目录
1 概述
2 企鹅优化算法
3 运行结果
4 Matlab代码及文章讲解
5 参考文献
6 写在最后
1 概述
针对舰载机航空作业调度问题的特性进行了分析，指出舰载机出动回收能力等影响水面舰船作战能力的重要因素。通过阐述目前常用的机群保障流程，决定将其抽象为混合作业车间调度问
题，并着重分析和研究了车间调度的相关常用算法，如分支定界法、遗传算法、模拟退火算法、群智能算法和启发式算法等。在结合了实际的舰面调度作业之后，决定选择群智能算法和构造型启发式算法进行求解。然后，将航空作业调度问题中的各方面因素，按照车间调度中的各个元素以及车间环境进行抽象建模，并且评估其调度任务的优先级顺序和约束条件之后，建立了舰载机航空作业调度模型，并以此为据进行了算法设计。
2 企鹅优化算法
帝企鹅优化算法(emperor penguin optimizer，EPO)是Gaurav 等提出的一种新型群智能优化算法，其思想是模拟帝企鹅群体冬天拥挤在一起取暖的行为进行寻优。Baliarsingh 等进一步将EPO算法用于求解多目标优化问题。Kumar 等将EPO算法用于处理图像分割问题。Jia等通过结合多项式变异、levy飞行及热交换操作策略改进帝企鹅优化算法。
3 运行结果
4 Matlab代码及文章讲解
function [fit,result]=aimFcn_1(x,option,data)
x=reshape(x,data.num_flight,3);
x(x<0.01)=0.01;
T=min(data.flight(:,3));
recording.node=zeros(data.num_flight,data.num_node); %记录每架飞机通过该节点的时间
recording.flight=zeros(data.num_flight,20); %记录每一家航班的状态
recording.route=cell(data.num_Route,1); %记录该航线最后一架 飞机的位置
for i=1:data.num_Route
recording.route{i}=cell(length(data.Route_type{i,2}),1);
end
recording.Section=zeros(1,option.num_Section); %记录扇区内飞机数量
priority_flihgt=x(:,1);
while 1
%% 查找可调度飞机
position=find(data.flight(:,3)<=T & recording.flight(:,8)==0);
[~,position1]=sort(priority_flihgt(position));
position=position(position1);
for i=1:length(position)
% 航班编号
no_flight=position(i);
% 航班类型
type_flight=data.flight(no_flight,5);
% 航班速度
v_flight=(data.vehicle(type_flight,2)-data.vehicle(type_flight,3))*x(no_flight,2)+data.vehicle(type_flight,3);
% 航线编号
no_route=data.flight(no_flight,2);
% 航班高度
height_type=ceil(length(data.Route_type{no_route,2})*x(no_flight,3));
height_flight=data.Route_type{no_route,2}(height_type);
temp_route=data.Route_num{no_route}(3:end);
temp_T0=T;
biaoji=0;
total_distance=0;
% 检查该航线运行飞机状态
if ~isempty(recording.route{no_route})
if ~isempty(recording.route{no_route}{height_type})
if recording.route{no_route}{height_type}(1)<=option.gap_D
continue;
end
end
end
% 计算每个节点的抵达时间
temp_no=[];
temp_time=[];
for ii=1:length(temp_route)
no_node=temp_route(ii);
no_Section=data.Point(no_node,4);
if ii==1
if temp_T0-max(recording.node(:,no_node))<option.min_gap(no_node)
biaoji=1;
break;
else
% recording.node(no_flight,no_node)=temp_T0;
end
else
no_node0=temp_route(ii-1);
temp_distance=norm(data.Point(no_node,:)-data.Point(no_node0,:),2);
total_distance=total_distance+temp_distance;
temp_T=temp_distance/v_flight;
temp_T0=temp_T0+temp_T;
if temp_T0-max(recording.node(:,no_node))<option.min_gap(no_node)
biaoji=1;
break;
else
% recording.node(no_flight,no_node)=temp_T0;
end
end
temp_no=[temp_no,no_node];
temp_time=[temp_time,temp_T0];
end
if no_Section~=0
if recording.Section(no_Section)>option.total_flight(no_Section)
continue;
end
end
if biaoji==1
continue;
end
recording.node(no_flight,temp_no)=temp_time;
% 记录航班状态
recording.flight(no_flight,1)=type_flight; %航班类型
recording.flight(no_flight,2)=v_flight; %航班速度
recording.flight(no_flight,3)=no_route; %航班路线
recording.flight(no_flight,4)=height_flight;%航班高度
recording.flight(no_flight,5)=no_route; %航班路线
recording.flight(no_flight,6)=0; %当前位置
recording.flight(no_flight,7)=total_distance;%终点位置
recording.flight(no_flight,8)=1; %飞行状态 1 完成状态2
recording.flight(no_flight,9)=T; %进入时间
recording.flight(no_flight,10)=data.flight(no_flight,3); %航班预定时间
recording.flight(no_flight,11)=T+total_distance/v_flight; %离开航线时间
recording.route{no_route}{height_type}(1)=0;
recording.route{no_route}{height_type}(2)=no_flight;
end
%% 查找飞行状态的飞机
recording.Section=zeros(1,option.num_Section); %记录扇区内飞机数量
position=find(recording.flight(:,8)==1);
for i=1:length(position)
% 航班编号
no_flight=position(i);
% 航班类型
type_flight=data.flight(no_flight,5);
% 航班速度
v_flight=(data.vehicle(type_flight,2)-data.vehicle(type_flight,1))*x(no_flight,2)+data.vehicle(type_flight,1);
% 航线编号
no_route=data.flight(no_flight,2);
% 航班高度
height_type=ceil(length(data.Route_type{no_route,2})*x(no_flight,3));
height_flight=data.Route_type{no_route,2}(height_type);
temp_route=data.Route_num{no_route}(3:end);
% 航班位置
temp_distance0=recording.flight(no_flight,6)+v_flight*option.T_step;
recording.flight(no_flight,6)=temp_distance0;
total_distance=recording.flight(no_flight,7);%终点位置
if temp_distance0>total_distance %飞机 完成飞行
recording.flight(no_flight,8)=2;
continue;
end
temp_D=0;
node_flight=temp_route(1);
% 查找当前飞机所在节点位置
for ii=2:length(temp_route)
no_node=temp_route(ii);
no_node0=temp_route(ii-1);
temp_distance=norm(data.Point(no_node,2:3)-data.Point(no_node0,2:3),2);
if temp_D+temp_distance>=temp_distance0
node_flight=temp_route(ii);
end
end
% 飞机所在扇区
no_Section=data.Point(node_flight,4);
if no_Section~=0
recording.Section(no_Section)=recording.Section(no_Section)+1;
end
if recording.route{no_route}{height_type}(2)==no_flight
recording.route{no_route}{height_type}(1)=temp_distance0;
end
end
T=T+option.T_step;
position=find(recording.flight(:,8)~=2);
if isempty(position)
break;
end
end
%%
fit1=sum(recording.flight(:,9)-recording.flight(:,10));
fit2=max(recording.flight(:,11));
fit=sum(data.w.*[fit1,fit2]);
if nargout>1
result.recording=recording;
end
end