[發明專利]基于遺傳算法和MMAS算法的塔機群多任務的調度方法

有效

• 申請號: 201611031106.3
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN106647652B
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 章紅;盧揚;高鈺敏
• 申請（專利權）人: 江漢大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京華沛德權律師事務所 11302
• 代理人: 房德權

1.一種基于遺傳算法和MMAS算法的塔機群多任務的調度方法，所述塔機群具有交叉區域，其特征在于，所述調度方法包括：

步驟一，基于遺傳算法，獲取初始種群；隨機在所述塔機群各任務選擇D條調度路徑作為遺傳算法的初始種群，所述塔機群記為{T₁，T₂，……，T_n}，T_n為第n個塔機；

步驟二，基于MMAS算法，獲取初始路徑；在所述塔機群各任務的交叉區域內，為所述選擇的D條調度路徑選擇裝卸點作為MMAS算法的初始路徑；

步驟三，根據步驟一和步驟二中選擇的遺傳算法的初始種群和MMAS算法的初始路徑，分解塔機群多任務路徑為多次雙塔機作業，計算所述多次雙塔機作業所需的時間，最后一個塔機作業的完成時間為該調度方案總耗時；其中所述計算所述多次雙塔機作業所需的時間具體為多次雙塔機每條調度路徑獨立完成所需的時間；

步驟四，將所述調度方案總耗時作為更新MMAS算法中的信息素，返回步驟二開始迭代尋找基于已定調度路徑下使該調度方案總耗時最短的最優交接點，所述最優交接點為基于MMAS算法迭代至第一預設次數終止時調度方案總耗時最短的所述D條調度路徑的裝卸點；

步驟五，基于遺傳算法，將步驟四中得到最短的調度方案總耗時作為參考保留優質種群，淘汰劣質種群，優質種群之間相互交叉生成新的種群以保證種群數量；返回步驟二開始迭代尋找最優種群，基于遺傳算法迭代至第二預設次數終止時最優種群為最優調度方案。

2.如權利要求1所述的調度方法，其特征在于，在所述步驟四之前，所述步驟三之后，所述調度方法還包括：

當所述塔機群為多作業并行情況時，基于防碰撞算法對塔機作業完成的時間以延遲等待的方式進行修正，獲取最后一個塔機作業的完成時間為該調度方案總耗時。

3.如權利要求1所述的調度方法，其特征在于，所述步驟三中所述分解塔機群多任務路徑為多次雙塔機作業，計算所述多次雙塔機作業所需的時間，最后一個塔機作業的完成時間為該調度方案總耗時，所述調度方案總耗時具體為：

T_j1＝T_X1+T_X2+……+T_Xn-1+T_N；

其中，T_j1為任務J1的調度方案總耗時，X1，X2，……，Xn-1為任務J1的調度方案的n-1個裝卸點，T_X1、T_X2、……、T_Xn-1、T_N分別為X1，X2，……，Xn-1的n段路徑的耗時。

4.如權利要求1所述的調度方法，其特征在于，所述步驟三中所述分解塔機群多任務路徑為多次雙塔機作業，具體為：

所述塔機群多任務路徑為T^num11₁→T^{num12，num22}₂→……→T^{num1n，num2n}_n；

將塔機群多任務路徑分解為{(T^num11₁→T^num12₂)，(T^num22₂→T^num13₃)，……，(T^num1n-1_n-1→T^num1n_n)，T^num2n_n}；

其中，T^{num1n，num2n}_n為第n個塔機，且第n個塔機的吊臂具有兩個旋轉方向{num1n，num2n}，cw表示順時針旋轉，aw表示逆時針旋轉，其中num1n和num2n均可以取cw和aw兩個值。

5.如權利要求1所述的調度方法，其特征在于，所述步驟三中所述計算所述多次雙塔機作業所需的時間中，每次雙塔機作業所需的時間，具體計算方法為：

通過計算確定雙塔機吊臂合適的旋轉方向以獲得最小調度時長時所需的時間。