[发明专利]基于组合智能算法的作业调配路径规划方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于组合智能算法的作业调配路径规划方法及系统，包括：采用蚁群算法进行路径寻优，当本次最优方案与上次迭代形成的最优方案的综合成本相对误差小于设定阈值时，得到蚁群算法迭代的第一收敛结果；采用人工鱼群算法进行聚群、追尾，得到人工鱼群算法的第一次寻优结果；若第一收敛结果优于人工鱼群算法的第一次寻优结果，则在第一次寻优结果的基础上，采用蚁群算法继续寻优至收敛得到第二收敛结果；选取第一收敛结果和第二收敛结果中较小的结果作为最优路径；否则，采用人工鱼群算法继续路径寻优至收敛，此时得到的结果作为最优路径。本发明能够避免出现单一算法陷入局部最优的问题，使得规划结果更加准确和可靠。

技术领域

本发明涉及作业调配路径规划技术领域，尤其涉及一种基于组合智能算法的作业调配路径规划方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

作业路径规划广泛应用于一体化施工、无人农场作物收割、数字化车间的物料调配。本专利以一体化施工中土石方调配为例说明创新点。土石方调配广泛存在于道路、场平、土石坝及矿山等工程建设项目中，如何合理选择土石方调配施工次序，对各个施工环节的串联存在重要意义。研究人员尝试采用一些智能算法来确定施工流程，在节省人力物力的同时，快速地形成准确合理的施工方案。

传统施工过程在施工区域进行土石方运输调配时，依赖施工人员的经验来选择土石方调配路径，以此方式确定的土石方调配路径在一定程度上浪费了人力物力，有很大的可优化空间。当今时代，各种智能算法已经应用于工程领域中，但都是采用单一的智能算法，如蚁群算法、遗传算法等，这些单一的算法往往容易陷入局部最优，不利于整个作业路径的规划。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于组合智能算法的作业调配路径规划方法及系统，在已完成工作区域划分及土石方调配成本计算方式的基础上，通过蚁群算法与人工鱼群算法结合形成组合智能算法，得到工程机械作业过程的最优土石方调配路径。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种基于组合智能算法的作业调配路径规划方法，包括：

对工作区域划分栅格，计算从各个栅格之间进行土石方调配的成本；

采用蚁群算法进行路径寻优，当本次最优方案与上次迭代形成的最优方案的综合成本相对误差小于设定阈值时，得到蚁群算法迭代的第一收敛结果；

采用人工鱼群算法进行聚群、追尾，得到人工鱼群算法的第一次寻优结果；

若所述第一收敛结果优于人工鱼群算法的第一次寻优结果，则在第一次寻优结果的基础上，采用蚁群算法继续寻优至收敛得到第二收敛结果；选取第一收敛结果和第二收敛结果中较小的结果作为最优路径；否则，采用人工鱼群算法继续路径寻优至收敛，此时得到的结果作为最优路径。

作为可选的实施方案，对工作区域划分栅格，具体包括：

将工作区域划分为挖方栅格、填方栅格、借方栅格、弃方栅格和障碍栅格；其中，挖方栅格和借方栅格属于挖方区，填方栅格和弃方栅格属于填方区；障碍栅格属于障碍区。

作为可选的实施方案，采用蚁群算法进行路径寻优，具体为：

采用蚁群算法寻找成本最低的土石方调配路径，工程机械在作业中由挖方区至填方区，同时避开障碍区。

作为可选的实施方案，采用蚁群算法进行路径寻优的过程，具体包括：

设置蚁群算法初始参数，将n只蚂蚁随机分配到a个挖方区；