一种地质采样车的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 本发明设及地质采样领域，具体设及一种地质采样车。
【背景技术】
[0002] 野外地质采样工作时查明矿石和围岩的质量、矿物成分、化学成分、分带性和内部 结构、技术和工艺性质的唯一有科学依据的方法。
[0003]由于野外地质采样工作的各个采样点往往散落在各个相互距离较远的区域，因此 地质采样车是野外地质采样工作一个很重要的工具。如何根据不同的目的地和到达各个目 的地的要求时间来选择一条能最大限度节约采样车运行成本的路径，是一个亟需解决的问 题。
【发明内容】
[0004] 针对上述问题，本发明提供一种地质采样车。
[0005]本发明的目的采用W下技术方案来实现：
[0006] -种地质采样车，其特征是，包括采样车和安装在采样车上的导航仪;导航仪具体 包括信号模块、处理模块和生成模块；
[0007]信号模块，用于接收用户输入的本轮次的多个采样目的地W及到达各个目的地的 预计要求时间；
[000引处理模块，用于根据本轮次的采样目的地和事先输入的地理环境信息选择最优路 径，具体包括：
[0009]模拟模块：
[0010]
[0011] 其中，minS为采样过程中的最低成本;m为当前采样车的总数;U为目的地数量;bo 为单位距离碳排放成本；ω0为碳排放系数；Φ0为空载时单位距离燃料消耗量;fu为目的地 ?α= 1，2，···，υ)到目的地j(j=l，2，-'，U)之间的距离;C为采样车的载重量;Η为采样车的 最大载重量；满载时单位距离燃料消耗量；
[0012]
Τι为采样车提前到达损失 系数，ΤιSi-为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，Τ2为采样车迟到损失系 数，了2结=〇如-化)为延迟至时刻0到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到 损失系数用于考量采样车到达每一个目的地的准点情况，Τι和Τ2为人为设定的系数；
[001引机会模块:假设共有R个节点，丫1如)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强度， 丫ij(0)=K化为数值较小的常数），采样车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向，贝U 采样车k化=1，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为：
[0014]
[001引其中，gSAk;Ak= {0,1，···，R-1}-Bk表示采样车k下一步允许选择的点的集合，随时 间呈动态变化，Bk(k=l，2, 一,111)为第k辆采样车的禁忌表，用来记录采样车k已采样过的 点；卿似为启发式因子，表示t时刻由节点巧Ij节点j的期望程度，一般取机1'似=1/而;Φ为 信息启发式因子，μ为期望启发因子;a(i，j)为下一个目的地的时间度；局为下一个目的地 的时间度相对重要性；
[0016]更新模块：引入优化变量Xij(t)，其满足Xij(t+1)=诚(t) [ 1-Xij(t)]，其中0为控制 变量，得出优化的跟踪素更新规则：
[0019]
，Fk为第k辆采 样车在本次循环中所走路径长度，I为跟踪素强度的常数，Δ)^(?)表示在本次循环中第k辆 采样车在路径（ij)上留下的跟踪素强度;ζ为跟踪素全局挥发因子，（^[0，1]，且(为根据 如下公式动态调整的参数：
i中Cmin是人为设定的最 小值；A丫u(t)表示本次循环中所有采样车在路径（i，j)上留下的跟踪素强度的总和;y为 可调节系数；
[0020] 初始模块:令迭代次数DD= 0，进行参数初始化，调整各路径跟踪素;产生一个范围 为[0，1 ]的随机数P，若P<给定常数P0，按照下式选择下一个节点j: ]=arg測拭化技切电X松化0]扭X[沒化卵巧，其中1EAk;否则根据机会模块中的概率 公式选择下一个节点j，将j加入数组Bk中，重复直至所有的节点任务完成，得到模拟算法的 初始集Si;
[0021] 最优解模块:从当前的初始集中生成一组新的可行解&，目标值变化量AS=Sj-Si，若AS<0,则接受新的可行解&为最优解;否则考虑偏差的影响:r=exp(-AS/N(t))，其 中N为随时间变化的量，若r>l，则接受&为最优解，否则不接受新的可行解，最优解仍为Si;
[0022] 判断模块:找出最优解后，判断新的路径是否存在超载现象，若超载则重新产生可 行解，若不超载则接受新可行解为最优解；当前最优解小于某一特定值时，进行跟踪素更 新；如果本轮列表Bk中无数据更新，则产生一个[0，U范围的随机数U，若ei+e2+，···，ei-i<u <ei+62+，…，ei，则选择概率为ei的候选采样车作为下一个目标节点；
[0023] 生成模块：用于输出计算出的最优路径，令迭代次数DD=DD+1，若DD<DDmax，根据 跟踪素更新规则，按照公式N(t+l)=N(t).v进行清空Bk列表，其中ve[0，l]，回到初始模 块，重新产生随机数P;若DD=DDmax，则输出最优解作为最优路径。
[0024] 本发明的有益效果为:本发明采用优化的路径算法，考虑了采样过程中的各种成 本因素，寻优效果好、求解效率高、性能稳定，增强了全局捜索能力，能最大限度地节省采样 的运行成本，能起到很好的节能效果。
【附图说明】
[0025] 利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 审IJ，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据W下附图获得 其它的附图。
[0026] 图1是本发明的结构框图。
[0027] 附图标记:信号模块-1;模拟模块-3;机会模块-5;更新模块-7;初始模块-9;最优 解模块-11;判断模块-13;生成模块-15。
【具体实施方式】
[0028] 结合W下实施例对本发明作进一步描述。
[0029] 如图1所示的一种地质采样车，其特征是，包括采样车和安装在采样车上的导航 仪;导航仪具体包括信号模块、处理模块和生成模块；
[0030] 信号模块1，用于接收用户输入的本轮次的多个采样目的地W及到达各个目的地 的预计要求时间；
[0031] 处理模块，用于根据本轮次的采样目的地和事先输入地理环境信息选择最优路 径，具体包括：
[0032] 模拟模块3:
[0033]
[0034] 其中，minS为采样过程中的最低成本;m为当前采样车的总数;U为目的地数量;bo 为单位距离碳排放成本；ω0为碳排放系数；Φ0为空载时单位距离燃料消耗量;fu为目的地 ?α= 1，2，···，υ)到目的地j(j=l，2，-'，U)之间的距离;C为采样车的载重量;Η为采样车的 最大载重量；满载时单位距离燃料消耗量；
[0035]
'1为采样车提前到达损失 系数，
为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，Τ2为采样车迟到损失系 数，ΤζSiiu化-〇?)为延迟至时刻ο到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到 损失系数用于考量采样车到达每一个目的地的准点情况，Τι和T2为人为设定的系数；
[0036] 机会模块5:假设共有R个节点，丫u(t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强 度，丫u(〇) =κ化为数值较小的常数），采样车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向， 则采样车k化=1，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为：
[0037]
[003引其中，geAk;Ak= {0，！，···，R-U-Bk表示采样车k下一步允许选择的点的集合，随时 间呈动态变化，Bk(k=l，2, 一,111)为第k辆采样车的