基于遗传算法多目标优化的流域传感器覆盖网优化方法
【专利摘要】本发明提供一种基于遗传算法多目标优化的流域传感器覆盖网优化方法，其使用遗传算法多目标优化将河流流域传感器覆盖网优化问题转化为0/1多目标规划问题，通过染色体的遗传、交叉及变异等遗传算法操作，并通过监测传感器覆盖网适应度值的比较最终实现监测传感器覆盖网的合理优化选取。另外，本发明的算法采用了多个评估指标对监测传感器覆盖网适应度进行加权评估，分别是“监测节点流域特征系数”，“监测节点传感器网络传输范围系数”，“监测节点传感器使用费用系数”和“监测节点环境干扰系数”，这可以供决策者根据河流流域传感器覆盖网布局的需要，灵活调整指标权重，从而提升算法的适应性。
【专利说明】基于遗传算法多目标优化的流域传感器覆盖网优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于遗传算法多目标优化的流域传感器覆盖网优化方法。
【背景技术】
[0002] 我国幅员辽阔、环境复杂、江河众多、南北差异较大，对河流流域水文数据进行采 集和管理是一项非常重要的基础性工作，各江河管理部门每年都投入了大量人力、物力以 完成水文数据的采集和整理工作。尤其是近年来随着经济的发展，自然环境遭受了极大程 度的破坏，水污染日益严重，采取现代化监测手段构建流域传感器覆盖网以完成水文数据 的实时采集和汇总，已十分重要。
[0003] 目前对于流域水文数据采集，比较常见的方法是在流域内特定位置设置人工监测 或设备监测点，并定期收集水文监测数据，然后再集中进行存储、分析和管理利用。近年来， 随着检测技术的发展，已经推出了若干可以对流域水文数据进行实时在线监测的电子设 备，并且借助通信技术，通过构建传感器通信网络可以实现对流域水文监测数据的远程传 输。然而，就目前流域水文数据采集监测点的设置方法，其对于水文数据采集监测点的设 置仍然是根据历史经验进行点状分散式布置的，并没有依据监测点流域特征以及监测点设 备运行成本、环境干扰等其它因素进行综合分析而形成合理、科学、完备的流域传感器覆盖 网。因此为了进一步提高流域水文数据的监测和覆盖能力，需要建立一种能够覆盖河流流 域的流域传感器覆盖网。考虑到流域水文环境复杂，还需要根据监测点流域特征、监测点传 感器网络数据传输范围、各种监测传感器使用成本以及可能存在的干扰因素等进行综合分 析，对流域传感器覆盖网分布进行合理优化。
[0004] 目前，通过公开文献可以查阅到关于传感器覆盖网优化方法相关的专利申请以及 学术期刊论文，包括
【发明者】李喆, 谭德宝, 申邵洪, 张穗, 陈蓓青, 文雄飞, 向大享 申请人:长江水利委员会长江科学院