机群出入库转运协同调度优化方法、装置和设备

本技术涉及机群调度，特别是涉及一种机群出入库转运协同调度优化方法、装置和设备。

背景技术：

1、在飞机机群出动回收的循环作业过程中，由于海上平台存在不同的保障功能划分，需要在海上平台和机库之间以及海上平台停机位之间进行频繁的转运作业。当进行直接出动准备时，需将机库存放的飞机转运至海上平台进行保障作业；而当机群回收后进行再次出动准备时，故障或无任务飞机则需转运至机库进行维修或驻留，而机库中的任务飞机则补充转运至海上平台执行出动保障作业。因此，机群出入库及海上平台转运作为各阶段海上平台和机库保障的一个重要纽带，合理地协同规划多机转运的时序和路线对海上平台和机库保障的安全性和时效性均具有重要意义。

2、然而，机群出入库准运协同调度问题复杂程度高，约束条件众多，求解难度大。对于此问题的求解，现有的优化模型的精细程度不高且缺乏通用性。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种机群出入库转运协同调度优化方法、装置和设备。

2、一种机群出入库转运协同调度优化方法，所述方法包括：

3、获取待转运飞机的飞机编号；所述待转运飞机的转运工序由调运设备和调运设备对应配置的调运组完成；所述待转运飞机的出入库转运为跨区域转运；

4、根据预先设置的设备分配的独占性约束、飞机转运时序约束、飞机转运避碰约束和调运设备转移保障时序约束，以机群转运完工时间最小、负载均衡指标最小和调运组转移时间最小为目标，构建调度模型；

5、构建概率模型，并采用预约束策略初始化所述概率模型；所述概率模型包括相对优先概率矩阵；所述预约束策略用于对停机位阻塞时相关待转运飞机的相对转运优先级进行约束；

6、根据所述初始化后的相对优先概率矩阵进行抽样，得到包含多个个体的种群，根据所述种群中每一个体对应的个体适应度得到精英种群，并采用局部搜索方法更新所述精英种群，利用更新后的精英种群更新所述相对优先概率矩阵，并进行迭代运算，直到满足迭代终止条件，得到最优解；

7、采用预先设置的转运调度解码规则对所述最优解对应的最优编码进行解码，得到最优调度方案，根据所述最优调度方案进行机群出入库转运协同调度。

8、一种机群出入库转运协同调度优化装置，所述装置包括：

9、飞机编号获取模块，用于获取待转运飞机的飞机编号；所述待转运飞机的转运工序由调运设备和调运设备对应配置的调运组完成；所述待转运飞机的出入库转运为跨区域转运；

10、调度模型构建模块，用于根据预先设置的设备分配的独占性约束、飞机转运时序约束、飞机转运避碰约束和调运设备转移保障时序约束，以机群转运完工时间最小、负载均衡指标最小和调运组转移时间最小为目标，构建调度模型；

11、概率模型构建模块，用于根据所述待转运飞机两两之间的相对转运优先级对所述待转运飞机的飞机编号排序，得到飞机编号列表，根据所述飞机编号列表构建概率模型；

12、最优解输出模块，用于根据所述初始化后的相对优先概率矩阵进行抽样，得到包含多个个体的种群，根据所述种群中每一个体对应的个体适应度得到精英种群，并采用局部搜索方法更新所述精英种群，利用更新后的精英种群更新所述相对优先概率矩阵，并进行迭代运算，直到满足迭代终止条件，得到最优解；

13、调度模块，用于采用预先设置的转运调度解码规则对所述最优解对应的最优编码进行解码，得到最优调度方案，根据所述最优调度方案进行机群出入库转运协同调度。

14、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

15、获取待转运飞机的飞机编号；所述待转运飞机的转运工序由调运设备和调运设备对应配置的调运组完成；所述待转运飞机的出入库转运为跨区域转运；

16、根据预先设置的设备分配的独占性约束、飞机转运时序约束、飞机转运避碰约束和调运设备转移保障时序约束，以机群转运完工时间最小、负载均衡指标最小和调运组转移时间最小为目标，构建调度模型；

17、构建概率模型，并采用预约束策略初始化所述概率模型；所述概率模型包括相对优先概率矩阵；所述预约束策略用于对停机位阻塞时相关待转运飞机的相对转运优先级进行约束；

18、根据所述初始化后的相对优先概率矩阵进行抽样，得到包含多个个体的种群，根据所述种群中每一个体对应的个体适应度得到精英种群，并采用局部搜索方法更新所述精英种群，利用更新后的精英种群更新所述相对优先概率矩阵，并进行迭代运算，直到满足迭代终止条件，得到最优解；

19、采用预先设置的转运调度解码规则对所述最优解对应的最优编码进行解码，得到最优调度方案，根据所述最优调度方案进行机群出入库转运协同调度。

20、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

21、获取待转运飞机的飞机编号；所述待转运飞机的转运工序由调运设备和调运设备对应配置的调运组完成；所述待转运飞机的出入库转运为跨区域转运；

22、根据预先设置的设备分配的独占性约束、飞机转运时序约束、飞机转运避碰约束和调运设备转移保障时序约束，以机群转运完工时间最小、负载均衡指标最小和调运组转移时间最小为目标，构建调度模型；

23、构建概率模型，并采用预约束策略初始化所述概率模型；所述概率模型包括相对优先概率矩阵；所述预约束策略用于对停机位阻塞时相关待转运飞机的相对转运优先级进行约束；

24、根据所述初始化后的相对优先概率矩阵进行抽样，得到包含多个个体的种群，根据所述种群中每一个体对应的个体适应度得到精英种群，并采用局部搜索方法更新所述精英种群，利用更新后的精英种群更新所述相对优先概率矩阵，并进行迭代运算，直到满足迭代终止条件，得到最优解；

25、采用预先设置的转运调度解码规则对所述最优解对应的最优编码进行解码，得到最优调度方案，根据所述最优调度方案进行机群出入库转运协同调度。

26、上述机群出入库转运协同调度优化方法、装置和设备，通过构建调度模型，能够对机群出入库这一跨域同步转运调度问题进行时序规划，且本发明的调度模型充分考虑了避碰安全性、转运工序中对调运设备分配的约束、以及时序约束等，在对调度模型求解时，通过对飞机编号列表中待转运飞机的转运作业优先级进行寻优，从而能够根据最优解得到更为高效的调度方案。首先，采用混合分布估计算法(hybrid estimation of distributionalgorithm,heda)寻找最优解，具体是在对概率模型初始化时，设计预约束策略，以降低heda产生不可行解的概率，引入面向精英解的局部搜索方法，使得可行解不被遗漏且解的适应度更优，进而提升heda的深度搜索能力。接着，采用转运调度解码规则处理最优解对应的最优编码，就可以得到最优调度方案。本发明实施例，能够对机群出入库转运进行协同调度，避免出现已转运的飞机阻碍其他待转运飞机的出行以及多机同步转运过程中的路径干涉问题，确保转运作业的安全、高效。