Mở rộng lưới điện truyền tải sử dụng thuật toán particle swarm optimization (PSO)

A隠 tài trình bày v隠 rj逢挨pi"rj r"RUQ" c違i ti院n m噂i - rj逢挨pi"rj r Pseudo Gradient Particle Swarm Optimization PGPSO 8吋 gi違i bài toán m荏 r瓜pi" n逢噂k" 8k羽n truy隠n t違i Transmission Expansion P

TOÁN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

Chuyên ngành: THI蔭T B卯, M萎PI"XÉ"PJÉ"Oè["AK烏N

Mã s嘘: 12214286

NW一P"X;P"VJ萎E"U

CÔNG TRÌNH A姶営C HOÀN THÀNH T萎I VT姶云NG A萎I H窺C BÁCH KHOA Î AJSI Î TPHCM

Cán b瓜 j逢噂ng d磯n khoa h丑c: TS.Hu nh Châu Duy

(Ghi rõ h丑, tên, h丑c hàm, h丑c v鵜 và ch英 ký) Cán b瓜 ch医m nh壱n xét 1:

(Ghi rõ h丑, tên, h丑c hàm, h丑c v鵜 và ch英 ký) Cán b瓜 ch医m nh壱n xét 2:

(Ghi rõ h丑, tên, h丑c hàm, h丑c v鵜 và ch英 ký) Lu壱p"x<p th衣e"u "8逢嬰c b違o v羽 t衣i

ngà{"ÈÈtháng ÈÈp<oÈÈ Thành ph亥n H瓜k"8欝pi"8 pj"ik "nw壱p"x<p th衣e"u "i欝m: (Ghi rõ h丑, tên, h丑c hàm, h丑c v鵜 c栄a H瓜k"8欝ng ch医m b違o v羽 lu壱p"x<p"Vj衣e"u + 1

2

3

4

5

Xác nh壱n c栄a Ch栄 t鵜ch H瓜k"8欝pi"8 pj"ik "Nw壱p"x<p"x "Vt逢荏ng Khoa qu違n lý chuyên ngành

sau khi lu壱p"x<p"8«"8逢嬰c s穎a ch英a ( n院u có)

CH 曳 T卯CH H浦K"A唄NG VT姶雲PI"MJQC"AK烏N - AK烏N T盈

VT姶云PI"A萎I H窺C BÁCH KHOA A瓜c l壱p - T詠 do - H衣nh phúc

NHI 烏M V影 LU一P"X;P"VJ萎E"U

H丑 tên h丑c viên: Nç"X "D謂O MSHV: 12214286

Pi {."vj pi."p<o"ukpj: 16/10/1989 P挨k"ukpj<"A欝ng Nai

Chuyên ngành: Thi院t b鵜, m衣pi"x "pj "o {"8k羽n

I TÊN A陰 TÀI: M雲 R浦PI"N姶閏K"AK烏N TRUY陰N T謂I S盈 D影NG THU一T TOÁN

PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

NHI 烏M V影 VÀ N浦I DUNG:

- Nghiên c泳w"e e"rj逢挨pi"rj r"ik違i bài toán m荏 r瓜pi"n逢噂k"8k羽n truy隠n t違i trên h羽 th嘘pi"8k羽n

và thu壱t ti院n hóa PSO

- Tìm hi吋u v隠 thu壱t toán Pseudo-gradient PSO và các s詠 c違i ti院n c栄a thu壱t toán PSO

- 永ng d映ng Pseudo-itcfkgpv"RUQ"8吋 gi違i bài toán m荏 r瓜pi"n逢噂k"8k羽n truy隠n t違i và so sánh

k院t qu違 8衣v"8逢嬰c v噂k"e e"rj逢挨pi"rj r"mj e0

II NGÀY GIAO NHI 烏M V影: 10/02/2014

III NGÀY HOÀN THÀNH NHI 烏M V影: 21/06/2014

IV CÁN B 浦 J姶閏NG D郁N: Ti院p"u "HU NH CHÂU DUY

A亥w"vk‒p."Zkp"i荏k"n運k"e違o"挨p"ejân thành 8院p Vj亥{"VU0"JW PJ"EJåW"FW[."Pi逢運k"8«"v瑛pi d逢噂e"ik¿r"8叡 v·pj"ik違ng f衣{."8瓜ng viên, truy隠p"8衣v"pj英pi"mkpj"pijk羽o"sw#"d w"ik¿r"go"jq p"vj pj"nw壱p"x<p"p {0"Vj亥{"o«k n "v医o"i逢挨pi"u pi"8吋"go"pqk"vjgq"vt‒p"d逢噂e"8逢運pi"j丑e"v壱r""x "u詠 pijk羽r"e栄c"o·pj0 Xin e違o"挨p"e e"Vj亥{"E» vtqpi"mjqc"Ak羽p-Ak羽p"v穎"vt逢運pi"AJ"D ej"Mjqc"JEO 8«"ejq"go"pj英pi"p隠p"v違pi"mk院p"vj泳e"Î vtk"vj泳e"sw#"báu

Zkp"e違o"挨p"e e"cpj"ej鵜"mj„c"vt逢噂e"8«"e„"pj英pi"e»pi"vt·pj"j英w" ej"ik¿r"v»k"vjco"mj違q"ejq"nw壱p"x<p"p {0"Zkp"e違o"挨p"8院p"ikc"8·pj."d衣p"dfl."8欝pi"pijk羽r"pjk隠w"pi逢運k"8«"ik¿r"8叡"v»k"d茨pi"pjk隠w"e ej"mj e"pjcw"mjk"jq p"vj pj"v嘘v"nw壱p"x<p0

Zkp"E o"挨p"vt逢運pi"AJ"M悦 D ej"Mjqc"JEO="Mjqc"Ak羽n- Ak羽n T穎; Phòng Qu違n Lý Ucw"A衣i H丑c, T壱p th吋 anh chi em l噂p Thi院t b鵜, m衣pi"x "pj "o {"8k羽p"mj„c"M4234="8«"v衣o 8k隠u ki羽n t嘘t nh医v"8吋 tôi th詠c hi羽n lu壱p"x<p"p {

Trong quá trình nghiên c泳u và hoàn thành lu壱p"x<p."x·"vj運k"ikcp"x "vt·pj"8瓜 có h衣n nên

không tránh kh臼i nh英ng thi院u sót R医t mong nh壱p"8逢嬰c ý ki院p"8„pi"i„r"e栄a Th亥y Cô và b衣n dfl"8欝ng nghi羽p

Xin chân thành c違o"挨p0

A隠 tài trình bày v隠 rj逢挨pi"rj r"RUQ" c違i ti院n m噂i - rj逢挨pi"rj r Pseudo Gradient

Particle Swarm Optimization (PGPSO) 8吋 gi違i bài toán m荏 r瓜pi" n逢噂k" 8k羽n truy隠n t違i

(Transmission Expansion Planning - VGR+0"RIRUQ"e pi"n m瓜t d衣pi"rj逢挨pi"rj r"RUQ v噂i

h羽 s嘘 co 8逢嬰c thêm vào pseudo-gradient nh茨o"v<pi"v嘘e"8瓜 h瓜i t映 c栄a bài toán Rj逢挨pi"rj r"

PGPSO gi違i bài toán TEP v噂i các hàm m映e"vk‒w"mj e"pjcw"pj逢"e詠c ti吋u t鰻n th医t công su医t

th詠c, c違i thi羽p"8k羽n áp, cân b茨pi"8瓜 鰻p"8鵜pj"8k羽n áp và c詠c ti吋u chi phí xây d詠ng m噂k"8逢運ng

dây0"A欝ng th運i, các hàm m映c tiêu b鵜 ràng bu瓜c b荏i các thu瓜c tính mj e"pjcw"pj逢"ik噂i h衣n

công su医t phát c栄a máy phát, gi噂i h衣p"8k羽n áp nút, gi噂i h衣p"vjc{"8鰻i n医c máy bi院n áp và gi噂i

h衣p"8逢運ng truy隠p0"A隠 tài này s穎 d映ng ba m衣pi"8k羽n chu育n IEEE 14 nút, IEEE 30 nút và IEEE 33:"p¿v"8吋 ki吋m ch泳ng và so sánh k院t qu違 8衣v"8逢嬰c b茨pi"rj逢挨pi"rj r"RIRUQ"uq"x噂i các

ph逢挨pi"rj r"RUQ"e違i ti院n khác và m瓜t s嘘 rj逢挨pi"rj r"vt "vw羽 nhân t衣q"mj e0"A吋 swc"8„."có

th吋 th医{"8逢嬰c t嘘c 8瓜 h瓜i t映 nhanh và tính hi羽u qu違 c栄c"rj逢挨pi"rj r"RIRUQ0

This thesis proposed a newly improved Particle Swarm optimization (PSO) method Î

pseudo-gradient PSO (PGPSO) for solving Transmission Expansion Planning - TEP PGPSO here is the PSO with constriction factor enhanced by the pseudo Î gradient for speeding up

convergence process PGPSO method can deal with different objectives of the problem such

as minimizing the real power losses, improving the voltage profile, and minimizing the cost

of build lines At the same time, the objects are properly handle various contraints for reactive power limits of generators, bus voltage limits, tap changer limits for transformers, and transmission line limits This thesis has been tested on the IEEE 14-bus, IEEE 30-bus and IEEE 118-bus systems and the obtained results are compared to those from other improved PSO variants and other meta-heuristic methods Thereby, PGPSO could be a powerful and useful methods

V»k"zkp"eco"8qcp"8¤{"n "e»pi"vt·pj"pijk‒p"e泳u c栄a riêng tôi

Các s嘘 li羽u, k院t qu違 nêu trong lu壱p"x<p là trung th詠e"x "ej逢c t瑛pi"8逢嬰c ai công b嘘

trong b医t k công trình nào khác

Tác gi違

N‒"X "D違o

TRANG PH影 BÌA i

NHI烏M V影 LU一P"X;P"VJ萎E"U ii

L云I C謂O"愛P iii

TÓM T溢T LU一P"X;P"VJ萎E"U iv

L云K"ECO"AQCP vi

M影C L影C vii

DANH M影C CÁC B謂NG BI韻U x

DANH M影C CÁC HÌNH 謂NH xiii

DANH M影C CÁC CH頴 VI蔭T T溢T x

EJ姶愛PI"3<"M雲 A井U 1

1.1 LÝ DO CH窺P"A陰 TÀI 1

1.2 M影C TIÊU NGHIÊN C永U 1

1.3 PH萎M VI NGHIÊN C永U 2

1.4 K蔭T QU謂 VÀ T井M QUAN TRONG C曳C"A陰 TÀI 2

1.5 N浦I DUNG C曳C"A陰 TÀI 2

EJ姶愛PI"4< T蔚NG QUAN V陰 M浦T S渦 RJ姶愛PI"RJèR"IK謂I BÀI TOÁN TEP VÀ THU一T TOÁN PSO C謂I TI蔭N 3

2.1 TÔNG SWCP"EèE"RJ姶愛PI"RJèR"IK謂I BÀI TOÁN TEP 3

2.2 T蔚PI"SWCP"EèE"RJ姶愛PI"RJèR"AÊ"èR"F影NG 4

404030"Rj逢挨pi"rj r"v·o"mk院m Tabu 5

404040"Rj逢挨pi"rj r"IC 7

404050"Rj逢挨pi"rj r"nk羽t kê 育n 0-1 11

404060"Rj逢挨pi"rj r"Mgtpgn"Î Oriented 13

4050"RJ姶愛PI"RJèR"RUQ 16

2.3.1 Gi噂i thi羽u 16

2.3.2 Bi吋u th泳e"e挨"d違n c栄a thu壱t toán PSO 17

2.3.3 M瓜t s嘘 d衣ng c違i ti院n c栄a thu壱t toán PSO 19

2.3.3.1 D衣ng Constriction PSO (PSO CF) 19

2.3.3.2 D衣ng PSO Î TVIW 20

2.3.3.3 D衣ng PSO Î TVAC 20

2.3.3.4 D衣ng HPSO Î TVAC 22

2.3.3.5 D衣ng SOHPSO Î TVAC 23

2.3.3.6 D衣ng SWT Î PSO 23

2.3.3.7 K院t h嬰p gi英a PSO v噂k"e e"rj逢挨pi"rj r"mj e 24

2.3.4 Thu壱t toán PSO c違i ti院n PGPSO (Pseudo-gradient PSO) 25

EJ姶愛PI"5: THÀNH L一P BÀI TOÁN TEP VÀ 永NG D影NG THU一T TOÁN RIRUQ"A韻 GI謂I BÀI TOÁN TEP 27

3.1 BÀI TOÁN TEP C井N GI謂I QUY蔭T 27

3.2 ÁP D影NG THU一T TOÁN PGPSO VÀO BÀI TOÁN TEP 29

EJ姶愛PI"6<"M蔭T QU謂 MÔ PH碓NG 33

4.1 M萎NG IEEE 14 NÚT 33

4.1.1 C医u trúc m衣ng IEEE 14 nút 33

4.1.2 K院t qu違 mô ph臼ng 36

4.1.3 K院t lu壱n 39

4.2 M萎NG IEEE 30 NÚT 40

医u trúc m衣ng IEEE 30 nút 40

4.2 M萎NG IEEE 118 NÚT 47

4.2.1 C医u trúc m衣ng IEEE 118 nút 47

4.2.2 K院t qu違 mô ph臼ng 51

4.2.3 K院t lu壱n 54

EJ姶愛PI"7<"M蔭T LU一N VÀ KI蔭N NGH卯 56

DANH M影C TÀI LI烏U THAM KH謂O 58

PH影 L影C 59

LÝ L卯CH TRÍCH NGANG 68

B違ng 4.1: Thông s嘘 e挨"d違n c栄c"rj逢挨pi"rj r"RIRUQ

B違ng 4.2 : Thông s嘘 các nhánh c栄a m衣ng IEEE 14 nút

B違ng 4.3 : công su医t và chi phát rj v"8k羽n c栄a các máy phát

B違ng 4.4 : Thông s嘘 các nút m衣ng IEEE 14 nút

B違ng 4.5 : K院t qu違 mô ph臼ng m衣ng IEEE 14 nút

B違ng 4.6 : Phân b嘘 công su医v"o {"rj v"x "ejk"rj "rj v"8k羽n

B違ng 4.7 : K院t qu違 so sánh t鰻n hao công su医v"rj逢挨pi"rj r"RIRUQ"ejq"o衣ng 14 nút v噂i các rj逢挨pi"rj r"RUQ"mj e"vt‒p"e pi"e医u hình máy tính v噂i cùng 10 vòng l員p

B違ng 4.8 : Thông s嘘 các nhánh c栄a m衣ng IEEE 30 nút

B違ng 4.9 : công su医v"x "ejk"rj v"rj v"8k羽n c栄a các máy phát

B違ng 4.10 : Thông s嘘 các nút m衣ng IEEE 30 nút

B違ng 4.11 : K院t qu違 mô ph臼ng m衣ng IEEE 30 nút

B違ng 4.12 : Phân b嘘 công su医v"o {"rj v"x "ejk"rj "rj v"8k羽n B違ng 4.13: K院t qu違 uq"u pj"rj逢挨pi"rj r"RIRUQ"ejq" o衣ng 30 nút v噂k"e e"rj逢挨pi"rj r" RUQ"mj e"vt‒p"e pi"e医u hình máy tính v噂i cùng 30 vòng l員p

B違ng 4.14 : Công su医v"x "ejk"rj v"rj v"8k羽n c栄a các máy phát

B違ng 4.15 : K院t qu違 mô ph臼ng m衣ng IEEE 118 nút

B違ng 4.16 : Phân b嘘 e»pi"uw医v"e e"o {"rj v"vt逢噂e"x "ucw"mjk"z¤{"f詠pi" vj‒o"8逢運pi"f¤{"o噂k

B違ng 4.17: K院t qu違 uq"u pj"rj逢挨pi"rj r"RIRUQ"ejq"o衣ng IEEE 118 nút v噂k"e e"rj逢挨pi"rj r"mj e"vtqpi"v k"nk羽 tham kh違q"vt‒p"e pi"e医u hình máy tính v噂i cùng s嘘 vòng l員p

B違ng A1: Phân b嘘 công su医t và t鰻n th医t công su医t trên các nhánh IEEE 14 nút

B違ng A2: Phân b嘘 công su医t và t鰻n th医t công su医t trên các nhánh IEEE 30 nút

Hình 2.1: U挨"8欝 gi違i thu壱t thu壱t toán Tabu

Hình 2.2: u挨"8欝 gi違i thu壱t thu壱t toán GA

Hình 2.3: u挨"8欝 gi違i thu壱t thu壱t toán DE

Hình 3.1: U挨"8欝 gi違i thu壱t thu壱t toán PGPSO cho bài toán TEP

Hình 4.1 <"U挨"8欝 h羽 th嘘pi"8k羽n IEEE 14 nút

Hình 4.2 <"Ak羽n áp t衣i các nút m衣ng IEEE 14 vt逢噂c và sau khi xây d詠pi"vj‒o"8逢運ng dây m噂i

Hình 4.3 <"U挨"8欝 h羽 th嘘pi"8k羽n IEEE 30 nút

Hình 4.4 <"Ak羽n áp t衣i các nút m衣ng IEEE 30 vt逢噂c và sau khi xây d詠pi"vj‒o"8逢運ng dây m噂i

Hình 4.5 <"U挨"8欝 h羽 th嘘pi"8i羽n IEEE 118 nút

Hình 4.6 <"Ak羽n áp t衣i các nút m衣ng IEEE 118 vt逢噂c và sau khi xây d詠pi"vj‒o"8逢運ng dây m噂i

DE Differential Evolution

HPSO Î TVAC Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer with Time Î

Varying Acceleration Coefficients

EJ姶愛PI"3

GI 閏I THI烏U

1.1 LÝ DO CH窺P"A陰 TÀI:

Pi {"pc{."8i羽p"p<pi"n "o瓜t d衣pi"p<pi"n逢嬰ng không th吋 thi院w"vtqpi"8運i s嘘ng và

s違n xu医t c栄a xã h瓜i H羽 th嘘pi"8k羽n có ch泳e"p<pi"e挨"d違n cung c医r"8k羽p"p<pi"pj茨m

8 r"泳ng yêu c亥u v隠 s嘘 n逢嬰ng, ch医v"n逢嬰pi."8瓜 tin c壱y và kinh t院 cho h瓜 tiêu th映

H羽 th嘘pi"8k羽p"8„pi"o瓜t vai trò quan tr丑ng trong vi羽c cung c医r"8k羽n liên t映c H羽

th嘘pi"8k羽p"8逢嬰c chia thành ba ph亥n: h羽 th嘘pi"rj v"8k羽n, h羽 th嘘ng truy隠n t違i và h羽

th嘘ng phân ph嘘i Quy ho衣ch phát tri吋n h羽 th嘘pi"8k羽p"vtqpi"v逢挨pi"nck"n "o瓜t nhi羽m

v映 r医t quan tr丑ng Cùng v噂i s詠 phát tri吋n c栄a cuôc s嘘ng, nhu c亥u s穎 d映pi" p<pi"n逢嬰pi"8k羽p"pi {"e pi"v<pi"n‒p"vj·"{‒w"e亥w"8員v"tc"8嘘i v噂i vi羽c m荏 r瓜pi"n逢噂i truy隠n t違i 8k羽p"pi {"e pi"mj„"mj<p"j挨p0"O衣pi"n逢噂i truy隠n t違k"8k羽n ngày càng phát tri吋p"8 k"

h臼i ph違i có m瓜t thu壱v"vq p"z e"8鵜nh c医w"vt¿e"n逢噂i m瓜t cách hi羽u qu違 j挨p0

M荏 r瓜pi"n逢噂k"8k羽n là bài toán t嘘k"逢w"rj泳c t衣p Nhi羽m v映 c栄a ho衣v"8瓜ng m荏 r瓜ng n逢噂k"8k羽p"n "v<pi"mj違 p<pi"truy隠n t違i 8k羽p"p<pi"8 r"泳ng yêu c亥w"pi {"e pi"v<pi"e栄a

ph映 t違i, tho違 mãn nh英pi"8k隠u ki羽n ràng bu瓜c v隠 kinh t院 và k悦 thu壱t Lu壱p"x<p này

d詠a trên n隠n t違n thu壱t toán PSO, s穎 d映pi" rj逢挨pi" pháp Pseudo-gradient Particle

Swarm Optimization (PGPSO) nh茨o"v<pi"mj違 p<pi"j瓜i t映 c栄a bài toán

1.2 M影C TIÊU NGHIÊN C永U

Trong h羽 th嘘pi"8k羽n, m荏 r瓜pi"n逢噂i truy隠n t違i dài h衣n có m映e"vk‒w"n "v·o"8逢嬰c rj逢挨pi" p"z¤{"f詠pi"vj‒o"e e"8逢運ng dây và thi院t b鵜 m噂i v噂i v嘘p"8亥w"v逢"x "ejk"rj "

v壱n hành nh臼 nh医t

A隠 v k"8«"f́pi"rj逢挨pi"rj r"RUQ"e違i ti院n m噂i RIRUQ"8吋 gi違i quy院t bài toán

TEP v噂i h羽 s嘘 co và v壱n t嘘c 8逢嬰e"v<pi e逢運ng b荏i pseudo-gradient Pseudogradient j逢噂ng các ph亥n t穎 8吋 chúng nhanh chóng di chuy吋p"8院p"8k吋m h瓜i t映, nh茨m giúp cho

l運i gi違k"d k"vq p"8逢嬰e"pjcpj"j挨p

1.3 PH萎M VI NGHIÊN C永U

A隠 v k"8逢嬰c nghiên c泳u d詠c"vt‒p"rj逢挨pi"rj r"rugwfq-gradient PSO, xây d詠ng

mô hình toán h丑c c栄a bài toán Dùng ph亥n m隠m Matlab và thu壱t toán PGPSO 8吋

gi違i bài toán TEP l詠a ch丑p"vj‒o"e e"8逢運pi"f¤{"8吋 t嘘k"逢w"v鰻n th医t công su医t 永ng

d映ng tính bài toán TEP trên các h羽 th嘘pi"8k羽n chu育n IEEE 14 nút, IEEE 30 nút,

IEEE 118 nút, so sánh v噂i các ph逢挨pi"rj r"mj e nh茨m làm rõ s詠 逢w"xk羽t c栄c"8隠 tài

1.4 K蔭T QU謂 VÀ T井M QUAN TR窺NG C曳C"A陰 TÀI

Nghiên c泳u 泳ng d映ng s詠 c違i ti院n PSO v噂k" rj逢挨pi" rj r" rugwfq" - gradient

Particle Swarm Optimazation vào bài toán m荏 r瓜pi" n逢噂k" 8k羽n truy隠n t違i trong h羽

th嘘pi"8k羽n V噂i s詠 c違i ti院n này s胤 làm cho l運i gi違i c栄c"d k"vq p"8逢嬰c t嘘k"逢w"j挨p"x "

h瓜i t映 pjcpj"j挨p0 Ak隠u này cho th医y t亥m quan tr丑ng c栄a nó trong vi羽c tìm ra m瓜t l運i

gi違i t嘘t nh医t, t嘘k"逢w"pj医t Thu壱t toán này 8逢嬰c áp d映pi"8吋 gi違i bài toán trên h羽 th嘘ng 8k羽n IEEE 14 nút, IEEE 30 nút, IEEE 118 nút và so sánh k院t qu違 8衣v"8逢嬰c v噂i các rj逢挨pi"rj r"mj e0

1.5 N浦I DUNG C曳C"A陰 TÀI

Ej逢挨pi"3<"Ik噂i thi羽w"8隠 tài, lý do và m映c tiêu nghiên c泳u c栄c"8隠 tài

Ej逢挨pi"4<"T鰻ng quan v隠 m瓜t s嘘 rj逢挨pi"rj r"ik違i bài toán TEP0"A欝ng th運i gi噂i

thi羽u v隠 ph逢挨pi"rj r"RUQ"x "vjw壱t toán PSO c違i ti院n

Ej逢挨pi"5< Thành l壱p bài toán TEP và 泳ng d映ng thu壱t toán RIRUQ"8吋 gi違i bài

EJ姶愛PI"4

T 蔚NG QUAN V陰 M浦T S渦 RJ姶愛PI"RJèR"IK謂I BÀI TOÁN TEP

VÀ THU 一T TOÁN PSO C謂I TI蔭N

2.1 T 蔚NG QUAN V陰 M浦T S渦 RJ姶愛PI"RJèR"IK謂I BÀI TOÁN TEP

Quy ho衣ch phát tri吋n h羽 th嘘pi"8k羽p"vtqpi"v逢挨pi"nck"n "o瓜t nhi羽m v映 r医t quan

tr丑ng c栄c"pi逢運i l壱p k院 ho衣ch và thi院t k院 cung c医r"8k羽n Cùng v噂i s詠 phát tri吋n c栄a

cu瓜c s嘘ng, nhu c亥u s穎 d映pi"p<pi"n逢嬰pi"8k羽p"v<pi"n‒p"vj·"{‒w"e亥w"8員t ra v噂k"n逢噂i

truy隠n t違i càng kh逸e"mjg"j挨p0"X·"x壱{"8 k"j臼i ph違i có m瓜t thu壱v"vq p"z e"8鵜nh c医u

trúc m衣pi"8k羽n t嘘k"逢w"j挨p0

Vì v壱y nhi羽m v映 c栄c"p„"n "z e"8鵜nh c医u hình t嘘k"逢w"vjgq"u詠 phát tri吋n c栄a ph映 t違i

x "u挨"8欝 quy ho衣ch ngu欝p"8嘘i v噂i th運i gian quy ho衣ej"v逢挨pi"泳ng v噂i yêu c亥u phân

ph嘘i 8k羽p"p<pi"o瓜t cách an toàn và kinh t院 D磯n t噂i vi羽c s胤 ph違i gi違i quy院t các v医n 8隠:

‚ P挨k"8員v"e e"8逢運ng dây truy隠n t違i m噂i

‚ Th運k"8k吋m xây d詠ng

‚ Ki吋u c栄c"8逢運ng dây

Quy ho衣ej"n逢噂k"8k羽n liên quan ch員t ch胤 v噂i quy ho衣ch ngu欝p"8k羽p0"P„"8詠a trên e挨"u荏 u挨"8欝 quy ho衣ch ngu欝p"8k羽p"pj逢pi"n衣i 違pj"j逢荏ng tr荏 l衣i t噂i quy ho衣ch ngu欝n 8k羽n

Ucw"mjk"e„"u挨"8欝 8鵜a lí v鵜 vt "e e"pj "o {"8k羽n và các trung tâm ph映 t違i, ta ph違i

ti院n hành vi羽c quy ho衣ch phát tri吋p"n逢噂k"8k羽n v噂i nhi隠u c医r"8k羽p" r"mj e"pjcw"8吋

truy隠n t違i và phân ph嘘k"8k羽p"p<pi"v瑛 e e"pj "o {"8k羽p"8院n các h瓜 tiêu th映 Kho違ng

cách truy隠n t違i càng xa, công su医t truy隠n t違i càng l噂n thì c医r"8k羽n áp ph違i càng cao 8吋 h衣n ch院 t鰻n th医v"vt‒p"8逢運ng dây

Vi羽c quy ho衣ej"n逢噂k"8k羽n truy隠n tài c亥n ph違k"n逢w"#"8院p"u挨"8欝 m衣ng hi羽n có và

ph違i th臼a mãn các ràng bu瓜c v隠 quy ho衣ej"n逢噂k"8k羽p"pj逢"n "e医r"8k羽n áp, 鰻p"8鵜nh c栄a

h羽 th嘘ng Vì v壱y so v噂i quy ho衣ch ngu欝p"8k羽p"vj·"sw{"jqcej"n逢噂k"8k羽n ph泳c t衣r"j挨p0

Piw{‒p"n#"e挨"d違n c栄a quy ho衣ej"n逢噂k"8k羽n là c詠c ti吋u v嘘p"8亥w"v逢 và chi phí v壱n

hành nh茨m th臼a mãn yêu c亥u c栄a s詠 phân ph嘘k"8k羽p"p<pi"cp"vq p"x "vkp"e壱y t噂i các

trung tâm ph映 t違i Quy ho衣ej"n逢噂k"8k羽p"8逢嬰e"ejkc"vj pj"e e"ikck"8q衣p"pj逢"ucw<"8亥u

tiên, trình bày các mô hình toán h丑c c栄a TEP g欝m các ma tr壱n t鰻ng d磯n, các thu壱t

toán l壱p trình tuy院n tính."8 pj"ik "e e"m院 ho衣ch xây d詠ng b茨ng các công c映 t嘘k"逢w"

hóa

Quá trình quy ho衣ej"n逢噂i truy隠p"v k"vc"8員t ra nh英ng gi違 thi院v"pj逢"ucw<"E e"p¿v"

ngu欝n và nút t違i trong m衣pi"8k羽n có cùng m瓜t c医r"8k羽n áp

Quy ho衣ej"p<pi"n逢嬰pi"n "d k"vq p"8逢嬰e"swcp"v¤o"8嘘i v噂i m丑i qu嘘e"ikc"8吋 có th吋

cung c医r"p<pi"n逢嬰ng m瓜t cách có hi羽u qu違 cho phát tri吋n kinh t院 e pi"pj逢"rj映c v映

cho xã h瓜i Quy ho衣ch h羽 th嘘ng g欝m có quy ho衣ch ngu欝n, quy ho衣ej" n逢噂i, quy

ho衣ch ph映 t違i

2.2 T 蔚PI"SWCP"EèE"RJ姶愛PI"RJèR"IK謂K"AÊ"A姶営C ÁP D影NG

E e"rj逢挨pi"pháp m荏 r瓜pi"n逢噂i truy隠n t違i d詠c"vt‒p"rj逢挨pi"rj r"o»"j·pj"j„c"d k"

toán v隠 d衣ng toán h丑c r欝i s穎 d映ng các gi違i thu壱t toán h丑c tìm ra l運i gi違i t嘘k"逢w"8詠a

trên các ràng bu瓜e"e„"vt逢噂c M瓜t bài toán g欝m các bi院n, hàm m映c tiêu và các ràng

bu瓜c

Hàm m映c tiêu là hàm c栄a các bi院n Hàm m映e"vk‒w"8吋 t嘘k"逢w"d k"vq p"o荏 r瓜ng n逢噂k"pj逢"x隠 ejk"rj "8亥w"v逢"x "ejk"rj "x壱n hành

Ràng bu瓜c: g欝o"e e"8k隠u ki羽n xây d詠ng, c壱n trên, c壱p"f逢噂i c栄a các bi院n, công

su医t c栄a ngu欝p"È"E e"o»"j·pj"vq p"x隠 m荏 r瓜pi"n逢噂i thì các ràng bu瓜c ch栄 y院u v隠

quá t違k"8逢運ng dây và cân b茨ng công su医t

A吋 gi違i bài toán quy ho衣ej"n逢噂k"8k羽n thì ta gi違i các bài toán v隠 quy ho衣ch tuy院n

tính, quy ho衣ej"8瓜ng, thu壱t toán nhánh và c壱p."rj逢挨pi"rj r"j·pj"j丑c Tuy nhiên

e pi"e p"e„"o瓜t s嘘 h衣n ch院 trong tính toán khi 泳ng d映ng vào th詠c t院0"E e"rj逢挨pi"

rj r"8吋 gi違i bài toán có s詠 v e"8瓜ng qua l衣i gi英a các bi院n Tuy nhiên, s嘘 n逢嬰ng các

bi院n r医t l噂n và các ràng bu瓜c r医t ph泳c t衣p nên các công c映 t嘘k"逢w"j„c"u胤 khó gi違i

quy院t cho nh英ng bài toán t嘘k"逢w"n噂n

E e"rj逢挨pi"rj r"vj逢運ng s穎 d映ng trong quy ho衣ch m荏 r瓜pi"n逢噂i truy隠n t違i:

2.2.1 Rj逢挨pi"rj r"v·o"mk院m Tabu

Rj逢挨pi"rj r"v·o"mk院o"Vcdw" n "rj逢挨pi"rj r"ik違i quy院t v医p"8隠 b茨ng cách

8 pj"ik "mkpj"pijk羽o"x "v·o"8院n gi違i pháp b茨ng phép th穎 và sai

Vtqpi" rj逢挨pi" rj r" p {." d k" vq p" sw{" jq衣ch m荏 r瓜pi" n逢噂k" 8k羽n truy隠n t違i 8逢嬰c quy thành bài toán t嘘k"逢w"rjk"vw{院n:

系沈珍: chi phí xây d詠ng m衣ch m噂i t衣i nhánh i-j

券沈珍: s嘘 n逢嬰ng m衣ch m噂k"8逢嬰c xây d詠ng t衣i nhánh i-j

g<"vj»pi"u嘘 ph衣v"nk‒p"swcp"8院n t鰻n th医t c栄a ph映 t違i do thi院u công su医t truy隠n

t違i

r: m違ng ph映 t違i b鵜 sa th違i

B: ma tr壱p"8k羽n d磯n

g: m違ng các bus công su医t tác d映ng

d: m違ng các bus d詠 báo ph映 t違i

血沈珍: dòng công su医t tác d映ng ch衣y trong nhánh i-j

紘沈珍提<"8k羽n d磯p"dcp"8亥u c栄a nhánh i-j

捲沈珍: t鰻ng s嘘 m衣ej"8k羽n m噂i thêm vào nhánh i-j

肯沈 肯珍: góc pha c栄c"8k羽n áp t衣i nút i và j

紘沈珍<"8k羽n d磯n c栄a m衣ch

血沈珍陳銚掴: gi噂i h衣n dòng công su医t trong nhánh i-j

訣陳銚掴: m違ng công su医t l噂n nh医t c栄a các bus ngu欝n

券沈珍陳銚掴: s嘘 m衣ch m噂i l噂n nh医t t衣i nhánh i-j

Trong hàm m映c tiêu th吋 hi羽n chi phí xây d詠pi"8逢運ng dây m噂i, máy bi院n áp

m噂kÈ"épi"x噂i thông s嘘 ph衣t khi ph映 t違i b鵜 sa th違i Thông s嘘 ph衣v"g"8逢嬰e"z e"8鵜nh

t瑛 vi羽c nghiên c泳w"v pj"x噂k"v e"8瓜ng lên khách hàng khi m医v"8k羽n Thông s嘘 này th吋

hi羽n m泳c giá cao nh医t mà khách hàng mu嘘n tr違 8吋 8逢嬰c cung c医p liên t映c

Hình 2.1: U挨"8欝 gi違i thu壱t thu壱t toán Tabu

404040"Rj逢挨pi"rj r"IC

Thu壱t toán GA (Genetic Algorithm) trình bày vi羽c gi違i bài toán phân b嘘 công

su医t t嘘k"逢w"vtqpi"o衣pi"8k羽n l噂n s穎 d映pi"rj逢挨pi"rj r"ik違i thu壱t gen Thu壱t toán GA 8逢嬰c phát minh b荏k"Jqnncpf"x q"8亥u nh英pi" p<o"3;92"n "rj逢挨pi" rj r"v·o"mk院m

toàn c映c ng磯u nhiên mà d詠a theo s詠 8 pj"ik "fk"vtw{隠n t詠 nhiên GA ho衣v"8瓜ng trên

qu亥n th吋 c栄a nh英ng l運i gi違i 泳ng v噂i vi羽c gi違i mã chu厩i h英u h衣n g丑i là nhi宇m s逸c th吋

(NST) K院t qu違 này 8逢嬰c bi吋u di宇p"f逢噂i d衣ng chu厩i s嘘 nh鵜 phân ho員c các ký hi羽u o«"j„c"mj e"8逢嬰c g丑i là nhi宇m s逸c th吋0"A吋 8衣v"8逢嬰c k院t qu違 t嘘i 逢w"vj· m厩i NST

ph違k"vtcq"8鰻i thông tin b茨ng cách s穎 d映ng nh英ng toán t穎 o逢嬰n t瑛 gen t詠 pjk‒p"8吋

làm ra l運i gi違i t嘘k"逢w0"J o"o映c tiêu d́pi"8吋 tính toán là c詠c ti吋u chi phí 8亥w"v逢 v噂i

các ràng bu瓜c công su医v"o {"rj v."8k羽n áp các nút, t映 d́."8亥u phân áp n茨m trong

gi噂i h衣n cho phép Th運i gian tính toán có th吋 gi違m xu嘘ng b茨ng cách phân chia các

ràng bu瓜c th映 8瓜ng trong gi噂i h衣n m隠m s穎 d映ng bài toán dòng công su医t truy隠n

th嘘ng M衣pi"KGGG"52"p¿v"8逢嬰c 泳ng d映pi"8吋 ki吋m tra tính hi羽u qu違 c栄a gi違i thu壱t

K院t qu違 8逢嬰c so sánh v噂i các cách gi違i khác c栄a gi違i thu壱v"IC"x "rj逢挨pi"rj r"GR0

GA có nhi隠w"逢w"8k吋o"vtqpi"v pj"vq p."pj逢"8挨p"ik違n và t鰻ng quát hóa Ngoài ra,

nó còn tìm ra nhi隠u k院t qu違 m瓜v""e ej""8欝ng th運k""o ""e e""rj逢挨pi""rj r"vj»pi"vj逢運pi"mj»pi"n o"8逢嬰c Vì th院, kh違 p<pi"v·o"tc"m院t qu違 t嘘k"逢w"vq p"e映e"8逢嬰c nâng n‒p0"姶w"8k吋m chính c栄a GA là tìm ra k院t qu違 g亥n t嘘k"逢w"vtqpi"vj運i gian ng逸n so v噂i

e e""rj逢挨pi""rj r""f ""v·o""pi磯w""pjk‒p""mj e""pj逢"Ukowncvgf""cppgcnkpi""*UC+""jc{"

Qui ho衣ej""8瓜ng (DP) Tuy nhiên, GA ph映 thu瓜c nhi隠w"x q"j o"v逢挨pi"vj ej."pj衣y

v噂i t雨 l羽 nck"x ""8瓜t bi院p."u挨""8欝 o«"j„c"e e"dkv"x ""8瓜 d嘘c c栄c"8逢運ng cong không

gian dò tìm d磯p""8院n l運i gi違i

Thu壱t toán di truy隠n có mô hình toán h丑c t鰻pi"sw v"j挨p"uq"x噂k"rj逢挨pi"v·o"

ki院o"Vcdw0"Vtqpi"8„"j o"o映c tiêu là chi phí s違n xu医t và truy隠n t違i

O»"j·pj"v pj"n "ejk"rj "z¤{"f詠ng, t益 l羽 chi院t kh医w"K"j pi"p<o."v 0 v嘘p"8亥w"v逢"

và chi phí v壱p"j pj"p<o"i嘘c, v噂k"v3"p<o"dcp"8亥u và t2 - t1

c1(x) là v嘘p""8亥w"v逢"x "f1(y) là chi phí v壱p"j pj"j pi"p<o

Mô hình g欝o"ejk"rj " 8亥w"v逢"x " v壱n hành dùng cho s違n xu医t và truy隠n t違i 8k羽n, có th吋 vi院t thành hàm m映c tiêu:

ŒÆº 鶏鎮墜鎚鎚 噺" デ賃樺朝日訣賃岫撃沈態髪 撃珍態伐 に撃沈撃珍潔剣嫌肯沈珍岻 (2.13)

絞沈津塚 là h羽 s嘘 chi院t kh医u v嘘p"8亥w"v逢"荏 th運k"8k吋m hi羽n t衣i

Cij là chi phí c栄a m瓜t m衣ej"8逢嬰c thêm vào

n0ij c医w"vt¿e"pj pj"dcp"8亥u

Ci là chi phí l逸r"8員t c栄c"o {"rj v"8k羽n th泳 I

Ni s嘘 o {"rj v"8k羽p"8逢嬰c thêm vào

絞墜椎勅追 là h羽 s嘘 chi院t kh医u theo th運i gian (v pj"vjgq"p<o+""ejq"sw{"jq衣ch h衣

t亥ng, OCi chi phí v壱n hành c違 p<o"e栄a má{"rj v"8k羽n th泳 I thêm công su医t tác d映ng

Gi

OCj chi phí v壱p"j pj"j pi"p<o"e栄c"o {"rj v"8k羽p"l"8«"8逢嬰c l逸r"8員t s印n và d挨o"e»pi"uw医t tác d映ng gj,

glà h羽 s嘘 chi phí khi m医t t違k."t"n "xfiev挨"o医t t違i t衣i thanh cái xét them rk , B là

ma tr壱n d磯n n衣p c栄a m衣pi"8i羽n và các m衣ej"8cpi"zfiv"dcp"8亥u ,G là vector công su医t

tác d映pi"d挨o"x q"o {"rj v"8k羽p"8cpi"zfiv."i"n "xgevqt"e»pi"uw医t tác d映pi"d挨o"x q"

o {"8k羽n có s印n, là vector góc tai jthanh cái 肯沈, 剛沈珍 là góc l噂n nh医t gi英a nút i và j

và d là vector t違i 軽沈 券沈珍 訣珍 罫沈 là các gi噂i h衣p"vt‒p"vjc{"8鰻k"8逢嬰c và 軽沈 券沈珍 訣珍 罫沈 là

gi噂i h衣p"f逢噂i

U挨"8欝 thu壱t toán GA:

Hình 2.2: u挨"8欝 gi違i thu壱t thu壱t toán GA

2.2.3 Rj逢挨pi"rj r"nk羽t kê 育n 0-1

Vtqpi"rj逢挨pi"rj r"p {."d k"vq p"sw{"jq衣ch m荏 r瓜pi"n逢噂i truy隠n t違k"8逢嬰c

mô t違 b茨ng mô hình toán h丑c sau:

Sai

f: vecto dòng công su医t tác d映ng trong nhánh

g: vecto dòng công su医t tác d映ng c栄a ngu欝n

d: vecto dòng công su医t tác d映ng c栄a t違i

血沈珍: vecto t鰻ng dòng công su医t trong nhánh ij

紘沈珍提 髪 捲沈珍: t鰻ng dung d磯n c栄a nhánh ij

肯沈 肯珍: góc pha c栄c"8k羽n áp t衣i nút i và j

D k"vq p"p {"8逢嬰c phân tích thành hai bài toán nh臼:

- Bài toán chi phí v壱n hành:

Min w = 糠結戴堅

- Bài toán v嘘p"8亥w"v逢

ŒÆº "懸 噺 版デ 潔沈 珍 沈珍捲沈珍繁

2.2.4 Rj逢挨pi"rj r"Mgtpgn-Oriented

Hi羽n nay, h羽 th嘘pi" 8k羽n c栄a các qu嘘c gia trên th院 gi噂k" 8cpi" e„" zw" j逢噂ng

chuy吋n t瑛 h羽 th嘘pi"8k羽n t壱p trung (các khâu s違n xu医t, truy隠n t違i và phân ph嘘k"8k羽n p<pi"8隠w"fq"pj "p逢噂c n逸m gi英) sang m瓜t h羽 th嘘pi"8k羽n không t壱r"vtwpi0"Mjk"8„"e e"rj逢挨pi"rj r"sw{"jq衣ch m荏 r瓜ng h羽 th嘘pi"8k羽n ph違i có nh英pi"vjc{"8鰻k"8吋 phù h嬰p

nh医v"ejq"e "pj¤p" o·pj0"A吋 gi違i quy院v"8逢嬰e"d k"vq p"p {."rj逢挨pi"rj r" Mgtpgn" Î

Oriented d詠a vào lý thuy院v"vt "ej挨k"j嬰r"v e"n "e挨"u荏 cho các th臼a thu壱n liên k院t gi英a

e e"pi逢運k"ej挨k0"E e"pi逢運k"ej挨k"u胤 8 o"rj p"x噂i nhau theo ki吋u xoay vòng K院t

thúc m厩k"x pi"8 o"rj p."o瓜t liên k院t m噂i s胤 8逢嬰c t衣o ra t瑛 liên k院v"e "jq員c không

có liên k院t nào G欝o"e„"5"ikck"8q衣n:

- Tính toán và g穎k"8k"e e"ej q"jcpi"nk‒p k院t

Gi噂i h衣p"vt‒p"x "f逢噂i c栄c"8k羽n áp và công su医t mát phát

Pgi,minø"Rgiø PGi,minø PGi,max="k?3.È.Pg

Vgi,minø"Xgiø VGi,minø PGi,max="k?3.È.Pg

U挨"8欝 thu壱t toán DE gi違i bài toán TEP:

Hình 2.3: u挨"8欝 gi違i thu壱t thu壱t toán DE

2.2.6 Rj逢挨pi"rj r"HC"*Hktghn{"Cniqtkvjo+"

L医y c違m h泳ng t瑛 vi羽c nh医p nháy c栄c" 8qo" 8„o." HC" 8逢嬰e" 8隠 xu医t b荏i ZkpUjg[cpi" x q" p<o" 422:0" E e" m院t qu違 th穎 nghi羽m cho th医y tính hi羽u qu違c栄a

thu壱v"vq p"HC"vtqpi"d k"vq p"GF"8c"o映c tiêu v噂i nhi隠u ràng bu瓜c ph泳c t衣p FA ph映

thu瓜c nhi隠u các thông s嘘l詠a ch丑p0"A¤{"n "vjw壱t toán m噂i, h泳a h姻n vì thu壱v"vq p"8挨p"

gi違n và cho k院t qu違 pjcpj"j挨p"e e"vjw壱v"vq p"vt逢噂e"8„0

Kh荏i t衣o qu亥n th吋

姶噂e"n逢嬰ng qu亥n th吋 riêng

E k"8員t thông s嘘

B逸v"8亥u

Sai

V<pi"u嘘 l亥n 8院m

4050"RJ姶愛NG PHÁP PSO

2.3.1 Gi 噂i thi羽u

Thu壱t toán PSO (Particle Swwarm Optimization) Î t嘘k"逢w"d亥{"8 p"n "o瓜t

trong nh英ng thu壱t toán xây d詠ng d詠a trên khái ni羽m trí tu羽 b亥{"8 p"8吋 tìm ki院m l運i

gi違i cho các bài toán t嘘k"逢w"j„c"vt‒p"o瓜t không gian tìm ki院o"p q"8„0"RSO là m瓜t

d衣ng c栄a các thu壱t toán ti院n hóa qu亥n th吋 8«"8逢嬰c bi院v"8院p"vt逢噂e"8¤{"pj逢"ik違i thu壱t

di truy隠n (GA) Tuy v壱y PSO khác v噂i GA 荏 ch厩 nó thiên v隠 s穎 d映ng s詠 v逢挨pi"v e"

gi英a các cá th吋 trong m瓜t qu亥n th吋 8吋 khám phá không gian tìm ki院m PSO là k院t

qu違 c栄a s詠 mô hình hóa vi羽e"8 p"ejko"dc{"8k"v·o"mk院m th泳e"<p"ejq"p‒p"vj逢運ng

8逢嬰c x院p vào lo衣i thu壱t toán có s穎 d映ng trí tu羽 b亥{"8 p0"RUQ"8逢嬰c gi噂i thi羽u vào p<o"3;;7"v衣i m瓜t h瓜i ngh鵜 IEEE b荏i James Kennedy và Rusell C.Eberhart

Thu壱t toán có nhi隠u 泳ng d映ng quan tr丑ng trong t医t c違 e e"n pj"x詠c mà 荏 8„"

8 k"j臼i ph違i gi違i quy院t các bài toán t嘘k"逢w"j„c0"A吋 hi吋u rõ thu壱t toán PSO ta hãy

xem m瓜t ví d映 8挨p"ik違n v隠 quá trình tìm ki院m th泳e"<p"e栄a m瓜v"8 p"ejko0"Mj»pi"

gian tìm ki院m th泳e"<p"n¿e"p {"n "vq p"d瓜 không gian ba chi隠w"o "ej¿pi"vc"8cpi"ukpj"

s嘘ng T衣i th運k"8k吋m b逸v"8亥u tìm ki院m c違 8 p"dc{"vjgq"o瓜v"j逢噂pi"p q"8„."e„"vj吋 là

r医t ng磯u nhiên Tuy nhiên sau m瓜t th運i gian tìm ki院m m瓜t s嘘 cá th吋 vtqpi"8 p"d逸t 8亥w"v·o"tc"8逢嬰e"p挨k"e„"ej泳a th泳e"<p0"V́{"vjgq"u嘘 n逢嬰ng th泳e"<p"x瑛a tìm ki院m, mà

cá th吋 g穎i tín hi羽w"8院n các cá th吋 8cpi"v·o"mk院m 荏 vùng lân c壱n, tín hi羽u này nhanh

chóng lan truy隠n trên toàn qu亥n th吋 D詠a vào thông tin nh壱p"8逢嬰c m厩i cá th吋 s胤 8k隠u ch雨pj"j逢噂ng bay và v壱n t嘘e"vjgq"j逢噂ng v隠 p挨k"e„"pjk隠u th泳e"<p"pj医t C挨"ch院

này giúp c違 8 p"ejko"v·o"tc"p挨k"e„"pjk隠u th泳e"<p"pj医t trên không gian tìm ki院m vô

cùng r瓜ng l噂p0"Pj逢"x壱{"8 p"ejko"8«"f́pi"vt "vw羽, ki院n th泳c và kinh nghi羽m c栄a c違

8 p"8吋 pjcpj"ej„pi"v·o"tc"p挨k"ej泳a th泳e"<p0"D¤{"ik運 chúng ta tìm hi吋u làm cách

nào mà m瓜t mô hình trong sinh ho衣v"pj逢 v壱y có th吋 áp d映ng trong tính toán và sinh

ra thu壱t toán PSO mà chúng ta t瑛ng nh逸e"8院n Vi羽e"o»"j·pj"j„c"p {"vj逢運pi"8逢嬰c

g丑i là quá trình ph臼ng sinh h丑e"*dkqkpurktgf+"o "ej¿pi"vc"vj逢運ng th医y trong các

ngành khoa h丑c khác M瓜t thu壱v"vq p"8逢嬰c xây d詠ng d詠a trên vi羽c mô hình hóa các

quá trình trong sinh h丑e" 8逢嬰c g丑i là thu壱t toán ph臼ng sinh h丑c (bioinspired

algorithms)

Hãy xét bài toán t嘘i 逢w"e栄a hàm s嘘 F không gian n chi隠u M厩i v鵜 trí trong

không gian là m瓜v" 8k吋m t丑c" 8瓜 n chi隠u Hàm F là hàm m映e" vk‒w" z e" 8鵜nh trong

không gian n chi隠u và nh壱n giá tr鵜 th詠c M映e"8 ej"n "v·o"tc"8k吋m c詠c ti吋u c栄a hàm F

trong mi隠p"z e"8鵜pj"p q"8„0"Vc"d逸v"8亥u xem xét s詠 liên h羽 gi英a bài toán tìm th泳e"<p"

v噂i bài toán tìm c詠c ti吋u c栄c"j o"vjgq"e ej"pj逢 sau Gi違 s穎 r茨ng s嘘 n逢嬰ng th泳e"<p"

t衣i m瓜t v鵜 trí t雨 l羽 ngh鵜ch v噂i giá tr鵜 c栄a hàm F t衣i v鵜 vt "8„0"E„"pij c"n "荏 m瓜t v鵜 trí

mà giá tr鵜 hàm F càng nh臼 thì s嘘 n逢嬰ng th泳e"<p"e pi"n噂n Vi羽c tìm vùng ch泳a th泳c

<p"pjk隠u nh医v"v逢挨pi"v詠 pj逢 vi羽c tìm ra vùng ch泳c"8k吋m c詠c ti吋u c栄a hàm F trên

không gian tìm ki院m

2.3.2 Bi 吋u th泳e"e挨"d違n c栄a thu壱t toán PSO

Gi嘘pi" pj逢" pj英pi" rj逢挨pi" rj r" v嘘k" 逢w" f詠c" vt‒p" o»" j·pj" f¤p" e逢" mj e" pj逢"

GA, PSO b逸v"8亥u b茨ng m瓜v"vt逢運ng h嬰p ng磯u nhiên c栄a các cá th吋 c栄a c瓜pi"8欝ng f¤p"e逢"vtqpi"mj»pi"ikcp" tìm ki院m Tuy nhiên không gi嘘ng v噂k"e e"rj逢挨pi"rj r"

ti院n hóa khác trong PSO không có s詠 k院t n嘘i gi英a các ph亥n t穎 di truy隠n trong quá

trình tìm ki院m, thu壱t toán PSO làm vi羽c d詠a trên 泳ng x穎 xã h瓜i c栄a các ph亥n t穎

trong nhóm Vì v壱y, k院t qu違 t嘘k"逢w"vq p"e映c do s詠 hi羽u ch雨nh qu悦 8衣o c栄a các cá th吋

s胤 d磯p"8院n v鵜 trí t嘘t nh医t và ph亥n t穎 t嘘k"逢w"pj医t trong nhóm sau m厩i l亥p"d逢噂c tính Rj逢挨pi" rj r" RUQ" vt荏 nên ph鰻 bi院p" x·" v pj" 8挨p" ik違n và kh違 p<pi" j瓜i t映 nhanh ej„pi"8衣t k院t qu違 t嘘t

Trong thu壱t toán PSO, qu悦 8衣o c栄a m厩i cá th吋 trong không gian tìm ki院m 8逢嬰c hi羽u ch雨nh b茨pi"e ej"vjc{"8鰻i v壱n t嘘c c栄a t瑛ng cá th吋, thông qua kinh nghi羽m

bay c栄a nó và kinh nghi羽m bay c栄a nh英ng cá th吋 khác trong không gian tìm ki院m

Vector v鵜 vt "x "xgev挨t"x壱n t嘘c c栄a m瓜t cá th吋 th泳 i troni"mj»pi"ikcp"8c"ejk隠u là:

:辿 噺 岫®怠怠 ®怠態 ®樽岻;"8辿 噺 岫©怠怠 ©怠態 ©樽岻 (2.34)

Vj»pi"swc"e ej"8員v"j o"8鵜pj"pij c."ej¿pi"vc"u胤 v·o"tc"8逢嬰c giá tr鵜 phù h嬰p

nh医t t衣i th運k"8k吋m t là Gbest = (p11;p12; ;pn+0"Ucw"8„."x壱n t嘘c m噂i và trí m噂i c栄a các

cá th吋 8逢嬰c tính toán b茨ng 2 bi吋u th泳c sau:

©辿辰谷袋怠 噺 ©辿辰谷 髪 ̊怠 ø̇º¸怠岫ı̈̋œß辿辰谷 伐 ®辿辰賃 岻 髪 ̊態 ø̇º¸態岫̌̈̋œß辿辰谷 伐 ®辿辰谷岻 (2.35)

Vtqpi"8„"

c1; c2 là nh英ng h茨ng s嘘 gia t嘘c

rand1 và rand2 là d衣ng t衣o s嘘 ng磯w"pjk‒p"vtqpi"8q衣n [0;1] (2 hàm này có m嘘i

liên h羽 8欝ng d衣ng v噂i nhau)

Ph亥p"8亥u tiên trong công th泳c (2.35+"8衣i di羽n cho v壱n t嘘e"vt逢„e"8„."8吋 t衣q"8 "

cho cá th吋 ti院p t映e"8k"ncpi"vjcpi"vtqpi"mj»pi"ikcp"v·o"mk院m Thành ph亥n th泳 4."8逢嬰c

xem là thành ph亥p"Eqipkvkxg."8衣i di羽n cho suy tính nhân t衣o c栄a các cá th吋 Chính

thành ph亥n này s胤 j逢噂ng các cá th院 8院n v鵜 trí t嘘t nh医t c栄a nó Thành ph亥n th泳 3 8逢嬰c xem là thành ph亥n xã h瓜k."p„"8衣i di羽n cho hi羽u 泳ng colaborative c栄a cá th吋

trong quá trình tìm ki院m l運i gi違i t嘘k"逢w"vq p"e映c, chính thành ph亥n xã h瓜i s胤 lôi kéo

các cá th吋 j逢噂pi"8院n giá tr鵜 t嘘k"逢w"vq p"e映c

Dcp"8亥u các cá th吋 8逢嬰c t衣o ra v噂i 1 v鵜trí ng磯w"pjk‒p."ucw"8„"e e"x壱n t嘘c

ng磯w" pjk‒p" 8逢嬰c 医p" 8鵜nh cho t瑛ng cá th吋 S詠 phù h嬰p c栄a các cá th吋 8逢挨e" 逢噂c n逢嬰ng thông qua hàm m映c tiêu 雲 m厩i th運k"8k吋m, v壱n t嘘c c栄a t瑛ng cá th吋 8逢嬰c tính

toán thông qua và v鵜 trí trong l亥p"逢噂e"n逢嬰ng t噂k"8逢嬰c c壱p nh壱t l衣i b茨ng công th泳c

(2.36) Sau m厩i kho違ng th運i gian n院u các cá th吋 tìm ra v鵜 trí t嘘k"逢w"j挨p"x鵜 vt "vt逢噂c

thì v鵜 trí c栄c"p„"8逢嬰e"n逢w"x q"d瓜 nh噂 M瓜t cách khái quát, v壱n t嘘c l噂n nh医t (Vmax)

cho m厩k"oq8wng"e栄a vector v壱n t嘘c c栄a các cá th吋 8逢嬰e"8鵜pj"pij c"8吋 8k吋u khi吋n

ph衣m vi c栄a các cá th吋 trong không gian tìm ki院o"ejq"pi逢運i dùng t詠 8鵜pj"pij c0

Thu壱t toán PSQ"8逢嬰c mô t違 pj逢"ucw<

Thiｘt lｆp giá trお vｆn tぐc và vお trí cho mざi phＺn tぬ

⇒ずe"n⇔ぢng hàm thích hぢp cho vお trí mざi phＺn tぬ

Khぞi tＴo giá trお dcp"8Ｚu cho mざi phＺn tぬ 8ｘn vお trí tぐt nhＸt pbestd

Khぞi tＴo vお trí cてa phＺn tぬ vずi hàm phù hぢp nhＸv"8ｘn vお trí tぐt nhＸt toàn cつc

gbest

Trong khi tiêu chuｂp"8kあm cuぐk"ej⇔c"iｐp

Tính vｆn tぐc mずi cho mざi phＺn tぬ

Cｆp nhｆt vお trí mずi cho mざi phＺn tぬ

⇒ずe"n⇔ぢng hàm phù hぢp cho mざi phＺn tぬ

Nｘu giá trお phù hぢp tぐv"j￢p"ik "vtお phù hぢp trong nhのng lＺn lｐp vt⇔ずc, khぞi

tＴo vお trí cてa phＺn tぬ hiうn tＴk"pj⇔"n "ik "vtお pbestd mずi

Pi⇔ぢc lＴi, vお trí phＺn tぬ phù hぢp vずi giá trお phù hぢp nhＸt trong nhのng lＺn

lｐr"vt⇔ずc thì khぞi tＴo giá trお pbestd mずi

Chがn vお trí cてa phＺn tぬ phù hぢp vずi giá trお tぐt nhＸt cてa tＸt cＶ các phＺn tぬ là

gbest mずi

Kｘt thúc

2.3.3 M 瓜t s嘘 d衣ng c違i ti院n c栄a thu壱t toán PSO

2.3.3.1 D 衣ng Constriction PSO (PSO CF)

X q""p<o""4224.""Engte""x ""Mgppgf{""8«""ej泳ng t臼 r茨ng m瓜t h羽 s嘘 co có

th吋 ik¿r"v<pi"e逢運ng t嘘e"8瓜 h瓜i t映 H羽 s嘘 eq"8„"8逢嬰c t衣o thành b茨ng s詠 k院t h嬰p gi英a

các giá tr鵜 c1 và c20"Mjk"8„."f衣ng Constriction PSO có bi吋u th泳e"pj逢"ucw<

nhau và tr荏 thành m瓜t trong nh英ng d衣pi""RUQ""8逢嬰c s穎 d映ng r瓜ng rãi nh医t

V隠 ucw."Gdgtjctv"x "Ujk"8«"8員t l衣i m瓜t s嘘 sw p"v pj""" "vjc{"x·"u穎 d映ng h羽 s嘘 co C

m荏 8逢運ng cho s詠 tc"8運k"rj逢挨pi"rj r"RUQ-TVIW

2.3.3.2 D 衣ng PSO-TVIW

Ujk"x "Gdgtjctv"8«"ik噂i thi羽w"#"v逢荏ng v隠 tr丑ng s嘘 quán tính thêm vào phiên

b違n chu育n c栄a PSO nh茨m cân b茨ng k院t qu違 c映c b瓜 và toàn c映c trong quá trình

tìmki院m Bi吋u th泳c tính toán c栄c"#"v逢荏pi"p {"8逢嬰c th吋 hi羽p"pj逢"ucw<

©辿辰谷袋怠 噺 %岶 ©辿辰谷 髪 ̊怠 ø̇º¸怠盤ı̈̋œß辿辰谷 伐 ®辿辰賃 匪 髪 ̊態 ø̇º¸態盤̌̈̋œß辿辰谷 伐 ®辿辰谷 匪岼

(2.38)

Vtqpi"8„" 8逢嬰c cho b荏i công th泳c:

降 噺 岫降怠伐 降態岻 岫暢凋諜彫脹帳眺貸沈痛勅追岻暢凋諜彫脹帳眺 髪 降態 (2.39)

V噂i 降怠và 降態 là giá tr鵜 8亥u và giá tr鵜 cu嘘i c栄a tr丑ng s嘘 sw p"v pj"ÐkvgtÑ"n "

vòng l員p hi羽n t衣k"x "ÐOCZKVGTÑ"n "ik "vt鵜 l噂n nh医t c栄a vòng l員p có th吋 ch医p nh壱n 8逢嬰e0" Rj逢挨pi" rj r" p {" 8逢嬰c g丑i là PSO-TVIW K院t qu違 nghiên c泳u cho th医y

PSOTVIW t臼 ra không hi羽u qu違 cho các bài toán có d衣pi" Ðvtcemkpi" f{pcoke"u{uvgouÑ0"Vjc{"x q"8„."8嘘i v噂i các 泳ng d映ng dynamic trong t詠 nhiên, h丑 8«"8隠 xu医t

m瓜t s嘘 quán tính ng磯u nhiên cho tracking dynamic system

降 噺 ど の 髪追銚津鳥岫 岻態 (2.40)

Rj逢挨pi"rj r"p {"8逢嬰c g丑i là PSO-RANDIW

C違 jck" rj逢挨pi" rj r" vt‒p" 8隠u phát tri吋p" RUQ" vjgq" j逢噂ng TVIW Tuy

PSOTVIW có th吋 cho k院t qu違 t嘘k"逢w"v嘘v"pj逢pi"mjk"uq"u pj"x噂i các thu壱t toán ti院n

hóa khác, thì kh違 p<pi"v·o"mk院o"8 r" p"8¿pi"e栄a nó l衣i khá th医p

2.3.3.3 D 衣ng PSO-TVAC

Rj逢挨pi"rj r"RUQ"v·o"mk院m l運i gi違i t嘘k"逢w"8逢嬰c d詠a trên 2 thành ph亥n gia

t嘘c hay h羽 s嘘 co c Vì v壱y, giá tr鵜 thích h嬰p c栄a 2 thành ph亥p"8„"t医t quan tr丑pi"8吋

tìm ra gi違i pháp t嘘k"逢w"o瓜t cách chính xác và hi羽u qu違

Mgppgf{"x "Gdgtjctv"8«"o»"v違 giá tr鵜 c栄a thành ph亥n cognitive v逢挨pi"8嘘i cao j挨p"so v噂i thành ph亥n social, s胤 t衣o ra k院t qu違 l衣c l嘘i c栄a các cá th吋 trong không

gian tìm ki院o0"Pi逢嬰c l衣i v噂i giá tr鵜 v逢挨pi"8嘘i cao c栄a thành ph亥n social s胤 d磯n các

th吋 8院n l運i gi違i c映c b瓜0"Fq"8„"j丑 8«"8隠 ngh鵜 cách thi院t l壱p c違 2 thành ph亥n gia t嘘c

pj逢"dk吋u th泳c (2.35), mjk"8„"ik "vt鵜 trung bình c栄a hai thành ph亥n s胤 th嘘ng nh医t v噂i

nhau, vì v壱y các cá th吋 ch雨 c亥n bay m瓜t n英a th運i gian tìm ki院m K吋 t瑛 8„."8隠 xu医t

p {"8逢嬰c s穎 d映ng cho h亥u h院t các nghiên c泳u

Uwicpvjcp"8«"mk吋m tra m瓜v"rj逢挨pi"rj r"ik違m tuy院n tính c栄a c違 hai h羽 s嘘 gia

t嘘c theo th運k"ikcp."pj逢pi"m院t qu違 cho th医y h羽 s嘘 gia t嘘e"8逢嬰c cho b荏i bi吋u th泳c

(2.35), (2.36) v磯n cho giá tr鵜 t嘘v"j挨p0"Vw{"pjk‒p."vj»pi"swc"pijk‒p"e泳u c栄a mình

ông 医{"8«"ejq"vj医y r茨ng h羽 s嘘 gia t嘘c không nh医t thi院t ph違k"n¿e"p q"e pi"d茨ng bi吋u

th泳c (2.35), (2.36)

M瓜t cách khái quát, trong các thu壱t toán t嘘k"逢w"f詠a vào c瓜pi"8欝ng, ta mong

mu嘘n các cá th吋 8k"mj逸r"p挨k"vtqpi"mj»pi"ikcp"v·o"mk院m mà không t映m l衣i t衣i quanh

nh英ng giá tr鵜 t嘘k"逢w"e映c b瓜 vtqpi"ikck"8q衣p"8亥u c栄a quá trình t嘘k"逢w0"D‒p"e衣pj"8„."

trong nh英pi"ikck"8q衣p"ucw."8k隠u quan tr丑ng là ph違k"v<pi"e逢運ng s詠 h瓜i t映 v隠 giá tr鵜

tuy羽v"8嘘i t嘘i 逢w"vq p"e映c nh茨m ki院m l運i gi違i m瓜t cách có hi羽u qu違

M瓜t k悦 thu壱v"v<pi"e逢運ng tính h瓜i t映 cho thu壱v"vq p"RUQ"8逢嬰c gi噂i thi羽u là

TVAC (time varying acceleration coefficients) M映c tiêu c栄a s詠 c違i ti院n này là

nh茨o"v<pi"e逢運ng tìm ki院m l運i gi違i toàn c映c trong ikck"8q衣p"8亥u c栄a quá trình t嘘k"逢w"

và khuy院n khích các cá th吋 h瓜i t映 và giá tr鵜 t嘘k"逢w"vq p"e映e"vtqpi"ikck"8q衣n cu嘘i c栄a

Vtqpi"rj逢挨pi"vt·pj"vt‒p"e1f và c1i 8逢嬰e"8員t giá tr鵜 là 0.5; c2f và c2i 8逢嬰e"8員t

giá tr鵜 là 2.5 Vì v壱y, trong gi違i thu壱t này, c1vj逢運ng mang giá tr鵜 t瑛 407"8院n 0.5 và c2

vj逢運ng mang giá tr鵜 t瑛 207"8院n 2.5

V噂i k悦 thu壱t TVAC này, giá tr鵜 c栄a thành ph亥n cognitive s胤 gi違m trong khi

thành ph亥p"uqekcn"8逢嬰e"v<pi"n‒p."d茨pi"e ej"vjc{"8鰻i h羽 s嘘 c1 và c2 theo th運i gian

B茨ng cách kh荏k"8亥u b茨ng thành ph亥n cognitive có giá tr鵜 l噂n và thành ph亥n social có

giá tr鵜 nh臼, các cá th吋 s胤 8"逢嬰c phép di chuy吋n kh逸r"p挨k"vtqpi"mj»pi"ikcp"v·o"mk院m, vjc{" x·" 8k" vj鰯pi" 8院p" 8k吋m t嘘k" 逢w0" D‒p" e衣pj" 8„." x噂i giá tr鵜 nh臼 c栄a thành ph亥n

cognitive và giá tr鵜 l噂n c栄a thành ph亥n social cho phép các cá th吋 j逢噂pi"8院n giá tr鵜

t嘘k"逢w"vq p"e映e"vtqpi"ikck"8q衣n sau c栄a quá trình t嘘k"逢w0

Vtqpi"rj逢挨pi"rj r"p {, hành vi c栄a các cá th吋 s胤 không b鵜 違pj"j逢荏ng b荏i

v壱n t嘘e"vt逢噂e"8„"pj逢"vtqpi"rj逢挨pi"vt·pj"*4057+ M員c dù không 違pj"j逢荏ng b荏i v壱n

t嘘e"vt逢噂c 8„."pj逢pi"mjk"x壱n t嘘c tìm ki院m b鵜 ch壱m trong không gian tìm ki院m thì v壱n

t嘘c kh荏i t衣o l衣k"8逢嬰c s穎 d映pi"8院n Vì v壱y, m瓜t chu厩i các ph亥n t穎 t嘘k"逢w"v詠 8瓜ng

phát sinh bên trong các ph亥n t穎 t嘘i 逢w"ej pj"f詠a theo hành vi c栄a các ph亥n trong

không gian tìm ki院o."ejq"8院n khi tiêu chu育n h瓜i t映 8逢嬰c tìm th医y V壱n t嘘c kh荏i t衣o

l衣k"8逢嬰e"e k"8員t t雨 l羽 v噂i v壱n t嘘c Vmax

Bi吋u th泳c c栄a thu壱v"vq p"pj逢"ucw<

©辿辰谷袋怠 噺 ©辿辰谷 髪 ̊怠 ø̇º¸怠盤ı̈̋œß辿辰谷 伐 ®辿辰賃匪 髪 ̊態 ø̇º¸態盤̌̈̋œß辿辰谷 伐 ®辿辰谷匪 (2.44) 件血"岫©辿辰谷袋怠噺 ど岻

Vtqpi"8„."tcpfi."k?3.4.5"8逢嬰c s逸p x院p ng磯u nhiên gi嘘pi"pjcw"pj逢pi"mj»pi

rj v"ukpj"épi"pjcw"vtqpi"8q衣n [0,1] và v v壱n t嘘c kh荏i t衣o l衣i 謂pj"j逢荏ng HPSO

theo cùng v噂k"VXCE"p‒p"8逢嬰c g丑i là thu壱t toán HPSO-TVAC

2.3.3.5 Thu 壱t toán SOHPSO-TVAC

Theo nh英ng nghiên c泳w"vt逢噂c, s詠 phát tri吋n c栄c"RUQ"8隠u d詠a trên tr丑ng s嘘

quán tính, v噂i m瓜t h羽 s嘘 sw p"v pj"8逢嬰e"8k隠u ch雨nh tuy院n tính ho員c m瓜t h羽 s嘘 co

p q"8„0"Vw{"pjk‒p."Ujk"x "Gdgtvjctv"8«"8隠 ngh鵜 m瓜t hàm ph泳c t衣r"8c"rj逢挨pi"vj泳c,

s詠 8k隠u ch雨nh tính phong phú c栄a c瓜pi"8欝ng b茨ng m瓜t h羽 s嘘 quán tính tuy院n tính có

th吋 d磯n các cá th吋 h瓜i t映 m瓜t giá tr鵜 t嘘k"逢w"e映c b瓜 M員t khác, quá trình nghiên c泳u

c栄a Eberthard và Shi cho th医{"rj逢挨pi"rj r h羽 s嘘 co không 違pj"j逢荏ng 8院n hàm

ph泳c t衣r"8c"rj逢挨pi"vj泳c

Pi逢嬰c l衣i, Kenned{"x "Gdgtvjctf"8« 8隠 ngh鵜 m瓜t phiên b違n PSO mà không

có v壱n t嘘c c栄a vòng l員r"vt逢噂e0"Ucw"8„."j丑 k院t lu壱n r茨ng phiên b違n PSO này r医t là 8挨p"ik違n, nó không 違pj"j逢荏ng nhi隠u trong quá trình tìm ki院m gi違i pháp t嘘k"逢w"vq p"

c映c cho h亥u h院t các v医p"8隠 ph泳c t衣p

Rj逢挨pi"rj r"UQJRUQ"u胤 cung c医r"8瓜pi"n逢嬰ng c亥n thi院t cho các cá th吋 tìm

ra gi違i pháp t嘘k"逢w"vq p"e映c mà không c亥p"8院n bi吋u th泳c v壱n t嘘c.V噂k"rj逢挨pi"rj r"

này, ta gi英 thành ph亥n ban 8亥u b茨ng 0 và kh荏k"8瓜ng l衣i module v壱n t嘘c c栄a cá th吋

v噂i m瓜t giá tr鵜 v壱n t嘘c ng磯u nhiên trong không gian tìm ki院m Vì v壱y, v噂k"rj逢挨pi"

pháp này, m瓜t chu厩i các giá tr鵜 t嘘k"逢w"u胤 8逢嬰c t詠 8瓜ng t衣o ra thông qua cách 泳ng x穎

c栄a cá th吋 vtqpi"mj»pi"ikcp."ejq"8院n khi tiêu chu育n h瓜i t映 8衣v"8逢嬰c

2.3.3.6 Thu 壱t toán SWT-PSO

T瑛 rj逢挨pi"vt·pj"e壱p nh壱t v壱n t嘘c, ta th医y r茨ng hai tr丑ng s嘘 ng磯u nhiên cho

các thành ph亥n nh壱n th泳c và xã h瓜k"8逢嬰c t衣q"tc"8瓜c l壱r0"Fq"8„."jck"vj»pi"u嘘 ng磯u

nhiên này có th吋 t衣o ra ho員c quá l噂n ho員c quá nh臼 cùng m瓜v"n¿e0"Vtqpi"vt逢運ng h嬰p

c違 hai quá l噂n, kinh nghi羽m t詠 có và kinh nghi羽m xã h瓜i c栄a các ph亥n t穎 s穎 d映ng

nhi隠w"j挨p0"X·"x壱y các ph亥n t穎 8逢嬰e"8k隠u khi吋p"j逢噂ng ra xa giá tr鵜 t嘘k""逢w"e映c b瓜 Pi逢嬰c l衣i, n院u c違 hai giá tr鵜 ng磯u nhiên này quá nh臼, t嘘e"8瓜 h瓜i t映 gi違m và kinh

nghi羽m xã h瓜k"e pi"mj»pi"8逢嬰c s穎 d映pi"jq p"vq p0"Ak隠u này có th吋 d磯p"8院n v医p"8隠

h瓜i t映 s噂o."8員c bi羽t là v噂i nh英ng hàm m映c tiêu phi tuy院n và có tính liên t映c không

ecq0"Vjgq"8„."rj逢挨pi"rj r"UYV-RUQ"8逢嬰e"8隠 xu医t 荏 8¤{"8吋 gi違i quy院t nh英ng v医n 8隠 này b茨ng cách b違o qu違n s詠 cân b茨ng gi英c"vj<o"f "ik "vt鵜 toàn c映c và khai thác

giá tr鵜 c映c b瓜 trong quá trình tìm ki院m

2.3.3.7 S 詠 k院t h嬰p gi英c"rj逢挨pi"rj r"RUQ"x "e e"rj逢挨pi"rj r"v嘘k"逢w"

khác

Bên c衣nh nh英ng c違i ti院n v隠 m員t b違n ch医t c栄c"rj逢挨pi"rj r"RUQ."o瓜v"j逢噂ng

ti院p c壱n khác nh茨m nâng cao hi羽u qu違 c栄c"rj逢挨pi"rj r"p {"nà s詠 k院t h嬰p gi英a PSO

và e e"rj逢挨pi"rj r"v嘘k"逢w"mj e0"Ucw"8¤{"n "o瓜t s嘘 k院t qu違 8逢嬰c ghi nh壱n:

Vt逢噂c h院t ta ph違i k吋 8院n s詠 k院t h嬰p gi英a các thu壱t toán ti院n hóa (EA) và RUQ0"P<o"3;;:."Cpignkpg"8«"u穎 d映ng thu壱t toán di truy吋p"*IC+"8吋 chon l丑c và thay

th院 nh英ng cá th吋 có v鵜 trí ho員c v壱n t嘘c không t嘘t, t瑛 8„"v衣o nh英ng l泳a cá th吋 có cách 泳ng s穎 t嘘v"j挨p0"M院t qu違 cho th医y, s詠 h瓜i t映 8逢嬰e"v<pi"e逢運ng trong s嘘 3 trong 4 vt逢運ng h嬰p ki吋o"vtc0"Vw{"pjk‒p"rj逢挨pi"rj r"p {"d鵜 cho là xa r運k"#"pij c"z«"j瓜i c栄a

thu壱t toán PSO M瓜v"j逢噂ng k院t h嬰p gi英c"IC"x "RUQ""mj e"8逢嬰c nêu ra b荏i Brits

x q""p<o"42240"S詠 k院t h嬰p này t衣o thành d衣ng PkejgRUQ0"Vt逢噂c tiên b茨ng thu壱t

toán di truy吋n, NichePSO s胤 t衣o thành nh英ng nhóm cá th吋 d磯p"8亥u Nh英ng l厩 tr嘘ng

s胤 8逢嬰c t衣o ra và hình thành nên bán kính xung quanh nó Trong quá trình t嘘i 逢w."

các cá th吋 s胤 8逢嬰e"zgo"zfiv"8吋 gia nh壱p vào nh英ng nhóm cá th吋 d磯p"8亥u này K院t

qu違 cho th医{."PkejgRUQ"e„"8瓜 h瓜i t映 r医t t嘘t tuy nhiên quá trình h瓜i t映 ph映 thu瓜c r医t

nhi隠u vào cách l詠a ch丑p"8k吋m kh荏k"8亥u cho các cá th吋0"P<o"4225."¥jcpi"x "Zkg"8«"

k院t h嬰p DE và PSO t衣o thành thu壱t toán DEPSO V噂k"#"v逢荏ng th詠c hi羽n cùng lúc c違

PSO l磯n thu壱t toán DE cho t瑛ng vòng l員r0"A亥u tiên, thu壱t toán PSO s胤 8逢嬰c th詠c

hi羽p"vt逢噂e"8吋 tìm ra nh英ng cá th吋 t嘘k"逢w."ucw"8„"sw "vt·pj"8瓜t bi院n s胤 8逢嬰c th詠c hi羽n

trên cá th吋 t嘘k"逢w"8„0"M院t qu違 cho th医y DEPSO cho k院t qu違 khá t嘘t trong m瓜t s嘘 vt逢運ng h嬰r"8員c bi羽t là nh英ng bài toán nhi隠u chi隠u

Bên c衣nh s詠 k院t h嬰p gi英a PSO v噂i EA, RUQ"e p"8逢嬰c k院t h嬰p v噂i thu壱t toán

m運 t衣o thành Fuzzy Adaptive Turbutkxg"RUQ"*HCVRUQ+0"Vtqpi"8„."vjw壱t toán m運 8逢嬰c áp d映ng trong vi羽c hi羽u ch雨nh thành ph亥n v壱n t嘘c c栄a các cá th吋 trong quá

trình tìm ki院o"rj逢挨pi"rj r"p {"t医t hi羽u qu違 cho nh英ng bài toán có ít ph亥n t穎, khi

s嘘 ph亥n t穎 e pi"v<pi"vj·"HCVRUQ"mj»pi"e„"jk羽u qu違 n英a

Ngoài ra, PSO cùng k院t h嬰p v噂i nhi隠u thu壱t toán t嘘i 逢w" mj e" pj逢" m衣ng pgwtqp."cpv"eqnqp{.È"vw{"pjk‒p"pj·p"ejwpi"pj英ng s詠 k院t h嬰p này ch雨 cho th医y hi羽u

qu違 trong m瓜t s嘘 m員v"p q"8„"pj逢"ej逢c"vj壱t s詠 t衣q"d逢噂e"8瓜t phá cho quá trình c違i

ti院n c栄a toán PSO

2.3.4 Thu 壱t toán PSO c違i ti院n PGPSO (Pseudo-gradient PSO)

Thu壱v"vq p"p {"8逢嬰c phát tri吋n b荏i TS Võ Ng丑e"Ak隠u và Peter Schegner d詠a

trên c荏 s荏 thu壱t toán PSO

Pseudo-gradient PSO 荏 8¤{" e pi" n " o瓜t d衣ng PSO, dùng pseudo-gradient v<pi"e逢運ng thêm h羽 s嘘 co nh茨m ik¿r"v<pi"v嘘c trong quá trình h瓜i t映 M映e"8 ej"e栄a

pseudo-itcfkgpv"n "j逢噂ng các ph亥n t穎 di chuy吋p"8院p"8k吋m t嘘v"j挨p"8吋 chúng có th吋 pjcpj"ej„pi"8衣v"8院n s詠 h瓜i t映

Trong PSO v噂i h羽 s嘘 co (Clerc & Kennedy 2002), v壱n t嘘c c栄a các ph亥n t穎 8逢嬰e"z e"8鵜pj"pj逢"ucw<

©辿辰岫谷袋怠岻 噺 %岶©辿辰谷 髪 ̊怠 ø̇º¸怠岫ı̈̋œß辿辰岫谷岻伐 ®辿辰岫谷岻髪 ̊態 ø̇º¸態岫̌̈̋œß辿辰岫谷岻伐 ®辿辰岫谷岻岻岼 (2.46) Vtqpi"8„<"% 噺 嵳態貸宙貸紐宙態 鉄貸替宙嵳 """ 噺 ̊怠髪 ̊態""" 伴 ね (2.47)

Vtqpi"vt逢運ng h嬰p này, h羽 s嘘 l"違pj"j逢荏pi"8院p"8瓜 h瓜i t映 c栄a h羽 th嘘ng và ph違i 8違m b違o l噂p"j挨p"60"Vw{"pjk‒p."ik "vt鵜 c栄c"l"v<pi"vj·"j羽 s嘘 C gi違m s胤 sinh ra s詠 8c"

d衣ng và d磯p"8院n câu tr違 l運i ch壱m Giá tr鵜 8員c bi羽t c 栄c"l"vj逢運ng là 4.1, c1=c2= 2.05

A吋 th詠c hi羽n pseudo-itcfkgpv"vtqpi"RUQ."jck"8k吋o"8逢嬰e"zfiv"8院p"v逢挨pi"泳ng

là xk và xl trong kho違ng không gian tìm ki院m c栄a pseudo-gradient 荏 v鵜 trí ph亥n t穎 荏

雲 ej逢挨pi" vt·pj" vt‒p" p院u pseudo Îgradient là khác không, ph亥n t穎 s胤 di

chuy吋p"8院p"8k吋o"8¿pi"x "v嘘e"8瓜 di chuy吋p"8院p"8k吋m t嘘k"逢w"vtqpi"mj»pi"ikcp"v·o"

ki院o" 8逢嬰e" v<pi" v嘘e." pi逢嬰c l衣i v鵜 trí c栄a ph亥n t穎 s胤 8逢嬰c c壱p nh壱t l衣i Th壱t s詠

rj逢挨pi"rj r"RIRUQ"8隠 ngh鵜 e pi"n "vjgq"rj逢挨pi"rj r"RUQ"pj逢pi"pj運 pseudo

gradient nên nh英ng ph亥n t穎 di chuy吋p"8院p"8k吋o"8¿pi"8«"8逢嬰c c違nh báo, v壱n t嘘c c栄a ej¿pi"8逢嬰e"v<pi"e逢運ng b荏i pseudo Îgradient vì v壱y chúng có th吋 di chuy吋n nhanh 8院p"8k吋m h瓜i t映 Vì v壱y, PGPSO t嘘v"j挨p"rj逢挨pi"rj r"RUQ"vj»pi"vj逢運ng trong gi違i

quy院t bài toán t嘘k"逢w0

EJ姶愛PI"5

THÀNH L 一P BÀI TOÁN TEP VÀ 永NG D影NG THU一T TOÁN PGPSO

A韻 GI謂I BÀI TOÁN TEP

3.1 BÀI TOÁN TEP C 井N GI謂I QUY蔭T

Xây d詠ng bài toán TEP bao g欝m không ch雨 xây d詠pi"e e"8逢運ng dây m噂i, mà

e p"8逢運ng dây hi羽n t衣i ho員e"e e"rj逢挨pi" p"nk‒p"swcp"8院n vi羽c nâng c医p công su医t

truy隠n t違i c栄c"8逢運ng dây hi羽n có, ví d映 pj逢"v<pi"o泳e"8k羽n áp M厩k"rj逢挨pi" p"l"8逢嬰e"8員e"vt逢pi"d荏k"ejk"rj "8亥w"v逢"KEj0"Ucw"8„."p院u m瓜v"rj逢挨pi"án c映 th吋 l"8逢嬰c

ch丑n cho m瓜v"p<o"e映 th吋 p, có m瓜t bi院n nh鵜 phân KP

ij8逢嬰c thi院t l壱p 荏 m泳c 1, và chi

rj "8亥w"v逢"荏 n "p<o"2."n«k"uw医t ir phù h嬰p v噂i r栄k"tq"8亥w"v逢0"U穎 d映ng các y院u t嘘 này, vc"逢噂e"v pj"8逢嬰c chi phí v壱n hành OCpi và tr荏 l衣k"ikck"8q衣p"8亥u b茨ng cách s穎 d映ng

lãi su医t ir Hàm m映c tiêu v噂i các ràng bu瓜e"nk‒p"swcp"8院p"e e"8員c tính v壱t lý c栄a

ngu欝n và h羽 th嘘ng truy隠n t違i, ngu欝n v嘘p"8亥w"v逢."ej医v"n逢嬰ng d鵜ch v映 x "8瓜 tin c壱y

V噂i hàm m映c tiêu :

ŒÆº 系剣嫌建隙沈賃 噺 デ津椎袋怠範デ津椎追珍退怠荊系珍計沈珍椎 髪 頚系椎沈飯 岫な 髪 件堅岻椎

Tùy thu瓜c vào:

Ràng bu瓜c v壱t lý (ngu欝n; gi噂i h衣n dòng ch違y công su医t),

Ràng bu瓜c v隠 tài chính

Ch医v"n逢嬰ng d鵜ch v映 *8瓜 tin c壱y)

Chi phí v壱p"j pj"8逢嬰c gi違i quy院v"pj逢"j o"vw{院n tính cho t瑛ng giai 8q衣n

Trong t瑛pi"ikck"8q衣n, có s詠 k院t h嬰p gi英a m衣pi"8k羽n hi羽n có và d詠 d q"v逢挨pi"nck0"

Trong công th泳c này ck, Pgk và Plk n "e e"ejk"rj "rj v"8k羽n, công su医v"rj v"8k羽n và

các t違i k院t n嘘i 荏 nút k, G là m泳c ph衣t khi ng瑛ng cung c医r"8k羽n Power Not Supplied

PNS, abkn "8瓜 nh衣y c栄a công su医t tác d映ng 荏 nhánh th泳 d"nk‒p"swcp"8院n c嘘ng su医t S

trong nút k, 2̌谷鱈辿樽 và 2̌谷鱈叩淡 là gi噂i h衣p"vt‒p"x "f逢噂i công su医t máy phát t衣i nút k

2但鱈辿樽 và 2但鱈叩淡 là gi噂i h衣p"vt‒p"x "f逢噂k"n逢挨pi"e»pi"uw医t tác d映ng truy隠n t違i 荏 nhánh

ŒÆº 血 噺 デ 潔賃 鶏訣賃 髪 罫 デ 鶏軽鯨賃 (3.2)