[发明专利]一种动态目标遍历访问序列规划方法与系统

说明书

一种动态目标遍历访问序列规划方法与系统，给定每个目标的初始位置、终端位置以及每个目标在规划时间段内的移动路径；通过离散时间轴将移动目标访问序列规划问题转化成一个间断移动目标访问序列规划问题并构建该问题模型；采用动态目标序列规划蚁群算法求解间断移动目标访问序列规划问题模型，获得间断移动目标访问序列规划问题的最优目标访问次序；将目标访问次序固定，从而把原移动目标访问序列规划问题转化成次序固定访问时间规划问题，构建并求解该问题模型，获得每个目标的最优访问时间，最终获得原移动目标访问序列规划问题的最优解。本发明有效提高了移动目标访问序列规划问题的优化效率和优化成功率。

技术领域

本发明主要涉及到动态目标访问序列规划技术领域，特指一种动态目标遍历访问序列规划方法与系统。

背景技术

旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)作为典型的访问序列规划问题，已被广泛研究。这类问题要求规划者寻找一条最短的路径，使得旅行商从某个城市出发，不遗漏也不重复地访问完所有给定的城市并最终回到出发的城市。经典的TSP问题为静态目标访问序列规划问题，城市的位置始终保持不变，因而经典TSP问题是纯组合优化问题。作为经典TSP问题的一个变种，动态TSP问题是指城市位置会随时间不断变化的问题，是一类移动目标访问序列规划问题。这类问题除了要考虑城市的访问序列变量，还要考虑每个城市的访问时间变量，因而动态TSP问题是混合整数优化问题。

图1和图2展示了静态目标序列和移动目标序列的区别。图1为一条静态目标访问序列，图2为一条移动目标访问序列，其中，A_d、B_d、C_d和D_d分别是从各移动目标出发的位置，B_a、C_a、D_a和E_a分别是到达各移动目标的位置。同等城市规模下，由于需要考虑时间因素，移动目标访问序列规划问题的搜索空间要比静态目标访问序列规划问题大得多。

目前普遍采用混合编码遗传算法求解动态TSP问题。混合编码遗传算法可以实现整数变量(访问次序)和实数变量(访问时间)同时寻优，但实际优化效率较低，优化结果往往不好，有必要开发一种新的移动目标序列规划方法以满足动态TSP问题及其类似衍生问题的优化需求。

发明内容

针对现有技术存在的优化效率低、优化结果差等缺陷，本发明提供一种动态目标遍历访问序列规划方法与系统。该方法通过时间轴离散策略首先将原混合整数优化问题转化成一个纯组合优化问题和一个纯实数优化问题，然后采用分步规划的方法分阶段确定移动目标的访问次序和访问时间。该方法可明显提高移动目标访问序列规划问题的优化效率。

具体地，本发明的技术方案是：

一种动态目标遍历访问序列规划方法，包括以下步骤：

S1：给定移动目标访问序列规划问题中每个目标的初始位置、终端位置以及每个目标在规划时间段内的移动路径。其中规划时间段ΔT为移动目标访问序列规划问题的总时间跨度。

S2：通过离散时间轴将移动目标访问序列规划问题转化成一个间断移动目标访问序列规划问题，并构建间断移动目标访问序列规划问题模型。

S3：采用动态目标序列规划蚁群算法求解间断移动目标访问序列规划问题模型，获得间断移动目标访问序列规划问题的最优目标访问次序。

S4：将S3获得的最优目标访问次序固定，从而把原移动目标访问序列规划问题转化成次序固定访问时间规划问题，并构建次序固定访问时间规划问题模型。

S5：采用优化算法求解次序固定访问时间规划问题模型，获得每个目标的最优访问时间，最终获得原移动目标访问序列规划问题的最优解。