廖書亞,李德敏,張光林,徐夢然

(1.東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海 201620;2.數(shù)字化紡織服裝技術(shù)教育部工程研究中心,上海 201620)

0 概述

近年來,隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,大中型城市中的私家車數(shù)量持續(xù)增加,導(dǎo)致停車需求迅速增長[1]。為縮短車主尋找停車場的時間并避免其到達(dá)停車場時無停車位的情況,在出行路徑規(guī)劃前快速有效地獲得停車場相關(guān)信息非常重要[2-3]。

目前,有較多研究人員運(yùn)用先進(jìn)的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了實(shí)時獲取停車場信息的方法。車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的主要通信是車輛與車輛之間的通信[4]和車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信[5]。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于云的停車信息傳輸系統(tǒng)PIaaS,以實(shí)現(xiàn)有效的停車信息傳輸。文獻(xiàn)[7-8]在由路側(cè)單元(Road Side Unit,RSU)和車輛節(jié)點(diǎn)組建的骨干網(wǎng)下獲取用戶所需的停車場信息,提高了節(jié)點(diǎn)間的連通性。文獻(xiàn)[9-10]指出允許停放的車輛間的相互通信可以顯著提高VANETs的連通性。文獻(xiàn)[11]提出了表示兩節(jié)點(diǎn)頻繁相遇程度的權(quán)重函數(shù),并以此來獲得信息傳輸?shù)淖疃搪窂?。文獻(xiàn)[12]根據(jù)公交車的運(yùn)行特點(diǎn),提出以公交車為簇頭、普通車輛為簇員的區(qū)域路由協(xié)議以進(jìn)行信息傳輸,其縮短了信息傳輸時延。文獻(xiàn)[13]提出了一種基于數(shù)學(xué)模型的算法,該算法以最低的價(jià)格搜索空置的停車場,并引導(dǎo)車輛到相應(yīng)停車場。但是,以上研究都未考慮信息傳輸在節(jié)點(diǎn)之間存在競爭時將發(fā)生信息丟失的現(xiàn)象[14]。文獻(xiàn)[15]為了避免車輛之間傳輸信息時出現(xiàn)競爭的現(xiàn)象,根據(jù)地理向量計(jì)算出車輛收到停車場信息并對該信息感興趣的概率值,然后判斷是否轉(zhuǎn)發(fā)該信息。但是,其在概率值計(jì)算時并未考慮實(shí)際的交通狀況,很容易出現(xiàn)有停車需求的用戶未能獲取到停車場信息的情況,導(dǎo)致停車場資源分配不均。文獻(xiàn)[16]針對不同類型節(jié)點(diǎn)傳輸半徑不同的情況,提出了基于最小跳數(shù)的路由協(xié)議SMFR,但該協(xié)議只適用于車輛分布比較均勻的情況。

本文在含有不同車型的混合網(wǎng)絡(luò)下,考慮由于競爭和中繼某信息的節(jié)點(diǎn)數(shù)過多而造成該信息丟失的現(xiàn)象,針對不同車型分布不同、不同車型最大傳輸半徑不同的情況,引入一種基于車型因子的最小信息丟失概率函數(shù),根據(jù)該概率函數(shù)給出停車場信息的傳輸機(jī)制,即BMILP算法,并在BMILP算法的基礎(chǔ)上,提出一種有停車需求的私家車處于不同道路模式下的停車場信息獲取方法。

1 系統(tǒng)場景假設(shè)

如圖1所示,本文提出一種基于不同車型分布的混合網(wǎng)絡(luò),以實(shí)時獲取停車場信息。該網(wǎng)絡(luò)框架包括路口的RSU、停車場附近的RSU以及道路上行駛的不同類型的車輛。

圖1 基于不同車型分布的混合網(wǎng)絡(luò)框架

Fig.1 Hybrid network framework based on distribution of different vehicle types

本文對路網(wǎng)做出以下假設(shè):

1)所有停車場均采用智能管理系統(tǒng),可以將停車場內(nèi)停車位信息、收費(fèi)信息、位置信息、車輛的駛?cè)腭偝雎室约皬脑撏＼噲龅接脩糇罱K目的地的步行時長等相關(guān)信息,通過該系統(tǒng)直接發(fā)布給附近的RSU。

2)RSU之間采用有線連接[17],能夠直接通信且可以搜集到路網(wǎng)內(nèi)所有停車場的實(shí)時信息,停車場發(fā)布的相關(guān)信息在RSU之間實(shí)時共享。

1）搭建實(shí)驗(yàn)室安全法律法規(guī)知識學(xué)習(xí)平臺，促進(jìn)實(shí)驗(yàn)人員知法、懂法、守法。實(shí)驗(yàn)室管理部門應(yīng)該主動整理匯總發(fā)布與實(shí)驗(yàn)室安全有關(guān)的法律法規(guī)，例如：在單位突出位置設(shè)立實(shí)驗(yàn)室安全普法宣傳欄，展示實(shí)驗(yàn)室安全事故警示圖片、違法處置通報(bào)等；通過單位網(wǎng)站設(shè)立實(shí)驗(yàn)室安全普法模塊，包含安全法律法規(guī)檔或提示下載鏈接；通過通知、短信、微信等方式及時推送公安、安監(jiān)、消防、衛(wèi)生和環(huán)保等主管部門的要求及預(yù)警信息；通過現(xiàn)場或網(wǎng)絡(luò)在單位內(nèi)部開展實(shí)驗(yàn)室安全法律法規(guī)有獎競猜等。

3)路網(wǎng)內(nèi)所有的私家車、出租車和公交車上都有DSRC[18]和GPS設(shè)備裝置,且能夠獲得與各RSU的距離信息,用于車載通信。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 19.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，計(jì)量資料采用表示，組間均數(shù)比較采用t檢驗(yàn)。P<0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

1)有停車需求的私家車將其最終目的地、停車時長等信息作為停車場請求信息發(fā)送到離它最近的目標(biāo)RSU,這一過程稱為停車場信息上行。

2)目標(biāo)RSU接收停車場請求信息,整合最終目的地周邊區(qū)域相關(guān)的停車場信息(停車場請求信息的響應(yīng)),這一過程稱為停車場信息整合,本文對其不做詳細(xì)討論。

3)目標(biāo)RSU將最終目的地周邊區(qū)域內(nèi)的停車場響應(yīng)信息發(fā)送到該私家車 ,這一過程稱為停車場信息下行。

2 基于車型因子的停車場信息丟失概率

文獻(xiàn)[19]提出在2個十字路口之間的道路上,每種車型的車輛數(shù)服從泊松分布,如下:

(1)

其中,nm表示m型車輛數(shù),ρm為m型車輛的平均密度,L為2個十字路口之間的道路長度。本文假定道路上只有公交車、出租車、私家車3種車型,且下標(biāo)m滿足:

因此,在一小段道路上(長度為d)沒有m型車的概率為:

上述案例中，造成線路高阻接地時跳主變的原因主要有兩個方面，一是高阻接地情況下距離、零序保護(hù)的拒動；二是主變中性點(diǎn)運(yùn)行方式的配合，特別是從主變放電間隙在過壓與擊穿兩種情況下的保護(hù)動作情況下運(yùn)行方式的配合[6]。從這兩個方面出發(fā)，我們通過可以采取以下措施來防止此類事故的發(fā)生：

P(0,d)=e-ρm·d

e-ρm(Rq-lx)·(1-e-ρm(Rq-(l-1)x))

(2)

圖2 最小跳數(shù)預(yù)測示意圖

則節(jié)點(diǎn)Mm到目的節(jié)點(diǎn)的平均跳數(shù)為:

(3)

若節(jié)點(diǎn)C以節(jié)點(diǎn)Qq為下一跳中繼節(jié)點(diǎn)傳輸停車場信息,結(jié)合文獻(xiàn)[16]中遞歸的思想,候選節(jié)點(diǎn)Qq到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)D預(yù)測的最小平均跳數(shù)為:

(4)

5.end for

a、b、c均為常數(shù)且滿足:

假設(shè)在節(jié)點(diǎn)Qq通信范圍內(nèi),m型節(jié)點(diǎn)所處的位置與信息傳輸?shù)絤型節(jié)點(diǎn)時信息丟失這2個事件相互獨(dú)立,則該停車場信息從節(jié)點(diǎn)Qq傳輸?shù)皆趌位置處的m型節(jié)點(diǎn)Mm時不丟失的概率為:

(5)

運(yùn)用遞歸思想,該停車場信息從候選節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)時不丟失的概率為:

(6)

從廣義上講，設(shè)計(jì)單位內(nèi)部、建設(shè)單位、咨詢單位、監(jiān)理單位、施工單位，甚至鐵路總公司工程管理中心，都具有一定的施工圖審核職能。本文中談到的施工圖審核，主要是專指咨詢單位開展的審核工作。

(7)

3 停車場信息傳輸

攜帶停車場信息PPacket的節(jié)點(diǎn)C與目的節(jié)點(diǎn)D的距離為d(C)。PPacket傳輸?shù)讲煌恢脮r有不同的傳輸方式,具體情形如下:

1)目的節(jié)點(diǎn)處于攜帶停車場信息節(jié)點(diǎn)的通信范圍內(nèi),即d(C)≤Rc,如圖3所示。此時,節(jié)點(diǎn)C直接將其攜帶的停車場信息PPacket發(fā)送到目的節(jié)點(diǎn)。

圖3 目的節(jié)點(diǎn)處于信息攜帶節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)的情況

Fig.3 Situation that the destination node is within the communication range of the information carrying node

圖4 目的節(jié)點(diǎn)處于信息攜帶節(jié)點(diǎn)通信范圍外的情況

Fig.4 Situation that the destination node is out of the communication range of the information carrying node

3)目的節(jié)點(diǎn)處于攜帶停車場信息節(jié)點(diǎn)的通信范圍之外且候選節(jié)點(diǎn){Qq|q∈{1,2,3}}不存在,即{d(C)>Rc}∪{Qq}=?。此時節(jié)點(diǎn)C攜帶著PPacket繼續(xù)行駛,直到目的節(jié)點(diǎn)在其通信范圍之內(nèi)或者候選節(jié)點(diǎn){Qq}存在。

式中：Kj(Nx)表示待評對象Nx關(guān)于等級j的綜合關(guān)聯(lián)度；kj(xj)表示待評對象Nx關(guān)于等級j的單指標(biāo)關(guān)聯(lián)度j=(1,2,…,m)；ai表示各指標(biāo)的權(quán)重。若

針對停車場信息傳輸?shù)讲煌恢玫那闆r,本文提出一種基于車型因子的最小信息丟失概率傳輸算法BMILP,使停車場信息最終傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)。BMILP算法偽代碼如下:

算法1BMILP算法

輸入PPacketcarrying in the nodeC,the destination nodeD

輸出the destination nodeDreceives thePPacket

/* determination of candidate set S of C*/

1.let the candidate set S=?

3.C finds the nearest node Qqof type q within the transmission range of the C to D

11.goto:step 1

4.do S=S∪Qq

/* nexthop selection for the node C*/

從有趣的昆蟲之謎中，我知道了屎殼郎滾屎球的有趣的故事。屎克郎到到了交配時期，雄屎殼郎會到處收集糞便，滾成一個球，送給雌屎殼郎當(dāng)禮物，在運(yùn)送過程中，雄屎殼郎四腳朝地，用后足滾屎球，弄不好會卡在地上或樹枝上。哈哈，真是太有趣了。

6.if (d(C)≤Rc) then

7.if ({Qq}≠?) then

8.C calculates the equation(7)

此游戲依托快速反映，充分利用動作來接受新知識及說明他們的理解程度，例如在講 left,right(左右部位)時，我便利用了這個游戲，即我說“l(fā)eft”（左）孩子們舉右手；我說：“right”（右）孩子們舉左手，即方向相反的動作，這種逆向思維方法使孩子們在新奇感中豐富了自己。

2.for (each vehicle type q∈{1,2,3})

2.1 全肝CT灌注參數(shù) 結(jié)果(表2)表示：第2代組HAF、PI值較第1代組稍增高，PVF值較第1代組稍降低，但差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。圖1為兩代CT機(jī)獲取灌注參數(shù)示例。

12.else

13.C carrys the PPacketcontinues to drive

按樹齡分，全縣1493.3hm2為幼樹，1706.7hm2為初果期，盛果期為1066.7hm2。2773.3hm2掛果樹占全縣核桃種植總面積的65%。

14.goto:step 1

15.end if

16.else

17.C forwards the PPacketto D

18.end if

4 停車場信息獲取

假設(shè)有停車需求的私家車Vreq的最大傳輸半徑為R3,與其距離最近的RSU為目標(biāo)RSU,兩者間的距離為dreq,目標(biāo)RSU的最大通信半徑為RRSU。有停車需求的車輛Vreq處于不同道路模式時獲取停車場信息的方式不同,具體如下:

圖5 請求車輛處于目標(biāo)RSU傳輸范圍內(nèi)的多跳傳輸

Fig.5 Multi hop transmission of the requesting vehicle within the transmission range of the target RSU

6.do Vreq→C;RSU→D

在該網(wǎng)絡(luò)體系內(nèi),將有停車需求的私家車在出行路徑規(guī)劃前獲取停車場信息的過程劃分為三步:

圖6 請求車輛處于目標(biāo)RSU傳輸范圍外的多跳傳輸

Fig.6 Multi hop transmission of the requesting vehicle outside the transmission range of the target RSU

算法2PAA算法

1.if (dreq≤R3)

這篇短文描述的是作者在繪制巴黎地圖時的構(gòu)思和細(xì)節(jié)，此段描寫的是繪制地圖時作者遇到的困難，陳譯本這樣處理原文的翻譯：

5.else if (R3

7.goto:Algorithm1

10.else

11.do Vreq→C;RSU→D

12.goto:Algorithm1

作為一座水城[3]，廣州市濱水動態(tài)人文景觀高度融入城市居民日常生活，除了類型多樣，融入日常生產(chǎn)、日常消費(fèi)、日常交通、日常生活風(fēng)俗、日常生活藝術(shù)、日常生活精神之外，且有著在時間和空間上的分布都極為廣泛的特點(diǎn)，可以說其濱水動態(tài)人文景觀作為一個整體，形成了對城市空間結(jié)構(gòu)、景觀風(fēng)貌和城市經(jīng)濟(jì)生活有重要影響的獨(dú)有的城市空間格局。下面從三方面進(jìn)行分析：（1）傳統(tǒng)濱水動態(tài)人文景觀的物質(zhì)空間載體；（2）傳統(tǒng)濱水動態(tài)人文景觀的基本空間分布；（3）傳統(tǒng)濱水動態(tài)人文景觀的景觀格局。

13.do RSU→C;Vreq→D

15.goto:Algorithm1

16.end if

17.end if

5 仿真結(jié)果與分析

為評估算法的正確性和可行性,本文在MATLAB中進(jìn)行了驗(yàn)證[20],仿真環(huán)境參數(shù)設(shè)置如表1所示,攜帶停車場信息的節(jié)點(diǎn)沒有候選節(jié)點(diǎn)的情況暫不做討論。對比算法為BOPBR算法[8],在該算法中,各節(jié)點(diǎn)在其通信范圍內(nèi)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)時總是選擇距離目的節(jié)點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)。

（二）群策群力，解決困難。在志愿活動中設(shè)崗定職既可以使隊(duì)員們分工明確，不相互推諉責(zé)任，從而保障活動有序地開展，也可以全面調(diào)動每個隊(duì)員參與的主動性和積極性。有時設(shè)計(jì)好的活動方案在具體的實(shí)踐操作中并不會很順利，這就需要隊(duì)員在實(shí)踐中及時發(fā)現(xiàn)問題，然后發(fā)揮大家的集體智慧迅速解決問題。作為輔導(dǎo)員千萬不要急著幫他們解決所有的問題，應(yīng)該學(xué)會大膽地放手，放手讓隊(duì)員們?nèi)翰呷毫?，自主去解決。隊(duì)員們抓住這些“做中學(xué)”的好機(jī)會，不斷培養(yǎng)與人友好溝通協(xié)調(diào)的能力，提高團(tuán)結(jié)協(xié)作和自主解決問題的能力，在實(shí)踐中獲得真正的成長。

依照應(yīng)用型本科院校的辦學(xué)定位，對其教師的專業(yè)能力提出了更高的要求。應(yīng)用型本科院校的教師不僅需要有扎實(shí)的專業(yè)理論知識，具備教授專業(yè)技術(shù)的教學(xué)能力，并且需掌握先進(jìn)的技術(shù)，有指導(dǎo)工程實(shí)踐的能力以及國際交流能力。針對應(yīng)用型本科院校對教師專業(yè)能力的要求，制定相應(yīng)的專業(yè)能力評價(jià)指標(biāo)，如表1所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

5.1 停車場信息傳輸?shù)奶鴶?shù)分析

假設(shè)停車場信息剛到達(dá)某一出租車,該出租車與目的節(jié)點(diǎn)在同一直行道路上且相距1 000 m,圖7所示為在不同的車型密度下停車場信息從該出租車傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)的跳數(shù)情況。

圖7 不同車型密度下停車場信息傳輸?shù)奶鴶?shù)情況

Fig.7 Node hops of parking lot information transmission under different vehicle density

在圖7(a)中,假設(shè)出租車和私家車在道路上的平均密度均為0.005輛/m。在BMILP算法中,當(dāng)公交車密度大于0.04輛/m時,停車場信息能以6跳到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。而在BOPBR算法中,當(dāng)公交車密度大于0.05輛/m時,停車場信息才能以6跳到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。在圖7(b)中,假設(shè)公交車和私家車在道路上的平均密度均為0.005輛/m,在2種對比算法中,當(dāng)出租車的平均密度大于0.05輛/m時,停車場信息傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)時要經(jīng)歷6跳。在圖7(c)中,假設(shè)出租車和公交車在道路上的平均密度均為0.005輛/m,當(dāng)私家車的平均密度大于0.055 輛/m時,停車場信息傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)需要7跳。結(jié)合3種不同車型密度下停車場信息到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)所需跳數(shù)的仿真結(jié)果可知,隨著不同車型平均密度的增加,停車場信息傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)的跳數(shù)減少,當(dāng)車輛密度增加到一定值時,到目的節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)基本不變;在同一車型密度下,BMILP算法停車場信息傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)時的跳數(shù)小于BOPBR算法。此外,公交車密度對停車場信息傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)所需跳數(shù)的影響最大,出租車次之。

5.2 停車場信息傳輸?shù)母偁幐怕史治?/h3>

以含10個車輛節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錇槔?分析在下行鏈路中私家車對同一停車場信息競爭的影響。如圖8所示,假設(shè)有C,D,…,L共10個車輛節(jié)點(diǎn)行駛在同一道路上,停車場請求信息的響應(yīng)從RSU剛傳輸?shù)焦?jié)點(diǎn)C,D為停車場請求信息響應(yīng)的目的節(jié)點(diǎn),不同的顏色代表不同車型,線段上的數(shù)字表示某一節(jié)點(diǎn)到另一節(jié)點(diǎn)的距離(單位為m)。假設(shè)該道路上私家車E、H、K、L與源節(jié)點(diǎn)一樣,其目的都是要到達(dá)同一個停車場?，F(xiàn)假設(shè)節(jié)點(diǎn)對同一停車場感興趣且能夠產(chǎn)生競爭的概率為p(0

圖8 2種算法下的停車場信息傳輸路徑

Fig.8 Information transmission path of parking lot under 2 algorithms

若采用BMILP算法,停車場請求信息的響應(yīng)將按照C→F→G→I→J→D的路徑傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn),中繼該信息的私家車個數(shù)為0,則停車場請求信息的響應(yīng)在該路徑上傳輸時產(chǎn)生競爭的概率為0。若采用BOPBR算法,即攜帶停車場信息的節(jié)點(diǎn)總是選擇其通信范圍內(nèi)距離目的節(jié)點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)作為下一跳中繼節(jié)點(diǎn),停車場請求信息的響應(yīng)將按照C→F→H→I→J→K→D的路徑傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn),其中,中繼該信息的私家車數(shù)為2,停車場請求信息的響應(yīng)在該路徑上傳輸時不產(chǎn)生競爭的概率為(1-p)2,則停車場請求信息的響應(yīng)在該路徑上傳輸時產(chǎn)生競爭的概率為2p-p2。因此,采用BMILP算法傳輸停車場信息時出現(xiàn)競爭的概率小于BOPBR算法。

6 結(jié)束語

本文引入一種基于不同車型的最小信息丟失概率函數(shù),并提出停車場信息傳輸算法BMILP,在該算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)有停車需求的私家車處于不同道路模式下獲取停車場信息的方法。仿真結(jié)果表明,BMILP算法能夠減少停車場信息傳輸轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)數(shù),縮短信息傳輸時延,并降低停車場信息在傳輸過程中的競爭概率。下一步將在私家車從初始位置到目的地的路徑規(guī)劃中引入已獲取的停車場信息,并進(jìn)行路徑優(yōu)化研究。