一种户外广告点巡查系统技术方案

一种户外广告点巡查系统，包括巡查车和安装在巡查车上的巡查仪，巡查仪包括信号模块、处理模块和输出模块，本发明专利技术采用优化的路径算法，考虑了巡查车运行过程中的各种成本因素，寻优效果好、求解效率高、性能稳定，增强了全局搜索能力，能最大限度地节省巡查车的运行成本，能起到很好的节能效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及户外广告领域，具体涉及一种户外广告点巡查系统。
技术介绍
户外广告是城市公共设施的一个重要组成部分，为了防止广告牌被恶意破坏，往 往需要定期对广告点进行巡查。由于广告点分布范围广、路线长，越来越多的广告点巡查工 作采用巡查车进行巡查。 同时，巡查员往往需要根据不同情况而改变每轮次的巡查目的地和路线，因此，如 何根据巡查员的目的地的不同，在巡查车上自动生成最节省巡查车运行成本的路线以达到 节能省时的目的，是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种户外广告点巡查系统。 本专利技术的目的采用以下技术方案来实现： -种户外广告点巡查系统，包括巡查车和安装在巡查车上的巡查仪，其特征是，巡 查仪包括接收模块、处理模块和输出模块； 接收模块，用于接收用户输入的本轮次的多个巡查目的地以及到达各个目的地的 预计要求时间； 处理模块，用于根据本轮次的巡查目的地和事先输入的地理环境信息选择最优路 径，具体包括： 建模模块：其中，minS为巡查过程中的最低成本;m为当前巡查车的总数;U为目的地数量;bo 为单位距离碳排放成本；ω Q为碳排放系数；Φ Q为空载时单位距离燃料消耗量;为目的地 Κ? = 1，2，···，υ)到目的地j(j = l，2，-_，U)之间的距离;c为巡查车的载重量;Η为巡查车的 最大载重量；为满载时单位距离燃料消耗量；:…为巡查车提前到达损失 系数，Σ丨U(G -纪为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失；Τ2为巡查车迟到损失系 数，τ2 Σ??()(￡_? - 为延迟至时刻0到达目的地i时的成本损失；提前到达损失系数和迟到 损失系数用于考量车辆到达每一个目的地的准点情况，据目的地的设备具体情况人 为设定；概率模块:假设共有R个节点，Ylj(t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强度， γυ(〇)=κ(κ为数值较小的常数），巡查车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向，则 巡查车k(k=l，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为： 其中，8￡厶15泳={0，1，"_，1?-1}，表示巡查车1^下一步允许选择的点的集合，随时 间呈动态变化，Bk(k=l，2, ···，!!!)为第k辆巡查车的禁忌表，用来记录巡查车k已服务过的 点；艸⑴为启发式因子，表示t时刻由节点i到节点j的期望程度，一般取奶j(t) = 1//；ρΦ为 信息启发式因子，μ为期望启发因子;a(i，j)为下一个目的地的时间度；3为下一个目的地 的时间度相对重要性； 更新模块：引入优化变量Xij (t)，其满足Xij(t+Ι) = σχ( t) ，其中σ为控制 变量，得出优化的跟踪素更新规则： γ ij(t+l) = (l〇 γ ij(t)+A γ ij(t)+HXij(T) 其中，Δ 作④=Σ?^Δ #(〇，，Fk为第k辆巡 查车在本次循环中所走路径长度，i为跟踪素强度的常数，Ακ?ω表示在本次循环中第k辆 巡查车在路径（i，j)上留下的跟踪素强度;ζ为跟踪素全局挥发因子，ζ￡，且ζ为根据 如下公式动态调整的参数，其中ζΜη是人为设定的最 小值；A Ylj(t)表示本次循环中所有巡查车在路径（i，j)上留下的跟踪素强度的总和;Η为 可调节系数； 初始模块:令迭代次数DD = 0，进行参数初始化，调整各路径跟踪素;产生一个范围 为的随机数P，若口<给定常数P0，按照下式选择下一个节点j : j = arg max { ΦΧ 1.φ(?,〇]μ X〖α(?,〇3]}，其中leAk;否则根据概率模块中的概率公式选择下一个节点j， 将j加入数组Bk中，重复直至所有的节点任务完成，得到模拟算法的初始集S1; 最优解模块:从当前的初始集中生成一组新的可行解&，目标值变化量AS = Sj-Si，若Δ S<0，则接受新的可行解Sj为最优解;否则考虑偏差的影响:r = exp(- Δ S/N( t))，其 中N为随时间变化的量，若r>l，则接受&为最优解，否则不接受新的可行解，最优解仍为S1; 判断模块：当前最优解小于某一特定值时，进行跟踪素更新;如果本轮列表Bk中无 数据更新，贝丨』产生一个范围的随机数u，若Θ1+Θ2+，…，ei-I<u<ei+e2+，…，ei，贝lj选择概 率为候选巡查车作为下一个目标节点； 输出模块：用于输出计算出的最优路径，令迭代次数DD = DD+1，若DD<DDmax，根据 跟踪素更新规则，按照公式N(t+l)=N(t).v进行清空B k列表，其中ve，回到初始模 块，重新产生随机数P;若DD = DDmax，则输出最优解作为最优路径。 本专利技术的有益效果为:本专利技术采用优化的路径算法，考虑了巡查车运行过程中的 各种成本因素，寻优效果好、求解效率高、性能稳定，增强了全局搜索能力，能最大限度地节 省巡查车的运行成本，能起到很好的节能效果。【附图说明】 利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限 制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得 其它的附图。图1是本专利技术的结构框图。附图标记：接收模块-100;建模模块-200 ;概率模块-201;更新模块-202;初始模 块-203;最优解模块-204;判断模块-205;输出模块-300。【具体实施方式】 结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。 如图1所示是一种户外广告点巡查系统，包括巡查车和安装在巡查车上的巡查仪， 巡查仪包括接收模块1〇〇、处理模块和输出模块300; 接收模块100,用于接收用户输入的本轮次的多个巡查目的地以及到达各个目的 地的预计要求时间；处理模块，用于根据本轮次的巡查目的地和事先输入的水电站地理环境信息选择 最优路径，具体包括： 建模模块2〇〇: 其中，minS为巡查过程中的最低成本;m为当前巡查车的总数;U为目的地数量;b〇 为单位距离碳排放成本；ω Q为碳排放系数；Φ Q为空载时单位距离燃料消耗量;为目的地 Κ? = 1，2，···，υ)到目的地j(j = l，2，-_，U)之间的距离;c为巡查车的载重量;Η为巡查车的 最大载重量；为满载时单位距离燃料消耗量；:; !^为巡查车提前到达损失 系数，为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失；τ2为巡查车迟到损失系 数，τ2 _ 〇?):为延迟至时刻0到达目的地i时的成本损失；提前到达损失系数和迟到 损失系数用于考量车辆到达每一个目的地的准点情况，据目的地的设备具体情况人 为设定；概率模块201 :假设共有R个节点，γυ⑴表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强 度，γ JO) =K(K为数值较小的常数），巡查车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向， 则巡查车k(k=l，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为： 其中，8三六1{泳={0，1，"_，1?-1}，表示巡查车1^下一步允许选择的点的集合，随时 间呈动态变化，Bk(k=l，2, ···，!!!)为第k辆巡查车的禁忌表，用来记录当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种户外广告点巡查系统，包括巡查车和安装在巡查车上的巡查仪，其特征是，巡查仪包括接收模块、处理模块和输出模块；接收模块，用于接收用户输入的本轮次的多个巡查目的地以及到达各个目的地的预计要求时间；处理模块，用于根据本轮次的巡查目的地和事先输入的水电站地理环境信息选择最优路径，具体包括：建模模块：minS=Σm=1mΣi=0UΣi=0Ub0ω0Φ0fijyijk+Σm=1mΣi=0UΣi=0Ub0ω0Φ*-Φ0Hcifijyijk+T1Σi=0U(Gi-ti)+T2Σi=0U(ti-Oi)]]>其中，minS为巡查过程中的最低成本；m为当前巡查车的总数；U为目的地数量；b0为单位距离碳排放成本；ω0为碳排放系数；Ф0为空载时单位距离燃料消耗量；fij为目的地i(i＝1，2，…，U)到目的地j(j＝1，2，…，U)之间的距离；c为巡查车的载重量；H为巡查车的最大载重量；Ф*为满载时单位距离燃料消耗量；T1为巡查车提前到达损失系数，为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失；T2为巡查车迟到损失系数，为延迟至时刻O到达目的地i时的成本损失；提前到达损失系数和迟到损失系数用于考量车辆到达每一个目的地的准点情况，T1、T2根据目的地的设备具体情况人为设定；概率模块：假设共有R个节点，γij(t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强度，γij(0)＝K(K为数值较小的常数)，巡查车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向，则巡查车k(k＝1，2，...，m)从节点i转移到节点j的概率为：其中，g∈Ak；Ak＝{0，1，...，R‑1}‑Bk表示巡查车k下一步允许选择的点的集合，随时间呈动态变化，Bk(k＝1，2，...，m)为第k辆巡查车的禁忌表，用来记录巡查车k已服务过的点；为启发式因子，表示t时刻由节点i到节点j的期望程度，一般取ψ为信息启发式因子，μ为期望启发因子；α(i，j)为下一个目的地的时间度；为下一个目的地的时间度相对重要性；更新模块：引入优化变量Xij(t)，其满足Xij(t+1)＝σX(t)[1‑Xij(t)]，其中σ为控制变量，得出优化的跟踪素更新规则：γij(t+1)＝(1‑ζ)γij(t)+Δγij(t)+чXij(t)其中，Δγij(t)=Σk=1mΔγijk(t),]]>Fk为第k辆巡查车在本次循环中所走路径长度，I为跟踪素强度的常数，表示在本次循环中第k辆巡查车在路径(i，j)上留下的跟踪素强度；ζ为跟踪素全局挥发因子，ζ∈[0，1]，且ζ为根据如下公式动态调整的参数：其中ζmin是人为设定的最小值；Δγij(t)表示本次循环中所有巡查车在路径(i，j)上留下的跟踪素强度的总和；ч为可调节系数；初始模块：令迭代次数DD＝0，进行参数初始化，调整各路径跟踪素；产生一个范围为[0，1]的随机数p，若p＜给定常数p0，按照下式选择下一个节点j：其中l∈Ak；否则根据概率模块中的概率公式选择下一个节点j，将j加入数组Bk中，重复直至所有的节点任务完成，得到模拟算法的初始集Si；最优解模块：从当前的初始集中生成一组新的可行解Sj，目标值变化量ΔS＝Sj‑Si，若ΔS＜0，则接受新的可行解Sj为最优解；否则考虑偏差的影响：r＝exp(‑ΔS/N(t))，其中N为随时间变化的量，若r＞1，则接受Sj为最优解，否则不接受新的可行解，最优解仍为Si；判断模块：当前最优解小于某一特定值时，进行跟踪素更新；如果本轮列表Bk中无数据更新，则产生一个[0，1]范围的随机数u，若e1+e2+，...，ei‑1＜u＜e1+e2+，...，ei，则选择概率为ei的候选巡查车作为下一个目标节点；输出模块：用于输出计算出的最优路径，令迭代次数DD＝DD+1，若DD＜DDmax，根据跟踪素更新规则，按照公式N(t+1)＝N(t).v进行清空Bk列表，其中v∈[0，1]，回到初始模块，重新产生随机数p；若DD＝DDmax，则输出最优解作为最优路径。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：潘燕，
申请(专利权)人：潘燕，
类型：发明
国别省市：浙江;33