[發明專利]一種基于自適應小組協同蜂群算法的機場貨運站調度方法

在審

• 申請號: 202110678161.6
• 申請日: 2021-06-18
• 公開（公告）號: CN113379263A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 王海泉;蘇孟豪;溫盛軍;張姍姍;岳文軒;杜盼盼
• 申請（專利權）人: 中原工學院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/08;G06N3/00
• 代理公司: 鄭州優盾知識產權代理有限公司 41125
• 代理人: 張真真

本發明提出了一種基于自適應小組協同蜂群算法的機場貨運站調度方法，用于解決機場貨運站調度的精度不高、效率低下的技術問題；其步驟為：根據ETV動作順序、碰撞影響和任務出口分配的因素建立機場貨運站雙ETV調度模型；利用改進的蜂群算法對機場貨運站雙ETV調度模型進行優化求解，得到最優的調度序列。本發明將人工蜂群算法用于機場貨運站貨物出入庫順序、ETV動作順序等的調度當中，同時從鄰域搜索策略和尋優機制兩個方面對人工蜂群算法進行改進，提高機場貨運站調度的精度和效率。

技術領域

本發明涉及機場貨運站調度優化技術領域，尤其涉及一種基于自適應小組協同蜂群算法的機場貨運站調度方法。

背景技術

在航空物流業領域，全球化帶來的影響加劇，越來越多貨物在短時間內到達機場貨運站，使機場運營商承受著巨大的壓力。因此如何對貨物的出入庫順序、多ETV動作、貨物位置等進行優化，提高貨物周轉效率并降低運營成本，從而建立起高效的航空物流倉儲系統，已經成為研究重點。

為了解決航空物流倉儲系統優化調度問題，人工蜂群(ABC)算法被提出出來，它以其控制參數少、易于實現、計算簡潔、對目標函數沒有要求等特點，受到了學術界的關注，已被廣泛應用于自動化倉儲系統、模式識別、控制器調參等多個領域。然而與大多數群體智能算法一樣，人工蜂群算法也會出現對目標問題解空間搜索不充分而陷入局部最優或解空間搜索范圍過大而導致后期收斂精度不夠的問題。為了平衡蜂群算法的探索和開發能力，本發明提出一種基于自適應小組協同模式的改進策略，以提高機場貨運站調度的精度和效率。

發明內容

針對機場貨運站調度的精度不高、效率低下的技術問題，本發明提出了一種基于自適應小組協同蜂群算法的機場貨運站調度方法，將人工蜂群算法用于機場貨運站貨物出入庫順序、ETV動作順序等的調度當中，同時從鄰域搜索策略和尋優機制兩個方面對人工蜂群算法進行改進，提高機場貨運站調度的精度和效率。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種基于自適應小組協同蜂群算法的機場貨運站調度方法，其步驟如下：

步驟一：根據ETV動作順序、碰撞影響和任務出口分配的因素建立機場貨運站雙ETV調度模型；

步驟二：利用改進的蜂群算法對步驟一中的機場貨運站雙ETV調度模型進行優化求解，得到最優的調度序列。

所述機場貨運站雙ETV調度模型為：

其中，Fit為雙ETV完成所有任務的總時間，為雙ETV完成一組任務需要的時間，為ETV-I完成任務的時間，為ETV-II完成任務的時間，i是任務編號，i＝1,2,…,n，n為任務總數，δ是每一個ETV裝載或卸載貨物的執行時間，H₀是第i個任務從當前位置到最近的I/O端口所需的運行時間，H₁是第i個任務從當前位置到預定目標的時間，M¹為ETV-I的工作區域，M²為ETV-II的工作區域；

機場貨運站雙ETV調度模型的約束條件為：

其中，set1表示分配給ETV-I的任務集，set2表示分配給ETV-II的任務集，set表示ETV-I和ETV-II所有任務集的集合。

所述利用改進的蜂群算法對步驟一中的機場貨運站雙ETV調度模型進行優化求解的方法為：

S21、初始化階段：設置種群大小NP、最大搜索次數Limit、最大迭代次數maxCycle、蜜源的維度D，并初始化當前蜜源；分別將雇傭蜂和跟隨蜂按類別分為若干個小組，且雇傭蜂小組每組3個成員，跟隨蜂小組每組2個成員；