本文關(guān)鍵詞：面向I2V信息共享的路側(cè)終端協(xié)作算法研究

  更多相關(guān)文章： 車聯(lián)網(wǎng) 聯(lián)盟劃分 聚類遺傳算法

【摘要】：近些年來,車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域迅速崛起,已經(jīng)成為了智能交通系統(tǒng)中不可或缺的部分。車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)能夠為人們提供多種多樣的應(yīng)用,包括安全、效率、娛樂等等。在國際上,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對車聯(lián)網(wǎng)的需求逐漸巨大起來,有越來越多的研究人員開始研究車聯(lián)網(wǎng)這個領(lǐng)域。車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的熱點問題也逐漸受到人們的關(guān)注,其中的信息傳輸機(jī)制是支撐各種應(yīng)用的基礎(chǔ)。在車路通信中,由于路側(cè)單元通信范圍有限和車輛的快速移動特性,車輛只能在路側(cè)單元通信范圍內(nèi)下載有限的數(shù)據(jù)種類,導(dǎo)致整個骨干網(wǎng)的收益并不理想。針對以上問題,Walid等人提出一種合作式的車-路通信方式,使用聯(lián)盟博弈的方案對骨干網(wǎng)進(jìn)行劃分,形成聯(lián)盟的概念。一方面,通過在同一聯(lián)盟內(nèi)實施合作式車-路通信,發(fā)掘車聯(lián)網(wǎng)中潛在的車-車通信數(shù)據(jù)交換能力,增加網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳播的種類,提高路側(cè)單元的數(shù)據(jù)傳播能力；另一方面,通過在不同聯(lián)盟間實施非合作式車-路通信,降低整個車聯(lián)網(wǎng)骨干網(wǎng)中路側(cè)單元的合作成本。本文通過分析骨干網(wǎng)中車-車通信和車-路通信的特點,建立車聯(lián)網(wǎng)合作式和非合作式車-路通信模型。本文在遺傳算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出基于聚類遺傳算法的路側(cè)單元協(xié)作聯(lián)盟劃分策略(k-means clustering methods based on genetic algorithm,GKA)它應(yīng)用k-means operation(KMO)操作代替復(fù)雜的交叉操作,并在變異操作中引入歐氏距離計算變異概率。遺傳算法可以提高獲取全局最優(yōu)解的效率,聚類算法可以提高收斂速度,從整體上講,GKA克服了單一算法局部搜索能力差、存在未成熟收斂和隨機(jī)游走等現(xiàn)象,使路網(wǎng)中的數(shù)據(jù)種類最大化,獲得的平均收益最高。
【關(guān)鍵詞】：車聯(lián)網(wǎng) 聯(lián)盟劃分 聚類遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TN929.5;TP391.44
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的和現(xiàn)狀9
• 1.3 研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 研究思路與結(jié)構(gòu)框架11-13
• 2 相關(guān)技術(shù)及研究方法13-27
• 2.1 車聯(lián)網(wǎng)概述13-17
• 2.1.1 車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)13-15
• 2.1.2 路側(cè)單元15-17
• 2.2 遺傳算法17-21
• 2.2.1 遺傳算法介紹17-19
• 2.2.2 遺傳算法研究現(xiàn)狀19-21
• 2.2.3 遺傳算法在車聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用21
• 2.3 聚類算法21-25
• 2.3.1 主要聚類算法21-23
• 2.3.2 k-means算法23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 3 基于聚類遺傳算法的路側(cè)單元協(xié)作聯(lián)盟劃分27-45
• 3.1 車聯(lián)網(wǎng)非合作式車-路通信系統(tǒng)27-28
• 3.2 車聯(lián)網(wǎng)合作式車-路通信系統(tǒng)28-31
• 3.3 骨干網(wǎng)聯(lián)盟劃分31-33
• 3.4 基于聚類遺傳算法的聯(lián)盟劃分33-44
• 3.4.1 k值的選取33-34
• 3.4.2 編碼34-36
• 3.4.3 適應(yīng)度函數(shù)36
• 3.4.4 種群初始化36-38
• 3.4.5 選擇操作38
• 3.4.6 變異操作38-40
• 3.4.7 k-means操作40-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 4 實驗及結(jié)果分析45-52
• 4.1 VISSIM仿真介紹45-46
• 4.2 實驗設(shè)置46-48
• 4.3 結(jié)果分析48-52
• 結(jié)論52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57-58

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