基于改进多父辈遗传算法的农机调度优化方法

S147.2; 农机装备跨区作业存在作业任务重、转移范围大、作业时效性强等问题,传统的农机调度缺乏科学合理的调配方案.该研究开展了基于改进遗传算法的多机协同作业任务调度方法研究.首先对多块农田需连续进行多种生产任务的问题进行分析,建立在农机数量、转移距离、作业准备时间及作业时间等约束条件下的时间窗农机作业调度模型;然后以最小化作业时间为优化目标,提出改进多父辈遗传算法(Improved Multi-parent Genetic Algorithm,IMPGA)的优化方法求解农机作业规划方案;最后根据新疆塔城地区的农田数据及随机生成的农田任务进行模拟与仿真,并与标准遗传算法(Genetic Al...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in农业工程学报 Vol. 37; no. 9; pp. 192 - 198
Main Authors 张帆, 罗锡文, 张智刚, 何杰, 张闻宇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华南农业大学工程学院,南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广州 510642 01.05.2021
Subjects
时间窗
算法
改进多父辈遗传算法
农机调度
农业机械
Online AccessGet full text
ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2021.09.022

Cover

More Information
Summary:S147.2; 农机装备跨区作业存在作业任务重、转移范围大、作业时效性强等问题,传统的农机调度缺乏科学合理的调配方案.该研究开展了基于改进遗传算法的多机协同作业任务调度方法研究.首先对多块农田需连续进行多种生产任务的问题进行分析,建立在农机数量、转移距离、作业准备时间及作业时间等约束条件下的时间窗农机作业调度模型;然后以最小化作业时间为优化目标,提出改进多父辈遗传算法(Improved Multi-parent Genetic Algorithm,IMPGA)的优化方法求解农机作业规划方案;最后根据新疆塔城地区的农田数据及随机生成的农田任务进行模拟与仿真,并与标准遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行对比.结果表明:IMPGA和GA均能有效解决多任务多农机作业分配问题,IMPGA算法总体上优于GA,调度的最优时间和平均时间分别缩短2.47％和2.70％.该研究可为农机跨区作业提供合理的调度方案,也为规模化无人农场的生产经营提供科学依据.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.09.022