[發明專利]二維隨機路網上的動點移動模擬實驗方法

有效

• 申請號: 201410564504.6
• 申請日: 2014-10-22
• 公開（公告）號: CN104318099A
• 公開（公告）日: 2015-01-28
• 發明（設計）人: 費蓉;胡博;王磊;黑新宏;楊咚咚
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 李娜

技術領域

本發明屬于動點移動模擬實驗方法技術領域，具體涉及一種二維隨機路網上的動點移動模擬實驗方法。

背景技術

古典的隨機游動理論，出現在許多數學和物理模型中，主要是考慮簡單但無限制的圖上的隨機游動。以格點圖為例，如果讓質點無限期游動下去，質點是否以概率1返回起點？是否會無窮多次返回起點？1921年，Pólya證明了當n＝1,2時，質點以概率1無窮多次返回到起點，但當n>3時，質點只會有限多次返回到起點。

聯通無向圖上的隨機游動，即可逆的馬爾可夫鏈，和電網絡的內在聯系，以及矩陣分析和調和分析方法的成功應用，使它成為近年來組合圖論界研究最多，成果最豐富的課題之一。可逆的馬爾科夫鏈，在多種領域有著應用。面向隨機動點移動的研究，主要集中于位置索引模型的建立。假定對象在二維空間中做任意運動，根據需要的不同，陸續出現了以下索引結構：針對移動對象當前和未來位置信息，產生了一類進行信息位置管理的模型；隨著人們對過去現象關注度的提高，能夠處理移動對象歷史位置信息的模型有了一定發展；作為近年來的發展趨勢，能夠同時處理移動對象過去、當前以及未來位置信息等的模型也應運而生，這極大豐富了動點移動的應用層面。

在移動模型的研究中，二維網絡移動對象的時空數據模型起步較晚。現有的時空數據模型主要著眼于記錄移動對象的運動狀態，如路網數據模型中加入時間索引的記錄集。時空網絡移動對象這一研究領域對于網絡經典分析意義重大。實際應用中，移動對象的運動模式可以分為無限制運動(如船舶在大海中行駛)、限制運動(如行人的運動)和在固定網絡的運動(如火車、汽車在一定的區域中沿固定線路移動)，其中固定網絡運動是應用中最普遍的模式。當移動對象的運動模式定義為在固定網絡上的無限制運動時，其運動軌跡可以理解為一條保存了過去、當前以及未來信息，運動發展與過去無關的馬氏鏈。

目前在固定網絡上的動點移動模擬實驗，大多設定二維路徑網固定，對環境變化以及可移植性的研究較少。動點移動的模擬實驗以隨機游動研究較多，更多的是從索引角度出發，面向動點定位進行研究，提供一個良好的模擬實驗環境的平臺設計較少，環境條件多變時無法模擬隨機運動對象在每一時刻的狀態信息。

發明內容

本發明的目的在于提供一種二維隨機路網上的動點移動模擬實驗方法，解決了現有移動模型無法模擬隨機運動對象在每一時刻的狀態信息的問題。

本發明所采用的技術方案是，二維隨機路網上的動點移動模擬實驗方法，基于二維隨機路網上的動點移動模擬實驗平臺，具體步驟如下：

第1步：隨機數生成模塊接收命令后生成隨機數，為建模模塊和運算模塊提供隨機數據源；

第2步：建模模塊獲得隨機數生成模塊的數據源，建立隨機模型構架，并將隨機模型構架以類的方式封裝，保存在內存中，同時將路徑模型的信息保存至文件；

第3步：運算模塊負責運行時的數據運算，根據第2步建立的隨機模型構架建立隨機運動模型，采用時間隊列算法計算和模擬每一時刻運動對象的實時狀態，同時將實時隨機的運算結果以類的方式封裝，保存在內存中，并通過數據輸出接口將運算結果以文件形式保存；

第4步：將步驟2保存的文件和步驟3保存的文件輸出至分析模塊，分析模塊讀取數據，能夠重現整個隨機運動過程，并對隨機運動的特征進行分析和統計，通過文件的方式保存分析結果，通過圖形的方式將實時隨機運動模型、動點在每一時刻的狀態以及分析結果進行顯示。

本發明的特點還在于，

第1步中隨機數生成模塊包括命令接收接口、隨機數生成器和數據發送接口，所述隨機數生成器通過調用CryptGenRandom函數生成一個健壯的隨機數。

第2步建模模塊建立隨機模型構架的流程為：

步驟2.1：首先設置建模參數，然后讀取建模參數，根據建模范圍創建隨機節點位置；

步驟2.2：采用Waxman建模方法為隨機節點之間創建隨機路徑，節點間的路徑滿足泊松分布；

步驟2.3：通過廣度優先算法對步驟2.2創建的隨機路徑進行連通性測試，若沒有孤立節點，執行步驟2.4；若出現孤立節點，則返回步驟2.2，重新創建隨機路徑；若步驟2.2重復多次后仍出現孤立節點，則返回步驟2.1，重新設置建模參數；

步驟2.4：進行動點的創建，根據模擬需求設置每個動點參數，將所有模型數據保存至外部文件，建模結束。

Waxman建模方法，如式(1)所示：