ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ QUY HOẠCH MẠNG RFID

jos.hueuni.edu.vn Tập 133, Số 2A, 2024 37 Bước 6. Thế hệ mới: Tạo ra thế hệ cá thể mới bằng cách kết hợp các cá thể con mới với một số cá thể cha mẹ được chọn lọc từ thế hệ trước. Bước 7. Lặp lại: Tiến hành các bước chọn lọc, lai ghép, đột biến và tạo thế hệ mới trong một số vòng lặp. Quá trình tiến hóa này làm cho quần thể dần hội tụ tới các giải pháp tốt trong không gian tìm kiếm. Bước 8. Điều kiện dừng: Quá trình lặp lại từ Bước 3 đến Bước 6 ở trên trong một số lần lặp cố định hoặc cho đến khi đạt được một giải pháp tối ưu đủ tốt (chẳng hạn qua 5 lần lặp không thay đổi giá trị fitness). Tóm lại, phương pháp GA trong quy hoạch mạng RFID sử dụng cơ chế di truyền và tiến hóa để tạo ra các giải pháp tối ưu thông qua quá trình lai ghép, đột biến và chọn lọc tự nhiên. Tối ưu hóa vị trí lắp đặt đầu đọc dựa trên PSO Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn PSO (Particle Swarm Optimization) là một thuật toán nhằm giải quyết các bài toán tối ưu hóa trên một mô hình quần thể hay bầy đàn thông minh. Các bước của phương pháp PSO trong quy hoạch mạng RFID được mô tả như sau: Bước 1. Biểu diễn cá thể: Mỗi cá thể trong PSO biểu diễn một phương án phân bổ đầu đọc RFID, được biểu diễn bằng vector các vị trí tương ứng. Bước 2. Khởi tạo quần thể: Tạo ra một quần thể ban đầu của các cá thể (khởi tạo một nhóm giải pháp phân bổ đầu đọc RFID ngẫu nhiên ban đầu). Các giá trị ban đầu của các biến trong cá thể có thể được chọn ngẫu nhiên hoặc thông qua một quy tắc nhất định. Bước 3. Xác định hàm mục tiêu (fitness): Tiến hành xác định rõ hàm mục tiêu của quy

hoạch mạng RFID. Giá trị hàm mục tiêu này chính là giá trị hàm fitness như được mô tả trong mục 3.2. Bước 4. Cập nhật vận tốc và vị trí: Để tiến tới giải pháp tối ưu, mỗi cá thể cập nhật vận tốc và vị trí của nó. Vận tốc tương ứng với sự thay đổi vị trí của từng đầu đọc trong vùng làm việc. Quá trình cập nhật này dựa trên vị trí tốt nhất của chính cá thể và vị trí tốt nhất của toàn bộ quần thể. Bước 5. Đánh giá và so sánh: Đánh giá hiệu suất của các cá thể dựa trên hàm mục tiêu. So sánh kết quả của các cá thể để xác định cá thể tốt nhất trong quần thể. Bước 6. Cập nhật vị trí tốt nhất: Lưu trữ vị trí tốt nhất của các đầu đọc RFID mà cá thể đã đạt được trong lịch sử. Nếu một cá thể tốt hơn được tìm thấy, cập nhật các vị trí tốt nhất này.