聶 雷 朱嬋娟 陳美君

（1.武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 武漢 430065）

（2.智能信息處理與實(shí)時工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 武漢 430065）

1 引言

隨著無線通信技術(shù)的不斷發(fā)展，多種網(wǎng)絡(luò)并存的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)成為城市網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的主流。以車輛為載體的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)（Heterogeneous Vehicular Network，HVN）成為城市智能交通建設(shè)的典型代表，其因具有車輛移動速度快、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓l繁等特征，容易發(fā)生更加頻繁的網(wǎng)絡(luò)切換［1］，導(dǎo)致“切換阻塞”現(xiàn)象的發(fā)生和網(wǎng)絡(luò)資源利用率的降低，這是目前智能交通領(lǐng)域亟需解決的一個問題。

由于城市車載網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的諸如基于接收信號強(qiáng)度（Received Signal Strength，RSS）的單屬性網(wǎng)絡(luò)選擇方法［2］已經(jīng)難以適用。因此，目前對網(wǎng)絡(luò)選擇方法的研究大多數(shù)基于多屬性決策［3～5］。然而，該類方法在對候選網(wǎng)絡(luò)集合進(jìn)行評估后，往往盲目選擇最佳網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)切換閾值相對固定，導(dǎo)致“切換阻塞”現(xiàn)象的發(fā)生并降低了網(wǎng)絡(luò)資源利用率，難以滿足動態(tài)變化的車載環(huán)境和用戶需求。

針對上述問題，提出一種基于自適應(yīng)切換閾值的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)選擇方法AHT-NSM。首先基于車輛的網(wǎng)絡(luò)駐留時間對候選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)篩選，提高候選網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量水平；接著采用序關(guān)系法計(jì)算候選網(wǎng)絡(luò)屬性的主觀權(quán)重，采用變異系數(shù)法計(jì)算候選網(wǎng)絡(luò)屬性的客觀權(quán)重，并結(jié)合主客觀權(quán)重構(gòu)造效用函數(shù)來評估候選網(wǎng)絡(luò)的性能。最后設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)切換閾值提高網(wǎng)絡(luò)選擇方法在動態(tài)車載網(wǎng)絡(luò)中的適應(yīng)性和性能。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法降低了網(wǎng)絡(luò)切換阻塞率，同時提高了網(wǎng)絡(luò)資源利用率。

2 相關(guān)工作

異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)選擇方法的設(shè)計(jì)直接影響到車輛用戶的服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)資源的利用率，目前的研究主要集中在基于多因素對候選網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行評估［6～10］。文獻(xiàn)［6］提出一種基于多屬性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法，并將最大傳輸率、最小時延、信號與干擾加噪聲比、誤碼率、用戶移動速度和丟包率參與到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和訓(xùn)練過程中。文獻(xiàn)［7］提出一種基于動態(tài)掃描周期的多屬性網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法，其在網(wǎng)絡(luò)選擇階段綜合考慮了候選網(wǎng)絡(luò)的接收信號強(qiáng)度、可用帶寬、時延、抖動和丟包率。文獻(xiàn)［8］提出一種基于多智能體Q學(xué)習(xí)的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)選擇方法，其在評估候選網(wǎng)絡(luò)性能時參考了帶寬、時延、抖動、丟包率、誤碼率和成本。文獻(xiàn)［9］提出一種面向終端個性化服務(wù)的模糊垂直切換算法，在設(shè)計(jì)隸屬度函數(shù)時選取了帶寬、時延、抖動和丟包率。文獻(xiàn)［10］提出一種基于多準(zhǔn)則的網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法，在評估候選網(wǎng)絡(luò)QoS 時考慮了帶寬、時延、丟包率和服務(wù)成本?？梢钥闯觯瑤?、時延和丟包率是評估候選網(wǎng)絡(luò)性能時常用的網(wǎng)絡(luò)屬性。

在對候選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能評估后，如何進(jìn)行最佳的網(wǎng)絡(luò)切換是十分關(guān)鍵的。文獻(xiàn)［11］提出了一種基于多準(zhǔn)則跳躍的網(wǎng)絡(luò)切換算法，該算法在網(wǎng)絡(luò)切換階段采用一種跳躍機(jī)制，當(dāng)計(jì)算的候選網(wǎng)絡(luò)QoE預(yù)測值低于設(shè)定的QoE 閾值時則不進(jìn)行切換操作。文獻(xiàn)［12］引入動態(tài)k 部圖理論來建模異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換問題，并基于成本函數(shù)和Dijkstra 算法選擇一條最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)切換路線。文獻(xiàn)［13］和［14］均提出了基于決策樹的網(wǎng)絡(luò)切換方法，其中文獻(xiàn)［13］使用基于車輛服務(wù)狀態(tài)和運(yùn)動趨勢的反饋決策方法，有效提高了下一次的切換質(zhì)量；文獻(xiàn)［14］則在得到候選網(wǎng)絡(luò)集合后為每個候選網(wǎng)絡(luò)生成一個多屬性決策值，并把多屬性決策值最高的作為網(wǎng)絡(luò)切換的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。

基于多屬性決策的網(wǎng)絡(luò)選擇方法從多個方面評估可接入網(wǎng)絡(luò)的性能，十分適用于復(fù)雜的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。然而現(xiàn)有研究通常直接選擇最佳網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行接入，或用一個相對固定的網(wǎng)絡(luò)切換閾值來減少不必要的網(wǎng)絡(luò)切換，容易產(chǎn)生“切換阻塞”現(xiàn)象；而不成功的網(wǎng)絡(luò)切換會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)資源利用率下降，也不利于高質(zhì)量的服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)。因此，提出一種基于自適應(yīng)切換閾值的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)選擇方法，其關(guān)鍵在于能根據(jù)動態(tài)變化的車載通信環(huán)境和用戶需求給出相適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)切換閾值區(qū)間，從而有效降低切換阻塞率和提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。

3 系統(tǒng)模型與假設(shè)

考慮一個典型城市交通場景下的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，將十字路口及附近區(qū)域作為整體進(jìn)行研究。如圖1 所示，其對應(yīng)的系統(tǒng)模型滿足以下假設(shè)條件。

圖1 系統(tǒng)模型

1）車輛行駛在多車道的城市交通場景中，其數(shù)量和速度均隨著時間動態(tài)變化；

2）1 個LTE、2 個WiMAX 和2 個WLAN 移動通信基站部署在交叉路口的附近區(qū)域，位于該區(qū)域的車輛同一時刻只能接入單個網(wǎng)絡(luò)；

3）每個車輛基于車載單元（On-Board Unit，OBU）周期性地檢測和收集各個網(wǎng)絡(luò)的屬性參數(shù)信息，主要包括帶寬B、時延D、時延抖動J、丟包率L和接收信號強(qiáng)度RSS；

4）根據(jù)用戶需求和業(yè)務(wù)類型將數(shù)據(jù)通信服務(wù)分為實(shí)時和非實(shí)時兩類。

為了方便后續(xù)對問題的描述與求解，假設(shè)該異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)場景中存在m個候選網(wǎng)絡(luò)，并構(gòu)成候選網(wǎng)絡(luò)集合T=｛T1，T2，…，Tm｝；每個候選網(wǎng)絡(luò)有n個用于評估其性能的網(wǎng)絡(luò)屬性，并構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)屬性集合F=｛F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)n｝。車輛實(shí)時收集候選網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)屬性，并構(gòu)建用于網(wǎng)絡(luò)切換的初始決策評價矩陣H：

其中，hij表示第i個候選網(wǎng)絡(luò)的第j個屬性值。

4 方法詳細(xì)設(shè)計(jì)

4.1 方法主要流程

如圖2 所示，基于自適應(yīng)切換閾值的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)選擇方法AHT-NSM 主要包括候選網(wǎng)絡(luò)預(yù)篩選、候選網(wǎng)絡(luò)性能評估和最佳候選網(wǎng)絡(luò)選擇三個階段，各階段的具體描述如下。

圖2 異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)選擇方法主要流程

1）候選網(wǎng)絡(luò)預(yù)篩選：基于RSS和地理位置信息估算車輛在候選網(wǎng)絡(luò)中的駐留時間，然后刪除駐留時間過短的候選網(wǎng)絡(luò)，減少不必要的網(wǎng)絡(luò)切換來提高車輛的通信服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)。

2）候選網(wǎng)絡(luò)性能評估：采用序關(guān)系法計(jì)算候選網(wǎng)絡(luò)屬性的主觀權(quán)重，利用變異系數(shù)法計(jì)算候選網(wǎng)絡(luò)屬性的客觀權(quán)重，然后結(jié)合主客觀權(quán)重構(gòu)造效用函數(shù)，并計(jì)算候選網(wǎng)絡(luò)的效用值。

3）最佳候選網(wǎng)絡(luò)選擇：將候選網(wǎng)絡(luò)效用值大于最低通信需求網(wǎng)絡(luò)效用值的網(wǎng)絡(luò)歸類為可選擇網(wǎng)絡(luò)，然后計(jì)算網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)切換閾值區(qū)間，并基于該閾值區(qū)間進(jìn)行最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)的選擇。

4.2 候選網(wǎng)絡(luò)預(yù)篩選

利用基于網(wǎng)絡(luò)駐留時間的篩選機(jī)制［15］對候選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。假設(shè)車輛在某候選網(wǎng)絡(luò)中的移動軌跡如圖3所示，基站S位于該候選網(wǎng)絡(luò)中心，其理論信號覆蓋半徑和有效信號覆蓋半徑分別為R和r，令有效信號范圍邊緣處的接收信號強(qiáng)度為RSSmin。車輛實(shí)時檢測來自基站S 的信號強(qiáng)度，當(dāng)接收信號強(qiáng)度等于RSSmin時，表明車輛剛剛進(jìn)入基站S 的有效信號覆蓋范圍，此時車輛位于點(diǎn)M。經(jīng)過短暫時間Δt 后車輛位于點(diǎn)A，最后車輛從N 點(diǎn)離開基站S的有效信號覆蓋范圍。

圖3 估算車輛網(wǎng)絡(luò)駐留時間

當(dāng)車輛位于點(diǎn)A 時，基于車輛位置信息（x1，y1）和基站S位置信息（x0，y0）計(jì)算兩者之間的距離dSA：

根據(jù)圖3 中△SMB 和△SAB 的幾何關(guān)系，可計(jì)算點(diǎn)A到點(diǎn)B的距離dAB：其中，r是基站有效信號覆蓋半徑，Δt是車輛從M點(diǎn)到A點(diǎn)的行駛時間，v是車輛的移動速度。

車輛在候選網(wǎng)絡(luò)有效信號范圍內(nèi)的剩余移動軌跡總長度l為

最后，預(yù)估車輛在候選網(wǎng)絡(luò)中的駐留時間tp：

基于網(wǎng)絡(luò)駐留時間的候選網(wǎng)絡(luò)篩選機(jī)制的核心是基于RSS 和地理位置信息來估算車輛在候選網(wǎng)絡(luò)中的駐留時間tp，并與網(wǎng)絡(luò)駐留時間閾值tq進(jìn)行比較，若tp小于tq，則表明車輛在該網(wǎng)絡(luò)中的駐留時間過短，無法使用戶獲得有效的數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量，需刪除該候選網(wǎng)絡(luò)。

4.3 候選網(wǎng)絡(luò)性能評估

4.3.1 網(wǎng)絡(luò)屬性主觀權(quán)重的計(jì)算

采用序關(guān)系法確定網(wǎng)絡(luò)屬性的主觀權(quán)重。當(dāng)前的數(shù)據(jù)通信服務(wù)主要包括語音對話、實(shí)時流媒體、網(wǎng)絡(luò)交互和后臺下載四種業(yè)務(wù)類型，根據(jù)對時延敏感程度的不同將語音對話、實(shí)時流媒體和網(wǎng)絡(luò)交互劃分為實(shí)時業(yè)務(wù)，將后臺下載劃分為非實(shí)時業(yè)務(wù)。對網(wǎng)絡(luò)屬性進(jìn)行歸一化處理后，若屬性Fj對業(yè)務(wù)類型的重要程度大于Fj-1，則記Fj＞Fj-1（2 ≤j≤n）。兩種不同通信業(yè)務(wù)類型產(chǎn)生的序關(guān)系如表1所示。

表1 不同通信業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的序關(guān)系

令Rj為相鄰網(wǎng)絡(luò)屬性Fj和Fj-1相對于業(yè)務(wù)類型的重要程度之比，則有：Rj的取值說明如表2所示。

表2 Rj的取值說明

最后，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)屬性Fj的主觀權(quán)重wsub，j：

4.3.2 網(wǎng)絡(luò)屬性客觀權(quán)重的計(jì)算

為合理比較量綱不同的各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)屬性，采用網(wǎng)絡(luò)屬性的變異系數(shù)來處理網(wǎng)絡(luò)屬性的客觀權(quán)重。以網(wǎng)絡(luò)屬性Fj為例，計(jì)算其變異系數(shù)uj：

其中，σj是網(wǎng)絡(luò)屬性Fj的標(biāo)準(zhǔn)差，χj是網(wǎng)絡(luò)屬性Fj的均值，其計(jì)算分別如下所示：

在明初文人曲學(xué)系統(tǒng)中，以朱權(quán)《太和正音譜》、賈仲明《續(xù)錄鬼簿》為代表，都對元曲的藝術(shù)成就和雅文化屬性進(jìn)行了總結(jié)和定性，呈現(xiàn)出鮮明的推尊元曲為曲學(xué)標(biāo)桿的傾向。

對網(wǎng)絡(luò)屬性Fj的變異系數(shù)進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算其客觀權(quán)重wobj，j：

4.3.3 基于效用函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)性能評估

同時考慮網(wǎng)絡(luò)屬性Fj的主客觀權(quán)重，計(jì)算其綜合權(quán)重Wj：

其中，α（0 ≤α≤1）是權(quán)重調(diào)整系數(shù)。

同理，可以計(jì)算出其他網(wǎng)絡(luò)屬性的綜合權(quán)重。最后通過簡單加權(quán)法計(jì)算候選網(wǎng)絡(luò)的效用值，可得任一候選網(wǎng)絡(luò)Ti（1 ≤i≤m）的效用值Ci：

4.4 最佳候選網(wǎng)絡(luò)選擇

固定切換閾值的網(wǎng)絡(luò)切換方法難以滿足動態(tài)變化的車載環(huán)境和用戶需求。針對上述問題，基于切比雪夫不等式設(shè)計(jì)一個合適的切換閾值區(qū)間［16］，在保證網(wǎng)絡(luò)接入有效性的同時讓切換閾值能夠自適應(yīng)動態(tài)變化的車載環(huán)境和用戶需求。

根據(jù)能否滿足車輛通信業(yè)務(wù)的最低需求Cmin將候選網(wǎng)絡(luò)劃分為可接入網(wǎng)絡(luò)集合TY和不可接入網(wǎng)絡(luò)集合TN。令Ti表示第i個候選網(wǎng)絡(luò)，Ci表示第i個候選網(wǎng)絡(luò)的效用值。當(dāng)Ci大于等于Cmin時，則將Ti劃分到可接入網(wǎng)絡(luò)集合TY，即Ti∈TY，否則將其劃分到不可接入網(wǎng)絡(luò)集合TN，即Ti∈TN。依次比較各個候選網(wǎng)絡(luò)，得到可接入網(wǎng)絡(luò)集合TY與對應(yīng)的效用值集合CY。接著，基于效用值集合CY計(jì)算自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)切換閾值，其本質(zhì)是一個效用值區(qū)間。若候選網(wǎng)絡(luò)的效用值位于該區(qū)間內(nèi)，則表明該候選網(wǎng)絡(luò)可作為目標(biāo)接入網(wǎng)絡(luò)。最終，車輛會在目標(biāo)接入網(wǎng)絡(luò)集合中選擇一個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行接入。

根據(jù)切比雪夫不等式可得到CY的正常閾值區(qū)間為［μc-fDc，μc+fDc］，其中f 為CY的帶寬系數(shù)。令Cmax為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)集合中的網(wǎng)絡(luò)最大效用值，由于效用值越高的網(wǎng)絡(luò)表明其性能越好，因此需要保留效用值大于μc+fDc的網(wǎng)絡(luò)，故調(diào)整CY的閾值區(qū)間為［μc-eσc，C］，且C=max｛μc+fDc，Cmax｝。

記當(dāng)前接入網(wǎng)絡(luò)為Tcurrent，判斷Tcurrent的網(wǎng)絡(luò)效用值是否在CY的閾值區(qū)間內(nèi)。若在該區(qū)間內(nèi)，則說明當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)性能較優(yōu)，無需進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)切換；否則，從網(wǎng)絡(luò)效用值在CY閾值區(qū)間內(nèi)候選網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)選擇一個進(jìn)行切換操作。在車輛數(shù)量眾多的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，這種靈活的非唯一最佳網(wǎng)絡(luò)選擇的處理方式有效避免了“切換擁塞”現(xiàn)象的發(fā)生，有利于充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，能夠滿足動態(tài)變化的車載通信環(huán)境和用戶需求。

5 實(shí)驗(yàn)與分析

5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和參數(shù)

實(shí)驗(yàn)考慮城市交通場景下交叉路口附近的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)選擇，基于Matlab搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境。如圖1 所示，該場景下包含1 個LTE、2 個WiMAX 和2 個WLAN 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)基站，車輛以15km/h～60km/h 的速度行駛到此場景中。結(jié)合文獻(xiàn)［17～18］設(shè)置網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)如表3和表4所示。

表3 網(wǎng)絡(luò)半徑和容量

表4 候選網(wǎng)絡(luò)屬性參數(shù)值

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

所提方法AHT-NSM 選取基于多屬性決策的網(wǎng)絡(luò)選擇方法MADM-NSM［7］和以駐留時間作為主要判決因素的網(wǎng)絡(luò)選擇方法ST-NSM［15］作為對比對象，在網(wǎng)絡(luò)切換阻塞概率和系統(tǒng)吞吐量方面進(jìn)行了比較和分析。

網(wǎng)絡(luò)切換阻塞是指車輛通過切換后當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)無法滿足其通信業(yè)務(wù)需求的情形，因此合理的網(wǎng)絡(luò)資源分配有利于降低網(wǎng)絡(luò)切換阻塞概率。如圖4所示，當(dāng)車輛數(shù)量小于20時剩余網(wǎng)絡(luò)資源十分豐富，不管車輛如何切換網(wǎng)絡(luò)均能獲得高質(zhì)量的服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)，不會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)切換阻塞的情況。ST-NSM 方法主要以駐留時間作為網(wǎng)絡(luò)切換判決標(biāo)準(zhǔn)，隨著車輛數(shù)量的增加，容易導(dǎo)致較多的車輛切換到同一個網(wǎng)絡(luò)中而發(fā)生阻塞，在三種方法中表現(xiàn)最差。所提AHT-NSM 方法表現(xiàn)最優(yōu)，與性能相對較優(yōu)的MADM-NSM 方法相比較，在車輛數(shù)量為100 時切換阻塞概率減少了33.97%。原因在于AHT-NSM 方法使用了更為靈活的網(wǎng)絡(luò)切換閾值，車輛能夠從多個可選網(wǎng)絡(luò)中靈活接入，使得網(wǎng)絡(luò)資源的利用更加均衡，降低了切換阻塞的發(fā)生概率。

圖4 切換阻塞概率

網(wǎng)絡(luò)吞吐量的多少反映了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)資源是否被充分和均衡利用。如圖5 所示，當(dāng)車輛數(shù)量較少時，三種方法的網(wǎng)絡(luò)吞吐量都在快速上升，主要是由于車輛數(shù)目較少時網(wǎng)絡(luò)切換阻塞概率較低，且均能享受到高質(zhì)量的服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)。當(dāng)車輛數(shù)量較多時網(wǎng)絡(luò)吞吐量的增長逐漸緩慢，AHT-NSM 方法在不同的車輛數(shù)量下與性能較優(yōu)的MADM-NSM方法相比較，網(wǎng)絡(luò)吞吐量提高了12.78%～17.12%。原因在于MADM-NSM 和ST-NSM 方法容易盲目選擇最佳網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行接入，導(dǎo)致“切換阻塞”現(xiàn)象的發(fā)生，而AHT-NSM 方法基于動態(tài)的車載環(huán)境設(shè)計(jì)了靈活的網(wǎng)絡(luò)切換閾值，使得車輛用戶在選擇網(wǎng)絡(luò)時更加均衡，有效提升了網(wǎng)絡(luò)資源利用率，因此具有更高的網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

圖5 網(wǎng)絡(luò)吞吐量

6 結(jié)語

本文提出了一種基于自適應(yīng)切換閾值的異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)選擇方法，該方法使得車輛能夠更加均衡地接入網(wǎng)絡(luò)，有效避免了因盲目選擇最佳網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)切換閾值相對固定導(dǎo)致的切換阻塞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效減少網(wǎng)絡(luò)切換阻塞概率，提高了系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量，能滿足動態(tài)的車載環(huán)境和用戶需求。

基于多屬性決策理論的方法是解決異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)選擇的一種有效途徑，但該類方法主要針對單個車輛進(jìn)行決策，無法從交通系統(tǒng)整體的角度進(jìn)行優(yōu)化。下一步工作中，將考慮融合強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)獲取整個系統(tǒng)長期有效的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)選擇決策集合。