[发明专利]不同安全约束下基于距离的车联网雾节点遗传分簇方法

摘要

本发明公开了一种不同安全约束下基于距离的车联网雾节点分簇方法，属于无线通信与计算技术领域。通过将道路安全类任务划分为制动类、平稳类以及加速类等具有不同时延要求的子类并设置相应的优先权，从而提高系统的安全系数；在满足一定安全约束下，通过量化雾节点计算服务能力来确定各雾节点分簇的最小规模；在系统总计算能力一定的情况下，确定最优的雾节点分簇个数。在上述确定的条件下，进一步利用基于距离的遗传算法对雾节点进行分簇。本发明可以提高系统安全系数，增强系统资源的可调配性，由该方法所得的分簇结果在欧几里德距离空间内具有很好的空间特性，并且该方法具有很好的普适性。

主权项

1.一种不同安全约束下基于距离的车联网雾节点遗传分簇方法，其特征在于，包括：将道路安全类任务划分为制动类、平稳类以及加速类，并分别为各类设置请求优先权，其中，制动类的请求优先权最高，平稳类的请求优先权次之，加速类的请求优先权最低；由各类的请求优先权得到各类的请求服务强度，由各类的请求服务强度得到各类的安全系数，进而由各类的安全系数得到雾网络的安全系数；基于各雾节点的计算服务能力以及雾网络的安全系数，从而在预设安全系数约束下，确定雾网络被划分成的簇的个数和每个簇中包含的最小雾节点数；从所有雾节点中选取个数等于分簇簇数的雾节点作为簇头，对于每个簇的簇头，依据剩余各雾节点距离簇头的距离，将雾网络进行划分，其中，从所有雾节点中选取簇头有种选取方式，从种方式中选取若干种，将对应的划分结果作为遗传进化的初始种群，M表示所有雾节点数，K表示分簇簇数；分别将雾网络的每个划分结果作为单独的个体，以各雾节点到其各自对应的簇头距离平方之和作为优化目标进行遗传迭代，将末代中的最优个体作为最终的分簇结果。