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    微粒群導(dǎo)向虛擬力算法在優(yōu)化垃圾處理站點(diǎn)的應(yīng)用

    2014-11-26 10:29:05范漪萍
    新媒體研究 2014年16期

    范漪萍

    摘 要 北京市是我國的首都和人口聚集地,巨大的城市規(guī)模和人口規(guī)模給北京市帶來大量的生產(chǎn)生活垃圾,在現(xiàn)有的垃圾站點(diǎn)部署形勢下,由于站點(diǎn)分布密度的不合理造成了區(qū)域垃圾處理能力冗余或匱乏的情況。本文針對此問題,結(jié)合微粒群算法提出了一種基于微粒群導(dǎo)向虛擬力的站點(diǎn)部署策略,通過算法仿真分析可以看出該算法優(yōu)化了站點(diǎn)的部署,提高了站點(diǎn)的覆蓋率。

    關(guān)鍵詞 微粒群;虛擬力;垃圾站點(diǎn)

    中圖分類號:TP2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1671-7597(2014)16-0071-01

    近些年來,隨著城市規(guī)模和人口規(guī)模的不斷擴(kuò)大,給城市環(huán)衛(wèi)工作帶來了巨大的壓力和挑戰(zhàn),特別是對于垃圾站點(diǎn)的處理能力。據(jù)了解,北京市現(xiàn)有的垃圾站點(diǎn)在實(shí)際應(yīng)用中存在諸多問題,其中最主要的問題就是在規(guī)劃建設(shè)時(shí),站點(diǎn)部署不合理,有的地方站點(diǎn)過多,部署密度過大,造成垃圾處理能力冗余,而有的地方垃圾站點(diǎn)較少,根本不能滿足片區(qū)的垃圾處理需求。針對以上問題,本文提出了一種基于算法控制的站點(diǎn)部署方案。

    1 部署策略

    垃圾站點(diǎn)在實(shí)際部署時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)覆蓋盲點(diǎn)或是站點(diǎn)分布不均勻?qū)е碌恼军c(diǎn)資源浪費(fèi)和局部過于飽和等問題。因此為了解決以上問題,本文提出了基于虛擬力導(dǎo)向微粒群的站點(diǎn)部署

    算法。

    虛擬力算法:虛擬力算法的算法思想首先是基于粒子抽象的,在城市垃圾站點(diǎn)部署中,虛擬力算法則是將垃圾站部署網(wǎng)絡(luò)中的單位站點(diǎn)抽象成粒子,站點(diǎn)的部署區(qū)域抽象成復(fù)雜的勢力場,粒子會在此勢力場中根據(jù)場力作用,達(dá)到一個勢力場平衡的位置,在垃圾站部署網(wǎng)絡(luò)中,站點(diǎn)所受的虛擬力是整個勢力場的矢量值,單位站點(diǎn)在矢量勢力的作用下到達(dá)區(qū)域的某一位置,使得站點(diǎn)能夠均勻分布。

    假設(shè)垃圾站站點(diǎn)所受到的虛擬力為,和分別指站點(diǎn)對的作用力和障礙物對站點(diǎn)的作用力,在本文的仿真研究中,忽略障礙物對站點(diǎn)部署的影響。在虛擬力的作用下,站點(diǎn)由原位置到達(dá)新的位置。設(shè)定是垃圾站站點(diǎn)的最大移動距離(垃圾站站點(diǎn)的能量有限),是作用于站點(diǎn)的虛擬力,和分別是虛擬力作用于兩條軸上的分量,是虛擬力閥值,當(dāng)垃圾站站點(diǎn)所受到的虛擬力小于該值時(shí),則不移動。

    從上述過程中可以看出,虛擬力算法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)站點(diǎn)的均勻分布,但是其缺陷在于它不能夠?qū)崿F(xiàn)站點(diǎn)的全局優(yōu)化,即在指定區(qū)域內(nèi),虛擬力算法不能夠掌握站點(diǎn)的分布數(shù)量,同時(shí),虛擬力算法中,視所有站點(diǎn)均為可移動的站點(diǎn),這在實(shí)際應(yīng)用中是不現(xiàn)實(shí)的。

    微粒群算法是一種以實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化的覆蓋算法,微粒群算法的思想是假設(shè)n維搜索空間中存在數(shù)量為m的微粒群,微粒i的位置為Xi,粒子運(yùn)動速度為Vi,Pi為微粒所經(jīng)過的最佳位置,c1,c2為加速因子,分別用于調(diào)節(jié)微粒向局部最優(yōu)和全局最優(yōu)的進(jìn)化步長,r1j,r2j為獨(dú)立隨機(jī)數(shù),其閾值范圍為

    [0,1],為慣性因子,隨著迭代次數(shù)的增大而減小。

    從上述過程可知,微粒群算法原則是實(shí)現(xiàn)覆蓋率的最大化,同時(shí),微粒群算法其算法思想中,可以接受固定粒子的存在,因此就消除了固定粒子對算法的影響。但另一方面,微粒群算法的計(jì)算復(fù)雜度較高,算法計(jì)算耗時(shí)較大。

    因此,本文結(jié)合虛擬力算法和微粒群算法,提出了一種基于虛擬力導(dǎo)向微粒群的站點(diǎn)部署優(yōu)化策略,在此算法中,虛擬力算法能夠高效地完成區(qū)域站點(diǎn)的散布過程,微粒群算法對全局進(jìn)行優(yōu)化并消除固定站點(diǎn)對于站點(diǎn)部署的限制,同時(shí)為加快微粒群算法收斂速度,指導(dǎo)微粒向全局最優(yōu)進(jìn)化,虛擬力導(dǎo)向微粒群優(yōu)化策略在各粒子的速度進(jìn)化中加入虛擬力的影響,是用于調(diào)節(jié)虛擬力影響的加速因子,是與和相互獨(dú)立的隨機(jī)數(shù),其中,各元素的上角標(biāo)表示粒子序號和元素序號,下角標(biāo)則對應(yīng)虛擬力在相應(yīng)坐標(biāo)軸的分量。

    2 算法仿真

    2.1 算法原則

    1)由于站點(diǎn)部署不受障礙物影響,因此假設(shè)障礙物不啟用,在算法編寫中障礙物設(shè)置為0;2)部署區(qū)域的形狀和面積,考慮到北京市主要監(jiān)控區(qū)域的地理規(guī)則呈現(xiàn)為正方形,由于考慮到算法仿真的可執(zhí)行性,將部署區(qū)域設(shè)置為1000單位的正方形;3)垃圾站站點(diǎn)的覆蓋能力,規(guī)定單站點(diǎn)覆蓋半徑為60;4)固定站點(diǎn)設(shè)置,虛擬力導(dǎo)向微粒群算法中需要設(shè)置固定站點(diǎn)用以判斷站點(diǎn)間的距離與閥值關(guān)系,固定站點(diǎn)控制參數(shù)為0,可移動站點(diǎn)控制參數(shù)為1。

    2.2 算法仿真

    1)對正方形區(qū)域內(nèi)的固定站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)布局進(jìn)行初始化;2)對區(qū)域內(nèi)所有站點(diǎn)進(jìn)行布局初始化;3)調(diào)用虛擬力導(dǎo)向微粒群函數(shù)進(jìn)行站點(diǎn)移動,站點(diǎn)控制參數(shù)為0則不參與移動,并以此迭代;4)當(dāng)站點(diǎn)控制參數(shù)均為0時(shí)停止迭代;5)計(jì)算覆蓋率并繪制收斂曲線。

    3 仿真分析

    從第二和第三圖可以看出,經(jīng)過虛擬力導(dǎo)向微粒群算法優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)布局在區(qū)域內(nèi)的分布更為合理,經(jīng)過多次迭代后站點(diǎn)部署覆蓋率達(dá)到了95%,因此可以看出此算法對于站點(diǎn)的部署優(yōu)化效果是十分明顯的。

    3 結(jié)束語

    通過仿真分析可以發(fā)現(xiàn),本文提出的微粒群導(dǎo)向虛擬力算法對北京市站點(diǎn)部署的優(yōu)化效果是非常明顯的,但是在實(shí)際部署過程中,考慮到地理位置和區(qū)域環(huán)境的影響,算法的實(shí)施性不一定能達(dá)到最優(yōu),在后續(xù)的工作中,本文的研究方向?qū)⒕唧w結(jié)合北京市的具體情況,研究在本文算法的指導(dǎo)下,實(shí)際環(huán)境中的站點(diǎn)部署方案。

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