無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格的若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、智能型綜合交通運(yùn)輸系統(tǒng)的根本目標(biāo)就是充分利用以信息為基礎(chǔ)的現(xiàn)代技術(shù)使各種交通運(yùn)輸方式有效地銜接起來(lái)，進(jìn)行一體化的運(yùn)營(yíng)管理、決策、規(guī)劃、信息和資源共享服務(wù)。而網(wǎng)格的本質(zhì)就是要實(shí)現(xiàn)資源的全面共享，因此網(wǎng)格技術(shù)的發(fā)展為智能型綜合交通運(yùn)輸體系的構(gòu)建提供了一種有效的途徑。本文提出的無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格是一個(gè)開(kāi)放的系統(tǒng)架構(gòu)，能提供公路、鐵路、水運(yùn)、航空等運(yùn)輸系統(tǒng)中信息設(shè)施和資源的互連互通，并為完成每一個(gè)復(fù)雜的運(yùn)輸任務(wù)動(dòng)態(tài)構(gòu)成運(yùn)輸虛擬組織，進(jìn)行實(shí)時(shí)的協(xié)調(diào)

2、和組織，實(shí)現(xiàn)信息快速收集、快速處理、快速共享，最終實(shí)現(xiàn)全方位的、隨時(shí)隨地的信息共享及各種運(yùn)輸方式的協(xié)同工作。針對(duì)無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格實(shí)現(xiàn)中的體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)集成、語(yǔ)義查詢、數(shù)據(jù)挖掘和多式聯(lián)運(yùn)的信息協(xié)同等問(wèn)題，本文的主要研究工作如下：
　　 (1)結(jié)合網(wǎng)格技術(shù)和無(wú)縫運(yùn)輸中信息的共享和智能處理，引入了無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格的概念，根據(jù)無(wú)縫運(yùn)輸?shù)奶攸c(diǎn)以及SOA以服務(wù)為中心的思想和OGSA分層模型的優(yōu)勢(shì)提出了無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格的體系結(jié)構(gòu)，該體系結(jié)構(gòu)由

3、資源層、基本面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)層、網(wǎng)格服務(wù)部署層、網(wǎng)格中間件層、Agent層和應(yīng)用層組成，能為無(wú)縫運(yùn)輸?shù)膶?shí)施和管理提供多種高質(zhì)量的即插即用服務(wù)。
　　 (2)為了實(shí)現(xiàn)綜合運(yùn)輸系統(tǒng)中所有交通運(yùn)輸信息的共享，本文針對(duì)0GSA-DAI在數(shù)據(jù)集成上的不足設(shè)計(jì)了一個(gè)由統(tǒng)一訪問(wèn)接口、數(shù)據(jù)處理器、數(shù)據(jù)訪問(wèn)器、OGSA-DAI基礎(chǔ)服務(wù)與組件和數(shù)據(jù)源五部分組成的數(shù)據(jù)集成平臺(tái)。利用該平臺(tái)，無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格的用戶就可以以統(tǒng)一的方式來(lái)訪問(wèn)來(lái)自不同類型不同

4、廠商的數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)。在該平臺(tái)中為了支持用戶對(duì)數(shù)據(jù)的透明訪問(wèn)和異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的集成以及提高分布式查詢的效率，引入了虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)模式集成策略和分布式查詢優(yōu)化模型。
　　 (3)針對(duì)傳統(tǒng)信息查詢中由于缺乏語(yǔ)義支持所造成的問(wèn)題，本文在無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了一種基于本體的語(yǔ)義查詢方法：每個(gè)數(shù)據(jù)源對(duì)應(yīng)1個(gè)局部本體，將多個(gè)局部本體合并為全局本體；對(duì)于用戶查詢，首先形成用戶查詢向量，然后利用UQuery2GQuery算法生成全局查詢

5、向量；對(duì)于全局查詢向量，通過(guò)構(gòu)建查詢樹(shù)進(jìn)行分解，然后采用GQuery2SQuery算法將每一棵查詢樹(shù)映射為對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)源上的子查詢語(yǔ)句。此外，為了提高無(wú)縫運(yùn)輸網(wǎng)格中語(yǔ)義查詢的效率，本文還提出了一個(gè)語(yǔ)義查詢優(yōu)化器(GSQO)，該優(yōu)化器主要實(shí)現(xiàn)了以下四個(gè)模塊的優(yōu)化：用戶查詢語(yǔ)義擴(kuò)展，SPARQL查詢，資源選擇，并行處理。
　　 (4)為了能實(shí)現(xiàn)無(wú)縫運(yùn)輸信息網(wǎng)格環(huán)境中的并行數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于實(shí)時(shí)虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)

6、。針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)源的映射本文提出了MapND映射算法，MapND映射算法采用最小響應(yīng)時(shí)間作為評(píng)價(jià)的主要指標(biāo)，分別估計(jì)每個(gè)挖掘結(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)塊之間的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間和數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間之和，將具有最小值之和的數(shù)據(jù)塊和相應(yīng)的結(jié)點(diǎn)進(jìn)行映射。
　　 (5)本文提出了一個(gè)基于網(wǎng)格工作流的多式聯(lián)運(yùn)信息協(xié)同模型：為多式聯(lián)運(yùn)過(guò)程中提取出來(lái)的各個(gè)信息網(wǎng)格服務(wù)建立基于EDAG的協(xié)作圖，圖中利用匯聚和分支結(jié)構(gòu)來(lái)描述節(jié)點(diǎn)之間的復(fù)雜同步關(guān)系。另外，本文還給出了