基于GA的动态路由算法在智能家居系统中的应用_贾蒙
《2024年基于Android的智能家居控制系统的设计与实现》范文
《基于Android的智能家居控制系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能家居逐渐成为现代家庭生活的重要组成部分。
为了满足用户对智能家居控制的需求，本文提出了一种基于Android的智能家居控制系统。
该系统通过Android平台实现智能家居设备的远程控制，提供便捷、智能的家居生活体验。
二、系统设计1. 硬件设计智能家居控制系统的硬件部分主要包括各种智能家居设备，如智能门锁、智能照明、智能空调等。
这些设备通过无线通信技术与Android手机进行连接，实现远程控制。
同时，为了保证系统的稳定性和可靠性，我们还采用了先进的传感器技术，对家居环境进行实时监测。
2. 软件设计软件部分主要包括Android平台上的应用软件和后端服务器。
应用软件负责与用户进行交互，提供用户友好的操作界面。
后端服务器负责接收应用软件发送的指令，并转发给相应的智能家居设备。
此外，后端服务器还具有数据处理、存储和安全防护等功能。
三、系统实现1. 开发环境搭建首先，我们需要搭建Android开发环境和后端服务器开发环境。
Android开发环境包括Android Studio和相应的SDK，后端服务器开发环境可以选择使用Java或Python等语言进行开发。
2. 应用软件实现应用软件采用Android Studio进行开发，采用MVC架构，实现用户友好的操作界面。
用户可以通过应用软件实现对智能家居设备的远程控制，包括开关、调节亮度、设置温度等功能。
同时，应用软件还具有实时监测家居环境的功能，如空气质量、温度、湿度等。
3. 后端服务器实现后端服务器采用Python语言进行开发，使用Flask或Django 等框架进行开发。
服务器接收到应用软件发送的指令后，通过WiFi或蓝牙等技术将指令转发给相应的智能家居设备。
同时，服务器还具有数据处理、存储和安全防护等功能，保证系统的稳定性和可靠性。
四、系统测试与优化在系统实现完成后，我们需要进行系统测试和优化。
《基于Android的无线智能家居控制系统设计与实现》范文
《基于Android的无线智能家居控制系统设计与实现》篇一一、引言随着科技的快速发展，智能家居系统已经成为现代家庭不可或缺的一部分。
无线通信技术的广泛应用为智能家居系统提供了更多的可能性。
本文将详细介绍基于Android的无线智能家居控制系统的设计与实现过程。
二、系统概述本系统以Android设备作为用户界面和控制中心，通过无线通信技术（如Wi-Fi、蓝牙等）实现对家居设备的远程控制。
系统包括Android客户端、服务器端和家居设备端三部分。
Android 客户端用于用户交互和控制指令的发送，服务器端负责接收指令并转发给家居设备端，家居设备端则负责执行相应的操作。
三、系统设计1. Android客户端设计Android客户端采用Java语言开发，界面友好、操作简便。
设计时需考虑用户需求，包括但不限于灯光控制、窗帘控制、空调控制等。
同时，为了确保系统的安全性和稳定性，需对用户进行身份验证和权限管理。
2. 服务器端设计服务器端采用C/C++语言开发，负责接收Android客户端的指令并转发给家居设备端。
服务器端应具备高并发处理能力，以应对大量用户的请求。
此外，还需考虑数据加密和传输效率等问题。
3. 家居设备端设计家居设备端采用嵌入式系统开发，包括各种传感器、执行器等硬件设备。
设备应支持无线通信技术，并能根据接收到的指令执行相应的操作。
同时，设备需具备低功耗、高稳定性等特点。
四、系统实现1. Android客户端实现Android客户端通过Wi-Fi或蓝牙等无线通信技术与服务器端进行连接。
用户通过界面进行操作，发送控制指令给服务器端。
指令包括开关、亮度调节、温度设置等。
同时，客户端还需实时显示家居设备的状态信息，如灯光亮度、窗帘开合程度等。
2. 服务器端实现服务器端采用多线程技术处理并发请求，确保系统的实时性和稳定性。
当接收到Android客户端的指令时，服务器端会进行解析并转发给相应的家居设备端。
同时，服务器端还需对数据进行加密处理，确保数据传输的安全性。
多模态感知技术在智能家居中的应用
多模态感知技术在智能家居中的应用随着现代科技的不断发展，家居中的智能化程度也越来越高。
多模态感知技术是一种新兴的智能家居技术，它可以让家居变得更加智能化、高效化、便捷化。
在这篇文章中，我们将会探讨多模态感知技术在智能家居中的应用，以及它的优势和局限性。
一、多模态感知技术的定义多模态感知技术是指利用多种感知手段感知周围环境中的各种信号，并将这些信号进行集成、处理和分析，最终达到有效的决策和识别的一种技术。
这种技术主要基于计算机视觉、音频识别、传感器技术等手段，可以用来监控和识别家居中的各种信号。
二、多模态感知技术在智能家居中的应用多模态感知技术在智能家居中的应用非常广泛，它可以应用于多种场景中，比如安防监控、家居自动化、健康管理等。
下面我们将分别阐述这些方面的具体应用场景。
1、安防监控多模态感知技术可以配合家居监控摄像头、门窗传感器等装置，识别家居内、外出现安全隐患，比如门口有人、窗户被打开等异常情况。
同时，它也可以配合声音检测技术，准确感知入侵者的异常声音，及时发出警报。
另外，在火灾等危险情况下，它还可以自动断开电路、关闭家电，减少可能产生的潜在安全隐患。
2、家居自动化多模态感知技术也可以应用于家居自动化中，实现自动控制和智能化管理。
比如，当用户离家时，它可以自动关闭门窗、关闭电灯、降低温度等。
当用户回家后，它可以根据用户的需求，自动开启门窗、调节灯光、增加温度等。
此外，还可以通过配合智能家电，实现语音控制，更加方便实用。
3、健康管理多模态感知技术还可以应用于健康管理中，帮助用户实现家庭健康管理。
比如，它可以自动监测用户的体温、心率、血压等生理指标，同时还可以监测用户的运动情况、睡眠情况等。
通过综合分析这些数据，它可以为用户提供更加全面、精准的健康管理服务。
三、多模态感知技术的优势和局限性多模态感知技术在智能家居中的应用具有一系列优势，但也存在一些局限性。
下面我们将分别进行探讨。
1、优势（1）全面、精准：多模态感知技术可以感知、分析多种不同类型的信号，可以全面、精准地监测家居各个方面的情况，为用户提供更加可靠的智能家居服务。
人工智能在智能家居中的应用
人工智能在智能家居中的应用人工智能在智能家居中的应用主要包括以下几类：1. 智能家电：通过人工智能技术丰富家用电器的功能，对家电进行智能化升级，为各种音乐类智能辅助设备提供智能服务和类型的人工智能应用模式。
比如，智能家电可以连接到互联网，并通过应用程序或语音命令控制，从而可以根据居住者的口味和时间表来预约烤箱、冰箱等家用电器的开启时间。
2. 智能灯光：智能灯光可以通过手机或语音控制，改变灯光色彩和强度，从而创造不同的氛围和环境。
3. 智能温度：智能温度感应器可以监测室内外温度，并根据温度调整家中的空气条件，从而确保居住者的舒适度。
4. 智能安防系统：智能安防系统可以通过智能摄像头、传感器和智能门锁等设备，提供实时监控，避免入侵和火灾等事件的发生。
5. 智能窗帘：智能窗帘可以使用应用程序或语音命令进行控制，根据光线和天气状况自动开关，从而节省能源并提高居住者的舒适度。
6. 智能电视：智能电视可以通过智能语音助手、应用程序等方式来控制，从而实现家庭影院效果，同时也可以收看在线视频。
7. 家庭安全和检测：通过应用人工智能传感器技术保障用户自身和家庭的安全，对用户自身健康、幼儿和宠物进行监测。
比如，现在的智能健康监测设备可以实时监测家庭成员的健康状况，进行预警和健康管理。
8. 智能控制平台：通过开发完整的智能家居控制系统或控制器，使得居住者能够智能控制室内的门、窗和各种家用电子设备。
9. 机器人：人工智能在家居机器人中的成熟形态包括陪护、保洁、对话聊天等场景。
比如，一些智能家居机器人可以进行自主导航，自动巡逻和防撞等。
总的来说，人工智能在智能家居中的应用正在不断拓展和深化，为我们的日常生活带来更多的便利和智能化体验。
《2024年基于Android的智能家居控制系统的设计与实现》范文
《基于Android的智能家居控制系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的发展，智能家居已经成为现代人生活中的重要组成部分。
在这个背景下，基于Android的智能家居控制系统以其便利性、易用性和可扩展性得到了广泛的关注和应用。
本文将详细介绍基于Android的智能家居控制系统的设计与实现过程。
二、系统需求分析首先，我们需要明确系统的需求。
本系统旨在为用户提供一个方便、快捷的智能家居控制平台。
主要功能包括：设备控制、场景设置、远程控制、定时任务等。
此外，系统还需要具备良好的安全性和稳定性，以保障用户数据的安全和系统的正常运行。
三、系统设计（一）硬件设计智能家居控制系统的硬件主要包括各种智能设备，如智能门锁、智能照明、智能空调等。
这些设备通过无线通信技术（如Wi-Fi、蓝牙等）与手机进行连接，实现远程控制和数据传输。
此外，还需要一个中央控制器，负责接收和处理手机发送的指令，并控制各个智能设备的运行。
（二）软件设计软件设计包括Android端应用设计和服务器端设计。
Android 端应用负责与用户进行交互，提供友好的操作界面。
服务器端负责接收和处理Android端发送的指令，并控制各个智能设备的运行。
此外，服务器还需要具备数据存储功能，以保存用户的使用数据和设备状态信息。
四、关键技术与实现（一）Android端应用开发Android端应用采用Java或Kotlin语言进行开发。
主要功能包括设备控制、场景设置、远程控制等。
通过使用Android提供的API，我们可以轻松地与智能设备进行通信和控制。
此外，还需要考虑用户体验和界面设计，以提供友好的操作界面。
（二）服务器端开发服务器端采用Java或Python等语言进行开发。
主要功能包括接收和处理Android端发送的指令，控制智能设备的运行，以及数据存储等。
为了保证系统的稳定性和安全性，我们需要使用数据库技术来存储用户数据和设备状态信息。
此外，还需要考虑系统的并发性和安全性，以保障系统的正常运行和用户数据的安全。
智能家居中的自适应控制算法
智能家居中的自适应控制算法随着人工智能技术的不断发展，智能家居也越来越普及。
它不仅能够提高家居的舒适性和便捷性，还能够降低能源和资源的消耗，为人们带来更加可持续的生活方式。
智能家居中的一个关键技术就是自适应控制算法。
自适应控制算法是指能够根据控制对象和环境的变化来自我调整的控制算法。
在智能家居中，自适应控制算法可以根据家庭成员的需求和行为习惯来自动调整家居设备的工作模式和能耗，使家居更加智能、节能和环保。
智能家居中常用的自适应控制算法有以下几种：一、模糊控制算法模糊控制算法是利用模糊逻辑原理对复杂系统进行自适应控制的一种方法。
它可以将人类的认知方式（如模糊思维）转换为数学逻辑，实现对系统的自适应控制。
在智能家居中，模糊控制算法可以根据家庭成员的需求和环境变化来自动调整房间温度、空调风速等参数，提高家居的舒适性和节能性。
二、神经网络控制算法神经网络控制算法是利用人工神经网络模拟人脑神经元进行自适应控制的一种方法。
它可以根据输入信号来自动调整神经网络的权值和阈值，实现对系统的自适应控制。
在智能家居中，神经网络控制算法可以根据家庭成员的行为习惯和生理特征来自动调整照明、音响和净化器等设备的工作模式和能耗，提高家庭的智能化程度和节能效率。
三、遗传算法控制算法遗传算法控制算法是通过模拟遗传、变异和选择等自然遗传过程来进行自适应控制的一种方法。
它可以通过对不同控制策略的交叉和变异，让系统在不断优化中实现更好的控制效果。
在智能家居中，遗传算法控制算法可以根据家庭成员的需求和环境变化来调整家居设备的能耗和工作模式，提高家庭的舒适性和节能效率。
总结智能家居中的自适应控制算法可以根据家庭成员的需求和环境变化来自动调整家居设备的工作模式和能耗，提高家居的智能化、节能性和环保性。
当前，随着人工智能技术的不断发展，自适应控制算法将在智能家居领域发挥越来越重要的作用，为人们带来更加智能、舒适、便捷和环保的生活方式。
《基于WSN与Android的智能家居系统设计与实现》范文
《基于WSN与Android的智能家居系统设计与实现》篇一一、引言随着科技的发展，人们对生活质量的要求不断提高，智能家居系统已成为现代家庭追求的目标。
通过无线网络传感器网络（WSN）与Android平台的结合，智能家居系统能够实现远程控制、自动化管理等功能，极大提升了居住的便捷性和舒适性。
本文将详细介绍基于WSN与Android的智能家居系统的设计与实现。
二、系统设计1. 硬件设计智能家居系统的硬件部分主要包括传感器节点、执行器、网关等设备。
传感器节点负责收集环境信息，如温度、湿度、光照等；执行器则根据系统的指令对家居设备进行控制；网关作为连接WSN与Android平台的桥梁，负责数据的传输与处理。
在硬件设计过程中，应考虑节点的功耗、通信距离、可靠性等因素，确保系统的稳定性和长期运行的可行性。
同时，还需要考虑硬件设备的易安装性，以便用户能够方便地将设备接入到现有家居环境中。
2. 软件设计软件部分包括WSN的网络协议设计、Android平台的应用程序开发等。
WSN的网络协议应具备低功耗、高效率、高可靠性等特点，以支持系统的长期稳定运行。
Android平台的应用程序应具备友好的用户界面、丰富的功能以及良好的用户体验。
在软件设计过程中，需要考虑到系统的可扩展性、可维护性以及安全性。
通过模块化设计，可以方便地添加新的功能或修复系统中的问题。
同时，应采取有效的安全措施，保护用户的数据和隐私。
三、系统实现1. WSN网络构建WSN网络的构建是系统实现的关键步骤。
首先，需要选择合适的无线通信技术，如ZigBee、WiFi等。
然后，根据家居环境的特点，设计合理的传感器节点布局和通信协议。
在节点布局方面，应考虑到覆盖范围、通信距离以及节点的功耗等因素。
在通信协议方面，应确保数据的可靠传输和实时性。
2. Android平台开发Android平台的应用程序开发是系统实现的核心部分。
首先，需要设计友好的用户界面，使用户能够方便地控制家居设备并获取环境信息。
蜂窝网络技术在智能家居中的应用案例和实践经验
蜂窝网络技术在智能家居中的应用案例和实践经验随着物联网的快速发展，智能家居已经成为现代家庭中不可或缺的一部分。
而蜂窝网络技术作为一种无线通信技术，被广泛应用在智能家居领域中。
以下是一些蜂窝网络技术在智能家居中的应用案例和实践经验。
1.安防系统蜂窝网络技术可以用于智能家居的安防系统，通过将安防设备连接到蜂窝网络，可以实现远程监控和控制。
例如，在家主人不在家的情况下，可以通过手机远程监控家中的摄像头、报警器等设备，及时发现异常情况并采取相应措施。
2.能源管理蜂窝网络技术可以用于智能家居的能源管理系统，通过将家庭电器设备连接到蜂窝网络，可以实现远程控制和监测能源消耗。
家主人可以通过手机应用程序随时随地控制电器设备的开关，以及监测能源消耗情况，合理使用能源并降低能源浪费。
3.环境监测蜂窝网络技术可以用于智能家居的环境监测系统，通过将传感器设备连接到蜂窝网络，可以实时监测室内温度、湿度、空气质量等参数，并通过手机应用程序提供实时的环境监测数据和报警功能。
家主人可以根据环境监测数据，及时调整室内环境，提高居住舒适度和健康指数。
4.健康管理蜂窝网络技术可以用于智能家居的健康管理系统，通过将健康监测设备（如智能手环、智能体重秤等）连接到蜂窝网络，可以实时监测家庭成员的健康状况，并通过手机应用程序提供健康指导和推荐。
家主人可以根据健康监测数据，采取相应的健康管理措施，提高家庭成员的健康水平。
实践经验：1.网络稳定性：蜂窝网络技术的应用需要保证网络的稳定性，避免出现信号不稳定或者中断的情况。
为了保证网络的稳定性，可以选择信号覆盖范围较广的蜂窝网络提供商，在安装设备时需要注意选择适当的位置，避免信号遮挡或者干扰。
2.数据安全性：对于连接到蜂窝网络的智能家居设备，数据的安全性是非常重要的。
因此，家主人需要选择可靠的智能家居设备和应用程序，并设置强密码和安全措施，以保护个人隐私和数据安全。
3.建立互联互通：为了实现智能家居系统中各个设备的互联互通，家主人需要选择兼容蜂窝网络技术的智能家居设备，并确保各个设备之间的协议一致。
人工智能在智能家居领域的应用案例分享
人工智能在智能家居领域的应用案例分享智能家居是指通过技术手段将家庭的各个功能区域联网，形成一个智能化系统，实现家居自动化、智慧化，提高居住品质和生活舒适度。
在智能家居中，人工智能是可持续发展的关键因素之一，它能确保家庭设备的高效活动，自动化生活、安全保障、绿色环保，使生活更加轻松方便。
本文将分享几个典型的人工智能在智能家居领域的应用案例。
智能家居护理：人工智能可以为居住者的安全护理提供强力支持。
智能家居护理就是一个通过人工智能技术实现智能家居的护理服务系统。
在这种智能家居设施中，家庭成员、家庭设备和监测仪器等都可以通过无线和有线网络链接，形成一个相互联系的系统，在提供居住者安全、健康的同时也可以计划和控制家庭设备，维护家庭生活质量。
智能家居护理主要针对年长者、残疾人士，有~即代也有~带，它通过一些传感器、摄像头等智能设备，实时对家中的情况进行监测和识别，及时发出警报并采取相应的措施，如向911寻求帮助、通过电话联系居住者、自动关闭电器设备等。
此外，如果居住者身体不适，也可以通过声音、字幕等智能功能提供帮助。
这种人工智能护理系统的好处在于可以根据家庭成员的特点和需求，掌握家庭设备的使用情况，从而为居住者提供最好的服务。
智能家居娱乐：智能家居娱乐是智能家居的另一大领域，在智能娱乐方面的应用中，人工智能可以为娱乐设备和娱乐内容提供特别的支持和服务。
它可以通过语音和图像识别、自然语言处理等技术，实现娱乐内容和设备的智能化控制和优化。
例如，在智能家居中，人工智能可以为娱乐设备和娱乐内容提供个性化的定制，为用户推荐最适合他们的电影、音乐、电视节目等，如果居住者是个电影爱好者，系统会自动推荐他最喜欢的电影，他只需要说一句“播放最近的恐怖电影”就可以了。
此外，在智能家居中，人工智能还可以控制各种颜色、音乐和照明效果，营造出温馨的气氛，让人们在家里度过一个愉快的夜晚。
智能家居安全：智能家居安全是智能家居的关键问题之一，它不仅意味着保护家庭成员的安全，更是保护智能家居设备的安全。
AGV在智能家居安全系统中的应用案例分享
AGV在智能家居安全系统中的应用案例分享AGV（Automated Guided Vehicle）即自动导引车，在智能家居安全系统中有着广泛的应用。
本文将分享一个实际的案例，探讨AGV在智能家居安全系统中的具体应用。
智能家居安全系统通过将物联网和人工智能技术应用于家庭安全管理，提供了更加方便、智能、高效的家庭安全解决方案。
AGV作为自动化设备的其中一种，具备自主运行和导航能力，能够在智能家居安全系统中发挥重要作用。
在这个案例中，我们以一个家庭安全监控系统为例。
该系统基于物联网技术，通过连接家庭中的各种传感器（如摄像头、门窗传感器、烟雾传感器等）和控制设备（如警报器、智能锁等），实现对家庭安全状态的实时监测和管理。
首先，AGV在这个系统中被用作安全设备的巡检工具。
AGV配备了摄像头和红外传感器等模块，可以在家庭中自主巡视，并通过传感器感知家庭安全状态。
AGV可以按照预设的路径巡航，对家庭内部和外部进行全方位监控。
例如，当AGV在巡视过程中发现异常情况，如门窗未关闭或有被破坏的痕迹，它会立即发出警报，并将相关信息推送到家居安全管理系统，让用户能够及时获得警报并采取相应的措施。
其次，AGV在智能家居安全系统中还能够实现协同工作。
通过与其他智能设备、虚拟助手（如语音助手）和家庭成员终端设备的连接，AGV可以主动与其他设备进行协作，实现更加智能的安全保护。
例如，当智能门窗传感器检测到有人非法闯入时，AGV可以立即通过摄像头拍摄侵入者的照片，并通过无线网络发送到家居管理系统和用户手机上。
同时，AGV可以通过警报器发出高音量的警报，起到吓阻作用。
这些协同工作使得家庭安全保护更加全面、高效。
除了巡检和协同工作，AGV还能够实现智能巡航和自主充电。
智能家居安全系统中，AGV通过激光雷达等定位导航技术，能够实现精确的室内定位和导航，避开障碍物，实现自动巡航的功能。
同时，AGV具备自主充电功能，在电池电量低于阈值时，会主动寻找充电器进行充电。
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TECHNOLOGY科技纵横2009.12CHINA EQUIPMENT基于GA 的动态路由算法在智能家居系统中的应用文／贾蒙姬清华【摘要】在设计基于电力线载波通信的智能家居系统时，为应对电力线信道的时变性和随机性特征而提出了一套基于遗传算法思想的动态路由算法，以实时寻找传输路径，调度载波信号在各个节点间的传输。
采用此算法可成功实现某个组控与其下属终端之间以及总控和各组控之间的通信。
本算法中，除控制器节点外的其它节点都采用相同的驱动程序，因而实现了节点的即插即用。
【关键词】路由算法遗传算法电力线载波通信智能家居系统引言智能家居(Smart Home)是以住宅为平台兼备网络通信、信息家电和设备自动化，集系统、服务管理为一体的高效、舒适、安全、便利的居住环境[1]。
随着电力线载波通信技术的发展和成熟，将电力线载波通信技术引入智能家居领域将会对智能家居的发展和普及起到积极的推动作用。
采用低压电力线实现家居智能化，可避免破坏墙壁、另行穿墙过孔的麻烦，同时可节省重新布线的开支[2]；但同时也必须解决几个难题，其中最重要的是找到抑制噪声干扰和对抗信号衰减的技术手段。
基于电力线载波通信技术的智能家居系统在硬件上可采用总控、组控、终端三层结构。
总控与组控、组控与组控、组控与终端、终端与终端间的通信路径是随电力线信道环境的变化而变化的，信号衰减严重，因此必须设计一套合适的路由算法来调度载波信号在各个节点间的传输。
本文针对持续变化的家庭电力线信道环境，提出一种基于遗传算法思想的动态路由算法。
1.智能家居系统中的电力线载波通信路由算法1.1概述基于电力线载波通信的智能家居系统采用三层结构，其中总控器是系统的控制中心，组控器布置在每个房间，是系统的中间级，信息的转发器，可以控制其下属的终端控制器，终端控制器是系统的底层，由它执行家电工作状态的控制。
为表述方便，在下文中将统一把主控器、组控器、终端称为节点。
总控将控制命令加载到电力线上，经过若干个中继节点（组控器）中继后到达目标节点（组控器）的调制解调器，该调制解调器收到信号并校验无误后通过中继回送给总控一个应答信号。
组控与终端节点的通信方式与之类似。
本文将以单个房间中组控节点与终端节点之间的通信为例，重点说明在组控器和终端目标节点之间寻找可靠传输路径的路由算法。
组控节点编号为0，其余终端节点依次编号，同时将此编号作为节点的物理ID 。
由于单个房间内节点数不多，为避免电力线上的信号冲突，各节点（包括组控节点和终端节点）之间可采用轮叫轮询的方式进行通信。
即按顺序循环轮流将各个节点接入与指定节点通信，如无请求则转下一个节点。
另外，所设计的载波通信路由算法须能应对未知和时变的电力线信道特征，并能实现节点的即插即用。
1.2遗传算法用于网络路由问题的求解网络路由算法的目的是生成从信号源节点到目标节点的路由，同时使得网络的性能最大，通讯费用最小。
一个网络可以看作是一个无向加权图G=(V,E)。
其中V 为节点集，E 为节点间的路径集[3]。
在V 中确定信号的源节点和目标节点后，即可采用遗传算法进行路由问题的求解。
1.2.1编码的设计设αij 表示第i 个结点到第j 个结点的路径信息,l ≤i ≤N,l ≤j ≤N,(其中i,j 均取条件中的整数值,N 为网络中的结点的个数)。
如αij 就表示第1个结点到第j 个结点的路径信息，若为零就表示两个结点间无直接路径存在；不为零则表示这两个结点间存在一条权值为αij 的路径。
因此在算法中每个个体是一个由源结点开始，指向目标结点的实际存在路径的一序列有顺序的点的集合。
1.2.2初始群体的生成(1)首先查找每一个点到别的点之间的关系，找出从该点到别的点的个数并保存在一个数组中，同时保存相关间的路径信息。
(2)设置个体点的集合信息，将每一个个体初始化成零个体。
(3)初始化时，由第一个结点开始，先判断当前结点到下一个结点间是否存在直接连接，若不存在任何连接，则完成对该个体的初始化；若存在连接，则随机在存在的结点中选择一个结点，并把它当成一个新的当前结点；重复判断操作，直到完成对本个体的初始化。
同样，进行初始化其它个体，最终完成整个群体的初始化。
1.2.3遗传算法适应度函数根据个体所指示的路径信息，判断这条路径中每两个点间连接状况，若两点间存在直接连接且没有到达最后一个点，则将适应值的值加上当前两点间的路径权值；若不存在连接，则将适应值加上惩罚值；最后保存该个体的适应值，以便在选择时进行优先选择。
对每一个个体进行此操作，直到整个群体适应度求解完毕。
最后根据计算结果确定是否更新（当前）最佳路径信息。
算法中选择机制采用适应度比例法(即赌轮选择)实现选择。
在赌轮选择机制中，各个个体的选择概率和其适应值成正例。
设群体大小为n,其中个体i 的适应度为f i ，则i 被选择的概率p si 为:概率P si 反映了个体i 的适应度在整个群体的个体适应度总和中所占的比例。
个体适应度越大,其被选择的概率就越高，反之亦然。
按上式计算出群体中各个个体的选择概率后,就可以决定哪些个体被选出。
可采用一点交叉，但因路径交叉以后出现实际不存在的路径，需要对交叉采取一定的限止措施，防止交叉后出现不存在的路径。
并对生成的新个体做相应的修正，使其成为满足条件的新个体。
也可采用常规变异策略，变异后再根据确定的位对原来的个体进行修正，防止出现不存在的路径，避免程序发生异常[4]。
1.3遗传算法特点在本文所提出的动态更新路由算法中，将借鉴遗传算法的思想，套用其求解网络路由问题的基本框架，来设计载波信号传输路径的搜索算法。
它和通用的遗传算法有不同之处：由于电力线信道环境不断变化，所有节点间均不存在与时间无关的最佳信号传输路径。
本文提出的动态路由算法首先建立路由信息表并对它进行初始化。
算法通过控制信号和确认信号的传输来判断结点间是否存在连接。
对一个个体的初始化可看作一条路径生成的过程。
算法中每个个体的适应值被定义为该路径的所有权值之和的倒数。
一个路径所有权值之和越小，表明相应个体（路径）越优质，其适应值也就越大[5]。
通过系统运行过程中群体适应度的求解以及这些个体的遗传操作（选择、交叉、变异），不断寻找当前电力线信道环境下的最佳路径（个体）并适时更新路由信息表。
具体算法包括路由信息表建立和路由实现两个模块。
以下分别对其进行讨论。
2.路由信息表建立动态更新路由算法中的路由信息表是一个记录电力线信道环境状况信息并适时更新的矩阵。
路由信息表在每次组控器完成控制操作后进行群体适应度求解，根据计算结果确定是否更新（修改）路由信息表，以应对处于持续变化中的电力线信道环境。
若系统有N 个节点（包括组控和终端），则路由信息表是一个(N+1)*(N+1)阶的矩阵。
(下转第258页)253T ECHNOLOGY科技纵横2009.12CHINA EQUIPMENT(上接第253页)建立路由信息表的流程如图1所示。
3.路由实现路由实现分五个步骤进行：路径搜索、路径评价、路径选择、信号传输、路由表更新。
由于在动态更新路由算法的路由表建立过程中，节点可以对多个轮询信号应答，所以从组控到任一终端节点的路径数量都可能大于一条。
因此，当确定需要被操作的目标节点后，首先必须通过搜索路由信息表寻找到所有从组控到达目标节点的路径的集合。
搜索到从组控到达目标节点的所有路径后，接下去需要对这些路径进行评价、选择。
在本文算法中，个体适应值表示各个路径的信道情况，它被定义为该路径的所有权值之和的倒数。
路径权值之和反映了中继节点的多少。
如果中继节点数目多，则不但会提高整个网络的负载，而且会延长控制信号和确认信号的传输时间。
因此应当选择中继节点最少的路径。
综上，选择路径的适应值作为评价指标，适应值越大路径越佳。
算法通过控制信号和确认信号的传输来判断节点间是否存在连接。
对一个个体的初始化可看作一条路径生成的过程。
通过系统运行过程中这些个体的遗传操作，以寻找当前电力线信道环境下的最佳路径。
这个过程就是路径的选择。
完成路径选择后，组控器发出控制信号，控制信号经过选中的路径上的节点中继后到达目标节点；目标节点收到控制信号后，发送确认信号，确认信号经过同样的传输路径回到组控器。
如果在信号传输过程中没有出现问题，则组控将在规定时间内收到确认信号。
本文中，路由信息表中的元素的值表示各路段传输载波信号的能力，若载波信号能成功在某一路段上通过，则需要增加代表此路段的路由信息表中的元素值，以表示此路段更加“可靠”。
若由概率选择得到的路径为1→r n→r(n一1)→…r1→t，则分别令α1，r n=α1，r n+2、αr n,r(n-1)=αm,r(n-1)+2……αr1,t=αr1,t+2如果相加后的α1，r n、αr n,r(n-1)、……αr1,t超过255，则取255。
如果主机没有在规定时间内收到确认信号，则认为此次信号传输失败，载波信号经过的传输路径相对“不可靠”，需要减少代表此路径所有路段的路由信息表中的元素值。
若选择的路径为1→r n→r(n-1)→…rl→t，则分别令对路由信息表修改完毕后，根据新路由信息表中的数据重新进行路径评估、路径选择，并按选定的路径重新发送控制信号。
结语采用电力线载波通信技术实现家居智能化，难点在于对抗电力线上严重的信号衰减，成功实现系统各节点之间的正常通信，本论文设计出一种基于遗传算法思想的动态路由算法。
经实验此路由算法能够应对未知和时变的电力线信道特征，并能实现节点的即插即用。
参考文献[1]汪波，黄佩伟，钟幼平．基于电力线信道的智能家居系统[J]．电讯技术，2007，47(2)：140-143.[2]宋倩．基于电力线通信技术的智能家居系统的设计与开发[D]．北京．中国电力科学研究院．2003.[3]俞天白．基于电力线载波通信技术的照明控制系统的设计[D]．杭州．浙江大学．2006.[4]江务学，李成银，李黎明．一种基于遗传算法网络最短路径的求解[J]．沙洋师范高等专科学校学报，2007，39(5)：39-41.[5]陈曦，蔡辉，柳林．基于遗传算法的路径安排[J]．长沙交通学院学报，2005，21(4)：76-80.作者简介：贾蒙，河南新乡人，（1981.12-），主要研究方向为电路系统设计。
（作者单位：新乡学院机电学院）理的,保证不了密封所需的压缩量,据表3可见材料选择是合理的(橡胶I─4)2.6橡胶I─4与工作介质是否相容工作介质是N100抗磨液压油,O形圈用的是丁晴胶,二者相容不会因此引起漏油。
2.7无垂直度要求有引起泄露的可能S3─0601024堵要求与S3─0601020A压装后加工,这样为了保证与的同轴度还应该要求右端面与轴线的垂直度,否则就有可能存在较大的同轴度误差,又由于沟槽尺寸设计的不合理,压缩量很小,有可能某个部位根本就没有压缩量,必然产生泄露。