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Aufgrund der allgegenwärtigen Nutzung von GPS-Geräten, Verkehrskameras und Sensoren werden in einer smarten Stadt Daten leichter gesammelt. Wenn alle Taxis dieser Stadt als Datenträger verwendet werden, werden die von Sensorsystemen generierten Daten effizient und wirtschaftlich in Rechenzentren gesammelt. Daher bieten Fahrzeugnetzwerke, die Sensorsysteme integrieren, mehr Perspektiven für eine Vielzahl von fahrzeugbasierten Anwendungen. In diesem Papier werden drei Optimierungsschemata für die Bereitstellung von Rechenzentren vorgeschlagen, um die Bereitstellung der Rechenzentren zu optimieren, was die Leistung der Datensammlung und der Codeverbreitungsaufgaben erheblich verbessern kann. Jedes vorgeschlagene Schema verwendet unterschiedliche Kriterien zur Optimierung der Bereitstellung der Rechenzentren: 1) Standorte von Sensorsystemen; 2) Standorte mit hohem Verkehrsaufkommen; und 3) Standorte mit hohem gültigem Verkehrsfluss, und diese Schemata werden als Schema 1, Schema 2 und Schema 3 bezeichnet. Darüber hinaus wird ein anderes Schema, das die Bereitstellung von Rechenzentren zufällig erzeugt, als Schema 4 bezeichnet und wird als Vergleich in Experimenten verwendet. Nach umfangreichen Experimenten und Simulationen auf der Grundlage von zwei realen Datensätzen mit GPS-Koordinaten von Taxis zeigen die Ergebnisse des Experiments, dass Schema 3 die restlichen Schemata unter verschiedenen Umständen deutlich übertroffen hat. Die Ergebnisse vom 3. Februar wurden beispielsweise (Datensatz 1) entnommen. Im Vergleich zu Schema 4 erhöht Schema 3 die Gesamtzahl der gesammelten Datenpakete um 57,71 %, wenn die Anzahl der Rechenzentren zehn beträgt, die Geschwindigkeit der Codeverbreitung und die Abdeckung der Taxis werden um 23,92 % bzw. 12,93 % verbessert. Im Vergleich zu Schema 1 ist die Gesamtzahl der von Schema 3 gesammelten Pakete um 65,00 % höher als bei Schema 1, wenn zehn Rechenzentren bereitgestellt sind. Die Werte für die Codeverbreitung von Schema 3 und die Abdeckung der Sensorsysteme übertreffen die von Schema 1 um 18,98 % bzw. 10,21 %.
Huang et al. (Di.) haben diese Frage untersucht.