未來展望

5.4.1 模擬交通模型

在本實驗中所採用的模擬交通模型，使用了細胞自動機(Cellular Automata) 作為基礎模型的概念。雖然細胞自動機適合用來模擬簡化的交通模型，也有相當 多的實驗採用細胞自動機作為基礎模型，並相當具有準確性，但在實際交通網路 中，由於道路的配置也會直接的影響到車流量等交通情形，所以可以再改用實際 的道路配置建立模擬交通模型。

由於細胞自動機明顯具有離散特性，故無法精確模擬在任何時間點中交通的 狀態。在本研究的模擬中，由於只是在演算法層次中對於 TBC 演算法以及 LCC 演算法進行比較，所以使用細胞自動機作為基礎模型也能提供有參考價值的模擬 結果。若是需要進行更加接近實際情形的模擬，可以再使用

VanetMobiSim(VanetMobiSim, 2010)或是 SUMO (DLR, 2010)等交通模擬軟體配

合網路協定模擬軟體 NS2 (The Network Simulator - ns-2, 2010)，輸入實際的路況 資料進行實驗。

5.4.2 演算法調整

由第四章中的實驗結果得知，TBC 演算法在車輛密度或比例較低的時候，

無論是在叢集個數、叢集調整次數或是封包跳躍次數等指標，效能皆無法與 LCC 演算法有明顯差距，在車輛密度與比例都極低時，TBC 演算法所產生之叢集調 整次數甚至會明顯高於 LCC 演算法。

面對此問題，首先可以承接上一小節，蒐集各地的實際的交通路況資訊，並 且建立可以完整對應至真實路況情形的模擬交通模型。當建立完模擬交通模型後，

可以在模型中測量在不同地區、不同車輛比例或不同車輛密度的情形下，何種時 候較適合使用 LCC 演算法，而何種時候又較適合使用 TBC 演算法。若是擁有以 上的測試資料，車輛就可以自行決定在不同情形下選擇使用何種演算法。

TBC 演算法將車輛所處之地理位置與資訊更新時間數值化，並引進日常生 活常見的交易行為與經濟概念，作為叢集化時的參考依據，能為將來的研究開啟 一種新的觀點。以賽局理論為例，若是在車輛間加入賽局理論，讓車輛可以選擇 封包傳輸策略，並且在其中尋找納許平衡(Nash Equilibrium)與以此納許平衡持續 修正與調整封包傳輸策略。

5.4.3 代幣檢驗機制

若是在交通環境中使用 TBC 演算法作為傳遞應用服務封包的基礎方式，由 於各個成員發出的大部分資料都會經過叢集管理者(Cluster Head)分配後，再決定 傳遞封包對象，故可能會有惡意的駕駛人修改本身代幣數目，讓本身車輛更容易

成為叢集管理者，以得到分配鄰近區域封包之權力。

若是產生以上所提到之惡意駕駛人與車輛，經由修改本身代幣方式成為叢集 管理者，由於在鄰近區域中，大部分封包都會經過此惡意叢集管理者，使得惡意 叢集管理者較容易影響區域的資訊傳遞。以動態導航應用為例，此惡意叢集管理 者可能會依本身計劃行駛的道路，發送此道路為阻塞的路況資訊給其他車輛，讓 大部分車輛都避開此道路行駛，讓惡意叢集管理者自己擁有比其他車輛更順暢的 行駛環境。

針對這種情形，建議可以使用週期性的檢驗代幣數目機制作為防範方式。每 隔一段時間，車輛可以使用本身的交易歷程，統計出最近一段時間內對各個不同 車輛的交易額，意即對於各個不同車輛的代幣流入或流出數目，然後車輛間彼此 交換各自的交易額，便可以依此交易額數目檢驗附近車輛是否產生不正常的代幣 變化，並將這些車輛視為惡意使用者，將其車上設備(OBU)之 ID 加入黑名單中。

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