CN114267168B - 一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，其特征在于，所述方法包括；步骤一：编队形成，分为三个子步骤：车辆登记、编队编组请求和编队头选举；步骤二：对优化问题模型进行求解，得到一组纳什均衡解；步骤三：在当前解是唯一纳什均衡解时，确定当前场景为最佳决策。本发明根据城市快速路环境下建立任务卸载方和编队方之间的模型，并且采用斯塔克伯格博弈模型构建了问题，使供给侧效用最大化。

Description

一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法

技术领域

本发明属于资源分配、智能交通系统领域，具体而言涉及一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法。

背景技术

近些年来智能网联汽车(ICV)得到不断发展，这些车辆配备车载单元(OBU)，能够依靠长期演进车辆(LTE-V)或专用短程通信(DSRC)等协议与其他实体进行实时通信。此外，ICV还可以提供各种应用和娱乐服务，如地图导航、碰撞警告、图像处理等，这些都需要大量的计算资源来满足延迟约束。然而，这种计算密集且对延迟敏感的服务不可能在短时间内由单个ICV完成。传统的做法是将这些复杂任务卸载到云服务器由其执行计算任务。然而，由于云服务器与城市快速路上的ICV之间相距较远导致了回程延迟较大，并不适用于城市快速路。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，通过编队配置效缩短任务传输时间、减小能源消耗。

为了解决上述问题，本发明提出的技术方案包括：

一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，其特征在于，所述方法包括；步骤一：编队形成，分为三个子步骤：车辆登记、编队编组请求和编队头选举；

步骤二：对优化问题模型进行求解，得到一组纳什均衡解；所述优化问题被表示为：

其中，供给侧模型为U_s,i，编队内中的N辆车根据它们提供的计算资源量分为N＝{n₁,…,n_i,…,n_N}类，其中0<n₁≤n₂≤…≤n_i≤…≤n_N,i∈N；对于编队中的第i类车辆，计算状态定义为

其中

表示车辆n_i的最大计算量，r_i表示n_i的单位成本，τ_i表示n_i维持自身运行所需的计算能力；车辆编队从减少空气阻力中获得收益，定义为F(V_p)＝0.02(V_p)²，F(·)是效益函数、V_p为编队头的速度；供给侧模型为

其中P为编队所得的增益，g_i为第i类车辆的实际计算量，M为编队内的车辆总数：其中需求侧模型为U_b；需求侧在每个时隙开始时，计算需要在该时隙中解决的任务的相关参数{T^max,G^max}，其中T^max定义为最大延迟容忍阈值，G^max表示为该时隙中的计算任务量；

其中γ表示为节省时间所得到的单位奖励，δ为系统参数；

步骤三：在当前解是唯一纳什均衡解时，确定当前场景为最佳决策。

优选地，通过优化问题求解得到，第i类车辆最佳分配计算资源用下式算出：

其中D为可以参与资源分配的车辆，如果有：

就令

最终计算得出的资源分配方案

将当前资源分配策略代入需求侧收益函数的表达式得到：

其中

求U_b对P的一阶、二阶偏导数表达式如下：

取

解得

(P^*,g^*)是该博弈的唯一斯塔克伯格均衡，为编队所得的最佳收益。

优选地，所述步骤一包括：车辆登记子步骤：首先，车主向证书颁发机构提交其身份和车辆识别号；随后，证书颁发机构检查车主ID和车辆的各种性能指标；如果检查通过，证书颁发机构将为车辆生成唯一ID和证书；编队编组请求子步骤：已登记的车辆向信号覆盖区内的路侧单元转发编队编组请求；路侧单元向相邻车辆广播包括加入编队的要求稍微消息，符合条件的车辆有权加入该编队；当前编队成员可以选择它是否愿意成为编队头，并反馈给路侧单元；编队头选举子步骤：如果只有一名成员想成为编队头，将这名成员将作为编队头；如果不止一名成员申请担任编队头，则将选出声誉值最高的成员，未被选为编队头的车辆自动成为编队成员。

本发明根据城市快速路环境下建立任务卸载方(需求侧)和编队方(供给侧)之间的收益模型，并且采用斯塔克伯格博弈模型构建了一个问题模型，提出了一种有效的算法来计算唯一纳什均衡，使供给侧效用最大化。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本具体实施方式提供了一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，所述方法包括：

步骤一：编队形成。

(1)车辆登记：车辆要参与系统，需要在完成登记并获得进入系统的有效证书。首先，车主向证书颁发机构(CA)提交其身份(ID)和车辆识别号(VIN)。随后，CA检查车主ID和车辆的各种性能指标，以确保安全性和适航性。如果验证通过，CA将为车辆生成唯一ID(VID)和证书。

(2)编队编组请求：已登记的车辆向信号覆盖区内的RSU转发编队编组请求。随后，RSU向相邻车辆广播一条消息，其中包括加入编队的要求。符合条件的车辆有权加入该编队。同时，当前编队成员可以选择它是否愿意成为编队头，并反馈给RSU。

(3)编队头选举：如果只有一名成员想成为编队头，这名成员将成为编队头。如果不止一名成员申请担任编队头，则将选出声誉值最高的成员。未被选为编队头的车辆自动成为编队成员。

步骤二：基于斯塔克伯格博弈模型模拟需求、供给双方的交易过程：

(1)供给侧模型：编队被视为一个整体来提供计算资源。但是，编队内的车辆种类可能相同可能不同，能提供的计算资源也不尽相同，队列中的N辆车可以根据它们提供的计算资源量分为N＝{n₁,…,n_i,…,n_N}类，其中0<n₁≤n₂≤…≤n_i≤…≤n_N,i∈N。

对于编队中的第i类车辆，计算状态定义为

其中

表示车辆n_i的最大计算量，r_i表示n_i的单位成本，τ_i表示n_i维持自身运行所需的计算能力。车辆编队从减少空气阻力中获得收益，定义为F(V_p)＝0.02(V_p)²。F(·)是效益函数，与编队头的速度V_p有关。假设n_i收到的收益与g_i成正比。因此，n_i的效用函数可以表示为收益减去成本,其中P为编队所得的收益，g_i为第i类车辆的实际计算量，M为编队内的车辆总数：

(2)需求侧模型：需求侧在每个时隙开始时，计算需要在该时隙中解决的任务的相关参数{Τ^max,G^max}，其中Τ^max定义为最大延迟容忍阈值，G^max表示为该时隙中的计算任务量。设γ表示为节省时间所得到的单位奖励，δ为系统参数，则需求侧的效用函数表示为：

(3)写出优化问题：激励机制的目标不仅是需求侧效用最大化，也使供给侧效用最大化。通过取反运算，将最大值问题转化为更适合最优化理论的最小值问题。然后，这两个阶段的效用优化问题能够被表示为：

步骤三：求解优化问题并证明当前解是唯一纳什均衡解

通过优化问题求解得到，第i类车辆最佳分配计算资源用下式算出：

其中D可以参与资源分配的车辆，注意到，如果有：

就令

根据上方式子计算得出最佳资源分配方案

证明当前资源分配方案是唯一纳什均衡解

将最佳资源分配策略代入需求侧收益函数的表达式得到：

求U_b对P的一阶、二阶偏导数表达式如下：

发现

恒大于0，则一阶偏导函数是单调递增的，取

解得：

(P^*,g^*)是该博弈的唯一斯塔克伯格博弈均衡，其中，P^*为编队所得的最佳收益，证明完毕。

以上所述的具体实施方式，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施方式而已，并不用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，其特征在于，所述方法包括；

步骤一：编队形成，分为三个子步骤：车辆登记、编队编组请求和编队头选举；

步骤二：对优化问题模型进行求解，得到一组纳什均衡解：

所述优化问题被表示为：

满足

其中，基于斯塔克伯格博弈模型模拟需求、供给双方的交易过程：供给侧模型为U_s,i，编队内中的N辆车根据它们提供的计算资源量分为N＝{n₁,…,n_i,…,n_N}类，其中0<n₁≤n₂≤…≤n_i≤…≤n_N,i∈N；对于编队中的第i类车辆，计算状态定义为

其中

表示车辆n_i的最大计算量，r_i表示n_i的单位成本，τ_i表示n_i维持自身运行所需的计算能力；车辆编队从减少空气阻力中获得收益，定义为F(V_p)＝0.02(V_p)²，F(·)是效益函数、V_p为编队头的速度；供给侧模型为

其中P为编队所得的增益，g_i为第i类车辆的实际计算量，M为编队内的车辆总数：

其中需求侧模型为U_b；需求侧在每个时隙开始时，计算需要在该时隙中解决的任务的相关参数{T^max,G^max}，其中T^max定义为最大延迟容忍阈值，G^max表示为该时隙中的计算任务量；

其中γ表示为节省时间所得到的单位奖励，δ为系统参数；步骤三：在当前解是唯一纳什均衡解时，确定当前场景为最佳决策。

2.根据权利要求1所述的一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，其特征在于，

通过优化问题求解得到，第i类车辆最佳分配计算资源用下式算出：

其中D为参与资源分配的车辆，如果有

就令

最终计算得出的资源分配方案

将当前资源分配策略代入需求侧收益函数的表达式得到：

其中

求U_b对P的一阶、二阶偏导数表达式如下：

取

解得

(P^*,g^*)是斯塔克伯格博弈的唯一斯塔克伯格均衡，为编队所得的最佳收益。

3.根据权利要求1所述的一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，其特征在于，所述步骤一包括：

车辆登记子步骤：首先，车主向证书颁发机构提交其身份和车辆识别号；随后，证书颁发机构检查车主ID和车辆的各种性能指标；如果检查通过，证书颁发机构将为车辆生成唯一ID和证书；

编队编组请求子步骤：已登记的车辆向信号覆盖区内的路侧单元转发编队编组请求；路侧单元向相邻车辆广播包括加入编队的要求，符合条件的车辆有权加入该编队；当前编队成员选择它是否愿意成为编队头，并反馈给路侧单元；

编队头选举子步骤：如果只有一名成员想成为编队头，这名成员将作为编队头；如果不止一名成员申请担任编队头，则将选出声誉值最高的成员，未被选为编队头的车辆自动成为编队成员。

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