物联网设备的覆盖优化方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种物联网设备的覆盖优化方法、装置、电子设备及存储介质，物联网设备的覆盖优化方法包括：获取惯性权重系数，惯性权重系数随迭代次数的增加而减小；基于惯性权重系数对粒子群中粒子速度和位置更新；如果两两粒子之间的间距小于预定间距，则调整粒子位置，并获得粒子的多个虚拟位置，基于多个虚拟位置的适应度值和粒子当前位置的适应度值确定粒子最终位置；基于最终位置调整粒子位置，并在达到最大迭代次数后基于粒子最终位置调整物联网设备。本发明专利技术的实施例，可以有效提升物联网设备的覆盖率。升物联网设备的覆盖率。升物联网设备的覆盖率。

【技术实现步骤摘要】
物联网设备的覆盖优化方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及物联网设备部署
，具体涉及一种物联网设备的覆盖优化方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]物联网设备(包括无线传感器节点、NB
‑
IoT设备等)可以被部署在一定区域内，用于感知、存储从环境中收集到的信息，并通过无线自组织方式建立通信链接，将感知信息传输到远处的汇集节点处，实现对特定区域的监测或监视。为了以有限的物联网设备对监控区域提供尽可能大的覆盖范围，即提高物联网设备对区域的覆盖率，常利用粒子群(PSO)算法来对物联网设备对区域的覆盖率进行优化，找到覆盖效果较好的设备位置。常用的PSO算法中的每一个粒子代表物联网设备部署的一个可能位置，优化的输出则是设备的最佳部署位置。由于PSO算法存在的越界以及粒子重叠问题，会使PSO算法在寻优过程中在粒子有限情况下得到的部署位置不是全局最优值，从而限制覆盖率的提高。但是在寻优过程中仍然存在粒子越界、重叠、运动速度下降或出现停止不动等失去粒子多样性的问题，继而带来优化算法探求最优粒子的能力下降，容易陷入局部最优值，并没有找到最佳节点位置。

技术实现思路

[0003]基于现有技术中存在的问题，本专利技术实施例提出一种物联网设备的覆盖优化方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种物联网设备的覆盖优化方法，包括：
[0005]获取惯性权重系数，其中，所述惯性权重系数随迭代次数的增加而减小；
[0006]基于所述惯性权重系数对粒子群中粒子速度和位置更新；
[0007]判断两两粒子之间的间距是否小于预定间距；
[0008]如果两两粒子之间的间距小于预定间距，则调整粒子位置，并获得粒子的多个虚拟位置，以及基于多个虚拟位置的适应度值和粒子当前位置的适应度值确定粒子最终位置；
[0009]基于所述最终位置调整粒子位置，并在达到最大迭代次数后基于粒子最终位置调整物联网设备。
[0010]进一步地，所述获取惯性权重系数，包括：
[0011]ω＝ω
max
·
cos x+rω
min
·
sin x，
[0012]其中，所述ω
max
为惯性权重系数的最大值，所述ω
min
为惯性权重系数的最小值，r∈rand(0,1)，所述ω为所述惯性权重系数，所述x为当前迭代次数，
[0013][0014]其中，iter
max
为最大迭代次数。
[0015]进一步地，所述预定间距为允许的两两粒子之间的最小间距。
[0016]进一步地，获得粒子的多个虚拟位置，以及基于多个虚拟位置的适应度值和粒子当前位置的适应度值确定粒子最终位置，包括：
[0017]基于粒子当前位置，以预设的位置调整策略向预设的多个虚拟方向移动所述粒子，获得粒子的多个虚拟位置；
[0018]获得所述多个虚拟位置一一对应的多个适应度值以及所述当前位置的适应度值；
[0019]将所述多个虚拟位置一一对应的多个适应度值以及所述当前位置的适应度值中的最优值对应的位置作为所述最终位置。
[0020]进一步地，所述基于粒子当前位置，以预设的位置调整策略向预设的多个虚拟方向移动所述粒子，获得粒子的多个虚拟位置，包括：
[0021][0022][0023]其中，rand0,rand1,rand2∈(0,1)，M为粒子探索步长，L为监测范围的长度，G是网格粒度，是虚拟位置。
[0024]进一步地，所述基于所述最终位置调整粒子位置，并在达到最大迭代次数后基于粒子最终位置调整物联网设备，包括：
[0025]在达到所述最大迭代次数后，基于所述粒子群中的粒子位置，确定物联网设备的部署点，并基于所述部署点部署物联网设备。
[0026]进一步地，还包括：
[0027]如果为达到所述最大迭代次数，则重新执行所述物联网设备的覆盖优化方法。
[0028]第二方面，本专利技术的实施例提供一种物联网设备的覆盖优化装置，包括：
[0029]获取模块，用于获取惯性权重系数，其中，所述惯性权重系数随迭代次数的增加而减小；
[0030]更新模块，用于基于所述惯性权重系数对粒子群中粒子速度和位置更新；
[0031]调整模块，用于判断两两粒子之间的间距是否小于预定间距，如果两两粒子之间的间距小于预定间距，则调整粒子位置，并获得粒子的多个虚拟位置，以及基于多个虚拟位置的适应度值和粒子当前位置的适应度值确定粒子最终位置；
[0032]部署模块，用于基于所述最终位置调整粒子位置，并在达到最大迭代次数后基于粒子最终位置调整物联网设备。
[0033]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的物联网设备的覆盖优化方法。
[0034]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的物联网设备的覆盖优化方法。
[0035]由上述技术方案可知，本专利技术实施例提供的物联网设备的覆盖优化、装置、电子设备及存储介质，针对PSO算法的越界、粒子重叠问题，通过调整PSO算法中的惯性权重系数结合粒子间距调整策略，扩大算法中粒子寻优的解空间，从而使算法优化后的位置是使区域
覆盖率最高的最佳位置，进而，可以有效提升物联网设备的覆盖率。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
[0037]图1是本专利技术一实施例提供的物联网设备的覆盖优化方法的流程图；
[0038]图2是本专利技术一实施例提供的物联网设备的覆盖优化方法执行后的粒子分布示意图；
[0039]图3是对比PSO算法、W
‑
PSO算法、OAEBI
‑
PSO与本专利技术的方法(APS
‑
PSO)的节点分布均匀性示意图；
[0040]图4是对比PSO算法、W
‑
PSO算法、OAEBI
‑
PSO与本专利技术的方法(APS
‑
PSO)的迭代次数与覆盖率关系对比图；
[0041]图5是对比PSO算法、W
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PSO算法、OAEBI
‑
PSO与本专利技术的方法(APS
‑
PSO)的覆盖率曲线的对比图；
[0042]图6是本专利技术一实施例提供的物联网设备的覆盖优化装置的结构框图；
[0043]图7是本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物联网设备的覆盖优化方法，其特征在于，包括：获取惯性权重系数，其中，所述惯性权重系数随迭代次数的增加而减小；基于所述惯性权重系数对粒子群中粒子速度和位置更新；判断两两粒子之间的间距是否小于预定间距；如果两两粒子之间的间距小于预定间距，则调整粒子位置，并获得粒子的多个虚拟位置，以及基于多个虚拟位置的适应度值和粒子当前位置的适应度值确定粒子最终位置；基于所述最终位置调整粒子位置，并在达到最大迭代次数后基于粒子最终位置调整物联网设备。2.根据权利要求1所述的物联网设备的覆盖优化方法，其特征在于，所述获取惯性权重系数，包括：ω＝ω
max
·
cos x+rω
min
·
sin x，其中，所述ω
max
为惯性权重系数的最大值，所述ω
min
为惯性权重系数的最小值，r∈rand(0,1)，所述ω为所述惯性权重系数，所述x为当前迭代次数，其中，iter
max
为最大迭代次数。3.根据权利要求1所述的物联网设备的覆盖优化方法，其特征在于，所述预定间距为允许的两两粒子之间的最小间距。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的物联网设备的覆盖优化方法，其特征在于，获得粒子的多个虚拟位置，以及基于多个虚拟位置的适应度值和粒子当前位置的适应度值确定粒子最终位置，包括：基于粒子当前位置，以预设的位置调整策略向预设的多个虚拟方向移动所述粒子，获得粒子的多个虚拟位置；获得所述多个虚拟位置一一对应的多个适应度值以及所述当前位置的适应度值；将所述多个虚拟位置一一对应的多个适应度值以及所述当前位置的适应度值中的最优值对应的位置作为所述最终位置。5.根据权利要求4所述的物...

【专利技术属性】
技术研发人员：李彬，任志荣，程哲慧，张征，李栋，贺荟霖，
申请(专利权)人：中国移动通信集团山西有限公司，
类型：发明
国别省市：