基于环境的物联网节点信任值评估与任务委托方法与流程
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于环境的物联网节点信任值评估与任务委托方法。
背景技术：
物联网最大的变革在于实现了物理世界的情景感知、处理和控制这一闭环过程，真正成为了物－物、物－人、人－人间信息连接的新一代智能互联网络。物联网将现实中的物体通过虚拟的互联网连接起来，智能化的终端催生了大量新应用，其中重要的有组织协作、人员跟踪和物流定位。
在现有研究工作中，通常假设感知节点间是相互信任并能够接收、转发和传递任何数据的，而实际的应用场景却是：节点间并不存在事先的信任关系，一个节点只会转发其熟识节点的数据或感知请求，对陌生节点传输而来的请求或数据可能会置之不理。
同时，物联网是一个高度动态的网络，节点数目巨大，因此，传统集中式搜索面临挑战。在基于信任评估的推荐模型中，节点所需的服务是多种多样的，而且委托节点，与受托节点通常是不直接相连，如何通过局部、现有的信息进行资源推荐与搜索是物联网资源搜索的难题。
目前，有相关单位提出了“面向移动物联网应用环境的信任测度方案”，该方案首先利用节点间通信数据包数量进行通信信任的计算并根据通信信任的趋势进行预测，再利用节点剩余能量进行能量信任的计算，并利用通信信任和能量信任计算出节点一跳邻居节点的直接信任；其次对于相互在通信半径内的节点，考虑节点的推荐可靠性和推荐相似性，计算其对目的节点的推荐信任度，提出自适应权值的方法，结合直接信任值和推荐信任得到一跳范围内节点综合直接信任；再次考虑信任度传播距离因素，依赖节点间的直接和推荐信任，计算得出多跳节点间的间接信任。
然而，上述方案的缺陷在于：节点之间的信任度没有实时更新，其信任度更新只考虑网络拓扑变化。但是在实际应用中，环境对节点的行为有很重要的影响，例如低负载的网络，有利于高速任务的执行，又例如白天的环境，有利于图像采集的任务执行。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种基于环境的物联网节点信任值评估与任务委托方法，从多维度合理评估信任值，有利于选出最佳的受托节点，从而使委托节点获得更大的综合收益。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于环境的物联网节点信任值评估与任务委托方法，包括：
委托节点对于查询到的物联网中每一潜在受托节点，均评估委托节点当前所处环境情况、潜在受托节点当前所处环境情况，以及连接委托节点与受托节点的通路所处环境情况，并将上述环境情况对任务执行效果的影响建模为一函数F；
所述委托节点再利用上述环境情况与函数F来计算相应的潜在受托节点受环境影响的任务执行成功率、期望收益、期望损失与期望成本，进而计算得到相应潜在受托节点信任值；
所述委托节点选出信任值最大的潜在受托节点作为执行任务的受托节点，并根据任务执行情况更新受托节点的任务执行成功率、期望收益、期望损失与期望成本。
所述利用上述环境情况与函数F来计算相应的潜在受托节点受环境影响的任务执行成功率、期望收益、期望损失与期望成本的公式如下：
委托节点X查询到潜在受托节点y后，获取受托节点y的任务执行成功率SXy、期望收益GXy、期望损失DXy，期望成本CXy；
然后，结合环境情况与函数F进行如下计算：
受环境影响的任务执行成功率S’Xy＝F(EX,Ey,Ei,SXy)；
受环境影响的期望收益G’Xy＝F(EX,Ey,Ei,GXy)；
受环境影响的期望损失D’Xy＝F(EX,Ey,Ei,DXy)；
受环境影响的期望成本为C’Xy＝F(EX,Ey,Ei,CXy)；
其中，EX为委托节点X当前所处环境情况，Ey为潜在受托节点y当前所处环境情况，Ei为连接委托节点X与受托节点y的通路所处环境情况，这三个参数的数值越小，表示环境越差。
计算相应潜在受托节点信任值的公式为：
TX->y＝S’Xy*G’Xy-(1-S’Xy)D’Xy-C’Xy；
其中，TX->y为委托节点X计算的受托节点y的信任值，S’Xy为受环境影响的任务执行成功率，G’Xy为受环境影响的期望收益，D’Xy为受环境影响的期望损失，C’Xy为受环境影响的期望成本。
所述根据任务执行情况更新受托节点的任务执行成功率、期望收益、期望损失与期望成本包括：
任务执行成功率更新为：SXY’＝k*SXY+(1-k)*F-1(S”XY,EX,EY,EI)；
期望收益更新为：GXY’＝k*GXY+(1-k)*F-1(G”XY,EX,EY,EI)；
期望损失更新为：DXY’＝k*DXY+(1-k)*F-1(D”XY,EX,EY,EI)；
期望成本更新为：CXY’＝k*CXY+(1-k)*F-1(C”XY,EX,EY,EI)；
其中，F-1为函数F的反函数，k为一个可以调节的系数，SXY为受托节点Y更新前的任务执行成功率，GXY为受托节点Y更新前的期望收益，DXY为受托节点Y更新前的期望损失，CXY为受托节点Y更新前的期望成本；S”XY为受托节点Y执行本次任务成功或失败情况，G”XY为受托节点Y执行本次任务的收益情况，D”XY为受托节点Y执行本次任务造成的损失情况，C”XY为受托节点Y执行本次任务产生的成本情况，EY为受托节点Y当前所处环境情况，EI连接委托节点X与受托节点Y的通路所处环境情况。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，考虑环境因素对任务完成情况的影响，结合环境因素从多维度合理评估节点的信任值，避免单纯考虑成功率，而造成的网络负载不均，从而筛选出最佳的受托节点，使委托节点获得更大的综合收益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的受托节点的内部示意图；
图2为本发明实施例提供的委托节点的内部示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于环境的物联网节点信任值评估与任务委托方法的流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，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，都属于本发明的保护范围。
在基于信任值的物联网中，节点分为两类：受托节点、委托节点。受托节点具备完成某些任务的能力，例如，采集图像、温度、GPS位置信息等，其示意图如图1所示。委托节点有一系列待完成的目标(任务)g。某个委托节点X对某个受托节点y完成任务的能力与愿望有一个评估值，称为信任值TX->y。委托节点X在委托任务之前，会根据各个潜在受托节点的信任值大小，选择信任值最大的节点作为受托节点。当受托节点完成任务后，委托节点比较任务结果与目标g，依据受托节点是否满足目标g来更新信任值TX->y。
在本发明实施例中，委托节点内部配置有如图2所示的，成功率统计模块，收益评估模块，受损评估模块，成本评估模块，从多维度合理评估信任值。成功率统计模块，用于统计成功执行任务的次数与委托该节点执行的所有任务次数的比例。收益评估模块用于评估任务成功执行时委托节点的收益。受损评估模块用于评估执行任务所造成的损失。成本评估模块用于评估任务委托时(无论成功与否)委托节点的需付出的成本。此外，委托节点同时配置环境评估模块，功用有二：一是委托前，委托节点评估当前环境情况，修正对潜在受托节点的评估；二是任务执行后，控制收益评估模块，受损评估模块，以及成本评估模块，修正受托节点相关参数数值。
本发明实施例提供的一种基于环境的物联网节点信任值评估与任务委托方法如图3所示，其过程如下：
(1)委托节点X查询潜在受托节点y的成功率SXy，期望收益GXy，期望损失DXy，期望成本CXy。委托节点X可以直接从内部的成功率统计模块，收益评估模块，受损评估模块，成本评估模块获取相关数据。
(2)委托节点X对于查询到的物联网中潜在受托节点y，均评估委托节点当前所处环境情况EX、潜在受托节点当前所处环境情况Ey，以及连接委托节点与受托节点的通路所处环境情况Ei，这三个参数的数值越小，表示环境越差。同时，将上述环境情况对任务执行效果的影响建模为一函数F。
本领域技术人员可以理解，委托节点当前所处环境情况EX与潜在受托节点当前所处环境情况Ey通常是影响任务执行结果的环境情况，例如，要执行的任务是进行图像采集，则影响任务执行结果的环境情况为晴天、雾天或者光线强度等；连接委托节点与受托节点的通路所处环境情况Ei可以是影响通信能力的环境情况，例如，网络速度等。
(3)委托节点再利用上述环境情况与函数F来计算相应的潜在受托节点受环境影响的任务执行成功率、期望收益、期望损失与期望成本。
具体的计算公式如下：
受环境影响的任务执行成功率S’Xy＝F(EX,Ey,Ei,SXy)；
受环境影响的期望收益G’Xy＝F(EX,Ey,Ei,GXy)；
受环境影响的期望损失D’Xy＝F(EX,Ey,Ei,DXy)；
受环境影响的期望成本为C’Xy＝F(EX,Ey,Ei,CXy)；
示例性的，F(EX,Ey,Ei,SXy)可采用SXy*(min[EX,Ey,Ei])来实现，其中，min[]指取最小值，当然，也可以采用其他类似算法来实现。
(4)计算得到相应潜在受托节点信任值。
具体的计算公式如下：
TX->y＝S’Xy*G’Xy-(1-S’Xy)D’Xy-C’Xy；
其中，TX->y为委托节点X计算的受托节点y的信任值。
(5)委托节点判断是否还有其他潜在节点，如有返回(1)，没有进入(6)。
(6)委托节点选出信任值最大的潜在受托节点作为执行任务的受托节点Y，并将任务交给这个受托节点Y执行。
(7)委托节点X接收受托节点Y执行任务返回的任务执行情况相关信息。
(8)委托节点X根据任务执行情况更新受托节点Y的任务执行成功率、期望收益、期望损失与期望成本。
具体的计算公式如下：
任务执行成功率更新为：SXY’＝k*SXY+(1-k)*F-1(S”XY,EX,EY,EI)；
期望收益更新为：GXY’＝k*GXY+(1-k)*F-1(G”XY,EX,EY,EI)；
期望损失更新为：DXY’＝k*DXY+(1-k)*F-1(D”XY,EX,EY,EI)；
期望成本更新为：CXY’＝k*CXY+(1-k)*F-1(C”XY,EX,EY,EI)；
其中，F-1为函数F的反函数，k为一个可以调节的系数，SXY为受托节点Y更新前的任务执行成功率，GXY为受托节点Y更新前的期望收益，DXY为受托节点Y更新前的期望损失，CXY为受托节点Y更新前的期望成本；S”XY为受托节点Y执行本次任务成功或失败情况，G”XY为受托节点Y执行本次任务的收益情况，D”XY为受托节点Y执行本次任务造成的损失情况，C”XY为受托节点Y执行本次任务产生的成本情况，EY为受托节点Y当前所处环境情况，EI连接委托节点X与受托节点Y的通路所处环境情况。
示例性的，F-1(S”XY,EX,Ey,Ei)可采用S”XY/(min[EX,EY,EI]来实现，当然，也可以采用其他类似算法来实现。
上面这些算式可以由环境评估模块来计算，再将计算结果发送给相应的模块，由这些模块进行相关数据更新。
本发明实施例的上述方案中，考虑环境因素对任务完成情况的影响，结合环境因素从多维度合理评估节点的信任值，避免单纯考虑成功率，而造成的网络负载不均，从而筛选出最佳的受托节点，使委托节点获得更大的综合收益。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
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