發(fā)布時(shí)間：2021-04-17 02:32

　　針對(duì)多區(qū)域互聯(lián)農(nóng)機(jī)服務(wù)資源分配不合理所導(dǎo)致的區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)效益低下的問(wèn)題,采用數(shù)學(xué)建模與智能優(yōu)化算法相結(jié)合的仿真方法,對(duì)多區(qū)互聯(lián)農(nóng)機(jī)服務(wù)資源配置進(jìn)行研究。結(jié)合智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和多區(qū)域互聯(lián)農(nóng)機(jī)服務(wù)調(diào)度特點(diǎn),構(gòu)建多區(qū)域協(xié)調(diào)調(diào)度架構(gòu),獲取全局農(nóng)機(jī)服務(wù)資源狀況;建立價(jià)值可變的多背包農(nóng)機(jī)服務(wù)調(diào)度模型,設(shè)計(jì)改進(jìn)模擬退火和粒子群優(yōu)化的混合智能算法求解調(diào)度模型;通過(guò)實(shí)例分析本研究設(shè)計(jì)的協(xié)調(diào)調(diào)度方法與傳統(tǒng)分散調(diào)度方法的區(qū)域總效益、訂單響應(yīng)率和農(nóng)機(jī)效用比的差異性以及農(nóng)田面積對(duì)調(diào)度方法的影響。仿真結(jié)果表明,當(dāng)訂單數(shù)量<375時(shí),2種調(diào)度方法所產(chǎn)生的效果相同;當(dāng)訂單數(shù)量≥375時(shí),協(xié)調(diào)調(diào)度方法所得農(nóng)機(jī)效用比高于傳統(tǒng)分散調(diào)度方法2.74%,當(dāng)訂單數(shù)量≥625時(shí),協(xié)調(diào)調(diào)度方法所得區(qū)域總效益和訂單響應(yīng)率比傳統(tǒng)分散調(diào)度方法分別高10.65%和14.88%。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,25(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

多區(qū)域協(xié)調(diào)調(diào)度架構(gòu)

仿真得到區(qū)域總效益與訂單數(shù)量的關(guān)系見(jiàn)圖2。可見(jiàn)當(dāng)訂單數(shù)量增加到一定數(shù)量時(shí)，各農(nóng)機(jī)點(diǎn)均出現(xiàn)農(nóng)機(jī)資源不足的情況，區(qū)域總效益增長(zhǎng)幅度趨于平緩，協(xié)調(diào)調(diào)度方法下的區(qū)域總效益比文獻(xiàn)[17]中分散調(diào)度方法的區(qū)域總效益平均高出10.65%。3.2 訂單響應(yīng)率與訂單數(shù)量的關(guān)系

圖3示出本研究提出的農(nóng)機(jī)協(xié)調(diào)調(diào)度方法和文獻(xiàn)[17]中分散調(diào)度方法的任務(wù)訂單響應(yīng)率與訂單數(shù)量的關(guān)系比較。當(dāng)訂單數(shù)量增加到625時(shí)，2種調(diào)度方法均出現(xiàn)訂單響應(yīng)率降低的現(xiàn)象，由曲線的平均斜率可得下降率分別為32.39%和47.27%，協(xié)調(diào)調(diào)度方法比分散調(diào)度方法的訂單響應(yīng)率高出14.88%。由于本研究調(diào)度方法基于多背包模型和MSA-PSO算法進(jìn)行全局搜索，農(nóng)機(jī)資源利用率較高。因此在農(nóng)機(jī)資源一定的情況下，農(nóng)機(jī)協(xié)調(diào)調(diào)度方法的訂單響應(yīng)率明顯高于分散調(diào)度方法的訂單響應(yīng)率。3.3 農(nóng)機(jī)效用比與訂單數(shù)量的關(guān)系

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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