王曉燕，趙建峰

(河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系，河南 鄭州450046)

0 引 言

在現(xiàn)代海洋運(yùn)輸領(lǐng)域，如何構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算［1］的船聯(lián)網(wǎng)是現(xiàn)代海洋運(yùn)輸業(yè)研究的熱點(diǎn)。其關(guān)鍵技術(shù)是通過傳感器采集各船只動(dòng)態(tài)的運(yùn)行參數(shù)，通過統(tǒng)一的云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算及消息傳遞，進(jìn)行統(tǒng)一的任務(wù)調(diào)度。一個(gè)高效的海上船舶調(diào)度系統(tǒng)不僅事關(guān)船舶運(yùn)行的安全，同時(shí)能夠極大地節(jié)省航運(yùn)公司的運(yùn)輸成本。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是通過各種類型的傳感器采集目標(biāo)物的各種動(dòng)態(tài)及靜態(tài)物理數(shù)據(jù)，并在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、傳輸及處理，隨著物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)展，其要求的數(shù)據(jù)計(jì)算、分析及存儲(chǔ)能力也成指數(shù)級(jí)提升。而云計(jì)算是基于分布式存儲(chǔ)［2］及網(wǎng)格并行計(jì)算的一種全新計(jì)算體系結(jié)構(gòu)，其在存儲(chǔ)量及計(jì)算效率上都有飛躍式提升。所以基于物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算的海上調(diào)度系統(tǒng)成為現(xiàn)代海洋運(yùn)輸業(yè)的關(guān)鍵組成部件之一。

本文在研究現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化了蟻群算法在海上調(diào)度系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)，最后給出了算法在基于物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算中的實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

1 物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算原理及技術(shù)

1.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是對(duì)現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)體系的拓展，不僅實(shí)現(xiàn)了人與人、人與物之間的聯(lián)系，同時(shí)能建立物與物之間的互聯(lián)。其本質(zhì)是通過各種類型的傳感器，采集目標(biāo)物的物理數(shù)據(jù)，通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸及處理。

基于物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)分層模型Fig.1 The hierarchical model of the internet of things

現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)一般分為應(yīng)用層、傳輸層及感知層。相對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)，其數(shù)據(jù)的采集、傳輸及處理都有數(shù)量級(jí)的提升，所以必需要求構(gòu)建海量存儲(chǔ)及高性能處理平臺(tái)。

1.2 云計(jì)算及存儲(chǔ)技術(shù)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，云計(jì)算及云存儲(chǔ)成為現(xiàn)代電子及信息科學(xué)最重要的研究方向。其原理是通過虛擬化技術(shù)，將不同硬件不同地區(qū)的計(jì)算資源及存儲(chǔ)資源進(jìn)行統(tǒng)一劃分及管理，各種應(yīng)用能夠根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用分配到合理的存儲(chǔ)資源及計(jì)算資源。它結(jié)合了分布式計(jì)算、虛擬化及并行網(wǎng)格計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)。

云平臺(tái)按照提供的服務(wù)類型不同，可以分為私有云、共有云及混合云。顧名思義，公有云對(duì)用戶和企業(yè)開放自己的云平臺(tái)，而用戶無需對(duì)資源進(jìn)行管理，只需在平臺(tái)運(yùn)行自身的應(yīng)用及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。而私有云是對(duì)特性用戶提供一個(gè)安全、保密的云環(huán)境，其安全性是平臺(tái)中關(guān)鍵組成之一。

按照提供服務(wù)的類型不同，可以分為IaaS (計(jì)算資源及存儲(chǔ)資源服務(wù))、PaaS (平臺(tái)服務(wù))及SaaS (軟件即用服務(wù))。

按照提供服務(wù)類型不同，云計(jì)算對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖2 所示。

圖2 云計(jì)算分類模型Fig.2 The cloud classification model

構(gòu)建云計(jì)算平臺(tái)的主流技術(shù)有:

1)虛擬化技術(shù)

虛擬化技術(shù)是利用智能化技術(shù)將所有的計(jì)算機(jī)整體硬件資源按照一定邏輯劃分為更小一級(jí)的計(jì)算資源，其特點(diǎn)是有利于資源的有效利用及資源調(diào)度。

2)分布式技術(shù)

分布式計(jì)算是一種全新的計(jì)算模式，它通過互聯(lián)共享技術(shù)將不同服務(wù)之間的公用信息進(jìn)行共享，從而減少信息交互過程。

3)高性能并行計(jì)算

通過任務(wù)劃分，將一個(gè)大型計(jì)算服務(wù)劃分為更小的計(jì)算，然后在云平臺(tái)中分配給不同的計(jì)算資源，極大地提升了計(jì)算效率。

2 海上船舶調(diào)度算法

2.1 船舶調(diào)度的數(shù)學(xué)模型

假設(shè)待調(diào)度的船舶總數(shù)為V，其中v?V 為單一船只;需要運(yùn)送的產(chǎn)品總數(shù)為N，其中i?N 為單一產(chǎn)品號(hào)。并且待調(diào)度船只v 作為備用的集為Rv，r 為特需產(chǎn)品的備用，cvr為船只v 的運(yùn)輸成本。設(shè):

則對(duì)船舶調(diào)度的最優(yōu)數(shù)學(xué)模型為:

式(1)為海上船舶調(diào)度系統(tǒng)的最終目標(biāo)，本文是經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化，即以運(yùn)輸成本最低為目標(biāo)函數(shù);式(2)為需要運(yùn)完所有的產(chǎn)品，是式(1)的約束條件;式(3)為每只船只所選擇的調(diào)度模型［3］。

2.2 蟻群算法在多目標(biāo)船舶調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用

本文利用蟻群算法來解決海上船舶多任務(wù)多目標(biāo)調(diào)度模型，核心是將多任務(wù)模型進(jìn)行解析，降為單任務(wù)模型。

假設(shè)整個(gè)海上調(diào)度任務(wù)有N 條規(guī)劃的航海路徑，每個(gè)路徑待調(diào)度的運(yùn)貨船只數(shù)為M，建立搜索矩陣，每條航海路徑作為空間矩陣的1 個(gè)數(shù)值成為1 條單獨(dú)路徑。構(gòu)建的搜索空間［4］如圖3所示。

圖3 搜索空間模型Fig.3 The search space model

蟻群算法開始階段，設(shè)共有A 只螞蟻均勻散布在第1 條海航路徑的M 個(gè)節(jié)點(diǎn)處，且單獨(dú)一只螞蟻在第j 條海航路徑中經(jīng)過第i 個(gè)節(jié)點(diǎn)的變化幾率有如下公式:

式中matrix 表示不同往返的海上路徑在時(shí)間上有沒有沖突，如matrixjk= 1 表示第j 條海航路徑與第k條海航路徑往返時(shí)間存在沖突［5］;反之，matrixjk=0 表示不沖突。

對(duì)螞蟻在爬行過程中散發(fā)的信息濃度進(jìn)行更新:

式中:Q 為根據(jù)實(shí)際情況確定常量數(shù)據(jù);fvalk為第k只螞蟻的目標(biāo)函數(shù)。

算法的本質(zhì)是通過螞蟻構(gòu)建在航海不同路徑﹑不同節(jié)點(diǎn)所釋放的信息濃度，并通過一定的規(guī)則進(jìn)行更新，所有螞蟻選擇信息素濃度最高的路徑進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)求解過程，并且最終求解結(jié)果達(dá)到全局最優(yōu)。

2.3 算法流程

基于蟻群算法的多目標(biāo)船舶調(diào)度系統(tǒng)流程如圖4 所示。

圖4 調(diào)度算法流程圖Fig.4 The flow chart of algorithm

3 算法仿真

本文利用物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算構(gòu)建了基于蟻群算法的海上調(diào)度系統(tǒng)，系統(tǒng)框架如圖5 所示。

圖5 基于物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算的調(diào)度算法架構(gòu)Fig.5 The architecture of scheduling algorithm based on internet of things and cloud computing

蟻群算法中，不同的Q，p，fval 值對(duì)結(jié)果的誤差及收斂性影響不同，本文設(shè)計(jì)了如下3 種不同的值進(jìn)行試驗(yàn)，每組試驗(yàn)進(jìn)行10 次運(yùn)算。

1)p = 0.7，Q = 100，NCmax=500

2)p = 0.6，Q = 100，NCmax=800

3)p = 0.8，Q = 150，NCmax=1000

表1 仿真結(jié)果Tab.1 Simulation result

4 結(jié) 語

在海洋運(yùn)輸業(yè)中，一個(gè)高效的海上船舶調(diào)度系統(tǒng)不僅關(guān)系到整個(gè)船隊(duì)行駛的安全，而且能夠提高航運(yùn)公司的運(yùn)送效率，是現(xiàn)代航運(yùn)業(yè)務(wù)中必不可少的組成部分。同時(shí)調(diào)度系統(tǒng)需要高效的計(jì)算速率及海量存儲(chǔ)空間及數(shù)據(jù)交互，物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)平臺(tái)能夠很好的解決這些問題。

本文在研究現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化了蟻群算法在海上調(diào)度系統(tǒng)中的步驟，最后給出了算法在基于物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算中的實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

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