[发明专利]基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，所述方法包括：

划分企业的级别，根据企业的级别获取对应的权值，根据所述权值建立第一自适应权值模型；

根据企业终端在预设时间内的告警数量建立第二自适应权值模型；

根据同一企业的不同终端的告警时间建立第三自适应权值模型；

将所述第一自适应权值模型、所述第二自适应权值模型和所述第三自适应权值模型中的自适应权值代入鲸鱼优化算法中进行计算，得到自适应权值鲸鱼优化算法模型；

根据所述自适应权值鲸鱼优化算法模型优化终端告警阻塞。

2.根据权利要求1所述的一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，所述第一自适应权值模型满足如下关系式：

1＝K_a+K_b+K_i

K_a＝2*K_b＝2*(2*K_i)

其中，K_i，i∈(a,b,c,.....)表示对应企业终端的等级权值，K_a表示a企业终端的等级权值，K_b表示b企业终端的等级权值。

3.根据权利要求1所述的一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，所述第二自适应权值模型满足如下关系式：

其中，k_ai为A级别企业的第i个企业的设备的权值，t_ai为A级别企业的第i企业在预设时间内上报的终端设备数量，T_a为A级别企业在预设时间内上报的所有物联网终端设备的告警信息数量，T_max为除了S级别企业以外的所有企业在预设时间内上报的所有物联网终端设备数量。

4.根据权利要求1所述的一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，所述第三自适应权值模型满足如下关系式：

其中，β_xy1为企业的权值，D_z为该企业下的告警终端设备最后一个上报的时间点，Di为该企业下的告警终端设备第i个设备上报的时间点，k_ai为A级别企业的第i个企业的设备的权值，t_ai为A级别企业的第i企业在预设时间内上报的终端设备数量。

5.根据权利要求1所述的一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，自适应权值鲸鱼优化算法模型满足如下关系式：

其中，为目标的位置，为为当前位置，t为当前迭代次数，和为系数向量，k_x为自适应权值，l是介于[-1,1]之间的随机数，P为介于[0 1]之间的随机数，表示随机选取鲸鱼的位置向量。

6.根据权利要求1所述的一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，所述方法还包括：

定义非线性收敛因子，根据所述非线性收敛因子在所述鲸鱼优化算法中加入变异机制，其中，所述变异机制为加大算法搜索范围，让所述鲸鱼优化算法跳出局部最优。

7.根据权利要求6所述的一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，所述加入变异机制后的鲸鱼优化算法满足如下关系式：

其中，t为迭代次数，T_max为最大迭代次数，即所有告警的终端设备数量，T_x为同级别企业的最大迭代次数，t_xy为x级别企业的y企业的告警终端数量，为变化值。

8.根据权利要求7所述的一种基于鲸鱼优化算法的终端告警阻塞优化方法，其特征在于，所述方法还包括：

开始循环步骤：

计算当前a的值，根据所述加入变异机制后的鲸鱼优化算法更新当前目标的位置；

记录当前最优目标的位置，重复循环步骤，直至获取所有所述企业终端的最优排序。