本發(fā)明涉及智能調(diào)度，更具體地說(shuō)，它涉及一種用于煙葉收購(gòu)的數(shù)字化智能總控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在傳統(tǒng)的煙草產(chǎn)業(yè)中，煙葉的加工和制備通常依賴(lài)于人力密集型操作，特別是在煙葉的分級(jí)、篩選和包裝環(huán)節(jié)。管理者往往根據(jù)過(guò)往的工作經(jīng)驗(yàn)和對(duì)煙草重量的估算來(lái)決定參與工作的煙農(nóng)的數(shù)量，以及煙農(nóng)具體被分配到哪些設(shè)備上。然而，傳統(tǒng)的人工管理方式主要依賴(lài)個(gè)人工作經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷煙葉加工的勞動(dòng)力需求，存在主觀性和不確定性，缺乏科學(xué)的分配策略可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備資源或者人力資源利用率低下，或者可能會(huì)導(dǎo)致無(wú)法按時(shí)完成煙草產(chǎn)品的制備，影響交貨時(shí)間。

2、因此，亟須一種用于煙葉收購(gòu)的數(shù)字化智能總控系統(tǒng)以解決上述問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種用于煙葉收購(gòu)的數(shù)字化智能總控系統(tǒng)，解決相關(guān)技術(shù)中xxxxx的技術(shù)問(wèn)題。

2、本發(fā)明提供了一種用于煙葉收購(gòu)的數(shù)字化智能總控系統(tǒng)，包括：

3、煙農(nóng)信息采集模塊，其用于采集m個(gè)煙農(nóng)的煙農(nóng)信息；

4、煙農(nóng)信息包括：唯一標(biāo)識(shí)符、位置、健康狀態(tài)、工作年限、已分配工作量和最大工作量；

5、設(shè)備信息采集模塊，其用于采集n個(gè)煙草加工設(shè)備的設(shè)備信息；

6、設(shè)備信息包括：唯一標(biāo)識(shí)符、位置、當(dāng)前負(fù)載、最大處理能力、能耗值和維護(hù)狀態(tài)；

7、適配度模型構(gòu)建模塊，其用于將一個(gè)煙草加工設(shè)備的設(shè)備信息和一個(gè)煙農(nóng)的煙農(nóng)信息輸入到適配度模型，輸出的值表示煙草加工設(shè)備和煙農(nóng)之間的適配度值；

8、煙草加工設(shè)備和煙農(nóng)之間的適配度值的取值范圍在1到10之間；

9、煙農(nóng)分配方案生成模塊，其用于通過(guò)白鯨優(yōu)化算法結(jié)合適配度模型生成煙農(nóng)分配方案；

10、根據(jù)煙農(nóng)分配方案將m個(gè)煙農(nóng)分配到n個(gè)煙草加工設(shè)備。

11、進(jìn)一步地，m和n均為自定義參數(shù)。

12、進(jìn)一步地，煙草加工設(shè)備和煙農(nóng)的唯一標(biāo)識(shí)符通過(guò)唯一正整數(shù)編碼表示。

13、進(jìn)一步地，煙草加工設(shè)備和煙農(nóng)的位置通過(guò)經(jīng)緯度表示，煙草加工設(shè)備的當(dāng)前負(fù)載通過(guò)已經(jīng)分配的煙草重量表示，最大處理能力通過(guò)每小時(shí)加工的煙草重量表示，能耗值通過(guò)每小時(shí)加工耗電值表示，維護(hù)狀態(tài)通過(guò)歷史維修次數(shù)表示，煙農(nóng)的健康狀態(tài)包括：健康和不健康，通過(guò)實(shí)數(shù)編碼表示，已分配工作量通過(guò)已經(jīng)分配的煙草重量表示，最大工作量通過(guò)每天加工的煙草重量表示。

14、進(jìn)一步地，適配度模型包括：第一隱藏層、第二隱藏層和分類(lèi)器；

15、第一隱藏層包括：第一隱藏單元和第二隱藏單元；

16、第一隱藏單元輸入一個(gè)煙草加工設(shè)備的設(shè)備信息，輸出第一向量；

17、第二隱藏單元輸入一個(gè)煙農(nóng)的煙農(nóng)信息，輸出第二向量；

18、第二隱藏層同時(shí)輸入第一向量和第二向量，輸出第三向量；

19、第三向量輸入到分類(lèi)器中，分類(lèi)器的分類(lèi)空間表示煙草加工設(shè)備和煙農(nóng)之間的適配度值；

20、先通過(guò)歐式距離相似度計(jì)算一個(gè)煙草加工設(shè)備的設(shè)備信息和一個(gè)煙農(nóng)的煙農(nóng)信息之間的相似度值，再將該相似度值乘以10作為用于訓(xùn)練適配度模型的一個(gè)訓(xùn)練樣本的預(yù)標(biāo)簽，最后再通過(guò)人工對(duì)預(yù)標(biāo)簽進(jìn)行復(fù)審作為一個(gè)訓(xùn)練樣本的樣本標(biāo)簽，直至獲得q個(gè)訓(xùn)練樣本，其中q為自定義參數(shù)；

21、歐式距離相似度sim的計(jì)算公式如下：

22、

23、其中a表示一個(gè)煙草加工設(shè)備的設(shè)備信息，b表示一個(gè)煙農(nóng)的煙農(nóng)信息，dis表示歐式距離計(jì)算函數(shù)。

24、進(jìn)一步地，適配度模型的計(jì)算公式包括：

25、第一隱藏單元的計(jì)算公式如下：

26、vec1＝sigmoid(w1a+b1)；

27、其中vec1表示第一向量，a表示一個(gè)煙草加工設(shè)備的設(shè)備信息，w1表示第一權(quán)重參數(shù)，b1表示第一偏置參數(shù)，sigmoid表示sigmoid激活函數(shù)；

28、第二隱藏單元的計(jì)算公式如下：

29、vec2＝sigmoid(w2b+b2)；

30、其中vec2表示第二向量，b表示一個(gè)煙農(nóng)的煙農(nóng)信息，w2表示第二權(quán)重參數(shù)，b2表示第二偏置參數(shù)，sigmoid表示sigmoid激活函數(shù)；

31、第二隱藏層的計(jì)算公式如下：

32、

33、其中vec3表示第三向量，表示第一向量的維度數(shù)量，表示第二向量的維度數(shù)量，w3表示第三權(quán)重參數(shù)，b3表示第三偏置參數(shù)，softmax表示softmax激活函數(shù)。

34、進(jìn)一步地，通過(guò)白鯨優(yōu)化算法結(jié)合適配度模型生成煙農(nóng)分配方案，包括以下步驟：

35、步驟s201，隨機(jī)生成符合約束條件的初始化種群，初始化種群的每個(gè)個(gè)體都分配有一個(gè)正整數(shù)編號(hào)，并初始化當(dāng)前迭代次數(shù)t為0，初始化種群中個(gè)體的數(shù)量為u，其中u為自定義參數(shù)；

36、約束條件包括：同一個(gè)煙草加工設(shè)備最多同時(shí)只能分配一個(gè)煙農(nóng)；一個(gè)煙草加工設(shè)備的煙草分配量不能超過(guò)煙草分配量上限，其中煙草分配量上限為自定義參數(shù)；

37、個(gè)體通過(guò)向量編碼表示，向量編碼包括n個(gè)維度，第n個(gè)維度的值通過(guò)實(shí)數(shù)編碼表示，實(shí)數(shù)編碼的整數(shù)部分表示分配的煙農(nóng)的唯一標(biāo)識(shí)符，小數(shù)部分表示煙草分配量，單位為千克，其中1≤n≤n；

38、步驟s202，根據(jù)適配度模型構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算初始化種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值；

39、目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算公式如下：

40、

41、其中fit表示一個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值，n表示煙草加工設(shè)備的數(shù)量，matchn表示一個(gè)個(gè)體的第n個(gè)維度對(duì)應(yīng)的一個(gè)煙草加工設(shè)備的設(shè)備信息和一個(gè)煙農(nóng)的煙農(nóng)信息輸入到適配度模型輸出的煙草加工設(shè)備和煙農(nóng)之間的適配度值，disn表示一個(gè)個(gè)體的第n個(gè)維度對(duì)應(yīng)的一個(gè)煙草加工設(shè)備和一個(gè)煙農(nóng)之間的歐式距離；

42、步驟s203，通過(guò)平衡因子計(jì)算公式獲得平衡因子，當(dāng)平衡因子大于第一閾值，則進(jìn)入步驟s204，否則進(jìn)入步驟s205，第一閾值為自定義參數(shù)；

43、平衡因子bf的計(jì)算公式如下：

44、

45、其中t表示當(dāng)前迭代次數(shù)，t表示最大迭代次數(shù)，b0表示取值范圍為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，t為自定義參數(shù)；

46、步驟s204，通過(guò)探索階段計(jì)算公式變更初始化種群中個(gè)體的向量編碼；

47、步驟s205，通過(guò)開(kāi)發(fā)階段計(jì)算公式變更初始化種群中個(gè)體的向量編碼；

48、步驟s206，通過(guò)鯨落概率計(jì)算公式獲得鯨落概率值，當(dāng)鯨落概率值大于等于平衡因子，則進(jìn)入步驟s207，否則進(jìn)入s208；

49、鯨落概率值wf的計(jì)算公式如下：

50、

51、其中t表示當(dāng)前迭代次數(shù)，t表示最大迭代次數(shù)；

52、步驟s207，通過(guò)鯨落階段計(jì)算公式變更初始化種群中個(gè)體的向量編碼；

53、步驟s208，當(dāng)前迭代次數(shù)加1，當(dāng)滿(mǎn)足迭代終止條件，則輸出初始化種群中適應(yīng)度值最大的個(gè)體作為煙農(nóng)分配方案，否則返回步驟s202繼續(xù)執(zhí)行。

54、進(jìn)一步地，探索階段的計(jì)算公式包括：

55、

56、

57、其中1≤s≤u，1≤p≤n，1≤q≤m，和分別表示第t+1個(gè)迭代次數(shù)和第t個(gè)迭代次數(shù)對(duì)應(yīng)初始化種群中正整數(shù)編號(hào)為s的個(gè)體的矩陣編碼的第p行第q列的元素值，表示第t個(gè)迭代次數(shù)對(duì)應(yīng)初始化種群中隨機(jī)一個(gè)個(gè)體的矩陣編碼的第p行第q列的元素值，r1和r2分別表示第一隨機(jī)數(shù)和第二隨機(jī)數(shù)，r1和r2的取值范圍為0到1，even表示偶數(shù)，odd表示奇數(shù)。

58、進(jìn)一步地，開(kāi)發(fā)階段的計(jì)算公式包括：

59、

60、

61、

62、c1＝2r4(1-t/t)；

63、其中1≤s≤u，1≤p≤n，和分別表示第t+1個(gè)迭代次數(shù)和第t個(gè)迭代次數(shù)對(duì)應(yīng)初始化種群中正整數(shù)編號(hào)為s的個(gè)體的矩陣編碼的第p行的第1列到第q列的元素值，表示第t個(gè)迭代次數(shù)對(duì)應(yīng)初始化種群中隨機(jī)一個(gè)個(gè)體的矩陣編碼的第p行的第1列到第q列的元素值，表示第t個(gè)迭代次數(shù)對(duì)應(yīng)初始化種群中適應(yīng)度值最大的個(gè)體的第p行的第1列到第q列的元素值，c1表示第一隨機(jī)系數(shù)，lf表示飛行因子，r3和r4分別表示第三隨機(jī)數(shù)和第四隨機(jī)數(shù)，r3和r4的取值范圍為0到1，μ和τ表示符合正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，β表示默認(rèn)常數(shù)，賦值為1.5，σ表示平衡參數(shù)。

64、進(jìn)一步地，鯨落階段的計(jì)算公式包括：

65、

66、xstep＝(uplimit-downlimit)*exp(-c2t/t)；

67、c2＝2wf*u；

68、其中1≤s≤u，1≤p≤n，1≤q≤m，和分別表示第t+1個(gè)迭代次數(shù)和第t個(gè)迭代次數(shù)對(duì)應(yīng)初始化種群中正整數(shù)編號(hào)為s的個(gè)體的矩陣編碼的第p行第q列的元素值，表示第t個(gè)迭代次數(shù)對(duì)應(yīng)初始化種群中隨機(jī)一個(gè)個(gè)體的矩陣編碼的第p行第q列的元素值，r5、r6和r7分別表示第五隨機(jī)數(shù)、第六隨機(jī)數(shù)和第七隨機(jī)數(shù)，r5、r6和r7的取值范圍為0到1，xstep表示步長(zhǎng)值，uplimit和downlimit分別表示上限值和下限值，分別賦值為1和k，exp表示自然指數(shù)函數(shù)，c2表示第二隨機(jī)系數(shù)。

69、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)計(jì)算煙草加工設(shè)備與煙農(nóng)之間的適配度，并結(jié)合白鯨優(yōu)化算法自動(dòng)化生成煙農(nóng)分配方案，從而提高設(shè)備資源以及人力資源的利用率。