农机应急调度系统的研究与设计

发布时间：2021-04-03 06:36

　　我国是一个农业大国,在农作物收获季节,当遇到自然灾害等紧急情况时,为了保障农民的财产安全,急需从周边地区调出适量的农机来进行应急工作,如何做好农机应急调度工作已经成为我国目前急需解决的难题。随着科技的迅猛发展,现代信息技术与农业的融合已经开始进入初步发展阶段。在应急调度过程中,为了保证农机及时、高效的完成应急调度任务,需要实时获取精确、可靠的农机位置信息。而我国自主研发的北斗卫星导航系统所提供的高精度定位导航技术,能够带动和支撑我国农业信息化和智能化的研究。农机应急调度问题实质上就是一个组合优化问题,本文对紧急情况下的农机调度问题进行了分析,结合实际情况给出了农机应急调度的约束条件,研究调度算法,选择合理的调度方案,实现在限定时间内快速完成调度任务。本文的主要研究内容如下:（1）农机应急调度多岀救点组合优化。研究多个农田受灾点与多个农机岀救点之间的组合调配问题,结合应急调度的实际情况,给出相应的约束条件,建立了“应急时间开始最早”和“参与应急的农机点数目最少”的多目标数学模型。（2）蚁群算法。通过对多种算法进行研究分析,由于蚁群算法具有鲁棒性、并行性以及良好的搜索能力,本文最终选择了蚁... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

农机应急调度流程

16图 2-2 基本遗传算法流程图是依据自然界中生物的遗传与选择机制发展而来的过对自然界中生物的繁殖和生存过程进行模拟，逐染色体个体的好坏是由遗传算法的适应度函数来衡适应能力较优的个体是根据相应的适应度函数值筛体进行交叉、变异等操作，重复此过程，最后保留把最优个体经过相应的转化映射到可行解空间内，2]，遗传算法流程图如图 2-2 所示。用基本遗传算法对某个问题求解的步骤，描述如下：据实际问题确定染色体，对种群进行初始化，在这一

武汉理工大学硕士学位论文些参数进行设置即可。（2）对种群中每个个体的适应能力大小进行计算。（3）选择操作，是把适应能力较强的个体选择出来。（4）交叉操作，交叉操作是遗传算子的核心部分。执行该项操作前，应统一考虑染色体编码及交叉算子的设计。（5）变异操作，在种群中首先选择出一个个体，以变异概率随机改变这个个体的染色体数据结构，只需要改变某一个串的值。（6）终止条件的判断，如果进化代数已经达到了最大进化代数，则整个算法结束。如果不满足结束的条件，把进化次数加 1，转回到第二步进行循环操作。2.4.2 蚁群算法

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究[J]. 张勇.  控制工程. 2015(02)
[3]极端天气下的农机应急调配仿真模型[J]. 李婷.  科技通报. 2014(12)
[4]基于粒子群算法的复杂应急调度建模与仿真[J]. 潘芳,仲伟俊.  统计与决策. 2014(21)
[5]北京市农机管理调度系统设计与实现[J]. 杨立国,李传友,贾生,李小龙,吴才聪,李志国,高娇.  农学学报. 2014(08)
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[7]带时间窗车辆调度问题的改进粒子群算法[J]. 王飞.  计算机工程与应用. 2014(06)
[8]信息平台下农机调度问题研究[J]. 陆静.  农业开发与装备. 2013(11)
[9]蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用[J]. 李秀娟,杨玥,蒋金叶,姜立明.  计算机应用. 2013(10)
[10]自然灾害对我国农业的影响研究[J]. 高云,詹慧龙,陈伟忠,矫健.  灾害学. 2013(03)

博士论文
[1]基于灾情信息特征的应急物资分配决策模型研究[D]. 葛洪磊.浙江大学 2012
[2]基于蚁群优化算法的批调度问题研究[D]. 许瑞.中国科学技术大学 2011

硕士论文
[1]基于GIS的应急调度系统的设计与实现[D]. 徐宝华.北京邮电大学 2014
[2]基于蚁群算法的单配送中心车辆调度问题研究[D]. 吴珂.大连海事大学 2013
[3]基于遗传算法的车辆路径优化问题研究[D]. 赵辰.天津大学 2012
[4]多资源组合下多出救点优化决策模型研究[D]. 张美.重庆大学 2012
[5]基于连续软时间窗限制的应急物资分配模型[D]. 王增.华中科技大学 2011
[6]重特大交通事故现场处置中应急车辆调度问题的研究[D]. 贾永幸.吉林大学 2011



本文编号：3116812