基于云計(jì)算TCP/IP標(biāo)準(zhǔn)的行車路線優(yōu)化模型*

陳 斌，毛明榮

(南京師范大學(xué) 信息化建設(shè)管理處,江蘇 南京 210023)

基于云計(jì)算TCP/IP標(biāo)準(zhǔn)的行車路線優(yōu)化模型*

陳 斌，毛明榮

(南京師范大學(xué) 信息化建設(shè)管理處,江蘇 南京 210023)

針對(duì)云計(jì)算環(huán)境的復(fù)雜性造成的傳統(tǒng)集中式動(dòng)態(tài)路線指引系統(tǒng)漸漸對(duì)處理快速增長(zhǎng)的大規(guī)模交通數(shù)據(jù)失去效用的問題，以及消費(fèi)者對(duì)實(shí)時(shí)機(jī)動(dòng)車路線服務(wù)的需求與日俱增的情況，提出了基于TCP/IP標(biāo)準(zhǔn)的分布式機(jī)動(dòng)車行車路線服務(wù)系統(tǒng)(SMDRS)，其目的在于減緩交通擁堵的壓力，增進(jìn)運(yùn)輸服務(wù)的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)在Hadoop大數(shù)據(jù)中采用了MapReduce方法從而可以并行執(zhí)行任務(wù)分配，使用了ZooKeeper技術(shù)以在子任務(wù)處理器之間建立協(xié)調(diào)機(jī)制，并且應(yīng)用了卡爾曼濾波器算法以進(jìn)行短周期交通流的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，SMDRS系統(tǒng)能夠提供實(shí)時(shí)的機(jī)動(dòng)車路線綜合服務(wù)，從而獲得更有效的交通信息，提供更有質(zhì)量的推薦路線，進(jìn)行更準(zhǔn)確的行程時(shí)間的預(yù)測(cè)，以及功能更加齊備的服務(wù)通知推送。

行車路線服務(wù); 云計(jì)算; TCP/IP; 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè); 卡爾曼濾波器

0 引言

交通信息系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的時(shí)代，集中式的交通指引系統(tǒng)由于對(duì)集中式超級(jí)計(jì)算機(jī)的高計(jì)算能力的需求和依賴，已經(jīng)很難再應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)的環(huán)境中[1]。因此，更多依附于無線通信技術(shù)的工作轉(zhuǎn)到分布式交通指引系統(tǒng)上來，即通過車載終端設(shè)備計(jì)算優(yōu)化路線取代。

本文引入了一個(gè)分布式機(jī)動(dòng)車行車路線服務(wù)系統(tǒng)SMDRS。該系統(tǒng)采用了一個(gè)基于Hadoop的輕量級(jí)MapReduce方法之上的分布式計(jì)算方法來完成任務(wù)的分配[2]。

1 系統(tǒng)框架

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)和組件

SMDRS是一個(gè)基于實(shí)際城市交通環(huán)境的機(jī)動(dòng)車行車路線服務(wù)系統(tǒng)，其目的在于減輕由于快速的城市化所帶來的交通負(fù)載壓力[3]。該系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，這里有三種類型的組件：交通管理中心、機(jī)動(dòng)車代理以及道路交叉路口代理。

交通管理中心是交通控制服務(wù)中心SMDRS的中樞，它提供了管理機(jī)動(dòng)車服務(wù)數(shù)據(jù)的功能，這些數(shù)據(jù)包括注冊(cè)的機(jī)動(dòng)車信息、它們各自的服務(wù)請(qǐng)求狀態(tài)以及路況環(huán)境的狀態(tài)等。

通常來說，交通管理中心可以分配離機(jī)動(dòng)車代理最近的道路交叉路口代理以發(fā)送指引請(qǐng)求消息。一旦啟動(dòng)的和終止的道路交叉路口代理狀態(tài)已經(jīng)確定，終止的道路交叉路口代理可以通知所有中樞道路交叉路口代理在啟動(dòng)的代理和其本身之間的所有路徑中計(jì)算得到最優(yōu)化路徑[4]。

1.2 基于TCP/IP的系統(tǒng)協(xié)議

基于TCP/IP的系統(tǒng)協(xié)議如下：

(1)在審視端到端模式時(shí)，采取基于連接的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議[5]。一旦啟動(dòng)和終止的道路交叉路口代理狀態(tài)被確定，優(yōu)化推薦路線將更加容易被獲取。

圖1 SMDRS的系統(tǒng)架構(gòu)

(2)假設(shè)每一個(gè)道路交叉路口代理都擁有自己的數(shù)據(jù)庫，因此所有道路交叉路口代理都由一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)組成。

(3)每一個(gè)道路交叉路口代理都會(huì)向其鄰居節(jié)點(diǎn)廣播包括上一過程提到的所有信息。

(4)基于TCP/IP通信模式，在推薦信息發(fā)出之后，SMDRS將向機(jī)動(dòng)車代理發(fā)送確認(rèn)信息，接著就會(huì)等待機(jī)動(dòng)車代理的響應(yīng)，以確認(rèn)是否機(jī)動(dòng)車順利到達(dá)了目標(biāo)[6]。

(5)當(dāng)接收到響應(yīng)信息時(shí)，機(jī)動(dòng)車已經(jīng)到達(dá)了它們的目的地，機(jī)動(dòng)車路線服務(wù)也就完成了。

2 SMDRS的運(yùn)作機(jī)制

在SMDRS架構(gòu)中，采用了基于持續(xù)和動(dòng)態(tài)變化的優(yōu)化條件的順序優(yōu)化機(jī)制。如圖2所示。

圖2 實(shí)際交通路線系統(tǒng)三級(jí)隊(duì)列網(wǎng)絡(luò)模式

2.1 分布式調(diào)節(jié)系統(tǒng)的建立

SMDRS中數(shù)據(jù)庫都是分布式的。SMDRS是作為基于ZooKeeper模型的服務(wù)端集群環(huán)境來進(jìn)行建模的[7]。通常來說，在系統(tǒng)開始運(yùn)作時(shí)，交通管理中心自動(dòng)選擇一個(gè)服務(wù)單元作為主服務(wù)單元。如果主服務(wù)單元在運(yùn)作過程中出現(xiàn)意外而終止并且消亡，系統(tǒng)則會(huì)從余下的服務(wù)單元中選擇一個(gè)來接替其工作，成為新的主服務(wù)單元，從而保證分布式環(huán)境的數(shù)據(jù)持續(xù)性。

2.2 最優(yōu)路線的查找

在SMDRS架構(gòu)中，按照上述基于TCP/IP的觀點(diǎn)，在尋找最優(yōu)路線過程中主要采納了下列3種算法：TCP擁塞控制算法、IP路由算法和交換路徑轉(zhuǎn)發(fā)算法。

2.3 交通預(yù)測(cè)機(jī)制與算法

從上述系統(tǒng)模型中可以看出，交通流到達(dá)道路交叉路口代理是以不同的時(shí)序持續(xù)發(fā)生的[8]?？柭鼮V波器是一個(gè)能有效解決時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題的重要手段[9]。在SMDRS架構(gòu)中引入卡爾曼濾波器算法，該算法按照預(yù)測(cè)和更新[10]兩個(gè)步驟運(yùn)作。

在SMDRS系統(tǒng)中，設(shè)置yh∈Km作為系統(tǒng)狀態(tài)，它代表了機(jī)動(dòng)車代理從道路交叉路口代理啟動(dòng)到終止的理論上的運(yùn)行時(shí)間；xh∈Km作為測(cè)量結(jié)果，表示機(jī)動(dòng)車代理從道路交叉路口代理啟動(dòng)到終止的真實(shí)的運(yùn)行時(shí)間；vh為機(jī)動(dòng)車代理從第h個(gè)道路交叉口過渡到第h+1個(gè)道路交叉路口代理的運(yùn)行時(shí)間。因此，卡爾曼濾波器模型可按如下方程序列表示：

yh=Mhyh-1+Hhvh-1+eh-1

(1)

xh=Nhyh+uh

(2)

其中：Mh表示變量轉(zhuǎn)換矩陣的狀態(tài)，它將之前步驟的時(shí)序狀態(tài)與當(dāng)前步驟的時(shí)序狀態(tài)聯(lián)系起來；Hh是輸入變量系數(shù)矩陣，它將可選控制輸入v∈Kp與狀態(tài)y建立聯(lián)系；Nh表示觀測(cè)矩陣，它建立了當(dāng)前狀態(tài)與觀測(cè)結(jié)果xh之間的關(guān)系。值得注意的是，在實(shí)驗(yàn)中Mh與Nh存在著隨時(shí)間序列或觀測(cè)推進(jìn)而變動(dòng)的可能性，但在本實(shí)驗(yàn)中以其二者保持恒定不變?yōu)榧僭O(shè)。簡(jiǎn)而言之， 本文設(shè)置Mh、Hh和Nh作為恒等矩陣。此外，隨機(jī)變量eh和uh分別表示了處理和測(cè)量過程中的噪聲系數(shù)，它們基本符合以下表達(dá)式范圍：

(3)

卡爾曼濾波器算法估算過程可以按如下表示：

(4)

相應(yīng)的前置和后置評(píng)估錯(cuò)誤協(xié)方差定義為：

(5)

基于上述信息，預(yù)測(cè)的優(yōu)先狀態(tài)評(píng)估及其協(xié)方差yh可以按照下列程式獲?。?/p>

(6)

(7)

(8)

繼而，更新的后繼狀態(tài)評(píng)估協(xié)方差yh可以表示為：

(9)

圖3 卡爾曼濾波器算法過程

總而言之，可以使用改良的回歸方案對(duì)每一個(gè)道路交叉路口代理的機(jī)動(dòng)車到達(dá)時(shí)間進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。在圖3中清晰地給出了卡爾曼濾波器算法的處理過程。

3 結(jié)論

在本文中，采用了基于MapReduce和TCP/IP的分布式計(jì)算技術(shù)來實(shí)現(xiàn)計(jì)算優(yōu)化機(jī)動(dòng)車路線的任務(wù)。在這種模式下，通過在云計(jì)算環(huán)境中采用ZooKeeper方法，建立分布式卡爾曼濾波器算法的協(xié)作系統(tǒng)，即對(duì)未來短期內(nèi)的交通流的預(yù)測(cè)系統(tǒng)。根據(jù)離散原則，該系統(tǒng)可以獲取全部分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，因此它可以有效減少綜合處理時(shí)間和待計(jì)算總量，以及計(jì)算所需的所有處理器的數(shù)量。

[1] 梁東鶯. 云計(jì)算及其應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2011，19(8)：1958-1959.

[2] 張文金, 許愛軍. 基于云計(jì)算的混合并行遺傳算法求解最短路徑[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2015，41(3)：123-129.

[3] 姚遠(yuǎn),左曉棟. 云計(jì)算安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2014，40(8)：4-9.

[4] 張秋明. 基于改進(jìn)蟻群算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2015，41(2)：121-126.

[5] 周顯明,李建軍,王莉華,等. 基于云計(jì)算的測(cè)試公共服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)技術(shù)[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2015，34(4)：14-16.

[6] 王慶波，何樂，趙陽，等. 虛擬化與云計(jì)算[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[7] 徐忠勝,沈蘇彬. 一種云計(jì)算資源的多目標(biāo)優(yōu)化的調(diào)度方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2015，34(12)：17-20.

[8] 鄧自立. 云計(jì)算中的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湓O(shè)計(jì)和Hadoop平臺(tái)研究[J]. 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2009，11(2)：126-137.

[9] 胡光永. 基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)策略研究[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2011，19(10)：2539-2541.

[10] 陳斌，張蕾. 基于安全性能接口的調(diào)度和管理模型研究[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2014，31(3)：908-911.

Cloud-based vehicle travel way majorization model based on TCP/IP standard

Chen Bin，Mao Mingrong

(Information Construction and Management Office, Nanjing, Nanjing 210023, China)

Problems getting to deal with the rapid growth of large-scale traffic data useless for Cloud computing complexity of the environment caused by traditional centralized dynamic route guidance systems, as well as consumer demand for real-time vehicle situation route services are growing, we propose a TCP/IP based standard route service vehicles distributed systems (SMDRS), which aims to mitigate traffic congestion and improve the quality of pressure transport services. The experimental system uses a method in Hadoop MapReduce large data which can be executed in parallel task allocation, the use of ZooKeeper technology to establish coordination mechanisms between the sub-task processor, and the application of the Kalman filter algorithm for short periods of traffic flow forecast. Experimental results show that SMDRS system can provide real-time vehicle line of integrated services to obtain a more effective traffic information, providing a better quality of recommended routes, more accurate travel time prediction, and function more complete push notification service.

driving directions service; Cloud computing; TCP/IP; real-time prediction; Kalman filter

南京師范大學(xué)數(shù)字校園建設(shè)研究項(xiàng)目(2013JSJG069)

TP39

A

1674-7720(2016)04-0004-03

陳斌，毛明榮．基于云計(jì)算TCP/IP標(biāo)準(zhǔn)的行車路線優(yōu)化模型[J] .微型機(jī)與應(yīng)用，2016，35(4)：4-6.

2015-10-23)

陳斌(1978-)，通信作者，男，博士，工程師，主要研究方向：分布式計(jì)算及云計(jì)算技術(shù)。E-mail:robininblue@hotmail.com。

毛明榮(1958-)，男，本科，高級(jí)工程師，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)。