灑水車作業(yè)路線規(guī)劃問題的研究與應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)實生活中，灑水車作業(yè)路線方案通常依靠工作經(jīng)驗積累由人工確定，從降低行駛成本、提高工作效率等角度考慮，這種決策方法并不科學(xué)。調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，灑水車的作業(yè)路線規(guī)劃可以抽象為一類特殊的車輛路徑問題進(jìn)行研究，即復(fù)雜的弧對象車輛路徑問題(Complicated CARP，CCARP)。本文所研究的CCARP相比一般CARP，其復(fù)雜性主要體現(xiàn)在：道路的多樣性，有雙行道、單行道、斜坡路；作業(yè)需求的多樣性，有雙邊分別噴灑、雙邊同時噴灑、僅一邊噴灑；根據(jù)

2、交通狀況考慮車輛的轉(zhuǎn)彎限制因素；車輛載水噸位不一；道路灑水量由具體路況而定。
　　CARP已被證明是一種 NP難問題，采用精確算法已很難用于實際大規(guī)模CARP的求解，當(dāng)今的主流趨勢是構(gòu)造運(yùn)算高效的啟發(fā)式算法得到其近似最優(yōu)解。本文采用一種結(jié)合小生境技術(shù)的改進(jìn)遺傳算法求解灑水車作業(yè)路線規(guī)劃問題，并在有關(guān)部門的支持協(xié)助下，開發(fā)設(shè)計了一套灑水車作業(yè)路線規(guī)劃的應(yīng)用系統(tǒng)。在對課題的研究中，本文所做的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下方面：
　?、偻ㄟ^對

3、灑水車作業(yè)進(jìn)行實地調(diào)研，采集到豐富而全面的數(shù)據(jù)，綜合考慮了上述多種約束條件，基于一定合理的前提和假設(shè)，對一般 CARP的模型進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)及擴(kuò)充，建立了符合本文問題特點的數(shù)學(xué)模型。
　?、诟鶕?jù)建立的數(shù)學(xué)模型，通過一種改進(jìn)的遺傳算法求解問題。在算法的初始階段利用一種新穎的染色體構(gòu)造機(jī)制形成種群；同時為避免算法出現(xiàn)常見的“早熟收斂”現(xiàn)象，引入了隔離小生境技術(shù)，讓多個種群以不同的交叉概率、變異概率，在各自生存環(huán)境中獨立進(jìn)化，并對種群建立了

4、一些生存規(guī)則，控制種群的存亡；在種群的內(nèi)部進(jìn)化中，采用了局部搜索策略，加快種群的優(yōu)化進(jìn)程。
　?、墼O(shè)計并開發(fā)了一套灑水車作業(yè)路線規(guī)劃的應(yīng)用系統(tǒng)，可以實現(xiàn)包括道路數(shù)據(jù)修改、車輛信息設(shè)置、道路轉(zhuǎn)彎限制情況設(shè)置等功能。在實驗環(huán)節(jié)，利用采集的真實數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量實驗對比測試，找到了算法運(yùn)行的一組最佳參數(shù)配置。最后利用本系統(tǒng)產(chǎn)生的最優(yōu)方案與人工安排方案對比，在總里程上節(jié)省了約15.85％，且運(yùn)算在較理想的時間范圍內(nèi)完成，充分表明了本文算法的實