• Đề tài Time - Series forecasting by deep learningĐề tài Time - Series forecasting by deep learning

    Thực nghiệm Datasets: thực nghiệm trên 3 tập dữ liệu electricity, traffic và wiki​ ​ Electricity: điện năng tiêu thụ của 370 gia đình​ 25.968 time-points (1 time-point/hr)​ Task: dự đoán điện năng tiêu thụ của từng hộ trong vòng 7 ngày tiếp theo​ ​ Traffic: Mật độ giao thông của 963 con đường ở San Francisco theo giờ​ 10.392 time-points (1 ...

    pptx16 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 869 | Lượt tải: 0

  • Đề tài Ứng dụng GA trong bài toán định tuyến đường tối ưu cho một SFC requestĐề tài Ứng dụng GA trong bài toán định tuyến đường tối ưu cho một SFC request

    Kết luận Phương án đề xuất chạy khá tốt với mô hình thực nghiệm trong phần 4, tuy nhiên do điều kiện thời gian có hạn nên chưa thể tối ưu được các hệ số hàm phạt, xác suất lai ghép, đột biến, tỉ lệ các cá thể sinh ra bằng DFS trong quần thể gốc đầu tiên, cũng như xây dựng một mô hình thực nghiệm có kích thước lớn hơn để có thể kiểm thử. Phương á...

    pptx61 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 733 | Lượt tải: 0

  • Đề tài Tối ưu thời gian sống của mạng cảm biến không dâyĐề tài Tối ưu thời gian sống của mạng cảm biến không dây

    Đột biến + Sau khi lai ghép, các cá thể con được tạo ra có một xác suất nhỏ sẽ bị đột biến • Ta chọn một tập vị trí đặt các VNFs (thuộc cùng 1 SFC request) ngẫu nhiên để đột biến trên NST • Tập vị trí đặt các VNFs được chọn sẽ được khởi tạo lại từ đầu • Sau khi đột biến, kiểm tra xem cá thể đột biến được tạo ra đã tồn tại trong quần thể cũ chư...

    docx19 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 815 | Lượt tải: 0

  • Đề tài Áp dụng GA cho bài toán đặt các VNF đảm bảo luồng cực đại trong mạngĐề tài Áp dụng GA cho bài toán đặt các VNF đảm bảo luồng cực đại trong mạng

    Kết quả đạt được với giải thuật GA Đối với các đồ thị kể cả lớn và nhỏ, nếu rơi vào trường hợp duy nhất 1 đỉnh sẽ hội tụ chỉ sau trung bình từ 1-15 thế hệ, nếu khởi tạo tham lam sẽ đạt được kết quả trong vòng vài giây Khi rơi vào các trường hợp đồ thị thưa hoặc đặc biệt , yêu cầu từ 2 đỉnh ảo hóa trở lên sẽ có thời gian thực hiện vài phút ( 100 ...

    pptx34 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 685 | Lượt tải: 0

  • Đề tài Tối ưu sạc cho mạng không dây có thể sạc trong không gianĐề tài Tối ưu sạc cho mạng không dây có thể sạc trong không gian

    Giải pháp Bi-level Bi - level Giải quyết với 2 biến ở mức trên và dưới Mức trên: chuỗi hành trình sạc Mức dưới: thời gian sạc → Kết quả cho bài toán ở mức dưới phụ thuộc vào kết quả cho bài toán ở mức trên Ý tưởng: Mức trên: chuỗi hành trình sạc Mức dưới: thời gian dừng sạc tối ưu chuỗi hành trình sạc cho trước Áp dụng Bi-level: Sử dụng ...

    pptx55 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 715 | Lượt tải: 0

  • Đề tài Effective partial charging scheme for minimizing the energy depletion and charging cost in wireless rechargeable sensor networksĐề tài Effective partial charging scheme for minimizing the energy depletion and charging cost in wireless rechargeable sensor networks

    Đề xuất Ưu điểm: Chia cụm theo Kmeans dễ thực hiện Nhược điểm: Chưa tối ưu do chia cụm theo khoảng cách không phải là cách tốt nhất Do vấn đề về chi phí và số lượng cảm biến trong 1 cụm nên dựa vào đồ thị trên có thể thấy K = 3 sẽ là số cụm hợp lý. Định hướng: Sẽ phát triển thêm các thuật toán khác với bài toán có nhiều cảm biến. Các bài báo đ...

    pptx21 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 607 | Lượt tải: 0

  • Đề tài Tối ưu hóa thời gian sống của mạng cảm biến không dâyĐề tài Tối ưu hóa thời gian sống của mạng cảm biến không dây

    Các kịch bản thực nghiệm Thay đổi số lượng target Thay đổi bán kính kết nối R Thay đổi số lượng sensor Nội Dung 1. Tổng quan về mạng cảm biến không dây 1.1 Giới thiệu về mạng cảm biến 1.2 Ứng dụng mạng cảm biến 2. Giới thiệu bài toán 3. Các nghiên cứu liên quan 4. Mô hình bài toán 5. Giải thuật đề xuất 6. Thực nghiệm 7. Kết luận

    pptx63 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 701 | Lượt tải: 0

  • Đề tài K-Coverage problem and M-Connectivity problemĐề tài K-Coverage problem and M-Connectivity problem

    Kết luận Tìm hiểu về WSN và ứng dụng thực tế. Nghiên cứu được bài toán K-coverage và M-connectivity đề xuất 2 thuật toán WGC và WGCI để giải quyết bài toán. Kết quả thực nghiệm trên 5 bộ dữ liệu và 4 kịch bản thử nghiệm Tìm hiểu thuật toán GA và code lại một bài báo để so sánh với thuật toán do nhóm đề xuất. Qua kết quả thực nghiệm cho thấy: ...

    pptx72 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 601 | Lượt tải: 0

  • Đề tài Đảm bảo Q – Coverage nhằm tối ưu thời gian sống của mạng và cân bằng tải trong mạngĐề tài Đảm bảo Q – Coverage nhằm tối ưu thời gian sống của mạng và cân bằng tải trong mạng

    Nội dung Giới thiệu bài toán Các nghiên cứu liên quan Xây dựng mô hình bài toán Phương án đề xuất Thực nghiệm Kết luận Kết luận Trong bài toán này chúng ta đã giải quyết bài toán NP - đầy đủ bằng thuật toán heuristic HESL. Chúng em đề xuất thuật toán di truyền để bổ sung thêm kết nối từ sensor tới các sink giúp cân bằng tải trong mạng và t...

    pptx46 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 619 | Lượt tải: 0

  • Temperature adaptive sleep scheduling using reinforcement learning in wireless sensor networksTemperature adaptive sleep scheduling using reinforcement learning in wireless sensor networks

    Định nghĩa state 00 nếu EW thấp và overlap thấp 01 nếu EW thấp và overlap cao 10 nếu EW cao và overlap thấp 11 nếu EW cao và overlap cao Tính toán state, dựa vào bảng kết quả mà thực hiện hành động Lấy dữ liệu từ các node xung quanh để tính toán reward và update lại bảng output Lấy dữ liệu từ các node xung quanh để tính toán reward và upd...

    pptx28 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 05/01/2022 | Lượt xem: 697 | Lượt tải: 0