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        改進(jìn)的啟發(fā)式搜索算法求解農(nóng)機(jī)調(diào)度問題

        2016-12-31 00:00:00王雪陽苑侗侗苑迎春
        湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年16期

        摘要:針對農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)形成的大規(guī)模土地,提出基于輪盤的啟發(fā)式搜索(Heuristic search based on roulette,HSBOR)算法和基于最小值的啟發(fā)式搜索(Heuristic search based on minimum,HSBOM)算法,求解跨區(qū)域農(nóng)機(jī)調(diào)度問題;構(gòu)建農(nóng)機(jī)調(diào)度模型,設(shè)計(jì)HSBOR和HSBOM算法的核心思想,并通過模擬試驗(yàn)比較HSBOR、HSBOM算法與基于優(yōu)先級規(guī)則的啟發(fā)式(Heuristic based on priority rules,HBOPR)算法在調(diào)度成本、運(yùn)行效率上的優(yōu)劣。結(jié)果表明,HSBOM算法在調(diào)度成本和運(yùn)行效率上最優(yōu)。

        關(guān)鍵詞:跨區(qū)作業(yè);啟發(fā)式搜索算法;農(nóng)機(jī)調(diào)度

        中圖分類號:S232.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:0439-8114(2016)16-4280-03

        DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.16.053

        中國是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)社會,在工業(yè)化、現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型過程中產(chǎn)生了土地流轉(zhuǎn)問題,土地流轉(zhuǎn)使農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式規(guī)?;?、集約化、現(xiàn)代化。大規(guī)模土地生產(chǎn),農(nóng)機(jī)跨區(qū)域作業(yè)問題有待解決。農(nóng)機(jī)調(diào)度問題是車輛路徑問題(Vehicle routing problem,VRP)[1-3]的進(jìn)化,VRP問題中構(gòu)造的問題模型是一對多的,即在一定范圍內(nèi),一個(gè)出發(fā)點(diǎn)對應(yīng)多個(gè)終點(diǎn)的問題。而農(nóng)機(jī)調(diào)度問題是多對多的NP-hard問題[4-7],即農(nóng)機(jī)場個(gè)數(shù)與農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)個(gè)數(shù)均為多個(gè),農(nóng)機(jī)場有效為農(nóng)田分配農(nóng)機(jī)的問題。

        針對多對多的農(nóng)機(jī)調(diào)度問題,本研究提出了HSBOR和HSBOM算法,并與基于優(yōu)先規(guī)則的啟發(fā)式農(nóng)機(jī)調(diào)度算法進(jìn)行比較,3種算法都是在農(nóng)機(jī)充足的情況下為農(nóng)田分配農(nóng)機(jī),HBOPR算法制定了農(nóng)田得到農(nóng)機(jī)的優(yōu)先級,而在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中,農(nóng)田的重要程度是相近的。由此,HSBOR算法引入了農(nóng)田地位平等的思想,按照輪循的方式平等地為農(nóng)田分配農(nóng)機(jī),保證每個(gè)農(nóng)田都能得到距離自己較近的農(nóng)機(jī)。HSBOM算法根據(jù)距離的遠(yuǎn)近為農(nóng)田分配農(nóng)機(jī),將所有距離數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫,與農(nóng)田距離最小的農(nóng)機(jī)優(yōu)先分配,分配完成一次,數(shù)據(jù)庫更新,直到所有農(nóng)田得到所需的農(nóng)機(jī)數(shù)量。結(jié)果表明,HSBOR和HSBOM算法比HBOPR算法調(diào)度成本均有所降低,而運(yùn)行效率上,HSBOR算法比HBOPR算法稍低,HSBOM算法與HBOPR算法效率相近,兩種算法具有可行性。

        1 問題描述

        本研究的農(nóng)機(jī)調(diào)度問題可描述為:在一定區(qū)域內(nèi),存在兩個(gè)農(nóng)機(jī)點(diǎn),3個(gè)農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)。兩個(gè)農(nóng)機(jī)點(diǎn)的農(nóng)機(jī)可以為3個(gè)農(nóng)田按需分配,農(nóng)機(jī)點(diǎn)與農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)的連線表示兩點(diǎn)之間的路徑,路徑上的標(biāo)識表示兩點(diǎn)之間的距離。

        如圖1所示,G=(V,D),V表示圖1中的頂點(diǎn),有兩種類型,長方形Mi表示第i個(gè)農(nóng)機(jī)點(diǎn),k表示農(nóng)機(jī)點(diǎn)的個(gè)數(shù),其中1≤i≤k,k∈N;圓形Fj表示第j個(gè)農(nóng)田作業(yè)點(diǎn),n表示農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)的個(gè)數(shù),其中,1≤j≤n,j∈N,Dij表示農(nóng)機(jī)點(diǎn)i與農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)j之間存在路徑,權(quán)重表示兩點(diǎn)之間的距離,d表示單位時(shí)間內(nèi)農(nóng)機(jī)調(diào)度成本,包括農(nóng)機(jī)損耗、司機(jī)工資、耗油成本。

        調(diào)度模型如下:

        minR=d×■ (1)

        式(1)表示農(nóng)機(jī)服務(wù)全部農(nóng)田所需的最小成本,是農(nóng)機(jī)調(diào)度問題的調(diào)度目標(biāo)函數(shù)。

        2 HSBOR和HSBOM算法設(shè)計(jì)

        啟發(fā)式搜索算法是在狀態(tài)空間搜索算法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的,狀態(tài)空間搜索算法包括廣度優(yōu)先搜索算法和深度優(yōu)先搜索算法[8-11]。這兩種算法適合狀態(tài)空間小時(shí)使用,若狀態(tài)空間逐漸增大,狀態(tài)搜索算法將會出現(xiàn)嚴(yán)重偏差,且算法效率低。本研究對改進(jìn)的HSBOR算法核心思想和HSBOM算法的關(guān)鍵步驟進(jìn)行詳細(xì)闡述。

        2.1 HSBOR算法核心思想

        將農(nóng)田按照開始工作時(shí)間從早到晚排序,為今后研究在農(nóng)機(jī)不充足的情況下,農(nóng)機(jī)在農(nóng)田之間進(jìn)行二次分配作鋪墊。排序好的農(nóng)田依次放在同一個(gè)輪盤中。假設(shè)排序好的農(nóng)田為F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3,……,F(xiàn)n,在輪盤中顯示效果如圖2所示。

        扇形的大小代表農(nóng)田面積,扇形面積越大,表示農(nóng)田面積越大。分配過程可描述為:從圖中“開始位置”處依次為每個(gè)農(nóng)田分配農(nóng)機(jī),每次只為農(nóng)田分配一臺農(nóng)機(jī),完成一次分配后,輪盤按照圖中箭頭所示,順時(shí)針旋轉(zhuǎn)一個(gè)扇形,直到為所有農(nóng)田分配完所需農(nóng)機(jī)數(shù)量,分配過程結(jié)束。

        2.2 HSBOM算法關(guān)鍵步驟

        HSBOM算法核心思想是根據(jù)農(nóng)機(jī)點(diǎn)到農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)的距離,為農(nóng)田分配農(nóng)機(jī),距離農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)小的農(nóng)機(jī)優(yōu)先分配,保證分配的農(nóng)機(jī)距離農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)盡可能小,減少調(diào)度過程中的調(diào)度成本,HSBOM算法的具體流程如下:

        Step 1:初始化二維數(shù)組result[][],存儲分配結(jié)果,整數(shù)變量i=0,控制循環(huán)語句;

        Step 2:將農(nóng)機(jī)點(diǎn)到農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)距離按照從小到大的順序排序,存儲在sort[]中,保留農(nóng)機(jī)編號與農(nóng)場編號的對應(yīng)關(guān)系;

        Step 3:得到sort[]中最小距離所在農(nóng)田位置indexF;

        Step 4:if i

        Step 5:if農(nóng)機(jī)點(diǎn)分配后剩余車輛>0,農(nóng)田至少所需車輛>0,轉(zhuǎn)向Step 6,否則,轉(zhuǎn)向Step 4;

        Step 6:if indexF=農(nóng)田編號,為農(nóng)田分配車輛,存儲在result[][]中,農(nóng)機(jī)點(diǎn)分配后剩余車輛,農(nóng)田至少所需車輛,轉(zhuǎn)向Step 4,否則,提示分配有誤,終止程序;

        Step 7:分配過程結(jié)束。

        3 仿真試驗(yàn)結(jié)果

        5個(gè)農(nóng)機(jī)點(diǎn)M1~M5,農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)3~7個(gè)。在農(nóng)機(jī)數(shù)量確定,農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)數(shù)量變化時(shí),分別使用HSBOR、HSBOM、HBOPR算法計(jì)算農(nóng)機(jī)調(diào)度成本和算法運(yùn)行效率,其中HBOPR是待比較算法。

        3.1 調(diào)度成本測評

        以兩種形式對農(nóng)機(jī)調(diào)度成本進(jìn)行測評,一是宏觀上對比3種算法的調(diào)度成本,直觀得到3種算法調(diào)度成本的大小;二是微觀上對比HSBOR、HSBOM算法較待比較算法HBOPR的提高率。綜合宏觀、微觀兩方面,得到3種算法在調(diào)度成本上的優(yōu)劣。

        3.1.1 宏觀對比 根據(jù)仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù),使用HSBOR、HSBOM、HBOPR算法得出農(nóng)機(jī)調(diào)度成本,試驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。通過圖3可以看出,隨著農(nóng)田數(shù)量的增加,HBOPR算法調(diào)度成本高于HSBOR、HSBOM算法,HSBOM調(diào)度成本最低。結(jié)果表明,當(dāng)農(nóng)田任務(wù)點(diǎn)數(shù)量變化,農(nóng)機(jī)數(shù)量總數(shù)確定時(shí),HSBOR、HSBOM比HBOPR調(diào)度成本低,且HSBOM算法在調(diào)度成本方面最優(yōu)。

        3.1.2 微觀對比 調(diào)度成本微觀對比過程:首先分別使用HSBOR、HSBOM、HBOPR算法得到農(nóng)機(jī)調(diào)度成本,然后將HSBOR、HSBOM算法得到的調(diào)度成本與HBOPR算法得到的調(diào)度成本進(jìn)行對比,計(jì)算HSBOR、HSBOM算法較HBOPR算法的平均提高率,試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。由表1可以看出,HSBOR比HBOPR費(fèi)用平均降低了266.46元,HSBOR比HBOPR平均提高了10.75%;HSBOM比HBOPR成本平均降低379.8元,HSBOM比HBOPR平均提高了15.51%。結(jié)果表明,HSBOM算法提高率比HSBOR算法提高率大,HSBOM算法在調(diào)度成本方面最優(yōu)。

        3.2 運(yùn)行效率測評

        在農(nóng)田數(shù)量相同,農(nóng)機(jī)數(shù)量不變時(shí),比較3種算法HSBOR、HSBOM、HBOPR的運(yùn)行時(shí)間。運(yùn)行時(shí)間越短,算法的運(yùn)行效率越高,反之,算法運(yùn)行效率越低。根據(jù)仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù),分別使用HSBOR、HSBOM、HBOPR3種算法得出運(yùn)行時(shí)間并比較,試驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

        通過圖4可以看出,HSBOR算法比HBOPR、HSBOM算法運(yùn)行時(shí)間高;HSBOM與HBOPR運(yùn)行時(shí)間接近相等。綜合圖3和圖4,HSBOM在調(diào)度成本和運(yùn)行效率上最優(yōu)。

        4 小結(jié)

        本研究為農(nóng)機(jī)調(diào)度問題提出了兩種改進(jìn)的啟發(fā)式搜索算法,兩種算法基于不同的核心思想:基于農(nóng)田地位平等的輪循式算法和基于最小值的搜索算法。在農(nóng)機(jī)調(diào)度成本方面,兩種算法均取得滿意結(jié)果;但在運(yùn)行效率方面,HSBOR算法比HBOPR算法運(yùn)行時(shí)間長。兩種算法均是在農(nóng)機(jī)充足的條件下產(chǎn)生的,有一定的局限性,HSBOR算法在運(yùn)行效率方面有待進(jìn)一步提高,仍需加以改善。

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