基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配

摘要：

为解决农业机械(简称农机)多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法.首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路程代价等因素,建立了多机协同代价函数;根据多机协同作业特点,构建了多变异分组遗传算法,设计了两段式编码、分组交叉算子和多种变异算子,并建立了农机多机协同作业静态任务分配模型;通过仿真试验对比分析了算法的性能,并采用不同的代价权重进行了任务分配仿真试验;最后,采用不同的权重对实际深松作业进行任务分配试验,对本文提出算法进行了验证.结果表明:在不同权重下,基于多变异分组遗传算法的多机协同静态任务分配的机群代价比实际作业代价降低了 29.48％～55.00％,选取合理权重的静态任务分配具有较高的分配效率和分配性能,能够满足实际多机协同作业中任务分配的要求.

关键词：农业机械;多机协同作业;静态任务分配;多变异分组遗传算法

所属期刊栏目：52

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFD0700403

在线出版日期：2021-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：19-28