ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG CỦA HỆ THỐNG ĐA ĐỐI TƢỢNG BẰNG PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU HÓA TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHAN ANH TUẤN ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG CỦA HỆ THỐNG ĐA ĐỐI TƯỢNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa M

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

PHAN ANH TUẤN

ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG CỦA HỆ THỐNG ĐA ĐỐI TƯỢNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa

Mã số: 8520216

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng – Năm 2018

Công trình được hoàn thành tại TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Người hướng dẫn khoa học: TS Trần Thị Minh Dung

Phản biện 1: TS Hà Xuân Vinh

Phản biện 2: TS Nguyễn Quốc Định

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày tháng năm 2018

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

 Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng tại Trường Đại học Bách

khoa

 Thư viện Khoa Điện, Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Các vấn đề đồng thuận (Consensus) có thể được phân tích theo hình thức của hệ thống thời gian liên tục hoặc thời gian rời rạc Vấn đề đồng thuận đã nhận được sự quan tâm rất lớn từ cộng đồng nghiên cứu do các ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực bao gồm cảm biến đa dữ liệu hợp nhất (multi- sensor data fusion), hành vi bầy đàn (flocking behavior of swarm), phân tán tính toán (distributed computation) Cụ thể hơn, các thuật toán thống nhất trung bình (nghĩa là thỏa thuận tương ứng với mức trung bình của các giá trị ban đầu) thường được sử dụng như một khối cho một số kiểm soát, lập dự toán hoặc suy luận thuật toán phân tán

Nghiên cứu mới rất được chú ý gần đây là tính đồng thuận

(Consensus) trong điều khiển hệ thống mạng lưới (Network control system – NeCS) Chính vì vậy, đề tài nghiên cứu này sẽ ứng dụng tính đồng thuận trong việc đánh giá tính bền vững của một hệ thống điều khiển được kết nối mạng

Theo tôi biết, thuật toán về đồng thuận trong điều khiển rất mới mẻ trong cộng đồng nghiên cứu ở Việt Nam, trong khi trên thế giới đã tồn tại hơn một thập niên

Trong thời gian cho phép, tôi chỉ nghiên cứu thuật toán về tính đồng thuận cho việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa để tính ra những thông số, được sử dụng để đánh giá tính bền vững của mạng lưới

Xuất phát từ thực tế đó tác giả đã chọn đề tài nghiên cứu khoa học:

“Đánh giá tính bền vững của hệ đa đối tượng bằng phương pháp tối ưu hóa”

2 Mục tiêu nghiên cứu

Tính hiệu quả của một mạng lưới được đánh giá thông qua các chức năng và tính bền vững của nó Nhắc đến điều này, một vài câu hỏi sẽ được đặt ra: nếu có một sự kiện ngẫu nhiên nào đó xãy ra, mạng sẽ phản ứng như thế nào ? Có thể tiếp tục tồn tại hay không ? Hơn thế nữa, sự hiểu biết về tính bền vững của mạng có thể bảo vệ và cải thiện hiệu suất của mạng một cách hiệu quả Nó cũng được sử dụng

để thiết kế các mạng mới có thể hoạt động tốt khi đối mặt với lỗi hoặc khi bị tấn công Để trả lời cho những câu hỏi này thì những nghiên cứu về tính bền vững của mạng thu hút rất mạnh mẽ đối với giới nghiên cứu

Nghiên cứu thành công, tất nhiên sẽ góp phần đánh giá chất lượng của một mạng lưới điều khiển Ngoài ra nghiên cứu về tính đồng thuận sẽ là tiền đề cho việc ứng dụng thuật toán Consensus trong các lĩnh vực khác

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu

- Lý thuyết thuật toán đồng thuận

- Hệ thống mạng lưới điều khiển

Phạm vi nghiên cứu

- Nghiên cứu về vấn đề đồng thuận

- Nghiên cứu về phương pháp đánh giá tính bền vững của mạng lưới

4 Phương pháp nghiên cứu

- Sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết và mô phỏng

- Nghiên cứu tài liệu, giáo trình, các bài báo khoa học

- Thuật toán đồng thuận

- Hệ thống điều khiển đa đối tượng

- Phương pháp nghiên cứu mô phỏng và thực nghiệm bằng phần mềm Matlab Simulink

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Với kết quả nghiên cứu được, đề tài này mang lại ý nghĩa khoa học

và thực tiễn về vấn đề ứng dụng tính đồng thuận trong việc đánh giá tính bền vững của một hệ thống điều khiển được kết nối mạng Nghiên cứu thành công, tất nhiên sẽ góp phần đánh giá chất lượng của một mạng lưới điều khiển Ngoài ra nghiên cứu về tính đồng thuận sẽ là tiền đề cho việc ứng dụng thuật toán Consensus trong các lĩnh vực khác

6 Cấu trúc của luận văn

Luận văn gồm có 5 chương được trình bày theo cấu trúc sau:

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ ĐA ĐỐI TƯỢNG VÀ HỆ THỐNG

MẠNG LƯỚI ĐIỀU KHIỂN

1.1 HỆ THỐNG ĐA ĐỐI TƯỢNG

1.1.1 Khái niệm về hệ thống đa đối tượng

Hệ thống đa đối tượng MAS (MAS: Multi-agent systems) là một hệ thống được ghép nối nhiều đối tượng riêng lẻ lại với nhau, giữa chúng có đa xử lý ghép lỏng và cùng giải quyết một vấn đề (đối tượng) phức tạp Chúng làm việc cùng nhau để tìm câu trả lời cho các vấn đề vượt quá khả năng đối tượng Họ cùng nhau giải quyết mộtvấnđề phức tạp hoặc kiểm soát một hệ thống phức tạp

Ngày nay, hệ thống đa đối tượng (MAS) đã nhận được sự quan tâm ngày càng tăng trong những thập kỷ qua Chúng được phát triển cho nhu cầu linh hoạt, mạnh mẽ và cấu hình lại các tính năng xuất hiện trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau bao gồm sản xuất, hậu cần, lưới điện thông minh, tự động hóa tòa nhà, cứu trợ thiên tai, hệ thống giao thông thông minh, giám sát, theo dõi và thăm dò môi trường, và bảo vệ hệ thống hạ tầng vv

Một hệ thống đa đối tượng (MAS) có thể thực hiện những nhiệm vụ

mà một đối tượng không thể nào thực hiện được Chính vì vậy, mà

MAS đã trở thành một đề tài nổi bậc trong nghiên cứu ở các ngành như sinh học, toán học, vật lý, khoa học máy tính và khoa học xã hội đặc biệt là trong ngành điện

Một hệ đa đối tượng bao gồm:

- Sự tương tác qua lại giữa các đối tượng thông minh (cảm biến, đối tượng, phương tiện giao thông, robot, nguồn điện phân tán….)

1.1.2 Các ứng dụng của hệ thống đa đối tượng

MAS được áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như sinh học, toán học, vật lý, khoa học máy tính và khoa học xã hội đặc biệt là trong ngành điện.….Nó bao gồm mô phỏng thị trường, giám sát, chẩn đoán hệ thống và các biện pháp khắc phục hậu quả

- Hệ thống đa tác nhân cho các ứng dụng kỹ thuật điện và trong

hệ thống điện

- Giám sát an ninh vật lý trực tuyến của trạm biến áp điện

1.2 HỆ THỐNG MẠNG LƯỚI ĐIỀU KHIỂN

Hệ thống mạng lưới điều khiển (Networked control system – NeCS) cũng là một hệ đa đối tượng Hiện nay, một ví dụ rất được quan tâm

là mạng lưới cảm biến không dây (Wireless sensor network) Hệ thống này được tìm thấy trong rất nhiều lĩnh vực như ứng dụng trong

quân sự, ứng dụng trong môi trường, ứng dụng trong vấn đề sức khỏe, tự động hóa tòa nhà vv

Một hệ thống điều khiển là một thiết bị hoặc một tổ hợp thiết bị dùng

để quản lý, chỉ huy, định hướng hoặc điều chỉnh hành vi của các thiết

bị Sự ra đời của mạng lưới truyền thông, giới thiệu các khái niệm về kiểm soát từ xa một hệ thống, đã cho ra đời hệ thống điều khiển mạng lưới (NeCS)

Hiện nay nghiên cứu về NeCS có thể đóng góp trong nhiều lĩnh vực tiềm năng bao gồm: mạng lưới truyền thông, mạng lưới cảm biến, mạng điện, mạng lưới giao thông, mạng lưới sinh học vv

NeCS là nơi mà các hệ thống, thiết bị và cảm biến không nhất thiết phải cùng phân bố tại một chỗ mà có thể kết nối thông qua mạng lưới truyền thông

Lĩnh vực nghiên cứu của NeCS rất nhiều nhưng tôi tập trung nghiên cứu về mạng lưới cảm biến với các vấn đề liên quan về ước lượng (estimation), tính đồng thuận(consensus), tính bền vững (robustness) của mạng lưới

CHƯƠNG 2 THUẬT TOÁN ĐỒNG THUẬN VÀ LÝ THUYẾT ĐỒ THỊ 2.1 THUẬT TOÁN ĐỒNG THUẬN

Bài toán đồng thuận bắt nguồn từ khoa học máy tính Trong những năm gần đây, người ta đã ứng dụng ngày càng nhiều trong hệ đa đối tượng với mục đích phối hợp hoạt động giữa một số lượng lớn của các đối tượng phân tán Những mạng lưới như vậy, tùy theo những quy luật ưu tiên, hay còn gọi là giao thức, mỗi nút cập nhật tỉ số của mình dựa vào thông tin nhận từ hàng xóm của nó với mục đích là đạt đến sự thống nhất tại một giá trị chung Nếu giá trị chung này tương ứng với trung bình của các giá trị ban đầu, ta gọi sự đồng thuận trung bình

2.1.1 Phân loại thuật toán đồng thuận

2.1.2 Hệ thống thời gian rời rạc

2.1.3 Hệ thống thời gian tuyến tính

2.1.4 Vấn đề đồng thuận trong thời gian hữu hạn

2.1.5 Thiết kế ma trận đồng thuận

2.1.6 Trọng số có bậc lớn nhất

2.1.7 Trọng số Metropolis

2.1.8 Trọng số cạnh là hằng số

2.1.9 Tối ƣu hóa

2.2.1 Khái niệm

Đồ thị là một cấu trúc rời rạc gồm các đỉnh và các cạnh (vô hướng hoặc có hướng) nối các đỉnh đó Người ta phân loại đồ thị tùy theo đặc tính và số các cạnh nối các cặp đỉnh của đồ thị

2.2.10 Các loại đồ thị tiêu chuẩn

CHƯƠNG 3 TÍNH BỀN VỮNG VÀ PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA ĐỂ ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG

3.1 TÍNH BỀN VỮNG CỦA MẠNG LƯỚI

Mục đích của các nghiên cứu về tính bền vững của mạng lưới là tìm một đại lượng đo tính bền vững để đánh giá hoạt động của mạng lưới Hơn thế nữa, hiểu biết khi nào thì mạng lưới bền vững có thể bảo vệ và nâng cấp các hoạt động của mạng lưới một cách hiệu quả Bằng cách này, nó còn được dùng để thiết kế những mạng lưới mới

mà có khả năng hoạt động tốt khi đối mặt với lỗi hoặc những tấn công

Một vài đại lượng đo tính bền vững đã được đề xuất trong tài liệu tham khảo Tuy nhiên,chúng ta chỉ tập trung vào các đại lượng đo lường dựa vào cấu trúc truyền thông, vì một cấu trúc chắc chắn sẽ chống lại lỗi tốt hơn Chính vì vậy, chúng có thể được dùng để thay đổi cấu trúc mạng lưới và làm giảm thiểu lỗi

3.1.1 Độ kết nối của nút (cạnh)

Độ kết nối của nút (cạnh) của một đồ thị không hoàn toàn Kv(Ke) thể

hiện số lượng nhỏ nhất của các nút (cạnh) mà được dời đi để ngắt sự

kết nối của đồ thị

Vì vậy, Kv(Ke) phụ thuộc vào phần kết nối nhỏ nhất của đồ thị

[Kv ≤≤ Ke ≤dmin] với dmin là bậc nhỏ nhất của mạng lưới Với đồ thị hoàn toàn có N nút, Kv = Ke = N –1

3.1.2 Độ kết nối đại số

Độ kết nối đại số là giá trị riêng nhỏ thứ 2 của ma trận Laplacian

Nếu λ2(L) = 0, đồ thị không kết nối Độ kết nối đại số của một đồ thị không hoàn toàn không lớn hơn độ kết nối của nút Kv:

Giả sử đồ thị được xem như một mạch điện, với cạnh (i, j) tương ứng

với điện trở 1 Ohm.Thông thường, độ phản khảng hiệu quả giữa 2

nút của 1 mạng lưới (khi điện áp được đưa vào) có thể tính bằng các phép toán nối tiếp và song song

có mặt của những con đường liên tiếp, mà có thể đảm bảo khả năng truyền thông khi có sự phá hủy, hư hại do lỗi, sự tấn công

Trong đề tài này, tôi sử dụng thông số R, ξ để đánhgiá tính bềnvững của mạng lưới Như vậy, mục tiêu của quy định được đề xuất là tính

đến R, ξ theo công thức sau:

ξ = ∏ ; R = N ∑

3.2.1 Tính các giá trị , là nghịch đảo của các giá trị riêng riêng biệt của ma trận Laplacian

Hàm mục tiêu ở phần trên có thể thực hiện như một bài toán tối ưu hoá bằng phương pháp Lagrange với một hàm Lagrange quy định như sau:

- Giá trị đầu vào – đầu ra ban đầu { ̅ }, i=1,…,N với ̅=

∑ là giao thức đồng thuận tiêu chuẩn

1 Khởi tạo

Mỗi nút i ,i=1, ,N tạo ra các bước ngẫu nhiên [ ] và

hệ số lagrange [ ], sau đó đặt t = 0

2 Tính lan truyền của hệ số Lagrange

4 Cập nhật hệ số Lagrange

5.Thoát ra và dừng nếu một tiêu chí đạt, đặt t = t + 1 và trở về bước 2

Đầu ra:

Đặt của bước nhảy [ ]

Mỗi nút suy ra giá trị riêng Laplacian là

5 Nếu | ̅̂ | , đặt và quay về bước 2

6 Nếu suy ra các vector riêng của ma trận nghịch đảo của các phần tử trong

Kết quả là, chúng ta thu được tập hợp các giá trị riêng Laplacian Theo thứ tự để có được toàn bộ phổ sp(L) = { ,

, các bội số nên được xác định, vì tất cả chúng đều

Tính toán giới hạn trên(UB), đó là giá trị hàm của giải pháp được làm tròn lên,

[ ]

(g) Thứ tự của các biến S được phân nhánh

2 Trong khi chọn một biến thứ tự ̂, được phân nhánh và ̂ }

3 Quay về bước 2a

CHƯƠNG 4

MÔ PHỎNG VÀ NHẬN XÉT

Để đánh giá độ mạnh của mạng, chúng ta hãy lấy một mạng làm ví

dụ về sự thay đổi về giá trị của độ bền vững khi cấu trúc mạng có sự thay đổi

Chúng ta hãy xem xét đồ thị được mô tả trong hình Theo lý thuyết, ma trận Laplacian được định nghĩa như sau:

L = (

) Theo lý thuyết, các giá trị riêng của ma trận Laplacian (L)= {0,4,4,4} Thực hiện thuật toán 1: Ta tìm được (

)

Áp dụng thuật toán 2 ở chương 3 ta tìm được tập hợp các giá trị riêng riêng biệt của ma trận Laplacian:

(

)

Áp dụng thuật toán 3 ở chương 3 ta tìm được bội số của giá trị riêng 0.25 là

m=3

Sự hội tụ của các hệ số biểu diễn bằng matlab như sau:

Hình 4.2 Dạng sóng của mạng lưới 4 nút

Hiệu suất của các giao thức được thiết kế và đánh giá bằng giá trị của sai số trung bình (Mean Square Error (MSE)) của giữa các nút trong mạng lưới hay còn gọi là hàm mục tiêu:

Cuối cùng ta tìm được số “spanning tree” và độ phản kháng của đồ thị

∏

= N ∑

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Nội dung luận văn tốt nghiệp tập trung nghiên cứu thuật toán về tính đồng thuận và việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa để tính

ra những thông số được sử dụng để đánh giá tính bền vững của mạng lưới

Ưu điểm của luận văn là tìm ra một phương pháp mới để đánh giá độ bền vững của mạng lưới Đi đôi với đó vẫn có những hạn chế còn tồn tại như phương pháp được sử dụng là Lagrange để giải bài toán tối ưu lõm, nên tốc độ giải quyết bài toán khá chậm Hướng phát triển trong tương lai là thiết kế được phương pháp cải thiện tốc độ đáp ứng chậm của phương pháp Lagrange để rút ngắn thời gian hoàn thiện