本发明涉及到物联网技术领域，特别是一种物联网网关最优节点选择方法。
背景技术：
现有技术提供的物联网网关，容易出现数据阻塞。物联网是一种超大规模的网络，在物联网上传输的数据可以看成是海量数据，同时每个网络的数据处理能力有限，因此很容易在网关上出现数据阻塞。此时使用局部优化的方法，虽然在一定程度上会减轻拥塞的程度，但是并不能从根本上解决和预防拥塞的产生。如果要从根本上解决和预防拥塞的产生，必须从产生拥塞的源头入手。因为实际中从物联网感知层流入的物联网的数据占整个网关转发数据量的绝大部分，因此在物联网感知层中根据每个网关的负载压力来选择合适的不同的网关作为转发到物联网的桥梁时，才能避免网络上出现拥塞。现有技术目前还没有提供高效的网关的选择方法。
技术实现要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种物联网网关最优节点选择方法，其包括以下步骤：
S1：将不同的网络节点作为搜索粒子形成粒子群，初始化粒子群，随机初始化各粒子的速度、位置以及设定群体的规模、最大迭代次数、最大速率；
S2:根据具体的目标函数计算各个粒子的适应值，将各个粒子的位置和适应值保存在自身极值中，将所有粒子自身极值中适应值最优的那个个体的位置和适应值保存在全局极值中；
S3：按照公式
vij(t+1)＝vij(t)+c1r1(pij(t)-xij(t))+c2r2(pgj(t)-xgj(t))
计算各个粒子下一轮的速度；
其中i代表的事粒子i，j代表的是该粒子的维度是第j维，t代表的是该粒子处于低t代；C1以及C2代表的是加速度常数，C1表示的是粒子向本身最优方位的加速的权重值，C2表示的是粒子向全局最优方位的加速的权重值；r1和r2表示在0和1之间的两个相互独立的随机函数，表示粒子可能出现变异的情形；xij和vij分别表示粒子的位置和速度，pij和pgi分别表示个体的历史最优位置和全局的历史最优位置；
S4：按照公式
xij(t+1)＝xij(t)+vij(t)
计算各个粒子下一轮的位置；
S5：根据目标函数重新计算各个粒子的适应值；
S6：更新各个粒子的自身最优位置，如果粒子当前的适应值优于自身历史最优位置对应的适应值，则将当前的位置作为新的自身最优位置；
S7：更新群体的全局最优位置，如果当前最优个体的适应值优于全局历史最优位置对应的适应值，则将这个最优个体的位置作为新的全局最优位置。
本发明具有以下有益效果：
本发明保证了选择出的网关能够满足物联网动态特性、以数据为中心特性和地理空间分布不均衡特性；同时本发明对传统粒子群算法进行了改进，改进后的粒子群算法可以更快更准确地选择出合适的节点成为网关，更适合物联网的动态变化特性。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种物联网网关最优节点选择方法，其包括以下步骤：
S1：将不同的网络节点作为搜索粒子形成粒子群，初始化粒子群，随机初始化各粒子的速度、位置以及设定群体的规模、最大迭代次数、最大速率；
S2:根据具体的目标函数计算各个粒子的适应值，将各个粒子的位置和适应值保存在自身极值中，将所有粒子自身极值中适应值最优的那个个体的位置和适应值保存在全局极值中；
S3：按照公式
vij(t+1)＝vij(t)+c1r1(pij(t)-xij(t))+c2r2(pgj(t)-xgj(t))
计算各个粒子下一轮的速度；
其中i代表的事粒子i，j代表的是该粒子的维度是第j维，t代表的是该粒子处于低t代；C1以及C2代表的是加速度常数，C1表示的是粒子向本身最优方位的加速的权重值，C2表示的是粒子向全局最优方位的加速的权重值；r1和r2表示在0和1之间的两个相互独立的随机函数，表示粒子可能出现变异的情形；xij和vij分别表示粒子的位置和速度，pij和pgj分别表示个体的历史最优位置和全局的历史最优位置；
S4：按照公式
xij(t+1)＝xij(t)+vij(t)
计算各个粒子下一轮的位置；
S5：根据目标函数重新计算各个粒子的适应值；
S6：更新各个粒子的自身最优位置，如果粒子当前的适应值优于自身历史最优位置对应的适应值，则将当前的位置作为新的自身最优位置；
S7：更新群体的全局最优位置，如果当前最优个体的适应值优于全局历史最优位置对应的适应值，则将这个最优个体的位置作为新的全局最优位置；
本发明保证了选择出的网关能够满足物联网动态特性、以数据为中心特性和地理空间分布不均衡特性；同时本发明对传统粒子群算法进行了改进，改进后的粒子群算法可以更快更准确地选择出合适的节点成为网关，更适合物联网的动态变化特性。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。