[发明专利]多个巡检员对多个站点进行巡检任务规划和路径设计方法

权利要求书

1.多个巡检员对多个站点进行巡检任务规划和路径设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：先把所有需要巡检的站点进行预处理，并按巡检员的数量进行任务均衡分配，具体步骤包括：

S1.1、对于应用场景，列出分布在不同位置的所有需要巡检的站点，这些站点称为原始站点，其总个数为N；

S1.2、根据场景的实际情况，确定巡检点m，对于巡检点m，m＝1,2,…,M，其例行巡检时长为t_m，与巡检点m存在直接相连路径的巡检点，称为点m的邻接点，巡检点i到邻接点j之间的路径行进时长为t_i,j；

S1.3、其中巡检员共有K人，每次巡检时，所有巡检员都从办公基地出发，办公基地用起点O表示，并在完成当天巡检任务后回到起点O，巡检员对巡检站点逐日分批巡检，且不需要在一天完成所有站点的巡检；

S1.4、用集合V表示起点O和全部M个巡检点构成的集合，用P_i-1表示上一巡检点，用P_i表示与P_i-1邻接的下一巡检点，以两者之间的路径用时与站点P_i的巡检用时之和为相似性度量标准，用k-means算法把M个巡检点划分为K个类簇，同时添加均匀度限制条件，将集合V分成K个集合V₁，V₂，...，V_k；

S1.5、忽略巡检员的工作时间限制，用多旅行商问题模型来求解该问题，即构建M个节点的点集V，K个旅行商从起点O出发，各走一条巡检支路对节点进行访问并最终回到起点，使得每个节点有且只有一个旅行商访问，用P_i-1表示上一巡检点，P_i表示与P_i-1邻接的下一巡检点，以两者间的路径用时与站点P_i的巡检用时之和为边权，以最小化总用时最长的巡检支路为主目标，以K条巡检支路的总用时之和最小化为次目标，采用遗传算法计算出K条巡检支路，每条巡检支路就对应到一个集合V_k，k＝1，2，…，K；

S2：将V_k所含站点的整体运维风险最小化，进行风险识别，确定每个巡检点的风险因子，计算并每日更新巡检点的风险值，具体步骤包括：

S2.1、基于应用场景，从经济、技术、环境角度开展风险识别，识别巡检点的风险因素，识别出的风险因素共有I项，通过风险分析，把站点的风险A表示为I项风险因子的回归模型，即A＝f(B₁,B₂,…B_I)，模型f(·)采用线性回归模型或非线性回归模型；

S2.2、用B_im表示编号为m的巡检点的第i项风险因子，i＝1，2，…，I，m＝1，2，…，M，通过风险评估，确定每个巡检点的各项风险因子初始值；

S2.3、对于M个巡检点，分别计算第m个巡检点的风险值A_m＝f(B_1m,B_2m,…B_Im)，m＝1，2，…，M；

S3：对于巡检员k，k＝1，2，…，K，面对分配给他的待检站点集合V_k，每天对风险值最大的站点进行巡检，并且在他本人当天工作时限T_wk之内，先巡检风险值高且距离近的其它站点；具体地，依次对K个巡检员执行下述步骤：

S3.1、把V_k中每个巡检点按照当天风险值的大小从高到低进行排序，不失一般性，用P₁表示其中风险值最高的站点，定义Ψ为本次巡检选中的站点集合，初始值Ψ＝{O,P₁}，完成Ψ的巡检用时为

S3.2、在V_k中，选择与Ψ邻接的所有巡检点中风险值最大的站点P_j，j为循环执行的轮次，把P_j加入到Ψ中，得到更新后的巡检站点集合

S3.3、巡检员从O点出发，遍历集合中的各站点后回到起点O的总用时路径Rk，通过旅行商问题求解算法得出；

S3.4、计算巡检员k花费在站点巡检的时间和按路径Rk行进在站点之间的时间之和

S3.5、把T和巡检员k当天的规定巡检劳动时长T_wk进行比较；

S3.6、如果T＜T_wk，跳转执行步骤S3.2，以尝试在T_wk之内巡检更多的站点，且循环轮次j加1；

S3.7、当T≥T_wk，则停止循环，取上一循环轮次的巡检站点集合Ψ所对应的路径Rk，作为本日巡检员k的最终巡检路径；

S4：K位巡检员分别沿着路径R1、R2、…、RK，执行当天的巡检任务；

S5：当天巡检结束后，对所有巡检点的风险因子的数值进行更新。

2.根据权利要求1所述的多个巡检员对多个站点进行巡检任务规划和路径设计方法，其特征在于，所述S1.5中还能采用同为启发式算法的蚁群算法或模拟退火算法计算出K条巡检支路。