(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210847840.6 (22)申请日 2022.07.19 (71)申请人 安徽师范大学 地址 241000 安徽省芜湖市九华 南路189号 (72)发明人 孙丽萍　罗永龙　叶涛　黄帆　 郭良敏　郑孝遥　俞庆英　陈付龙　 陈韧　 (74)专利代理 机构 马鞍山诗韬知识产权代理事 务所(普通 合伙) 34245 专利代理师 章丽霞 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G16H 50/80(2018.01) G06N 3/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种自适应的城市核酸检测点布局方法及 系统 (57)摘要 本发明实施例提供一种自适应的城市核酸 检测点布局方法， 属于选址优化技术领域。 包括： 获取城市社区的位置坐标数据和人口数据； 根据 城市社区的位置坐标数据计算城市社区间的距 离及其对应的局部密度和最短距离； 基于所述局 部密度和最短距离通过线性拟合自适应选取核 酸检测点初始位置； 以及基于万有引力搜索算法 求解模型和所述核酸检测点初始位置确定核酸 检测点最优布局。 本发明使用密度峰聚类算法和 线性拟合方法自适应选取出初始核酸检测点， 然 后根据聚类中心集合初始化粒子群， 通过万有引 力搜索算法根据适度值优化核酸检测点的布局， 优化资源配 置、 提高检测效率和降低感 染风险。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 115271800 A 2022.11.01 CN 115271800 A 1.一种自适应的城市核酸检测点布局方法， 其特征在于， 所述自适应的城市核酸检测 点布局方法包括： 获取城市社区的位置坐标 数据和人口数据； 根据城市社区的位置坐标数据计算城市社区间的距离及其对应的局部密度和最短距 离； 基于所述局部密度和最短距离通过线性拟合自适应选取核酸检测点初始位置； 以及 基于万有引力搜索算法求解模型和所述核酸检测点初始位置确定核酸检测点最优布 局。 2.根据权利要求1所述的自适应的城市核酸检测点布局方法， 其特征在于， 所述根据城 市社区的位置坐标 数据计算城市社区间的距离及其对应的局部密度和最短距离包括： 将提取到的城市社区数据组成样本数据集， 记为O＝{o1,o2,…,oN}， N为城市社区数量； 根 据 样 本 的 位 置 数 据 ，计 算 任 意 两 个 样 本 oi和 oj之 间 的 欧 式 距 离 进而得到距离矩阵D； 根据距离矩阵D计算样本的局部密度ρ 和最短距离 δ。 3.根据权利要求1所述的自适应的城市核酸检测点布局方法， 其特征在于， 所述基于所 述局部密度和最短距离通过线性拟合自适应选取核酸检测点初始位置包括： 对样本的局部密度ρ和最短距离δ进行归一化处理， 然后计算ρ和δ的乘积γ， 再对γ进 行升序排序得到γ*； 针对γ*中的样本oi进行线性拟合， 进而计算样本oi对应的估计值与γ*之间的差值Δ γ， 如公式所示： 将差值Δγ小于平均差值 的点的最小下标记为M， 将点下标大于M的样本添加到样 本候选聚类中心集 合R， 的计算公式如下： 在样本候选聚类中心集合R中删除局部密度小于其邻居样本局部密度最大值或最短距 离小于其邻居样本最短距离最大值的样本， 得到城市核酸检测点的初始位置集合R*， 令K＝ |R*|。 4.根据权利要求1所述的自适应的城市核酸检测点布局方法， 其特征在于， 所述基于万 有引力搜索算法求 解模型和所述核酸检测点初始位置确定核酸检测点 最优布局包括： 根据聚类中心集R*初始化粒子群， 使用万有引力搜索算法根据适度值优化最终核酸检 测点的布局； 其中， 使用Z ＝{Z1,Z2,...,Zs}作为包含S个 粒子的粒子群， 每一个 粒子Zi包含K个聚类中 心， 第i个粒子是 K*l维向量， 其中， Ci表示第i个簇的聚类中心； 其中， 第一个粒子由密度峰聚类算法生成的R*个聚类权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115271800 A 2中心组成， 其 余粒子随机生成； 对于样本数据 集O， 采用欧氏距离计算oi和Cj,两者之间的相似性， 其 中， oi∈O∧Cj∈Zt, i＝1,2,...,N,j＝ 1,2,...,K,t＝1,2,...,s， 然后使用IDZt(t＝1,2,...,s)将每个数据点 分配到最近的群集中心， 并且使用fit函数评估Zt(t＝1,2,...,s)的适度值， fit函数的公 式如下所示： 其中， popi为样本i的人口数， 为样本的平均人口数； 基于 函数确定每 个粒子在t时刻的Wt、 Bt和质量M(t)， 三 者间的关系式如下： 其中， Wt表示t时刻 值最小条件下的核酸检测点的取值， Bt表示t时刻 值最大条件 下的粒子点的取值； 然后， 利用M(t)计算粒子的加速度 根据粒子加速度 计算粒子 速度 通过移动粒子位置 更新粒子群， 直到达到停止标准， 最终得 到最优解 I＝{I1,I2,...,IK}； 对于每个簇， 计算每个簇中样本的平均坐标作为粒子点的最优布局； 对于Ii∈I， 则最优粒子点的坐标 计算公式如下： 5.一种自适应的城市核酸检测点布局系统， 其特征在于， 所述自适应的城市核酸检测 点布局系统包括： 数据获取 单元， 用于获取城市社区的位置坐标 数据和人口数据； 密度距离计算单元， 用于根据城市社区的位置坐标数据计算城市社区间的距离及其对 应的局部密度和最短距离； 位置选取单元， 用于基于所述局部密度和最短距离通过线性拟合自适应选取核酸检测 点初始位置； 以及 最优布局确定单元， 用于基于万有引 力搜索算法求解模型和所述核酸检测点初始位置 确定核酸检测点 最优布局。 6.根据权利要求5所述的自适应的城市核酸检测点布局系统， 其特征在于， 所述密度距 离计算单 元包括： 数据集组成模块， 用于将提取到的城市社区数据组成样本数据集， 记为O＝{o1,o2,…,权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115271800 A 3