ truyền thông tin xa một cách mềm dẻo,
nhanh chóng và chính xác nhất. Để đáp ứng nhiệm vụ trên, vấn đề
quản lý hàng đợi tích cực luôn được đặt lên hàng đầu. Tuy nhiên việc
quản lý hàng đợi tích cực luôn là vấn đề phức tạp. Xuất phát từ các
vấn đề trên, tác giả chọn đề tài: “Ứng dụng giải thuật di truyền mờ

cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực (AQM) trong viễn thông”.
Nội dung chính của luận văn này tập trung vào nghiên cứu việc
xây dựng phương pháp để giải quyết các bài toán điều khiển lưu
lượng thông minh trên mạng viễn thông hiện tại. Nhằm giải quyết
được vấn đề tránh tắc nghẽn và tối ưu hoá thời gian truyền nhận các
gói dữ liệu thông qua các router trên mạng. Cấu trúc luận văn bao
gồm các chương sau:
Chương 1: Trình bày về các kiến thức tổng quan liên quan tới các
lĩnh vực mà đề tài cần sử dụng bao gồm: TCP và AQM, giải thuật di
truyền. Mô hình kết hợp giữa giải thuật di truyền và logic mờ nhằm
giải quyết một số bài toán phức tạp. Đánh giá được ưu điểm nổi trội
của giải thuật di truyền mờ nhằm tối ưu hoá luật mờ và vét cạn các
lời giải.
Chương 2: Tìm hiểu về bài toán quản lý hàng đợi tích cực
(AQM) trong mạng viễn thông hiện nay. Những phương pháp và
thuật toán đã và đang được sử dụng, đánh giá được ưu nhược điểm
của từng phương pháp. Minh chứng về những điểm yếu trong AQM
hiện nay. Đề xuất một phương pháp sửa đổi thuật toán điều khiển tắc
nghẽn nhằm đạt kết quả tốt hơn.
Chương 3: Tiếp tục giải quyết bài toán trong chương 2 bằng việc
sử dụng mô hình mới kết hợp giữa giải thuật di truyền và logic mờ,
đưa ra đánh giá thông qua các kết quả đạt được so với các phương
pháp trước đó. Từ đó đưa ra kết luận có thể hay không thể áp dụng
phương pháp này cho các thiết bị viễn thông và internet hiện tại.
Cuối cùng là kết luận và hướng phát triển của đề tài.
Trang 1
CHƯƠNG 1
CÁC KIẾN THỨC TỔNG QUAN
1.1 Giới thiệu
Sự thành công của Internet như ngày nay chủ yếu là do sức mạnh

của các giao thức. Tỷ lệ mất gói tăng và chất lượng mạng giảm đã
gây ra những vấn đề nghiêm trọng đối với người dùng. Ngoài ra,
không có khả năng hỗ trợ các dịch vụ mới đã cản trở nghiêm trọng
việc triển khai rộng rãi các ứng dụng nhạy cảm về băng thông. Luận
án này tập trung vào những thách thức cực kỳ quan trọng với Internet
ngày nay và mô tả việc điều khiển tắc nghẽn hiện nay như thế nào và
kỹ thuật AQM có thể được sửa đổi để giải quyết điều đó.
1.2 Tổng quan về AQM và TCP
1.2.1 TCP và quản lý hàng đợi tích cực (AQM)
TCP sử dụng một bộ các giải thuật điều khiển tắc nghẽn: Khởi
đầu chậm (slow start), tránh tắc nghẽn (congestion avoidance),
truyền lại nhanh (fast retransmission) và khôi phục nhanh (fast
recovery). Những giải thuật này rất quan trọng và cùng kiến tạo nên
bộ khung cho cơ chế kiểm soát nghẽn của TCP.
Hình 1.1 Ví dụ về hành vi cửa sổ tắc nghẽn TCP
Hình 1.1 minh hoạ về phương thức TCP slow-start và hoạt động
tránh tắc nghẽn. Như hình vẽ cho thấy, đầu tiên TCP bắt đầu với một
cửa sổ tắc nghẽn 1. Cửa sổ đó được tăng gấp đôi sau mỗi RTT. Khi
cửa sổ tắc nghẽn đạt SSTHRESH, TCP làm chậm tốc độ tăng của nó.
Cuối cùng, khi tốc độ truyền của kết nối vượt quá kết nối cổ chai, các
gói bị mất. Sự mất gói này được phát hiện bởi TCP sau đó phản ứng
bằng cách giảm một nửa cửa sổ tắc nghẽn. Như hình vẽ cho thấy, sau
khi phục hồi từ tắc nghẽn, bên gửi TCP bước vào giai đoạn tránh tắc
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 2
nghẽn vì thế cửa sổ được tăng tuyến tính với tốc độ mỗi segment trên
RTT. Trong trạng thái ổn định, TCP dao động giữa cửa sổ W và
W/2, ở đây W phụ thuộc vào khả năng của mạng và số lượng các kết
nối hiện đang hoạt động trong kết nối cổ chai.
Hình 1.3 Các hành vi mất gói/đánh dấu gói của Red

Xác suất mất gói/đánh dấu của Red như là một hàm của chiều dài
hàng đợi trung bình (hình 1.3). Như hình vẽ cho thấy, khi chiều dài
hàng đợi trung bình vượt quá ngưỡng tối thiểu (min
th
), các gói bị mất
hoặc đánh dấu ngẫu nhiên bằng một xác suất cho trước. Xác suất là 0
khi chiều dài hàng đợi trung bình là nhỏ hơn hoặc bằng min
th
và tăng
tuyến tính tới max
p
khi chiều dài hàng đợi trung bình gần ngưỡng tối
đa (max
th
). Khi chiều dài hàng đợi trung bình vượt quá max
th
, tất cả
các gói dữ liệu bị mất hoặc đánh dấu.
1.3 Giải thuật di truyền
1.3.1 Giới thiệu
Giải thuật di truyền (Genetic Algorythm) do D.E. Goldberg đề
xuất, được L. Davis và Z. Michalevicz phát triển lần đầu ở Hà Lan
trên cơ sở các thuật toán tiến hoá, được xây dựng trên cơ sở học
thuyết Darwin cho chọn lọc tự nhiên.
Thuật toán di truyền là thuật toán tối ưu ngẫu nhiên dựa trên cơ
chế chọn lọc tự nhiên và tiến hóa di truyền. Nguyên lý cơ bản của
thuật toán di truyền đã được Holland giới thiệu vào năm 1962.
Thuật giải di truyền cung cấp một cách tiếp cận cho việc học dựa
vào mô phỏng sự tiến hóa. Các cá thể của quần thể hiện tại khởi
nguồn cho quần thể thế hệ kế tiếp bằng các hoạt động lai ghép và đột

biến ngẫu nhiên sau đó là sinh sản và chọn lọc lấy các mẫu tốt nhất
sau các quá trình “đấu tranh sinh tồn” và “tiến hoá” sinh học.
Chương 1: Các kiến thức tổng quan
Trang 3
1.3.3 Cấu trúc một giải thuật di truyền
Một giải thuật đơn giản cho những kết quả tốt trong nhiều bài
toàn thực tế bao gồm ba thao tác: sinh sản, lai ghép và đột biến. Ba
hoạt động sinh sản, lai ghép và đột biến được chứng minh là rất đơn
giản và hiệu quả trong việc giải quyết một số vấn đề tối ưu hoá quan
trọng. Ngoài ra, còn có phép toán chọn lọc, nhằm lọc ra các kết quả
tốt nhất trong quần thể.
1.3.4 Ứng dụng của giải thuật di truyền
Thuật toán di truyền đã chứng tỏ tính hữu ích của nó khi được
ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống.
1.4 Giải thuật di truyền mờ
1.4.1 Giới thiệu
Trong chương này, trình bày về mô hình kết hợp giữa giải thuật di
truyền và logic mờ để tận dụng các ưu điểm của mỗi kỹ thuật đơn lẻ.
1.4.2 Giải thuật di truyền kết hợp với logic mờ
Việc kết hợp giữa giải thuật di truyền và logic mờ là một lĩnh
vực mới và ít được khai thác thác hơn so với việc kết hợp giữa giải
thuật di truyền hoặc logic mờ với mạng nơron.
Giải thuật di truyền và logic mờ có một vài đặc điểm chung và
riêng. Cả hai kỹ thuật đều thích hợp với việc xử lý bộ dữ liệu dùng
cho các hệ thống phi tuyến. Sử dụng hai kỹ thuật này giúp cải tiến
hiệu suất của hệ thống: tối ưu kết quả và tốc độ thực hiện.
1.4.3 Tổng kết và kết luận
Logic mờ có một số ưu điểm trong việc cải tiến các hệ thống
thông minh cho phép biểu diễn minh bạch tri thức dưới dạng những
công thức rõ ràng hoặc dưới dạng các biểu diễn toán học ngắn gọn.

Giải thuật di truyền hoạt động tốt trong những môi trường tương
tự với những môi trường dùng cho các hệ thống mờ, nhằm giải quyết
các bài tán phi tuyến hoặc những bài toán đòi hỏi hiệu suất cao.
Giải thuật di truyền cho phép kết hợp các luật cố định với những
tiêu chuẩn khác: kỹ thuật kết hợp di truyền mờ là rất có giá trị trong
việc đẩy mạnh cá ứng dụng thực tế của hệ thống này.
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 4
CHƯƠNG 2
BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC (AQM)
TRONG VIỄN THÔNG
2.1 Giới thiệu
Quản lý hàng đợi là là một nhóm tổ hợp các phương pháp quản lý
bộ đệm và lập lịch, đây là một trong những cơ chế cung cấp chất
lượng dịch vụ (QoS). Quản lý bộ đệm quyết định việc phân phối bộ
đệm và loại bỏ các gói đến theo một cách thức được quyết định
trước. Trong khi đó lập lịch cho phép quản lý băng thông hay nói
cách khác là nó quyết định xem gói nào sẽ được đưa ra từ hàng đợi
nào. Do đó có rất nhiều thuật toán được đưa ra trong kĩ thuật quản lý
hàng đợi. Đối với quản lý bộ đệm có các thuật toán : RED, Blue,
PBS (chia sẻ bộ đệm từng phần), cắt-đuôi (Drop-Tail)….quá trình
lập lịch gồm: RR, WFQ, EDF (Earliest Deadline First)… Quản lý
hàng đợi dựa trên luồng gồm RED và xRED, dựa trên tốc độ gồm:
Blue, PI, KT, Bat, Green, Purple Trong chương này chủ yếu đi sâu
vào các phương pháp quản lý bộ đệm hiệu quả là RED và Blue và đề
xuất Fuzz-GA-AQM.
Hình 2.1 Sự phát triển của các thuật toán AQM theo thời gian
2.2 Kỹ thuật chống mất gói trong mạng TCP/IP tắc nghẽn
2.2.1 Giới thiệu
Như được mô tả trong Chương 1, một trong những lý do tỷ lệ mất

gói cao là sự thất bại của mạng nhằm cung cấp thông báo tắc nghẽn
sớm cho các nguồn. Điều này đã dẫn đến các kiến nghị về AQM như
RED và các biến thể của nó [46, 67]. Trong khi RED chắc chắn
Chương 2: Bài toán AQM trong viễn thông
Trang 5
nhanh hơn so với cắt-đuôi truyền thống, chương này cho thấy rằng
rất khó để tham số hoá hàng đợi RED để thực hiện tốt theo các kịch
bản khác nhau của tắc nghẽn. Để phát hiện sớm hoạt động, thông báo
tắc nghẽn phải được cung cấp với tỷ lệ đủ lớn để ngăn ngừa mất gói
do tràn bộ nhớ đệm, đồng thời đủ nhỏ để ngăn ngừa sự kém khả
dụng của kết nối cổ chai.
Chương này chứng tỏ sự kém hiệu quả của thuật toán quản lý
hàng đợi RED hiện tại và cho thấy hàng đợi RED làm thế nào có thể
tự tham số hoá tuỳ thuộc vào lưu lượng tải để giảm mất gói và duy trì
độ khả dụng kết nối cao.
2.2.2 Quản lý hàng đợi tích cực (AQM)
Một trong những điểm yếu của RED và một số các đề xuất lập
lịch AQM là thông báo tắc nghẽn không trực tiếp phụ thuộc vào số
lượng kết nối được ghép kênh qua tuyến. Để phát hiện sớm hoạt
động trong các mạng tắc nghẽn, thông báo tắc nghẽn phải được gửi
đủ tới nguồn nhằm giảm tốc độ gửi đến mức cần thiết để tránh mất
gói do tràn bộ nhớ đệm. Ngược lại, hàng đợi RED cũng phải ngăn
ngừa thông báo tắc nghẽn từ chính chúng tới một số nguồn để tránh
trường hợp kết nối cổ chai trở thành kém khả dụng. Ngoại trừ việc
sửa đổi thuật toán RED là tích cực hơn, hàng đợi RED bị thoái hoá
trong hàng đợi cắt đuôi đơn. Phần này xem xét tác động đến lưu
lượng tải gồm kỹ thuật AQM như RED và đề xuất trên cơ chế
thường trực để tối ưu hóa hiệu suất.
2.2.3 Điều khiển tắc nghẽn máy chủ cuối
Trong khi hoàn thành thiết kế cơ chế AQM như ARED có thể

giúp giảm bớt mất gói, kỹ thuật đơn lẻ như vậy không thể đảm bảo tỷ
lệ mất gói thấp, đặc biệt là khi lưu lượng tải biến động lớn. Quản lý
hàng đợi thông minh phải được kết hợp với điều khiển tắc nghẽn
máy chủ cuối thông minh để đạt được độ khả dụng cao với số lượng
mất gói tối thiểu.
2.2.4 Điều chỉnh hiệu suất tối ưu
Hai phần trước đã cho thấy 2 cơ chế riêng lẻ, AQM và cơ chế
máy chủ cuối có thể được dùng để giảm mất gói đáng kể trong mạng.
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 6
Khi sử dụng cùng nhau, chúng tạo thành sự kết hợp cộng tác có thể
cho phép mạng đạt được hiệu quả rất cao ngay cả trong thời gian tắc
nghẽn nặng.
2.2.5 Kết luận và công việc tương lai
Chương này đã cho thấy cách thức AQM và thuật toán điều khiển
tắc nghẽn máy chủ cuối có thể được thiết kế để đem lại hiệu quả loại
trừ mất gói trong các mạng tắc nghẽn.
Việc cải thiện các thuật toán kiểm soát tắc nghẽn máy chủ cuối
cũng đang được khảo sát. Trong khi tăng dựa trên băng thông cung
cấp cho máy chủ cuối với giá trị giới hạn trên để tích cực nhằm đạt
được tốc độ truyền, nó thường muốn nguồn thay đổi tốc độ gửi chậm
hơn hoặc không gửi gói nào khi gần điểm tắc nghẽn để tránh sự dao
động trong thuật toán cửa sổ của TCP [23, 94, 95].
2.3 BLUE phương pháp mới cho AQM
2.3.1 Giới thiệu
Một trong những kết quả nổi bật trong phần 2.2 là ngay cả với
ECN, quản lý hàng đợi RED vẫn không thể loại trừ mất gói với
lượng lớn tải hoạt động. Gói mất chỉ có thể được loại trừ khi sửa đổi
các thuật toán điều khiển tắc nghẽn TCP. Phần này thể hiện điểm yếu
cơ bản của RED và tất cả kỹ thuật AQM khác đã biết. Trong khi

RED có thể đạt được điểm hoạt động lý tưởng, nó chỉ có thể làm
điều đó khi có đủ không gian đệm và được tham số đúng [33, 93].
Nổi bật hơn các thí nghiệm ở trên, phần này đề xuất một thuật
toán AQM cơ bản khác, gọi là BLUE, trong đó sử dụng độ mất gói
và lịch sử khả dụng của kết nối để quản lý tắc nghẽn. BLUE duy trì
một xác suất duy nhất, mà nó dùng để đánh dấu (hoặc loại bỏ) các
gói tin khi chúng xếp hàng. Nếu hàng đợi liên tục mất gói do tràn bộ
đệm, BLUE tăng xác suất đánh dấu, do đó tăng tốc độ gửi thông báo
tắc nghẽn phản hồi. Ngược lại, nếu hàng đợi rỗng, hoặc nếu kết nối
rỗi, BLUE sẽ giảm xác suất đánh dấu. Cuối cùng, bằng cách sử dụng
cơ chế dựa trên BLUE, phần này đề xuất và đánh giá SFB, một cơ
chế mới cho hiệu quả và công bằng với số lượng lớn các luồng.
2.3.2 Sự hạn chế của RED
Chương 2: Bài toán AQM trong viễn thông
Trang 7
Như được mô tả trong phần 2.2, một trong những vấn đề lớn nhất
với các thuật toán điều khiển tắc nghẽn của TCP đối với hàng đợi
cắt-đuôi là nguồn giảm tốc độ truyền chỉ sau khi phát hiện mất gói
tin do tràn hàng đợi. RED khắc phục vấn đề này bằng cách phát hiện
sớm khi mới chớm tắc nghẽn và thông báo tắc nghẽn đến máy chủ
cuối, cho phép chúng giảm tốc độ truyền trước khi xảy ra tràn hàng
đợi.
Một cách để giải quyết vấn đề này là sử dụng một lượng lớn
không gian đệm cho hàng đợi RED. Trong khi RED có thể đạt được
điểm hoạt động lý tưởng, chỉ khi có lượng không gian đệm đủ lớn và
được tham số chính xác.
2.3.3 Blue
Để khắc phục những hạn chế của RED, phần này đề xuất và đánh
giá một thuật toán quản lý hàng đợi cơ bản khác gọi là BLUE. Sử
dụng cả mô phỏng và thí nghiệm, BLUE cho thấy có thể khắc phục

nhiều hạn chế của RED. RED đã được thiết kế với mục tiêu (1) giảm
thiểu mất gói tin và trễ hàng đợi, (2) tránh đồng bộ hóa toàn cục của
nguồn, (3) duy trì độ khả dụng kết nối cao, và (4) loại bỏ độ dốc
chống lại nguồn truyền loạt. Phần này cho thấy BLUE cải thiện hiệu
suất của RED trong tất cả các khía cạnh. Các kết quả cũng cho thấy
BLUE hội tụ tới điểm hoạt động lý tưởng ngay cả khi được sử dụng
với bộ đệm rất nhỏ.
Thuật toán Blue
Ý tưởng chính phía sau BLUE là thực hiện quản lý hàng đợi dựa
trực tiếp trên gói mất và kết nối khả dụng hơn là chiều dài hàng đợi
tức thời hoặc trung bình. Điều này trái ngược với tất cả các đề xuất
AQM đã biết mà nó sử dụng một số hình thức chiếm dụng hàng đợi
trong quản lý tắc nghẽn. BLUE duy trì một xác suất duy nhất, p
m
, mà
nó sử dụng để đánh dấu (hoặc loại bỏ) các gói tin khi chúng đang
xếp hàng. Nếu hàng đợi liên tục mất gói do tràn bộ đệm, BLUE tăng
p
m
, do đó tăng tốc độ gửi thông báo tắc nghẽn phản hồi.
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 8
Hình 2.30 Thuật toán Blue
Nếu hàng đợi trống, hoặc nếu kết nối rỗi, BLUE giảm xác suất
đánh dấu. Thời gian đóng băng (freeze_time) tham số này xác định
khoảng thời gian tối thiểu giữa hai cập nhật thành công p
m
. Các tham
số khác được sử dụng là, delta, xác định lượng p
m

tăng lên khi hàng
đợi tràn, hoặc giảm đi khi kết nối rỗi. Lưu ý rằng có vô số cách thức
p
m
có thể được quản lý. Trong khi BLUE có vẻ cực kỳ đơn giản, nó
cung cấp sự cải tiến hiệu suất đáng kể ngay cả khi so sánh với một
hàng đợi RED đã được tối ưu tham số.
2.3.4 Blue cân bằng ngẫu nhiên (SFB)
Phần này mô tả và đánh giá BLUE công bằng ngẫu nhiên (SFB),
một kỹ thuật mới để bảo vệ các luồng TCP chống lại các luồng
không đáp ứng bằng cách sử dụng thuật toán BLUE. SFB có khả
năng mở rộng cao và thực hiện công bằng sử dụng số trạng thái cực
kỳ nhỏ và lượng nhỏ không gian đệm.
2.4 Kết luận và công việc tương lai
Phần này đã chứng tỏ sự yếu kém vốn có của thuật toán AQM
hiện tại sử dụng sự chiếm dụng hàng đợi trong các thuật toán của
chúng. Nhằm giải quyết vấn đề này, một thuật toán quản lý hàng đợi
cơ bản khác được gọi là BLUE đã được thiết kế và đánh giá.
Cuối cùng, sự phát triển của một thuật toán quản lý hàng đợi
BLUE “nâng cao” tương tự như RED “nâng cao” [38, 39] đang
được nghiên cứu. Bằng cách sử dụng BLUE, các bộ đệm yêu cầu cần
thiết để hỗ trợ các dịch vụ phân biệt có thể được giảm đi đáng kể.
Chương 2: Bài toán AQM trong viễn thông
Trang 9
CHƯƠNG 3:
ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN MỜ
CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC
(AQM) TRONG VIỄN THÔNG
3.1 Mở đầu
Như đã biết điều khiển luồng dữ liệu là một cơ chế quan trọng

trong điều khiển tắc nghẽn mạng TCP. Trong những năm gần đây rất
nhiều nghiên cứu có thể khai thác các node trung gian nếu giảm thiểu
tắc nghẽn trên mạng. Điều đó đã dẫn đến việc thiết lập thêm một số
thông số mới cho giải thuật TCP/IP. Thông báo tắc nghẽn tường
minh ECN như đã đề cập trong chương 1 là một khai thác tốt và có
hiệu quả. Quản lý hàng đợi có thể coi như là một lớp các gói tin
mất/đánh dấu trong các router. Nhiệm vụ của nó chính là:
+ Sớm phát hiện khả năng tắc nghẽn từ nguồn để có thể mất
gói/đánh dấu các gói.
+ Cho phép luồng dữ liệu truyền ổn định.
+ Loại bỏ hiệu quả các quá trình với hàng đợi đã đầy và đã tồn tại
với thời gian dài.
+ Cho phép có thể thực hiện nhịp nhàng giữa thông lượng lớn với
trễ xảy ra khi hàng đợi nhỏ.
Thuật toán RED có thể cho phép thoả mãn việc tối ưu hoá các
hoạt động của router. Một số đặc tính tốt của RED có thể kể ra như
sau:
+ Rất nhậy với các cấu hình hệ thống.
+ Dễ dàng đưa TCP về chế độ đồng bộ toàn cục.
3.2 AQM sử dụng giải thuật di truyền
3.2.1 Sơ đồ cấu hình mạng
Hình 3.1 cho thấy nút cổ chai thể hiện qua kết nối giữa A và B.
Giữa A và B có tố độ truyền dữ liệu là 15Mbps (khoảng 15000
gói/s). Mỗi một gói tin chứa khoảng 125 bytes và thời gian trễ
khoảng 15ms. Trên tất các các nguồn đến A có tốc độ 10Mbps và độ
trễ là 15ms và độ lớn của hàng đợi là 300 gói. Hàng đợi A được thực
hiện theo AQM và Cắt-đuôi.
Trang 10
Hình 3.1 Biểu diễn nút cổ chai từ A sang B
Giả số lượng tải (số phiên của TCP) là 120 và q0=75 gói.

Sơ đồ điều khiển AQM sử dụng giải thuật di truyền mờ có thể
thấy trên hình 3.2
Hình 3.2 Sơ đồ hệ thống điều khiển GA-fuzzy-AQM
Xây dựng giải thuật di truyền cho AQM có nhiều điểm khác biệt
so với việc xây dựng các thuật toán PI hoặc PID. Nếu với thuật toán
PI và I khó có thể dự báo dựa trên các sai số sẽ xảy ra trong tương lai
thì thuật toán PID cho thấy đây là thuật toán truyền thống được dùng
rất nhiều trong công nghiệp. Nhưng với thuật toán di truyền mờ dùng
để điều khiển hệ AQM sẽ mang lại một hình ảnh mới với các đặc
điểm nổi trội:
+ Có khả năng đưa các tri thức của các chuyên gian vào điều
khiển hệ AQM.
+ Bộ điều khiển sử dụng giải thuật di truyền mờ hết sức mềm dẻo.
+ Có khả năng tìm biến toàn cục.
+ Không nhất thiết phải có một vùng nhớ đệm lớn.
Với những lý do nêu trên hệ điều khiển sử dụng thuật toán điều
khiển di truyền mờ sẽ được mô tả như sau:
Trên hình 3.2 chúng ta giả thiết là hệ thống được mô hình hóa và
mô tả trong [84]. Các thông số được tính theo [17]
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
A
B
1
2
n
15ms
10Mbps
15Mbps
15ms
d

10Mbps
15ms
G(s)
Đối tượng
Giải thuật di
truyền mờ +
ĐK
q0
e(k) u(k)
q(k)
-
Trang 11
( )
( )
3
2
2
4
( )
1 1
2
Rs
RC
e
N
G s
R C
Rs s
N
−

=
 
+ +
 ÷
 
=>
2
2
2
( )
2 1
Rs
C
e
N
G s
N
s s
R C R
−
=
  
+ +
 ÷ ÷
  
(3.1)
Trong đó:
C là tốc độ đường truyền (gói/s)
q0 là giá trị hàng đợi mong muốn
q là giá trị hàng đợi ở đầu ra.

N tải (số phiên của TCP)
R là RTT; R=2(q/C +T
p
)
T
p
là giá trị xác định.
P là xác suất mất gói/đánh dấu.
3.2.2 Thiết kế thuật toán di truyền mờ
Thuật toán di truyền mờ được thiết kế theo các bước sau đây:
3.2.2.1 Bộ điều khiển mờ
+ Các đầu vào thể hiện trên hình 3.3
+ Các tín hiệu ra hình 3.4
+ Hệ luật của bộ điều khiển mờ hình 3.5, bảng 3.1
+ Một suy diễn của bộ điều khiển mờ hình 3.6
Bảng 3.1 Cơ sở luật – các luật ngôn ngữ
p(kT) Q
error
(kT
-

T)
NVB NB NS
Z
PS PB PVB
Q
error
(kT)
NVB
H H H H H H H

NB
B B B
VB VB
H H
NS
T
VS
S S B
VB VB
Z Z Z Z T
VS
S B
PS
Z Z Z Z T T
VS
PB
Z Z Z Z Z Z T
PVB
Z Z Z Z Z Z Z
3.2.2.2 Giải thuật di truyền mờ cho tìm kiếm tối ưu các dạng hàm thuộc
Như đã trình bày trong chương 1 giải thuật di truyền sử dụng cho
tìm kiếm tối ưu các dạng hàm thuộc phải thực hiện được các công
việc: sinh sản, chọn lọc, lai ghép, đột biến.
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 12
Hình 3.7 Cấu trúc giải thuật di truyền tổng quát
Cụ thể, thuật toán di truyền tổng quát hình 3.7 gồm các buớc sau:
Buớc 1: Khởi tạo quần thể các nhiễm sắc thể. Chọn mô hình cho
giải pháp của vấn đề. Chỉ định cho mỗi giải pháp một ký hiệu.
Buớc 2: Tìm hàm thích nghi và xác định giá trị thích nghi của

từng nhiễm sắc thể.
Buớc 3: Sao chép lại các nhiễm sắc thể dựa vào giá trị thích nghi
của chúng (sinh sản) và tạo ra những nhiễm sắc thể mới bằng các
phép toán di truyền (lai ghép hay đột biến). Đánh giá tính hội tụ sau
mỗi thế hệ.
Buớc 4: Tính hệ số thích nghi cho các thành viên mới để mất
những thành viên không phù hợp trong quần thể.
Buớc 5: Nếu chưa tìm được giải pháp tối ưu thì trở lại buớc 3.
Nếu mục tiêu tìm kiếm đã đạt được thì dừng lại. Báo cáo kết quả.
3.2.3.1 Mã hoá
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Bắt đầu
Kết thúc
Khởi tạo
Hội tụ?
Hàm Thích nghi
Mã hoá
Chọn lọc
Lai tạo
Đột biến
Giải mã
Y
N





Trang 13
Mã hoá là quá trình chuyển đổi một mô hình mờ vào các thông số

trong không gian một chiều của cá thể. Nói một cách khác cá thể
chứa các thông số cho việc xây dựng mô hình mờ.
Quá trình mã hoá sử dụng phép ánh xạ tuyến tính có dạng:
C
ij
=
)CC(
12
b
C
minmax
L
min
−
−
+
(3.2)
Quá trình mã hoá một gen liên quan đến các cá thể. Giả sử mỗi
một thông số có độ dài 10 bits thì một gen sẽ có tổng số 10×3×7×3 =
630 bits, như vậy hệ mờ với dạng luật if…and …then sẽ có dạng:
Hình 3.11 Một nhiễm sắc thể cho chuỗi mã hoá
Từ (hình 3.11) ta thấy, điểm trái của hàm thuộc một thứ nhất là
các bit (1, 2, …, 10), tâm của hàm thuộc một là các bit (11, 12, …,
20), điểm phải của hàm thuộc một thứ nhất là các bit (21, 22, …, 30),
có 7 hàm thuộc cho biến vào một, như vậy 30×7 bit đầu là gen của
biến vào một. Điểm trái của hàm thuộc hai thứ nhất là các bit (211,
212, …, 220), tâm của hàm thuộc hai là các bit (221, 222, …, 230),
điểm phải của hàm thuộc hai là các bit (231, 232, …, 240), tương tự
cũng có 7 giá trị cho biến vào hai, như vậy 30×7 bit tiếp theo là gen
của biến vào hai của phần điều kiện. Đối với các gen (421….630) sẽ

cho ta các giá trị của 7 biến đầu ra. Từ đó xác định được các giá trị
thực, sau đó sẽ được tính như phép giải mờ theo phương pháp trọng
tâm. Như vậy vị trí của các gen trong không gian vào sẽ được thay
đổi trong quá trình thực hiện giải thuật.
3.2.2.4 Lai tạo
Phép toán lai tạo được thực hiện thông qua thay đổi vị trí được
sắp xếp cho một hàm thuộc. Quá trình thực hiện lai tạo thể hiện trên
hình 3.12.
Cha mẹ A 011011 | 0001→ Con 011011|1100
B 110001 | 1100 110001|0001
Hình 3.12 Quá trình lai tạo
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
1 2 …29 30 211 … 239 240 421… 599 600601 … 630
Đầu vào cá thể 1.1 Đầu ra cá thể 7
Trái, Tâm, Phải Trái, Tâm, Phải
Đầu ra cá thể 1
tới cá thể 6
Trang 14
Hai cá thể cha mẹ trong quần thể được chọn lựa một cách ngẫu
nhiên. Quá trình lai tạo cũng thể hiện thông qua việc chọn lựa giữa
các giá trị cho các vị trí của hàm thuộc. Cấu trúc sẽ thay đổi giữa các
cá thể thông qua các điểm lai tạo.
Như vậy đỉnh của hàm thuộc sẽ thay đổi liên quan đến thế hệ con
cháu. Các con cháu sẽ kế thừa các đặc trưng tốt của bố mẹ thông qua
quá trình lai tạo.
3.2.2.5 Đột biến
Các quá trình đột biến sẽ xẩy ra với các cá thể thông qua quá trình
lai tạo với xác suất P
m
. Quá trình đột biến ở đây là chọn lựa hàm

thuộc theo nghĩa cắt bớt các tập mờ, như vậy sẽ giảm bớt các luật mờ
cho phép giảm thiểu quá trình tính toán của các mô hình mờ. Như
vậy sẽ cho phép tạo các cá thể mới thông qua lai tạo và đột biến.
3.2.2.6 Hàm thích nghi
Hàm thích nghi dùng để đánh giá chất lượng các mô hình mờ, nó
phản ánh quá trình chọn lọc tự nhiên theo một mức độ thích nghi
nhất định. Ở đây các mô hình xây dựng phản ánh được các quá trình
vật lý diễn ra hàng ngày xung quanh ta thể hiện trên mức độ thích
nghi của hệ thống, hay nói khác đi là mức độ thích nghi của các cá
thể. Hay cũng có thể nói sai lệch giữa mô hình mong mốn và mô
hình mờ là một giá trị nhỏ nhất.
3.2.3 Mô hình hệ thống
Hình 3.13 Mô hình hệ thống điều khiển mờ cho AQM
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 15
Hình 3.14 Chỉnh định mô hình mờ bằng GA
3.3 Quá trình thực nghiệm
3.3.1 Xác định đối tượng
Để có thể thực hiện xem xét môi trường làm việc của mạng.
Chúng ta lấy một ví dụ mô phỏng như sau: Hệ thống mạng máy tính
hoạt động như TCP/IP với các thông số như dưới đây:
Cc = 10
5
gói/s=100Mbps [17]; Rc là RTT = 0.03 s; Nc = 30 tải
Các thông số trên được xác định trong khoảng C
∈
(0, Cc); R
∈
(0,
Rc); N

∈
(Nc,
+∞
);
Hàm truyền của hệ thống AQM dùng cho RED có thể được tính
từ (3.1)
2
8 0,03
2
5
.10
2 3
( )
2 1 2 100
3 3
Rs s
C
e e
N
G s
N
s s s s
R C R
− −
= =
     
+ + + +
 ÷ ÷  ÷ ÷
     
(3.3)

10
dt
3 2 2 2
3 3
( ( ) ) ( ( ) )
5.10
98 98
W ( )
3.98 (2 ) ( 2 )
b a aT z a b a bT
z z
z a b z a ab z a b
 
− − − − −
 ÷
=
 ÷
− + + + −
 ÷
 
(3.7)
Thay số với T=1;
100
15
3
3,3382.10
T
a e
−
−

= =
;
2
3
0,51341712
T
b e
−
= =
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Cơ sở
tri thức mờ
Giá trị thích nghi
tốt nhất
Kết thúc
Dữ liệu
huấn luyện
Dữ liệu hợp lệ
Kết quả
Lỗi
chuẩn
Luật 1
Luật 2
Luật n
Có thực
hiện tiếp?
Chạy mô hình
mờ
Các tham số
Tối ưu hoá bằng

giải thuật di
truyền
Luật suy
diễn
Các lỗi
phép đo
1.0
µ
0
x
K
C
Chạy các luật
trên dữ liệu hợp
lệ
Tạo quần thể mới







Trang 16
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( )
15 30
7
1 0,513417119 3,42782.10 1 5,72143.10 2
2672933,733 2,82558.10 1

q k q k q k q k
u k u k
− −
−
+ = − − + −
+ + −
(3.8)
3.3.2 Kết quả thực nghiệm thể hiện qua mô phỏng
Hình 3.15, là dạng đáp ứng của gói dữ liệu đầu ra so với gói dữ
liệu yêu cầu trước khi dùng giải thuật di truyền, hình vẽ cho thấy các
gói dữ liệu ở đầu ra tiệm cận với số lượng gói dữ liệu yêu cầu là 200
gói.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
0
100
200
300
400
500
Response: Goi du lieu dau ra <-Xanh>, Goi du lieu yeu cau < Do>
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
0
0.5
1
1.5
x 10
-4
Control:Tin hieu dk< Do>, Error:Sai so dk<-Xanh>
Hình 3.15 gói dữ liệu đầu ra tiệm cận vói gói dữ liệu yêu cầu q
0

=200
Trên hình 3.16 là tín hiệu điều khiển mờ (đỏ) và tín hiệu sai số
(xanh) giữa gói dữ liệu yêu cầu và gói dữ liệu đầu ra, trước khi dùng
giải thuật di truyền:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
0
100
200
300
400
500
Response: Goi du lieu dau ra <-Xanh>, Goi du lieu yeu cau < Do>
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
0
0.5
1
1.5
x 10
-4
Control:Tin hieu dk< Do>, Error:Sai so dk<-Xanh>
Hình 3.16 Tín hiệu điều khiên mờ (đỏ) và tín hiệu sai số (xanh)
Hình 3.17 là các biến đầu vào, đầu ra, và bề mặt điều khiển mờ
theo cơ sở tri thức của chuyên gia [26] được xây dựng từ luật (bảng
3.1) trước khi dùng giải thuật di truyền.
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 17
-1
-0.5
0
0.5

1
-1
0
1
0.2
0.4
0.6
0.8
input2
input1
output1
-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
input2
Degree of membership
NVB NB NS Z P S PB PVB
-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
input1
Degree of membership

NVB NB NS Z P S PB PVB
0 0.1 0.2 0.3 0. 4 0.5 0.6 0. 7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
output1
Degree of membership
Z T VS S B VB H
Hình 3.17 Hệ mờ, được xây dựng từ hệ luật trước khi dùng GA
Để đạt được độ chính xác cao hơn, sử dụng giải thuật di truyền để
chỉnh định các biến vào ra của luật mờ theo hệ luật của cơ sở tri thức
chuyên gia [26], kết quả đạt được thể hiện qua các hình sau:
Hình 3.18 Gói tín hiệu đầu ra (đỏ) bám tín hiệu yêu cầu (xanh) (dùng GA)
Hình 3.19 Tín hiệu điều khiên mờ (đỏ) và tín hiệu sai số (xanh) (dùng GA)
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 18
Hình 3.20 Hệ mờ sau khi đã chỉnh các biến đầu vào và ra (dùng GA)
3.3.3 Đánh giá tỷ lệ mất gói dùng RED, BLUE, và Fuzz-GA-
AQM
Để đánh giá hiệu suất của của Fuzz-GA-AQM so với BLUE và
RED, một thí nghiệm được thực hiện bằng cách sử dụng NS-2 [72]
cho mạng trong hình 3.1. Với mạng này, các kết nối được bật trong 2
giây và tắt trong 3 giây từ một trong các nút nguồn (n1, n2, n3, n4,
…, nn) đến nút đích (nd). Ngoài ra, tất cả các nguồn cho phép hỗ trợ
ECN và được bắt đầu ngẫu nhiên trong lần đầu tiên thứ hai của mô
phỏng.
Theo Hình 3.21(a) cho thấy, với 1.000 kết nối, BLUE duy trì tỷ lệ

mất bằng không trên tất cả các kích thước hàng đợi thậm chí dưới
các sản phẩm trễ băng thông của mạng [93]. Điều này trái ngược với
RED với tỷ lệ mất gói hai con số cũng như lượng giảm không gian
đệm. Đối với Fuzz-GA-AQM cũng duy trì tỷ lệ mất gói khá nhỏ gần
bằng BLUE và tất nhiên tốt hơn so với RED.
Một điểm thú vị trong đồ thị mất gói RED thể hiện trong hình
3.21(a) là nó cho thấy lượng mất gói đáng kể với trễ bộ đệm khoảng
80ms. Tuy nhiên khi sử dụng GA cho thuật toán AQM (trong trường
hợp này dùng GA cho RED) cho thấy Fuzz-GA-AQM cải thiện chất
lượng đáng kể so với RED.
Hình 3.21 Tỷ lệ mất gói của RED, BLUE và Fuzz-GA-AQM
Theo Hình 3.21(b) cho thấy, khi số lượng kết nối tăng lên 4.000,
BLUE và Fuzz-GA-AQM vẫn nhanh hơn đáng kể so với RED. Ngay
cả bổ sung thêm không gian bộ đệm, RED vẫn không thể bằng với tỷ
lệ mất gói của BLUE là 17.8ms và Fuzz-GA-AQM là 21.1ms đối với
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 19
bộ đệm tại kết nối cổ chai. Một điểm cần lưu ý là xác suất đánh dấu
của BLUE vẫn là 1 trong tất cả các thí nghiệm.
Hiệu suất quản lý hàng đợi được chỉ ra trên hình 3.22. Như hình
3.22(a) cho thấy, cả ba hàng đợi RED, BLUE, và Fuzz-GA-AQM đã
được cấu hình tối ưu để duy trì mức thông lượng tương đối cao trên
tất cả các tải. Fuzz-GA-AQM cũng duy trì tỷ lệ mất gói thấp hơn
RED đáng kể tuy nhiên vẫn cao hơn Blue. Ngược lại, BLUE duy trì
tỷ lệ mất gói tương đối nhỏ trên tất cả các tải. Tại tải cao hơn, khi
mất gói được quan sát, BLUE duy trì xác suất đánh dấu khoảng gần
1, dẫn đến nó đánh dấu mọi gói tin chuyển tiếp.
(a) Thông lượng (b) Phần trăm mất gói
Hình 3.22 Hiệu suất quản lý hàng đợi của Red, Blue và Fuzz-GA-
AQM

Hệ quả quan trọng nhất của việc sử dụng BLUE và Fuzz-GA-
AQM là điều khiển tắc nghẽn có thể được thực hiện với lượng không
gian đệm tối thiểu. Điều này làm giảm sự trễ kết cuối qua mạng, cải
thiện hiệu quả của thuật toán điều khiển tắc nghẽn. Ngoài ra, bộ nhớ
đệm yêu cầu nhỏ hơn cho phép thêm bộ nhớ để cấp cho các gói ưu
tiên cao [28, 51], và giải phóng bộ nhớ cho các chức năng router
khác như lưu trữ các bảng định tuyến lớn. Cuối cùng, BLUE và
Fuzz-GA-AQM cho phép thiết bị định tuyến kế thừa để thực hiện tốt
ngay cả với tài nguyên bộ nhớ hạn chế.
KẾT LUẬN
Qua các phần đã đề cập của luận văn, có thể thấy rằng việc áp
dụng giải thuật di truyền sẽ tối ưu sự hoạt động của các mô hình kỹ
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 20
thuật, đặc biệt là với khả năng chọn lọc tự nhiên để thích nghi với
môi trường tự nhiên, chúng sẽ giúp chúng ta giải quyết rất nhiều bài
toán phức tạp trong thực tế. Bên cạnh đó, việc áp dụng lý thuyết
logic mờ làm cho hệ thống của chúng ta hoạt động một cách linh
hoạt hơn, hiệu quả hơn trong các quá trình xử lý. Sự kết hợp của lý
thuyết giải thuật di truyền và logic mờ tạo cho ta một lý thuyết mới
đó là giải thuật di truyền mờ, chính là một phần giải thuật tiến hoá
phụ vụ các “công nghệ mới trong tương lai”.
Với đề tài được giao “Ứng dụng giải thuật di truyền mờ cho bài
toán quản lý hàng đợi tích cực”. Qua một thời gian nghiên cứu, tìm
hiểu tài liệu, bổ sung kiến thức đặc biệt là được sự giúp đỡ chỉ bảo
nhiệt tình chu đáo của thầy giáo TS. Lê Bá Dũng tác giả đã hoàn
thành luận văn với những kết quả như sau:
• Tìm hiểu và nắm được cơ sở lý luận của tính toán mềm, trong
đó có nhánh giải thuật di truyền mờ.
• Nghiên cứu lý thuyết về giải thuật di truyền bao gồm: Khái

niệm về giải thuật di truyền, các phương pháp của giải thuật di
truyền, cấu trúc và mô hình của chúng, các thuật toán của giải thuật
di truyền, cũng như đã phân tích được khả năng hoạt động của chúng
và ứng dụng của giải thuật di truyền trong các bài toàn kỹ thuật cụ
thể là bài toán quản lý hàng đợi tích cực trong viễn thông.
• Tìm hiểu sự kết hợp lý thuyết giải thuật di truyền và logic mờ
tạo ra giải thuật di truyền mờ, các phương pháp của giải thuật di
truyền mờ và những ứng dụng rộng lớn trong thực tế đặc biệt là
trong lĩnh vực đo lường, điều khiển và tối ưu hệ thống.
• Nghiên cứu lý thuyết nền tảng gồm: logic mờ, cơ sở lý thuyết
điều khiển tự động, phương pháp tính cho kỹ sư kỹ thuật, xử lý tín
hiệu số, các công cụ mô phỏng mạng NS2, công cụ tính toán
Mathlab,… nhằm áp dụng cho việc xây dựng giải thuật di truyền mờ,
ứng dụng cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực trong mạng viễn
thông.
Trong luận văn, mới chỉ dừng lại ở việc sử dụng mô phỏng Fuzz-
GA cho AQM (RED) nói chung, tuy nhiên còn thiếu các cơ chế đánh
giá so với các phương pháp AQM mới trên thực tế như GREEN,
PURPLE… Fuzz-GA-AQM đã chứng tỏ là đạt hiệu quả cao hơn so
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông
Trang 21
với AQM (RED) thông thường, điều đó hứa hẹn có thể cải thiện hiệu
suất hoạt động tối ưu bằng giải thuật di truyền cho một số cơ chế
AQM mới như RED, BLUE, GREEN, PURPLE… Đặc biệt là với
việc sử dụng mô hình kết hợp giữa hệ mờ và giải thuật di truyền có
thể lợi dụng cơ sở tri thức chuyên gia có sẵn áp dụng cho hệ thống,
đồng thời có thể chỉnh định được các biến mờ tối ưu theo hệ luật
nhằm đạt kết quả tốt nhất. Vì vậy, đề tài này có thể được thực hiện và
nghiên cứu ở cấp độ cao hơn (nghiên cứu sinh) đáp ứng xu hướng
phát triển đối với router trong hệ thống truyền thông và trong viễn

thông tương lai.
Ứng dụng FL-GA cho bài toán AQM trong viễn thông