【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法
本专利技术属于车联网路侧
，尤其涉及一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法。
技术介绍
目前：随着科技的飞速发展与社会的不断进步，汽车的数量正在爆炸性地增长，其增幅速度已远远高于交通基础设施建设的速度，导致传统的交通基础设施面临着许多问题。因此，人们提出了车联网并利用车车通信与车路通信等信息交互方式来减轻传统交通设施的压力。路侧单元(Road-SideUnit,RSU)是车联网通信中的核心部分之一，它作为连接车辆和外部网络的桥梁，其重要性不言而喻。然而，RSU的部署成本较高，因此设计合理的RSU部署方案用以充分发挥其单元效益在车联网中十分重要。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有RSU部署成本高，且部署效益没有最大化，车辆覆盖率不高。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法。本专利技术是这样实现的，一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法，所述...
【技术保护点】
1.一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法，其特征在于，所述基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法包括：/n步骤一，数据获取模块获取车辆的轨迹数据以及地图数据；模型构建模块基于获取的地图数据生成网格图，并建立路网模型；/n所述路网模型建立方法包括：/n(1)获取车辆的轨迹数据、地图数据以及网格图；/n(2)以距离路网模型中交叉口位置的中心点为圆心，以不小于交叉口位置的总宽度为半径做圆，分别与当前交叉口中心连接的各个路段相交，该交点位置即为新节点，新节点的数量与相应交叉口所连接的路段数量相等；/n(3)分别用曲线连接相邻两个路段上的新节点，若两个相邻路段之间不...
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法，其特征在于，所述基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法包括：
步骤一，数据获取模块获取车辆的轨迹数据以及地图数据；模型构建模块基于获取的地图数据生成网格图，并建立路网模型；
所述路网模型建立方法包括：
(1)获取车辆的轨迹数据、地图数据以及网格图；
(2)以距离路网模型中交叉口位置的中心点为圆心，以不小于交叉口位置的总宽度为半径做圆，分别与当前交叉口中心连接的各个路段相交，该交点位置即为新节点，新节点的数量与相应交叉口所连接的路段数量相等；
(3)分别用曲线连接相邻两个路段上的新节点，若两个相邻路段之间不通，则删去距离路网模型中已有的交叉口直线，保留新节点连接后的曲线，按照顺序依次为距离路网模型中的所有交叉口进行编号；按照顺序依次为距离路网模型中的所有路段进行编号；即可得到相应的路网模型；
步骤二，参数设定模块设定部署参数；
步骤三，数据计算模块利用遗传蚁群混合算法基于设定的部署参数计算达到参数要求的条件下最少部署数量和最佳部署位置的部署方案，具体包括：
1)进行参数初始化；
2)进行种群个体编码；
3)使用贪心算法产生初始种群P，随机产生多个初始部署方案；
4)更新此代的累积信息素；
5)计算每个路段的适应值；
6)按交叉概率选择古代，依据信息素大小进行交叉，根据子代更新累积信息素；
7)进行变异操作以及局部优化，进行最优解搜索，确定最少部署数量和最佳部署位置的部署方案；
步骤四，存储模块利用数据库进行相应数据的存储；显示模块显示车辆轨迹数据、生成的网格图以及最终部署方案。
2.如权利要求1所述基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法，其特征在于，步骤一中，数据获取模块获取车辆的轨迹数据以及地图数据时，通过采用圆盘通信模型的通信网络进行通信，以i和j为端点的路段e(i，j)的数据时延t(i，j)表示为
其中，thop为数据的一跳传输时延，为数据包大小，s为数据传输带宽。
3.如权利要求1所述基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法，其特征在于，步骤(2)中，所述圆的直径为当前交叉口的总宽度。
4.如权利要求1所述基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法，其特征在于，所述步骤(3)还包括：若两个相邻路段之间相同，则保留距离路网模型中已有的交叉口直线。
5.如权利要求1所述基于遗传蚁群混合算法的车联网...
【专利技术属性】
技术研发人员：李丽君，王飞，邓文亮，梅琼珍，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50
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