陳斌，毛明榮

　　(南京師范大學(xué) 信息化建設(shè)管理處,江蘇 南京 210023)

　　摘要：針對云計(jì)算環(huán)境的復(fù)雜性造成的傳統(tǒng)集中式動(dòng)態(tài)路線指引系統(tǒng)漸漸對處理快速增長的大規(guī)模交通數(shù)據(jù)失去效用的問題，以及消費(fèi)者對實(shí)時(shí)機(jī)動(dòng)車路線服務(wù)的需求與日俱增的情況，提出了基于TCP/IP標(biāo)準(zhǔn)的分布式機(jī)動(dòng)車行車路線服務(wù)系統(tǒng)(SMDRS)，其目的在于減緩交通擁堵的壓力，增進(jìn)運(yùn)輸服務(wù)的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)在Hadoop大數(shù)據(jù)中采用了MapReduce方法從而可以并行執(zhí)行任務(wù)分配，使用了ZooKeeper技術(shù)以在子任務(wù)處理器之間建立協(xié)調(diào)機(jī)制，并且應(yīng)用了卡爾曼濾波器算法以進(jìn)行短周期交通流的預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，SMDRS系統(tǒng)能夠提供實(shí)時(shí)的機(jī)動(dòng)車路線綜合服務(wù)，從而獲得更有效的交通信息，提供更有質(zhì)量的推薦路線，進(jìn)行更準(zhǔn)確的行程時(shí)間的預(yù)測，以及功能更加齊備的服務(wù)通知推送。

　　關(guān)鍵詞：行車路線服務(wù); 云計(jì)算; TCP/IP; 實(shí)時(shí)預(yù)測; 卡爾曼濾波器

0引言

　　南京師范大學(xué)數(shù)字校園建設(shè)研究項(xiàng)目（2013JSJG069）交通信息系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的時(shí)代，集中式的交通指引系統(tǒng)由于對集中式超級計(jì)算機(jī)的高計(jì)算能力的需求和依賴，已經(jīng)很難再應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)的環(huán)境中［1］。因此，更多依附于無線通信技術(shù)的工作轉(zhuǎn)到分布式交通指引系統(tǒng)上來，即通過車載終端設(shè)備計(jì)算優(yōu)化路線取代。

　　本文引入了一個(gè)分布式機(jī)動(dòng)車行車路線服務(wù)系統(tǒng)SMDRS。該系統(tǒng)采用了一個(gè)基于Hadoop的輕量級MapReduce方法之上的分布式計(jì)算方法來完成任務(wù)的分配［2］。

1系統(tǒng)框架

　　1.1系統(tǒng)架構(gòu)和組件

　　SMDRS是一個(gè)基于實(shí)際城市交通環(huán)境的機(jī)動(dòng)車行車路線服務(wù)系統(tǒng)，其目的在于減輕由于快速的城市化所帶來的交通負(fù)載壓力［3］。該系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，這里有三種類型的組件：交通管理中心、機(jī)動(dòng)車代理以及道路交叉路口代理。

　　交通管理中心是交通控制服務(wù)中心SMDRS的中樞，它提供了管理機(jī)動(dòng)車服務(wù)數(shù)據(jù)的功能，這些數(shù)據(jù)包括注冊的機(jī)動(dòng)車信息、它們各自的服務(wù)請求狀態(tài)以及路況環(huán)境的狀態(tài)等。

　　通常來說，交通管理中心可以分配離機(jī)動(dòng)車代理最近的道路交叉路口代理以發(fā)送指引請求消息。一旦啟動(dòng)的和終止的道路交叉路口代理狀態(tài)已經(jīng)確定，終止的道路交叉路口代理可以通知所有中樞道路交叉路口代理在啟動(dòng)的代理和其本身之間的所有路徑中計(jì)算得到最優(yōu)化路徑［4］。

1.2基于TCP/IP的系統(tǒng)協(xié)議

　　基于TCP/IP的系統(tǒng)協(xié)議如下：

　　（1)在審視端到端模式時(shí)，采取基于連接的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議［5］。一旦啟動(dòng)和終止的道路交叉路口代理狀態(tài)被確定，圖1SMDRS的系統(tǒng)架構(gòu)

　　優(yōu)化推薦路線將更加容易被獲取。

　?。?)假設(shè)每一個(gè)道路交叉路口代理都擁有自己的數(shù)據(jù)庫，因此所有道路交叉路口代理都由一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)組成。

　?。?)每一個(gè)道路交叉路口代理都會(huì)向其鄰居節(jié)點(diǎn)廣播包括上一過程提到的所有信息。

　　（4)基于TCP/IP通信模式，在推薦信息發(fā)出之后，SMDRS將向機(jī)動(dòng)車代理發(fā)送確認(rèn)信息，接著就會(huì)等待機(jī)動(dòng)車代理的響應(yīng)，以確認(rèn)是否機(jī)動(dòng)車順利到達(dá)了目標(biāo)［6］。

　?。?)當(dāng)接收到響應(yīng)信息時(shí)，機(jī)動(dòng)車已經(jīng)到達(dá)了它們的目的地，機(jī)動(dòng)車路線服務(wù)也就完成了。

　　2SMDRS的運(yùn)作機(jī)制

　　在SMDRS架構(gòu)中，采用了基于持續(xù)和動(dòng)態(tài)變化的優(yōu)化條件的順序優(yōu)化機(jī)制。如圖2所示。

　　2.1分布式調(diào)節(jié)系統(tǒng)的建立

　　SMDRS中數(shù)據(jù)庫都是分布式的。SMDRS是作為基于ZooKeeper模型的服務(wù)端集群環(huán)境來進(jìn)行建模的［7］。通常來說，在系統(tǒng)開始運(yùn)作時(shí)，交通管理中心自動(dòng)選擇一個(gè)服務(wù)單元作為主服務(wù)單元。如果主服務(wù)單元在運(yùn)作過程中出現(xiàn)意外而終止并且消亡，系統(tǒng)則會(huì)從余下的服務(wù)單元中選擇一個(gè)來接替其工作，成為新的主服務(wù)單元，從而保證分布式環(huán)境的數(shù)據(jù)持續(xù)性。

　　2.2最優(yōu)路線的查找

　　在SMDRS架構(gòu)中，按照上述基于TCP/IP的觀點(diǎn)，在尋找最優(yōu)路線過程中主要采納了下列3種算法：TCP擁塞控制算法、IP路由算法和交換路徑轉(zhuǎn)發(fā)算法。

　　2.3交通預(yù)測機(jī)制與算法

　　從上述系統(tǒng)模型中可以看出，交通流到達(dá)道路交叉路口代理是以不同的時(shí)序持續(xù)發(fā)生的［8］?？柭鼮V波器是一個(gè)能有效解決時(shí)間序列預(yù)測問題的重要手段［9］。在SMDRS架構(gòu)中引入卡爾曼濾波器算法，該算法按照預(yù)測和更新［10］兩個(gè)步驟運(yùn)作。

　　在SMDRS系統(tǒng)中，設(shè)置yh∈Km作為系統(tǒng)狀態(tài)，它代表了機(jī)動(dòng)車代理從道路交叉路口代理啟動(dòng)到終止的理論上的運(yùn)行時(shí)間；xh∈Km作為測量結(jié)果，表示機(jī)動(dòng)車代理從道路交叉路口代理啟動(dòng)到終止的真實(shí)的運(yùn)行時(shí)間；vh為機(jī)動(dòng)車代理從第h個(gè)道路交叉口過渡到第h+1個(gè)道路交叉路口代理的運(yùn)行時(shí)間。因此，卡爾曼濾波器模型可按如下方程序列表示：

　　yh=Mhyh－1+Hhvh－1+eh－1(1)

　　xh=Nhyh+uh(2)

　　其中：Mh表示變量轉(zhuǎn)換矩陣的狀態(tài)，它將之前步驟的時(shí)序狀態(tài)與當(dāng)前步驟的時(shí)序狀態(tài)聯(lián)系起來；Hh是輸入變量系數(shù)矩陣，它將可選控制輸入v∈Kp與狀態(tài)y建立聯(lián)系；Nh表示觀測矩陣，它建立了當(dāng)前狀態(tài)與觀測結(jié)果xh之間的關(guān)系。值得注意的是，在實(shí)驗(yàn)中Mh與Nh存在著隨時(shí)間序列或觀測推進(jìn)而變動(dòng)的可能性，但在本實(shí)驗(yàn)中以其二者保持恒定不變?yōu)榧僭O(shè)。簡而言之， 本文設(shè)置Mh、Hh和Nh作為恒等矩陣。此外，隨機(jī)變量eh和uh分別表示了處理和測量過程中的噪聲系數(shù)，它們基本符合以下表達(dá)式范圍：

　　卡爾曼濾波器算法估算過程可以按如下表示：

　　預(yù)測步驟：定義y^－h(huán)∈Km作為一個(gè)估算道路交叉路口代理從啟動(dòng)到終止的運(yùn)行時(shí)間yh的優(yōu)先狀態(tài)，同時(shí)y^h∈Km作為一個(gè)較晚的由測量結(jié)果xh給出的符合yh的評估狀態(tài)。并且定義一個(gè)前置和后置的評估錯(cuò)誤如下（分別由f－h(huán)和fh表示）：

　　相應(yīng)的前置和后置評估錯(cuò)誤協(xié)方差定義為：

　　基于上述信息，預(yù)測的優(yōu)先狀態(tài)評估及其協(xié)方差yh可以按照下列程式獲取：

　　更新步驟：在SMDRS架構(gòu)中，實(shí)際運(yùn)行時(shí)間為xh，其預(yù)測值為Nhy^-h。為了提升預(yù)測的準(zhǔn)確度，使用了基于xh和Nh y^-h差值的系數(shù)以修正前置估算結(jié)果y^-h ，而差值(xh -Nhy^-h)是通過系數(shù)Uh復(fù)合構(gòu)成的。其方程可以表示為：

　　這里Uh為收益矩陣，符合limq－h(huán)→0Uh=0以及l(fā)imWh→0Uh=N－1h。

　　繼而，更新的后繼狀態(tài)評估協(xié)方差yh可以表示為：

　　總而言之，可以使用改良的回歸方案對每一個(gè)道路交叉路口代理的機(jī)動(dòng)車到達(dá)時(shí)間進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測。在圖3中清晰地給出了卡爾曼濾波器算法的處理過程。

3結(jié)論

　　在本文中，采用了基于MapReduce和TCP/IP的分布式計(jì)算技術(shù)來實(shí)現(xiàn)計(jì)算優(yōu)化機(jī)動(dòng)車路線的任務(wù)。在這種模式下，通過在云計(jì)算環(huán)境中采用ZooKeeper方法，建立分布式卡爾曼濾波器算法的協(xié)作系統(tǒng)，即對未來短期內(nèi)的交通流的預(yù)測系統(tǒng)。根據(jù)離散原則，該系統(tǒng)可以獲取全部分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，因此它可以有效減少綜合處理時(shí)間和待計(jì)算總量，以及計(jì)算所需的所有處理器的數(shù)量。

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