[发明专利]T-CPS框架下耦合网络元素处理与存储的多层网络构建方法

权利要求书

1.一种T-CPS框架下耦合网络元素处理与存储的多层网络构建方法，其特征在于，该构建方法包括如下具体步骤：

步骤1：多层网络初始化，具体包括：

给定网络G(V,E)，G由N节点与M条边组成；其中V＝[v₁,v₂,…，v_N]，E∈V²；V代表节点集合，E代表边集合；边长度为l_ij，i和j分别代表起点和终点；多层网络采取原始图的方法建模，节点对应现实路网中的交叉路口，连边对应现实路网中的道路；给定m运输需求，运输集合T＝[t₁,t₂,t₃,…,t_m-1,t_m]；每个运输需求在出发时，随机选取起点和终点，沿最短路径移动；其中，给出两类运输策略S1与S2备选，S1有较高的速度，仅解决一个运输需求；S2速度较低，能够解决n运输需求；以p的概率选择S1，以1-p的概率选择S2；称p为选择系数，n为承载能力；p值越大，运输需求选择S1的可能性越大，策略个数越多；

步骤2：在步骤1构建的初始多层网络上模拟仿真的迭代过程：

步骤2.1：计算每条边上实时数目Num_ij与密度d_ij，具体包括：

在每次迭代过程中，针对每条边e_ij(e_ij∈E)，首先计算在边e_ij上所有运输需求T_ij数目Num_ij，T_ij当中包括和表示选择S1的运输需求集合，表示选择S2的运输需求集合，即

其中，len表示求T集合内的元素个数，表示向上取整；因为S2能够满足n运输需求，因此，针对S2需要除以n后，然后向上取整；式(1)给出了S1和S2针对运输能力的不同处理方式，也给出了两类运输策略之间的耦合关系；

然后根据边长度，计算边密度：

其中K代表每个运输需求的长度,l_ij表示该条边长度；

步骤2.2：计算实时速度，具体包括：

接着计算移动速度，使用速度-密度随机建模的方法；式(3)既给出速度-密度变化趋势，也给出交通流的随机建模；式(3)的意义在于给出了边的存储能力和处理效率之间的耦合关系，具体的速度-密度关系表示为：

v_ij＝MFD(d_ij)＝V(d_ij)＝f(d_ij)+θ(μ,σ²) (3)

其中d_ij表示当前边上的密度，v_ij表示当前边上的速度，f(...)表示一个固定的关系函数，θ(μ,σ²)表示一个均值为μ，方差为σ²的随机过程；MFD(d_ij)表示MFD模型运算，V(d_ij)则表示密度-速度关系的函数；

步骤2.3：速度衰减，具体包括：

最后对速度进行衰减，针对在e_ij上的每个运输需求，根据运输策略的不同，对速度进行不同的衰减处理，其中c(0c≤1)为衰减系数：

步骤2.4：更新位置，具体包括：

对每个运输需求根据衰减之后的速度更新位置X^t

经过仿真迭代，得到仿真过程中的每次迭代中每条边的实时速度数据；

步骤3：鲁棒性与功能性评估，具体包括：

使用渗流方法对迭代过程进行功能性和鲁棒性评估；对于边e_ij，i和j表示边的起始点和终止点，速度v_ij表示了仿真过程内的实时速度；对于边e_ij，定义所有数据当中边的平均速度的95分位数为极限速度v_max，并定义r_ij为当前时刻速度和极限速度下的相对速率，r_ij＝v_ij/v_max；对于一个给定阈值q，将边e_ij分为两类：当r_ij≥q时，则该边保留；当r_ijq时，则该边删除；

因此，当q越大时，对网络的破坏越大；当q＝0时，网络是完整的；当q＝1时，网络所有的边被移除；随着q值的增大，原网络会变得稀疏；给定渗流阈值qc，q＝qc时，网络发生巨大的塌陷；给定网络的平均到达时间(Average Arrival Time,AAT)

其中AT_i表示t_i的到达时间；渗流阈值qc给出了网络的鲁棒性评估，当qc越大，网络的鲁棒性越强；AAT给出了网络的功能性评估，当AAT越小，网络的功能性越强。