[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 |
| 地址: | 430056 湖北省武*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 算法 遺傳算法 調度 塔機群 初始路徑 耗時 初始種群 調度路徑 交叉區域 雙塔機 迭代尋找 任務路徑 分解塔 交接點 信息素 機群 塔機 裝卸 返回 更新 | ||
本發明公開了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,所述調度方法包括:步驟一,基于遺傳算法,獲取初始種群;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;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。
技術領域
本發明涉及塔機控制領域,特別涉及一種基于遺傳算法和MMAS算法的塔機群多任務的調度方法。
背景技術
塔機是建設房屋和橋梁的主要運輸作業工具。隨著建筑作業的密集化發展,多臺塔機作業區域的相互覆蓋為塔機帶來嚴重安全隱患的同時也為塔機群協同作業帶來了可能,利用多臺塔機“合作運輸”的方式,我們可以將建筑物料運送到更遠的地方。然而現有技術中如何利用“合作運輸”為各塔機制定完善的作業方案還未解決,不僅能夠避免危險情況的產生,還能提升塔機群的作業效率。同時,塔機群在多任務環境下的作業情況值得被考慮,針對某單一任務的執行效率提升方案極有可能對相關另一任務的執行情況產生負面影響。
發明內容
本發明提供一種基于遺傳算法和MMAS算法的塔機群多任務的調度方法,解決了現有技術中如何使多臺塔機合作運輸的技術問題,達到了提供一種為塔機制定完善方案、合作運輸的塔機調度方法的技術效果。
為解決上述技術問題,本發明提供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,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,……,Tn},Tn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,所述最優種群為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。
優選的,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。
優選的,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:
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