Диссертация (1137248), страница 15
Текст из файла (страница 15)
В качестве целевой функции будем рассматривать максимально возможное приращение времени жизни сети ( ), получаемоепри подстановке в формулу (4.2) = , где является решениемзадачи (3.1).Влияние размещения узловКак было сказано ранее, при имитационном моделировании узлы размещаются случайным образом на некоторой территории. Проверим, насколькосильный разброс целевого показателя ( ) получается при 100 различных случайных размещениях узлов. Количество узлов сети возьмем рав104ным 100, радиус действия приемопередатчика равным 50 м.Рис.
4.8. Гистограмма распределения величины Результат моделирования показан на рис. 4.8. На гистограмме виден достаточно большой разброс результатов: при среднем значении, равном 81%,среднеквадратическое отклонение составило 31%. Несмотря на то, что в подавляющем большинстве случаев управляемая мобильность дает приращениевремени жизни сети более 40%, в отдельных сценариях ее использование неприводит к желаемым результатам.Такие отклонения объясняются тем, что в ряде случаев размещение оказывается очень удачным для использования неподвижного стока и применение мобильности дает значение чуть более 10%.
Если посмотреть структурусети, то она характеризуется наличием одного или нескольких цепочечныхучастков в центре, через который все время проходит большой объем трафика.Есть и отклонения в другую сторону – при некоторых размещениях узлов достигается почти трехкратное увеличение продолжительности работыза счет мобильного стока.105Таким образом, уже предварительное исследование конкретного размещения узлов сети позволяет выявить целесообразность использования методов энергетической балансировки.Влияние радиуса приемопередатчикаВозьмем три случайных расположения элементов сети и в каждом случае рассмотрим зависимость от радиуса покрытия приемопередатчика.
Результаты моделирования приведены на рис. 4.9. На графике можно заметитьнесколько важных особенностей. В каждом из трех случаев в зависимости отРис. 4.9. Влияние радиуса приемопередатчика на конкретного местоположения узлов сети есть свой оптимальный радиус действия приемопередатчика, при котором потенциальное приращение временижизни сети за счет энергетической балансировки максимально.Наличие многих локальных максимумов говорит о том, что для достижения наилучших результатов энергетическая балансировка должна применяться в совокупности с протоколами маршрутизации и выбором мощностипередатчиков, в тех случаях, когда ею можно управлять.106При больших значениях использование мобильного стока не дает никакого преимущества, так как независимо от того, где он будет находиться, всеузлы будут напрямую подключаться к нему.
Впрочем, это можно изменитьмодификацией протокола маршрутизации.Влияние соотношения мощностей, потребляемых в различныхрежимахВо второй главе диссертации подробно изложена одна из возможных методик расчета потребляемой мощности ретранслятора беспроводной сети. Было показано, что мощность сильно зависит от наличия возможности переходав режим пониженного энергопотребления. Промоделируем работу сети из 100узлов для различных соотношений .Рис. 4.10. Зависимость от соотношения мощностейРезультат приведен на рис.
4.10. Это, по мнению автора, очень важнаязависимость, которая четко определяет границы применения рассматриваемых в диссертации методов и алгоритмов. При соотношениях, близких к 1,мобильность стока не дает никакого выигрыша. Это объясняется тем, что в107сети не возникает энергетического дисбаланса, так как потребляемая мощность не зависит от объема трафика, проходящего через каждый узел. С увеличением соотношения до 100 функция быстро растет, приближаясь к своемумаксимальному значению. Затем рост замедляется, что объясняется наличием постоянных составляющих в потребляемой мощности, которые не зависятот соотношения мощностей. Таким образом, энергетическая балансировка сиспользованием мобильного стока дает заметное преимущество только в томслучае, когда мощность устройства в режиме ожидания на несколькопорядков меньше, чем мощность в активном режиме с включенным приемопередатчиком .Приступим к моделированию отдельных групп методов энергетическойбалансировки с мобильным стоком, рассматриваемых в диссертационной работе.
Далее будут сравниваться следующие методы энергетической балансировки с мобильным стоком:1. Стационарный сток или случай псевдомобильности - STATIC. Служитнижней оценочной границей для других методов.2. Метод поиска оптимального решения задачи ПДС без учета маршрута- OPT (см. формулировку (3.1)). Служит верхней оценочной границейдля других методов.3. Метод поиска оптимального решения задачи ПДС с нахождением маршрута (OPT_ROUTE).4.
Итерационный метод приближенного решения задачи ПДС (ITER).5. Эвристические методы динамического управления стоком GMRE и GML.6. Метод случайного перемещения стока (RANDOM).108(а). OPT(б ). OPT_ROUTEРис. 4.11. Пример распределения времени нахождения стока на 16 позициях в решенияхзадач OPT и OPT_ROUTEМетод с предварительным нахождением маршрута OPT_ROUTEИсследуем метод OPT_ROUTE для небольшого числа положений стока = 16. Напомним, что данный метод включает в себя построение маршрутастока, проходящего через каждую вершину , для которой > 0, ровно одинраз.На рис. 4.11 показан пример различия решений задачи ПДС методамиOPT и OPT_ROUTE для сети из 100 узлов.
На нем изображено распределение времени нахождения стока на 16 возможных позициях. По набору позиций OPT(рис. 4.11, а) невозможно построить замкнутый путь, проходящийчерез каждую вершину один раз. Поэтому в решении OPT_ROUTE задействованы дополнительные промежуточные позиции, обеспечивающие построение маршрута и обозначенные стрелкой на рис. 4.11, б .С точки зрения различия показателя для двух рассматриваемых методов, то оно главным образом определяется параметром минимального времени нахождения стока на каждой позиции (см.
ограничения (3.10)). Чемменьше его значение, тем меньше времени сток будет проводить на дополнительных промежуточных позициях, не входящих в оптимальный набор OPT,109но требуемых для построения замкнутого маршрута. График зависимости ( _ ) ( )от представлен на рис. 4.12.Рис. 4.12. Зависимость отношения ( _ ) ( )от параметра Из него видно, что при небольших значениях параметра время жизни сети остается близким к оптимальному, поэтому при небольшом количестве позиций стока и устойчивом характере функционирования сети данныйметод является предпочтительным для решения задачи ПДС. Однако, еслиесть требование длительного пребывания стока на каждой позиции, времяжизни сети становится на порядок меньше, так как сток вынужден находиться длительное время в промежуточных вершинах.Сравнение методовВ таблице 4.4 представлена ключевая зависимость целевой функции отразмера сети.
В средней части таблицы представлены два метода с предварительным планированием движения стока, в правой - методы динамическогоуправления стоком. Серым цветом выделены результаты, полученные прииспользовании предложенных в диссертации методов.110Очевидна общая тенденция увеличения потенциального приращения времени жизни сети с увеличением ее размера. Это объясняется тем, что сувеличением количества узлов возрастает и разница между минимальной имаксимальной мощностью, потребляемой узлами сети, и перемещение стокадает заметный результат. В то же время для небольших сетей выбор позиции стока согласно критерию (4.1) обеспечивает время автономной работы,близкое к оптимальному. При этом произвольное перемещение дает и вовсеотрицательный результат, так как велика вероятность нахождения стока нанеоптимальных позициях.Итерационный алгоритм поиска маршрута стока ITER, использующийэвристику расширения множества обязательных для посещения вершин 1(см.
раздел 3.3) дает результаты, близкие к оптимальным при условии, чтовремя небольшое.При тех же самых условиях предложенная эвристика динамическогоуправления стоком GML дает результат около 80% от оптимального, что напорядок превосходит существующие подходы. Однако следует помнить о том,что для ее применения необходима информация о мощности, потребляемойузлами сети.Остаточная энергия узловРазработанный комплекс программ позволяет выводить информациюоб остаточной энергии узлов после выхода сети из строя. Она является наглядной демонстрацией работы методов динамической реконфигурации.
Нарис. 4.13 показаны распределения остаточной энергии узлов для трех случаев: STATIC, OPT_ROUTE и RANDOM. Моделировалась сеть размером = 100 узлов.При неподвижном стоке (STATIC) очевидно то, что в некоторых обла111Количество узлов1030507090110130150170190210230250270OPT23.497948.093469.272895.512118.58120.974133.139155.57161.949180.417190.061190.023202.543205.535ITER20.140843.580262.664788.7197112.335115.114122.283144.472150.803169.098178.894178.842191.189193.907RANDOM GMREGML-30.5998 -16.0439 20.1302-5.42658 -11.4561 42.48315.459923.4793 59.424631.988540.262 81.944646.24454.714 104.59842.269262.8865 105.06558.050673.7825 112.74671.652584.3659 133.65885.131895.2293 139.41189.423102.877 152.1594.2425116.035 162.178101.343121.814 160.968101.644137.869 173.172112.869140.044 173.951Таблица 4.4. Результаты моделирования методов управляемой мобильности стока БСС(а).
STATIC(б ). RANDOM(в). OPT_ROUTEРис. 4.13. Распределение остаточной энергии узлов сетистях узлы почти не расходуют энергию и при выходе сети из строя имеют больше 90% своей начальной энергии. Уже случайное движение стока(RANDOM) дает заметное улучшение картины распределения остаточнойэнергии. По сравнению с неподвижным узлом сбора данных наблюдается более равномерный расход энергии. Движение стока по оптимальному маршруту, получаемому в результате решения задачи OPT_ROUTE еще большевыравнивает энергопотребление узлов сети, на рисунке можно заметить, чтов некоторых зонах наблюдается почти полное истощение энергии.1124.4.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
