一种基于虚拟电厂的业务路径调度方法、装置及存储介质

1.本发明涉及虚拟电厂通信技术领域，具体涉及一种基于虚拟电厂的业务路径调度方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.虚拟电厂作为能源供给和能源消费的融合点，其业务类型多种多样，主要包括电力调频、电力调峰、大电网稳定控制和电力市场交易等，这些业务由于涉及到电力控制和交易，因此都对业务时延具有极高的要求，而传统的网络部署方式和路径调度方法往往基于事先的预设路径，难以主动适配业务的qos(quality of service，服务质量)需求，从而也缺乏时延敏感性和可靠性。
3.为了满足虚拟电厂业务的时延敏感性需求，可采用基于sdn((software defined network，软件定义网络)的网络架构，基于sdn的网络架构可以从网络的整体层面对网络进行编程，能够实现智能化的广域路径调度，主动感知业务的带宽、时延等qos需求和通信网络资源状态，在均衡计算时间、策略执行时间、路径时延的同时选择可靠的业务路径，实现域间和域内的资源快速合理分配和处理。
4.然而，采用现有技术计算选择的业务路径通常只有一个，未考虑到在路由中节点损坏的情况下的备用路由方案，具有一定的局限性。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种基于虚拟电厂的业务路径调度方法、装置及存储介质，以解决现有技术中未考虑到在路由中节点损坏的情况下的备用路由方案的技术问题。
6.本发明提出的技术方案如下：
7.本发明实施例第一方面提供一种基于虚拟电厂的业务路径调度方法，包括：基于虚拟电厂的网络拓扑确定每个业务所有满足约束条件的路径；将所述路径输入至预先训练的第一dqn网络模型得到主路由路径；基于预先训练的第二dqn网络模型和主路由路径得到主备路由相似度最低的备用路由路径。
8.可选地，基于虚拟电厂的网络拓扑确定每个业务所有满足约束条件的路径，包括：对虚拟电厂的网络拓扑采用遍历算法，确定每个业务所有满足约束条件的路径；所述约束条件包括带宽约束和时延约束。
9.可选地，将所述路径输入至预先训练的第一dqn网络模型得到主路由路径，包括：基于业务的集合、每个业务的总时延、链路均衡度确定主路由目标函数；基于主路由目标函数确定主路由的立即奖励函数；基于主路由的立即奖励函数确定第一dqn网络的损失函数；基于第一dqn网络损失函数对第一dqn网络进行训练，得到训练完成的第一dqn网络模型；将所述路径输入至训练完成的第一dqn网络模型，得到主路由路径。
10.可选地，基于业务的集合、每个业务的总时延、链路均衡度确定主路由目标函数，
包括：对业务的传播时延、发送时延和处理时延求和得到每个业务的总时延；根据每条链路上承载的业务重要度之和与链路总个数计算链路均衡度；根据业务的集合、每个业务的总时延以及链路均衡度确定主路由目标函数。
11.可选地，基于预先训练的第二dqn网络模型和主路由路径得到主备路由相似度最低的备用路由路径，包括：将所述路径和主路由路径输入至预先训练的第二dqn网络模型中，基于第二dqn网络模型运行时计算的主备路由相似度，确定主备路由相似度最低的备用路由路径。
12.可选地，所述满足约束条件的路径采用如下矩阵表示：
[0013][0014]
其中，k表示第k个业务，vi和vj分别表示虚拟电厂的网络拓扑中路径的起点和终点。
[0015]
可选地，dqn网络的状态空间由每个业务的行号索引构成，所述行号索引为矩阵ck中每一行的索引；dqn网络的动作空间由指示矩阵ck中当前行上移、当前行下移以及当前行不变的动作构成。
[0016]
本发明实施例第二方面提供一种基于虚拟电厂的业务路径调度装置，包括：第一路径确定模块，用于基于虚拟电厂的网络拓扑确定每个业务所有满足约束条件的路径；主路径确定模块，用于将所述路径输入至预先训练的第一dqn网络模型得到主路由路径；备用路径确定模块，用于基于预先训练的第二dqn网络模型和主路由路径得到主备路由相似度最低的备用路由路径。
[0017]
本发明实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的基于虚拟电厂的业务路径调度方法。
[0018]
本发明实施例第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的基于虚拟电厂的业务路径调度方法。
[0019]
本发明提供的技术方案，具有如下效果：
[0020]
本发明实施例提供的基于虚拟电厂的业务路径调度方法、装置及存储介质，先基于虚拟电厂的网络拓扑为每个业务的源点和目的节点找到满足多约束条件的所有备选路由方案；之后基于dqn网络算法，确定主路由路径和满足路由相似度最小且各指标尽可能最优的备用路由路径。由此，该业务路径调度方法通过主备路由路径的确定，能确保虚拟电厂确定性时延业务的稳定执行，提高了虚拟电厂业务的可靠性。
附图说明
[0021]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术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
附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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的附图。
[0022]
图1是根据本发明实施例的基于虚拟电厂的业务路径调度方法的流程图；
[0023]
图2是根据本发明另一实施例的基于虚拟电厂的业务路径调度方法的流程图；
[0024]
图3是根据本发明实施例的dqn网络的训练流程图；
[0025]
图4是根据本发明实施例的基于虚拟电厂的业务路径调度装置的结构框图；
[0026]
图5是根据本发明实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图；
[0027]
图6是根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将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的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
[0029]
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0030]
根据本发明实施例，提供了一种基于虚拟电厂的业务路径调度方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0031]
在本实施例中提供了一种基于虚拟电厂的业务路径调度方法，可用于电子设备，如电脑、手机、平板电脑等，图1是根据本发明实施例基于虚拟电厂的业务路径调度方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0032]
步骤s101：基于虚拟电厂的网络拓扑确定每个业务所有满足约束条件的路径。具体地，在构建虚拟电厂的网络拓扑时，先获取虚拟电厂中的网络物理结构，然后对其抽象得到网络拓扑架构。该网络拓扑可以表示为g(v,e)。其中，v表示网络中节点的集合；e表示网络中边的集合。该节点可以是网络中的路由器、交换机等网络节点。
[0033]
对于网络中两点之间的路径表示为e
ij
，该路径的起点和终点分别为vi和vj，其中e
ij
∈e，vivj∈v。而网络中需要发送的业务可以表示为l，即l为虚拟电厂中需要发送的业务的集合，l表示集合中业务的总数量。
[0034]
为了确定业务传输的最优路径，可以先确定业务传输的所有路径，即业务的源节点到目的节点之间的路径。同时为了减小后续的计算量，通过遍历的方式确定满足约束条件的路径。例如可以采用深度优先遍历的方式，也可以采用广度优先遍历的方式，本发明对
路径的具体确定方式不做限定。对于每个业务均可用确定对应的满足约束条件的路径。例如，对于第k个业务，其所有满足约束条件的路径可以采用矩阵表示：
[0035][0036]
其中，k表示第k个业务，vi和vj分别表示虚拟电厂的网络拓扑中路径的起点和终点。
[0037]
在该矩阵中，每一行表示一条满足约束条件的路径，矩阵的总行数为r，即总共包含r条满足约束条件的路径，矩阵的列数n表示网络的节点数，矩阵每行vi到vj之间表示的是每条路径的节点序列，后面以0作为填充。
[0038]
其中，路径满足的约束条件包括带宽约束和时延约束。带宽约束表示为：
[0039][0040]
式中，bk表示业务k所占用的带宽，f
ij
表示边(i,j)剩余的带宽容量。
[0041]
时延约束表示为：
[0042][0043]
式中，tk为业务k备选路径的时延，tk＝{t1,t2,....,tr}，t1,t2,....,tr分别对应上述矩阵ck中每一条路径的时延，即tk为第k个业务所有满足约束条件路径的时延，为业务k的预设时延最小值，为业务k的预设时延最大值。
[0044]
由于路径的约束条件包括时延约束，即相应的时延需要满足一定条件，因此，该业务也可以称为确定性时延业务。
[0045]
步骤s102：将所述路径输入至预先训练的第一dqn网络模型得到主路由路径。根据上述步骤可知，通过遍历能够确定任意两个节点之间的所有满足约束条件的路径，为了从这些路径确定主路由路径，可以采用dqn(deep q－learning，深度q学习)算法，预先训练一个dqn网络模型，然后将确定的路径输入到该dqn网络模型中，即可得到两个节点之间由第一dqn网络模型选择的最优主路径。
[0046]
其中，dqn算法属于一种经典的强化学习算法，而强化学习是指通过agent，也就是动作的发起者，对环境造成一个影响，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈给agent，agent根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大。选择的动作不仅影响立即强化值，而且影响环境下一时刻的状态及最终的强化值。在强化学习中，包含两种基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种策略，学习器要做的就是通过不断地探索学习，从而获得一个好的策略。
[0047]
由此，为了使得第一dqn网络模型能够从确定的路径中选择出最优主路径，可以基于确定的路径定义dqn算法的状态空间和动作空间。其中，dqn网络的状态空间由每个业务的行号索引构成，所述行号索引为矩阵ck中每一行的索引；dqn网络的动作空间由指示矩阵ck中当前行上移、当前行下移以及当前行不变的动作构成。
[0048]
具体地，定义dqn算法的状态空间为s＝{p1,p2,....,p
l
}，其中l为网络中的业务总个数，pk(k＝1,2,....,l)表示第k个业务的行号索引，即路径矩阵中的某一行的索引，pk(k＝1,2,....,l)的取值空间即为矩阵中的所有行号，最多不超过该业务对应的备选路径数r，用pk表示矩阵中所有行向量的索引的集合，pk∈pk(k＝1,2,....,l)。
[0049]
定义每个业务的动作空间为ak＝{-1,0,1}，－1表示当前行进行上移，对应的索引pk(k＝1,2,....,l)进行减1，1表示将当前行进行下移，对应的索引pk(k＝1,2,....,l)进行加1，0表示当前行不变，对应的索引pk(k＝1,2,....,l)也不变。这样，整个动作空间的大小为3
l
，即对于每个状态s，都有3
l
个可选动作可供选择。整个动作空间为：a＝{a1,a2,....,a
l
}。
[0050]
步骤s103：基于预先训练的第二dqn网络模型和主路由路径得到主备路由相似度最低的备用路由路径。为保证业务的可靠运行，需要为每个业务分配合理的备用路由，备用路由在兼顾带宽和时延的约束的基础上应该与主路由之间的链路和节点的重合度尽可能低，因此，将所述路径和主路由路径输入至第二dqn网络模型中，基于第二dqn网络模型运行时计算的主备路由相似度，确定主备路由相似度最低的备用路由路径。即在第二dqn网络模型运行时，将主备用路由的节点和链路重合度作为一个优化目标，使得生成的备用路由路径的节点和链路与主路由路径的重合度最低。
[0051]
该主备路由相似度采用如下公式计算：
[0052][0053]
式中，e
′k和ek分别表示业务k的主路由路径和第二dqn网络模型运行时产生的可选的备用路由路径中重叠的链路数和总链路数，v
′k和vk分别表示业务k主路由路径和第二dqn网络模型运行时产生的可选的备用路由路径中重叠的节点数和总节点数。
[0054]
本发明实施例提供的基于虚拟电厂的业务路径调度方法，先基于虚拟电厂的网络拓扑为每个业务的源点和目的节点找到满足多约束条件的所有备选路由方案；之后基于dqn网络算法，确定主路由路径和满足路由相似度最小且各指标尽可能最优的备用路由路径。由此，该业务路径调度方法通过主备路由路径的确定，能确保虚拟电厂确定性时延业务的稳定执行，提高了虚拟电厂业务的可靠性。
[0055]
在一实施方式中，如图2所示，将所述路径输入至预先训练的第一dqn网络模型得到主路由路径，包括如下步骤：
[0056]
步骤s201：基于业务的集合、每个业务的总时延、链路均衡度确定主路由目标函数。具体地，业务的总时延包括业务的传播时延、发送时延和处理时延，由此，业务的总时延采用如下公式计算：
[0057]
t＝tr n
×
(ts td tf)
[0058]
式中，tr表示业务ip分组在链路中的传播时延，n表示业务链路上的节点个数，ts表示业务ip分组在节点上的发送时延，td表示业务ip分组在节点上的处理时延，tf表示ip分组在节点上的排队时延。由于业务在传输时是分段传输，每个分段可以作为一个ip分组。
[0059]
其中，tr的计算公式为：
[0060]
[0061]
式中，m为链路长度，n1为光纤折射率，c为光速。
[0062]
链路均衡度表示网络中链路上承载的业务均衡程度，链路均衡度通过每条链路上承载的业务重要度之和与链路总个数计算，即链路均衡度表示为：
[0063][0064]
式中，li为第i条链路上承载的业务重要度之和，m为全网链路总个数。正常情况下，链路均衡度d越小，说明每条链路承载的业务重要度指标越平均，链路中断产生的影响也越小。其中，每个业务的重要度可以根据实际情况预先赋值，然后根据该赋值确定业务重要度之和。
[0065]
在确定主路由目标函数时可以综合考虑上述时延和均衡度，从而得到时延和均衡度最优的主路由路径。由此，该主路由目标函数通过如下公式表示：
[0066][0067]
其中，l表示虚拟电厂中确定性时延业务的集合，tk为业务k在链路上的总时延，为业务k的预设时延最大值，为业务k的预设时延最小值，d为全网所有链路均衡度，α和β为两个常系数，可以根据实际场景的需求，调整常系数的值对两个目标因子进行归一化。
[0068]
步骤s202：基于主路由目标函数确定主路由的立即奖励函数。具体地，主路由的立即奖励函数表示为v
target
表示主路由目标函数。
[0069]
步骤s203：基于主路由的立即奖励函数确定第一dqn网络的损失函数。具体地，综合上述状态空间、动作空间以及立即奖励函数，该损失函数可以表示为：
[0070]
l(θ)＝e[(target q-q(s,a；θ))2]
[0071]
targetq＝r γmaxa′
q(s
′
,a
′
；θ
′
)
[0072]
其中，s’为s执行a后的下一个状态。
[0073]
步骤s204：基于第一dqn网络损失函数对第一dqn网络进行训练，得到训练完成的第一dqn网络模型。具体地，如图3所示，该训练过程采用如下步骤实现：
[0074]
1)初始化记忆池的容量n。该记忆池可以理解为样本池，因为训练模型时需要使用到s，a，r，s’数据，所以需要在训练前采集到足够的样本数据才能进行训练。这里的n可以根据经验选取。
[0075]
2)用随机权重θ初始化值函数q对应的神经网络。
[0076]
3)用权重θ
′
＝θ初始化目标值函数targetq对应的神经网络。其中，值函数q和目标值函数targetq都是神经网络的输出值，一个神经网络中有很多个节点，每个节点都有不同的权重参数，通过2)和3)给每个节点随机分配一个权重参数，将整个神经网络中所有节点的权重参数统称为θ，后面训练过程中这些节点的权重参数会不断更新，也就是θ会不断更新，才能输出更准确的q和targetq，这里targetq对应的神经网络其实就是q对应的神经网络。只不过θ值不同，一般q使用实时更新的θ值，targetq使用旧的θ值。
[0077]
4)初始化全网的状态s。
[0078]
5)在当前状态s的基础上，选择动作a，获取相应的奖励值r，动作结束后的状态s’，并将相关参数s，a，r，s’保存到记忆池中。
[0079]
6)判断记忆池中存储的数据量是否超过观察值，如果不够，转到5)；如果数据足够，转到7)。
[0080]
7)开始训练：
[0081]
①
从记忆池中随机选取一部分数据作为训练样本；
[0082]
②
将随机抽样的状态s’作为训练样本，通过神经网络的输出值得到相应状态的q值。
[0083]
③
根据如下公式计算与q值对应的targetq值：
[0084]
targetq＝r γmaxa′
q(s
′
,a
′
；θ
′
)
[0085]
8)使用q值与targetq值根据损失函数来更新。
[0086]
9)每隔c步更新一次。
[0087]
10)判断是否达到最大步数t，若未达到，返回步骤5)；否则，转到11)。
[0088]
11)判断是否达到最大训练轮次m，若未达到，返回步骤4)；否则，结束。
[0089]
步骤s205：将所述路径输入至训练完成的第一dqn网络模型，得到主路由路径。
[0090]
在一实施方式中，对于第二dqn网络模型，为了使其在运行时能够以主备路由相似度作为优化目标，可以在第一dqn网络模型的基础上，改变第一dqn网络模型的损失函数。根据第一dqn网络模型可知，损失函数与立即奖励函数或者说与目标函数相关，因此，可以在主路由目标函数的基础上增加主备路由相似度，得到备用路由目标函数。即备用路由目标函数采用如下公式表示：
[0091][0092]
在得到备用路由目标函数之后，可以采用同样的方式确定备用路由的立即奖励函数。即备用路由的立即奖励函数表示为通过将备用路由的立即奖励函数代入到上述损失函数计算公式中可以得到第二dqn网络的损失函数。由此，第一dqn网络和第二dqn网络除了损失函数不同外，其他结构以及训练方式完成相同。只是在第二dqn网络的损失函数中增加了主备路由相似度，由此，通过将路径和主路由路径输入至预先训练的第二dqn网络模型中，可以得到与主路由路径相似度最低的备用路由路径。
[0093]
本发明实施例提供的基于虚拟电厂的业务路径调度方法，考虑了大量业务部署到网络中的时延优化问题，对每个业务设置最大时延和最小时延，然后通过将业务时延控制到其约束区间的中间值来使得节点和链路能够承载更多的业务，对不同的业务设置不同的重要度，然后使用链路上承载的业务重要度指标的方差来表示链路均衡度。同时，采用遍历的方式为每个待配置路由的业务求解源点到目的节点之间所有满足多约束的路径，然后使用dqn算法为待配置业务快速找到各指标近似最优的主路由方案和满足路由相似度最小且各指标尽可能最优的备用路由方案，能确保虚拟电厂确定性时延业务的稳定执行，提高了虚拟电厂业务的可靠性。
[0094]
本发明实施例还提供一种基于虚拟电厂的业务路径调度装置，如图4所示，该装置包括：
[0095]
第一路径确定模块，用于基于虚拟电厂的网络拓扑确定每个业务所有满足约束条件的路径；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
[0096]
主路径确定模块，用于将所述路径输入至预先训练的第一dqn网络模型得到主路由路径；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
[0097]
备用路径确定模块，用于基于预先训练的第二dqn网络模型和主路由路径得到主备路由相似度最低的备用路由路径。具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
[0098]
本发明实施例提供的基于虚拟电厂的业务路径调度装置，先基于虚拟电厂的网络拓扑为每个业务的源点和目的节点找到满足多约束条件的所有备选路由方案；之后基于dqn网络算法，确定主路由路径和满足路由相似度最小且各指标尽可能最优的备用路由路径。由此，该业务路径调度装置通过主备路由路径的确定，能确保虚拟电厂确定性时延业务的稳定执行，提高了虚拟电厂业务的可靠性。
[0099]
本发明实施例提供的基于虚拟电厂的业务路径调度装置的功能描述详细参见上述实施例中基于虚拟电厂的业务路径调度方法描述。
[0100]
本发明实施例还提供一种存储介质，如图5所示，其上存储有计算机程序601，该指令被处理器执行时实现上述实施例中基于虚拟电厂的业务路径调度方法的步骤。该存储介质上还存储有音视频流数据，特征帧数据、交互请求信令、加密数据以及预设数据大小等。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read－only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid－state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0101]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read－only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid－state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0102]
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备可以包括处理器51和存储器52，其中处理器51和存储器52可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
[0103]
处理器51可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器51还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0104]
存储器52作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的对应的程序指令/模块。处理器51通
过运行存储在存储器52中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于虚拟电厂的业务路径调度方法。
[0105]
存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器51所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器51。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0106]
所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中，当被所述处理器51执行时，执行如图1－3所示实施例中的基于虚拟电厂的业务路径调度方法。
[0107]
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1至图3所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0108]
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。