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1.摘要
本文提出了一种新的监控布局优化方法，通过引入三维互可视性来提升区域的安全覆盖。相较于传统的统一处理方式，本方法通过生成网格热力图来确定区域内的需求点，并基于这些需求点的优先级进行优化。基于此，本文采用交叉变异粒子群算法（CMPSO）来求解设备的最优部署，确保在减少设备数量的同时，维持高水平的安全防护效果。实验结果验证了该方法在提升监控效率和区域覆盖能力方面的有效性。
2.布局量化：2D热图和3D可视性
H3网格核密度估计
论文提出的布局优化方法首先使用H3全局网格算法将监控区域划分为16个层级的六边形网格，保证网格大小一致且计算高效。通过核密度估计（KDE）方法，根据需求点的重要性计算每个网格中心的热度值，生成区域重要性分布图。KDE通过聚合需求点的密度贡献，精确反映区域内的监控需求。
{ d e n s i = 1 h ∑ s = 1 n k ( d i s s , g r i d i , h ) k ( d i s s , g r i d i , h ) = 3 π ( 1 − d i s s , g r i d i 2 h 2 ) 2 \begin{cases}&dens_i=\frac{1}{h}\sum_{s=1}^nk(dis_{s,grid_i},h)\\&k(dis_{s,grid_i},h)=\frac{3}{\pi}\left(1-\frac{dis_{s,grid_i}^2}{h^2}\right)^2&\end{cases} ⎩ ⎨ ⎧densi=h1∑s=1nk(diss,gridi,h)k(diss,gridi,h)=π3(1−h2diss,gridi2)2
三维可视性量化
论文通过视距分析方法优化监控布局，考虑设备俯仰角度与建筑物高度对互可视性的影响。实验表明，调整俯仰角度可以改善监控视野，从而在复杂的3D环境中实现更精确的布局优化。
3D能力表示聚类分析
为了量化三维互可视性对布局优化的影响，需要精确表示监控能力，包括整个俯仰范围内的全方向可视性。通过互可视性分析确定交点，密度聚类方法可根据交点分布识别监控能力衰减区域。相比于DBSCAN，OPTICS算法能处理不同密度的聚类结构，更适合本问题。OPTICS通过核心点定义和核心距离来识别密度聚类，有效解决了距离阈值选择问题，从而提高布局优化的准确性。
3.监控覆盖建模与求解
本文通过选择合适的设备位置，最大化覆盖网格热值，同时最小化设备总成本。设备的选择受限制于候选位置和禁止位置集合。决策变量表示设备是否覆盖特定网格，目标函数为最大化覆盖网格的总热值。
O b j 1 = max ∑ i = 1 N ∑ j = 1 M ∑ k = 1 K w i ⋅ x i j k Obj1=\max\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{M}\sum_{k=1}^{K}w_{i}\cdot x_{ijk} Obj1=maxi=1∑Nj=1∑Mk=1∑Kwi⋅xijk
O b j 2 = min ∑ k = 1 K c k ⋅ x i j k Obj2=\min\sum_{k=1}^Kc_k\cdot x_{ijk} Obj2=mink=1∑Kck⋅xijk
CMPSO和局部搜索
CMPSO-LS算法通过引入交叉和变异操作保持种群多样性，并在粒子状态更新后进行局部搜索，进一步优化监控位置。局部搜索通过将选定网格细分为更精细的子网格，在更小范围内寻找更优解，适应3D环境中建筑物的遮挡影响，从而提升监控效果。
4.结果展示
5.参考文献
1\] Pan Y, Li J, Hu P, et al. Surveillance layout optimization for improved 3D intervisible regional coverage\[J\]. Information Sciences, 2025: 122848. ### 6.代码获取 xx ### 7.算法辅导·应用定制·读者交流 xx