Operadores geométricos para otimização dinâmica com aplicação ao problema de cobertura e conectividade em redes de sensores sem fionão-hierárquicas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9M9H23 |
Resumo: | Recentes estudos levantaram a seguinte hipótese: a atribuição de uma geometria para o espaço das variáveis de decisão de um problema combinatório pode ser útil tanto para fornecer descrições significativas do panorama das funções (fitness landscape), como também para apoiar a construção sistemática de operadores evolutivos ditos geométricos, os quais fazem uso consistente das propriedades geométricas do espaço, em busca do ótimo do problema. Este trabalho introduz novos operadores geométricos que constituem a concretização das entidades geométricas direção de descida e subespaço em espaços de variáveis combinatórias. Estes novos operadores geométricos são apresentados no contexto específico do Problema Dinâmico de Cobertura e Conectividade em Redes de Sensores sem Fio (PDCC-RSSF). As RSSF têm se mostrado uma área de intensa atividade de pesquisa, sendo que um importante tópico tem sido buscar uma rede com consumo energético eficiente, na tentativa de se obter redes com tempo de vida prolongado. Para estender o tempo de vida da rede, um novo modelo que captura a dinamicidade do PDCC-RSSF é proposto. Para sua solução, são desenvolvidos algoritmos genéticos em versões mono-objetivo e multiobjetivo, utilizando os operadores geométricos propostos. Uma comparação interessante é realizada em relação a uma formulação de um único objetivo definida por um problema de programação linear inteira (PLI), resolvido por métodos exatos. Esta formulação por PLI adota uma função proxy como objetivo, que minimiza o consumo de energia, a fim de aproximar o objetivo principal de maximização do tempo de vida da rede. Além disto, utiliza uma abordagem gulosa pra lidar com a dinâmica do sistema, resolvendo um problema estático de PLI para cada estágio, para aproximar do problema dinâmico. Até onde sabe este autor, os algoritmos aqui apresentados são os primeiros a superar o tempo de vida de uma rede sintetizada pela formulação por PLI, e ainda com um custo computacional menor. Apesar de serem obtidas em um ambiente totalmente controlado, as soluções aqui desenvolvidas podem servir como referência para o projeto de uma RSSF. Abordagens on-line foram construídas com o intuito de aproximar as soluções apresentadas de situações mais reais. Tais abordagens utilizam como referência a rede projetada pela solução do novo modelo proposto para o PDCC-RSSSF. Simulações para analisar o desempenho das abordagens foram realizadas em um ambiente com falhas imprevistas. Os resultados foram comparados com a referência de projeto, sendo obtidos resultados positivos. Além da introdução de duas entidades geométricas no contexto geométrico para problemas combinatórios, uma das contribuições deste trabalho é a apresentação de um novo modelo, verdadeiramente dinâmico, para o PDCC-RSSF, juntamente com algoritmos que conseguem resolver tal modelo. Diferente das abordagens encontradas na literatura, este trabalho propõe uma nova abordagem para o projeto de RSSF, em que todos os estágios de funcionamento da rede são tratados de forma simultânea e não individualmente. |
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Ricardo Hiroshi Caldeira TakahashiGeraldo Robson MateusEduardo Gontijo CarranoLuiz Satoru OchiAlexandre Cláudio Botazzo DelbemLuiz Filipe Menezes VieiraFlavio Vinicius Cruzeiro Martins2019-08-09T14:23:54Z2019-08-09T14:23:54Z2012-11-30http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9M9H23Recentes estudos levantaram a seguinte hipótese: a atribuição de uma geometria para o espaço das variáveis de decisão de um problema combinatório pode ser útil tanto para fornecer descrições significativas do panorama das funções (fitness landscape), como também para apoiar a construção sistemática de operadores evolutivos ditos geométricos, os quais fazem uso consistente das propriedades geométricas do espaço, em busca do ótimo do problema. Este trabalho introduz novos operadores geométricos que constituem a concretização das entidades geométricas direção de descida e subespaço em espaços de variáveis combinatórias. Estes novos operadores geométricos são apresentados no contexto específico do Problema Dinâmico de Cobertura e Conectividade em Redes de Sensores sem Fio (PDCC-RSSF). As RSSF têm se mostrado uma área de intensa atividade de pesquisa, sendo que um importante tópico tem sido buscar uma rede com consumo energético eficiente, na tentativa de se obter redes com tempo de vida prolongado. Para estender o tempo de vida da rede, um novo modelo que captura a dinamicidade do PDCC-RSSF é proposto. Para sua solução, são desenvolvidos algoritmos genéticos em versões mono-objetivo e multiobjetivo, utilizando os operadores geométricos propostos. Uma comparação interessante é realizada em relação a uma formulação de um único objetivo definida por um problema de programação linear inteira (PLI), resolvido por métodos exatos. Esta formulação por PLI adota uma função proxy como objetivo, que minimiza o consumo de energia, a fim de aproximar o objetivo principal de maximização do tempo de vida da rede. Além disto, utiliza uma abordagem gulosa pra lidar com a dinâmica do sistema, resolvendo um problema estático de PLI para cada estágio, para aproximar do problema dinâmico. Até onde sabe este autor, os algoritmos aqui apresentados são os primeiros a superar o tempo de vida de uma rede sintetizada pela formulação por PLI, e ainda com um custo computacional menor. Apesar de serem obtidas em um ambiente totalmente controlado, as soluções aqui desenvolvidas podem servir como referência para o projeto de uma RSSF. Abordagens on-line foram construídas com o intuito de aproximar as soluções apresentadas de situações mais reais. Tais abordagens utilizam como referência a rede projetada pela solução do novo modelo proposto para o PDCC-RSSSF. Simulações para analisar o desempenho das abordagens foram realizadas em um ambiente com falhas imprevistas. Os resultados foram comparados com a referência de projeto, sendo obtidos resultados positivos. Além da introdução de duas entidades geométricas no contexto geométrico para problemas combinatórios, uma das contribuições deste trabalho é a apresentação de um novo modelo, verdadeiramente dinâmico, para o PDCC-RSSF, juntamente com algoritmos que conseguem resolver tal modelo. Diferente das abordagens encontradas na literatura, este trabalho propõe uma nova abordagem para o projeto de RSSF, em que todos os estágios de funcionamento da rede são tratados de forma simultânea e não individualmente.Some recent works raised the hypothesis that the assignment of a geometry to the decision variable space of a combinatorial problem could be useful both for providing meaningful descriptions of the fitness landscape and for supporting the systematic construction of evolutionary operators (the geometric operators) that make a consistent usage of the space geometric properties in the search for problem optima. This paper introduces some new geometric operators which constitute the realization of searches along the combinatorial space versions of the geometric entities {\\em descent directions} and {\\em subspaces}. The new geometric operators are stated in the specific context of the {\\em Wireless Sensor Network Dynamic Coverage and Connectivity Problem} (WSN-DCCP). The WSN have shown a very promising area in which several researchers seek an energy-efficient network, in an attempt to obtain a long network lifetime. In order to extend the network lifetime, a new model that captures the dynamics of the WSN-DCCP is proposed. For its solution, a genetic algorithm in both single-objective and multiobjective versions is developed for the WSN-DCCP, using the proposed geometric operators. An interesting comparison is performed against a single-objective formulation stated as an integer linear programming (ILP) problem, which is solved with exact methods. That ILP formulation adopts a {\\em proxy} objective function based on the minimization of energy consumption in the network, in order to approximate the objective of network lifetime maximization, and a greedy approach for dealing with system dynamics, solving a ILP static problem for each stage, to approach the dynamic problem. Up to the authors\ knowledge, the proposed GAs are the first algorithms to outperform the lifetime of resulting networks as synthesized by the ILP formulation, also running in much smaller computational times. Although they are obtained in a fully controllable environment, the solutions developed can serve as reference for the design of a WSN. Online approaches were built with the intention of bringing the solutions presented in more real situations. Such approaches use as a reference network designed for solving the new model proposed for the WSN-DCCP. Simulations to analyze the performance of the approaches were performed in an environment with unexpected failures. The results were compared with the reference design, obtaining results very encouraging. Besides the introduction of two geometric entities in geometric context for combinatorial problems, one of the major contributions of this paper is to present a new truly dynamic model for the WSN-DCCP, along with algorithms that can solve such a model. Differently of approaches in the literature, this paper proposes a new optical design for WSN, in which all periods of the network operation are treated simultaneously rather than individually.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGOtimização combinatóriaEngenharia elétricaRedes de sensores sem fioOtimização dinâmicaOtimização combinatóriaOperadores geométricosAlgoritmos genéticosRedes de sensores sem fioOtimização multiobjetivoSistemas dinâmicosOperadores geométricos para otimização dinâmica com aplicação ao problema de cobertura e conectividade em redes de sensores sem fionão-hierárquicasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINAL245d.pdfapplication/pdf2621019https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-9M9H23/1/245d.pdff0065ff42d10b667572e0392607e4525MD51TEXT245d.pdf.txt245d.pdf.txtExtracted texttext/plain368697https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-9M9H23/2/245d.pdf.txt89bec48ba78c11ad39bfd1c6b9adefe1MD521843/BUOS-9M9H232019-11-14 04:14:22.897oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-9M9H23Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T07:14:22Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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