一种黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法技术

本发明专利技术公开了一种黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法，属于劳动力调度技术领域，该方法包括构建农药喷洒前后柑橘园中黄龙病病毒传播模型、线性化劳动力工作效率函数和团队服务持续时间函数，并根据线性化劳动力工作效率函数、团队服务持续时间函数和黄龙病病毒传播模型，构建黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度模型；根据服务持续时间函数得到有关区域服务结束时间和团队到达时间的第一推论以及有关团队到达时间和感染黄龙病柑橘树数量的第二推论；根据调度模型、第一推论和第二推论，采用自适应网格人工蜂群算法得到劳动力服务调度方案。本发明专利技术解决了现有调度方法无法综合考虑黄龙病传播速度、疲劳效应和休息周期等因素的问题。息周期等因素的问题。息周期等因素的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法


[0001]本专利技术属于劳动力调度
，尤其涉及一种黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法。

技术介绍

[0002]在过去5年中，柑橘种植已经成为中国农业社会和经济的重要组成部分。然而，目前80％的柑橘种植区都感染了柑橘“癌症”——黄龙病。一旦感染黄龙病，柑橘树叶片黄化，整体发育不良，最后导致整棵树死亡。在柑橘木虱的高繁殖期喷洒农药是目前控制柑橘黄龙病的最有效手段，然而农药喷洒是一项受环境条件和市场价格影响的农业业务，需要雇用和部署多名劳动力来完成工作任务。因此，如何对劳动力调度和路由进行优化成为工作的重点。
[0003]在黄龙病传播下的劳动力调度和路由问题与传统劳动力调度和路径问题有所区别，其涉及以下三个新属性：病毒传播下的车辆路径问题、具有工作
‑
休息周期的调度优化问题和具有可变劳动力效率的劳动力调度和路径问题。
[0004]首先，有关病毒传播下的路径优化问题，更多的，重点关注的是病毒传播对调度和路由问题的影响，而忽略了病毒传播对劳动力密集型调度和路由问题的影响。其次，一些技术人员关注劳动力在工作时休息周期对生产决策的影响，但忽略了休息周期对路由决策的影响。最后，虽然有技术人员在劳动力调度和路径问题中重点研究了劳动力效率变化对问题的影响，但在这些技术方案中劳动力效率变化是由工作经验或外部因素引起的，忽略了劳动强度引起的效率时变性对调度问题的影响。目前，多采用基于局部搜索的启发式算法，CPLEX和e
‑
约束来求解。然而这些模型和方法往往无法解决涉及到黄龙病传播速度、疲劳效应和休息周期等因素的劳动力调度和路由问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法解决了现有调度方法无法综合考虑黄龙病传播速度、疲劳效应和休息周期等因素的问题。
[0006]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法，包括以下步骤：
[0007]S1、构建农药喷洒前后柑橘园中黄龙病病毒传播模型；
[0008]S2、构建线性化劳动力工作效率函数和团队服务持续时间函数，并根据线性化劳动力工作效率函数、团队服务持续时间函数和黄龙病病毒传播模型，构建黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度模型；
[0009]S3、根据服务持续时间函数，得到有关区域服务结束时间和团队到达时间的第一推论以及有关团队到达时间和感染黄龙病柑橘树数量的第二推论；
[0010]S4、根据调度模型、第一推论和第二推论，采用自适应网格人工蜂群算法得到劳动
力服务调度方案。
[0011]本专利技术的有益效果为：本专利技术提出的方法能够综合考虑黄龙病传播速度、疲劳效应和休息周期等因素，提供一种在黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法，有效地规划了黄龙病高发下的劳动力服务路线，使各个区域都能尽早得到服务，且能最小化最大服务完成时间和染病树数。
[0012]进一步地，所述步骤S1具体为根据黄龙病传播特点，构建农药喷洒前后柑橘园中的黄龙病病毒传播模型：
[0013][0014]其中，DSI/Dt为黄龙病病毒传播模型；为t时刻易感柑橘种群；为t时刻易感木虱种群；为t时刻染病柑橘种群；为t时刻染病木虱种群；β
i
为病毒从木虱向植株传播的概率；μ
h
为柑橘种群自然死亡率；b为木虱再生率；α
i
为病毒从植株向木虱传播的概率；μ
v
为木虱种群自然死亡率；z
ikt
为0
‑
1变量，表示团队k是否在t时刻之前完成了对区域i的喷洒服务。
[0015]上述进一步方案的有益效果为：利用黄龙病病毒的动态传播模型模拟了具体时刻黄龙病病毒的传播情况，实现了黄龙病病毒传播情况的可量化性，并在后续步骤中，利用该模型构建黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度模型。
[0016]进一步地，所述步骤S2具体为：
[0017]S201、构建线性化劳动力工作效率函数：
[0018][0019][0020]其中，R
kt
为线性化劳动力工作效率函数，表示团队k在t时刻的效率；R
k0
为团队k的初始效率；R
min
为最低效率阈值；T为一个工作周期；t为团队到达时刻；γ为疲劳系数；λ为一个休息周期；
[0021]S202、根据线性化劳动力工作效率函数，确定服务持续时间函数：
[0022][0023]t＝a
ik
Mod(T+λ)
[0024]其中，S
IK
为服务持续时间函数；s
ik
为单周期服务持续时间；s
ik
'为跨周期服务持续时间，表示跨周期任务下团队k在区域i的服务持续时间；q
i
为区域i的面积；m为团队k所跨越的工作
‑
休息周期数；a
ik
为团队k到达区域i的时刻；Mod(
·
)为取余函数；
[0025]S203、根据线性化劳动力工作效率函数、团队服务持续时间函数和黄龙病病毒传播模型，构建黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度模型，所述调度模型的目标函数包括第一目标函数和第二目标函数：
[0026]Minf1＝Max(a
n+1,k
),k＝1...|W|
[0027][0028]其中，Minf1为第一目标函数，表示最大服务完成时间最小化；Minf2为第二目标函数，表示感染树总数最小化；Max(
·
)为最大值函数；a
n+1,k
为团队k返回调度中心的时刻，即服务完成时间；W为劳动力集合；N为染病柑橘区域节点集合；为a
n+1,k
时刻染病柑橘种群，即服务完成时染病柑橘种群；i为染病柑橘区域节点编号；k为团队编号；|
·
|为集合元素计数符号。
[0029]上述进一步方案的有益效果为：通过线性化劳动力工作效率函数，刻画了实际工作中工人在某个具体时刻的工作效率，并结合实际服务类型确定了服务持续时间函数，同时，以最大服务完成时间最小化以及感染总树数最小化为目标，确定了调度模型的目标函数，提高了调度模型的实用性和可靠性。
[0030]进一步地，所述步骤S203中调度模型的约束条件为：
[0031][0032][0033][0034][0035][0036][0037][0038][0039][0040]其中，P
lk
为决策变量，表示是否将劳动力l分配给团队k；l为劳动力编号；r
l0
为劳动力l的初始效率；V为节点集；x
ijk
为决策变量，表示团队k是否直接从区域i出发到达区域j；x
jik
为表示团队k是否直接从区域j出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建农药喷洒前后柑橘园中黄龙病病毒传播模型；S2、构建线性化劳动力工作效率函数和团队服务持续时间函数，并根据线性化劳动力工作效率函数、团队服务持续时间函数和黄龙病病毒传播模型，构建黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度模型；S3、根据服务持续时间函数，得到有关区域服务结束时间和团队到达时间的第一推论以及有关团队到达时间和感染黄龙病柑橘树数量的第二推论；S4、根据调度模型、第一推论和第二推论，采用自适应网格人工蜂群算法得到劳动力服务调度方案。2.根据权利要求1所述黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法，其特征在于，所述步骤S1具体为根据黄龙病传播特点，构建农药喷洒前后柑橘园中的黄龙病病毒传播模型：其中，DSI/Dt为黄龙病病毒传播模型；为t时刻易感柑橘种群；为t时刻易感木虱种群；为t时刻染病柑橘种群；为t时刻染病木虱种群；β
i
为病毒从木虱向植株传播的概率；μ
h
为柑橘种群自然死亡率；b为木虱再生率；α
i
为病毒从植株向木虱传播的概率；μ
v
为木虱种群自然死亡率；z
ikt
为0
‑
1变量，表示团队k是否在t时刻之前完成了对区域i的喷洒服务。3.根据权利要求2所述黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：S201、构建线性化劳动力工作效率函数：S201、构建线性化劳动力工作效率函数：其中，R
kt
为线性化劳动力工作效率函数，表示团队k在t时刻的效率；R
k0
为团队k的初始效率；R
min
为最低效率阈值；T为一个工作周期；t为团队到达时刻；γ为疲劳系数；λ为一个休息周期；
S202、根据线性化劳动力工作效率函数，确定服务持续时间函数：t＝a
ik
Mod(T+λ)其中，S
IK
为服务持续时间函数；s
ik
为单周期服务持续时间；s
ik
'为跨周期服务持续时间，表示跨周期任务下团队k在区域i的服务持续时间；q
i
为区域i的面积；m为团队k所跨越的工作
‑
休息周期数；a
ik
为团队k到达区域i的时刻；Mod(
·
)为取余函数；S203、根据线性化劳动力工作效率函数、团队服务持续时间函数和黄龙病病毒传播模型，构建黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度模型，所述调度模型的目标函数包括第一目标函数和第二目标函数：Minf1＝Max(a
n+1,k
),k＝1...|W|其中，Minf1为第一目标函数，表示最大服务完成时间最小化；Minf2为第二目标函数，表示感染树总数最小化；Max(
·
)为最大值函数；a
n+1,k
为团队k返回调度中心的时刻，即服务完成时间；W为劳动力集合；N为染病柑橘区域节点集合；为a
n+1,k
时刻染病柑橘种群，即服务完成时染病柑橘种群；i为染病柑橘区域节点编号；k为团队编号；|
·
|为集合元素计数符号。4.根据权利要求3所述黄龙病传播下考虑劳动力效率时变性的调度方法，其特征在于，所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：所述步骤S203中调度模型的约束条件为：
其中，P
lk
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雨鑫，李妍峰，刘书琳，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：