Thông tin luận án TS của NCS Bùi Anh Tú - Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN - Univeristy of Engineering and Technology

Thông tin luận án TS của NCS Bùi Anh Tú Tên đề tài luận án: Một số phương pháp tối ưu năng lượng tiêu thụ cho các thiết bị di động dựa trên phân tích mã nguồn. 1. Họ và tên nghiên cứu sinh:Bùi Anh Tú. 2. Giới tính:Nam, 3. Ngày sinh:10/08/1984, 4. Nơi sinh:Thái Nguyên, 5. Quyết định công nhận NCS số 1276/QĐ-ĐT ngày ngày 31 tháng 12 năm 2015 của Hiệu trưởng trường Đại học công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. 6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: -Gia hạn học tập thêm 02 năm học (2018 – 2019, 2019 – 2020) theo Quyết định số 1260/QĐ-ĐT, ngày 13 tháng 12 năm 2018, của Hiệu trưởng trường Đại học Công nghệ. 7. Tên đề tài luận án: Một số phương pháp tối ưu năng lượng tiêu thụ cho các thiết bị di động dựa trên phân tích mã nguồn. 8. Chuyên ngành:Kỹ thuật phần mềm, 9. Mã số:9480103.01 10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Trương Ninh Thuận Thông tin luận án TS của NCS Bùi Anh Tú (tiếng Anh) 11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án: Các đóng góp chính của luận án bao gồm: Đề xuất mô hình tiêu thụ năng lượng trên các thiết bị di động dựa trên phân tích mã nguồn của phần mềm. Luận án đã tập trung phân tích một số lượng lớn các đoạn mã nguồn của ứng dụng, xác định sự ảnh hưởng của mã nguồn phần mềm tới mức độ tiêu thụ năng lượng. Từ đó luận án xây dựng mô hình tiêu thụ năng lượng cho từng thành phần phần cứng trong thiết bị và cho toàn bộ thiết bị di động dưới tác động của các câu lệnh điều khiển của phần mềm. Mô hình sử dụng các Otomat chuyển trạng thái để biểu diễn sự thay đổi mức độ tiêu thụ năng lượng dưới sự điều khiển của mã nguồn chương trình. Bằng phương pháp phân tích chương trình tĩnh, luận án đề xuất phương pháp tự động sinh mô hình từ mã nguồn phần mềm, từ đó xây dựng một công cụ (có tên PSA) cho phép trực quan hóa các đồ thị trạng thái nhằm hỗ trợ cho người lập trình quan sát mức độ tiêu thụ năng lượng trực tiếp trên mã nguồn. Đề xuất phương pháp ước lượng mức độ tiêu thụ năng lượng dựa trên mô hình. Từ mô hình đãđề xuất, luận án tiếp tục đề xuất các thuật toán để ước lượng mức độ tiêu thụ năng lượng theo thời gian dựa trên mô hình, thuật toán cho phép ước lượng mức độ tiêu thụ năng lượng với mỗi trường hợp sử dụng cụ thể. Đồng thời, luận án xây dựng một công cụ được cải tiến từ PSA nhằm ước lượng mức độ tiêu thụ năng lượng trực tiếp trên mã nguồn. Công cụ PCE cho phép cài đặt trên các bộ lập trình như Android Studio và IntelliJ theo dạng phần mềm bổ trợ lập trình. Đề xuất phương pháp sinh dữ liệu kiểm thử mức độ tiêu thụ năng lượng tự động. Dựa trên mô hình đãđề xuất kết hợp với kỹ thuật kiểm thử dòng điều khiển, luận án đề xuất cải tiến các đồ thị CFG nhằm kiểm thử các tính chất năng lượng của phần mềm. Bằng cách bổ sung các hệ số thời gian và mức tiêu thụ năng lượng vào đồ thị CFG, hai đồ thị cải tiến từ CFG được giới thiệu nhằm khắc phục các nhược điểm của đồ thị CFG trong bài toán về năng lượng. Luận án giới thiệu các thuật toán để loại bỏ các đường đi vô ích, giữ lại các đường đi hữu ích trên đồ thị từ đó sinh ra các dữ liệu kiểm thử mức độ tiêu thụ năng lượng của ứng dụng. Đề xuất phương pháp giảm tải mức độ tiêu thụ năng lượng cho thiết bị di động trong mô hình điện toán đám mây di động. Tối ưu việc xử lý các tác vụ trong mô hình điện toán đám mây di động sẽ giúp giảm thiểu mức độ tiêu thụ năng lượng cho thiết bị di động. Bằng cách áp dụng phương pháp ước lượng mức độ tiêu hao năng lượng đãđề xuất cho từng tác vụ trong trường hợp thực thi trên thiết bị di động và trên đám mây, kết hợp với việc phân tích các ràng buộc về mặt thời gian thực thi tác vụ, luận án đề xuất xây dựng một hàm mục tiêu và các thuật toán để ra quyết định giảm tải cho các tác vụ trên thiết bị di động bằng cách thực thi tác vụ trên đám mây nhằm tối ưu mức tiêu thụ năng lượng và thời gian thực thi. 12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: Ứng dụng vào các giai đoạn phát triển phần mềm như hỗ trợ phát hiện lỗi trong lập trình, tối ưu việc thực thi các ca kiểm thử và giảm tải tiêu thụ năng lượng cho thiết bị di động dựa trên cải tiến mã nguồn. 13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: Các nghiên cứu tiếp theo của luận án có thể tập trung vào cải tiến các giải pháp nhằm tăng cường hiệu quả của phương pháp đã đề xuất. 14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án: Các công trình nghiên cứu liên quan trực tiếp đến luận án: Anh-Tu Bui, Hong-Anh Le, and Ninh-Thuan Truong, Generation of power state machine for android devices, ICCASA 2017/ICTCC 2017, Springer, LNICST 217, (2018). Hong-Anh Le, Anh-Tu Bui, and Ninh-Thuan Truong, An approach to modeling and estimating power consumption of mobile applications, Mobile networks and Applications, pp. 124-133, (2019) Anh-Tu Bui, Van-Viet Nguyen, and Ninh-Thuan Truong, Generating test data for energy property in mobile applications, 2020 7th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS), IEEE, pp. 96-101, (2020). Anh-Tu Bui, Van-Viet Nguyen and Ninh-Thuan Truong, Time-and-Energy consumption offloading for mobile devices in Mobile Cloud Computing, International Journal of Future Computer and Communication vol. 12, no. 3, pp. 63-69, (2023). Bởi Tuyết Nga | 12/12/2023 | Đào tạo sau Đại học | 256 Views Tuyết Nga Trước Thông tin luận án TS của NCS Trần Tuấn Vinh Sau Chương trình học bổng tại Đại học Ritsumeikan, Nhật Bản