[发明专利]一种带硬时间窗的远程健康监护线下服务任务调度方法

说明书

本发明提出了一种带硬时间窗的远程健康监护线下服务任务调度方法。本发明首先建立远程健康监护线下服务任务调度的数学模型，然后提出一种模因算法求解。具体步骤：（1）建立远程健康监护线下服务任务调度的数学模型；（2）参数初始化；（3）随机初始化萤火虫个体的位置，通过计算每个萤火虫个体的目标函数值，确定每个萤火虫个体对应的自身亮度；（4）计算每个萤火虫个体的相对吸引度和亮度；（5）更新萤火虫位置；（6）更新每个萤火虫个体的亮度；（7）使用模拟退火算法对最优解的混沌邻域解进行局部搜索；（8）判断迭代次数有没有满足最大值，得到最优解。本发明能够有效的求解远程健康监护线下服务任务调度问题。

技术领域

本发明属于智慧健康邻域，涉及一种带硬时间窗的远程健康监护线下服务任务调度方法。

背景技术

远程健康监护线下服务是远程健康监护的核心功能，其任务调度质量的好坏直接影响远程健康监护线下服务的质量、效率与成本。远程健康监护线下服务任务调度问题可以简单描述为一个存在需求关系的系统中，有若干服务对象，有若干个服务调度中心和服务点，要求合理的设计服务出行的路线和安排出行的时间，达到一定的目标函数值最优。它是一种具有相当广泛使用价值的学术研究课题，在理论上属于复杂的组合优化问题。

现有技术使用遗传算法会出现收敛较慢、运行时间长的缺点；粒子群算法因为其收敛速度快，容易造成精度低、易发散等缺点。

发明内容

针对现有远程健康监护线下服务任务调度技术的运行速度慢、收敛能力差、寻优效率低等问题，本发明提供了一种运行速度快、收敛能力强、寻优效率高的带硬时间窗的远程健康监护线下服务任务调度方法，该方法是基于改进萤火虫和改进模拟退火的模因算法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种带硬时间窗的远程健康监护线下服务任务调度方法，包括以下步骤：

S1、建立远程健康监护线下服务任务调度的数学模型：

et_i≤T_i≤et_i i＝1,2,...N (9)

x_ijk∈{0,1}i,j＝1,2,...N；i≠j (12)

y_ik∈{0,1}i＝1,2,...N (13)

其中，Z(单位：千米)表示车辆服务的总距离；K(单位：辆)表示在调度过程中使用的车辆总数；N(单位：个)表示需要服务的患者总数；d_ij(单位：千米)表示车辆从患者点i行驶到患者点j的总路程；D_k(单位：千米)表示车辆的最大行驶路程；q_i(单位：千克)表示车辆在患者点i处需要使用的药物重量；Q_k(单位：千克)表示车辆最大载重量；决策变量：x_ijk和y_ik表示是两个非0即1的决策变量；