Задача построения расписания конфигураций с ограниченной глубиной узлов для беспроводных сенсорных сетей Евгений Наградов.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Задача построения расписания конфигураций с ограниченной глубиной узлов для беспроводных сенсорных сетей Евгений Наградов.
Advertisements

Задача построения расписания конфигураций с ограниченной глубиной узлов для беспроводных сенсорных сетей Евгений Наградов.
Задача построения расписания конфигураций с ограниченной глубиной узлов для беспроводных сенсорных сетей Евгений Наградов.
Задача построения расписания конфигураций с ограничением на максимальную глубину узлов Евгений Наградов.
Алгоритмы на графах. Задача о максимальном потоке в сетях Требуется от источника к стоку передать максимальное количество энергии. В условиях задачи о.
Двусвязность Лекция 14. Связность компонент Граф G называется k-связным (k 1), если не существует набора из k-1 или меньшего числа узлов V` V, такого,
Теория графов Основные определения. Задание графов Графический способ – Привести пример графического задания графа, состоящего из вершин А, В и С, связанных.
Задача о максимальном потоке в сети Алгоритм Фалкерсона-Форда.
Остовные деревья Лекция 4. Задача «Минимальное остовное дерево» Дано: Граф G, веса c: E(G) R. Найти остовное дерево в G наименьшего веса или определить,
АЛГОРИТМЫ НАХОЖДЕНИЯ КРАТЧАЙШИХ ПУТЕЙ НА ГРАФАХ..
Линейное программирование Задача теории расписаний.
Кластерный анализ. Цель работы ознакомление с проблемой кластерного анализа при интеллектуальной обработке данных в информационных системах; изучение.
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ О МАКСИМАЛЬНОМ ПОТОКЕ В СЕТИ Автор: Черников Антон Владимирович Серпуховский технический колледж, 4 курс НАУЧНАЯ РАБОТА.
Сетевой Канальный Физический Прикладной Представит. Сеансовый Транспортный Сетевой Канальный Физический Прикладной Представит. Сеансовый Транспортный Сетевой.
Комбинаторные алгоритмы Задача о покрытии. Задача о покрытии множествами Дано: Совокупность U из n элементов, и набор подмножеств U, S = {S 1,…, S k },
1 Исследование алгоритмов решения задачи k коммивояжеров Научный руководитель, проф., д.т.н. Исполнитель, аспирант Ю.Л. Костюк М.С. Пожидаев Томский государственный.
Лекция 7. Определение связности узлов коммутации сети связи на основе теории графов Учебные и воспитательные цели: 1.Уяснить алгоритмы определения связности.
1 Приближенные алгоритмы Комбинаторные алгоритмы.
Номер варианта выбирается по параметру зачетки d 10 соотв Задача Коммивояжёра Имеется n городов, занумерованных числами.
Транспортные сети ХНУРЭ, кафедра ПО ЭВМ, Тел , Лекция 15 Н.В. Белоус Факультет компьютерных наук Кафедра ПО ЭВМ,
Транксрипт:

Задача построения расписания конфигураций с ограниченной глубиной узлов для беспроводных сенсорных сетей Евгений Наградов

Ограничение рассматриваемого класса сетей Ограничения – граф сети не изменяется в процессе функционирования – задача сети – передача сообщений от датчиков, расположенных в узлах сети, на базовую станцию – нет возможности передавать сообщения напрямую от каждого из узлов до базовой станции – ограниченный запас энергии узлов

Централизованный подход к управлению сенсорной сетью Каждый узел может функционировать в одной из двух ролей: – маршрутизатор – листовой узел Базовая станция определяет динамику изменения ролей узлов на основе графа сети Задача – максимизировать продолжительность функционирования сети до исчерпания запаса энергии первого узла

Пусть задан граф сети с базовой станцией Конфигурация – остовное дерево в графе сети с корнем в базовой станции Конфигурация определяет для каждого узла: – является ли узел маршрутизатором – родительский маршрутизатор Определим среднее потребление узлов в единицу времени в конфигурации: Конфигурация сети если v – маршрутизатор в q если v – листовой узел в q

Пример конфигурации

Расписание конфигураций Расписание определяет динамику изменения ролей узлов в сети Расписание – последовательность – q i – конфигурация сети – t i – продолжительность использования конфигурации, S = { (q 1,t 1 ), (q 2,t 2 ) } q1:q1: q2:q2:

Актуальность ограничений на глубину узлов в конфигурации Наличие требований к продолжительности доставки сообщений от узлов до базовой станции Снижение продолжительности доставки сообщений

TODO: картинка с распределением максимальной глубины узлов для одного из расписаний

Постановка задачи Заданы: – граф сети – начальный запас энергии узлов – характеристик потребления энергии узлов – максимальная глубина узлов Требуется построить расписание конфигураций максимальной продолжительности Ограничения: – корректность конфигураций: максимальная глубина узлов в каждой из конфигураций расписания не должна превосходить заданную – корректность расписания: ни один из узлов сети не израсходует запас энергии до окончания использования расписания

Сведение задачи к задаче непрерывного линейного программирования Пусть задано множество корректных конфигураций Тогда задача построения расписания может быть сформулирована следующим образом: Проблема – построение всего множества корректных конфигураций не эффективно при условии

Предлагаемый подход к решению задачи Двухшаговая схема: 1.сформируем подмножество конфигураций, удовлетворяющих ограничению на глубину узлов 2.для построенного подмножества конфигураций выполним решение задачи линейного программирования

Алгоритм Гарга-Конеманна Основная идея алгоритма: – каждому узлу сети сопоставляется вес – на каждом шаге выполняется решение подзадачи построения конфигурации с минимальной стоимостью – вес узлов увеличивается на величину, пропорциональную потреблению энергии в конфигурации и заданному параметру Выбор значения параметра определяет точность алгоритма и количество шагов алгоритма

Алгоритм решения подзадачи построения конфигурации минимальной стоимости Жадный многошаговый алгоритм, основанный на фиксации узлов в графе сети как листовых Основная идея алгоритма – изначально базовая станция помечена черным цветом, остальные узлы - белым – на каждом шаге выбирается узел белого цвета с максимальным весом и помечается серым цветом – выполняется обход графа в ширину начиная с базовой станции по ребрам, исходящим из белых и черных вершин – если пройдены не все вершины или глубина вершин превосходит максимально допустимую – вершина помечается черным – алгоритм завершается если белых вершин нет, пройденные ребра формируют искомую конфигурацию

Исследование эффективности предложенной схемы решения задачи TODO: 2 рисунка (для различных графов сети) Сравниваются 3 алгоритма: – жадный алгоритм – алгоритм Гарга-Конеманна без последующего решения задачи LP – предлагаемая схема

Проблемы предлагаемого подхода Проблема одновременной смерти узлов Учет дополнительных ограничений на конфигурации для различных протоколов MAC-уровня – например, для ZigBee требуется учитывать требование непересечения активных участков маршрутизаторов в различных ветвях дерева конфигураций – вариант решения – использование алгоритма, основанного на муравьиных колониях

Спасибо за внимание