# 礦山任務調度算法 一、常見調度決策算法 1. 蟻群算法： 蟻群算法是一種仿生學算法，是由自然界中螞蟻覓食的行為而啟發的。在自然界中，螞蟻覓食過程中，蟻群總能夠按照尋找到一條從蟻巢和食物源的最優路徑。下圖顯示了這樣一個覓食的過程。  在圖（a）中，有一群螞蟻，假如A是蟻巢，E是食物源（反之亦然）。這群螞蟻將沿著蟻巢和食物源之間的直線路徑行駛。假如在A和E之間突然出現了一個障礙物（圖（b）），那么，在B點（或D點）的螞蟻將要做出決策，到底是向左行駛還是向右行駛？由于一開始路上沒有前面螞蟻留下的**信息素（pheromone）**，螞蟻朝著兩個方向行進的概率是相等的。但是當有螞蟻走過時，它將會在它行進的路上釋放出信息素，并且這種信息素會議一定的速率散發掉。信息素是螞蟻之間交流的工具之一。它后面的螞蟻通過路上信息素的濃度，做出決策，往左還是往右。很明顯，沿著短邊的的路徑上信息素將會越來越濃（圖（c）），從而吸引了越來越多的螞蟻沿著這條路徑行駛。 2. 蜂群算法： 人工蜂群算法屬于群智能算法的一種，其受啟發于蜜蜂的尋蜜和采蜜過程，相比于常見的啟發式算法，它的優點在于其使用了較少的控制參數，并且魯棒性強，在每次迭代過程中都會進行全局和局部的最優解搜索，因此能夠找到最優解的概率大大增加。 相比于遺傳算法來說，人工蜂群算法在局部的收斂和尋優能力上要更為出色，不會出現遺傳算法的“早熟”現象，并且算法的復雜度也較低。但由于遺傳算法有交叉以及變異的操作，因此遺傳算法在全局最優值的搜索上要優于人工蜂群算法。此外，人工蜂群算法適用于進行連續函數的全局優化問題，而不適用于一些離散函數。 結論： 了解了兩種常用的智能調度算法。 結合石礦業務場景分析抽象礦山業務場景： 礦山調度需要根據車輛數、路線耗時、車輛噸位、挖機效率、配礦比等因素實現產量最大化/ 人員績效最均衡/ 車輛工時最均衡的 不同的目標。 與蜂群算法有一定的類似性： 使用較少的控制參數，達到全局最優化的結果！