[发明专利]基于多目标优化的物联网网关部署方法

摘要

本发明是基于多目标优化的物联网网关部署方法，属于物联网领域。本发明为了克服现有方法的物联网网关部署将网络集覆盖半径作为单目标优化而导致网关负载不均衡的问题，进而提出了基于多目标优化的物联网网关优化部署方法。本发明具体步骤包括：一、建立多目标优化的物联网优化部署数学模型；二、网关粒子初始化；三、计算网关粒子适应值；四、计算网关粒子个体极值；五、计算粒子全局极值；六、计算网关粒子全局极值的均值与距离；七、计算网关粒子个体极值的均值与距离；八、更新网关粒子位置与速度向量；九、输出网关最优部署位置坐标，获得基于多目标优化的物联网网关部署方法。本发明提高了网络服务质量。

主权项

1.基于多目标优化的物联网网关部署方法，其特征在于所述的物联网网关部署方法实现步骤如下：步骤一、建立多目标优化的物联网优化部署数学模型；步骤一一、建立网关集覆盖最小半径；步骤一二、建立网关负载最小水平差距；步骤二、根据多目标优化的物联网优化部署数学模型进行网关粒子的求解，获得物联网网关部署位置；步骤二一、网关粒子初始化；步骤二二、计算网关粒子适应值；步骤二三、计算网关粒子个体极值；计算网关粒子个体极值步骤如下：根据每个网关粒子的适应值计算网关粒子个体极值；对于第pnow代过程，其中1≤pnow≤P，利用式(6)和式(7)分别求取两个目标函数第t个网关粒子体极值，其中t＝1,2,...T，T为目标网关粒子数量：其中，pBest1(t)和pBest2(t)分别表示两个目标函数下第t个网关粒子的当前个体极值，表示第p次迭代过程中的第t个网关粒子对应的位置向量，其中，1≤p≤P；步骤二四、计算网关粒子全局极值；计算网关粒子全局极值步骤如下：利用式(8)和式(9)分别求取两个目标函数下网关粒子的全局极值：其中，gBest1和gBest2分别表示两个目标函数下所有网关粒子的全局极值，表示第p次迭 代过程中的第t个网关粒子对应的位置向量，其中1≤p≤P；步骤二五、计算网关粒子全局极值的均值与距离；计算网关粒子全局极值的均值与距离步骤如下：利用式(10)和式(11)分别求取融合后的网关粒子全局极值的均值与距离：gBest＝(gBest1+gBest2)/2  (10)dgBest＝gBest1‑gBest2  (11)其中，gBest1和gBest2分别表示两个目标函数下所有网关粒子的全局极值，gBest和dgBest分别表示融合后的网关粒子全局极值的均值与距离；步骤二六、网关粒子个体极值的均值与距离；计算网关粒子个体极值的均值与距离步骤如下：利用式(12)和式(13)分别求取两个目标函数第t个网关粒子个体极值的均值与距离：pBest(t)＝(pBest1(t)+pBest2(t))/2  (12)dpBest(t)＝pBest1(t)‑pBest2(t)  (13)其中，pBest1(t)和pBest2(t)分别表示两个目标函数下第t个网关粒子的当前个体极值，pBest(t)和dpBest(t)分别表示融合后的第t个网关粒子全局极值的均值与距离；步骤二七、更新网关粒子位置与速度向量；步骤二八、输出网关最优部署位置坐标，获得基于多目标优化的物联网网关部署位置。