[发明专利]一种智能柜选址模型建模方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种智能柜选址模型建模方法，其特征在于，包括：

基于多个备选节点与多个已投放节点的位置关系确定每个备选节点的单点评价数据和空间覆盖数据；

获取用户从所述多个备选节点中确认的一个或多个目标节点、所述目标节点对应的目标单点评价数据和所述目标节点对应的目标空间覆盖数据；

根据预设的选址规则和所述一个或多个目标节点、所述目标单点评价数据以及所述目标空间覆盖数据生成智能柜选址模型。

2.根据权利要求1所述的智能柜选址方法，其特征在于，所述智能柜选址模型包括：

Max Score＝Σ(V_i+λC_i)·x_i，其中x_i∈(0,1)

C_i＝deg(i)

Σx_i＝p

其中，Score为评分，x_i是所述备选节点的选中与否，V_i是所述单点评价数据，C_i是所述空间覆盖数据，p是所述备选节点的个数。

3.根据权利要求2所述的智能柜选址方法，其特征在于，所述根据预设的选址规则和所述一个或多个目标节点、所述目标单点评价数据以及所述目标空间覆盖数据生成智能柜选址模型之后，还包括：

根据遗传算法对所述智能柜选址模型进行遗传操作以选出最佳选址结果。

4.根据权利要求3所述的智能柜选址方法，其特征在于，所述根据遗传算法对所述智能柜选址模型进行遗传操作以选出最佳选址结果包括：

将所述备选节点建模成染色体；

随机选择所述染色体中的一代样本输入到所述智能柜选址模型中以求出优秀样本；

将所述优秀样本进行遗传操作以生成遗传样本；

将所述遗传样本输入到所述智能柜选址模型中进行计算以根据所述评分选出所述最佳选址结果。

5.根据权利要求3所述的智能柜选址方法，其特征在于，所述遗传操作包括基于所述染色体的交叉、变异、次代生成。

6.根据权利要求4所述的智能柜选址方法，其特征在于，所述根据评分选出所述最佳选址结果包括：

判断所述评分是否满足预设评分阈值；

若是，则终止所述遗传操作以输出所述评分对应的计算结果；

若否，则继续对所述染色体进行遗传操作并输入到所述智能柜选址模型中进行计算。

7.根据权利要求4所述的智能柜选址方法，其特征在于，所述染色体以二进制的形式进行基因取值。

8.一种智能柜选址模型建模装置，其特征在于，包括：

备选节点收益确定模块，用于基于多个备选节点与多个已投放节点的位置关系确定每个备选节点的单点评价数据和空间覆盖数据；

目标节点收益获取模块，用于获取用户从所述多个备选节点中确认的一个或多个目标节点、所述目标节点对应的目标单点评价数据和所述目标节点对应的目标空间覆盖数据；

选址模型生成模块，用于根据预设的选址规则和所述一个或多个目标节点、所述目标单点评价数据以及所述目标空间覆盖数据生成智能柜选址模型。

9.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的智能柜选址模型建模方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能柜选址模型建模方法。