１引言
为了确保有线电视信号能够安全顺畅的到达目的地，有线电视网络布线必须选择最合适的路线。在信号传输过程中，需要对信号传输成本和信号传输风险进行综合考虑，制定最优信号传输方案。但是在传统的信号传输路径选择模型中，只考虑到信号传输成本，忽略了信号传输中的风险因素，因此这种传统的信号传输路径存在较大弊端。有线电视网络布线路径选择是指给定信号传输条件，以及起始和目标的位置［１］，按照某一性能指标，选择一条从起始点到目标点的路径［２］，使有线电视网络布线能安全到达目的地，是交通信号传输领域研究的核心问题之一［３］。对有线电视网络布线路径选择方法进行深入研究，可以提高有线电视网络布线的安全性能［４］。现阶段，主要的有线电视网络布线路径选择方法包括基于人工蜂群算法的路径选择方法［５］、基于蚁群算法的信号传输路径选择方法［６］和基于神经网络算法的信号传输路径选择方法［７］。其中，最常用的是基于人工蚁群算法的信号传输支路选择方法［８］。由于信号传输路径选择方法拥有极为广阔的发展空间，因此，受到了很多专家的重视［９］，成为大家研究的热点问题，拥有巨大的发展潜力。粒子群算法是由Ｅｂｅｒｈａｒｔ和Ｋｅｎｎｅｄｙ提出的一种智能化优化算法，该算法具有搜索机制较为简单，收敛速度快，运算量小等优点，在近几年被广泛应用到解决各种复杂问题中，并被证明比遗传算法等传统的搜索算法性能更优越。为了避免传统方法的弊端，必须利用新的方法选择有线电视网络布线路径。粒子群算法在进行大规模搜索时，能够避免陷入局部最优解的缺陷，因此，非常适合应用到复杂的危运路径的选择方面。为此，根据粒子群算法的原理，提出一种基于粒子群离散变换算法的有线电视网络布线路径选择方法。
２信号传输路径选择算法基础
对信号传输线路的选择关系到信号传输过程中的效率和安全。目前，在信号传输行业中，针对信号传输是一项十分复杂并重要的工作，普遍利用最优路径成本计算有线电视网络布线路径最优解。基本原理如下：设线路的初始数量是ｍｘｉ（１，２，．．．，ｍ），线路在人工搜索中表示解的集合，用ｘｉ（１，２，．．．，ｍ）表示，其中每个解都可以用ｄ维向量描述。对路径进行搜索时，循环搜索之路，首先根据对应的解对邻域进行一次搜索，如果搜索到的解比原来的解更优越，则将搜索到的解代替原来的解；所有的搜索全部结束时，会利用通知的方式将信息传达给路径选择模型，模型根据与支路信息量相关的概率选择支路。确定支路路径后，利用相似邻域的搜索方法，在搜索过程中不断保留较好的解，持续重复这种搜索方式，直至搜索到最优的路径选择结果。计算有线电视网络布线路径的最优解时，能够利用以下过程描述最优解的搜索过程：ａ．对参数进行初始化。在初始化时，需要确定算法可行解的数量ｍ，最大迭代次数Ｇｍａｘ和最大限制次数Ｌｉｍｉｔ值。ｂ．利用格栅化方法对有线电视网络布线的信号传输道路环境建立模型，并采集环境中的风险因素。ｃ．设置迭代次数的初始值Ｇ＝０。ｄ．在有线电视网络布线信号传输的区域内随机产生ｍ个风险因素，利用公式（２）计算风险因素的适应度值。危险因素的位置位于前ｍ／２个风险因素之内，并与模型逐一对应。设置标志风险因素初始值为Ｋ（ｉ）＝０，对同一支路的停留次数进行记录。ｅ．利用公式（１）进行风险因素的搜索，并计算搜索解得的适应度值，若搜索到的适应度值大于之前的搜索结果，则将当前的搜索值代替之前的搜索值，并将支路的位置确定为当前位置。令Ｋ（ｉ）＝０，不允许出现：Ｋ（ｉ）＝Ｋ（ｉ）＋１。ｆ．利用公式（２）对选择的支路概率进行计算，并确定支路。利用公式（３）将前一个路径转化为后一个路径进行核对。同时对支路周围进行搜索并标记较优支路的位置，对向量Ｋ进行更新。ｇ．转化条件是：Ｋ（ｉ）＞Ｌｉｍｉｔ，完成转化后，继续进行较优支路的搜索。ｈ．将搜索到的最优支路进行记录，最优支路即算法的最优解。ｉ．随着迭代次数的增加，即Ｇ＝Ｇ＋１。若Ｇ＞Ｇｍａｘ，则当前的解即为有线电视网络布线通过的路径点；并跳转到步骤（ｊ），否则跳转到步骤（ｆ）。ｊ．对此刻有线电视网络布线已规划窗口中的所有路径点，能够获得此刻有线电视网络布线行驶过的路径，并将最后的有线电视网络布线路径点作为下一时刻支路的出发点，并跳转至步骤（ｅ）。ｋ．将有线电视网络布线的起始点与最终点连接起来，得到有线电视网络布线路径。有线电视网络布线必须选择最优路线模型，以保证信号传输安全。但是，信号传输过程中，不但需要考虑信号传输成本和信号传输的线路，还需要考虑信号传输的风险。传统的路线选择模型仅仅以成本分析为基础，没有加入信号传输的风险因素，路线选择存在较大缺失。
３信号传输路径选择优化方法理论
利用传统的算法进行信号传输路径选择时，主要考虑的是成本因素，而信号传输的重点在信号传输过程中的风险因素，会导致有线电视网络布线在信号传输过程中出现各种未知的风险因素。针对传统算法的缺陷，文中提出了一个基于粒子群离散变换算法的有线电视网络布线路径选择方法。该方法的首要问题是建立计算信号传输过程的风险因素函数。根据最小二乘算法的相关原理，能够将得到的序列拟合成曲线和曲线函数。最小二乘算法的优点是在已知数据量较少的情况下拟合出精度很高的曲线和曲线函数。
４算法仿真结果分析
为了验证改进算法的有效性，需要利用Ｍａｔｌａｂ仿真软件进行一次仿真实验。设有线电视网络布线的初始点是ｑ１＝［２５，４７，３２］Ｔ。为了验证改进算法的优越性，需要进行比对实验。将以上实验得到的数据进行整理汇总，能够得到表１和表２所示数据。在进行实验时，利用不同算法进行有线电视网络布线的路径选择会产生误差，利用图１能够描述不同算法的误差。试验分别利用改进算法和传统算法进行有线电视网络布线最小路径选择。实验结果如图２所示。根据上述实验结果可知，利用改进算法进行有线电视网络布线最小路径选择，相对传统的算法选择误差和协同误差的收敛性能更优越，能够在较短时间内收敛到零，充分体现出改进算法的优越性。由以上的实验结果可知，利用改进算法能够避免传统算法没有考虑有线电视网络布线在信号传输过程中风险因素的缺陷，能够选择最优的最小危害信号传输路径，效果令人满意。
５结束语
信号传输过程中，不但需要考虑信号传输成本和信号传输的线路，还需要考虑信号传输风险的因素。传统的路线选择模型仅仅以成本分析为基础，很少考虑信号传输的风险因素，路线选择存在较大缺失。文中提出一种基于粒子群离散变换算法的有线电视网络布线路径选择方法。利用最小二乘法算法计算信号传输的路径危险环境函数，能够得到危险程度拟合曲线，根据曲线函数能够得到信号传输路径中的风险因素。利用最小危害路径选择的目标函数，对所有的待优化变量进行二进制编码，并针对编码结果进行离散化变换，实现有线电视网络布线路径的选择。实验结果表明，粒子群离散变换算法与传统算法相比，有较大的优越性。因此，可以将这种算法广泛应用于有线电视网络布线信号传输领域，对有线电视网络布线路径进行合理选择，从而有效减少信号传输过程中的风险。
作者：李圣普 王小辉 单位：平顶山学院计算机科学与技术学院
