一种养老院智能调度引导系统

1.本发明涉及优化调度与配置领域，具体是涉及一种养老院智能调度引导系统。


背景技术：

2.随着时间的推移人口老龄化加剧，养老问题成为了一个日益加剧的问题，这也使得各类养老院出现，尤其是科技的进步促使智能养老院的诞生。
3.针对现有的智能养老院设施可以发现，主要针对老人的安全，以及建筑的各项安全措施进行研究，对于提高养老院的经济收益方面略显不足，并且无法根据老人的不同需求、状态提供针对性的服务。养老院调度机制均是统一调度，因为无法针对个人实现针对性服务，会导致养老院的评价较低，进一步会影响到经济收益。针对该种现象，提出了一种养老院智能调度引导系统，利用老人的人数、状态、爱好、消费水平数据，为养老院得出收益最大，评价最优的调度策略。


技术实现要素：

4.发明目的：针对以上技术问题，本发明提供一种养老院智能调度引导系统，，根据老人的不同需求，适应各类场景，利用优化野马算法得出最优控制策略，使得养老院的经济收益最大，评价率最优，并且降低综合成本。
5.技术方案：本发明公开一种养老院智能调度引导系统，包括监控单元、优化单元、分析单元以及调度引导单元；所述监控单元用于监控养老院内的老人数量、老人状态、老人爱好以及医护人员，用于统计老人数量、记录老人状态、跟踪老人爱好同时监测医护人员是否处于闲置状态；所述分析单元通过收集老人日常生活中所选择的需求分析确定老人爱好，根据老人日常生活中所选择的服务等级分析确定老人的消费水平；所述需求包括运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求，所述服务包括高等服务、中等服务、低等服务，每个所述需求均设置有三种不同等级且价位不同的服务；
6.所述优化单元用于接收监控单元与分析单元所获取的老人数量、老人状态、老人爱好、老人消费水平以及老人日常生活中所选择的需求与服务数据，以使养老院的评价、经济效益最高为目标函数，利用优化野马算法得出最优的评价、经济效益，由此确定最优的调度引导策略，所述调度引导策略包括为老人提供何种需求、何种服务等级以及医护人员服务，通过所述调度引导单元对老人需求、服务以及医护人员进行智能调度；
7.所述目标函数为：
[0008][0009]
式中：e
evaluate
(t)为第t月份所获得的评价，c
earn
(t)为第t月份所获得的经济收益；其中e
evaluate
(t)与c
earn
(t)的公式分别为：
[0010]
[0011]
式中：e
i,j
为第i个老人所给予的第j个评价，m为第i个客人所给予的m个评价的总和，n为所登记的老人的数量；求出每个老人给与的m个评价的平均值，再与所有老人得出的平均值求出总体的评价；其中γ为爱好变量，用于推荐引导顾客消费，当顾客受到引导时使得评价增加，并且由于引导会使得顾客进行一定的
‘
冲动’消费使得金额增加；
[0012][0013]
式中：ci(t)为第i个老人第t个月所消费的金额，即c
earn
(t)为所有老人t月所消费的金额的总和：
[0014][0015]
式中：c
l,k
为第l天第k次消费的基础金额即最低消费，α为档次要求变量，根据服务等级不同，档次要求变量值也不同，β为选择需求变量，根据所选档次、需求产生不同等级的消费增长幅度；x为一个月的天数，y为老人进行的消费次数，γ1为0或1，当有爱好引导时为1，γ2为提升的档次，且γ2+α≤3。
[0016]
进一步地，所述老人状态包括行动能力健全、行动能力不健全以及无行动能力；行动能力健全的老人分配运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求；行动能力不健全的老人分配影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求；无行动能力的老人分配影视需求、饮食需求、医护需求。
[0017]
进一步地，当有老人按下养老院中监控单元的呼叫功能时，即呼叫医护人员，此时行动能力健全、行动能力不健全以及无行动能力的老人均可分配运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求。
[0018]
进一步地，利用野马优化算法得出最优的调度引导策略的具体步骤为：
[0019]
步骤1：将老人数量、老人状态、老人爱好以及老人消费水平作为输入数据，所述老人消费水平通过老人选择的服务等级分析确定，所述老人爱好通过老人选择的需求分析确定；设置最大迭代次数，确定边界范围；
[0020]
步骤2：对输入的数据进行相应的初始化，在边界范围内随机初始化种群，利用均匀初始化方法对初始化进行改进，利用均匀初始化的遍历性特点，将马群均匀的分布于边界范围内，借由其沿半径的移动方式对整个区域全面搜索，且减少搜索代数；
[0021]
步骤3：放牧行为，将种马视为放牧区的中心，放牧中心为组内最优个体，包含当前组内对于目标函数的最优信息，即评价最高和经济高的数据；群体成员在中心周围搜索，使小组成员在具有不同半径的领导者周围移动和搜索，放牧公式如下：
[0022][0023]
其中，是组内成员，即小马驹或母马的当前位置，stallionj是种马，即组内领导者的位置，z是下式的自适应结构，r是[-2,2]范围内的均匀随机数并使得马群在领队的不同角度放牧，cos函数通过π和r使得个体以不同半径进行移动，是放牧时组成员的新位置；
[0024]
[0025][0026]
其中，p是由0和1组成的向量，和是[0,1]的随机向量，r2是[0,1]内的随机数，idx是满足条件(p＝＝0)的向量的索引值，tdr是一个计算的随着迭代次数增加从逐渐减小至0的自适应参数，公式如下：
[0027][0028]
其中，iter是当前迭代次数，maxiter是算法的最大迭代次数；
[0029]
步骤4：马的交配行为，一只小马驹离开组i并加入临时组，另一只小马驹离开组j并加入临时组，为了模拟马的出走和交配行为，见下公式：
[0030][0031]
crossover＝mean
[0032]
其中，表示组k中个体p离群后再次进入组k的个体位置，表表示组中个体q离群后再次进入组的个体位置，表表示组j中个体z离群后再次进入组j的个体位置。很明显，后面括号里的两个位置即为其父母的位置；其中τ为5到1的衰减数，n为当前迭代次数；ζ为影响因子寻常为1，当最优值连续5代未更改时，记0.1；为自适应指数函数，根据迭代次数的增加数值逐渐减小；
[0033]
步骤5：团队领导，领导者主要带领成员前往更合适的栖息地，如果当前组占主导地位，那么就使用这个地区；如果另一个小组占主导地位，他们必须离开该地，公式如下：
[0034][0035]
其中，是组i领导者的下一个位置，wh是水坑，即栖息地的位置，是组i领导者的当前位置，z是自适应结构，r是[-2,2]的随机数；
[0036]
步骤6：领导者的交流与选拔；首先，随机选择领导者以保持算法的随机性，在算法的后期阶段，根据适应度选择领导者；如果其中一名组员的适应度优于组长，则组长和相应组员的位置进行更改，更改公式如下：
[0037][0038]
评估适应度函数，即目标函数，并更新最优的领导者及最优解，即最优方案；
[0039]
步骤7：判断是否达到最大迭代次数，若满足，则输出评价指数与经济收益最高的结果，否则返回步骤3重新进行迭代计算。
[0040]
有益效果：
[0041]
本发明可以实施监测养老院内老人的数量、记录老人的状态，根据老人需求选择不同，跟踪分析老人的爱好，根据老人选择的服务等级确定消费水平，实现智能化的调度引导。本发明设计的目标函数以养老院的评价、经济效益最高，在评估确定养老院的评价、经
济效益时，通过爱好变量的引入，实现系统智能化引导顾客消费，根据爱好变量值大小，实现智能化引导，系统根据智能化引导后，进一步带来评价指数增加，评价系数高了后进一步带来消费的金额有所增加。另外，对于消费金额的评估确定，通过引导档次变量、选择需求变量，根据基础金额，通过档次变量、选择需求变量得到消费增长幅度，进一步评估出老人的消费水平。通过优化野马算法对目标函数进行优化，确定目标函数的全局最优解，从而确定最大评价、经济效益对应的调度方案。本发明对野马算法进行了优化，利用均匀分布改进初始化算法，将马群的进行均匀的分布，再借由其环形搜索增加寻找的效率，更快寻找到最优解，随后在子代的公式中采用自适应迭代指数函数，由其根据迭代次数的增加。借由促使初始迭代分散性更强，随着迭代次数的增加逐渐降低其分散性，最后根据ζ使得快速收敛，避免过多的迭代。
附图说明
[0042]
图1所示为本发明所述系统的结构示意图；
[0043]
图2所示为本发明所述系统中能源流的监控示意图；
[0044]
图3所示为本发明所述方法的流程图；
[0045]
图4所示为经济收益增比图；
[0046]
图5所示为评价率图。
具体实施方式
[0047]
下面结合附图对本发明的技术方案进一步说明。
[0048]
如图1与图2所示，本发明公开一种养老院智能调度引导系统，包括：监控单元、优化单元、分析单元以及调度引导单元。
[0049]
监控单元与老人数量、老人状态、老人爱好、医护人员相关联，使用监控单元统计老人数量，记录老人状态，跟踪老人爱好，监测医护人员是否处于闲置状态。
[0050]
分析单元与运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求、高等服务、中等服务、低等服务相关联，分析单元通过收集老人日常生活中所选择的需求与服务数据，分析老人的爱好以及消费能力。
[0051]
优化单元与监控单元、分析单元相连接，用于接收监控单元与分析单元所获取的老人数量、老人状态、老人爱好、老人消费水平以及老人日常生活中所选择的需求与服务数据，并进行相应的容量配置，以达到高评价和获利最高。
[0052]
上述的老人状态包括行动能力健全、行动能力不健全、无行动能力。行动能力健全的老人分配运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求。行动能力不健全的老人主要分配影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求。无行动能力的老人主要分配影视需求、饮食需求、医护需求。但当有老人按下监控单元的呼叫功能时，即呼叫医护人员，此时老人可分配运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求。
[0053]
各类需求还与高等服务、中等服务、低等服务相关联，无论哪种需求均配备高、中、低三种规格，对应于不同的服务内容与价位。
[0054]
优化单元以使养老院的评价、经济效益最高为目标函数，利用优化野马算法得出
最优的评价、经济效益，由此确定最优的调度引导策略，调度引导策略包括为老人提供何种需求、何种服务等级以及医护人员服务，通过调度引导单元对老人需求、服务以及医护人员进行智能调度。
[0055]
本发明提供的基于优化野马算法的优化调度与容量配置具体包括以下步骤：
[0056]
(1)实时获取并记录老人的身体状况，记录老人所进行的相应需求以及所选定的服务规格以进行爱好与消费水平的评估。
[0057]
(2)根据获取的数据，针对老人的人数、状态、爱好、消费水平利用优化单元的优化野马算法得出最优的方案；最优方案为使养老院的评价最高以及经济效益最高。
[0058]
(3)根据获取的最优方案于老人的调度引导单元上进行推荐引导。
[0059]
目标函数为：
[0060][0061]
式中：e
evaluate
(t)为第t月份所获得的评价，c
earn
(t)为第t月份所获得的经济收益；其中e
evaluate
(t)与c
earn
(t)的公式分别为：
[0062][0063]
式中：e
i,j
为第i个老人所给予的第j个评价，m为第i个客人所给予的m个评价的总和，n为所登记的老人的数量；求出每个老人给与的m个评价的平均值，再与所有老人得出的平均值求出总体的评价；其中γ为爱好变量，用于推荐引导顾客消费，当顾客受到引导时使得评价增加，并且由于引导会使得顾客进行一定的
‘
冲动’消费使得金额增加；
[0064][0065]
式中：ci(t)为第i个老人第t个月所消费的金额，即c
earn
(t)为所有老人t月所消费的金额的总和：
[0066][0067]
式中：c
l,k
为第l天第k次消费的基础金额即最低消费，α为档次要求变量，根据服务等级不同，档次要求变量值也不同，β为选择需求变量，根据所选档次、需求产生不同等级的消费增长幅度；x为一个月的天数，y为老人进行的消费次数，γ1为0或1，当有爱好引导时为1，γ2为提升的档次，且γ2+α≤3。
[0068]
本发明利用优化野马算法针对老人的各种状态进行相应的调控，且在其中穿插爱好变量γ以提高评价率与经济收益，利用野马优化算法得出最优的调度引导策略的具体步骤为：
[0069]
步骤1：将老人的人数、状态、爱好、消费水平作为输入数据，设置最大迭代次数，确定边界范围。
[0070]
步骤2：对输入的数据进行相应的初始化，在边界范围内随机初始化种群，利用均匀初始化对初始化进行改进，利用均匀初始化的遍历性特点，将马群均匀的分布于边界范围内，借由其沿半径的移动方式对整个区域全面搜索，且减少搜索代数。
[0071]
步骤3：放牧行为，为了实施放牧行为，将种马视为放牧区的中心，放牧中心为组内最优个体，包含当前组内对于目标函数的最优信息，即评价最高和经济高的数据。群体成员在中心周围搜索(放牧)。使小组成员在具有不同半径的领导者周围移动和搜索，放牧公式如下：
[0072][0073]
其中，是组内成员(小马驹或母马)的当前位置，stallionj是种马(组内领导者)的位置，z是自适应结构，r是[-2,2]范围内的均匀随机数并使得马群在领队的不同角度(360度)放牧，π＝3.14，cos函数通过π和r使得个体以不同半径进行移动，是放牧时组成员的新位置。
[0074][0075][0076]
其中，p是由0和1组成的向量，和是[0,1]的随机向量，r2是[0,1]内的随机数，idx是满足条件(p＝＝0)的向量的索引值，tdr是一个计算的随着迭代次数增加从逐渐减小至0的自适应参数，公式如下：
[0077][0078]
其中，iter是当前迭代次数，maxiter是算法的最大迭代次数。
[0079]
步骤4：马的交配行为，一只小马驹离开组i并加入临时组，另一只小马驹离开组j并加入临时组。为了模拟马的出走和交配行为，见下公式：
[0080][0081]
crossover＝mean
[0082]
其中，表示组k中个体p离群后再次进入组k的个体位置，表表示组中个体q离群后再次进入组的个体位置，表表示组j中个体z离群后再次进入组j的个体位置。很明显，后面括号里的两个位置即为其父母的位置。其中τ为5到1的衰减数，n为当前迭代次数；ζ为影响因子寻常为1，当最优值连续5代未更改时，记0.1，大幅度降低分散的可能性。为自适应指数函数，根据迭代次数的增加数值逐渐减小。
[0083]
步骤5：团队领导，领导者主要带领成员前往更合适的栖息地，如果当前组占主导地位，那么就使用这个地区；如果另一个小组占主导地位，他们必须离开该地。公式如下：
[0084][0085]
其中，是组i领导者的下一个位置，wh是水坑(栖息地)的位置，是组i领导者的当前位置，z是上述公式计算的自适应结构，r是[-2,2]的随机数，π＝3.14。
[0086]
步骤6：领导者的交流与选拔。首先，随机选择领导者以保持算法的随机性。在算法
的后期阶段，根据适应度选择领导者。如果其中一名组员的适应度优于组长，则组长和相应组员的位置进行更改。更改公式如下：
[0087][0088]
评估适应度函数，并更新最优的领导者及最优解，即最优方案；步骤7：判断是否达到最大迭代次数，若满足，则输出最优领导者和全局最优解，即为评价指数与经济收益最高的结果，否则返回步骤3重新进行迭代计算。最优领导者为各个种群中的最优领导者即当前种群中的评价指数与经济效益，全局最优解为全局中最优的评价指数与经济效益。
[0089]
根据老人平时的消费水平、老人的身体状况，进行分配，且配合老人的个人爱好，由此决定为老人提供何种需求、何种服务等级以及医护人员服务。
[0090]
如图4所示，本发明设计的养老院智能调度引导系统能够对智能养老院的经济收益有一个巨大的提升，由于提高了老人的消费欲望，且通过合理的优化调度，使得智能养老院的收益普遍增加。
[0091]
如图5所示，由于原本的划分档次导致所选服务一成不变，缺乏多样性，使得评价率不够高，经过优化后，由于其具有的多样性促使老人的兴趣增加，且可根据自身的消费水平进行调整，提高了评价率。
[0092]
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种养老院智能调度引导系统，其特征在于，包括监控单元、优化单元、分析单元以及调度引导单元；所述监控单元用于监控养老院内的老人数量、老人状态、老人爱好以及医护人员，用于统计老人数量、记录老人状态、跟踪老人爱好同时监测医护人员是否处于闲置状态；所述分析单元通过收集老人日常生活中所选择的需求分析确定老人爱好，根据老人日常生活中所选择的服务等级分析确定老人的消费水平；所述需求包括运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求，所述服务包括高等服务、中等服务、低等服务，每个所述需求均设置有三种不同等级且价位不同的服务；所述优化单元用于接收监控单元与分析单元所获取的老人数量、老人状态、老人爱好、老人消费水平以及老人日常生活中所选择的需求与服务数据，以使养老院的评价、经济效益最高为目标函数，利用优化野马算法得出最优的评价、经济效益，由此确定最优的调度引导策略，所述调度引导策略包括为老人提供何种需求、何种服务等级以及医护人员服务，通过所述调度引导单元对老人需求、服务以及医护人员进行智能调度；所述目标函数为：式中：e
evaluate
(t)为第t月份所获得的评价，c
earn
(t)为第t月份所获得的经济收益；其中e
evaluate
(t)与c
earn
(t)的公式分别为：式中：e
i,j
为第i个老人所给予的第j个评价，m为第i个客人所给予的m个评价的总和，n为所登记的老人的数量；求出每个老人给与的m个评价的平均值，再与所有老人得出的平均值求出总体的评价；其中γ为爱好变量，用于推荐引导顾客消费，当顾客受到引导时使得评价增加，并且由于引导会使得顾客进行一定的
‘
冲动’消费使得金额增加；式中：c
i
(t)为第i个老人第t个月所消费的金额，即c
earn
(t)为所有老人t月所消费的金额的总和：式中：c
l,k
为第l天第k次消费的基础金额即最低消费，α为档次要求变量，根据服务等级不同，档次要求变量值也不同，β为选择需求变量，根据所选档次、需求产生不同等级的消费增长幅度；x为一个月的天数，y为老人进行的消费次数，γ1为0或1，当有爱好引导时为1，γ2为提升的档次，且γ2+α≤3。2.根据权利要求1所述的养老院智能调度引导系统，其特征在于，所述老人状态包括行动能力健全、行动能力不健全以及无行动能力；行动能力健全的老人分配运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求；行动能力不健全的老人分配影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求；无行动能力的老人分配影视需求、饮食需求、医护需求。3.根据权利要求2所述的养老院智能调度引导系统，其特征在于，当有老人按下养老院
中监控单元的呼叫功能时，即呼叫医护人员，此时行动能力健全、行动能力不健全以及无行动能力的老人均可分配运动需求、影视需求、娱乐需求、饮食需求、医护需求。4.根据权利要求1所述的养老院智能调度引导系统，其特征在于，利用野马优化算法得出最优的调度引导策略的具体步骤为：步骤1：将老人数量、老人状态、老人爱好以及老人消费水平作为输入数据，所述老人消费水平通过老人选择的服务等级分析确定，所述老人爱好通过老人选择的需求分析确定；设置最大迭代次数，确定边界范围；步骤2：对输入的数据进行相应的初始化，在边界范围内随机初始化种群，利用均匀初始化方法对初始化进行改进，利用均匀初始化的遍历性特点，将马群均匀的分布于边界范围内，借由其沿半径的移动方式对整个区域全面搜索，且减少搜索代数；步骤3：放牧行为，将种马视为放牧区的中心，放牧中心为组内最优个体，包含当前组内对于目标函数的最优信息，即评价最高和经济高的数据；群体成员在中心周围搜索，使小组成员在具有不同半径的领导者周围移动和搜索，放牧公式如下：其中，是组内成员，即小马驹或母马的当前位置，stallion
j
是种马，即组内领导者的位置，z是下式的自适应结构，r是[-2,2]范围内的均匀随机数并使得马群在领队的不同角度放牧，cos函数通过π和r使得个体以不同半径进行移动，是放牧时组成员的新位置；置；其中，p是由0和1组成的向量，和是[0,1]的随机向量，r2是[0,1]内的随机数，idx是满足条件(p＝＝0)的向量的索引值，tdr是一个计算的随着迭代次数增加从逐渐减小至0的自适应参数，公式如下：其中，iter是当前迭代次数，maxiter是算法的最大迭代次数；步骤4：马的交配行为，一只小马驹离开组i并加入临时组，另一只小马驹离开组j并加入临时组，为了模拟马的出走和交配行为，见下公式：crossover＝mean其中，表示组k中个体p离群后再次进入组k的个体位置，表表示组中个体q离群后再次进入组的个体位置，表表示组j中个体z离群后再次进入组j的个体位置。很明显，后面括号里的两个位置即为其父母的位置；其中τ为5到1的衰减数，n为当前迭代次数；ζ为影响因子寻常为1，当最优值连续5代未更改时，记0.1；为自适应指数函数，根据迭代
次数的增加数值逐渐减小；步骤5：团队领导，领导者主要带领成员前往更合适的栖息地，如果当前组占主导地位，那么就使用这个地区；如果另一个小组占主导地位，他们必须离开该地，公式如下：其中，是组i领导者的下一个位置，wh是水坑，即栖息地的位置，是组i领导者的当前位置，z是自适应结构，r是[-2,2]的随机数；步骤6：领导者的交流与选拔；首先，随机选择领导者以保持算法的随机性，在算法的后期阶段，根据适应度选择领导者；如果其中一名组员的适应度优于组长，则组长和相应组员的位置进行更改，更改公式如下：评估适应度函数，即目标函数，并更新最优的领导者及最优解，即最优方案；步骤7：判断是否达到最大迭代次数，若满足，则输出评价指数与经济收益最高的结果，否则返回步骤3重新进行迭代计算。

技术总结
本发明涉及优化调度与配置领域，公开了一种养老院智能调度引导系统，包括监控单元、优化单元、分析单元以及调度引导单元，统计老人数量、记录老人状态、跟踪老人爱好同时监测医护人员是否处于闲置状态，通过收集老人日常生活中所选择的需求分析确定老人爱好，根据老人日常生活中所选择的服务等级分析确定老人的消费水平；以老人的数量、状态、爱好、老人消费水平为输入，以使养老院的评价、经济效益最高为目标函数，利用优化野马算法得出最优的评价、经济效益，由此确定最优的调度引导策略进行容量配置。本发明通过引入爱好变量、引导档次变量、选择需求变量以及优化野马算法，使得养老院的经济收益最大，评价率最优，并且降低了综合成本。了综合成本。了综合成本。


技术研发人员：温文潮 谢金博 谢滢琦 周孟雄 郭仁威 纪捷 殷庆媛 陈帅 张楚 彭甜 孙娜 沈雷
受保护的技术使用者：淮阴工学院
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/8/28