电影拍摄场景的调度方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及数学建模应用技术领域，特别涉及一种电影拍摄场景的调度方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

一部电影由很多场景组成。电影场景的播放顺序往往不是电影场景的拍摄顺序。在电影拍摄过程中，场景拍摄时长受到很多因素的影响，比如演员或特殊资源档期的变动、重拍概率的改变、布置场景时间改变等，这些因素往往会造成拍摄时长增加或减少，因此每个电影场景在不同情景下的拍摄时长是不确定的。对于不同的场景，拍摄地点可能会不同，因此场景转换之间可能会产生转移成本。因此，有效进行电影场景的调度可以节省电影拍摄过程中的成本。

现有技术大多从考虑演员成本的角度出发，包括演员的出场费不同、每个场景拍摄时长为相同值，以及演员的出场费不同、每个场景拍摄时长为不同值。而在实际拍摄过程中，电影场景拍摄时长会受到很多因素的影响，会造成拍摄时长增加或减少，因此每个电影场景在不同情景下的拍摄时长是不确定的。另外，不同的电影场景拍摄地点可能会不同，场景转移之间还会产生转移成本。现有技术的电影场景调度方法对电影场景拍摄时长的不确定性和转移成本均未考虑，不能实现最优的成本规划。

技术实现要素：

本发明实施方式的目的在于提供一种电影拍摄场景的调度方法、装置、电子设备和存储介质，通过考虑电影场景拍摄时长的不确定性和转移成本有效进行电影场景的调度，节省电影拍摄过程中的成本。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种电影拍摄场景的调度方法，包括：建立场景调度成本模型，场景调度成本模型包括成本目标函数和若干个约束；求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序；其中，场景调度成本模型采用了按随机概率出现的若干种场景调度顺序；成本目标函数涉及演员工资成本和场景转移成本。

本发明的实施方式还提供了一种电影拍摄场景的调度装置，包括：场景调度成本模型建模模块，用于根据电影拍摄过程中产生的演员工资成本与场景转移成本建立场景调度成本模型，场景调度成本模型包括成本目标函数和若干个约束；场景调度成本模型求解模块，用于求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序；其中，场景调度成本模型采用了按随机概率出现的若干种场景调度顺序；成本目标函数涉及演员工资成本和场景转移成本。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：包括至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行以实现：建立场景调度成本模型，场景调度成本模型包括成本目标函数和若干个约束；求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序；其中，场景调度成本模型采用了按随机概率出现的若干种场景调度顺序；成本目标函数涉及演员工资成本和场景转移成本。

本发明的实施方式还提供了一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，计算机可读程序用于供计算机执行如上的电影拍摄场景的调度方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，主要区别及其效果在于：引入随机变量来考虑不同情景下电影场景的不确定拍摄时长，最小化演员工资成本，并且考虑了拍摄过程中场景之间转移产生的成本，最小化场景转移成本。如此更加符合现实情况，不仅优化电影拍摄场景的调度，并且由此建立的随机混合整数线性规划模型，方便通过商业整数规划求解器ilogcplex来解决。此外，利用禁忌搜索算法对场景调度成本模型进行求解，求解过程中，通过“交换”的启发式思想，进行局部优化，有利于找到成本目标函数的局部最优解，并且采用多样化策略重新产生当前解，使算法跳出局部最优，以找到成本目标函数的全局最优解。

另外，场景调度成本模型为随机混合整数线性规划模型。可以方便通过商业整数规划求解器ilogcplex来解决。

另外，成本目标函数为cost＝∑w∈wpw(cost1(w)+cost2(w))，其中，w表示情景，每一种情景对应一组场景的拍摄时间，以及对应一种场景调度顺序，pw为情景w出现的随机概率，w为所有情景的集合，cost1(w)为演员工资成本，cost2(w)为场景转移成本。引入了若干种场景调度顺序按不同概率出现，有效考虑了电影拍摄中场景顺序的不确定性因素，有利于优化电影拍摄场景的调度。

另外，演员工资成本为其中，i，j分别为场景编号，s为场景集合，0表示开始拍摄的场景，t表示最后拍摄的场景，k为演员编号，k为演员集合，qk为演员k每天的工资，βijkw为情景w下，演员k首先拍摄场景i，紧接着拍摄场景j之间的时间间隔。引入不同情景下电影场景的不确定拍摄时长，更加符合现实情况，从而最小化演员工资成本。

另外，场景转移成本为cost2(w)＝∑j∈s∑i∈sγijcij，其中，i，j分别为场景编号，s为场景集合，γij为二进制变量，若首先拍摄场景i，紧接着拍摄场景j，则γij为1，否则，γij为0。考虑了拍摄过程中，场景之间转移产生的成本，更加符合现实情况，从而最小化场景转移成本。

另外，求解所述场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序的步骤具体为：利用禁忌搜索算法求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序。利用禁忌搜索算法可以更加快速地求解大规模场景调度问题，并得到最优解。

另外，利用禁忌搜索算法求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序的步骤包括：采用2-exchange方法产生成本目标函数的当前解的邻域解。通过“交换”的启发式思想，进行局部优化，进而找到成本目标函数的局部最优解。

另外，利用禁忌搜索算法求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序的步骤包括：采用2-opt方法产生成本目标函数的当前解的邻域解。通过“交换”的启发式思想，进行局部优化，进而找到成本目标函数的局部最优解。

另外，利用禁忌搜索算法求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序的步骤包括：当成本目标函数的最优解在一定迭代次数后仍没有发生改变，则采用多样化策略，重新产生成本目标函数的当前解。避免算法过早陷入局部最优，使算法跳出局部最优，以找到成本目标函数的全局最优解。

附图说明

图1是根据本发明第一实施方式提供的电影拍摄场景的调度方法流程图；

图2是根据本发明第三实施方式提供的电影拍摄场景的调度装置示意图；

图3是根据本发明第四实施方式提供的电子设备示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

第一实施方式

本发明的第一实施方式涉及一种电影拍摄场景的调度方法，本实施方式可以应用在网络侧的服务器中。本发明实施方式考虑在实际电影拍摄过程中，每个场景的拍摄时长是不确定的，因此采用随机混合整数规划模型解决电影拍摄中场景的调度问题。

首先，本实施方式定义以下符号与集合：

i，j场景编号；

k演员编号；

m，n拍摄地点；

k演员集合；k∈k；

g拍摄地点集合；m，n∈g；

s场景集合；设置两个虚拟场景0和t，0表示剧组开始拍摄的场景，t表示剧组最后拍摄的场景；

i，j∈s；s⁰＝s∪{0}；s^t＝s∪{t}；

w情景；每一种情景代表一种调度方式，对应一组场景的拍摄时间，以及对应一种场景调度顺序；

w情景集合；w＝1，2，…，w，…，|w|；

本实施方式定义以下参数：

qk演员k每天的工资；

sik如果演员k拍摄了场景i，则值为1；

xijk如果演员k拍摄了场景i和场景j；

cij从场景i转换到场景j的转移成本；

uiw在情景w下，场景i的拍摄时长；

pw情景w出现的概率；

dw在情景w下，所有场景拍摄的总天数；

本实施方式定义以下决策变量：

δijk二进制变量；如果演员k首先拍摄场景i，然后拍摄场景j，不要求场景i和场景，连续，则值为1，否则，值为0；

αijk二进制变量；如果演员k首先拍摄场景i，紧接着拍摄场景j，则值为1，否则，值为0；

γij二进制变量；如果剧组首先拍摄场景i，紧接着拍摄场景j，则值为1，否则，值为0；

βijkw整数；演员k拍摄场景i和场景j之间的时间间隔；在w情景下，对于演员k，首先拍摄场景i，紧接着拍摄场景j；

εiw整数；在情景w下，场景i拍摄完成的时间点；

图1是根据本发明第一实施方式提供的电影拍摄中场景的调度方法流程图，该方法包括：

s101、建立电影拍摄的场景调度成本模型。

建立的场景调度成本模型为随机混合整数线性规划模型，场景调度成本模型包括成本目标函数和若干个约束，场景调度成本模型采用了按随机概率出现的若干种场景调度顺序。

在电影拍摄过程中，每一种情景对应一组场景的拍摄时间，以及对应一种场景调度顺序，可能会产生不同的演员工资成本和场景转移成本。具体地，在情景w下，演员工资成本cost1(w)为所有演员拍摄完所有场景产生的工资之和，表示为：

在情景w下，场景转移成本cost2(w)为所有场景拍摄完发生的从前一场景转移到后一场景产生的转移成本之和，表示为：

则所有情景下，产生的以上两种成本之和表示为：

公式(3)即为建立的场景调度成本模型的成本目标函数。其中，对所有情景进行概率加权求和，表示当所有情景以不同概率出现时，所有情景下所有演员拍摄完所有场景产生的演员工资成本与场景转移成本之和。

建立的成本模型的约束包括：

m(δijk-1)≤εjw-εiw，

εjw-ujw≤m(2-α0jk-γij)+εiw，

εjw-ujw≤m(2-αjtk-γij)+εiw，

0≤εjw-εiw-ujw+m(1-αijk)，

以上约束中：

约束(2)-(3)保证每个场景有一个开始场景0和一个结束场景t。

约束(4)-(5)保证每个场景前后有且仅有一个场景。

约束(6)保证场景i，j的优先关系。

约束(7)连接两个决策变量γij与εiw。

约束(8)-(9)保证每个演员k都以场景0开始，以场景t结束。

约束(10)-(11)规范αijk、xijk与δijk关系。

约束(12)-(13)对于演员k，保证每个场景前后有且仅有一个场景。

约束(14)-(16)规范βijkw。

约束(17)保证演员k依次完成拍摄场景。

约束(18)连接两个决策变量δijk与εiw。

约束(19)-(21)连接两个决策变量αijk与εiw关系。

约束(22)-(24)定义各决策变量。

通过步骤s101之后，建立的场景调度成本模型为随机混合整数线性规划模型，包含：

成本目标函数：如公式(1)所示；和

23个约束：如公式(2)～(24)所示。

s102、求解场景调度成本模型，得到最小调度成本对应的场景调度顺序。

对于一些大规模的电影拍摄中的场景调度问题，无法通过商业整数规划求解器ilogcplex来解决，因此，本实施方式采用禁忌搜索算法进行求解，即求解公式(1)所表示的成本目标函数的最小值及其对应的场景调度顺序。

禁忌搜索算法是一种全局渐进优化算法。具体地说，禁忌搜索算法通过引入灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过违反准则赦免一些禁忌状态，从而确保各种有效的探索以最终实现全局优化。

s103、根据最小调度成本对应的场景调度顺序生成拍摄日程表。

具体地，根据最小调度成本对应的场景调度顺序安排场景的拍摄顺序，进而根据每个场景的拍摄时间确定每个演员的拍摄时间，生成拍摄日程表，以按照该拍摄日程表进行电影拍摄。

本实施方式中，引入随机变量来考虑不同情景下电影场景的不确定拍摄时长，最小化演员工资成本，并且考虑了拍摄过程中场景之间转移产生的成本，最小化场景转移成本。如此更加符合现实情况，不仅优化电影拍摄场景的调度，并且由此建立的随机混合整数线性规划模型，方便通过商业整数规划求解器ilogcplex来解决。

第二实施方式

本发明的第二实施方式涉及一种电影拍摄场景的调度方法，本实施方式可以应用在网络侧的服务器中。本实施方式中定义的符号、变量以及参数与第一实施方式相同。

本发明第二实施方式提供的电影拍摄场景的调度方法包括：

s201、建立电影拍摄的场景调度成本模型。

建立的场景调度成本模型为随机混合整数线性规划模型，场景调度成本模型包括成本目标函数和若干个约束，场景调度成本模型采用了按随机概率出现的若干种场景调度顺序。

具体步骤同第一实施方式。建立的场景调度成本模型包含：

成本目标函数：如公式(1)所示；和

23个约束：如公式(2)～(24)所示。

s202、求解场景调度成本模型，得到最小调度成本对应的场景调度顺序。

对于一些大规模的电影拍摄中的场景调度问题，无法通过商业整数规划求解器ilogcplex来解决，因此，本实施方式采用禁忌搜索算法进行求解，即求解公式(1)所表示的成本目标函数的最小值及其对应的场景调度顺序。

禁忌搜索算法是一种全局渐进优化算法。具体地说，禁忌搜索算法通过引入灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过违反准则赦免一些禁忌状态，从而确保各种有效的探索以最终实现全局优化。

进一步地，利用禁忌搜索算法求解场景调度成本模型的流程包括如下步骤：

s2021、确定一个初始可行解及对应的成本目标函数值，并设置长度为l的禁忌表，令禁忌表的初始状态为空。

禁忌搜索算法主要基于邻域搜索，初始可行解对算法的搜索性能影响很大。具体地，将初始可行解作为当前解xnow，另外，定义n为迭代的次数，n为最大迭代次数，并设置nnow＝1，lnow＝0。

具体地，在本实施方式中，首先定义x代表场景调度顺序，从多个x的候选解中选择其中的最优适应解作为x的初始可行解xbegin，即变量γij已知。例如，如果有5个场景，则xbegin例如为1-4-5-3-2。

s2022、当n达到最大迭代次数n时，结束算法并输出最优解；否则，转到步骤s2023。

s2023、如果lnow＜l，生成当前解xnow的邻域函数并产生若干邻域解，转到步骤s2025；否则，转到步骤s2024。

邻域结构在禁忌搜索中很关键，它决定了当前解的邻域解的产生形式和数目，以及各个解之间的关系。邻域是由2-exchange和2-opt两种方法产生。

具体地，本实施方式中，利用2-exchange方法产生邻域解的方式为：在当前解xnow的基础上，随机交换两个场景的顺序。例如，xnow是1-4-5-3-2，交换第一个和第三个数值产生一个新的邻域解，即5-4-1-3-2。利用2-opt方法产生邻域解的方式为：随机两个场景，进行2-opt交换。2-opt指的是：从选择的起始场景到终止场景，全部场景进行颠倒位置，从而产生新的邻域解。例如，xnow是1-4-5-3-2，随机的两个场景为第2和第5个场景，则改变后的邻域解xopt为1-2-3-5-4。

s2024、采用多样化策略产生新的当前解xnow，令lnow＝0，转到步骤s2023。

为了避免算法过早陷入局部最优，本实施方式采用了多样化策略，当最优解在一定迭代次数后仍没有发生改变，则采用多样化策略，重新产生当前解，尽可能使算法跳出局部最优。另外，产生当前解的方法和产生初始可行解的方法相同，即随机产生。

s2025、对若干个候选解按照适应度值的大小进行排序，从适应度值最小的候选解开始判断：

如果不在禁忌表中，用其替代当前解成为xnow；

如果在禁忌表中，满足免禁准则，也将其作为当前解xnow，转到步骤s2027；

如果在禁忌表中，不满足免禁准则，则转到步骤s2026。

禁忌表具有短期记忆功能，它禁止搜索以前搜索过的内容。禁忌搜索算法使用禁忌表来防止搜索过程陷入局部最优。算法中，将使用了哪种邻域交换方法，交换的哪两个点，加入到禁忌表中。

具体地，例如，当xnow是1-4-5-3-2，交换第1个和第3个场景以获得邻域解，即5-4-1-3-2。当使用2-exchange方法，交换了第1个和第3个场景后，将1-1-3三个数同时加到禁忌表中。另外，当xnow为1-4-5-3-2，随机的两个场景为第2个和第5个场景，则改变后的邻域解xopt为1-2-3-5-4。而当使用2-opt方法，随机产生的数为2和5，则将2-2-5加入到禁忌表中。因此，在判断某个候选解是否在禁忌表中时，需要知道它是使用哪一种邻域交换方法、随机交换哪两个点而得到的。

s2026、对候选解给与一定的勇气准则，若满足勇气准则，将其作为当前解xnow。转到步骤s2027。若不满足勇气准则，转到步骤s2025。

s2027、用当前解xnow更新全局最优解xbest，并把当前解xnow放入禁忌表中：

如果禁忌表超过设置的长度，将最开始禁忌的元素解禁；

当最优解xbest没有改变，lnow＝lnow+1，n＝n+1，转到步骤s2022。

s203、根据最小调度成本对应的场景调度顺序生成拍摄日程表。

具体地，根据最小调度成本对应的场景调度顺序安排场景的拍摄顺序，进而根据每个场景的拍摄时间确定每个演员的拍摄时间，生成拍摄日程表，以按照该拍摄日程表进行电影拍摄。

本实施方式中，引入随机变量来考虑不同情景下电影场景的不确定拍摄时长，最小化演员工资成本，并且考虑了拍摄过程中场景之间转移产生的成本，最小化场景转移成本。如此更加符合现实情况，不仅优化电影拍摄场景的调度，并且由此建立的随机混合整数线性规划模型，方便通过商业整数规划求解器ilogcplex来解决。此外，利用禁忌搜索算法对场景调度成本模型进行求解，求解过程中，通过“交换”的启发式思想，进行局部优化，有利于找到成本目标函数的局部最优解，并且采用多样化策略重新产生当前解，使算法跳出局部最优，以找到成本目标函数的全局最优解。

第三实施方式

本发明的第三实施方式涉及一种电影拍摄中场景的调度装置，本实施方式的调度装置可以说终端侧设备，如手机，平板电脑等终端设备，也可以是网络侧的服务器。

图2是根据本发明第三实施方式提供的电影拍摄中场景的调度装置示意图。该调度装置300包括：场景调度成本模型建模模块301、场景调度成本模型求解模块302、场景拍摄部署模块303。

场景调度成本模型建模模块301用于根据电影拍摄过程中产生的演员工资成本与场景转移成本建立场景调度成本模型。

场景调度成本模型求解模块302用于利用禁忌搜索算法求解所述场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序。

场景拍摄部署模块303用于根据成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序生成拍摄日程表。

具体地，场景调度成本模型建模模块301包括演员工资成本计算模块3011、场景转移成本计算模块33012、成本模型确定模块3013。其中，

演员工资成本计算模块3011用于计算每一种情景w下，所有演员拍摄完所有场景产生的工资之和。

场景转移成本计算模块3012用于计算每一种情景w下，所有场景拍摄完发生的从前一场景转移到后一场景产生的转移成本之和。

成本模型确定模块3013用于对所有情景进行概率加权求和，确定成本目标函数，并确定相应的约束，得到场景调度成本模型。

第四实施方式

本发明的第四实施方式涉及一种电子设备，本实施方式的电子设备可以说终端侧设备，如手机，平板电脑等终端设备，也可以是网络侧的服务器。

图3是根据本发明第四实施方式提供的电子设备示意图。该电子设备包括：至少一个处理器401；以及，与至少一个处理器401通信连接的存储器402；以及，与处理器和存储器分别通信连接的通信组件403，通信组件403在处理器401的控制下接收和发送数据；其中，存储器402存储有可被至少一个处理器401执行的指令，指令被至少一个处理器401执行以实现：

建立场景调度成本模型，场景调度成本模型包括成本目标函数和若干个约束；

求解场景调度成本模型，得到成本目标函数的最小值及最小值对应的场景调度顺序。

该电子设备包括：一个或多个处理器401以及存储器402，图3中以一个处理器401为例。处理器401、存储器402可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。存储器402作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器401通过运行存储在存储器402中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述电影拍摄中场景的调度方法。

存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储每个电影场景的拍摄时长、演员信息等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施方式中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

一个或者多个模块存储在存储器402中，当被一个或者多个处理器401执行时，执行上述任意方法实施方式中的电影拍摄中场景的调度方法。

上述产品可执行本申请实施方式所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施方式中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施方式所提供的方法。

第五实施方式

本发明的第五实施方式涉及一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。