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4.2 問題定義
4.2.1 控制網路下搜尋名詞定義
當有了控制網路後，除了可以使用先前所提出的一個簡單搜尋方式，Basic Binary Search (BBS) Algorithm [20]，這個現有的搜尋演算法來尋找目標節點，我們希望能提 出更精準的另一預測搜尋演算法，表 4-1 是本方法所用到的名詞定義。
表 4-1:名詞定義
name Definition
Search agent
To find the target agent under the control network.There could be several search agents which are managed and delivered by source agents.
Source
Source itself is also an agent which manages search agent, sends out search agent from Ingress, and records search time spending of search agent finding target agent.
Egress
An Egress is the closest control point right forward to target agent under control network, as an exit for search agent to jump out and head-on approach target agent.
Ingress
Ingress is the entrance for source agent to send out search agent under the control network, at the starting point of trail where target agent located under.
Messenger Messenger is the mobile node which helps search agent to jump out form Egress to approach target agent.
下圖 4-1 為控制網路在山區環境上的示意圖。
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圖 4-1:控制網路底下行動代理人的搜尋及其名詞定義
假設在服務區域內已建置有控制網路，我們從 Source (其本身也是一個 mobile node) 將 search agent 從此條 trail 起始端的控制節點(稱為 Ingress)送上控制網路，此 search agent 可利用控制網路快速移動到我們所預測的目標位置前方控制節點上做為出口(稱為 Egress)，再跳至反向登山客 (行動節點) 上，此登山客稱為 Messenger，隨著反向登山 客的行進，逐步接近迎面而來的 target agent 進行搜尋任務，找到後即可交換、傳遞訊 息。
4.2.2 問題模型
• 問題模型一:
以「山文誌登山資訊系統」為背景，我們可假設原本在山上就已存在網路及控制網路，
此外，基於此研究背景的登山應用，我們也作以下幾點環境假設。
1. 登山客在一條沒有叉路的 trail 上移動 2. 健行者 (行動節點) 人的移動速率差異不大
3. 山區已佈建控制網路，且 trail 兩端均建構控制節點，共有 n 個控制節點 4. 假設 target agent 沿著一條事先決定的 trail 行走，已知此 trail 上各路段所需步行
時間的機率分佈為一穩定且已知的機率分佈，每個機率分佈當中的隨機變數均 是 i.id.(independent and identically distributed)獨立同分佈。此機率分佈可假設為
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一個靠右傾斜的 Gamma 分佈
圖 4-2:問題模型一情境 目標:
找到 target agent 的搜尋次數最少
則問題模型一為求出一機率函數:
t
P
e, : probability of the target agent being located at edge e on time t (1)• 問題模型二
同樣以「山文誌登山資訊系統」為背景，假設原本在山上就已存在網路及控制網路做 以下幾點環境假設。
1. 登山客在一條有叉路的 trail 上移動
2. 健行者 (行動節點) 人的移動速率差異不大
3. 山區已佈建控制網路，且 trail 兩端均建構控制節點，共有 n 個控制節點 4. 假設 target agent 沿著一條有叉路的 trail 行走，given 各路段叉路選擇方向的機
率，每個叉路選擇機率總和為 1，並限制每段路段只走一次
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圖 4-3:問題模型二情境 目標:
找到 target agent 的搜尋次數最少
則問題模型二為當路徑允許叉路時，求出一機率函數:
t