买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于条件约束的禽舍多目标传感器布点优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119622968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411702966.X，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于条件约束的禽舍多目标传感器布点优化方法是由滕光辉;许译丹设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件约束的禽舍多目标传感器布点优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件约束的禽舍多目标传感器布点优化方法，属于禽舍环境监测技术领域。通过在禽舍内根据要获得环境信息的N个初始位点放置K种类型的环境动态传感器，分别从多传感器类型和位置、机器人约束、成本约束的共同作用下研究传感器的优化布置方法，综合了误差、信息增益、覆盖率和惩罚项因子，构建最终的目标函数和约束条件，从而选择出每类传感器的最佳布局位置，通过该方法可依据自定义的评价偏好确定监测点布置位置，并寻找禽舍关键的环境监测点，以期达到减少禽舍环境监测点数量的目的，提高禽舍环境监测的效率。

本发明授权一种基于条件约束的禽舍多目标传感器布点优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件约束的禽舍多目标传感器布点优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在禽舍内想要获得环境信息的N个初始位点放置K种类型的环境传感器，收集目标结构的先验信息，包括：在时间点t上获得维度为N*K的所有传感器数据矩阵Dt，其中每个元素di，kt表示在时间t时刻，第i个监测点上，第k类传感器的数据值； S2：收集外部环境与环控设备的运行状态信息作为预测禽舍内环境因子的特征： 其中Toutt、Toutt和Voutt为舍外的温度、湿度和风速数据，Wanglet、Fstatust和Mstatust为禽舍风机、湿帘和加热器的运行状态； S3：对传感器数据矩阵Dt的每一个传感器的数据点i与特征因子Dextt共同作为输入，通过机器学习模型预测其它同类型的传感器位点的数据，然后计算误差，得到维度为N*N*K的误差矩阵Et； S4：将禽舍内巡检机器人的环境监测能力与禽舍内固定传感器进行协同，收集巡检机器人在固定传感器的每个时间点t的覆盖区域Ct： S5：通过巡检机器人的坐标确定在时间点t机器人实际覆盖区域内固定传感器的数量计算巡检机器人搭载的环境动态传感器在一天内的时长覆盖率Rcover＝n*f1440，其中，n为巡检机器人每次巡检持续时间，f为巡检机器人的约束条件巡检频率； S6：通过巡检机器人的一天内时长覆盖率Rcover和t时间内的环境动态传感器覆盖数量Ncovert，得到可替代的固定传感器数量为Rcover*Ncovert； S7：计算每个传感器位置的信息增益IGi，k＝HXrest‑HXrest|Si，k，其中是衡量系统的初始不确定性，Xrest是剩余监测点可能取到的数据值集合，Pxrest是剩余点的某一数据值的概率，IGi，k是系统初始熵HXrest与给定传感器i后系统剩下的熵HXrest|Si，k之差； S8：计算每种类型传感器的综合评价指标其中k表示传感器种类，εk表示每类传感器的平均预测误差，IGk为各类传感器的平均信息增益Wk为各类传感器的重要性权重，α为预测误差和信息增益的调节参数； S9：对全局优先级进行计算，即在预算约束下，对环境动态传感器的每种类型进行数量分配，设定全局优先级的目标函数其中nk为每种传感器的数量，约束条件为且nk≤N‑Rcover*Ncovert，其中Ck为每类传感器的单位成本，通过混合整数线性规划求解nk； S10：进行局部优化，即每种类型传感器具体位置的选择：设定一个误差初始阈值ε0，表示期望选择的传感器预测其它点时的误差； S11：基于误差矩阵，找到对其他位点预测误差最小且覆盖率最高的传感器； S12：将标准化的误差矩阵和信息增益结合构建每个传感器类型的综合评分，计算每个位置的综合评价指标其中β是权重，用于调整信息增益和误差的重要性； S13：选择好第一个传感器后，将该传感器所覆盖的点都标记为已覆盖，将已经可覆盖的点移除，重新计算剩下点的误差矩阵和信息增益，重复S11～S12的步骤，以此类推对每个传感器类型k的所有监测点进行排序； S14：针对预测误差大的监测点，给误差大的点添加惩罚项Pεi，k，Pεi，k是基于每个传感器预测误差中的最大值； S15：构建目标函数选择每类传感器的最佳布局位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业大学，其通讯地址为：100080 北京市海淀区圆明园西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。