文献发布时间：2024-04-18 19:58:30

技术领域

本发明属于智能家居的计算机辅助布线设计技术领域，尤其涉及一种虚拟点位辅助的智能家居产品优化布线方法。

背景技术

随着智能家居产业的蓬勃发展，智能家居产品相关的布线设计工程需求也是日益增长，提升设计效率迫在眉睫。“安全、可靠、优质、经济”四个指标是布线设计过程中的研究重点，一个良好的设计结果往往会在保证质量的前提下减少不必要的成本、降低耗材的用量以减少污染，这就要求布线设计过程要对成本或耗材的用量有一定的优化处理。

智能家居产品的布线种类多样，建筑环境情况多变，因此对每种情况都需绘制对应的线路布局图，所以布线设计制图过程往往占据着不小的工作量。然而，智能家居产品的布线往往是根据设计规范和经验采用半计算机半手工的方式，单凭人员重复操作，容易造成设计效率低下、损耗大；现有的家居布线方法只是简单地基于曼哈顿距离原理，或者不能在最低预算下对智能家居布线做出合理安排，同时无法保障布线的安全性，设计时很少考虑智能家居产品的特点。本文针对以上问题，提出一种虚拟点位辅助的智能家居产品优化布线方法，对路径成本、弯折限制、线路交叉、分支负载等布线因素进行优化，求得最优的智能家居自动布线设计方案，有效提高智能家居的电气设计效率与设计水平。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术不足，提供一种虚拟点位辅助的智能家居产品优化布线方法，其在固定的设备点集基础上，添加非固定的虚拟点位，辅助建立布线的拓扑模型，综合考虑路径成本、弯头数量、线路交叉、分支负载等限制，对虚拟点位群体进行多团体分散式搜索以及迭代优化，求解目标值最优的虚拟点集，进而获得智能家居布线模型的最优结构，可以有效提高智能家居的电气设计效率与设计水平。

本发明的虚拟点位辅助的智能家居产品优化布线方法，包括以下步骤：

S1：获取户型信息、设备点位信息和回路信息；

S2：基于步骤S1得到的信息，进行布局处理与回路选择；

S3：根据障碍信息，计算单条回路中连通任意两点位的最佳路径，构建权值完全网络；

S4：在固定的设备点位集基础上，添加非固定的虚拟点位，辅助建立布线的拓扑模型；

S5：综合考虑路径成本、弯折限制、线路交叉、分支负载约束，构建布线目标函数；

S6：通过对虚拟点位群体进行多团体分散式搜索以及迭代优化，求解目标值最优的虚拟点集，进而获得布线模型的最优结构。

所述步骤S1中：

所述户型信息包括各房间二维坐标范围和ID，墙、门、窗的三维坐标与尺寸；ID为房间名称，如客厅、卧室1、卧室2、卫生间1、卫生间2、厨房等；

所述设备点位信息为家居产品的点位坐标、功率、所属房间ID，如房间ID缺失则根据点位坐标与房间坐标范围自动匹配添加；点位包括插座或灯具；

所述回路信息包括普通插座回路(卧室插座回路、客厅插座回路)、冰箱回路、照明回路、空调回路、卫生间回路、厨房回路等。

所述步骤S2中的布局处理具体为：

对平面户型图进行网格划分，并将墙体设置为障碍；

对设备的点位坐标进行高度坍缩，以距各点位二维坐标最近的离散网格点作为各点位的平面坐标，并记录；

所述步骤S2中的回路选择具体为：

以先多后少、先远后进、先大后小的顺序原则进行回路选择；

所述先多后少为优先规划拥有设备点位数更多的回路；所述先远后进为优先规划所含点位质心距配电箱更远的回路(点位质心为点位的几何平均中心)；所述先大后小为优先规划点位对应设备功率更大的回路；

对于走地的非卫生间插座回路，将卫生间所处范围的网格设置为不可穿障碍。

所述步骤S3具体为，通过下述方法获取单回路内所有设备点位中任意两点间的权值，从而得到权值完全矩阵网络：

S31、对于单回路中的任意两点位，若两点间线段上的离散点集(网格点)不在障碍物点集中，则说明两点间不存在障碍物，则直接相连，通过下述公式计算两点间权值：

其中，d

S32、对于单回路中的任意两点位，若两点间存在障碍物，则通过八方向的可穿墙A*算法探索连接路径以计算权值；A*算法根据节点估价函数从预处理后的离散点中对路径节点进行搜索，计算公式如下：

f(n)＝g(n)+h(n)+k(n)+z

h(n)＝max(|x

其中，f(n)为A、B两点间权值，A和B为单回路中任意两点，n为探索过程中经过的网格点；g(n)为初始点A到当前点n的累计代价估计；h(n)为当前点n到目标点B的代价估计，采用对角线距离计算，(x

探索过程中，当路径穿墙时，将八个方向的搜索调整为沿墙面法向方向，以避免发生斜向穿墙。

所述步骤S4中的拓扑模型为在权值完全网络中连接所有点的最短树，树顶点包括原有的固定点集和动态添加的辅助虚拟点集；将智能家居布线中的设备点位映射为拓扑模型中的固定点，额外添加的管线拐点(与两个设备点连接)映射为拓扑模型中关联边数量为2的虚拟点，动态添加的分支点(与三个及以上的设备点连接)映射为拓扑模型中关联边数量大于2的虚拟点，设备点位、分支点、拐点间连接的管线路径权值(两点间权值)映射为拓扑模型中的各条边。

所述步骤S5中构建布线目标函数的方法为：

5.1)路径成本约束

所述路径成本是在已知虚拟点位置的情况下，将拓扑模型中的固定点和虚拟点都作为顶点；利用固定权值与动态权值共同构建新的权值完全网络；固定权值为步骤S3的权值完全矩阵网络，通过步骤S3的方法计算固定点与虚拟点、虚拟点与虚拟点间的动态权值；

使用克鲁斯卡尔算法对新的权值完全网络计算处理，从而构建单回路的最小生成树，记录最小生成树的边权值和即路径成本约束Kr(B)，B为总点集，B＝M∪S，M为固定点集，S为虚拟点集；

5.2)弯折限制约束

所述弯折限制是综合管线发生弯折次数与管线夹角引起的线路损坏或功能失效的可能性，弯折限制在算法中以单回路中虚拟点对应产生的拐点的统计情况表示，不同弯折角度对应不同函数值；

对于管线的拐点集Z，总的弯折限制约束记为R(Z)；

其中，R(Z)为虚拟点集S中拐点集Z(关联边数量为2)对应的弯折函数；r(z

5.3)线路交叉约束

以单回路中交叉点的数量表示线路交叉约束，包括回路中支路间发生的交叉以及该回路与其他回路间的交叉，对于虚拟点集S，线路交叉约束记为C(S)；

5.4)分支负载约束

所述分支负载约束是考虑分支点的关联数量提高导致局部功率提高带来的安全隐患，设定每个点位的关联上限为4，分支负载约束以单回路中所有分支点的最大关联数量表示，对于总点集B，分支负载约束记为G(B)；

5.5)综合考虑路径成本约束、弯折限制约束、线路交叉约束、分支负载约束，构建布线目标函数，计算公式如下：

其中，B为总点集，S为虚拟点集，Z为拐点集，α、γ、

所述步骤S6具体为：

6.1)初始化搜索算法参数与虚点组：

初始化搜索算法参数：搜索算法参数包括虚拟点数量、最大迭代次数、虚点群内虚点组总数、放缩因子、目标阈值；

随机初始化虚点组中各个虚拟点的二维坐标，限定初始化范围为

将距离虚拟点最近的离散网格点作为其平面点位坐标，根据虚拟点到走线平面区域的垂直方向距离设置各个虚拟点的高度坐标，并对重复的虚拟点进行去重；

6.2)抛弃初始化虚点组或更新后的虚点组中关联为1的虚拟点；根据步骤S5的布线目标函数计算当前代虚点群内每个虚点组的目标函数值，按目标值的大小对虚点组进行排序，将虚点群按虚点组排序拆分后再组合生成n

其中，N表示虚点群内虚点组的数目，N

所述虚点群由多个虚点组组成；虚点组为每次求解过程中一个方案的解集，一个方案的解集是一组虚拟点位集合，根据这些虚拟点位集合可以构建一条布线回路；将虚点群划分为多个可共同迭代优化的虚点团。

6.3)计算当前代各虚点团中各虚点组的历史最优位置pbest

根据各虚点组的历史最优位置，计算得到各虚点团的平均最优位置mbest

6.4)计算当前代各虚点团的全团最优位置，全团最优位置为每个虚点团中目标函数值最小的虚点组位置；

将当前代的全团最优位置与上一次迭代时的虚点团的全团最优位置进行对比后取最小的全团最优位置，更新全团最优位置；

对更新后的全团最优位置使用分散演变方法进行处理，得到演变后的全团最优位置gbest

6.5)根据演变后的全团最优位置、历史最优位置随机加权计算变位因子p

其中，p

6.6)根据变位因子、放缩因子、平均虚点组最优位置更新次代虚点组的位置；

其中，β为影响虚点组的收敛速度的放缩因子；u表示服从均匀分布U(0,1)的随机数；公式中的“±”由迭代过程中的随机数u确定，当其大于0.5时，取正号，否则取负号；mbest

根据虚拟点范围更新虚点组中的虚拟点位置：

其中，

6.7)若满足最大迭代运算次数，停止迭代，输出步骤6.4)的虚点团最优解作为目标值最优的虚拟点集；反之，返回步骤6.2)。

所述步骤6.1)中的二维坐标随机初始化的范围与步骤6.6)中虚拟点更新范围为单条回路内固定点位(不含配电箱)的横纵坐标极限值组成的矩形区域。

单条回路内所有固定点位的横坐标的极大值和极小值作为矩形区域的最右边和最左边；

单条回路内所有固定点位的纵坐标的极大值和极小值作为矩形区域的最上边和最下边。

所述步骤6.4)中的分散演变方法的步骤如下：

6.4.1)将虚点团的目标函数值与设定的目标阈值进行比较：若虚点团目标值低于目标阈值，所对应的虚点团的虚点组参与分散演变，否则舍弃该虚点团；

虚点团的目标函数值为虚点团内所有虚点组目标函数值的均值；

6.4.2)将虚点团中更新后的全团最优位置根据变量上下限值比例映射为0至1之间的分散变量：

其中，z

6.4.3)根据Tent映射函数对步骤6.4.2)得到的分散变量进行迭代计算得到新的分散变量z

6.4.4)将新的分散变量通过映射方程变换为原解空间的虚点组

6.4.5)通过下式更新步骤6.4.4)得到的虚点组

其中，ρ是用于控制分散演变虚点团的参数，t为当前迭代次数，T

6.4.6)根据步骤5)的布线目标函数计算新虚点组

若新虚点组的目标值小于步骤6.4.2)输入的全团最优虚点组的目标值，则用新虚点组替代步骤6.4.2)输入的全团最优位置作为虚点团最优解；

反之，虚点团最优解为步骤6.4.2)输入的全团最优位置。

本发明的有益效果为：

本发明通过在固定的设备点集基础上，添加非固定的虚拟点位，辅助建立布线的拓扑模型，综合考虑路径成本、弯头数量、线路交叉、分支负载等限制，对虚拟点位群体进行多团体分散式搜索以及迭代优化，求解目标值最优的虚拟点集，可以获得智能家居布线模型的最优结构，保障了布线的经济性与安全性，有效提高智能家居的电气设计效率与设计水平。

附图说明

图1为一种虚拟点位辅助的智能家居产品优化布线方法的流程图；

图2为构建权值完全网络时的穿墙选择情况图；

图3为拓扑模型与智能家居布线问题对应关系图；

图4为虚拟点位辅助优化布线的简化效果图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行更为完整、清晰地描述，图1为一种虚拟点位辅助的智能家居产品优化布线方法，包括如下步骤：

(1)获取户型信息与设备点位信息；具体为：

户型信息包括各房间二维坐标范围，墙、门、窗等的三维坐标与尺寸；所述设备点位信息包括各点位的坐标、功率、所属房间ID，如房间ID缺失则根据点位坐标与房间坐标范围自动匹配添加。

(2)基于步骤(1)得到的信息集，进行布局处理与回路选择；具体为：

对平面户型图进行网格划分，网格单元尺寸为b＝50mm；

对设备点位坐标进行高度坍缩，以距点位二维坐标最近的离散网格点为其平面点位，记录各点位平面坐标；

回路选择遵循“先多后少”、“先远后进”、“先大后小”的顺序原则。先多后少：优先规划拥有点位数更多的回路；先远后进：优先规划所含点位质心距配电箱更远的回路；先大后小：优先规划点位对应设备功率更大的回路；

对于走地的非卫生间插座回路，将卫生间所处范围网格全部置为不可穿障碍。

(3)根据障碍信息，计算单回路中连通任意两点位的最佳路径，构建权值完全网络；具体为：

对于单回路中的任意两点位，若两点间线段上的离散点集不在障碍物点集中，则说明两点间不存在障碍物，则直接相连，两点间权值即两点间欧氏距离与首尾点垂直距离的和，计算公式如下：

其中，A和B为单回路中任意两点，d

对于单回路中的任意两点位，若两点间存在障碍物，则通过八方向的可穿墙A*算法探索连接路径以计算权值。如图2所示，为构建权值完全网络时的穿墙选择情况图，A*算法根据节点估价函数从预处理后的离散点中对路径节点进行搜索，计算公式如下：

f(n)＝g(n)+h(n)+k(n)+z

h(n)＝max(|x

其中，g(n)为初始点A到当前点n的累计代价估计；h(n)为当前点到目标点B的代价估计，采用对角线距离计算,(x

在上述两种情况基础上，在单回路内构建所有点位间的权值完全矩阵网络。

(4)在固定的设备点集基础上，添加非固定的虚拟点位，辅助建立布线的拓扑模型；具体为：

所述符合布线优化实际情况的拓扑模型，是一个在权值网络中连接固定点集M中所有点的最短树，该树允许在原固定点集基础上动态添加辅助的虚拟点集S，布线问题的本质就是寻求虚拟点集S，使得连接总点集B＝M∪S的树权值和最小。

如图3所示，为所述拓扑模型与智能家居布线问题对应关系图，拓扑模型的固定点相当于智能家居布线问题中的设备点位，拓扑模型中的关联边数量为2的虚拟点相当于智能家居布线问题中额外添加的管线拐点，拓扑模型中的关联边数量大于2的虚拟点相当于智能家居布线问题中动态添加的分支点，拓扑模型中的各条边相当于设备点位、分支点、拐点间连接的管线路径权值。

(5)综合考虑路径成本、弯折限制、线路交叉、分支负载等约束，构建布线目标函数；具体为：

路径成本约束：在已知虚拟点位置的情况下，将拓扑模型中的固定点和虚拟点都作为顶点，固定点间边的固定权值已事先求得，固定点与虚拟点、虚拟点与虚拟点间边的动态权值根据权利要求4的方法获得，利用固定权值与动态权值共同构建新的权值完全网络。使用克鲁斯卡尔算法对新权值完全网络处理，构建单回路的最小生成树，记录该最小生成树的边权值和即为路径成本约束，记为Kr(B)。

弯折限制约束：因为管线发生弯折的次数越多、夹角越小，弯折引起的线路损坏或功能失效的可能性越大，因此在算法中对单回路中虚拟点对应产生的拐点的情况进行统计，计算公式如下：

其中，R(Z)为虚拟点集S中拐点集Z(关联边数量为2)对应的弯折函数；r(z

线路交叉约束：因为在布线中容易发生交叉，管线交叉须在交叉点处做过桥或开地槽处理，带来成本的提升。交叉约束以单回路中交叉点的数量表示，包括回路中支路间发生的交叉以及该回路与其他回路间的交叉，记为C(S)。

分支负载约束：考虑分支点的关联情况，随着分支点关联数量的提高，该分支点承载的总功率越高，容易引起安全隐患，设定每个点位的关联上限为4。分支负载约束以单回路中所有分支点的最大关联数量表示，记为G(B)。

综合考虑路径成本、弯折限制、线路交叉、分支负载等约束，构建布线目标函数，计算公式如下：

其中，B为总点集，S为虚拟点集，Z为拐点集，α、γ、

其中，如图4所示为虚拟点位辅助优化布线的简化效果图。

(6)通过对虚拟点位群体进行多团体分散式搜索以及迭代优化，求解目标值最优的虚拟点集，进而获得布线模型的最优结构；具体为：

A.初始化搜索算法参数与虚点组：对一个有m个固定点位的回路，虚点组中有w＝m-1个虚拟点坐标，s为实际虚拟点的数量，即这w个点中不与固定点以及自我发生重复的虚拟点的数量；最大迭代次数T

B.根据步骤(5)所述，计算当前代虚点群内每个虚点组的目标函数值，对每个虚点组对应的目标值记为f

C.计算当前代各虚点团的各虚点组的历史最优位置。根据各虚点组的历史最优位置，计算得到虚点团中平均虚点组最优位置mbest

其中，mbest

D.计算当前代各虚点团的全团最优位置gbest

D1.将虚点团目标值f

D2.将虚点团中全局最优虚点组i的第j维在t时刻的坐标x

其中，z

D3.利用映射函数计算下一步分散变量，计算公式如下：

D4.将得到新的分散变量z

D5.更新搜索虚点组

其中，ρ是用于控制分散演变虚点团的参数，t为当前迭代次数，T

D6.计算新虚点组的目标值，若新虚点组的目标值小于原虚点组的目标值，那么表明新虚点组的值更优，此时用新虚点组替代原虚点组作为当前虚点团最优解。

E.计算变位因子p

其中，p

F.更新次代虚点组的位置x

其中，β为放缩因子，影响虚点组的收敛速度；u表示服从均匀分布U(0,1)的随机数；公式中的“±”由迭代过程中的随机数u确定，当其大于0.5时，取正号，否则取负号。

G.若满足最大迭代运算次数，停止迭代，选取当前代的全局最好的虚拟点位方案作为最优解，否则返回步骤B。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。