[发明专利]一种基于快速分支配排序算法的传感器资源推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于快速分支配排序算法的传感器资源推荐方法，包括：步骤1：输入传感器数据集，使用R树结构静态检索传感器数据资源；步骤2：根据用户偏好缩小传感器集合；步骤3：用改进的快速非支配排序算法检索传感器集合，获取非支配解集。本发明的有益效果是：本发明优于现有的传感器推荐算法,采用构建R树结构的方式降低反复检索的时间、提高检索效率。根据传感器位置和类型两个特征对传感器资源进行检索并获得传感器集合；有效提高传感器资源推荐的准确率，将物联网中传感器的选择定义成多标准决策分析问题并通过快速非支配排序算法提高推荐精度，并降低响应时间。

主权项

1.一种基于快速分支配排序算法的传感器资源推荐方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：输入传感器数据集，使用R树结构静态检索传感器数据资源；构建R树结构在二维空间进行查询，根据传感器位置和类别两个特征，对传感器资源进行检索并获得传感器集合；步骤2：根据用户偏好缩小传感器集合；将所述步骤1中的传感器集合按不同的传感器属性值：寿命、灵敏度、测量精度、响应时间、发动时间和能耗六个传感器属性从大到小排序，得到{f₁…f₆}六个集合；然后确定传感器集合的数量n，根据用户对某传感器属性的偏好值占偏好值总和的比重确定六个集合各占传感器集合数量n的比重，获得数量为n的传感器数据集；步骤3：用改进的快速非支配排序算法检索传感器集合，获取非支配解集；将所述步骤2中获取的{f₁…f₆}六个集合输入到快速非支配排序算法中，基于帕累托最优解原则，获取传感器集合中的非支配解集；步骤4：使用TOPSIS算法对所述步骤3中的传感器集合中的非支配解集进行表征并排序；参照用户偏好及各个传感器属性值的物理意义，使用TOPSIS算法对所述步骤3中的局部最优解集合中的每条传感器资源数据进行表征，并以此为衡量指标进行排序，为用户进行推荐。