[發明專利]基于公交車軌跡和蟻群優化的城市車聯網路由方法

有效

• 申請號: 201810129910.8
• 申請日: 2018-02-08
• 公開（公告）號: CN108366340B
• 公開（公告）日: 2019-12-10
• 發明（設計）人: 孫健;張益靜;孫罡;廖丹
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/40;H04W4/42;H04W40/02;H04W40/20;H04W40/22;H04W84/18
• 代理公司: 51229 成都正華專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 何凡

1.基于公交車軌跡和蟻群優化的城市車聯網路由方法，其特征在于，包括：

接收來自于非公交車向外發送的數據包；

當所述數據包中不存在路由路徑時，根據公交車線路路由圖，采用Dijsktra算法計算從當前位置到數據包的目的地位置的多條最短路徑；

選取最短路徑中連續性概率最大的作為路由路徑，并將其封裝于數據包中；

當所述數據包中存在路由路徑時，判斷數據包的目的地位置是否位于攜帶數據包的公交車的通信范圍內；

若不位于通信范圍內，則判斷通信范圍內是否存在位于路由路徑中、且與目的地的距離小于攜帶數據包的公交車與目的地的距離的公交車；

若存在，則選取攜帶數據包的公交車通信范圍內、且與攜帶數據包的公交車的連接生命期最長的公交車作為下一跳中繼公交車，并向其發送數據包，之后繼續判斷數據包的目的地位置是否位于攜帶數據包的公交車的通信范圍內；

若不存在，則攜帶數據包的公交車采用蟻群優化算法發現最優下一跳中繼公交車和到下一跳中繼公交車的最優多跳鏈路；

當采用蟻群優化算法成功找到下一跳中繼公交車，則向其發送數據包，之后繼續判斷數據包的目的地位置是否位于攜帶數據包的公交車的通信范圍內；

當采用蟻群優化算法未能成功找到下一跳中繼公交車，判斷當前位置是否偏離路由路徑；

若未偏離，則繼續采用蟻群優化算法發現最優下一跳中繼公交車和到下一跳中繼公交車的最優多跳鏈路；否則，返回采用Dijsktra算法計算從當前位置到數據包的目的地位置的多條最短路徑；

若位于通信范圍內，向數據包的目的地位置發送數據包；

所述連續性概率的計算公式為：

其中，街道i’和i’+1相鄰，N_i’為經過街道i’的公交車線路條數；PSC_i’,i’+1為街道i’到街道i’+1的連貫性概率；n_i’,i’+1為經過街道i’且經過街道i’+1的公交車線路條數。

2.根據權利要求1所述的基于公交車軌跡和蟻群優化的城市車聯網路由方法，其特征在于，所述攜帶數據包的公交車采用蟻群優化算法發現最優下一跳中繼公交車和到下一跳中繼公交車的最優多跳鏈路的方法包括：

攜帶數據包的公交車生成多個具有下一跳中繼公交車選取條件的請求螞蟻，所述選取條件為公交車所在街道位于路由路徑中且與目的地的距離小于攜帶數據包的公交車與目的地的距離；

計算攜帶數據包的公交車通信范圍內的車輛節點與攜帶數據包的公交車之間所有鏈路的轉發概率；

攜帶數據包的公交車通過其鄰近車輛節點的最大轉發概率對應的鏈路向其鄰近車輛節點發送請求螞蟻；

當在設定的門限時間內接收到響應螞蟻時，計算每個響應螞蟻的功能函數值；

選擇功能函數值最大的響應螞蟻中的目的公交車作為下一跳中繼公交車，并輸出響應螞蟻中保存的多跳鏈路及已找到的下一跳中繼公交車；

當在設定的門限時間內未接收到響應螞蟻時，判斷攜帶數據包的公交車當前所在位置是否偏離路由路徑；

若未偏離，則重新生成多個具有下一跳中繼公交車選取條件的請求螞蟻；否則，輸出未找到下一跳中繼公交車。

3.根據權利要求2所述的基于公交車軌跡和蟻群優化的城市車聯網路由方法，其特征在于，所述轉發概率的計算公式為：

其中，p_i,j(t)為t時刻的接收請求螞蟻的車輛i和其鄰近車輛j之間的轉發概率；為接收請求螞蟻的車輛i通信范圍內的鄰近車輛集合；τ_ij(t)為t時刻接收請求螞蟻的車輛i存儲的與其鄰近車輛j之間的信息素強度；η_ij(t)為t時刻車輛i和車輛j之間的鏈路l_i,j的啟發函數值；η_ik(t)為t時刻車輛i和其鄰近車輛k之間的鏈l_i,k的啟發函數值；α、β分別為信息素啟發因子和期望值因子；

啟發函數值η_ij的計算公式為：

其中，LT(l_i,j)為鏈路l_i,j的生命期；D(l_i,j)為鏈路l_i,j的延遲；為權重。