Trở lại trang chủ

Tiết kiệm năng lượng

Viettel AI Race - Vòng thi online - Giai đoạn 1 - Public Leaderboard

Bài

# Bài Điểm
1 Tiết kiệm năng lượng - GĐ1 - Public LB 100

Thông báo

Thời gian Tiêu đề Mô tả
Tháng 10 10, 2025, 21:34 Các thức chấm điểm

Các bạn lưu ý, như đề bài đã mô tả:

  • Đề bài chỉ yêu cầu nộp submissions.zip gồm energies.txt và rl_agent.py lên server để chấm kết quả cuối cùng cuả bài nộp hiện lên bảng rank theo công thức đã công bố trong đề bài, kết quả này chỉ mang tính tham khảo.
  • Kết quả cuối cùng dựa vào việc hậu kiểm khi chạy lại toàn bộ sản phẩm đội nộp lên sau khi kết thúc mỗi giai đoạn.
Tháng 10 10, 2025, 10:07 Vòng private 24h: 12h thứ 7 ngày 11/10 đến 12h Chủ nhật ngày 12/10

Các bạn lưu ý:

  • Vòng Private 24h cuối bắt đầu vào 12h thứ 7 ngày 11/10 đến 12h Chủ nhật ngày 12/10
  • Kết quả vòng Private là kết quả cho giai đoạn 1
  • Ngay sau khi kết thúc giai đoạn 1, yêu cầu mỗi đội cung cấp đường dẫn (link) chứa toàn bộ mã nguồn, tệp requirement, checkpoint, mô hình huấn luyện cho kết quả trùng khớp với kết quả tốt nhất của đội đã nộp trên hệ thống chấm điểm Private test và hướng dẫn huấn luyện để tiến hành hậu kiểm và đánh giá mô hình. Thí sinh cần nộp đường dẫn GitHub (đặt chế độ chỉ chia sẻ cho BTC theo tài khoản vaip.ict4p@gmail.com).
Tháng 10 9, 2025, 11:51 Cách flatten của state

⁠⁠Về cách flatten của state, phần đặc trưng của cell được ghép nối trực tiếp tất cả đặc trưng của cell vào cuối vector state, ý (a). Để rõ hơn thì state sau khi flatten sẽ có dạng như thế này (giả sử mạng có 3 cells) State vector: [sim1, ..., sim17, # Index 0-16 net1, ..., net14, # Index 17-30 c1f1, c2f1, c3f1 # Index 31-33 (cpuUsage của 3 cells) c1f2, c2f2, c3f2, # Index 34-36 (prbUsage của 3 cells) c1f3, c2f3, c3f3, # Index 37-39 (currentLoad của 3 cells) c1f4, c2f4, c3f4, # Index 40-42 (maxCapacity) c1f5, c2f5, c3f5, # Index 43-45 (numConnectedUEs) c1f6, c2f6, c3f6, # Index 46-48 (txPower) c1f7, c2f7, c3f7, # Index 49-51 (energyConsumption) c1f8, c2f8, c3f8, # Index 52-54 (avgRSRP) c1f9, c2f9, c3f9, # Indices 55-57 (avgRSRQ) c1f10, c2f10, c3f10, # Index 58-60 (avgSINR) c1f11, c2f11, c3f11, # Index 61-63 (totalTrafficDemand) c1f12, c2f12, c3f12] # Index 64-66 (loadRatio)
Tháng 10 8, 2025, 11:56 Sửa một vài thông số trong code chạy trên môi trường giả lập

Chào các bạn,

Để code trong môi trường giả lập chạy suôn sẻ, các bạn hãy sữa trong các file code như sau:

  • ⁠ ⁠Ở file statenormalizer.py, dòng 33 (self.networkbound) thiếu 2 state là 'connectionRate' và 'kpiViolations', thêm 2 state vào như hình

  • ⁠ ⁠Ở file rl_agent.py, dòng 36, sửa số network features từ 12 thành 14

HƯỚNG DẪN CHUNG VÒNG THI ONLINE

1. Tổng quan

  • Thời gian thi: 30/9/2025-11/11/2025.
  • Hình thức thi: trực tuyến. Thi theo đội, mỗi đội 3 thành viên. Mỗi đội thi được cấp một tài khoản nộp bài trên Platform. Các đội thi tự lo nền tảng cloud huấn luyện và máy tính lập trình.
  • Đề thi bao gồm 3 tác vụ. Quá trình thi chia làm 4 giai đoạn với độ khó bộ data tăng dần:
    • Giai đoạn 1: 30/9/2025 – 12/10/2025. Đối với mỗi tác vụ, các đội được cung cấp một bộ dữ liệu tập huấn luyện training_set và tập kiểm tra công khai public_test được trích ra từ tập huấn luyện. Các đội được đánh giá kết quả trên tập dữ liệu kiểm tra riêng private_test trong 24h cuối.
    • Giai đoạn 2: 13/10/2025 – 19/10/2025. Các đội được cung cấp bộ dữ liệu tập huấn luyện training_set mới, đồng thời được cung cấp tập dữ liệu kiểm tra riêng private_test của giai đoạn 1, và tập dữ liệu này trở thành tập kiểm tra công khai public_test của giai đoạn 2. Các đội được đánh giá kết quả trên tập dữ liệu kiểm tra riêng private_test mới trong 24h cuối.
    • Giai đoạn 3: 20/10/2025 – 28/10/2025. Các đội được cung cấp bộ dữ liệu tập huấn luyện training_set mới, đồng thời được cung cấp tập dữ liệu kiểm tra riêng private_test của giai đoạn 2, và tập dữ liệu này trở thành {tập kiểm tra công khai public_test của giai đoạn 3. Các đội được đánh giá kết quả trên tập dữ liệu kiểm tra riêng private_test mới trong 24h cuối.
    • Giai đoạn 4: 29/10/2025 – 11/11/2025. Các đội được cung cấp bộ dữ liệu tập huấn luyện training_set mới, đồng thời được cung cấp tập dữ liệu kiểm tra riêng private_test của giai đoạn 3, và tập dữ liệu này trở thành {tập kiểm tra công khai public_test của giai đoạn 4. Các đội được đánh giá kết quả trên tập dữ liệu kiểm tra riêng private_test mới trong 24h cuối. Kết quả giai đoạn 4 là kết quả chung cuộc.

2. Nộp bài và đánh giá kết quả

Quy trình thi mỗi giai đoạn:
  • Trong toàn bộ thời gian từng giai đoạn: Các đội sử dụng tập dữ liệu training_set được cung cấp để làm bài, có thể nộp bài trên bảng rank Public để chấm điểm trên tập dữ liệu public_test.
  • 24 giờ cuối: Các đội nộp bài trên bảng rank Private để chấm điểm trên tập cho tập dữ liệu private_test.
Cách nộp bài:
  • Với mỗi lần nộp, chỉ nộp một file kết quả duy nhất qua địa chỉ được BTC công bố cho mỗi tác vụ.
  • Mỗi tác vụ, các đội cần nộp file kết quả là một file nén chấm zip với cấu trúc bên trong được quy định chi tiết trong từng bài.
  • Mỗi tác vụ thí sinh có tối đa 200 lần nộp đối với tập public_test và tối đa 20 lần nộp trong 24 giờ cuối đối với tập private_test.
  • Chỉ được phép nộp bài trong thời gian quy định mỗi giai đoạn.
  • Sau mỗi giai đoạn, với mỗi tác vụ, yêu cầu mỗi đội cung cấp đường dẫn (link) chứa toàn bộ mã nguồn, tệp requirement, checkpoint, mô hình huấn luyện cho kết quả trùng khớp với kết quả tốt nhất của đội đã nộp trên hệ thống chấm điểm Private test và hướng dẫn huấn luyện để tiến hành hậu kiểm và đánh giá mô hình. Thí sinh cần nộp đường dẫn GitHub (đặt chế độ chỉ chia sẻ cho BTC theo tài khoản vaip.ict4p@gmail.com).
Đánh giá:
  • Kết quả chung cuộc sẽ được dựa trên kết quả của vòng kiểm tra bí mật trên tập private_test và quá trình hậu kiểm. Nếu kết quả chạy hệ thống khác với kết quả đã nộp (do có sự can thiệp thủ công hoặc chỉnh sửa hashcode), bài thi của thí sinh sẽ bị loại.
  • Các đội phạm quy sẽ không được chấm điểm và bị loại khỏi việc xét kết quả.