Thuật toán Bat Algorithm (BA)

Thuật toán Bat Algorithm (BA) là một thuật toán tối ưu hóa được lấy cảm hứng từ hành vi săn mồi của dơi. Nó được đề xuất bởi Xin-She Yang vào năm 2010 và đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tối ưu hóa, học máy và trí tuệ nhân tạo.

GIỚI THIỆU Bat Algorithm

Cách hoạt động của Bat Algorithm dựa trên sự tương tác giữa các “con dơi ảo” trong không gian tìm kiếm. Mỗi con dơi ảo được biểu diễn bởi một vector nhiều chiều, đại diện cho một giải pháp trong không gian tìm kiếm. Thuật toán sử dụng các bước sau để tìm ra giải pháp tối ưu:

1. Khởi tạo: Tạo ra một quần thể ban đầu các con dơi ảo với các vị trí ngẫu nhiên trong không gian tìm kiếm.
2. Cập nhật vị trí: Mỗi con dơi di chuyển theo quy luật cụ thể, dựa trên vị trí hiện tại của nó và vị trí của các con dơi khác. Sự di chuyển của con dơi được điều chỉnh bởi các thông số như tốc độ, tần số, và khoảng cách.
3. Đánh giá và cập nhật: Mỗi con dơi tính toán giá trị hàm mục tiêu (đánh giá) tại vị trí hiện tại của nó. Nếu giá trị hàm mục tiêu của một con dơi tốt hơn các con dơi khác, nó sẽ cố gắng tìm kiếm xung quanh vị trí đó để cải thiện giải pháp. Các thông số của con dơi có thể thay đổi theo thời gian để tăng khả năng khám phá và khả năng khai thác của thuật toán.
4. Tiêu chuẩn dừng: Thuật toán tiếp tục chạy cho đến khi đạt được tiêu chuẩn dừng nhất định, chẳng hạn như đạt đến số lần lặp hoặc đạt đến giá trị mục tiêu mong muốn.

Bat Algorithm có khả năng khám phá không gian tìm kiếm rộng và khả năng tìm kiếm các giải pháp tối ưu cục bộ. Nó đã được áp dụng thành công trong nhiều bài toán tối ưu hóa, như tối ưu hóa hàm số, tối ưu hóa mạng nơ-ron, và các bài toán tối ưu hóa khác.

Ví dụ minh họa 1: Tối ưu hóa hàm đơn giản

Ví dụ minh họa về cách Bat Algorithm có thể được áp dụng để tối ưu hóa một hàm số đơn giản. Giả sử chúng ta muốn tìm giá trị nhỏ nhất của hàm số đơn biến sau đây:

f(x) = x^2

Với giả thiết rằng x thuộc vào khoảng [-5, 5].

Bước 1: Khởi tạo ban đầu
Chọn một quần thể ban đầu các con dơi ảo với các vị trí ngẫu nhiên trong khoảng [-5, 5]. Ví dụ: [-2.3, 1.8, -4.5, 3.7]

Bước 2: Cập nhật vị trí
Mỗi con dơi di chuyển theo quy luật cụ thể. Ví dụ: Giả sử con dơi thứ hai (-2.3) di chuyển lên một khoảng ngẫu nhiên trong khoảng [-1, 1]. Kết quả có thể là -2.1.

Bước 3: Đánh giá và cập nhật
Tính giá trị hàm mục tiêu f(x) tại vị trí hiện tại của mỗi con dơi. Ví dụ: f(-2.1) = (-2.1)^2 = 4.41. So sánh giá trị này với các con dơi khác và cập nhật vị trí của con dơi tốt hơn nếu cần.

Bước 4: Tiêu chuẩn dừng
Tiếp tục các bước 2 và 3 cho đến khi đạt được một tiêu chuẩn dừng nhất định, chẳng hạn như đạt đến số lần lặp hoặc đạt đến giá trị mục tiêu mong muốn.

Quá trình này được lặp lại cho đến khi thuật toán đạt được giá trị tối ưu, trong trường hợp này là x = 0. Với mỗi lần lặp, Bat Algorithm sẽ điều chỉnh vị trí các con dơi và dần dần tìm được giá trị x gần với giá trị tối ưu của hàm số f(x) = x^2.

Ví dụ minh họa 2: tối ưu hóa hàm đa biến

Bat Algorithm có thể được áp dụng để tối ưu hóa một hàm số đa biến: Giả sử chúng ta muốn tìm giá trị nhỏ nhất của hàm số đa biến sau đây:

f(x, y) = (x – 3)^2 + (y – 2)^2

Với giả thiết rằng x và y thuộc vào khoảng [-10, 10].

Bước 1: Khởi tạo ban đầu
Chọn một quần thể ban đầu các con dơi ảo với các vị trí ngẫu nhiên trong khoảng [-10, 10] cho cả x và y. Ví dụ: (x, y) = [(-5, 8), (1, -3), (6, 2), (-2, -5)]

Bước 2: Cập nhật vị trí
Mỗi con dơi di chuyển theo quy luật cụ thể. Ví dụ: Giả sử con dơi thứ hai (1, -3) di chuyển lên một khoảng ngẫu nhiên trong khoảng [-1, 1] cho cả x và y. Kết quả có thể là (1.2, -3.1).

Bước 3: Đánh giá và cập nhật
Tính giá trị hàm mục tiêu f(x, y) tại vị trí hiện tại của mỗi con dơi. Ví dụ: f(1.2, -3.1) = (1.2 – 3)^2 + (-3.1 – 2)^2 = 17.05. So sánh giá trị này với các con dơi khác và cập nhật vị trí của con dơi tốt hơn nếu cần.

Bước 4: Tiêu chuẩn dừng
Tiếp tục các bước 2 và 3 cho đến khi đạt được một tiêu chuẩn dừng nhất định, chẳng hạn như đạt đến số lần lặp hoặc đạt đến giá trị mục tiêu mong muốn.

Quá trình này được lặp lại cho đến khi thuật toán đạt được giá trị tối ưu, tức là (x, y) gần với giá trị tối ưu của hàm số f(x, y) = (x – 3)^2 + (y – 2)^2. Các con dơi sẽ điều chỉnh vị trí của chúng và dần dần tìm được giá trị (x, y) gần với giá trị tối ưu nhất của hàm số đa biến.

Ví dụ minh họa 3: tối ưu hóa vị trí đặt điểm phát sóng (Access Point)

Cách Bat Algorithm có thể được áp dụng để tối ưu hóa vị trí đặt điểm phát sóng WiFi trong một khu vực nhất định:

Giả sử chúng ta có một khu vực hình chữ nhật có kích thước 100m x 100m và muốn tìm vị trí tối ưu để đặt các điểm phát sóng WiFi sao cho độ phủ sóng cao nhất và đồng thời giảm thiểu sự chồng chéo giữa các điểm phát sóng. Chúng ta sẽ sử dụng Bat Algorithm để tối ưu hóa vị trí của các điểm phát sóng.

Bước 1: Khởi tạo ban đầu
Chọn một quần thể ban đầu các con dơi ảo với các vị trí ngẫu nhiên trong khu vực hình chữ nhật. Ví dụ: [(10, 30), (50, 70), (80, 20), (40, 50)]

Bước 2: Cập nhật vị trí
Mỗi con dơi di chuyển theo quy luật cụ thể. Ví dụ: Giả sử con dơi thứ hai (50, 70) di chuyển lên một khoảng ngẫu nhiên trong khoảng [-5, 5] cho cả tọa độ x và y. Kết quả có thể là (52, 69).

Bước 3: Đánh giá và cập nhật
Tính toán độ phủ sóng của các điểm phát sóng WiFi tại vị trí hiện tại của mỗi con dơi. Độ phủ sóng có thể được tính bằng cách sử dụng các phương pháp như thuật toán ray casting hoặc grid-based. So sánh độ phủ sóng này với các con dơi khác và cập nhật vị trí của con dơi tốt hơn nếu cần.

Bước 4: Tiêu chuẩn dừng
Tiếp tục các bước 2 và 3 cho đến khi đạt được một tiêu chuẩn dừng nhất định, chẳng hạn như đạt đến số lần lặp hoặc đạt đến độ phủ sóng mong muốn.

Quá trình này được lặp lại cho đến khi thuật toán đạt được vị trí tối ưu cho các điểm phát sóng WiFi trong khu vực. Các con dơi sẽ điều chỉnh vị trí của chúng và dần dần tìm được vị trí tối ưu để đặt các điểm phát sóng sao cho độ phủ sóng cao nhất và giảm thiểu sự chồng chéo giữa các điểm phát sóng.

Ví dụ minh họa 4: tối ưu hóa vị trí đặt các nút mạng cảm biến không dây

Giả sử chúng ta có một khu vực hình chữ nhật có kích thước 200m x 200m và muốn tìm vị trí tối ưu để đặt các nút cảm biến sao cho đảm bảo độ phủ mạng cao nhất và đồng thời tiết kiệm năng lượng. Chúng ta sẽ sử dụng Bat Algorithm để tối ưu hóa vị trí của các nút cảm biến.

Bước 1: Khởi tạo ban đầu
Chọn một quần thể ban đầu các con dơi ảo với các vị trí ngẫu nhiên trong khu vực hình chữ nhật. Ví dụ: [(30, 50), (120, 80), (180, 160), (70, 120)]

Bước 2: Cập nhật vị trí
Mỗi con dơi di chuyển theo quy luật cụ thể. Ví dụ: Giả sử con dơi thứ hai (120, 80) di chuyển lên một khoảng ngẫu nhiên trong khoảng [-10, 10] cho cả tọa độ x và y. Kết quả có thể là (118, 82).

Bước 3: Đánh giá và cập nhật
Tính toán độ phủ mạng của các nút cảm biến tại vị trí hiện tại của mỗi con dơi. Độ phủ mạng có thể được tính bằng cách sử dụng các phương pháp như thuật toán Voronoi hoặc grid-based. So sánh độ phủ mạng này với các con dơi khác và cập nhật vị trí của con dơi tốt hơn nếu cần.

Bước 4: Tiêu chuẩn dừng
Tiếp tục các bước 2 và 3 cho đến khi đạt được một tiêu chuẩn dừng nhất định, chẳng hạn như đạt đến số lần lặp hoặc đạt đến độ phủ mạng mong muốn.

Quá trình này được lặp lại cho đến khi thuật toán đạt được vị trí tối ưu cho các nút cảm biến trong khu vực. Các con dơi sẽ điều chỉnh vị trí của chúng và dần dần tìm được vị trí tối ưu để đặt các nút cảm biến sao cho độ phủ mạng cao nhất và tiết kiệm năng lượng.

Ví dụ minh họa 5: tối ưu hóa vị trí đặt các nút mạng MANET

Nếu chúng ta thay đổi từ mạng cảm biến không dây sang mạng MANET (Mobile Ad hoc Network), cách tiếp cận sử dụng Bat Algorithm để tìm vị trí đặt các nút trong mạng cũng sẽ thay đổi một chút. Trong mạng MANET, các nút di động có thể tự tổ hợp thành mạng linh hoạt mà không cần sự hỗ trợ của cơ sở hạ tầng cố định.

Dưới đây là một ví dụ về cách Bat Algorithm có thể được áp dụng để tối ưu hóa vị trí đặt các nút trong một mạng MANET:

Bước 1: Khởi tạo ban đầu
Chọn một quần thể ban đầu các con dơi ảo với các vị trí ngẫu nhiên trong khu vực hình chữ nhật. Ví dụ: [(30, 50), (120, 80), (180, 160), (70, 120)]

Bước 2: Cập nhật vị trí
Mỗi con dơi di chuyển theo quy luật cụ thể. Ví dụ: Giả sử con dơi thứ hai (120, 80) di chuyển lên một khoảng ngẫu nhiên trong khoảng [-10, 10] cho cả tọa độ x và y. Kết quả có thể là (118, 82).

Bước 3: Đánh giá và cập nhật
Tính toán các yếu tố quan trọng trong mạng MANET như độ trễ, băng thông hoặc số lượng hop cần thiết để gửi tin nhắn từ một nút đến nút khác tại vị trí hiện tại của mỗi con dơi. So sánh các yếu tố này với các con dơi khác và cập nhật vị trí của con dơi tốt hơn nếu cần.

Bước 4: Tiêu chuẩn dừng
Tiếp tục các bước 2 và 3 cho đến khi đạt được một tiêu chuẩn dừng nhất định, chẳng hạn như đạt đến số lần lặp hoặc đạt đến yếu tố quan trọng mong muốn trong mạng MANET.

Quá trình này được lặp lại cho đến khi thuật toán đạt được vị trí tối ưu cho các nút trong mạng MANET. Các con dơi sẽ điều chỉnh vị trí của chúng và dần dần tìm được vị trí tối ưu để đặt các nút sao cho đảm bảo các yếu tố quan trọng như độ trễ, băng thông hoặc số lượng hop tối ưu trong mạng MANET.

Ví dụ minh họa 5: tối ưu hóa vị trí đặt các nút mạng FANET

Nếu chúng ta thay đổi từ mạng cảm biến không dây sang mạng FANET (UAV ad hoc network), cách tiếp cận sử dụng Bat Algorithm để tìm vị trí đặt các nút trong mạng sẽ có một số điểm khác biệt. Trong mạng FANET, các UAV (Unmanned Aerial Vehicle) hoạt động như các nút di động trong mạng ad hoc, tạo ra một mạng linh hoạt và tự hình thành mà không cần sự hỗ trợ của cơ sở hạ tầng cố định.

Dưới đây là một ví dụ về cách Bat Algorithm có thể được áp dụng để tối ưu hóa vị trí đặt các UAV trong mạng FANET:

Bước 1: Khởi tạo ban đầu
Chọn một quần thể ban đầu các con dơi ảo với các vị trí ngẫu nhiên trong khu vực hoạt động của mạng FANET. Ví dụ: [(30, 50), (120, 80), (180, 160), (70, 120)]

Bước 2: Cập nhật vị trí
Mỗi con dơi hoạt động như một UAV và di chuyển theo quy luật cụ thể. Ví dụ: Giả sử con dơi thứ hai (120, 80) di chuyển lên một khoảng ngẫu nhiên trong khoảng [-10, 10] cho cả tọa độ x và y. Kết quả có thể là (118, 82).

Bước 3: Đánh giá và cập nhật
Tính toán các yếu tố quan trọng trong mạng FANET như độ trễ, độ bao phủ kết nối, năng lượng tiêu thụ hoặc khả năng truyền dẫn tại vị trí hiện tại của mỗi con dơi. So sánh các yếu tố này với các con dơi khác và cập nhật vị trí của con dơi nếu chúng tạo ra kết quả tốt hơn.

Bước 4: Tiêu chuẩn dừng
Tiếp tục các bước 2 và 3 cho đến khi đạt được một tiêu chuẩn dừng nhất định, chẳng hạn như đạt đến số lần lặp hoặc đạt đến yếu tố quan trọng mong muốn trong mạng FANET.

Quá trình này được lặp lại cho đến khi thuật toán đạt được vị trí tối ưu cho các UAV trong mạng FANET. Các con dơi (UAV) sẽ điều chỉnh vị trí của chúng và dần dần tìm được vị trí tối ưu để đặt các UAV sao cho đảm bảo các yếu tố quan trọng như độ trễ, độ bao phủ kết nối, năng lượng tiêu thụ hoặc khả năng truyền dẫn tốt nhất trong mạng FANET.

• Share on Facebook