CN103491652A - 基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统，涉及仪器预约与控制领域，包括支持用户在线预约的Web服务器；包括数据库服务器：记录仪器使用及相关信息；包括控制管理站：用于是接收来自仪器管理系统的仪器预约信息并将之通过无线方式采用轮循式通信协议向智能控制节点传送；包括智能控制节点通过无线方式接收来自控制管理站的仪器预约信息和用户身份信息；用户身份验证通过后自动开启仪器。

Description

基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统

技术领域

本发明涉及仪器预约与控制领域，具体来讲是一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统。

背景技术

科学仪器设备的共享管理是高校实验室等科学研究机构一项重要工作，仪器设备共享能够通过开放方式得以实现。如何提高仪器设备使用效益和保证仪器设备的安全正常运行是开放过程必须考虑的问题。当仪器设备种类和数量较多时，手工方式难以保证仪器设备使用的高效益和有效实现仪器设备安全正常运行, 采用信息技术对仪器设备共享进行管理将是一种有效途径。

专利号CN201210248005.7的发明公开了一种精密仪器预约和使用管理系统，相应的预约和使用管理系统用于将输入的申请人信息进行比对，若合法则将申请人信息发送给门禁系统；门禁系统的电子门禁用于通过用户的指纹与接收的申请人信息进行身份比对，并将比对结果发送给门禁控制模块，指纹采集器用于采集用户的指纹并发送给电子门禁，门禁控制模块用于根据电子门禁发送的比对结果，向电磁锁发出开锁或关闭的控制命令，电磁锁用于根据门禁控制模块的控制命令执行开锁或关闭；电源控制系统用于设定指定的精密仪器供电时间；环境监控和报警模块用于当检测到温湿度和烟雾超过阈值、漏水或仪器使用意外断电时，通过短信机发送报警短信。

专利号CN201210519520.4的发明涉及一种实验室仪器设备控制管理与计费系统，包括用于控制管理的服务器子系统，该服务器子系统上有业务管理套件、Web预约套件、一卡通接入套件和数据库平台，其通过相应功能模块与用户计算机子系统、校园一卡通平台、客户机子系统和以太网控制子系统进行信息交互；客户机子系统上有客户机套件且客户机套件与一组ZigBee控制子系统进行信息交互；各以太网控制子系统与ZigBee控制子系统分别与一受控设备接口进行信息交互。该系统实现了对现有大型仪器设备的非嵌入式控制，解决了现有技术控制方式单一问题；又实现了与校园一卡通平台的无缝对接，从而实现大型仪器设备管理结算的自动化。

然而，仪器设备管理主要包括仪器设备预约、使用过程控制管理等。目前这两个过程是分离的，如戴亚平等^[3]提出的系统虽然有仪器远程控制，但预约功能功能很弱。罗虹等提出基于Web的网络预约系统，但没有仪器设备使用过程控制功能，且没有考虑仪器最优分配。钱亚东等^[5]提出符合贵重仪器设备网络化共享特点的共享方式及其关键支撑系统，它不具备设备预约功能。AngelValera等人给出了一种虚拟过程实验和远程实验室的建设方案, 但没有智能预约算法。Huang Hong-zhi提出了一种基于web的化学实验室信息系统，不具有仪器使用过程控制功能。因此如将仪器设备预约与使用过程控制结合起来，用户对仪器设备预约后，在规定时间内，采用RFID技术^[8]经过身份验证后使用所预约的仪器设备。这种管理方式将显著提高仪器设备管理的自动化水平，确保仪器设备使用效益和有效保证其安全正常运行。网络技术的广泛应用为仪器设备预约提供了极大方便，用户可以随时通过网络预约信息系统以远程访问方式实现在线预约。

当多个用户在网络上并发预约仪器设备时，一个用户预约请求中可能包括对多个仪器设备使用要求，在此情况下，如何在用户间安排仪器设备使用，不仅要考虑仪器使用效益，还应该考虑到用户满意度。比如说安排一个用户连续地使用仪器设备时，则他可以高效率地完成实验工作，而满意仪器设备安排；反之安排的仪器使用时段不连续，则影响到实验进度，用户满意度下降。此外，还应当考虑到仪器设备需要维护等原因，其可用时间是分散的。如何最优化安排这些仪器设备的使用是并发预约仪器时需要解决的关键问题。邵科峰等^[9]采用仪器投标方式来解决并发预约最优问题，但他假定每个用户只请求中一种仪器设备，没有考虑用户一次请求中可能包括多个仪器设备需求。而且该方法将各个仪器独立开来优化，不利于获得整体最优化。金锋赫等考虑车间使用时段提出一种装配作业调度，但没有考虑使用连续性问题，不适用于并发预约仪器设备环境。

为了将预约过程和使用过程控制相结合，考虑仪器设备分布范围广，可采用分布式控制系统来对仪器设备进行控制，并与网络预约信息系统有机融合。分布式控制系统由多台计算机分别控制不同设备，各自构成子控制系统，各子系统之间通过网络互连。整个系统在逻辑上、功能上、物理上和地理位置上均分散，系统对它总体目标与任务可进行综合协调与分配, 一般采用有线通过方式, 需要专门布线。考虑到仪器设备分布范围广泛和系统布置方便要求，可采用无线通信技术来满足这一要求。

基于上述分析，本文考虑系统布置实施方便，融合无线通信和有线通信技术，将仪器设备预约与使用过程控制相结合，提出一种基于无线分布式最优化仪器预约系统，以达到提高仪器设备控制管理自动化水平目的。特别的是在本研究工作中，所提出的仪器设备预约算法，与其它预约算法不同的，不仅考虑了仪器设备的使用效益，更为重要的是考虑用户满意度，达到仪器设备使用安排更符合用户需求。

发明内容

本发明的目的在于在此提供一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统；提高仪器设备使用效益和保证仪器设备的安全正常运行，应当提高仪器设备管理的自动化水平，并考虑到实施方便，提出了基于无线通信的分布式仪器控制系统。

在该控制系统中，仪器设备预约与使用过程控制相结合，通过建立考虑用户满意度的高维多目标0-1背包问题优化模型来有效提高了设备的使用效益和用户满意度，并提出了该模型的离散粒子群优化算法；为其所设计的基于射频芯片全分布式无线通信协议具有载波检测和冲突避免功能，解决了多对一通信问题；而且采用主从一致性更新策略解决了该分布式系统数据一致性问题。基于这些核心技术，成功地研制了仪器控制系统并应用于国家民委重点实验室。

本发明是这样实现的，构造一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统，其特征在于： 

包括支持用户在线预约的Web服务器，用户通过网络在线预约，在预约成功后通过GSM短信告知用户；

包括数据库服务器：记录仪器使用信息，供查询与分析仪器使用情况，为仪器管理决策服务；

包括控制管理站：用于是接收来自仪器管理系统的仪器预约信息并将之通过无线方式采用轮循式通信协议向智能控制节点传送；接收智能控制节点发送的仪器状态信息和用户验证信息；向门禁与预约发布站传送用户与预约信息；接收仪器综合管理级的仪器预约信息与用户身份信息，并向它传送仪器状态信息和用户验证信息；

包括智能控制节点，通过无线方式接收来自控制管理站的仪器预约信息和用户身份信息；用户身份验证通过后自动开启仪器，然后用户就可以使用仪器进行工作；接收仪器维护人员输入的仪器状态信息并通过无线方式传送到控制管理站；显示仪器当前状态、使用者和工作时间。

其中还可以包括仪器管理监控台，与数据库通信，用于实验室管理人员可以在中心监控室大屏幕看到各仪器设备的状态，能够及时掌握整个实验室当前仪器设备状态。

根据本发明所述一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统，其特征在于：预约方式如下：

用户在预约时，提交预约请求，包括需要的仪器种类和数量及这些仪器使用的前后关系；将仪器视为资源，算法根据当前资源现状和预约请求自动安排使用的仪器和时间；仪器使用视为资源满足条件下作业运行，仪器预约则是作业申请，故仪器设备预约实质是作业调度问题；基于此，建立如下数学模型：

一个预约时段内，系统接收到n个作业请求J={J₁, J₂, …, J_n}，系统有m个仪器I={I₁, I₂, …, I_m}；每个作业表示为J_i =<J_ie, J_id, p_i>，其中J_ie作业名; J_id是一个按顺序请求仪器构成的一维向量, J_id={Q_i1, Q_i2, …,                                                

}, 向量元素Q_iy=<I_iy, t_iy >是一个二元组，I_iy为所需仪器且I_iy∈I, t_iy为使用时长; p_i 是作业优先级；每种仪器表示为I_j ={N_j, T_j}，其中N_j仪器名，T_j= {T_j1, T_j2, …,}是仪器I_j可使用时段集合, 其中T_jg=<T_jgs, T_jgt >, T_jgs和T_jgt分别表仪器j可用时段g开始时间和时长。当一个作业需要仪器完全满足后，才给该作业分配仪器；x_ijk为作业J_i分配到仪器I_j时段T_jk，x_ijk=1表示分配，x_ijk=0表未分配；X={ x₁, x₂,…, x_n}，x_i为作业i的分配向量x_i={x_i1, x_i2,…, x_im}，x_ik为作业i在仪器h的时段分配向量x_ih={x_ih1, x_ih2,…, 

}；某作业J_i的仪器需求是否完全满足，可以通过下式进行判断：

 （1）   

当该式等于0时，不满足；等于1时满足。作业J _i 在完全满足仪器分配需要后，仪器分配满意度通过所分配各仪器使用开始时间差是否最小进行度量，作业J _i 分配仪器的满意度表达式：

（2）

得到实现最大使用效益

和最大满意度

数学模型：   

  

  

这里sign()为符号函数，(3)式表示仪器设备最大使用效益，(4)式表示最大用户满意度。预约在仪器同一时段的设备时间安排按照作业优先级确定。

根据本发明所述一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统，其特征在于：

采用SDPSO优化得到用户满意度最大值和最小值分别定义为F _Tmax和为F _Tmin ；然后将多目标转化为单目标优化问题如下：

优化算法无须显式地处理判断仪器需求是否完全满足的条件(5)，因为该条件不满足时，式(7)不计入分配效益，因而自动包含于粒子群优化过程中；所提出的基于SDPSO求解该模型优化算法中的集合元素即为x _ijk ，当该元素被选中时x _ijk =1，否则x _ijk =0，集合Ω元素共有

个，算法说明如下：

Step1 初始化：在满足模型约束条件(5)-(7)基础上，随机选择集合Ω元素对各粒子的位置X _i 和速度和

进行初始化。采用目标函数(12)计算各粒子适应值，得到各粒子局部最优值和全局最优值

；

Step2 更新：用式(8)-式(11)更新位置和速度，更新后，用约束条件(5) -(7)对粒子位置进行检测，如果不满足，则再次用式(8)-式(11)更新位置和速度，直到满足条件为止；

Step3 评价：用目标函数(12)计算各粒子适应值来对各粒子进行评价。从而得到粒子当前局部最优值Pb _i 和全局最优值Lb _i ；

Step4 终止判断：判断是否达到最大迭代次数，如果是，则结束算法，输出粒子全局最优位置x。否则转向step2。

根据本发明中，无线通信方式如下：

本系统通信协议基于无线射频模块nRF24L01，分为二层，即物理层、链路层；

若开启自动应答，nRF24L01在发射数据后马上处于接收模式，以接收应答信号；若收到应答TX_DS，则认为本次发送数据成功，清除发送队列TX FIFO中数据，并以中断方式告知MCU; 如未收到应答，则经过设定的重发时间后自动重新发射该数据(自动重发已开启)，若超过所设定重发次数(ARC)，以中断MAX_RT通知MCU，同时TX FIFO中数据保留用于下次重发；最后发射成功时, 若CE为低则nRF24L01进入空闲模式1; 当CE为高且TX FIFO中有数据，则进入下一次发射; 当CE为高且TX FIFO中无数据，则进入空闲模式2；发送队列满时，位TX_FULL=1；接收数据时, 先将nRF24L01置为接收模式，接着延迟一段时间后处于接收状态。当检测到有效的CRC和地址时，将数据存入在接收队列RX FIFO中，通过中断RX_DR通知MCU读取数据。如此时自动应答已开启，进入发射状态以回传应答信号；最后成功接收时，当CE变为低电平时，则进入空闲模式1。

本发明中，分布式系统数据一致性协议：采用主从数据一致性更新策略，即由数据变化所在的节点发起更新过程，发起节点称为更新协调节点，其它相关节点称为更新参与节点；

数据更新协议如下：

(1)每个更新协调节点建立更新队列，队列中存放待更新请求。更新请求包括更新参与节点、待更新数据、更新时间；

(2) 更新协调节点一旦有数据更新，在队列中增加更新请求，然后则向本仪器室中所有节点广播；

(3) 收到更新请求的更新参与节点更新本地数据，并向更新协调节点回复，协调节点收到回复后删除队列中参与节点对应的更新请求，然后更新协调节点在一个10秒延迟后，判断该更新所涉及的所有更新请求是否被删除完，如果删除完则表明更新成功；

(4) 广播更新请求10秒延迟后，队列中仍有该数据更新有关的更新请求，然后采用二进制退避算法设置间隔时间并再次向更新参与节点发送相应的更新请求，超过10次后，不再发起更新请求；

(5) 各节点启动后向本仪器室广播其启动消息，有更新请求的节点收到该启动消息后，向其发送数据更新请求；

(6) 在更新过程中存在读-写冲突，以写优先，在写-写冲突时，以更新请求中更新时间为序选择更新。

用户在线预约某些仪器后，分布式仪器控制系统将该预约信息通过有线和无线网络方式送达直接控制仪器的智能控制器。通过ID身份验证后，控制器开启仪器，同时记录仪器使用信息，然后在结束使用后将这些使用信息记录在控制系统的中心数据库中，供查询与分析仪器使用情况，为仪器管理决策服务。

本发明的优点在于：为提高仪器设备在开放时使用效益和安全正常运行，提出了基于无线分布式最优化仪器预约系统，这种分散化的控制方式能改善控制的可靠性，不会由于计算机的故障而使整个系统失去控制。该系统中仪器设备预约与使用过程控制相结合，提高了仪器设备管理的自动化水平。建立了仪器设备预约的多目标规划最优化数学模型，该模型客观真实地描述实际设备预约时仪器分配过程，并提出适合于该优化模型离散粒子群优化解法。基于通用的射频芯片，设计了高性能分布式无线通信协议，能够实现子系统间可靠通信。提出的主从数据一致性更新策略有效地解决了基于无线通信的分布式系统数据一致性问题。

附图说明

图1是本发明仪器控制总体结构

图2a是本发明射频模块中断请求流程框图

图2b是本发明MCU定时器S中断处理流程框图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明进行详细说明，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，总体结构示意图。本发明提供一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统；首先，具有多台智能控制节点，这些智能控制节点是一种嵌入式系统，主要功能包括：通过无线方式接收来自控制管理站的仪器预约信息和用户身份信息；用户身份验证通过后自动开启仪器，然后用户就可以使用仪器进行工作；接收仪器维护人员输入的仪器状态信息并通过无线方式传送到控制管理站；显示仪器当前状态、使用者和工作时间等。包括控制管理站，主要功能是接收来自仪器管理系统的仪器预约信息并将之通过无线方式采用轮循式通信协议向智能控制节点传送；接收智能控制节点发送的仪器状态信息和用户验证信息；向门禁与预约发布站传送用户与预约信息；接收仪器综合管理级的仪器预约信息与用户身份信息，并向它传送仪器状态信息和用户验证信息。包括支持用户在线预约的Web服务器和存储仪器运行等相关数据的数据库服务器，Web服务器用于预约，支持用户网络在线预约，在预约成功后通过GSM短信告知用户。

本发明中仪器设备并发预约算法为：

用户进行科学研究与实验往往需要使用相关多个仪器和设备，而且这些仪器设备使用可能存在一些前后关系。当仪器设备较多时，仪器设备使用效益和用户满意度是预约算法关键指标。用户在预约时，提交预约请求，包括需要的仪器种类和数量及这些仪器使用的前后关系。将仪器视为资源，算法根据当前资源现状和预约请求自动安排使用的仪器和时间。仪器使用视为资源满足条件下作业运行，仪器预约则是作业申请，故仪器设备预约实质是作业调度问题。基于此，建立如下数学模型：

一个预约时段内，系统接收到n个作业请求J={J ₁, J ₂,…, J _n }，系统有m个仪器I={I ₁, I ₂, …, I _m }。每个作业表示为J _i  =<J _ie , J _id , p _i >，其中J _ie 作业名; J _id 是一个按顺序请求仪器构成的一维向量, J _id ={Q _i1, Q _i2, …, 

}, 向量元素Q _iy =<I _iy , t _iy  >是一个二元组，I _iy 为所需仪器且I _iy ∈I, t _iy 为使用时长; p _i  是作业优先级。每种仪器表示为I _j  ={N _j , T _j }，其中N _j 仪器名，T _j = {T _j1, T _j2,…,

}是仪器I _j 可使用时段集合, 其中T _jg =<T _jgs , T _jgt  >, T _jgs 和T _jgt 分别表仪器j可用时段g开始时间和时长。当一个作业需要仪器完全满足后，才给该作业分配仪器。x _ijk 为作业J _i 分配到仪器I _j 时段T _jk ，x _ijk =1表示分配，x _ijk =0表未分配。X={ x ₁, x ₂,…, x _n }，x _i 为作业i的分配向量x _i ={x _i1, x _i2,…, x _im}，x _ik 为作业i在仪器h的时段分配向量x _ih ={x _ih1, x _ih2,…, 

}。某作业J _i 的仪器需求是否完全满足，可以通过下式进行判断：

 （1）   

当该式等于0时，不满足；等于1时满足。作业J _i 在完全满足仪器分配需要后，仪器分配满意度通过所分配各仪器使用开始时间差是否最小进行度量，作业J _i 分配仪器的满意度表达式：

（2）

得到实现最大使用效益

和最大满意度

数学模型：   

  

  

这里sign()为符号函数，(3)式表示仪器设备最大使用效益，(4)式表示最大用户满意度。预约在仪器同一时段的设备时间安排按照作业优先级确定。该模型解x中元素为0或1，它是一个高维多目标0-1背包问题。

用于线性规划的单纯形法和用于非线性规划的各类梯度迭代优化算法存在主要问题是单点运算方式大大限制了计算效率的提高、向改进方向移动限制了跳出局部最优的能力、停止条件只是局部最优的条件、对目标函数和约束函数的要求限制了算法的应用范围。模拟自然生态系统的粒子群算法、蚁群算法和遗传算法等进化算法具有全局的、并行高效的优化性能，以及具有较强的鲁棒性和通用性，在非线性优化问题特别是NP难问题领域得到广泛应用。“粒子群算法相比于其它进化优化算法，具有结构简单、参数较少、易于实现以及寻优能力强等优点”，因此在本研究工作采用粒子群优化算法求该模型。

本发明将基于离散粒子群优化SDPSO算法对高维多目标0-1背包优化问题进行求解，SDPSO如下：

原问题空间定义为U，P(U) 为其幂集，则解集合空间

，S _max为所求解集合最大元素个数。粒子i在t时刻可增加的元素集合和可减少元素集合分别定义为

。粒子i在t时刻所得到的最佳解集合为，粒子i在t时刻所得到邻居粒子最佳解集合为

。

表示粒子粒子i在t时刻得到的解集合。定义新运算n

A为从集合A中任选n个元素构成一个子集合。得到速度和位置更新公式如下：

   

 其中 

α、β和γ分别为0到1间任意数，rand int(a,b)为a和b间的随机数，式(4)用于本次更新后和下一次更新前加入一些没有在粒子群的全集元素。

传统粒子群优化问题对求解连续问题有效，对于离散优化问题显得吃力。陈自郁等^[16]提出了一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型SDPSO，它适用于求解0-1离散变量的优化问题。鲁江林等将该离散粒子群模型应用于背包问题求解，取得了良好的效果。为此本文基于离散粒子群优化算法对之进行求解。采用SDPSO优化得到使用效益最大值和最小值分别定义为F _Pmax和为F _Pmin 。类似地采用SDPSO优化得到用户满意度最大值和最小值分别定义为F _Tmax和为F _Tmin 。然后将多目标转化为单目标优化问题如下：

优化算法无须显式地处理判断仪器需求是否完全满足的条件(1)，因为该条件不满足时，式(3)不计入分配效益，因而自动包含于粒子群优化过程中。所提出的基于SDPSO求解该模型优化算法中的集合元素即为x _ijk 。当该元素被选中时x _ijk =1，否则x _ijk =0。集合Ω元素共有

个，算法说明如下：

Step1 初始化：在满足模型约束条件(5)-(7)基础上，随机选择集合Ω元素对各粒子的位置X _i 和速度

和

进行初始化。采用目标函数(12)计算各粒子适应值，得到各粒子局部最优值

和全局最优值。

Step2 更新：用式(8)-式(11)更新位置和速度，更新后，用约束条件(5) -(7)对粒子位置进行检测，如果不满足，则再次用式(8)-式(11)更新位置和速度，直到满足条件为止。

Step3 评价：用目标函数(12)计算各粒子适应值来对各粒子进行评价。从而得到粒子当前局部最优值Pb _i 和全局最优值Lb _i 。

Step4 终止判断：判断是否达到最大迭代次数，如果是，则结束算法，输出粒子全局最优位置x。否则转向step2。

本系统通信协议基于无线射频模块nRF24L01，分为二层，即物理层、链路层。该模块是一种带双FIFO队列的半双工通信器件，具有发送模式、接收模式、空闲模式。它的基于链路层的Enhanced ShockBusrt具有自动数据包的组装与定时和自动应答和重传功能，不会增加主控制器MCU复杂性，最大可能实现该通信模块与MCU的工作并行性。若开启自动应答，nRF24L01在发射数据后马上处于接收模式，以接收应答信号。若收到应答TX_DS，则认为本次发送数据成功，清除发送队列TX FIFO中数据，并以中断方式告知MCU; 如未收到应答，则经过设定的重发时间后自动重新发射该数据(自动重发已开启)，若超过所设定重发次数(ARC)，以中断MAX_RT通知MCU，同时TX FIFO中数据保留用于下次重发。最后发射成功时, 若CE为低则nRF24L01进入空闲模式1; 当CE为高且TX FIFO中有数据，则进入下一次发射; 当CE为高且TX FIFO中无数据，则进入空闲模式2。发送队列满时，位TX_FULL=1。接收数据时, 先将nRF24L01置为接收模式，接着延迟一段时间后处于接收状态。当检测到有效的CRC和地址时，将数据存入在接收队列RX FIFO中，通过中断RX_DR通知MCU读取数据。如此时自动应答已开启，进入发射状态以回传应答信号。最后成功接收时，当CE变为低电平时，则进入空闲模式1。此外，当接收功率大于-64dBm时寄存器RPD位0置为1，否则为0。由此可见nRF24L01工作在物理层和具有部分链路层功能。

该模块不支持多于六个站同时向一个站传送数据，然而本系统中，往往多于六个智能控制节点在开机时同时向控制管理站传送其数据。为了实现解决这一矛盾，为本系统专门设计了基于该模块的通信协议。所以设计的通信协议在启用nRF24L01的Enhanced ShockBusrt自动应答和自动重传功能条件下, 采用具有载波检测和冲突避免功能的分布式控制机制来实现。该协议是由MCU和nRF24L01共同完成，MCU实现协议部分在主要在中断服务程序中，该中断服务算法如图2所示。接收方响应RTS方式与应答普通数据发送的ACK相同，即CTS类似于ACK。通信协议初始化包括设置模块通信地址，设置通信频率、自动应答和自动重传功能等。此外设置MCU定时器的计数寄存器初值S=0, 为避免频繁重发引起过多冲突，采用二元退避法修改S值^[20]。用于冲突避免的网络分配向量NAV采用计时器实现，NAV初值置0。

分布式系统数据一致性协议：

本分布式系统中的关键数据是用户预约数据和仪器设备状态数据。用户预约数据在用户预约时产生，然后通过有线通信和无线通信方式传送并保存在智能控制节点、控制管理站、Web服务器和数据库服务器、门禁和预约发布系统和仪器管理与监控系统中。有时这些预约数据在局部会因修改而变化，如果不及时更新其它子系统相关数据，会引起仪器设备过程控制失效问题。局部数据发生变化例子如，仪器设备故障时临时更改仪器设备的使用。仪器设备状态数据也会因仪器设备故障和故障恢复而首先在智能控制节点处变化，如不能及时让数据库服务器中的状态数据与其一致，会引起无效预约问题。过程控制失效问题和无效预约问题本质上是分布式系统数据不一致性问题。在基于无线通信的分布式系统中，该数据不一致性问题尤其突出。

本仪器控制系统数据分布情况：仪器室内门禁和预约发布站、控制管理站和所有智能控制节点等子系统中均存储本仪器室内所有仪器设备预约数据，以便于各智能子系统均能提示用户其正确仪器设备和提高系统可靠性。仪器设备状态数据存放在中心数据库中，控制管理站保存有本仪器室内的所有仪器设备状态数据，各智能控制节点保存所控制仪器设备状态数据。

由于干扰而可能引起子系统间通信失败，不能采用事务机制来实现数据一致性，采用主从数据一致性更新策略，即由数据变化所在的节点发起更新过程，发起节点称为更新协调节点，其它相关节点称为更新参与节点。数据更新协议如下：(1)每个更新协调节点建立更新队列，队列中存放待更新请求。更新请求包括更新参与节点、待更新数据、更新时间。(2) 更新协调节点一旦有数据更新，在队列中增加更新请求，然后则向本仪器室中所有节点广播。(3) 收到更新请求的更新参与节点更新本地数据，并向更新协调节点回复，协调节点收到回复后删除队列中参与节点对应的更新请求，然后更新协调节点在一个10秒延迟后，判断该更新所涉及的所有更新请求是否被删除完，如果删除完则表明更新成功。(4) 广播更新请求10秒延迟后，队列中仍有该数据更新有关的更新请求，然后采用二进制退避算法设置间隔时间并再次向更新参与节点发送相应的更新请求。超过10次后，不再发起更新请求。(5) 各节点启动后向本仪器室广播其启动消息，有更新请求的节点收到该启动消息后，向其发送数据更新请求。(6) 在更新过程中存在读-写冲突，以写优先，在写-写冲突时，以更新请求中更新时间为序选择更新。

应用实例：

 计算机系统国家民委重点实验室主要从事计算机系统结构相关领域的应用基础研究，重点实验室分布在新老校区，场地2400㎡，现有各种实验仪器设备1388套，其中800元以上实验设备1160台套，资产总值超过440万元。仪器设备种类和数量多、分布广泛、管理人员少，同时实验室对教师、科研人员和学生日常开放，如何保证仪器设备使用的高效益和安全正常运行成为实验室管理关键问题。在此成功地运用研制的分布式仪器控制系统对仪器设备进行控制与管理，有效解决了这一问题。

 用户通过在线预约系统，提交仪器设备使用申请。预约成功后，用户按照预约安排到指定仪器室通过仪器处的智能控制节点身份验证后，控制节点自动开启仪器，就可以使用仪器设备，使用完后，系统记录各用户使用信息于中心数据库中，为仪器管理提供详实数据。在该系统中，实验室管理人员可以通过仪器管理监控台看到各仪器设备的状态，能够及时掌握整个实验室当前仪器设备状态。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统，其特征在于：包括

支持用户在线预约的Web服务器，用户通过网络在线预约，在预约成功后通过GSM短信告知用户；

包括数据库服务器：记录仪器使用信息，供查询与分析仪器使用情况，为仪器管理决策服务；

包括控制管理站：用于是接收来自Web服务器的仪器预约信息并将之通过无线方式采用轮循式通信协议向智能控制节点传送；接收智能控制节点发送的仪器状态信息和用户验证信息；向门禁与预约发布站传送用户与预约信息；并向数据库服务器传送仪器状态信息和用户验证信息；

包括智能控制节点，通过无线方式接收来自控制管理站的仪器预约信息和用户身份信息；用户身份验证通过后自动开启仪器，然后用户就可以使用仪器进行工作；接收仪器维护人员输入的仪器状态信息并通过无线方式传送到控制管理站；显示仪器当前状态、使用者和工作时间。

2.根据权利要求1所述一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统，其特征在于：预约方式如下：

用户在预约时，提交预约请求，包括需要的仪器种类和数量及这些仪器使用的前后关系；将仪器视为资源，算法根据当前资源现状和预约请求自动安排使用的仪器和时间；仪器使用视为资源满足条件下作业运行，仪器预约则是作业申请，故仪器设备预约实质是作业调度问题；基于此，建立如下数学模型：

一个预约时段内，系统接收到n个作业请求J={J₁, J₂, …, J_n}，系统有m个仪器I={I₁, I₂, …, I_m}；每个作业表示为J_i =<J_ie, J_id, p_i>，其中J_ie作业名; J_id是一个按顺序请求仪器构成的一维向量, J_id={Q_i1, Q_i2, …,                                                

}, 向量元素Q_iy=<I_iy, t_iy >是一个二元组，I_iy为所需仪器且I_iy∈I, t_iy为使用时长; p_i 是作业优先级；每种仪器表示为I_j ={N_j, T_j}，其中N_j仪器名，T_j= {T_j1, T_j2, …,

}是仪器I_j可使用时段集合, 其中T_jg=<T_jgs, T_jgt >, T_jgs和T_jgt分别表仪器j可用时段g开始时间和时长；当一个作业需要仪器完全满足后，才给该作业分配仪器；x_ijk为作业J_i分配到仪器I_j时段T_jk，x_ijk=1表示分配，x_ijk=0表未分配；X={ x₁, x₂,…, x_n}，x_i为作业i的分配向量x_i={x_i1, x_i2,…, x_im}，x_ik为作业i在仪器h的时段分配向量x_ih={x_ih1, x_ih2,…, 

}；某作业J_i的仪器需求是否完全满足，可以通过下式进行判断：

 （1）   

当该式等于0时，不满足；等于1时满足；作业J _i 在完全满足仪器分配需要后，仪器分配满意度通过所分配各仪器使用开始时间差是否最小进行度量，作业J _i 分配仪器的满意度表达式：

得到实现最大使用效益

和最大满意度数学模型：   

 

  

这里sign()为符号函数，(3)式表示仪器设备最大使用效益，(4)式表示最大用户满意度。

3.根据权利要求1所述一种基于无线分布式的最优化仪器预约与控制系统，其特征在于：

采用SDPSO优化得到用户满意度最大值和最小值分别定义为F _Tmax和为F _Tmin ；然后将多目标转化为单目标优化问题如下：

w _P 和w _T 是用户的经验值；优化算法无须显式地处理判断仪器需求是否完全满足的条件(5)，因为该条件不满足时，式(7)不计入分配效益，因而自动包含于粒子群优化过程中；所提出的基于SDPSO求解该模型优化算法中的集合元素即为x _ijk ，当该元素被选中时x _ijk =1，否则x _ijk =0，集合Ω元素共有

个，算法说明如下：

Step1 初始化：在满足模型约束条件(5)-(7)基础上，随机选择集合Ω元素对各粒子的位置X _i 和速度

和

进行初始化；

采用目标函数(12)计算各粒子适应值，得到各粒子局部最优值和全局最优值

；

Step2 更新：用式(8)-式(11)更新位置和速度，更新后，用约束条件(5)-(7)对粒子位置进行检测，如果不满足，则再次用式(8)-式(11)更新位置和速度，直到满足条件为止；

Step3 评价：用目标函数(12)计算各粒子适应值来对各粒子进行评价；从而得到粒子当前局部最优值Pb _i 和全局最优值Lb _i ；

Step4 终止判断：判断是否达到最大迭代次数，如果是，则结束算法，输出粒子全局最优位置x，否则转向step2。

Images