陳 斌，毛明榮

(南京師范大學 信息化建設管理處,江蘇 南京 210023)

基于云計算TCP/IP標準的行車路線優(yōu)化模型*

陳 斌，毛明榮

(南京師范大學 信息化建設管理處,江蘇 南京 210023)

針對云計算環(huán)境的復雜性造成的傳統(tǒng)集中式動態(tài)路線指引系統(tǒng)漸漸對處理快速增長的大規(guī)模交通數(shù)據(jù)失去效用的問題，以及消費者對實時機動車路線服務的需求與日俱增的情況，提出了基于TCP/IP標準的分布式機動車行車路線服務系統(tǒng)(SMDRS)，其目的在于減緩交通擁堵的壓力，增進運輸服務的質(zhì)量。實驗系統(tǒng)在Hadoop大數(shù)據(jù)中采用了MapReduce方法從而可以并行執(zhí)行任務分配，使用了ZooKeeper技術(shù)以在子任務處理器之間建立協(xié)調(diào)機制，并且應用了卡爾曼濾波器算法以進行短周期交通流的預測。實驗結(jié)果證明，SMDRS系統(tǒng)能夠提供實時的機動車路線綜合服務，從而獲得更有效的交通信息，提供更有質(zhì)量的推薦路線，進行更準確的行程時間的預測，以及功能更加齊備的服務通知推送。

行車路線服務; 云計算; TCP/IP; 實時預測; 卡爾曼濾波器

0 引言

交通信息系統(tǒng)已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)的時代，集中式的交通指引系統(tǒng)由于對集中式超級計算機的高計算能力的需求和依賴，已經(jīng)很難再應用到現(xiàn)實的環(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，即通過車載終端設備計算優(yōu)化路線取代。

本文引入了一個分布式機動車行車路線服務系統(tǒng)SMDRS。該系統(tǒng)采用了一個基于Hadoop的輕量級MapReduce方法之上的分布式計算方法來完成任務的分配[2]。

1 系統(tǒng)框架

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)和組件

SMDRS是一個基于實際城市交通環(huán)境的機動車行車路線服務系統(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、機動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中心SMDRS的中樞，它提供了管理機動車服務數(shù)據(jù)的功能，這些數(shù)據(jù)包括注冊的機動車信息、它們各自的服務請求狀態(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動車代理最近的道路交叉路口代理以發(fā)送指引請求消息。一旦啟動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的代理和其本身之間的所有路徑中計算得到最優(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，采取基于連接的網(wǎng)絡協(xié)議[5]。一旦啟動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)假設每一個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分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)組成。

(3)每一個道路交叉路口代理都會向其鄰居節(jié)點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將向機動車代理發(fā)送確認信息，接著就會等待機動車代理的響應，以確認是否機動車順利到達了目標[6]。

(5)當接收到響應信息時，機動車已經(jīng)到達了它們的目的地，機動車路線服務也就完成了。

2 SMDRS的運作機制

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

圖2 實際交通路線系統(tǒng)三級隊列網(wǎng)絡模式

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模型的服務端集群環(huán)境來進行建模的[7]。通常來說，在系統(tǒng)開始運作時，交通管理中心自動選擇一個服務單元作為主服務單元。如果主服務單元在運作過程中出現(xiàn)意外而終止并且消亡，系統(tǒng)則會從余下的服務單元中選擇一個來接替其工作，成為新的主服務單元，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，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 交通預測機制與算法

從上述系統(tǒng)模型中可以看出，交通流到達道路交叉路口代理是以不同的時序持續(xù)發(fā)生的[8]。卡爾曼濾波器是一個能有效解決時間序列預測問題的重要手段[9]。在SMDRS架構(gòu)中引入卡爾曼濾波器算法，該算法按照預測和更新[10]兩個步驟運作。

在SMDRS系統(tǒng)中，設置yh∈Km作為系統(tǒng)狀態(tài)，它代表了機動車代理從道路交叉路口代理啟動到終止的理論上的運行時間；xh∈Km作為測量結(jié)果，表示機動車代理從道路交叉路口代理啟動到終止的真實的運行時間；vh為機動車代理從第h個道路交叉口過渡到第h+1個道路交叉路口代理的運行時間。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)，它將之前步驟的時序狀態(tài)與當前步驟的時序狀態(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表示觀測矩陣，它建立了當前狀態(tài)與觀測結(jié)果xh之間的關(guān)系。值得注意的是，在實驗中Mh與Nh存在著隨時間序列或觀測推進而變動的可能性，但在本實驗中以其二者保持恒定不變?yōu)榧僭O。簡而言之， 本文設置Mh、Hh和Nh作為恒等矩陣。此外，隨機變量eh和uh分別表示了處理和測量過程中的噪聲系數(shù)，它們基本符合以下表達式范圍：

(3)

卡爾曼濾波器算法估算過程可以按如下表示：

(4)

相應的前置和后置評估錯誤協(xié)方差定義為：

(5)

基于上述信息，預測的優(yōu)先狀態(tài)評估及其協(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每一個道路交叉路口代理的機動車到達時間進行精準的預測。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的分布式計算技術(shù)來實現(xiàn)計算優(yōu)化機動車路線的任務。在這種模式下，通過在云計算環(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)，即對未來短期內(nèi)的交通流的預測系統(tǒng)。根據(jù)離散原則，該系統(tǒng)可以獲取全部分布式存儲數(shù)據(jù)并進行分析，因此它可以有效減少綜合處理時間和待計算總量，以及計算所需的所有處理器的數(shù)量。

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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

南京師范大學數(shù)字校園建設研究項目(2013JSJG069)

TP39

A

1674-7720(2016)04-0004-03

陳斌，毛明榮．基于云計算TCP/IP標準的行車路線優(yōu)化模型[J] .微型機與應用，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：分布式計算及云計算技術(shù)。E-mail:robininblue@hotmail.com。

毛明榮(1958-)，男，本科，高級工程師，主要研究方向：網(wǎng)絡應用技術(shù)。