考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法制造技术

本发明专利技术提供一种考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，该算法首先将

【技术实现步骤摘要】
考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法


[0001]本专利技术涉及移动充电
，特别涉及一种考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法
。

技术介绍

[0002]WRSN
充电规划主要为
MC
的充电路径规划
。MC
的充电路径规划是指
MC
从服务站出发，依次选择待充电的节点，移动到对应节点位置为之充电，充电全部完成或者自身剩余能量仅满足返回服务站的移动能量消耗时返回服务站进行充电，完成一轮充电调度
。
[0003]现有
WRSN
的
MC
充电规划问题求解方法主要分为基于
MC
充电规划求解和将
MC
充电规划问题转化为组合优化问题求解两方面
。
其中
MC
充电规划是指在给定
MC
条件下，结合
WRSN
节点状态规划
MC
的充电路径以延长
WRSN
寿命，使
WRSN
性能达到最优
。
而将
MC
充电规划问题转化为组合优化问题求解则是将
MC
充电路径规划等效为带约束条件的
TSP/VRP
问题，
WRSN
中组合优化问题的求解方法主要分为元启发式
、
强化学习
(Reinforcement Learning,RL)
和元启发式算法优化
RL
策略等三类
。
[0004]针对现有的
WRSN
的
MC
充电规划问题，学者们纷纷做了各种研究与分析，通过对不同学者的研究情况进行了总结和分析，发现，目前现有的
WRSN
充电规划算法存在以下两个方面的问题：
[0005]1)
现有充电规划算法在选择充电传感器节点时，对
WRSN
中所有节点都同样对待，没有综合考虑到不同位置节点的网络覆盖率
、
连通度
、
负载和能量这些影响充电决策的因素，将会使得
MC
在充电过程前往非急需节点充电，从而导致重要节点无法及时得到能量补充
。
这个问题，在大规模
WRSN
环境下表现更为突出
。
[0006]2)
在
WRSN
动态变化情况下，
MC
状态转移模型的转移概率一般是不能精确设计，使得
WRSN
充电规划问题中状态和动作空间较大，而现有的元启发式和
DRL
方法等算法存在容易陷入局部最优解
、
对模型过度估计等问题，从而导致少量能量较低节点无法得到及时能量补充，
MC
的充电规划将无法实现收益最大
。

技术实现思路

[0007]鉴于以上内容，有必要提供一种考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，该算法综合分析影响
MC
簇间和簇内充电规划的决策属性，构建两层的充电规划层次结构模型并得到各层决策属性权重，根据决策属性和决策属性权重选取最高充电价值的节点
(
簇
)
，同时，针对当个别节点无法获得最高充电价值时将导致该节点无法及时得到能量补充的问题，该算法还将包含历史信息的抢占更新策略融入到双层层次分析法中，从而实现
MC
充电节点选取和路径规划
。
[0008]为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0009]考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，包括如下步骤：
[0010]S1、
通过上层层次分析法计算并选取充电簇：获取当前周期所有待充电簇节点的
信息，根据上层层次分析法计算各个待充电簇的充电价值，选取充电价值最高的簇作为充电簇；
[0011]S2、
根据待充电簇及其充电价值信息，通过融合历史信息的抢占更新策略更新充电簇：根据上层层次分析法计算得到的各个待充电簇的充电价值大小对待充电簇进行排序，得到待充电簇列表并动态截取到历史信息容量池中，结合历史信息判断待充电簇列表中非最高充电价值簇是否前置抢占并更新为充电簇；
[0012]S3、
通过下层层次分析法计算并决定簇内节点的充电顺序：获取充电簇的簇内节点，根据下层层次分析法计算各簇内节点的充电优先级，
MC
根据簇内节点的充电优先级大小决定簇内节点的充电顺序；
[0013]S4、MC
根据充电顺序选择簇内节点进行能量补充：
MC
每选择一个节点进行能量补充时，首先判断
MC
能否继续完成充电任务，若判断
MC
不能继续完成充电任务，
MC
将返回服务站进行能量补充，反之，
MC
将根据充电顺序继续选择下一个簇内节点进行能量补充，在完成该簇内所有节点的充电工作后，进行下一阶段的充电规划调度
。
[0014]进一步地，步骤
S1
中，上层层次分析法计算的具体步骤为：
[0015]S1.1、
选择影响
MC
选取待充电簇的决策属性
,
决策属性包含簇间
MC
的移动充电距离
、
簇内节点数
、
簇内节点平均剩余能量
、
簇内节点网络覆盖率；
[0016]S1.2、
将影响
MC
充电规划决策的各决策属性层次化，确定各层级对应目标，构建
MC
簇间充电规划的综合评价递阶层次结构模型；
[0017]S1.3、
构建
MC
簇间充电决策的准则因素层判断矩阵
A
；
[0018]S1.4、
根据判断矩阵
A
计算
MC
簇间充电决策属性权重向量；
[0019]S1.5、
通过计算判断矩阵
A
的一致性比例进行一致性要求校验，若满足一致性要求，步骤
S1.4
计算得到的决策属性权重向量就是对应的决策属性权值，反之，返回步骤
S1.3
，重新评估并修正准则因素层判断矩阵
A
；
[0020]S1.6、
根据步骤
S1.5
得到的选择待充电簇的决策属性权值，当
WRSN
网络出现簇内节点能量低于能量补充阈值时会发出充电请求，
MC
将前往该簇进行能量补充，如果当前时刻出现待充电簇数目多于一个时，将获取所有的待充电簇的簇节点信息，然后根据决策属性权值和决策属性，通过充电价值计算公式计算所有待充电簇簇列表中各个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、
通过上层层次分析法计算并选取充电簇：获取当前周期所有待充电簇节点的信息，根据上层层次分析法计算各个待充电簇的充电价值，选取充电价值最高的簇作为充电簇；
S2、
根据待充电簇及其充电价值信息，通过融合历史信息的抢占更新策略更新充电簇：根据上层层次分析法计算得到的各个待充电簇的充电价值大小对待充电簇进行排序，得到待充电簇列表并动态截取到历史信息容量池中，结合历史信息判断待充电簇列表中非最高充电价值簇是否前置抢占并更新为充电簇；
S3、
通过下层层次分析法计算并决定簇内节点的充电顺序：获取充电簇的簇内节点，根据下层层次分析法计算各簇内节点的充电优先级，
MC
根据簇内节点的充电优先级大小决定簇内节点的充电顺序；
S4、MC
根据充电顺序选择簇内节点进行能量补充：
MC
每选择一个节点进行能量补充时，首先判断
MC
能否继续完成充电任务，若判断
MC
不能继续完成充电任务，
MC
将返回服务站进行能量补充，反之，
MC
将根据充电顺序继续选择下一个簇内节点进行能量补充，在完成该簇内所有节点的充电工作后，进行下一阶段的充电规划调度
。2.
如权利要求1所述的考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，其特征在于，步骤
S1
中，上层层次分析法计算的具体步骤为：
S1.1、
选择影响
MC
选取待充电簇的决策属性
,
决策属性包含簇间
MC
的移动充电距离
、
簇内节点数
、
簇内节点平均剩余能量
、
簇内节点网络覆盖率；
S1.2、
将影响
MC
充电规划决策的各决策属性层次化，确定各层级对应目标，构建
MC
簇间充电规划的综合评价递阶层次结构模型；
S1.3、
构建
MC
簇间充电决策的准则因素层判断矩阵
A
；
S1.4、
根据判断矩阵
A
计算
MC
簇间充电决策属性权重向量；
S1.5、
通过计算判断矩阵
A
的一致性比例进行一致性要求校验，若满足一致性要求，步骤
S1.4
计算得到的决策属性权重向量就是对应的决策属性权值，反之，返回步骤
S1.3
，重新评估并修正准则因素层判断矩阵
A
；
S1.6、
根据步骤
S1.5
得到的选择待充电簇的决策属性权值，当
WRSN
网络出现簇内节点能量低于能量补充阈值时会发出充电请求，
MC
将前往该簇进行能量补充，如果当前时刻出现待充电簇数目多于一个时，将获取所有的待充电簇的簇节点信息，然后根据决策属性权值和决策属性，通过充电价值计算公式计算所有待充电簇簇列表中各个簇的充电价值，选择充电价值最高的簇作为充电簇
。3.
如权利要求2所述的考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，其特征在于，步骤
S1.2
中综合评价递阶层次结构模型的构建方法如下：将
MC
簇间充电规划决策的目标和属性层次化，把问题分解为目标层
、
准则因素层和决策层的多级分层结构，其中目标层的目标项为
MC
选择待充电的簇，准则因素层的准则为待充电簇的各决策属性，决策层的决策项为可选的待充电簇
。4.
如权利要求2所述的考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，其特征在于，步骤
S1.2
中，根据九度标记法将步骤
S1.1
中所选取的决策属性进行两两比较并构建判断矩阵：
w
i
为决策属性
i
对于决策目标的权重，
a
ij
＝
w
i
/w
j
为决策属性
i
相较于决策属
性
j
对于决策目标的重要程度，通过计算各个决策属性的重要程度构建判断矩阵
A。5.
如权利要求2所述的考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，其特征在于，步骤
S1.6
中的充电价值计算公式为：式中，
rank
为计算簇
i
该决策属性在所有待充电簇簇列表的排序位置，其中，
rank(OMD
i
)
为
MC
上一充电节点位置与簇
i
当前时刻簇
i
簇头节点间距离由小到大排序的排序位置，
rank(CN
i
)
为簇内节点数由大到小排序的排序位置，
rank(CARE
i
)
为簇内节点平均剩余能量由小到大排序的排序位置，
rank(CNC
i
)
为簇内节点网络覆盖率由大到小排序的排序位置，
sequence_length
为待充电簇列表长度
。6.
如权利要求5所述的考虑抢占更新策略和双层层次分析法的移动充电规划算法，其特征在于，如果存在计算得到任意
x
个簇的充电价值相等...

【专利技术属性】
技术研发人员：张烈平，陈泓源，李智浩，黄自晨，尹亚梦，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：