Thuật toán Entropy chéo và ứng dụng.

Abstract

Thuật ngữ Entropy và Entropy chéo đã và đang được sử dụng rộng rãi trong những năm gần đây, chúng đã cho thấy tiềm năng trong nhiều lĩnh vực như: nhiệt động lực học, cơ học thống kê, hóa học, thống kê toán học, v.v... và đặc biệt được sử dụng tính toán và mô phỏng mẫu ngẫu nhiên. Phương pháp Entropy chéo được hiểu là một thuật toán lặp để ước tính xác suất của các sự kiện hiếm gặp trong các mô hình có cấu trúc phức tạp của tính toán và mô phỏng mẫu ngẫu nhiên. Nó còn được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu tổ hợp mà việc tính toán bằng các phương pháp giải tích bình thường rất khó thực hiện được. Một ứng dụng của mô phỏng sự kiện hiếm là dùng để làm dữ liệu cho quá trình kiểm tra, đánh giá hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao ADAS dựa trên sự quan sát ghi nhận thông tin từ các hình ảnh thực tế bởi các camera xung quanh xe và xử lý thông tin dữ liệu trong hệ thống để đưa ra các phương pháp xử lý tình huống lái xe phù hợp. Hệ thống sẽ phải đối mặt với vô vàn tình huống ảnh hưởng đến chức năng xử lý của hệ thống ví dụ như va chạm khi chuyển làn, hay gặp chướng ngại vật, ổ gà trên đường, v.v... Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao hoạt động dựa trên các thông tin có được từ camera đa tính năng kết hợp với các cảm biến. Chúng được lắp đặt bên ngoài xe, chủ yếu ở phía trên, phía trước, phía sau và hai bên thân xe để ghi lại hình ảnh của nhiều đối tượng và ngôn ngữ ký hiệu giao thông như đường phố, phương tiện, biển báo đường bộ, người đi bộ và các đối tượng khác. Nhờ những thông tin được cung cấp, ADAS có khả năng phát hiện các nguy hiểm tìm ẩn, từ đó đưa ra cảnh báo cũng như chủ động can thiệp trong những trường hợp người lái bị mất tập trung. Để được đưa ra hoạt động trên đường công cộng, hệ thống phải được kiểm tra, đánh giá một cách kĩ lưỡng. Một cách để tăng tốc kiểm tra là tạo ra các mô phỏng tình huống xảy ra sự cố và ta có thể tạo ra các mô phỏng này với mô phỏng Monte Carlo thay vì thực hiện thử nghiệm trực tiếp trên đường. Nhưng mô phỏng này có một hạn chế là cần phải tạo mẫu test với số lượng lớn, mất rất nhiều thời gian và dung lượng. Với thuật toán Entropy chéo ta có thể dễ dàng mô phỏng các tình huống trên nền tảng các mô phỏng của phương pháp Monte Carlo. Với sự hỗ trợ của thuật toán Entropy chéo các sự kiện hiếm sẽ xuất hiện với xác suất cao hơn, ta sẽ thu được các mô phỏng có ý nghĩa nhiều hơn mà thực tế phải mất rất rất nhiều thời gian mới thu được tình huống tương tự. Trong luận văn này, thuật toán Entropy chéo sẽ được cụ thể hóa dưới dạng một thuật toán lặp tổng quát và đề xuất một số dạng thuật toán điều chỉnh hay thuật toán cải tiến cùng với đó sẽ xem xét các vấn đề về sự hội tụ của thuật toán qua cách xây dựng chặt chẽ vấn đề nghiên cứu từ các thuật ngữ, kiến thức nền tảng và các lý thuyết cơ bản cho phương pháp Entropy chéo để ứng dụng thuật toán vào thực tế.