[发明专利]一种基于改进NSGA-II算法的应急物资模块化调度方法

摘要

本发明公开了一种基于改进NSGA‑II算法的应急物资模块化调度方法，包括：1、依据约束条件生成初始种群及其基因变量；2、对种群进行交叉、遗传生成子代种群；3、将父、子代种群合并，并对合并种群进行快速非支配排序；4、计算染色体邻域集合，并采用淘汰机制，选取新父代种群；5、重复步骤2、3与4，直至到达最大迭代次数；6、选取种群的所有非支配解作为最优调度方案。本发明能得到救援物资模块化调度的最优方案，从而能降低救援成本、提高救援效率、保证救援工作及时有效的开展。

主权项

一种基于改进NSGA‑II算法的应急物资模块化调度方法，其特征是应用于由n种救援物资构成的救援物资种类集合D＝{y1,y2,...,ys,...,yn}、m个区域应急物资储备库S＝{s1,s2,...,sj,...,sm}、救援物资模块集合K＝{A1,A2,...,Ak,...,Ac}和物资集散中心集合R＝{r1,r2,...,ri,...,rc}构成的调度环境中，其中，ys表示第s种救援物资，且第s种救援物资ys的单位体积为bs，第s种救援物资ys的单位运输成本为cs；sj表示第j个应急物资储备库，且第s种救援物资ys在第j个应急物资储备库sj中的单位存储费用为第j个应急物资储备库sj的体积容量为mj；Ak表示第k个物资模块，且第k个物资模块Ak与第s种救援物资ys之间满足的关系式为Ak＝{a1y1,a2y2,...,asys,...,acyc}，系数{a1,a2,...,as,...,ac}表示各类物资在物资模块中的比例关系；ri表示第i个物资集散中心，s＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，i＝1,2,…,c；所述应急物资模块化调度方法是按如下步骤进行：步骤1、将第s种救援物资ys存储在第j个应急物资储备库的存储量记为且第j个应急物库资储备库sj中所存储的救援物资的体积总和不能大于第j个应急物资储备库sj的体积容量mj；步骤2、假设从第j个应急物资储备库sj运往第i个集散中心ri的第s种救援物资ys的数量为则利用式(1)得到第i个集散中心获得的第k个物资模块Ak的数量wik=min(Σj∈Sxji1a1,Σj∈Sxji2a2,...,Σj∈Sxjicac)---(1)]]>式(1)中：表示第j个应急储备仓库sj到第i个集散中心ri的第c种救援物资yc的运输量；步骤3、初始化NSGA‑II算法的各个参数，包括：种群规模N、进化次数G、最大进化代数Gmax，种群交叉概率pacross，种群变异概率pvar，1≤G≤Gmax，并初始化G＝1；步骤4、产生初始种群，获得第G代的第k个染色体的基因变量集合其中，表示第G代中第k个染色体的第v个基因变量，v＝1,2,…,V，k＝1,2,…,N；步骤5、计算第G代中第k个染色体在多个目标函数下的适应度集合其中，表示第G代中第k个染色体在第d个目标函数fd下的适应度值，且F＝{f1,f2,...,fd,...,fL}为目标函数的集合，d＝1,2,…,L；步骤6、将种群规模为N的第G代种群进行交叉和变异操作，生成第G代种群的子代种群为其种群规模为N；步骤7、按照步骤5计算第G代种群的子代种群中第k个染色体在多个目标函数下的适应度集合步骤8、将第G代进化中的父代种群与子代种群合并，形成第G代合并种群其种群规模为2N；步骤9、对第G代合并种群的所有染色体进行快速非支配排序，得到2N个染色体在合并种群中所处的层级集合为其中，表示第G代中第n层级，t表示种群被划分的层级数；步骤10、计算第G代合并种群中第k个染色体在整个目标函数空间F＝{f1,f2,...,fd,...,fL}下邻域集合表示第G代合并种群中第k个染色体邻域集合中的第m个染色体；步骤11、从所述第G代合并种群中选取规模为N的染色体种群作为第G+1代的父代种群步骤11.1、初始化n＝1；步骤11.2、选取第n层级中的全部染色体放入到第G+1代的父代种群中，判断父代种群中的全部染色体个数是否大于N，若是，则采取基于邻域的染色体淘汰机制来淘汰部分染色体，直至数目等于N为止，并跳到步骤12；否则，执行步骤11.3；步骤11.3、令n+1赋值给n，并判断n＞t是否成立，若成立，则执行步骤12；否则，返回步骤11.2；从而产生规模为N的第G+1代父代种群步骤12、将G+1赋值给G，判断G＜Gmax是否成立，若成立，则执行步骤6；否则，表示完成Gmax次迭代，最终得到的种群为A；步骤13、取种群A中第1层级中所有染色体作为pareto最优解集，以pareto最优解集所对应的物资预储与调度方案作为最优方案。