一種基于粒子群優(yōu)化的電力通信網路由優(yōu)化方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)的自動化技術，具體涉及一種基于粒子群優(yōu)化的、以節(jié)能為 目標的、電力通信網絡路由優(yōu)化方法。
【背景技術】
[0002] 電力通信網絡對電力傳輸網絡起著重要輔助作用，作為行業(yè)性的專用通信網，電 力通信網是隨電力系統(tǒng)的發(fā)展需要而逐步形成和發(fā)展的。它主要用來緩解公網發(fā)展緩慢而 造成的通信能力不足和填補公網難以滿足的電力部門的一些特殊的通信需求，以保證電力 專業(yè)化生產正常高效地進行，進而促進整個國民經濟的發(fā)展。
[0003] 對于電力通信網絡維護的方法中，目前有兩個主要的研究方向。一個是評估各個 節(jié)點的重要性，在遇到突發(fā)情況時，根據重要性的排序，安排人員進行維護工作。另一個是 在平時就保留一定冗余通信能力，突發(fā)情況時，對路由器進行設置，通過優(yōu)化算法優(yōu)化，更 改整個網絡的各個節(jié)點通過順序，從而保證網絡的正常運行。
[0004] 在第二種方法中，現(xiàn)有的技術方案大多是起源于光纖網絡恢復優(yōu)化問題研究，其 主要的研究手段是采用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法去解決多目標的優(yōu)化問題，能夠在預設人工權值下 進行多目標優(yōu)化。這種方法解決了優(yōu)化問題的同時，存在了兩個問題，一個是單目標優(yōu)化算 法去優(yōu)化多目標問題，帶來了可選結果的不確定性；第二個是其優(yōu)化目標沒有完全適應電 力通信網絡的特點。

【發(fā)明內容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術的不足，提供一種基于多目標粒子群優(yōu) 化的電力通信網路由優(yōu)化方法，采用了多目標粒子群算法優(yōu)化，結果確定性好適應了電力 通信網絡的特點，并且考慮和優(yōu)化了整體網絡通信過程。
[0006] 為達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案： 一種基于粒子群優(yōu)化的電力通信網路由優(yōu)化方法，包括如下步驟： 1)初始化參數； 2) 初始化離散粒子群優(yōu)化算法中的位置、速度； 3) 根據適應度Dl和D2,進行支配種群和非支配種群的歸類； 4) 對支配種群中的粒子位置和速度進行更新； 5) 進行支配種群和非支配種群間的動態(tài)交換； 6) 檢測是否達到最大迭代次數，若達到最大迭代次數，則跳轉步驟4)，否則進入步驟 7)； 7) 輸出最終的優(yōu)化結果。
[0007] 初始化參數采用標準粒子群優(yōu)化的方法，設置最大迭代次數、最大速度。
[0008] 優(yōu)選的，所述步驟1)初始化參數，包括：確定離散粒子群優(yōu)化算法中的最大迭代 次數、粒子數、維度數、學習因子、慣性權重的取值以及各類目標函數的計算公式和相應參 數；包含了兩個方面的目標函數： a. 所有業(yè)務過最少的通信節(jié)點，
這里，Dl代表的是目標函數1，Nd代表的是所有的業(yè)務數，Xi代表的是第i個業(yè)務數 經過的通信節(jié)點數； b. 所有節(jié)點的冗余通信能力的最小值盡量的大：
該式中，D2代表的是目標函數2, DCl表示是的是第一個節(jié)點的最大通信力，DTl表示 的是第一個節(jié)點的通信數據量，η代表所有的節(jié)點。
[0009] 優(yōu)選的，所述步驟2)離散粒子的位置和速度初始化，包括： 根據電力通信網絡算法中設置的適應度計算方法，對每個粒子計算相對于多個目標函 數的各個適應度值Dl和D2。
[0010] 優(yōu)選的，所述步驟2)離散粒子的位置和速度初始化，包括： 初始化離散粒子的位置值：各個粒子的位置值即為各個通信節(jié)點的開關的狀態(tài)值，1 表示閉合，0表示打開。假設每個節(jié)點打開時，其通信能力即全部可以投入使用； 初始化離散粒子群的速度： 隨機對離散粒子群進行速度的初始化，并將速度的初始值限制在0或者1。
[0011] 計算各個粒子的適應值； 根據各類粒子隨機后得到的位置值（即開關的閉合或打開狀態(tài))，輸入到整個通信網系 統(tǒng)中，形成相應的拓撲，并采用往年平均的業(yè)務數和數據流進行測試，得出相應的適應度。
[0012] 優(yōu)選的，所述步驟3)進行支配種群和非支配種群的歸類，包括：基于適應度支配 的概念，將整個種群分為兩個子群，分別為非支配子群P_set和支配子群NP_set，其中非支 配子群子群中粒子的個數為nl，支配子群中粒子的個數為n2。
[0013] 優(yōu)選的，所述步驟3)對支配種群中的粒子位置和速度進行更新，包括： 1) 對速度進行更新：
其中，幾表示粒子的位置值，
I示粒子k在第t次迭代時的速度值，
_示每個粒 子的歷史最優(yōu)值，為隨機在非支配集中選出的最優(yōu)值； 2) 對位置進行更新：
[0014] 優(yōu)選的，所述步驟7)輸出最終的優(yōu)化結果，包括：根據最終所得到的結果，即粒子 的狀態(tài)值（開關狀態(tài)值)，得出最終方案，并輸出最終的三維帕累托最優(yōu)曲面，以供操作者選 擇相應的開關操作量。
[0015] 本發(fā)明的目標是解決電力通信網絡的基于路由優(yōu)化的網絡優(yōu)化問題。其主要優(yōu)點 是一是考慮到實際情況，進行了把通信開關可控的電力通信網絡的路由優(yōu)化選擇手段，二 是主要采用了多目標粒子群算法優(yōu)化，并且考慮和優(yōu)化了整體網絡通信過程。
【附圖說明】
[0016] 圖1是本發(fā)明所述電力通信網絡的基于路由優(yōu)化的網絡優(yōu)化問題流程示意圖； 圖2是本發(fā)明所述電力通信網絡的基于路由優(yōu)化的網絡優(yōu)化問題某具體節(jié)點圖。
【具體實施方式】
[0017] 結合附圖1，本發(fā)明所述電力通信網絡的基于路由優(yōu)化的網絡優(yōu)化問題流程步驟 如下： 實施例1 :步驟1.確定離散粒子群優(yōu)化算法中的最大迭代次數、粒子數、維度數、學 習因子、慣性權重的取值以及各類目標函數的計算公式和相應參數。本發(fā)明方法一一基于 多目標離散粒子群智能優(yōu)化算法的電力通信網路由恢復方法中包含了兩個方面的目標函 數：
[1].所有業(yè)務的通信節(jié)點：
這里，代表的是所有的業(yè)務數，Z/代表的是第i個業(yè)務數經過的通信節(jié)點數。
[0018] [2]·所有節(jié)點的冗余通信能力：
該式中，DCl表示是的是第一個節(jié)點的最大通信力，DTl表示的是第一個節(jié)點的通信數 據量。η代表所有的節(jié)點。
[0019] 步驟2.離散粒子的位置和速度初始化：
[1].初始化離散粒子的位置值： 本發(fā)明項目中，各個粒子的位置值即為各個通信節(jié)點的開關的狀態(tài)值，1表示閉合，〇 表示打開。假設每個節(jié)點打開時，其通信能力即全部可以投入使用。
[0020] [2]·初始化離散粒子群的速度： 隨機對離散粒子群進行速度的初始化，并將速度的初始值限制在0或者1。
[0021] [3].計算各個粒子的適應值： 根據各類粒子隨機后得到的位置值（即開關的閉合或打開狀態(tài)），輸入到整個通信網 系統(tǒng)中，形成相應的拓撲，并采用往年平均的業(yè)務數和數據流進行測試，得出相應的適應 度。
[0022] 步驟3.種群的歸類： 基于適應度支配的概念，將整個種群分為兩個子群，分別為非支配子群P_set和支配 子群NP_set。其中非支配子群子群中粒子的個數為nl，支配子群中粒子的個數為n2。
[0023] 步驟4.對支配種群中的粒子位置和速度進行更新：
[1].對速度進行更新。
其中，嗓表示粒子的位置值：
表示粒子k在第t次迭代時的速度值，
表示每個粒 子的歷史最優(yōu)值。
為隨機在非支配集中選出的最優(yōu)值。對位置進行更新 其中，
步驟5.支配種群和非支配種群間的動態(tài)交換： 對NP_set子群中的每個粒子與P_set子群中的每個粒子逐一進行比較，并進行相應 的交換操作，以使得最終NP_set子群中的所有粒子為支配粒子，即適應值均占優(yōu)于P_set 子群中的粒子的適應值。并且，最后刪除P_set子群和NP_set子群中重復的粒子。
[0025] 步驟6.方法的收斂性檢驗： 檢驗整個離散粒子群優(yōu)化算法是否達到最大的迭代次數，本實施例中，迭代次數為500 次，若達到迭代次數已經達到所設定的最大次數，則跳出迭代步驟，進入下一步驟7);若還 未達到最大迭代次數，則回到步驟4)。
[0026] 步驟7.輸出最終的優(yōu)化結果： 根據最終所得到的結果，即粒子的狀態(tài)值（開關狀態(tài)值），得出最終方案，并輸出最終 的三維帕累托最優(yōu)曲面，以供操作者選擇相應的開關操作量。
[0027] 實施例2:-種基于粒子群優(yōu)化的電力通信網路由優(yōu)化方法，包括如下步驟： 1)初始化參數；采用標準粒子群優(yōu)化的方法，設置最大迭代次數、最大速度，本實施例 中，最大迭代次數設置為1000次，最大速度為整個節(jié)點數的倒數的2倍，結合圖2來講，圖 2中有7個節(jié)點，那么最大速度即為2/7,而正常的一般任務的節(jié)點數以百為單位； 2) 初始化離散粒子群優(yōu)化算法中的位置、速度，本實施例中，位置為搜索空間的隨機 值，速度為歸一化后整個節(jié)點數的倒數，結合圖2來講，圖2中有7個節(jié)點，那么速度即為 1/7,而正常的一般任務的節(jié)點數以百為單位。根據本電力通信網絡算法中設置的適應度計 算方法，對每個粒子計算相對于多目標函數的各個適應度值Dl和D2 ; 3) 根據適應度Dl和D2,進行支配種群和非支配種群的歸類； 4) 對支配種群中的粒子位置和速度進行更新； 5) 進行支配種群和非支配種群間的動態(tài)交換； 6) 檢測是否達到最大迭代次數，若達到最大迭代次數，則跳轉步驟4)，否則進入步驟 7)； 7) 輸出最終的優(yōu)化結果。
[0028] 優(yōu)選的，所述步驟1)初始化參數，包括：確定離散粒子群優(yōu)化算法中的最大迭代 次數、粒子數、維度數、學習因子、慣性權重的取值以及各類目標函數的計算公