一种基于TR-Min-Min算法的城市智能交通处理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于TR‑Min‑Min算法的城市智能交通处理系统及方法，其包括有如下子系统虚拟机：城市交通车载自组织网络子系统，其基于车载传感器网络实现；交通灯信号控制子系统，用于对城市交叉路口相位中的绿信比进行调节；交通违规处理子系统，用于监测车辆违章现象，并在监测到车辆违章时发出报警信号，利用摄像机对违规车辆进行拍摄、存盘；交通流量信息实时采集与监控分析子系统，用于对交通流量信息进行采集以及与监控指挥中心的交通流量监控计算机进行通信。本发明专利技术能更加有效地缓解城市交通拥塞状态、能缓解道路交通压力、降低拥堵概率，本发明专利技术TR‑Min‑Min算法可克服用户需求的任务调度时间不均衡的问题。

A TR-Min-Min Based Urban Intelligent Transportation Processing System and Method

【技术实现步骤摘要】
一种基于TR-Min-Min算法的城市智能交通处理系统及方法
本专利技术涉及基于云计算和资源调度的交通信号控制、云计算调度和城市智能交通系统，尤其涉及一种基于TR-Min-Min算法的城市智能交通处理系统及方法。
技术介绍
智能交通系统(ITS)是一种有效地集成先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术的实时、准确、高效的智能化交通网络管理系统，是全方位解决交通网络的运输安全和交通拥堵的有效手段。通过建立和使用网络化智能交通系统，来加强对交通资源的高效管理和对交通信号的有效控制，在现有的路网规模下缓解交通拥堵问题，是目前各个国家都普遍关注的焦点。世界各国都投入了大量的各种资源，建立了各种科研部门进行智能交通的开发研究，取得了不少科研成果。目前，设计一个实时可靠并且实际可行的交通信号控制系统仍然有诸多的问题需要解决。这些问题集中在以下几个方面:(1)红绿灯转换是一个离散变化过程，其优化组合往往是一个NP(non-deterministicpolynomial，非确定性多项式)困难问题；(2)城市交通规模巨大，除了要处理大量的交通数据外，一定范围内相邻路口交通车流存在相关性，故相邻路口应有一定的协调特性才能达到整体优化；(3)交通流中面临着许多的不可预知以及难以测量的扰动因素(如交通事故，非法停车，行人穿行等)；(4)交通状态的测量信息往往是局部信息，并且测量的准确度受许多因素的影响；(5)交通控制要求高的实时性，高级控制系统一般要求控制器在2秒内做出决策。如果一个问题能用多项式时间复杂性的算法求解，那么就叫做P(Polynomial，多项式)问题；所有绝对不可能用多项式时间求解的可解问题，称为指数型问题；还有一类问题，比如上面提到的设计一个实时可靠并且实际可行的交通信号控制系统问题，假设得到了该问题的解，但是如果要验证该问题的解是否正确，验证所花费的时间是非常复杂的多项式，至于求解本身所花费的时间是否是多项式解法，或者是其他解法(比如数值积分方法)，也可能因求解困难不确定，这类问题称为NP问题。现实世界中的智能交通系统，因车辆、道路、驾驶员行为等多种因素交汇，具有偶然性和不确定性，这类问题是典型的NP问题。研究这个NP问题具有研究价值和实际意义。此外，由于交通控制有如此高的要求，单个物理主机无法满足如此大的通信和网络的要求，进而引入由虚拟机构成系统的分布式交通控制方式就势在必行。虚拟机动态迁移技术是虚拟机技术中必不可少的技术之一，它充分的体现出了虚拟机技术的灵活性和可用性的特点。动态迁移技术实现了主机间在不间断运行的情况下虚拟机的实时移动，不需考虑物理环境是否同构或者异构。同时，为了能够让迁移后的虚拟机与迁移前的虚拟机状态保持一致而且能够继续的往下执行，那么就必须传递网络状态信息、存储状态信息还有最关键的运行状态信息。在这些状态信息和数据之中，迁移内存的状态信息和数据最复杂也最有难度，内存本身不仅存储的信息量巨大，地址映射相对复杂，其上存储的信息对于虚拟机运行来说必不可少。相对于内存迁移而言，CPU状态迁移和I/O设备的迁移相对比较简单，迁移数据量较少，结构也单一并不复杂。基本的多处理器、并行机上的作业调度研究，其数学模型实质是整数规划问题，以尽可能短的任务完成时间为调度目标，目标函数为最大完工时间最小，数学模型为：其中变量定义如下：M＝{1，2，...，m}：表示机器的集合，共有m台机器；J＝{1，2，...，n}：表示所有作业的集合，共有n个作业；T：加工时间矩阵(n×m矩阵)，矩阵元素ti,j表示作业i在机器j上的加工时间；目标函数最大完工时间定义如下：该优化问题的目标解为n×m矩阵X，矩阵元素xi,j表示作业i是否在机器j上加工，Xi,j∈{0,1}，如果加工为1，否则为0.根据目标函数定义，可以将模型(1)整理为如下简化形式：利用分布式控制方式可将计算智能技术引入交通信号控制系统，对交通流进行预测和控制优化。现有技术中，平均策略是大家常用的一种虚拟机动态迁移分配方法，它能实现对硬件资源的统一有效管理，平均策略是将任务等分，平均分配给每一个虚拟机，研究表明，平均策略配置技术使用之前，云数据中心的物理资源的利用率仅在5％-20％之间，大量的物理机处于闲置状态。但是，平均策略算法中的一个问题就是不能根据用户自己的需求选择最符合要求的模板，如在CPU满足条件的情况下，可能造成带宽和内存的浪费，不能充分发挥虚拟机的运算能力和带宽。基于不同的虚拟机调度策略，云数据中心的物理机上的资源利用率变化很大，这样并没有考虑每一个虚拟机之间，网络带宽和计算能力的差异，造成任务负载不均衡的结果，同时能源消耗较大。云数据中心的高能耗主要是因为物理机的数量巨大以及资源利用率较低等。Min-Min算法提出一种基于资源利用率均衡的虚拟机调度模型以均衡每台物理机上各种资源的利用率，减少资源浪费。能解决平均策略算法中对于虚拟机资源的浪费问题。Min-Min算法是一个经典的任务调度算法，对Min-Min算法进行研究，一般用模拟器(GridSim，现在一般用CloudSim)对算法模拟实现，展开研究。其思路是先算出每个任务的最小预测完成时间及对应的机器(最快的机器)，再在所有任务的最小预测完成时间里找出最小值及所对应的任务(即为最小任务)，然后将最小任务分配到最早完成的机器去运行。最后，更新最小完成时间矩阵。重复以上步骤，直到任务列表为空。该算法的目的尽可能的把大量任务分配给那些不仅完成时间少，而且执行速度快的机器，以使全部任务的完成时间最小。MinMin算法的核心思想选取最早完成执行时间最短的任务进行分配，视为最优的选择。这种做法优先考虑短任务，只有当机器空闲的时候才调度长任务，显然这样的做法无法保证短任务和长任务并发进行，进而使得总任务的执行时间较长。所以，在复杂的分布式计算环境中，比如智能交通系统这类NP问题，单纯地考虑某一任务完成的时间因素是远远不够的。可见，传统的Min-Min算法主要有以下的两个问题:(1)任务资源分配不合理，利用率不高，当面对复杂的任务情况时会出现负载不平衡的问题；(2)由于任务总是被调度到执行时间较长的机器上，任务等待时间增加，总体执行时间也会随之增加，不是较好的选择。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种能更加有效地缓解城市交通拥塞状态、能够克服用户需求的任务调度时间不均衡的问题、能缓解道路交通压力、降低拥堵概率的基于TR-Min-Min算法的城市智能交通处理系统及方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案。一种基于TR-Min-Min算法的城市智能交通处理系统，其包括有如下子系统虚拟机：城市交通车载自组织网络子系统，其基于车载传感器网络实现，借由所述车载传感器网络使得车辆与车辆之间以及车辆与基础设施之间建立通讯；交通灯信号控制子系统，用于对城市交叉路口相位中的绿信比进行调节，并通过调节绿信比来形成各个车道的路阻，改变交通车流量；路口监控子系统，通过设于道路上的交通信息采集装置收集实时交通信息，将所述交通信息传输至监控中心，利用计算机根据交通流量的实际变更情况自动进行测算，并且发布控制指令以及调整信号灯的切换时间，以控制交通流量；交通违规处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于TR‑Min‑Min算法的城市智能交通处理系统，其特征在于，包括有如下子系统虚拟机：城市交通车载自组织网络子系统，其基于车载传感器网络实现，借由所述车载传感器网络使得车辆与车辆之间以及车辆与基础设施之间建立通讯；交通灯信号控制子系统，用于对城市交叉路口相位中的绿信比进行调节，并通过调节绿信比来形成各个车道的路阻，改变交通车流量；路口监控子系统，通过设于道路上的交通信息采集装置收集实时交通信息，将所述交通信息传输至监控中心，利用计算机根据交通流量的实际变更情况自动进行测算，并且发布控制指令以及调整信号灯的切换时间，以控制交通流量；交通违规处理子系统，用于监测车辆违章现象，并在监测到车辆违章时发出报警信号，利用摄像机对违规车辆进行拍摄、存盘；交通流量信息实时采集与监控分析子系统，用于对交通流量信息进行采集以及与监控指挥中心的交通流量监控计算机进行通信。

【技术特征摘要】
1.一种基于TR-Min-Min算法的城市智能交通处理系统，其特征在于，包括有如下子系统虚拟机：城市交通车载自组织网络子系统，其基于车载传感器网络实现，借由所述车载传感器网络使得车辆与车辆之间以及车辆与基础设施之间建立通讯；交通灯信号控制子系统，用于对城市交叉路口相位中的绿信比进行调节，并通过调节绿信比来形成各个车道的路阻，改变交通车流量；路口监控子系统，通过设于道路上的交通信息采集装置收集实时交通信息，将所述交通信息传输至监控中心，利用计算机根据交通流量的实际变更情况自动进行测算，并且发布控制指令以及调整信号灯的切换时间，以控制交通流量；交通违规处理子系统，用于监测车辆违章现象，并在监测到车辆违章时发出报警信号，利用摄像机对违规车辆进行拍摄、存盘；交通流量信息实时采集与监控分析子系统，用于对交通流量信息进行采集以及与监控指挥中心的交通流量监控计算机进行通信。2.一种基于TR-Min-Min算法的城市智能交通处理方法，其特征在于，该方法基于权利要求1所述的子系统虚拟机实现，所述方法包括如下步骤：步骤S1，先在虚拟机资源集中选出任务负载最重的虚拟机，即具有最高跨度Makespan的虚拟机A1，再选出该虚拟机上具有最小执行时间ETC的任务b，计算该任务b在虚拟机资源集中的其它虚拟机上的完成时间CT；步骤S2，从计算结果中找到时间CT对应的虚拟机A2，若该时间CT小于最高跨度Makespan，则将该任务b重新分配到产生最小时间CT的虚拟机A2上；步骤S3，更新虚拟机A1与虚拟机A2的准备时间RT1与时间RT2，同时更新最高跨度Makespan，继续在该虚拟机中查找具有最小执行时间ETC的任务b，对每个最小执行时间ETC求倒数，并将所有倒数进行归一化处理，执行下一个循环；步骤S4，计算每个任务当前时刻的动态优先级DP，若有任务的优先级达到了最大值，则采用抢占法优先执行该任务，遍历虚拟机A1所有云任务或者当时间CTCT大于最高跨度Makespan，其中，所述动态优先级DP的表达式如下：式中，UAP为用户指定优先级，DP为动态优先级，PT为等待时间，MUP为作业最大优先级，Interval用于衡量作业等待时间长短的一个时间间隔，Increment表示每等待Interval时间，优先级所增加的大小；步骤S5，若该时间CT大于最高跨度Makespan，则不重新分配此任务b，跳出此次任务循...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄镇宇，王洽和，曾清林，陈振超，黎清许，罗楚江，白明，徐虎，许祖浩，吴林枫，
申请(专利权)人：深圳市联和安业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44