[发明专利]一种多约束条件下的路径规划方法

权利要求书

1.一种多约束条件下的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、确定路径规划的影响因素；

第二步、计算各影响因素的边权值；

第三步、确定各影响因素的综合权重；

第四步、构建多约束条件代价函数，并基于所述边权值和综合权重，计算各条边的最终权值；

第五步、基于各条边的最终权值计算通信路径；

第一步中，将节点间的距离、节点带宽、节点在线时长、节点使用频率以及目标登录频率这五个因素作为约束条件，即所述影响因素；

所述节点间的距离是路径规划中的计量指标，节点间的距离越大，边的这项权值就越大；假设两个节点为A和B，A的经纬度为(A_Lng，A_Lat)，B的经纬度为(B_Lng，B_Lat)，它们间的距离为D_AB，则D_AB表示为：

所述节点带宽是单位时间内能传输的数据量，反映通信过程中的网速，选择带宽高于预设值的节点，能够进一步保证通信过程中的实时性；

所述节点在线时长是衡量节点稳定性的重要因素，节点在线时长越长，信誉度越高，数据包成功传输的概率也越大；

所述节点使用频率是指节点在一段时间内，作为通信链路构建节点的次数，这个值反映了节点的使用频率，选择使用频率低于预设值的节点，能够提高路径选择的随机性；

所述目标登录频率反映节点在一段时间内被其它不明使用者登录的频率，选择目标登录频率低于预设值的节点，能够降低通信安全风险；

第二步具体为：

对于节点间的距离，直接进行归一化处理：

假设通信网络中共有n个节点，其中一条通信路径P由节点1，节点2，…，节点i组成，数据包通过该路径的传输距离表示为：

式中D_k,k+1表示节点k与节点k+1之间的传输距离；

对D_k,k+1进行归一化得到为节点k与节点k+1之间边的距离权值；

在节点带宽、节点在线时长、节点使用频率以及目标登录频率四项因素中，节点间边的各因素的权值由两节点共同决定，不同的因素具有不同的量纲，因此先进行归一化处理，具体方法如下：

权值因素类型分为正指标和逆指标两种，节点带宽、节点在线时长是正指标，即，值越大越好，节点使用频率以及目标登录频率属于逆指标，即，值越小越好，首先对正、逆指标分别进行不同的最小-最大规范化处理，如表1所示，使各因素转化为同一量纲，然后通过相邻两节点的因素权值计算边的权值，最后对边的权值统一进行归一化处理；

表1最小-最大规范化的计算方法

对于节点在线时长，设节点k的在线时长用t_k表示，网络中节点的最长在线时长用M(t)表示，最短在线时长用m(t)表示，则有：

M(t)＝max{t₁,t₂,…,t_n} (3)

m(t)＝min{t₁,t₂,…,t_n} (4)

利用最小-最大规范化方法对节点在线时长进行线性变换，将在线时长映射到[0,1]之间：

节点k与节点k+1之间的在线时长权值函数用O_k,k+1来表示，边的在线时长权值与节点的在线时长之间属于乘法约束：

O_k,k+1＝o_k*o_k+1 o_k≤1 o_k+1≤1 (6)

最后对O_k,k+1进行归一化得到

根据函数的性质可知取最小值等价于t_k和t_k+1取最大值，符合Dijkstra算法搜索最小权值的原理和边权值为非负数的要求；

最后计算出节点带宽、节点在线时长、节点使用频率以及目标登录频率四项因素的边权值，分别用以及表示；

第三步中，综合使用主观赋权法和客观赋权法来确定各影响因素的权重确定各影响因素的综合权重；

第三步中，本发明中采用层次分析法作为主观赋权法，层次分析法将定量分析与定性分析相结合，对各因素间两两比较，得到比较矩阵，最终得到权值的权重，具体步骤如下：

设节点间的距离、节点带宽、节点在线时长、节点使用频率以及目标登录频率五项因素集V＝{V₁,V₂,…,V₅}，将它们两两比较得到比较矩阵C：

其中c_ij的取值依据用户主观意愿确定；

计算各影响因素的重要性指数：

构建判断矩阵B：

求解判断矩阵B的最大特征根λ_max，其对应的特征向量即为权重向量Q＝(α₁,α₂,…,α₅)，并将其做归一化处理，即且α_i≥0，即求出各因素的主观权重；

第三步中，采用熵权法作为客观赋权法，计算过程如下：

假定五项因素中，每项因素中都有m个客观数据，则得到多因素评价矩阵：

其中，x_ij表示第j项因素的第i个客观数据的数值；

然后得到规范化的决策矩阵P＝(p_ij)_m×5，即

因素包含的信息熵值为：

其中，k＝1/lnm，k与客观数据的个数有关，令h＝1，则：

而当p_ij＝0时，规定p_ijlnp_ij＝0，则有0≤h_j≤1；

计算各因素的熵权值作为客观权重：

第三步中，将主观权重和客观权重相结合得到综合权重，具体步骤如下：

结合根据层次分析法计算的各因素的主观权重向量Q＝(α₁,α₂,…,α₅)，以及利用熵权法计算出的各因素的客观权重向量R＝(β₁,β₂,…,β₅)，得到综合权重T＝(τ₁,τ₂,…,τ₅)，其中第i项因素的综合权重τ_i表示为：

将综合权重τ_i归一化，即

第四步中，综合考虑节点间距离、节点带宽、节点在线时长、节点使用频率以及目标登录频率五个因素，根据主、客观赋权法来确定多约束条件下各权值的权重，构建多约束条件代价函数计算各条边的最终权值，数学表达式如下：

式中，F_k,k+1——相邻节点k与节点k+1之间边的最终权值；

ω₁～ω₅——不同影响因素的综合权重；

—相邻节点k与节点k+1之间边的距离权值；

——相邻节点k与节点k+1之间边的节点带宽权值；

——相邻节点k与节点k+1之间边的节点在线时长权值；

——相邻节点k与节点k+1之间边的节点使用频率权值；

——相邻节点k与节点k+1之间边的目标登录频率权值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第五步中，将各条边的最终权值等价转换为Dijkstra算法中的路径长度，Dijkstra算法的最终输出结果即为多约束条件下规划出的通信路径。