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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：一种大型机场安检系统分布式调度方法，基于大型机场安检系统运行的历史客观统计数据，将安检服务台的工作位置与状态进行综合编码并以最小化服务台的总工作时间为优化目标，加入工作约束与排队队长约束，考虑时变随机客流、服务随机性及服务台跨区域调度时间的分布式排队系统，运用逐点稳态流近似方法将分布式排队系统的随机性转化为期望值，进行解的质量评估，并采用遗传算法与模拟退火算法结合的时序优化算法得到近似最优解，从而对每个服务台每个时段的所服务排队节点、工作状态进行调度，以提高大型机场安检系统对目前随机环境的适应能力，提高安检效率并降低服务成本。本发明基于时变随机客流的安检系统性能评估，及考虑大型机场空间分布式特征的高效调度。能够在合理的时间内获得令大型机场部门满意的资源调度方案，提高安检系统的运行效率并降低资源成本。

主权项：1.一种大型机场安检系统分布式调度方法，其特征在于，基于大型机场安检系统运行的历史客观统计数据，将安检服务台的工作位置与状态进行综合编码并以最小化服务台的总工作时间为优化目标，加入工作约束与排队队长约束，考虑时变随机客流、服务随机性及服务台跨区域调度时间的分布式排队系统，运用逐点稳态流近似方法将分布式排队系统的随机性转化为期望值，进行解的质量评估，并采用遗传算法与模拟退火算法结合的时序优化算法得到近似最优解，从而对每个服务台每个时段的所服务排队节点、工作状态进行调度，以提高大型机场安检系统对目前随机环境的适应能力，提高安检效率并降低服务成本；所述的排队队长约束是指：要求每个时段末的队伍长度期望值不得超过规定限制；所述的优化目标是指：目标函数：min.VT＝∑iVTi，其中：VT为所有服务台的总工作时间之和，VTi＝∑tWi,t为服务台i的总工作时间；决策变量为：Wi,t为服务台i在t时段是否工作，为0-1变量，0为不工作，1为工作；Pi,t为服务台i在t时段位于哪个节点工作，为正整数变量；约束条件包括：①服务台的累计工作时间有递推关系：②服务台当已开始工作，则满足：③服务台的累计移动时间满足：④服务台当连续工作Hmax个时段，必须休息一个时段：⑤每时段末队长不超过上限：Lj,t≤Lmax；⑥每时段末队长有递推关系：Lj,0＝0,Lj,t＝PSFFALj,t-1,λj,t,sj,t,μj,t,Δt；⑦每时段每个节点至少一个服务台：其中：Hi,t为服务台i在t时段末的连续工作时段数，Hmin和Hmax为服务台连续工作的最短和最长时段数，Ri,t为服务台i在t时段末距离到达目标节点的时段数，tmove为在两个节点之间移动所需的时段数，diffa,b在整数a，b不同时取1，相同时取0，表达服务台是否发生移动，Lj,t为排队节点j在t时段末的期望队长，Lmax为时段末最大队长的阈值约束，λj,t为节点j在t时段的顾客到达率，sj,t为节点j在t时段的工作服务台个数，μj,t为节点j在t时段服务台的服务速率，Δt为时段的长度；i≤F+M,j≤N,t≤T，F为固定节点工作的服务台总数，M为可移动的服务台总数，N为总排队节点数，T为总工作时段数；所述的逐点稳态流近似方法将分布式排队系统的随机性转化为期望值是指：通过流平衡公式左侧Lt-1ρ+λt·Δt和右侧Ltρ+μt·st·ρ·Δt，基于数值二分法，ρ＝min+max2，min＝0，max＝1，当左侧右侧时令max＝ρ；当左侧右侧时令min＝ρ；当|左侧-右侧|误差e，输出中间变量ρ和期望值Lt，否则循环执行上述步骤，Lρ是非时变的稳态下由经典排队论导出的队长公式，视不同的随机系统而定；所述的遗传算法与模拟退火算法结合的时序优化算法是指：随机生成初始解的种群后，将总工作时间与违反约束的惩罚项之和作为适应度函数，基于个体在种群中适应度的百分数进行概率性保留，并进行时序性交叉遗传运算与变异运算，当新个体适应度提高，则直接接受，否则按照模拟退火的接受准则进行概率性保留；通过重复上述过程，迭代达到预设值时将最终种群中总工作时间最短的可行解作为决策输出。

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