[发明专利]一种基于预估的以用时最短为指标的导弹车调度方法

说明书

本发明涉及一种基于预估的以用时最短为指标的导弹车调度方法，(1)输入当前场景和初始需求任务；(2)将初始需求任务和当前场景包装成为一个状态结点，置入一个空的有序队列；(3)当满足结束条件时，转到步骤(9)；否则取出当前有序队列的首结点；(4)对当前任务进行原子任务分解，分解成为一发导弹的发射任务，即称之为原子任务和剩余的发射任务；(5)进行原子任务的执行：分支搜索所有能够的完成该原子任务的执行的可能性，得到一系列子结点；(6)若子结点无剩余任务，进行最优性判断；否则进行最终用时的预估；(7)将完成预估的所有子结点分别插入有序队列之中；(8)返回步骤(3)；(9)输出当前最优解。本发明有效地提升了搜索和剪枝的效率。

技术领域

本发明涉及一种基于预估的以用时最短为指标的导弹车调度方法，属于物流和车辆调度技术领域。

背景技术

物流车辆调度是交通运输的一个重要内容。如何在较低的成本代价下实现运输调度问题成了一个重要的议题，车辆路径问题(VRP)在当今社会背景下也成为了学界一个重要的研究内容。VRP问题到了各个领域，衍生出了众多的分支。

1959年，Dantzig和Ramser提出了VRP问题后，给出了相关的数学模型及其相关解法[1]Dantzig G B,Ramser J H.The Truck Dispatching Problem[J].ManagementScience,1959,6(1):80-91.]。之后，Clarke和Wright提出了对前述两人的解法的改进方法，后人称为Clarke-Wright节约算法[2Clarke G,Wright J W.Scheduling of Vehiclesfrom a Central Depot to a Number of Delivery Points[J].Operations Research,1964,12(4):568-581.]。此后，相关算法犹如雨后春笋般涌现。1995年，Fisher将车辆路径问题的求解方法的演进划分成了三个阶段：第一阶段是1960年至1970年，主要是简单启发式方法，包括了各种局部改善启发式算法和贪婪算法等；第二阶段是1970至1980年，出现了以数学规划为主的启发式算法，包括了指派法、集合涵盖法和集合分割法；第三阶段是1980年至今的各类较新的方法，包括严谨启发式方法、人工智能方法等。

到了新世纪，随着城市大规模物流配送的兴起，两层级车辆路径问题(2E-VRP)逐渐成为讨论的热点之一。在2E-VRP问题中，有两种车队负责将货物从仓库运送到客户点：第一层级车队负责将货物从仓库运送到若干个转运点(文献称卫星点，satellite)，而第二层级车辆负责将货物从转运点运送到客户点。

还有一类问题是带卫星点同步的两层级车辆路径问题(Two-Echelon VehicleRouting Problem with Satellite Synchronization,2E-VRP-SS)。在这类问题中，或是卫星点被选定为一些没有库存能力的临时停靠点，或是受制于车辆的功能性而只允许货物在两级车辆间互相装卸，要求在货物转运的过程中，两种车辆必须都在场。

在军事领域，VRP问题也有重大的应用前景。当某部执行发射导弹任务时，需要面临如何调度发射车和备弹车执行任务的问题。这不同于其他的车辆路径规划问题：所执行的实际上是2E-VRP-SS问题——调度发射车前往发射阵地以及调度备弹车为发射车装填导弹；且在执行任务的过程中涉及到发射车和备弹车的互等，需要考虑补给所耗费的时间；由于军事任务的迫切性和调度计算的实时性，对计算时间的要求更加严苛，要求在尽可能短的时间内(往往要在数分钟的时间内)得到一个较好的调度结果。

除此之外，由于安全方面的考虑，发射车发射导弹之后阵地暴露，故规定一个发射阵地在一次发射中只使用一次。即在一个阵地上发射导弹时，所有发射车同时发射，而在发射之后阵地弃用，禁止车辆到达这一阵地。