[发明专利]一种用户体验优先的车联网资源分配方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910262771.0 申请日: 2019-04-02
公开(公告)号: CN110012507B 公开(公告)日: 2021-01-26
发明(设计)人: 饶禹;唐洁 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: H04W28/16 分类号: H04W28/16;H04W28/08;H04W4/40
代理公司: 深圳市朝闻专利代理事务所(普通合伙) 44454 代理人: 罗仲辉
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 用户 体验 优先 联网 资源 分配 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种用户体验优先的车联网资源分配方法,其特征在于,包括:

接收用户向边缘节点发出的任务请求和车辆状况;

根据所述车辆状况确定车辆对资源的需求量;将任务请求和车辆对资源的需求量储存为任务请求对象,并推入等待队列;

每过一定时间从所述等待队列中选取任务请求对象,加入分配列表;根据每种资源的剩余量和车辆对资源的需求量对分配列表中的任务请求对象进行资源分配;

所述根据每种资源的剩余量和车辆对资源的需求量总和对分配列表中的任务请求对象进行资源分配时,如果每种资源的剩余量都大于车辆对资源的需求量总和,则直接进行资源分配;反之,则对最小化总体损失的满意度和最大最小车辆加权分配率进行建模,根据车辆偏好、路况衡量因子和车辆分配率确定最小化总体损失的满意度,根据最小化总体损失的满意度,计算最大最小车辆加权分配率,根据最小化总体损失的满意度和最大最小车辆加权分配率得到最佳分配方式;

所述对最小化总体损失的满意度和最大最小车辆加权分配率进行建模,建立的模型包括:

其中:

0≤aij≤dij,i∈I,j∈J

其中,f1为第一目标函数,表示最小化总体损失的满意度;I表示待服务车辆的集合;J表示资源种类的集合;pij表示第i辆车对于第j种资源的偏好;dij表示第i辆车对于第j种资源的需求量;aij表示给第i辆车第j种资源的分配量;c表示路况衡量因子;f2为第二目标函数,表示最大最小车辆加权分配率;qj表示边缘节点第j种资源的剩余量。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据车辆状况确定车辆的需求量的步骤包括:

接收用户提供的车辆状况;

确定参数,根据所述车辆状况确定资源敏感度、资源单位价格、资源需求的基数;根据服务预算、容忍度、资源敏感度和资源单位价格确定资源需求的基数上限;

根据容忍度、资源敏感度、资源需求的基数和资源需求的基数上限计算车辆对资源的需求量。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,资源需求的基数上限为:

式中,MAX_SF表示资源需求的基数上限;m表示有m种资源;RSj表示第j种资源的资源敏感度;Vj表示第j种资源的单位价格;T表示车辆的容忍度;SB表示车辆的服务预算。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,车辆对资源的需求量为:

式中,dj表示车辆对资源的需求量;min(SF,MAX_SF)表示用户资源需求的基数和资源需求的基数上限中的较小值;T表示车辆的容忍度;RSj表示第j种资源的资源敏感度。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆状况包括:车辆的容忍度、作业大小、作业类型和服务价格。

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,选取任务请求对象包括:

遍历等待队列,选取任务请求对象,根据边缘节点的负载确定阈值,所述阈值的取值范围为大于0而小于1,并判断车辆对资源的需求量是否小于资源的剩余量和阈值的乘积,如果车辆对资源的需求量大于资源的剩余量和阈值的乘积,则退出作业选取;反之,则将该任务请求对象加入分配列表。

7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述任务请求对象包括:作业类型、作业单位时间负载、作业ID、车辆Mac地址、该作业对资源的需求量。

8.一种用户体验优先的车联网资源分配系统,其特征在于,包括:

接收模块,用于接收用户向边缘节点发出的任务请求和车辆状况;

需求计算模块,用于根据所述车辆状况确定车辆对资源的需求量;将任务请求和车辆对资源的需求量储存为任务请求对象,并推入等待队列;

资源分配模块,用于每过一定时间从所述等待队列中选取任务请求对象,加入分配列表;根据每种资源的剩余量和车辆对资源的需求量对分配列表中的任务请求对象进行资源分配;

所述根据每种资源的剩余量和车辆对资源的需求量总和对分配列表中的任务请求对象进行资源分配时,如果每种资源的剩余量都大于车辆对资源的需求量总和,则直接进行资源分配;反之,则对最小化总体损失的满意度和最大最小车辆加权分配率进行建模,根据车辆偏好、路况衡量因子和车辆分配率确定最小化总体损失的满意度,根据最小化总体损失的满意度,计算最大最小车辆加权分配率,根据最小化总体损失的满意度和最大最小车辆加权分配率得到最佳分配方式;

所述对最小化总体损失的满意度和最大最小车辆加权分配率进行建模,建立的模型包括:

其中:

0≤aij≤dij,i∈I,j∈J

其中,f1为第一目标函数,表示最小化总体损失的满意度;I表示待服务车辆的集合;J表示资源种类的集合;pij表示第i辆车对于第j种资源的偏好;dij表示第i辆车对于第j种资源的需求量;aij表示给第i辆车第j种资源的分配量;c表示路况衡量因子;f2为第二目标函数,表示最大最小车辆加权分配率;qj表示边缘节点第j种资源的剩余量。

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