[發(fā)明專利]基于改進(jìn)蟻群算法的多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程管理調(diào)度方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010484077.6
• 申請(qǐng)日: 2020-06-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111639811A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-09-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張漫;曹如月;李世超;季宇寒;徐弘禎;李寒;李民贊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/02;G06N3/00
• 代理公司: 北京中安信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11248
• 代理人: 李彬;徐林

本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)蟻群算法的多機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程管理調(diào)度方法，包括任務(wù)規(guī)劃和路徑規(guī)劃，任務(wù)規(guī)劃分為任務(wù)分配和任務(wù)序列優(yōu)化。首先，根據(jù)農(nóng)田作業(yè)環(huán)境中的初始任務(wù)信息和農(nóng)機(jī)信息，根據(jù)農(nóng)機(jī)與任務(wù)的供需匹配原則，通過(guò)改進(jìn)蟻群算法獲得最優(yōu)任務(wù)分配方案；其次，根據(jù)最優(yōu)任務(wù)分配方案，通過(guò)改進(jìn)蟻群算法對(duì)各農(nóng)機(jī)分配的多個(gè)任務(wù)進(jìn)行任務(wù)序列優(yōu)化，獲得最優(yōu)任務(wù)序列方案；最后，根據(jù)初始環(huán)境信息建立環(huán)境地圖模型，根據(jù)最優(yōu)任務(wù)分配方案、最優(yōu)任務(wù)序列方案以及動(dòng)靜態(tài)障礙物、任務(wù)地塊之間的路徑代價(jià)、路徑平滑因素，通過(guò)改進(jìn)蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，獲得最優(yōu)路徑規(guī)劃方案，尋求一條無(wú)碰撞的最優(yōu)路徑。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域及農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于蟻群算法的多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程管理調(diào)度方法。

背景技術(shù)

隨著中國(guó)農(nóng)業(yè)集約化、規(guī)模化、產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展，以及自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)需求的提高，多臺(tái)同種或異種農(nóng)機(jī)在田間協(xié)同作業(yè)的多機(jī)協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)模式成為農(nóng)機(jī)導(dǎo)航研究的重點(diǎn)。

目前區(qū)域農(nóng)田中的作業(yè)管理缺乏高效的農(nóng)機(jī)調(diào)度與多機(jī)協(xié)同作業(yè)信息獲取手段及科學(xué)決策方法。農(nóng)機(jī)作業(yè)過(guò)程中調(diào)度供需信息不對(duì)稱，農(nóng)機(jī)管理部門缺乏科學(xué)合理的調(diào)度管理方案，調(diào)度成本高且效率低，無(wú)法指導(dǎo)農(nóng)機(jī)進(jìn)行及時(shí)有效的調(diào)度。

多機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程管理調(diào)度可以幫助農(nóng)機(jī)作業(yè)管理人員更快、更精確、更有效率地完成工作，減少昂貴的復(fù)查和補(bǔ)救遺漏作業(yè)，大大減輕勞動(dòng)強(qiáng)度、提高作業(yè)精度、提高農(nóng)業(yè)資源利用率和投入產(chǎn)出比，而且有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)田規(guī)模化生產(chǎn)。

近年來(lái)，將智能優(yōu)化算法用于多機(jī)協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)已成為協(xié)同控制領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，其中，蟻群算法是重點(diǎn)研究對(duì)象之一，蟻群算法是一種用來(lái)尋找優(yōu)化路徑的概率型算法，可以在合理的時(shí)間范圍內(nèi)找到可接受的最優(yōu)解。

在基于基本蟻群算法的多機(jī)協(xié)同作業(yè)任務(wù)分配中，轉(zhuǎn)移概率的啟發(fā)函數(shù)僅與距離有關(guān)，導(dǎo)致規(guī)劃結(jié)果出現(xiàn)“就近”問(wèn)題，但是在實(shí)際的農(nóng)田作業(yè)中，任務(wù)分配是一個(gè)多約束條件下的優(yōu)化問(wèn)題，除了保證路徑代價(jià)盡可能小之外，還要考慮作業(yè)周期以及農(nóng)機(jī)工作能力問(wèn)題等。

此外，由于蟻群算法采用柵格法表示環(huán)境地圖，因此會(huì)在轉(zhuǎn)彎處產(chǎn)生尖峰，為了使農(nóng)機(jī)平穩(wěn)前進(jìn)，同時(shí)減少在路徑尖峰處不必要的能量損耗，在完成路徑規(guī)劃之后需要對(duì)路線進(jìn)行平滑處理。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種基于改進(jìn)蟻群算法的多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程管理調(diào)度方法，通過(guò)建立一個(gè)路徑短、效率高、資源配置合理的調(diào)度模型，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)田內(nèi)的多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程調(diào)度管理。

多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程管理調(diào)度需要在多臺(tái)農(nóng)機(jī)和多個(gè)作業(yè)地塊間建立一種映射關(guān)系，綜合考慮地塊位置、任務(wù)數(shù)量、作業(yè)能力、路徑代價(jià)和時(shí)間期限等因素，生成合理的行車路線，使農(nóng)機(jī)有序地為農(nóng)田作業(yè)地塊服務(wù)，以最小化調(diào)度成本和損失為目標(biāo)，生成最優(yōu)的調(diào)度方案，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)的調(diào)度管理。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

一種基于改進(jìn)蟻群算法的多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程管理調(diào)度方法，包括如下步驟：

S1、任務(wù)規(guī)劃；

S1.1、任務(wù)分配；

利用遠(yuǎn)程管理平臺(tái)發(fā)布的初始任務(wù)信息和農(nóng)機(jī)信息，初始任務(wù)信息包括初始任務(wù)數(shù)量和任務(wù)坐標(biāo)；農(nóng)機(jī)信息包括農(nóng)機(jī)數(shù)量和農(nóng)機(jī)坐標(biāo)；根據(jù)農(nóng)機(jī)與任務(wù)的供需匹配原則，通過(guò)改進(jìn)蟻群算法獲得最優(yōu)任務(wù)分配方案；

S1.1.1、參數(shù)初始化；

設(shè)置改進(jìn)蟻群算法的相關(guān)參數(shù)，包括螞蟻數(shù)量m、信息素?fù)]發(fā)因子ρ、信息素常系數(shù)Q以及最大迭代次數(shù)n；

S1.1.2、通過(guò)公式1計(jì)算每個(gè)農(nóng)機(jī)任務(wù)組合的路徑代價(jià)，即農(nóng)機(jī)與相應(yīng)任務(wù)地塊的距離：