16、基于协作代理的车载云位置验证

基于协作代理的车载云位置验证

1. 引言

智能交通系统(ITS)的发展使得车辆具备了更复杂的计算、通信和传感能力。车载云(VC)通过经济高效地共享资源,进一步放大了这些能力。在许多基于用户节点位置的VC服务中,节点的位置信息起着至关重要的作用。

车载自组织网络(VANET)旨在为用户提供安全保障。随着道路上智能车辆数量的增加以及VANET技术的发展,诸如驾驶员安全、增强交通管理和信息娱乐等应用成为可能。其中,安全应用最为重要,车辆资源被有效利用以提高VANET中用户的安全性。车辆节点被转化为具有通信和计算能力的网络设备,为用户提供碰撞避免、障碍物检测、转弯和限速警告等安全信息。此外,还有大量需求是关于简化驾驶体验和提供娱乐的应用。

VANET基础设施由安装在路边的路侧单元(RSU)和部署在车辆节点上的车载单元(OBU)组成。OBU和RSU之间的通信促进了安全应用和其他服务的实现。由于安全相关信息关系到参与VANET的人类生命,因此安全性至关重要。

将VANET资源与云有效结合的创新设计被称为自主车载云(AVC)。AVC中的资源动态汇聚形成云,为授权用户提供服务,旨在实现资源的有效利用,提高弹性并具有商业价值。车辆、RSU和传统云的资源共同构成了车载云(VC)。VC的基本原理、架构设计、操作和服务仍处于初级阶段,资源发现、容错、服务相关内容存储管理等问题仍有待解决。

VC架构分为车载单元、通信和云服务层。车载单元安装在车辆节点上,包含传感器、存储单元等具有计算能力的组件。通信层负责车辆节点与基础设施以及车辆节点之间的通信。云计算层进一步细分为资源、虚拟化层、服务、应用程序编程接口和应用层。

VC提供的一些服务可能需要或基于

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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