[发明专利]一种基于超启发式算法的智慧城市智能感知终端选址方法

说明书

本发明公开了一种基于超启发式算法的智慧城市智能感知终端选址方法步骤包括：步骤A：根据智慧城市应用场景的需求和限制条件建立智能感知终端选址模型；步骤B：采用基于传感器位置的编码方式生成选址方案的初始解；步骤C：使用超启发式算法求解获取智能感知终端选址方案。该方法可在较短时间内获得选较优的选址方案，提升智慧城市建设效率，降低建设成本。在实际中提高智能感知终端选址的合理性，为智慧城市的建设提供很好的支撑。

技术领域

本发明提出了一种基于超启发式算法的智慧城市智能感知终端选址方法，它涉及一种基于超启发式算法的智慧城市智能感知终端选址方法，属于运筹学及选址优化技术领域。

背景技术

智慧城市的建设与发展，往往与物联网技术密不可分，物联网系统借助各种先进的传感设备，对连接对象的诸如位置、生物、光等信息进行实时采集，传送至互联网，且进行通信与交换，以此来监控、管理、定位与识别连接对象。近年来，信息技术高速发展，为了满足智慧城市中复杂应用场景的需求，往往会在现有标准物联网架构的基础上进行改进，采用具备感知能力，同时也具备强大的计算能力的智能感知终端对信息进行收集、处理、分析和控制，即原始数据的加工、处理、协同等任务不再只依靠云端的软硬件系统，智能感知终端也可承担数据预处理、运算、简单决策等任务。为此，如何高效控制前端传感器，并尽可能降低智能感知终端的建设成本，是智慧城市提高运行效率和服务质量的关键。

智慧城市在建设的过程中，每个应用场景都有其自身的特点，要做到合理配置智能感知终端资源，就需要根据特定场景的约束条件有针对性地进行智慧城市应用场景建模，并设计相应的方法进行求解。目前智慧城市智能感知终端的相关选址方法还很少，不过智慧城市智能感知终端选址问题可以简单地描述为在满足终端计算能力、通信方式、终端体积的应用场景备选终端建设位置中，部署一定数量的智能感知终端，使得所有传感器都与至少一台终端相连，并尽可能满足城市管理者的需求，譬如最小化智能感知终端建设成本。由此可见该选址问题属于一类典型的带复杂约束集合覆盖问题，对于该问题目前的求解方法主要分为两类，一类是采用分支定界和拉格朗日松弛等精确算法进行求解，一类是采用遗传算法、变领域搜索算法等元启发式算法进行求解。这两类方法都有其各自的弊端：

1、精确算法在面对小规模问题时虽然可以保证求得问题的最优解，但是在面对大规模问题时求解时间过长，难以在短时间内获得问题的满意解。

2、元启发式算法通常采用某种固定的搜索框架，并在其中融合特定的局部搜索操作，此类求解算法对算法参数的设置依赖较大，需要根据特定问题精心调整参数才可能获得较好的解。

3、用元启发式算法求解时通常要建立排序模型，根据约束条件确定编解码方式。目前使用元启发式算法求解集合覆盖问题时，大多采用基于行的二进制编码方法，编码串每一位代表一个备选点，若值为1则代表被选中，为0则代表不选，这种编码方式在进行解的更新时会产生大量非法解，导致算法收敛较慢且容易陷入局部最优。

本发明针对以上问题提出一种有效的选址方法。本发明对智慧城市智能感知终端建设过程建立一种选址模型，在此基础上设计一种基于传感器位置的编码方式，进而使用一种超启发式算法对智能感知终端选址问题进行求解，可在较短时间内获得选较优的选址方案，提升智慧城市建设效率，降低建设成本。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于超启发式算法的智慧城市智能感知终端选址方法。本发明基于实际智慧城市应用场景的需求和约束条件建立智能感知终端的选址模型，在此基础上使用一种基于传感器位置的编码方法来表示选址模型的解，进而使用一种超启发式算法对智能感知终端选址问题进行求解。该方法即考虑到智慧城市建设过程中不同场景的实际限制，也考虑到兼顾求解问题的速度和质量，可有效提升智慧城市建设效率，降低建设成本。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于超启发式算法的智慧城市智能感知终端选址方法，其步骤如下：

步骤A：根据智慧城市应用场景的需求和限制条件建立智能感知终端选址模型；