[发明专利]一种基于免疫算法的电力通信网接入点的选址规划方法在审

专利信息
申请号: 201610035168.5 申请日: 2016-01-19
公开(公告)号: CN105719016A 公开(公告)日: 2016-06-29
发明(设计)人: 霍朝辉;步冬静;江龙才;汤中会;牛景平;程洪;陈亨波;朱晓东;吴齐 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网安徽省电力公司池州供电公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/30;H02J13/00
代理公司: 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 代理人: 陆丽莉;何梅生
地址: 100761 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 免疫 算法 电力 通信网 接入 选址 规划 方法
【权利要求书】:

1.一种基于免疫算法的电力通信网接入点的选址规划方法,是应用于电力通信网与外部业务系统进行数据通信的网络环境中,其特征是,所述选址规划方法是按如下步骤进行:

步骤1、使用无向图G(E,L)表示电力通信网的拓扑结构;E和L分别表示所述电力通信网的终端节点集和链路集;并有,E={e1,e2,…,ei,…en};ei表示第i个终端节点;1≤i≤n;n表示终端节点的个数;将所述链路集L中任意一条链路表示为l,l∈L;

假设所述电力通信网的终端节点集E中部署N个接入点;则由N个接入点形成M条路由P;假设选择第s个终端节点es为第j个接入点;1≤s≤n;1≤j≤N;则所述第i个终端节点ei到第j个接入点的路由表示为pi,j,并有表示所述第i个终端节点ei到第j个接入点的路由pi,j中第k条链路;1≤k≤m;m表示所述第i个终端节点ei到第j个接入点的路由pi,j中链路的总数;

步骤2、利用式(1)计算所述电力通信网的建设成本C:

C=Σi=1nci×xi---(1)]]>

式(1)中,ci表示在第i个终端节点ei上部署接入点的开销;xi∈{0,1};当xi=1时,表示在第i个终端节点ei上部署接入点,当xi=0时,表示第i个终端节点ei不部署接入点;

步骤3、利用式(2)计算第i个终端节点ei到第j个接入点ej的路由pi,j的可靠性ri,j

ri,j=Πvkpi,jrvk(i,j)---(2)]]>

式(2)中,表示所述第i个终端节点ei到第j个接入点的路由pi,j中第k条链路的可靠性;

步骤4、利用式(3)和式(4)计算所述电力通信网的平均可靠性

R=1M×Σpi,jPMΣi=1nyi,j×ri,j---(3)]]>

Σi=1nyi,j=1---(4)]]>

式(3)中,yi,j∈{0,1},当yi,j=1时,表示通过路由pi,j转发第i个终端节点ei的流量;当yi,j=0时,表示没有通过路由pi,j转发第i个终端节点ei的流量;

式(4)表示任意个终端节点和第j个接入点之间只有一个路由;

步骤5、假设所述链路集L中任意一条链路l发生故障,则利用式(5)和式(6)计算所述电力通信网的平均可靠性

Rl=1M×Σpi,jPlMΣi=1nyi,jl×ri,j---(5)]]>

Σi=1nyi,jl=1---(6)]]>

式(5)中,当时,表示当链路l发生故障时,通过路由pi,j转发第i个终端节点ei的流量;当时,表示当链路l发生故障时,没有通过路由pi,j转发第i个终端节点ei的流量;Pl表示当链路l发生故障时,由N个接入点形成M条路由;

步骤6、利用式(7)计算数据包经过路由pi,j发送至外部业务系统的总时延

tpi,j=ta+m×ttra+tpro×Σk=1mlenk(i,j)---(7)]]>

式(7)中,表示数据包到达路由pi,j中第k条链路时所需等到的队列长度;ttra表示数据包在一条链路中的传输时延;tpro表示一个终端节点响应数据包的处理时延;ta表示数据包从接入点发送至外部业务系统的传输时延;

步骤7、利用式(8)计算经过M条路由P传送数据包到外部系统的平均时延

t=1M×ΣPi,jP(ta+m×ttra+tpro×Σk=1mlenk(i,j))---(8)]]>

步骤8、利用式(9)获得接入点选址规划的数学模型:

minC=Σi=1nci×xi]]>

s.t.R=1M×Σpi,jPMΣi=1nyi,j×ri,jμΣi=1nyi,j=1Rl=1M×Σpi,jPlMΣi=1nyi,j×ri,jμlΣi=1nyi,jl=1t=1M×ΣPi,jP(ta+m×ttra+tpro×Σk=1mlenk(i,j))τ---(9)]]>

式(9)中,μ表示网络可靠性阈值,μl表示当链路l发生故障时,网络可靠性阈值,τ表示网络时延阈值;

步骤9、参数设置:

根据电力通信网的规模设定种群规模为NR

定义记忆细胞数量为Nm、最大迭代次数为ω、进化次数为t;

初始化NR=α、Nm=β、ω=λ、t=0、θ=a、

步骤10、以所述数学模型为抗原,将随机生成α个抗体的初始抗体群;

步骤11、抗体评价

计算抗体与抗原间的亲和度以及抗体与抗体之间的亲和度,从而计算抗体浓度和期望繁殖概率;

步骤12、生成记忆细胞

将抗体与抗原的亲和度进行降序排序,取前β个抗体作为记忆细胞;

步骤13、形成父代子群

根据抗体与抗原的亲和度与抗体浓度的比值获得抗体的遗传率;将抗体的遗传率按降序排序,并提取前α-β个抗体作为父代种群;对父代种群进行克隆形成父代子群;

步骤14、群体更新

对所述父代子群中的抗体进行变异,变异后的抗体按比例接种局部疫苗,从而生成新群体,将所述记忆细胞加入所述新群体组成新一代抗体群;

步骤15、判断t>λ是否成立,若成立,则将所述新一代抗体群作为最优解输出;否则,将t+1赋值给t,并返回步骤11顺序执行。

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