Page 409 - 《软件学报》2025年第12期

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4 仿真实验

为了验证 HTD-IR 的性能, 在 Matlab 平台上对其与相应的对比算法 W-PAGPSR [18] 、QGrid-M [30] 和 QGrid-G [30]
进行了仿真实现, 实验计算机配备 AMD Ryzen 7 5800H 处理器, RTX 3050 显卡, 运行内存 16 GB, 采用 Windows
11 操作系统. 在此环境下, 建立了如图 8(a) 所示 3000 m×3000 m 的仿真区域, 将区域划分为 12×12 的网格, 每个
网格长度为 250 m. 其中黑色线段表示交通道路模型, 共包括 6 个路口和 14 条双向车道. 红色正方形表示源节点、
绿色正方形表示目的地. 源节点以每秒 3 个数据包的速度发送请求, 并为每个数据包设置一个超时计时器, 如果在
超时计时器内源节点未收到来自目的地的确认消息, 源节点将认为数据包投递失败, 对该数据包进行重新发送. 在
模拟的过程中, 如图 8(b) 所示车辆的初始位置随机分布, 车辆的速度范围为 0–40 m/s, 强化学习的学习率 α 为 0.8,
ε 为 0.2, 评估 γ 的因子 δ 为 0.5.

3 000
133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 1 800
121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132
2 500
109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120
1 750
97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
2 000
85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96
1 700
73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
Y 1 500 Y
61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
D
49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
1 000 1 650
37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
79
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
500 1 600
13 14 15 S 16 17 18 19 20 21 22 23 24
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 1 550 1 600 1 650 1 700 1 750
X X
(a) 全局道路交通图 (b) 局部道路交通图
图 8 道路交通图

4.1 性能指标
为了评价 HTD-IR 的有效性, 我们采用以下指标来衡量路由协议性能的好坏.
平均跳数: 数据包从源节点到目的地在路由路径上经过的平均节点数, 即所有成功数据包经过的总跳数与目

的地成功接收到的数据包总数 Ps 之比.
平均端到端时延: 数据包从源节点到目的地所花费的平均时间.
投递率: 目的地成功接收到的数据包总数 Ps 与源节点发送的数据包总数 Pw 之比.
∑ pi∈Pw
网络收益率: 目的地成功接收到的数据包总数 Ps 与网络中所有参与数据包传输的车辆数 H(pi) 之比,
计算公式如 (21) 所示, 其中 H(pi) 表示数据包 pi 所经过的车辆数.

Ps
Networkyield = ∑ (21)
pi∈Pw H(pi)
Pk 之比, 这意味着
平均成功发包开销: 源节点发送不同数据包的总数 DP w 与成功接收的不同数据包的数量
为成功传递每一个数据包需要额外传输多少个数据包作为开销, 计算公式如公式 (22) 所示:

DP w
OverheadRatio = (22)
Pk
4.2 HTD-IR 有效性验证
为了验证 HTD-IR 的有效性, 考虑到车辆的传输半径通常是异构的, 其具备不同发射功率和动态调整功率以