一種基于人工魚群算法的車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)單元優(yōu)化部署方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于移動通訊技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)了一種基于人工魚群算法的車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)單元 部署方法。該方法區(qū)別于已有方法的特色在于，利用路側(cè)單元部署問題模型將路側(cè)單元部 署問題轉(zhuǎn)化為非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，并利用人工魚群算法對非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃問題進(jìn)行優(yōu)化 求解。該方法能夠逐步逼近最優(yōu)部署效益，W盡量最優(yōu)化路側(cè)單元的部署效益。
【背景技術(shù)】
[0002] 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)是傳統(tǒng)移動自組織網(wǎng)絡(luò)在交通道路上的應(yīng)用，是一種特殊的移動 自組織網(wǎng)絡(luò)。車輛自組織網(wǎng)絡(luò)主要由安裝有車載單元的車輛和安裝于路側(cè)的路側(cè)單元組 成。車載單元和路側(cè)單元都具有無線通信模塊，支持車輛在移動過程中的無線信息傳輸。該 樣，經(jīng)由無線通信模塊，車輛自組織網(wǎng)絡(luò)中有兩種基本的通信，分別為車輛與車輛（V2V)間 的通信、車輛與路側(cè)單元該種路旁基礎(chǔ)設(shè)施（V2I)間的通信。該樣，利用無線通信技術(shù)，可 W使行駛中的車輛互相通信，并通過路側(cè)單元訪問外部網(wǎng)絡(luò)乃至Internet,及時(shí)獲取交通 狀況信息、安全預(yù)警類信息、生活娛樂類信息，從而減少交通事故發(fā)生率、保障駕駛安全、提 高交通效率。
[0003] 顯然，路側(cè)單元集合是車聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的車輛節(jié)點(diǎn)與外部網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸樞紐。若車輛 節(jié)點(diǎn)在路側(cè)單元的無線通信覆蓋范圍內(nèi)，則它可W直接從路側(cè)單元獲取信息。否則，車輛節(jié) 點(diǎn)不能直接獲取路側(cè)單元傳輸?shù)男畔ⅰＴ谲嚶?lián)網(wǎng)部署初期階段，受多方面因素的制約，目標(biāo) 路網(wǎng)范圍內(nèi)的路側(cè)單元的部署數(shù)量通常是有限的，而相對來說車輛節(jié)點(diǎn)要大大超過路側(cè)節(jié) 點(diǎn)，且車輛節(jié)點(diǎn)的信息需求增長迅速，該使得路側(cè)單元稱為車聯(lián)網(wǎng)與外部網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸 容量瓶頸。因此，在路側(cè)單元數(shù)量限制下，應(yīng)優(yōu)化路側(cè)單元的部署位置，W盡可能多的滿足 車輛節(jié)點(diǎn)的通信需求，從而最大化路側(cè)單元的部署效益。
[0004] 把處于無線通信覆蓋范圍內(nèi)車輛節(jié)點(diǎn)看作獲得了效益，而未處于其覆蓋范圍內(nèi)的 節(jié)點(diǎn)看作未獲得效益。路側(cè)單元集合的一個(gè)部署方案確定后，將有許多車輛節(jié)點(diǎn)能被覆蓋 而獲得效益。由于車輛節(jié)點(diǎn)的動態(tài)性和車輛分布的時(shí)空差異性，W車輛節(jié)點(diǎn)為對象的覆蓋 收益具有高度時(shí)空動態(tài)性和不確定性，并且路側(cè)單元的位置一般固定。所W，實(shí)踐中通常W 路網(wǎng)為對象確定路側(cè)單元集合的覆蓋效益，根據(jù)路網(wǎng)中的各路段的車輛密度、所處區(qū)域特 性、車道數(shù)等綜合確定路段的權(quán)重密度，把路側(cè)單元集合的無線覆蓋范圍之內(nèi)的所有路段 的加權(quán)權(quán)重之和作為路側(cè)單元集合的覆蓋效益。假設(shè)P為路側(cè)單元集合的所有可行部署位 置方案的集合，其中每個(gè)部署方案由各個(gè)路側(cè)單元的某一特定可行部署位置構(gòu)成的集合。 把尋找使路側(cè)單元的部署效益最大化的路側(cè)單元位置部署方案稱為路側(cè)單元部署問題。本 發(fā)明就針對該問題提出了一種基于人工魚群算法的優(yōu)化部署方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提出了一種基于人工魚群算法的車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)單元部署方法，目的在于在給 定路網(wǎng)范圍內(nèi)、給定路側(cè)單元數(shù)量的情況下，確定能使部署效益近似最優(yōu)的路側(cè)單元部署 方案。
[0006] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是按照w下步驟進(jìn)行：
[0007] 步驟1.建立路網(wǎng)模型
[000引任意給定區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的路網(wǎng)用路網(wǎng)模型G(V，巧表示，其中V代表所有路網(wǎng) 內(nèi)所有交叉路口的集合，路段集E代表路網(wǎng)內(nèi)所有路段的集合。路網(wǎng)內(nèi)的任意路段e用 e (Vh，V。ft，。來表示，其中Vh為路段e的起點(diǎn)，V t為路段e的終點(diǎn)，f t為路段e的路線描 述函數(shù)，為路段e的權(quán)重密度函數(shù)，表示路段e的軌跡上各點(diǎn)處的權(quán)重密度，該權(quán)重密度 值表征該點(diǎn)若被路側(cè)單元覆蓋所能獲得的收益。
[0009] 若路網(wǎng)中需要部署n個(gè)路側(cè)單元，假設(shè)每個(gè)路側(cè)單元的覆蓋直徑為d，綜合考慮各 項(xiàng)因素確定各路段的權(quán)重密度函數(shù)，則每個(gè)路側(cè)單元的部署效益為路側(cè)單元所有覆蓋路段 的加權(quán)線積分?，F(xiàn)在要解決的問題可描述為；找到P的子集Pt使路網(wǎng)中被路側(cè)單元覆蓋的 路段的加權(quán)權(quán)重最大。
[0010] 步驟2.建立效益模型
[0011] 給定路網(wǎng)和路側(cè)單元集合部署位置方案，若某個(gè)路段完全處于路側(cè)單元集合覆蓋 范圍內(nèi)的，則稱該樣的路段為全覆蓋路段，否則稱為部分覆蓋路段。假設(shè)路網(wǎng)G(V，巧中部 署的第j個(gè)路側(cè)單元的全覆蓋路段的集合為Uj，部分覆蓋路段的集合為Sj，j = 1，2,…，n， n個(gè)路側(cè)單元的全覆蓋路段的集合，部分覆蓋路段的集合則部署的 第j個(gè)路側(cè)單元的部署效益bj.表示如下：
[0012]
W
[001引其中j = 1，2,…，n，mc，j= e n 0 j,符號Oj為部署的第j個(gè)路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域， 即為路段e在路網(wǎng)中部署的第j個(gè)路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域內(nèi)的部分。
[0014] 路網(wǎng)部署總效益B。表示如下：
[0015]
W
[0016] 其中噸二e n 0,符號0為路網(wǎng)中所有路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域，即M。為路段e在路 網(wǎng)中所有路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域內(nèi)的部分。
[0017] 由部署效益函數(shù)知，我們的目標(biāo)是使得部署效益值盡可能地大，來達(dá)到路側(cè)單元 部署效益最優(yōu)的目標(biāo)。因此將路網(wǎng)模型和效益模型共同構(gòu)成路側(cè)單元部署問題模型，通過 路側(cè)單元部署問題模型將路側(cè)單元部署問題轉(zhuǎn)化為捜索最優(yōu)解問題。
[0018] 步驟3.利用人工魚群算法對路側(cè)單元部署問題進(jìn)行優(yōu)化求解
[0019] 人工魚群算法是在解決優(yōu)化問題的過程中引入了基于生物群體行為的人工智能 思想，根據(jù)動物行為的特點(diǎn)，推演出的一種全新的智能算法。因此我們設(shè)計(jì)了一種人工魚群 算法，來對所建立的捜索最優(yōu)解問題進(jìn)行求解。下面基于步驟1和步驟2建立的路側(cè)單元 部署問題模型介紹算法步驟。
[0020] 算法步驟：
[0021] 步驟1設(shè)置相關(guān)參數(shù)
[0022] 步驟2初始化魚群
[0023] 步驟3計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值
[0024] 步驟4更新每條人工魚的位置
[0025] 步驟5計(jì)算新位置的適應(yīng)度值
[0026] 步驟6更新迭代次數(shù)
[0027] 步驟7判斷是否滿足算法終止條件 [002引步驟8輸出結(jié)果
[0029] 本發(fā)明首先建立路網(wǎng)模型，然后確立效益模型，路網(wǎng)模型和效益模型共同構(gòu)成路 側(cè)單元部署問題模型，將路側(cè)單元部署問題轉(zhuǎn)化為捜索最優(yōu)解問題。最后利用人工魚群算 法對路側(cè)單元部署問題進(jìn)行優(yōu)化求解，從而達(dá)到最大化部署效益的目的。
【附圖說明】
[0030] 圖1是本發(fā)明的流程示意圖；
[0031] 圖2是本發(fā)明的一種實(shí)施例的程序流程圖；
[0032] 圖3是本發(fā)明的結(jié)果示意圖。
[0033] 具體實(shí)施方法
[0034] 下面結(jié)合技術(shù)方案和附圖對本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0035] 下面給出基于人工魚群算法的車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)單元部署方法，如圖1所示，按如下步 驟進(jìn)行路側(cè)單元部署：
[0036] 步驟1.建立路網(wǎng)模型
[0037] 任意給定區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的路網(wǎng)用路網(wǎng)模型G(V，巧表示，其中V代表所有路網(wǎng) 內(nèi)所有交叉路口的集合，路段集E代表路網(wǎng)內(nèi)所有路段的集合。路網(wǎng)內(nèi)的任意路段e用 e(Vh，V。ft，。來表示，其中Vh為路段e的起點(diǎn)，Vt為路段e的終點(diǎn)，ft為路段e的路線描 述函數(shù)，為路段e的權(quán)重密度函數(shù)，表示路段e的軌跡上各點(diǎn)處的權(quán)重密度，該權(quán)重密度 值表征該點(diǎn)若被路側(cè)單元覆蓋所能獲得的收益。
[003引若路網(wǎng)中需要部署n個(gè)路側(cè)單元，假設(shè)每個(gè)路側(cè)單元的覆蓋直徑為d，綜合考慮各 項(xiàng)因素確定各路段的權(quán)重密度函數(shù)，則每個(gè)路側(cè)單元的部署效益為路側(cè)單元所有覆蓋路段 的加權(quán)線積分?，F(xiàn)在要解決的問題可描述為；找到P的子集Pt使路網(wǎng)中被路側(cè)單元覆蓋的 路段的加權(quán)權(quán)重最大。
[0039] 步驟2.建立效益模型
[0040] 給定路網(wǎng)和路側(cè)單元集合部署位置方案，若某個(gè)路段完全處于路側(cè)單元集合覆蓋 范圍內(nèi)的，則稱該樣的路段為全覆蓋路段，否則稱為部分覆蓋路段。假設(shè)路網(wǎng)G(V，巧中部 署的第j個(gè)路側(cè)單元的全覆蓋路段的集合為Uj，部分覆蓋路段的集合為Sj，j = 1，2,…，n， n個(gè)路側(cè)單元的全覆蓋路段的集合= ，部分覆蓋路段的集合S = ，則部署的 第j個(gè)路側(cè)單元的部署效益bj.表示如下：
[0041]
W
[00創(chuàng)其中j = 1，2,…，n，mc，j= e n 0 j,符號Oj為部署的第j個(gè)路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域， 即為路段e在路網(wǎng)中部署的第j個(gè)路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域內(nèi)的部分。
[0043] 路網(wǎng)部署總效益B。表示如下：
[0044]
似
[0045] 其中噸二e n 0,符號0為路網(wǎng)中所有路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域，即M。為路段e在路 網(wǎng)中所有路側(cè)單元的覆蓋區(qū)域內(nèi)的部分。
[0046] 由部署效益函數(shù)知，我們的目標(biāo)是使得部署效益值盡可能地大，來達(dá)到路側(cè)單元 部署效益最優(yōu)的目標(biāo)。因此將路網(wǎng)模型和效益模型共同構(gòu)成路側(cè)單元部署問題模型，通過 路側(cè)單元部署問題模型將路側(cè)單元部署問題轉(zhuǎn)化為捜索最優(yōu)解問題。
[0047] 步驟3.利用人工魚群算法對路側(cè)單元部署問題進(jìn)行優(yōu)化求解
[0048] 下面具體介紹個(gè)體的構(gòu)造方法、個(gè)體優(yōu)劣的評價(jià)方法W及尋優(yōu)策略等。
[0049] 步驟3.1;構(gòu)造個(gè)體
[0化0] 每條人工魚可作為一個(gè)可行解組成魚群。該里的可行解F可W表示如下：
[0化1] 假設(shè)路網(wǎng)中需要部署n個(gè)路側(cè)單元，每個(gè)路側(cè)單元在路網(wǎng)中的位置信息為 f (X，y)，則n個(gè)路側(cè)單元構(gòu)成一個(gè)位置序列F (f 1 (X，y)，f2 (X，y)，. . .，f。(X，y))?？蒞看出， 位置序列F (fi (X，y)，f2 (X，y)，. . .，4(x，y))和可行解F是一一對應(yīng)的關(guān)系。又因?yàn)槊總€(gè)可 行解由兩部分組成，即魚的位置和適應(yīng)度值。則第i條人工魚個(gè)體結(jié)構(gòu)表示為：
[0化引 Fish(i)=