[发明专利]基于改进免疫禁忌算法的农机调度方法

说明书

本发明针对农机任务调度问题，提出了基于免疫算法的改进免疫禁忌算法，包括以下步骤1)初始化所有单元；2)初始化抗体种群；3)抗体群多样性评价；4)记录当前最优适应度值，计算平均适应度并记录；5)更新记忆库和形成父代抗体群；6)判断终止条件。本发明在免疫算法的变异阶段，通过改进邻域解的产生方式设计了基于禁忌搜索算法的TSA算子，在免疫算法的变异阶段，分迭代阶段采用TSA算子的搜索结果作为变异后的抗体，以改善算法的爬山性能，加快收敛速度；之后采用均匀变异和禁忌搜索并行的策略，保证种群的多样性，缩短优化时间。本发明将改进的免疫禁忌算法应用到农机调度中，适应各种农业生产实际，增强农业机械的生产服务效率。

技术领域

本发明属于智能农业领域，特别是涉及一种基于改进免疫禁忌算法的农机调度方法。

背景技术

我国传统农业正在向现代农业转型，实现信息化与农业行业的深度融合以及广泛的智能化，是我国现代农业未来发展的主要特征和必然趋势，而农业物联网正是农业走向信息化、智能化的必要条件。改造传统农业、发展现代农业，迫切需要运用物联网技术对大田种植、设施园艺等各种农业要素实行数字化设计、智能化控制、精准化运行和科学化管理，从而实现对各种农业要素的“全面感知、可靠传输以及智能处理”。二十世纪世界农业机械化的发展进程，实际上是农业机械等装备技术向智能化、机电一体化方向加速发展的过程。我国的农机信息化工作起步较晚，农机信息化总体水平还较低，尤其农机信息资源的开发利用，与发达国家即国内其他行业相比仍然存在较大差距。

现有农机调度的研究主要集中在农机监控系统的硬件平台搭建及测试运行，面向管理部门，仅能对农机的作业信息进行监控和反馈，或是用简单的寻路算法确定农机的行驶路径。且在当今农业生产过程中，农机调度多由专家系统评测或通过人工决策控制，很少有自动调度系统或工具对农机进行智能化调度决策，不能适应包括时间、地点、路况、天气等多种干扰决策的影响因素，尚不能做到精准和高效。并且在推进农业机械化精准化的过程中，由于农田分布不够集中，经常会出现农机跨区作业的现象，这也对农机的信息化管理增加了难度。目前，农机智能化在全局信息更新，实时信息更新及其反馈控制上存在的问题比较突出。为了通过最小的消耗获得最大的生产力，在最短时间内完成农业生产过程，同时提高资源的利用率，就需要对农机调度问题进行深入细致的研究，找到更优的算法对农机作业进行自动调度控制。

农机调度问题属于组合优化问题，涉及到农机调度路径和农机的分配问题。不仅要考虑如何选择运输调度路径，还要考虑如何为已选的农田作业点分配合适的农机。近几年来，已经提出了如遗传算法、免疫算法、禁忌搜索等多种用于求解组合优化问题的启发式算法，通过对过去经验的归纳推理以及实验分析来解决问题。在求解中小规模组合优化问题时，启发式算法与精确算法相比，在精度上不占优势，但在求解大规模组合优化问题时，启发式方法总可以在有限时间里，找到满意的可行解，这是精确算法难以做到的。因此，在实际应用中，启发式算法要更广泛。

正如以上所说，农机调度问题是制约农业机械化进程的重要影响因素。通过科学智能的调配农机进行作业，解决农机调度问题，可以满足各个地区农业生产的需要，同时给农业生产带来可观的经济效益，对引导农机作业向自动化、智能化、信息化发展具有十分重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供基于改进免疫禁忌算法的农机调度方法，相对于传统免疫算法能够加速寻优过程，本发明进一步提高求解质量的改进免疫禁忌算法，将其应用到农机调度中，可以适应各种农业生产实际，增强农业机械的生产服务效率。

本发明的思路是在免疫算法的变异阶段，分迭代阶段采用由改进禁忌搜索算法设计的算子TSA的搜索结果作为变异后的抗体，以改善算法的爬山性能，加快收敛速度；之后采用均匀变异和禁忌搜索并行的策略，以保证种群的多样性，缩短优化时间。

农机调度问题模型表述如下：