[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

摘要

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。

主权项

1.一种带硬时间窗的远程健康监护线下服务任务调度方法，其特征在于，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：eti≤Ti≤eti i＝1,2,...N  (9)xijk∈{0,1} i,j＝1,2,...N；i≠j  (12)yik∈{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；dij(单位：千米)表示车辆从患者点i行驶到患者点j的总路程；Dk(单位：千米)表示车辆的最大行驶路程；qi(单位：千克)表示车辆在患者点i处需要使用的药物重量；Qk(单位：千克)表示车辆最大载重量；决策变量：xijk和yik表示是两个非0即1的决策变量；式(3)为带硬时间窗的医疗调度中心线下服务任务调度问题的目标函数，以线性化最小化车辆的行驶总路径长度为目标，采用i＝0表示医疗调度中心这个位置；式(4)和式(5)表示每辆车辆都要从医疗调度中心出发，并且最终回到医疗调度中心；式(6)表示每个患者点只有一台车辆提供服务且每个患者都能够得到服务；(7)表示每台车辆行驶的最大距离限制；式(8)表示车辆的最大载重量要大于等于车辆到患者点需要使用的的药物重量之和；式(9)表示车辆达到患者服务点i的时间必须严格遵守式；(10)和式(11)说明了两个决策变量的相互关系；式(12)和式(13)说明了两个决策变量都是非0即1变量；S2、参数初始化；设置萤火虫初始种群数量M，迭代次数Dmax，最大吸引度β0，荧光素调节率γ；初始温度Wmax，最低温度Wmin，Mapkob链长L；S3、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，取其导数作为每个萤火虫个体对应的自身亮度；S4、按照萤火虫算法的相对吸引度和亮度公式来计算萤火虫的相对吸引度和亮度；S5、按照改进萤火虫位置更新公式来更新萤火虫位置，具体步骤如下：S5‑1、提出一种改进惯性权重策略；S5‑2、提出一种自适应步长因子策略；S6、按照亮度公式再次更新每个萤火虫个体的亮度，亮度最大的个体即为最优解；S7、使用改进模拟退火算法对最优解的混沌邻域解进行局部搜索，具体步骤如下：S7‑1、使用混沌邻域解策略；S7‑2、使用转移概率进行新解跳转；S7‑3、采用改进重升温模拟退火策略；S8、判断Dt＜Dmax是否成立，若成立则Dt＝Dt+1，跳转S4，若不成立即达到最大迭代次数，跳转S9；S9、结束算法，输出最优解，所述最优解对应目标函数值的导数，表现目标函数值越小，车辆行驶路径越短，成本越低，对应的最优解就越大，适应度值越高，即为萤火虫个体的自身亮度越亮。