農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)緊急調(diào)配算法適宜性選擇

張 璠，滕桂法，苑迎春，王克儉，范鐵鋼，張昱婷

0 引 言

中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)機(jī)械是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)和科技載體。如何提升農(nóng)機(jī)作業(yè)組織化程度、信息化水平，確保糧食顆粒歸倉(cāng)是當(dāng)前中國(guó)農(nóng)業(yè)的首要任務(wù)，如何增加機(jī)手和農(nóng)戶收益是擺在我們面前的重要課題[1-2]。三夏時(shí)節(jié)大量聯(lián)合收割機(jī)跨區(qū)作業(yè)，當(dāng)惡劣天氣來(lái)臨前或有緊急作業(yè)需求時(shí)，迫切需要緊急調(diào)配農(nóng)機(jī)進(jìn)行搶收搶種工作。由于時(shí)間緊迫，當(dāng)?shù)剞r(nóng)機(jī)管理部門無(wú)法獲取可用農(nóng)機(jī)的GPS位置、作業(yè)能力、作業(yè)位置等實(shí)時(shí)信息，一般采用打電話、發(fā)短信、貼通告等形式，召集可用農(nóng)機(jī)來(lái)參與搶收任務(wù)，通過(guò)人為指派或憑經(jīng)驗(yàn)調(diào)配農(nóng)機(jī)無(wú)法保證整個(gè)調(diào)配方案的合理。常出現(xiàn)一些農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)任務(wù)完成后農(nóng)機(jī)有閑置，另一些農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)由于缺少農(nóng)機(jī)，不能及時(shí)完成搶收任務(wù)，使農(nóng)田遭受損失。因此合理的農(nóng)機(jī)應(yīng)急調(diào)配方案對(duì)順利完成搶收任務(wù)起決定作用。為使損失和成本降到最低，需要整合農(nóng)機(jī)和農(nóng)田信息，提出科學(xué)合理的緊急調(diào)配方案[3]。

大多數(shù)歐洲國(guó)家、美國(guó)、加拿大、澳大利亞等國(guó)家土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模較大，經(jīng)濟(jì)條件好，配有大型農(nóng)業(yè)機(jī)械，不僅能保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求，并且機(jī)具利用率相對(duì)較高。國(guó)外對(duì)農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)研究較少，國(guó)外農(nóng)田和農(nóng)機(jī)一般都是農(nóng)場(chǎng)主自有，很少組織大規(guī)模農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)，重點(diǎn)考慮的是收獲機(jī)械和運(yùn)輸車輛之間的配合問(wèn)題[4-14]。在國(guó)內(nèi)調(diào)度算法的研究中，文獻(xiàn)[15]構(gòu)建基于時(shí)間窗的農(nóng)機(jī)資源時(shí)空調(diào)度數(shù)學(xué)模型，通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想完成對(duì)每個(gè)決策的最優(yōu)解的計(jì)算。文獻(xiàn)[16]建立了應(yīng)急車輛調(diào)度模型,提出基于遺傳算法的模型求解方法。文獻(xiàn)[17]針對(duì)復(fù)雜災(zāi)害情景，采用自適應(yīng)免疫克隆選擇文化算法[18]和勢(shì)能抵消算法進(jìn)行求解。上述文獻(xiàn)的研究成果對(duì)農(nóng)機(jī)緊急調(diào)配有一定啟發(fā)，但農(nóng)機(jī)緊急調(diào)配不同于車輛應(yīng)急調(diào)度問(wèn)題，農(nóng)機(jī)作為緊急調(diào)配的資源可重復(fù)利用，需要考慮多農(nóng)機(jī)多階段調(diào)配。文獻(xiàn)[19-22]提出了基于機(jī)主選擇的農(nóng)機(jī)調(diào)配模式，設(shè)計(jì)了基于啟發(fā)式優(yōu)先級(jí)規(guī)則的調(diào)配算法，通過(guò)不斷改進(jìn)，驗(yàn)證了算法的有效性，但并未對(duì)農(nóng)機(jī)緊急調(diào)配問(wèn)題進(jìn)行深入研究。文獻(xiàn)[23]根據(jù)極端天氣導(dǎo)致的災(zāi)害分布情況，設(shè)計(jì)了農(nóng)機(jī)調(diào)配最佳反應(yīng)函數(shù)，根據(jù)粒子群算法得到極端天氣下農(nóng)機(jī)調(diào)度離散種群映射，實(shí)現(xiàn)粒子群更新并獲取最優(yōu)的調(diào)度。文獻(xiàn)[24-29]通過(guò)GIS、GPRS及GPS等技術(shù)采集農(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)，建立了農(nóng)機(jī)作業(yè)信息管理或決策系統(tǒng)。農(nóng)機(jī)信息服務(wù)平臺(tái)[30-31]僅為機(jī)手、農(nóng)機(jī)合作社等提供作業(yè)過(guò)程中各類供需信息，并未給出可行的調(diào)度方案。當(dāng)有緊急作業(yè)需求時(shí)，農(nóng)機(jī)管理部門迫切需要緊急作業(yè)方案來(lái)指導(dǎo)搶收搶種?，F(xiàn)有調(diào)度模型或系統(tǒng)不適合解決緊急調(diào)配問(wèn)題，無(wú)法提供科學(xué)有效的智能決策服務(wù)。本文主要研究農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)緊急調(diào)配問(wèn)題，綜合地塊位置、地塊面積、時(shí)間期限等因素和可用農(nóng)機(jī)信息，以最小化損失和成本為目的，通過(guò)緊急調(diào)配算法計(jì)算得到可行的緊急調(diào)配方案，為農(nóng)機(jī)管理部門決策分析提供科學(xué)依據(jù)。

1 智慧農(nóng)機(jī)平臺(tái)下的緊急調(diào)配問(wèn)題

1.1 問(wèn)題分析

緊急調(diào)配要在時(shí)間期限內(nèi)做出科學(xué)合理的決策，涉及到多地農(nóng)機(jī)資源需要在多受災(zāi)點(diǎn)間進(jìn)行調(diào)配。因此需要將各受災(zāi)點(diǎn)的信息和各地農(nóng)機(jī)資源整合起來(lái)協(xié)同應(yīng)對(duì)。智慧農(nóng)機(jī)利用物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和北斗定位等新一代信息技術(shù)，為種植戶、機(jī)手、合作社、政府管理部門等提供智能決策與信息化服務(wù)。當(dāng)有緊急任務(wù)時(shí)，各地通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)上報(bào)待作業(yè)農(nóng)田地塊信息，主要包括農(nóng)機(jī)作業(yè)緊急調(diào)度區(qū)域內(nèi)的地塊面積、地塊經(jīng)緯度信息等。安裝在農(nóng)機(jī)上的智能終端實(shí)時(shí)采集的經(jīng)緯度信息、作業(yè)能力、油耗、行駛速度等信息上傳到智慧農(nóng)機(jī)平臺(tái)。

農(nóng)機(jī)跨區(qū)緊急調(diào)配問(wèn)題要在多農(nóng)機(jī)和多作業(yè)點(diǎn)間建立一種映射關(guān)系。根據(jù)地塊位置信息，智能搜索出農(nóng)田附近的可用農(nóng)機(jī)信息，綜合地塊位置、地塊面積、時(shí)間期限等因素，組織適當(dāng)?shù)男熊嚶肪€，使農(nóng)機(jī)有序地為農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)服務(wù)，以最小化調(diào)配成本和損失為目標(biāo)，計(jì)算得到最優(yōu)的緊急調(diào)配方案，供政府、農(nóng)機(jī)管理部門或者合作社等部門參考。圖 1為基于智慧農(nóng)機(jī)的緊急調(diào)配示意圖。

圖1 智慧農(nóng)機(jī)緊急調(diào)配示意圖Fig.1 Schematic diagram of emergency scheduling and allocating of intelligent agricultural machinery

1.2 農(nóng)機(jī)緊急調(diào)配模型

1.2.1 調(diào)配問(wèn)題形式化描述

根據(jù)對(duì)緊急調(diào)配問(wèn)題的分析，本節(jié)將對(duì)緊急調(diào)配問(wèn)題進(jìn)行形式化描述。

式中， a reai表示農(nóng)田i的面積,hm2；

LOCFi={表示農(nóng)田 i的位置信息，LNGFi分別表示農(nóng)田i的經(jīng)緯度信息。

式中 a bilityj表示農(nóng)機(jī)j的工作能力， ve locityj表示農(nóng)機(jī)j的行駛速度；

cos tj=｝表示從農(nóng)機(jī) j到農(nóng)田 i的成本，其中 c os t Ij表示每公里的油耗成本，元； c os t Sj表示每天的作業(yè)成本，元。

LOCMj=｝表示農(nóng)機(jī) j的位置信息，和 L ATMj分別表示農(nóng)機(jī)j的經(jīng)緯度信息。

的到達(dá)時(shí)刻， tsji表示農(nóng)機(jī)j到農(nóng)田i的開始作業(yè)時(shí)刻，表示農(nóng)機(jī)j到農(nóng)田i的結(jié)束時(shí)刻；s cji表示農(nóng)機(jī)j為農(nóng)田i作業(yè)的面積，hm2； dji表示農(nóng)機(jī)j到農(nóng)田i的實(shí)際距離，km； Tdeadline表示緊急調(diào)配任務(wù)的截止時(shí)刻。

1.2.2 調(diào)配模型建立

1）調(diào)配目標(biāo)

式（1）中 Emin 表示緊急調(diào)配的總成本，包括農(nóng)機(jī)的運(yùn)輸成本和作業(yè)成本，運(yùn)輸成本與每公里的油耗和行駛距離有關(guān)，作業(yè)成本與作業(yè)油耗和人工作業(yè)成本有關(guān)；min L 表示緊急調(diào)配中的損失，損失是指到緊急調(diào)配任務(wù)的截止期時(shí)，仍有未作業(yè)完的農(nóng)田就會(huì)產(chǎn)生損失。損失通過(guò)單位面積的損失乘以未作業(yè)完的農(nóng)田面積計(jì)算得到，其中p表示單位面積的損失。式（3）表示緊急調(diào)配的成本由路上成本和人工成本2部分組成；式（4）表示從農(nóng)機(jī)j到達(dá)農(nóng)田i的時(shí)間等于農(nóng)機(jī)j出發(fā)去農(nóng)田i的時(shí)間加上路上的運(yùn)輸時(shí)間；式（5）表示所有到農(nóng)田i作業(yè)的農(nóng)機(jī)所完成的面積小于等于農(nóng)田i的面積；式（6）表示農(nóng)機(jī)j為農(nóng)田i作業(yè)結(jié)束時(shí)間小于等于任務(wù)的截止時(shí)間。

2 多機(jī)多任務(wù)緊急調(diào)配算法

多機(jī)多任務(wù)的緊急調(diào)配問(wèn)題是一類多階段決策優(yōu)化問(wèn)題，多臺(tái)農(nóng)機(jī)要分多階段完成多塊農(nóng)田緊急任務(wù)。當(dāng)可用農(nóng)機(jī)足以完成所有農(nóng)田作業(yè)任務(wù)時(shí)，調(diào)配目標(biāo)是最小化農(nóng)機(jī)調(diào)配成本；當(dāng)可用農(nóng)機(jī)不足以完成所有農(nóng)田作業(yè)任務(wù)時(shí)，調(diào)配目標(biāo)首先是最小化農(nóng)田作業(yè)點(diǎn)損失，然后是最小化農(nóng)機(jī)調(diào)配成本。基于上述分析，本文提出了基于優(yōu)先策略的多機(jī)多任務(wù)緊急調(diào)配算法，一種是基于距離最近優(yōu)先的策略，一種是基于貢獻(xiàn)度最大優(yōu)先的策略。為方便描述，本文首先做出定義。

2.1 相關(guān)定義

定義1實(shí)際距離

實(shí)際距離是指根據(jù)農(nóng)機(jī)和農(nóng)田經(jīng)緯度信息，調(diào)用百度地圖接口計(jì)算得到的距離。

定義2最短距離

從當(dāng)前每臺(tái)可用農(nóng)機(jī)到每塊待作業(yè)農(nóng)田間的實(shí)際距離中最短的一個(gè)稱為最短距離。

定義3貢獻(xiàn)度

農(nóng)機(jī)對(duì)農(nóng)田貢獻(xiàn)度是指某農(nóng)機(jī)在時(shí)間期限內(nèi)可以為某農(nóng)田服務(wù)的面積，即該農(nóng)機(jī)對(duì)該農(nóng)田的貢獻(xiàn)度越大，說(shuō)明該農(nóng)機(jī)為該農(nóng)田的服務(wù)面積就越大。如下為農(nóng)機(jī) j對(duì)農(nóng)田i貢獻(xiàn)度的計(jì)算公式。

2.2 基于最短距離優(yōu)先的緊急調(diào)配算法

該算法根據(jù)定義 2，搜索距離最短的一對(duì)農(nóng)機(jī)和農(nóng)田，優(yōu)先分配并計(jì)算成本，若農(nóng)田作業(yè)任務(wù)完成，而該農(nóng)機(jī)仍可用則繼續(xù)把該農(nóng)機(jī)分配給最近的農(nóng)田；若該農(nóng)田未完成，則記錄該農(nóng)機(jī)不可用，繼續(xù)搜索當(dāng)前距離最短農(nóng)機(jī)和農(nóng)田，直到所有農(nóng)田均被完成，或所有農(nóng)機(jī)被分配完為止。其中uncompletedcount為未完成的農(nóng)田數(shù)量，unusedcount為可用農(nóng)機(jī)數(shù)量，具體算法步驟如下圖2所示。

2.3 基于貢獻(xiàn)度最大優(yōu)先的緊急調(diào)配算法研究.

該算法根據(jù)公式（7），計(jì)算各農(nóng)機(jī)到各農(nóng)田貢獻(xiàn)度，搜索貢獻(xiàn)度最大的一組農(nóng)機(jī)和農(nóng)田進(jìn)行優(yōu)先分配。若農(nóng)田作業(yè)任務(wù)完成，而該農(nóng)機(jī)仍可用，則計(jì)算該農(nóng)機(jī)到各農(nóng)田的貢獻(xiàn)度，把該農(nóng)機(jī)分配給貢獻(xiàn)度最大的農(nóng)田；若該農(nóng)田未完成，則記錄該農(nóng)機(jī)不可用，繼續(xù)搜索當(dāng)前貢獻(xiàn)度最大的農(nóng)機(jī)和農(nóng)田，直到所有農(nóng)田均被完成，或所有農(nóng)機(jī)被分配完為止。具體算法步驟如下圖3所示。

圖2 基于最短距離優(yōu)先的緊急調(diào)配算法流程Fig.2 Flow chart of emergency allocation algorithmwith rules of shortest-distance first

圖3 基于貢獻(xiàn)度最大優(yōu)先的緊急調(diào)配算法流程Fig.3 Flowchart of emergency allocation algorithm with rules of max-ability first

3 算法比較

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文以河北省邯鄲市的小麥聯(lián)合收割機(jī)為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于智慧農(nóng)機(jī)平臺(tái)。農(nóng)田面積、位置等信息由農(nóng)機(jī)管理部門發(fā)布，農(nóng)機(jī)位置、工作能力等信息由安裝在農(nóng)機(jī)上的智能終端盒子采集。緊急農(nóng)田和可用農(nóng)機(jī)的信息如下表1、表2和表3所示。表1為緊急作業(yè)農(nóng)田的基本信息，主要包括農(nóng)田面積以及農(nóng)田的經(jīng)緯度信息；表 2為可用聯(lián)合收割機(jī)的基本信息，包括聯(lián)合收割機(jī)類型以及聯(lián)合收割機(jī)當(dāng)前的經(jīng)緯度信息，表 3為聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)能力信息。

表1 緊急作業(yè)農(nóng)田的基本信息Table 1 Basic information of farmland in emergency scheduling and allocating

表2 可用聯(lián)合收割機(jī)的基本信息Table 2 Basic information of available combine harvesters

表3 聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)能力信息Table 3 Operation ability of combine harvesters

3.2 算法計(jì)算結(jié)果

基于最短距離優(yōu)先的緊急調(diào)配算法（shortest-distance first algorithm）記為SDFA，基于最大貢獻(xiàn)度的緊急調(diào)配算法（max-ability first algorithm）記為MAFA。表4從農(nóng)機(jī)為農(nóng)田作業(yè)的面積、作業(yè)時(shí)間和行駛距離 3方面記錄了算法SDFA和MAFA的調(diào)配方案。表5從緊急任務(wù)的損失比例、成本、調(diào)配距離、完成比例等方面，對(duì) 2種算法調(diào)配結(jié)果進(jìn)行比較。

表4 最短距離優(yōu)先的緊急調(diào)配和大貢獻(xiàn)度的緊急調(diào)配算法的調(diào)配結(jié)果Table 4 Scheduling and allocating results of shortest-distance first algorithm (SDFA) and max-ability first algorithm (MAFA)

表5 2種算法調(diào)配結(jié)果比較Table 5 Comparison results of two algorithms

從表4可知，算法SDFA和MAFA的調(diào)配方案包括為農(nóng)田作業(yè)的每個(gè)農(nóng)機(jī)、農(nóng)機(jī)為農(nóng)田作業(yè)的面積、作業(yè)時(shí)間等信息。從表5的比較可知，2種算法損失均為0，作業(yè)完成比例為100%，可用農(nóng)機(jī)足以完成緊急農(nóng)田作業(yè)任務(wù)。在此情況下，算法MAFA的調(diào)配成本和調(diào)配距離分別為13 936.50元和682.00km，算法SDFA的調(diào)配成本和調(diào)配距離分別為 14 648.50元和716.80km。即在農(nóng)機(jī)充足時(shí)，算法MAFA的調(diào)配成本和調(diào)配距離均低于算法SDFA，MAFA的調(diào)配結(jié)果更優(yōu)。

3.3 試驗(yàn)分析

3.3.1 農(nóng)機(jī)數(shù)量對(duì)算法的影響

為進(jìn)一步驗(yàn)證2種緊急調(diào)配算法的可行性和適用性，本文分別模擬5組農(nóng)機(jī)充足的數(shù)據(jù)和5組農(nóng)機(jī)不足的數(shù)據(jù)，每組包含6塊待作業(yè)農(nóng)田、12臺(tái)可用聯(lián)合收割機(jī)。通過(guò)上述2種算法計(jì)算得到結(jié)果如表6和表7所示。通過(guò)算法MAFA計(jì)算出的損失、成本和調(diào)配距離分別記為L(zhǎng)OSSm、 C OSTm和 D ISTANCEm，通過(guò)算法SDFA計(jì)算出的損失、成本和調(diào)配距離標(biāo)記為 L OSSs、 C OSTs和DISTANCEs。當(dāng)農(nóng)機(jī)充足時(shí)，算法SDFA和MAFA的損失均為0，即 R atio1= 0 ； R atio2是指當(dāng)農(nóng)機(jī)充足時(shí)，表示算法MAFA的成本比SDFA成本的下降比例； R atio3是指當(dāng)農(nóng)機(jī)充足時(shí)，算法MAFA的調(diào)配距離比SDFA調(diào)配距離的下降比例，R atio4是指當(dāng)農(nóng)機(jī)不足時(shí)，算法SDFA的損失比MAFA損失的下降比例； R atio5是指當(dāng)農(nóng)機(jī)不足時(shí)，算法SDFA的成本比MAFA成本的下降比例；R a tio6是指當(dāng)農(nóng)機(jī)不足時(shí)，算法SDFA的調(diào)配距離比MAFA調(diào)配距離的下降比例。具體定義如下所示。

表6 農(nóng)機(jī)充足時(shí)2種緊急調(diào)配方案的比較Table 6 Comparison of emergent scheduling and allocating schemes with adequate farm machinery

表7 農(nóng)機(jī)不足時(shí)2種緊急調(diào)配算法的結(jié)果比較Table.7 Comparison of emergent scheduling and allocating schemes with insufficient farm machinery

從表6可知，當(dāng)農(nóng)機(jī)數(shù)量充足時(shí)，算法SDFA的調(diào)配成本和距離要高于算法MAFA，算法MAFA的調(diào)配成本和距離要比算法SDFA的平均降低了4.34% 和3.79%。從表7中可知，當(dāng)農(nóng)機(jī)數(shù)量不充足時(shí)，算法MAFA的損失、成本和調(diào)配距離要高于算法SDFA，算法SDFA的損失、成本和調(diào)配距離要比算法 MAFA的平均降低了12.79%、4.11%和4.96%。通過(guò)5組隨機(jī)數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證得出如下結(jié)論，當(dāng)農(nóng)機(jī)數(shù)量充足時(shí)，基于最大貢獻(xiàn)度優(yōu)先的緊急調(diào)配算法的計(jì)算結(jié)果更優(yōu)。當(dāng)農(nóng)機(jī)不足時(shí)，基于最短距離優(yōu)先的緊急調(diào)配算法的計(jì)算結(jié)果更優(yōu)。

3.3.2 農(nóng)田數(shù)量對(duì)算法的影響

為進(jìn)一步驗(yàn)證算法性能，討論農(nóng)機(jī)數(shù)量為 12，農(nóng)田數(shù)量分別為6、10、15和30時(shí)，采用上述2種算法來(lái)計(jì)算調(diào)配方案，并從平均運(yùn)算時(shí)間的角度對(duì)SDFA和MAFA 2種算法與文獻(xiàn)[22]中提出的基于非合作博弈應(yīng)急調(diào)配算法(algorithm based on non-cooperative game, NCGA)進(jìn)行比較。通過(guò)計(jì)算得到結(jié)果如表8所示。其中SDFA、MAFA和 NCGA 3種算法的平均運(yùn)算時(shí)間，分別記為 A CTs、ACTm和 A CTn。算法SDFA和MAFA的下降率分別記為DRs和 D Rm， D Rs是指算法SDFA平均運(yùn)算時(shí)間比算法NCGA平均運(yùn)算時(shí)間的下降比例， D Rm是指算法MAFA平均運(yùn)算時(shí)間比算法NCGA平均運(yùn)算時(shí)間的下降比例，DRs和 D Rm的公式具體如下。

表8 3種算法的平均運(yùn)算時(shí)間比較Table 8 Comparison of average calculating operationtime among threealgorithms

由表8可知，農(nóng)田數(shù)量為6時(shí)，NCGA算法的平均運(yùn)行時(shí)間為3.215 s，本文SDFA和MAFA 2種算法的平均運(yùn)行時(shí)間均不超過(guò)2.4 s，運(yùn)算性能均提升25%以上。農(nóng)田數(shù)量為10時(shí)，NCGA算法的平均運(yùn)行時(shí)間為4.286 s，本文2種算法的平均運(yùn)行時(shí)間均不超過(guò)2.7 s，運(yùn)算性能分別提升37%以上。農(nóng)田數(shù)量為15時(shí)，NCGA算法的平均運(yùn)行時(shí)間為5.369 s，本文的2種算法的均不超過(guò)3.3 s，運(yùn)算性能分別提升39%以上。農(nóng)田數(shù)量為30時(shí)，NCGA算法的平均運(yùn)行時(shí)間為6.485 s，本文的2種算法的均不超過(guò)3.8 s，運(yùn)算性能分別提升41%以上。

由此可知，隨著農(nóng)田數(shù)量的增加，本文提出 2種算法的平均運(yùn)算時(shí)間要明顯低于比文獻(xiàn)[22]中算法的運(yùn)行時(shí)間。本文 2種算法的平均運(yùn)算時(shí)間基本持平，均具有較好的性能。

4 結(jié) 論

多機(jī)多任務(wù)緊急調(diào)配問(wèn)題以最小化調(diào)配成本和損失為目標(biāo)，根據(jù)多臺(tái)農(nóng)機(jī)要分多階段完成多塊農(nóng)田緊急任務(wù)的特點(diǎn)，本文提出了 2種基于優(yōu)先策略的多機(jī)多任務(wù)緊急調(diào)配算法，分別為算法SDFA和算法MAFA。通過(guò)隨機(jī)試驗(yàn)分析可得出如下結(jié)論。

當(dāng)可用農(nóng)機(jī)充足時(shí)，算法 MAFA的調(diào)配成本要比SDFA的成本降低了4.34%，當(dāng)農(nóng)機(jī)不足時(shí)，SDFA的調(diào)配成本要比MAFA的損失和調(diào)配成本分別下降了12.79%和4.11%。由此可知基于最大貢獻(xiàn)度優(yōu)先的緊急調(diào)配算法更適用于農(nóng)機(jī)數(shù)量充足的情況，基于最短距離優(yōu)先的緊急調(diào)配算法更適用于農(nóng)機(jī)不足的情況。

當(dāng)農(nóng)機(jī)數(shù)量為6時(shí)，本文提出的2種算法比筆者之前提出的NCGA的平均運(yùn)算性能均提升25%以上。當(dāng)農(nóng)機(jī)數(shù)量為30時(shí)，本文的2種算法的平均性能均提升41%以上。隨著農(nóng)田數(shù)量的增加，本文提出 2種算法的平均運(yùn)算時(shí)間基本持平，2種算法均具有較好的性能。本文研究成果可為緊急調(diào)配決策分析科學(xué)依據(jù)。

本文農(nóng)機(jī)緊急調(diào)配的總成本主要包括農(nóng)機(jī)運(yùn)輸成本和作業(yè)成本 2部分。運(yùn)輸成本主要與農(nóng)機(jī)行駛油耗和行駛距離有關(guān)。為簡(jiǎn)化問(wèn)題方便計(jì)算，本文中假定各農(nóng)機(jī)的行駛油耗相同。作業(yè)成本與作業(yè)油耗和機(jī)手的人工成本有關(guān)。本文假定單位時(shí)間的作業(yè)油耗和行駛油耗是固定的。然而農(nóng)機(jī)的行駛油耗和作業(yè)油耗均為動(dòng)態(tài)變量，跟農(nóng)機(jī)動(dòng)力、地塊形狀、大小、農(nóng)機(jī)手駕駛習(xí)慣和熟練程度等多因素有關(guān)，在后續(xù)的研究中將會(huì)進(jìn)一步研究行駛油耗和作業(yè)油耗的影響因素。

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