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申请/专利权人：东北大学;青岛中鸿重型机械有限公司

摘要：本发明提供基于改进遗传算法的双向单车道多错车点智能调度方法，涉及山斜坡道车辆调度技术领域。具体为：利用各错车点的交通管理设备获取斜坡道路况数据，并对所有错车点进行编号；获取当日所有待完成的生产任务并根据无轨运输设备的运输能力为各无轨运输设备分配运输任务，每个无轨运输设备根据各自的运输任务随机规划运输路线并生成初始调度指令，并采用滚动任务窗原理排列所有运输任务的执行顺序并作为所有无轨运输设备的初始规划结果；利用改进的遗传算法对无轨运输设备的初始规划结果进行两次优化规划和更正，得到最终规划结果；所有无轨运输设备按照最终规划结果执行运输任务，旨在实现连续、高效、智能、安全且可视化的生产智能调度。

主权项：1.一种基于改进遗传算法的双向单车道多错车点智能调度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：利用设置在各错车点的交通管理设备获取斜坡道路况数据；所述斜坡道路况数据，包括：错车点数据以及无轨运输设备数据；步骤2：对所有错车点进行编号，同时为每个无轨运输设备建立一个调度指令集；步骤3：将当日所有待完成的生产任务划分为若干个运输任务，并为每个运输任务分配一个无轨运输设备；步骤4：所有无轨运输设备分别根据各自分配到的运输任务随机规划运输路线，基于规划好的运输路线，利用错车点的编号为所有无轨运输设备生成初始调度指令并保存至各自的调度指令集；步骤4.1：随机选择一个无轨运输设备，将该无轨运输设备分配到的所有运输任务按照生产任务的时间顺序进行排列，得到一个生产任务执行顺序；步骤4.2：对于该无轨运输设备的任意运输任务，为该运输任务规划一条运输路线，并利用错车点的编号生成一条初始调度指令；所述初始调度指令的生成方法为：创建长度为m的数组D作为初始调度指令，记为D＝[d0,d1,…,dm-1]，其中m表示错车点的数量；d、d1和dm-1分别表示该无轨运输设备在第1个、第2个和第m个错车点处的调度指令；对于任意一个错车点x，根据当前运输任务确定该无轨运输设备在错车点x处的调度指令dx，并生成一条完整的初始调度指令，其中x∈[0,m-1]，且x∈Z，Z为整数集； 步骤4.3：重复步骤4.2，直至为该无轨运输设备分配到的所有运输任务都规划出一条运输路线并生成初始调度指令，将该无轨运输设备的所有初始调度指令按照生成顺序保存至调度指令集；步骤4.4：按照生产任务执行顺序对调度指令集中的初始调度指令进行排序；步骤4.5：重复步骤4.1-4.4，直至所有无轨运输设备均完成运输路线的规划和初始调度指令的生成；步骤5：采用滚动任务窗原理规划所有无轨运输设备的运输任务执行顺序，得到所有无轨运输设备的初始规划结果；步骤5.1：采用滚动任务窗原理，将所有运输任务按照该运输任务的运输路线生成顺序排列于待处理任务窗，并根据每个运输任务中包含的时限要求或各运输任务之间的执行逻辑调整待处理任务窗内的运输任务执行顺序；步骤5.2：根据调整后的运输任务执行顺序生成运输任务时间轴，并将包含时限要求的运输任务与该运输任务时间轴进行对比，根据对比结果得到每个运输任务的执行时间；步骤5.3：根据所有运输任务的执行时间对待处理任务窗中的运输任务进行重新排序，并将得到的运输任务执行顺序作为所有无轨运输设备的初始规划结果；步骤6：基于无轨运输设备的调度指令集，采用改进的遗传算法对无轨运输设备的初始规划结果进行两次优化规划，得到无轨运输设备优化后的规划结果；步骤6.1：所有无轨运输设备根据按照初始规划结果执行调度指令集中的初始调度指令，并计算执行初始规划结果时无轨运输设备的通行优先级成本，进而利用该通行优先级成本对无轨运输设备的初始规划结果进行第一次优化规划；所述通行优先级成本的计算方法为：根据现有的调度优先级原则确定无轨运输设备的错车等待优先级，并为每个无轨运输设备赋予一个通行优先级系数δ，将每个无轨运输设备的通行优先级系数δ与该无轨运输设备在错车点的等待时间的乘积作为该无轨运输设备的通行优先级成本，当单车道上存在两个无轨运输设备交汇的情况时，分别计算两个无轨运输设备的通行优先级成本，并按照通行优先级成本从大到小的顺序对无轨运输设备的初始规划结果中的运输任务执行顺序进行调整，完成第一次优化规划；步骤6.2：构建第二次优化规划的目标函数，包括：通行优先级成本、等待时间成本和行进距离成本；所述第二次优化规划的目标函数中的通行优先级成本表示为： 其中C表示所有无轨运输设备的通行优先级成本；ta表示第a个无轨运输设备在错车点的等待时间；N表示无轨运输设备的数量；所述第二次优化规划的目标函数中等待时间成本的计算方法为：根据每个无轨运输设备在错车点的等待时间计算所有无轨运输设备在错车点的等待时间成本，获取每个无轨运输设备在当天执行所有运输任务的总间隔调度时间并计算所有无轨运输设备执行所有运输任务间隔调度时间成本，再将所有无轨运输设备在错车点的等待时间成本和所有无轨运输设备执行所有运输任务间隔调度时间成本相加得到第二次优化规划的目标函数中的等待时间成本；所述第二次优化规划的目标函数中行进距离成本的计算方法为：将第a个无轨运输设备执行运输任务时的行进距离记为Sa，将第a个无轨运输设备执行运输任务时的任务间隔调度距离记为S'a，则所有无轨运输设备执行运输任务时产生的行进距离成本表示为： 其中S表示所有无轨运输设备执行运输任务时产生的行进距离成本；所述第二次优化规划的目标函数表示为： 其中Z表示总运行成本；min表示取最小值；步骤6.3：当所有无轨运输设备根据按照第一次优化规划后的规划结果执行调度指令集中的初始调度指令时，采用随机算法生成第二次优化规划的目标函数的初始解并作为初始种群，其中所述初始解为所有无轨运输设备的初始优化结果，并将每个无轨运输设备的初始优化结果作为一个个体；步骤6.4：通过对初始种群进行选择、交叉和变异产生新一代种群作为一个第二次优化规划的目标函数的一组基本解；步骤6.5：计算步骤6.4中得到的基本解的总适应度；所述基本解的总适应度的计算方法为：根据第二次优化规划的目标函数分别计算基本解的通行优先级适应度、最短等待时间适应度和最短行进距离适应度，表示为： 其中γ1、γ2和γ3分别为通行优先级适应度、最短等待时间适应度和最短行进距离适应度；b1、b2和b3分别为通行优先级适应度的加权系数、最短等待时间适应度的加权系数和最短行进距离适应度的加权系数；利用基本解的通行优先级适应度、最短等待时间适应度和最短行进距离适应度计算该基本解的总适应度，表示为：γn＝γ1+γ2+γ3其中γn表示当前迭代轮次中基本解的总适应度；步骤6.6：将步骤6.4得到的一组基本解作为新的初始种群，重复步骤6.4-6.5，直至当前迭代轮次中基本解的总适应度γn小于等于上一个迭代轮次中基本解的总适应度γn-1，得到若干个基本解以及每个基本解的总适应度；步骤6.7：选择总适应度最大的两个基本解并计算代差最佳适应度，若代差最佳适应度的绝对值小于预设的适应度阈值，则选择为两个基本解中总适应度较大的基本解作为第二次优化规划的目标函数最优解；反之，则将代差最佳适应度与零比较，若代差最佳适应度小于等于零，则对两个基本解的总适应度进行尺度变换，将尺度变换后的基本解作为新的初始种群后再重复三次迭代，并将第三次迭代后得到的基本解作为最优解；若代差最佳适应度大于零，则返回步骤6.3；步骤6.8：构建最优解的约束条件，包括碰撞约束和长距离调车约束；所述碰撞约束为：以错车点为路段端点对所有双向单车道进行路段划分，当同一时段同一路段内无轨运输设备的数量大于等于1时，假设该时段该路段内无轨运输设备的行驶速度为v，则构建碰撞约束为： 其中Aε表示无轨运输设备经过的第ε个错车点，且ε∈N*，N*表示不含0的自然数集；表示无轨运输设备a1的运输路线中起点所在的错车点；表示无轨运输设备a1在错车点的等待时间；表示无轨运输设备a2的运输路线中起点所在的错车点；表示无轨运输设备a2在错车点的等待时间；所述长距离调车约束为：对于第a个无轨运输设备，将该无轨运输设备的调度指令集作为个体的基因集合；所述调度指令集中共有k条初始调度指令，将每一条初始调度指令作为个体的一行编码基因组，对该个体的所有编码基因组进行重新编码，得到k行非零编码基因组；所述对该个体的所有编码基因组进行重新编码的方法为：对于任意一行编码基因组，去掉所有调度指令值为0的编码基因，得到一行非零编码基因组，记为其中Di表示第i行非零编码基因组，且0≤i≤k-1；l1、l2和lj分别表示无轨运输设备经过的第1个、第2个和第j个错车点的编号，且0≤j≤m-1；和分别表示无轨运输设备所经过的第1个、第2个和第j个错车点的调度指令；根据第a个无轨运输设备的所有非零编码基因组，计算第a个无轨运输设备每执行两个连续的运输任务时的任务间隔调度距离，并对计算出的任务间隔调度距离构建长距离调车约束，表示为： 其中表示无轨运输设备在执行第i个运输任务时经过的最后一个错车点与执行第i+1个运输任务时经过的第一个错车点之间的任务间隔调度距离；h表示中段的段高为h；θ表示斜坡道坡度角；步骤6.9：判断第二次优化规划的目标函数最优解是否满足最优解的约束条件，若满足则将该最优解作为无轨运输设备优化后的规划结果，若不满足则返回步骤6.3；步骤7：判断无轨运输设备优化后的规划结果是否符合无轨运输设备的错车等待优先级，若符合，则将无轨运输设备优化后的规划结果作为最终规划结果；反之，则根据无轨运输设备的错车等待优先级对无轨运输设备优化后的规划结果进行更正，并将更正后的规划结果作为最终规划结果；步骤8：所有无轨运输设备按照最终规划结果执行运输任务。

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