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申请/专利权人：四川国蓝中天环境科技集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多车协同调度的点位排查全域路径规划方法，涉及城市环保督察技术领域。本发明利用改进的蚁群算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递和路径选择机制，根据污染点位情况调整督察路线，输出考虑了全域多个督察人员路径间相互影响、协调的规划方案。调度人员依据规划结果将辖区内的排查点位统一分配给督察人员，制定总排查效率最高、排查点位最多、任务量均衡的全域路径规划策略，解决督察人员仅凭经验机械固定地人为规划巡查路径、单打独斗的实施方式导致效率低下的问题，辅助督查人员更有效地发现和处理环境污染问题。

主权项：1.一种基于多车协同调度的点位排查全域路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取待排查点位数据和督查人员基础数据并进行合并，得到合并后的待排查点位数据；S2、基于待排查点位数据和督查人员基础数据，获取通行时间矩阵；S3、基于通行时间矩阵，利用改进后的蚁群算法对合并后的待排查点位数据进行路径规划，得到路径规划方案；所述督查人员基础数据包括督查人员数量及其位置信息；所述督查人员位置信息为督查人员所处点位的经纬度，即；其中，表示第个督查人员所处点位的位置信息，、、分别表示第1个、第2个、第个督查人员所处点位的位置信息；所述待排查点位数据为点位所处位置的经纬度，即；其中，表示第个待排查点位的位置信息，、、分别表示第1个、第2个、第个待排查点位的位置信息；所述步骤S2包括以下步骤：S2-1、根据待排查点位基础数据和督查人员位置信息，确定进程数量；S2-2、利用Python创建进程池；S2-3、根据进程数量，划分任务到各个进程中并异步计算通行时间，直至所有进程结束；其中，通行时间包括督查人员到不同点位的通行时间、点位到点位之间的通行时间；S2-4、将所有的通行时间合并为一个初始通行时间矩阵；S2-5、将初始通行时间矩阵中的0值替换为1，得到通行时间矩阵；所述步骤S3包括以下步骤：S3-1、设置蚂蚁数量、迭代次数、信息素重要程度因子、启发式因子、信息素蒸发率以及信息素增量系数；S3-2、设置初始信息素矩阵、各督查人员的初始最优解、各督查人员的最优解通行成本以及待排查点位的点位排查时间；S3-3、将各督查人员的位置信息作为蚂蚁起始点；S3-4、随机化蚂蚁的起始顺序；S3-5、计算各蚂蚁选择待排查点位的概率；S3-6、根据概率选择待排查点位；S3-7、基于通行时间矩阵，确定各督查人员的通行成本；S3-8、对各督查人员的通行成本和点位排查时间的总时间进行排序，得到选择顺序；S3-9、各督查人员按照选择顺序，选择下一个待排查点位，直至最后一个督查人员完成选择；S3-10、重复步骤S3-5至步骤S3-9，直至所有的待排查点位完成排查，即完成路径构建，得到路径构建结果；S3-11、根据各蚂蚁找到的路径质量、信息素蒸发率以及信息素增量系数对初始信息素矩阵进行更新；其中，路径质量为路径时长与点位排查时长之和；S3-12、获取各督查人员的最优解通行成本的均值和各蚂蚁对应的目标函数的均值；S3-13、比较各督查人员的最优解通行成本的均值和各蚂蚁对应的目标函数的均值的大小；若各督查人员的最优解通行成本对应的目标函数平均值小于各蚂蚁对应的目标函数的平均值，则将各督查人员的最优解通行成本和各督查人员的初始最优解作为初始输出数据；反之，则将当前的迭代次数的目标函数和路径构建结果作为初始输出数据；S3-14、判断当前迭代次数是否不小于迭代次数；若是则将当前的初始输出数据作为最终输出数据，即路径规划方案；反之则当前迭代次数加1返回步骤S3-5；其中，迭代次数初始值为0；所述步骤S3-11的公式为： 其中，表示迭代次数的节点和节点之间的信息素，表示当前迭代次数的节点和节点之间的信息素，表示蚂蚁在节点到节点的路径质量，表示蚂蚁当前所在节点在当前路径解的节点顺序，表示蚂蚁当前路径解的节点总数。

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