[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

说明书

本发明公开了一种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，该多层网络通过引入MFD模型将网络元素(网络的节点或边)的存储能力与处理能力联合起来，同时考虑了网络元素的存储和处理能力及不同策略层间的约束。多层网络考虑两种策略，S1与S2。S1处理速度较快但存储能力弱，S2处理速度较慢但存储能力强，还使用渗流方法分析多层网络上的动态过程，给出了网络的功能性和鲁棒性的评估。多层网络能够在更加微观的角度考虑了交通模拟，网络的功能性和鲁棒性评估能够给出帮助交通决策的指标，从而更好地理解和评估网络传输过程。

技术领域

本发明属于多层网络建模领域，涉及一种耦合网络元素处理能力和存储能力的多层网络构造方法。针对智慧城市CPS系统中不同的功能需求和任务，实现基于多源异构数据的多维态势感知，建立新的符合交通流背景的多层网络耦合关系，考虑网络元素的存储和处理能力之间的互相约束，以及不同策略层间的约束关系，给出针对当前网络状态功能的功能性和鲁棒性评估。多层网络能够在更加微观的角度考虑了交通模拟，网络的功能性和鲁棒性评估能够给出帮助交通决策的指标，从而更好地理解和评估网络传输过程。

背景技术

有一系列的复杂网络路由工作使用蒙特卡洛方法进行仿真，模拟人类在道路网络上的迁移行为，采取了基于Agent的仿真模拟城市交通，这些仿真以提升网络承载容量、减少运行时间、提升网络鲁棒性为目的进行不同方式的优化。这些工作在网络中随机起始点生成数据包或者运输行为，然后Agent沿着最短路径或者其他策略进行传递，每个节点会有不同的处理能力，存储队列长度或者处理分发策略。但是这些模型割裂了节点的存储能力和处理能力之间的关系。因此需要提出模型将节点的存储能力和处理能力耦合起来。本发明提出的多层网络能够在更加微观的角度考虑了交通模拟，能够分析网络上发生的动态过程、揭示网络层间耦合关系及内在机理。网络的功能性和鲁棒性评估能够给出帮助交通决策的指标，从而更好地理解和评估网络传输过程。

发明内容

本发明的目的是提供一种交通信息物理系统(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，针对智慧城市CPS系统中不同的功能需求和任务，实现基于多源异构数据的多维态势感知，建立新的符合交通流背景的多层网络耦合关系，考虑网络元素的存储和处理能力之间的互相约束，以及不同策略层间的约束关系，给出针对当前网络状态功能的功能性和鲁棒性评估。

实现本发明目的的具体技术方案是：

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，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：