本发明属于智慧组网领域，具体是一种基于物联网技术的智慧组网联动系统及方法。
背景技术：
1、物联网技术极大地促进了智能化设备间的互联互通，基于物联网技术的智慧组网联动系统及方法是一种采用物联网技术计算优化组网结构，提高组网中节点设备信息传输和处理能力的方法。
2、在目前已有的近似方案中，例如，cn113543046b一种用于电网的blemesh组网的智能控制系统，这种方案针对现有物联网络技术的功耗高、移动性差、协议复杂、无法与智能手机直连的技术问题，这种方案利用ble组播技术降低功耗，将蓝牙设备与智能手机建立ble连接，通过gatt协议互相通信，同时下发智能手机的命令以及关联设备，而不需要中继其他节点的消息的技术手段，实现了支持智能联动，现场高清视频5g实时传送的技术效果，但存在蓝牙的覆盖范围仍然受地形和建筑物等障碍物的影响，需要部署更多的中继点来实现完全覆盖的技术问题；
3、此外，系统成本和比特率之间通常存在冲突：降低系统成本可能会减少智能网关数量，从而降低比特率，而提高比特率可能需要增加智能网关数量，从而提高系统成本。例如，cn115499282b基于原生ipv6构建柔性组网联动管理的方法及系统，这种方案针对现有技术不能根据差异化的网络业务需求实现场景化定制，和边缘路由器的运维管理较为复杂的技术问题，通过控制器下发边缘路由器配置，控制器的北向接口负责网络业务需求订制，南向接口控制边缘路由器的技术手段，实现了网络与应用的结合，满足场景化网络需求，实现边缘路由器统一管理及控制，有效屏蔽边缘路由器设备差异，增强了扩展性及兼容性的技术效果，但存在lora智能网关的成本比其他低功率广域网络的智能网关更高，未考虑到组网部署成本的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了一种基于物联网技术的智慧组网联动系统及方法。针对现有技术存在蓝牙的覆盖范围仍然受地形和建筑物等障碍物的影响，需要部署更多的中继点来实现完全覆盖的技术问题，本方案采用启发式算法通过评估需要服务的终端设备的位置和数量，确定网关节点的部署方案，以较低的成本，有效满足了智能网关覆盖范围；针对现有技术存在lora智能网关的成本比其他低功率广域网络的智能网关更高，未考虑到组网部署成本的技术问题，本方案创造性地提出了一种结合帕累托前沿技术的智能网关优化方法，在系统成本与覆盖质量之间找到最佳平衡点，找到既能降低系统成本，又能保证较高比特率的组网联动解决方案。
2、本发明采取的技术方案如下：本发明提供了基于物联网技术的智慧组网联动系统，所述系统包括当前组网评分模块、目标初始化模块、初始的候选解集合生成模块、迭代更新模块、筛选最佳解模块和组网优化模块；
3、所述当前组网评分模块评估当前组网质量；
4、所述目标初始化模块确定部署成本最小化目标函数和比特率最大化目标函数；
5、所述初始的候选解集合生成模块生成候选解，得到初始的候选解集合；
6、所述迭代更新模块优化候选解集合；
7、所述筛选最佳解模块从所有候选解中筛选获得非支配解，再从非支配解中筛选获得最佳解；
8、所述组网优化模块根据最佳解，生成组网联动解决方案。
9、本发明还提供了基于物联网技术的智慧组网联动方法，该方法包括以下步骤：
10、步骤s1：当前组网评分，用于评估当前组网的信号质量，具体为，lora广域网由节点设备组成，节点设备包括终端节点、智能网关、网络覆盖器和应用覆盖器，计算lora广域网中当前智能网关与终端节点之间的距离，根据所述距离，将信号质量分为不同的等级，并分配相应的比特率性能得分，所述比特率性能得分表示智能网关和终端节点之间的信号质量，智能网关与终端节点的距离越近，比特率性能得分越高，在智能网关覆盖范围之外的终端节点，比特率性能得分为0：
11、步骤s2：目标初始化；
12、步骤s3：初始的候选解集合生成，用于提供lora广域网中智能网关位置选择的初始解集，具体为，根据当前智能网关与终端节点的位置和数量，随机生成候选解，得到初始的候选解集合，所述候选解中的值表示能够覆盖任一终端节点的智能网关位置的优先级；
13、步骤s4：迭代更新，具体为，在确保每个终端节点至少有一个智能网关覆盖并确保每个智能网关覆盖的终端节点数量不超过智能网关最大容量的条件下，优化候选解集合：
14、步骤s5：筛选最佳解；
15、步骤s6：组网优化，具体为，根据最佳解，生成组网联动解决方案，优化lora广域网中智能网关数量和位置，动态调整网络拓扑结构，实现节点设备之间的智能联动。
16、进一步的，在步骤s2中，目标初始化，具体包括以下步骤：
17、步骤s21：成本最小化，具体为，定义第一决策变量，所述第一决策变量表示在位置r是否部署智能网关，如果在位置r部署智能网关则第一决策变量为1，否则第一决策变量为0，计算部署成本最小化目标函数，所用公式如下：
18、；
19、式中，表示部署成本最小化目标函数，表示在位置r部署智能网关的运营成本，表示在位置r部署智能网关的第一决策变量，表示智能网关候选位置集；
20、步骤s22：比特率最大化，用于优化智能网关部署中的信号覆盖质量，具体为，定义第二决策变量，所述第二决策变量表示在位置r的智能网关是否为终端节点提供覆盖，预先设置t1，所述t1表示智能网关可以覆盖的最远距离，如果在位置r的智能网关能覆盖终端节点，且智能网关和终端节点之间的距离小于等于t1，则第二决策变量为1，否则第二决策变量为0，计算比特率最大化目标函数，所用公式如下：
21、；
22、式中，表示比特率最大化目标函数，表示终端节点的总数，表示终端节点索引，表示第二决策变量，表示所述比特率性能得分；
23、步骤s23：目标综合，具体为，采用帕累托前沿技术，根据部署成本最小化目标函数和比特率最大化目标函数，构建综合目标函数。
24、进一步的，在步骤s4中，迭代更新，具体包括以下步骤：
25、步骤s41：更新黑盒概率，用于在每次迭代中根据黑盒方法的历史表现动态调整黑盒方法的权重，具体为，确定m个候选解改进方法，将候选解改进方法记为黑盒方法，所有黑盒方法组成黑盒操作集合，计算任一黑盒方法的被选择概率，所用公式如下：
26、；
27、；
28、式中，表示第轮迭代中选择第个黑盒方法的概率，表示黑盒方法的索引，表示第个黑盒方法被选择的次数，表示第个黑盒方法在第轮迭代中所有候选解综合目标函数的平均值，是奖励因子，表示第个黑盒方法在第轮迭代中是否找到非支配解，如果第个黑盒方法找到非支配解，奖励因子自增加1，表示在第轮迭代中找到的非支配解的综合目标函数，表示临时变量，表示控制权重，表示缩放因子，表示黑盒方法总数量；
29、步骤s42：黑盒应用，具体为，通过被选择概率从黑盒操作集合中选择一个黑盒方法，采用被选中的黑盒方法更新候选解，得到新候选解；
30、步骤s43：候选解更新，用于选择下一轮迭代的候选解，具体为，通过比较当前候选解与通过黑盒方法改进的新候选解，决定是否更新候选解，如果通过黑盒方法改进的新候选解的综合目标函数优于当前候选解的综合目标函数，则候选解更新为通过黑盒方法改进的新候选解，否则，候选解保持不变，所用公式如下：
31、；
32、式中，表示第个候选解的第个元素在第次迭代中的值，表示第个候选解的第个元素在第次迭代中的值，表示在第次迭代中通过黑盒方法改进的第个候选解的第个元素的值，表示所述综合目标函数。
33、进一步的，在步骤s5中，筛选最佳解，具体包括以下步骤：
34、步骤s51：从所有候选解中筛选获得非支配解，将所有非支配解记为帕累托最优解集；
35、所述非支配解，是指至少在一个目标函数上优于其他候选解，而在其他目标函数上不劣于其他候选解的候选解；
36、步骤s52：构建决策矩阵，具体为，以非支配解的个数为行，以目标函数的数量为列，构建帕累托最优解集的决策矩阵；
37、步骤s53：标准化，具体为，对所述决策矩阵进行标准化，将决策矩阵标准化为无量纲形式；
38、步骤s54：矩阵加权，具体为，根据目标函数的重要性为决策矩阵分配权重，构建加权标准化矩阵；
39、步骤s55：确定正理想解和负理想解，所述正理想解是由帕累托最优解集中所有非支配解的每个目标函数的最大值组成的解，所述负理想解是由帕累托最优解集中所有非支配解的每个目标函数的最小值组成的解；
40、步骤s56：正理想距离，计算每个非支配解与正理想解的欧几里得距离；
41、步骤s57：负理想距离，计算每个非支配解与负理想解的欧几里得距离；
42、步骤s58：计算相对接近度，所用公式如下：
43、；
44、式中，表示相对接近度，表示非支配解与正理想解的欧几里得距离，示非支配解与负理想解的欧几里得距离；
45、步骤s59：选择最佳解，具体为，根据所述相对接近度对帕累托最优解集中的非支配解进行排序，将相对接近度最高的非支配解记为最佳解。
46、采用上述方案本发明取得的有益效果如下：
47、（1）针对现有技术存在蓝牙的覆盖范围仍然受地形和建筑物等障碍物的影响，需要部署更多的中继点来实现完全覆盖的技术问题，本方案采用启发式算法通过评估需要服务的终端设备的位置和数量，确定网关节点的部署方案，以较低的成本，有效满足了智能网关覆盖范围；
48、（2）针对现有技术存在lora智能网关的成本比其他低功率广域网络的智能网关更高，未考虑到组网部署成本的技术问题，本方案创造性地提出了一种结合帕累托前沿技术的智能网关优化方法，在系统成本与覆盖质量之间找到最佳平衡点，找到既能降低系统成本，又能保证较高比特率的组网联动解决方案。