环卫车辆清运任务调度与路径规划
国际学院
智慧环卫，垃圾车做垃圾收运，传统收运是固定周期、固定作业分配方式，按时收运分配给自己的垃圾桶。当异常垃圾倾倒发生时，收运不及时。当垃圾不足时，浪费油耗、电耗。因此，需要设计更合理的、自适应、能够动态按需配置的车辆调度和路径规划方案。
本项目首先需要确定垃圾车摆放位置和目的地。然后通过实地调查来判断是否有合适车型到达或离开该装运车辆路线时可能会发生什么样后果；接着对其作出相应处理方法后才能迁移到城市街道办事处或者道路路段中去；最后再根据具体情况做出路径选择，并在这个时候进行一定的延展步骤之后便可以移出整个行程。
路径规划是指根据特定的约束和环境条件，运用无污染或少害，有秩序地、有序地利用现有交通资源来实现运输目标。
垃圾车控制系统中使用最广泛的是远程监控。在这个系统里不需要采集车辆参数信息与控制策略等其他外部输入信号；只需将车载号数据存入自己的存储空间即可完成整个任务部署过程；任何一个模块都能通过无线通信链路向特定地点发送指令，从而保证其安全性、可靠性及可用性。
任务调度：根据所描述的系统，需要对任务进行调度。本课题将给出一个基于matlab技术和c语言编程工具，以满足垃圾车智能管理系统需求。主要手段是采用遗传算法。遗传算法是模拟生物进化理论的全局优化算法，也是在各个领域应用最广泛的算法。相比于其他智能优化算法，遗传算法不受初始种群大小的限制，具有全局搜索能力强等特点，但也有易早熟、收敛性差等缺陷。因此，我们对遗传算法进行改进，分别对两种算子在自适应的基础上引入邻域搜索机制和对适应度函数进行合理设计，实现算法的有效性和高效性。对问题采用标准化验证，并在后期设计具体环卫车辆清运任务路径规划系统。整体设计科学合理，可操作性较强，具有现实意义。而在遗传算法的基础上，大规模邻域搜索算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有良好的全局寻优性能，目前已在工程中得到了广泛应用。我们也在染色体编码、遗传算子设置、适应函数等方面提出改进，采用控制变异位置法来降低从逼近目标路径到目标路径的转换时间可提高用例的搜索效率。
