一种无人售货机巡查系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无人售货机领域，具体涉及一种无人售货机巡查系统。
【背景技术】
[0002] 自动售货机是能根据投入的钱币自动付货的机器。主要构成部分有：机体外壳、商 品存货柜、控制主板、钱币识别器、传感器、整机电源和照明系统、制冷制热系统、互联网终 端、可编程控制器（PLC)等。
[0003] 工作人员需要定期对无人售货机进行巡查以保证设备运行正常。而无人售货机往 往分散布置在广阔的地域中，利用巡查车巡查时如果没有一条清晰的较优巡查路线，会造 成大量的燃料和成本浪费。另外，根据每次巡查具体的情况不同，每次的巡查目的地又不尽 相同。因此，如何根据不同的目的地来选择一条能最大限度节约成本的巡查线路，是一个亟 待解决的问题。
【发明内容】
[0004] 针对上述问题，本发明提供一种无人售货机巡查系统。
[0005] 本发明的目的采用以下技术方案来实现：
[0006] -种无人售货机巡查系统，其特征是，包括巡查车和安装在巡查车上的巡查仪；巡 查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巡查目的地以及到达各个目的地的 预计要求时间；
[0008] 处理模块，用于根据本轮次的巡查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] 建立模块：
[0011] 其中，minS为巡查过程中的最低成本；m为当前巡查车的总数；U为目的地数量；b。 为单位距离碳排放成本；ω。为碳排放系数；Φ。为空载时单位距离燃料消耗量；f u为目的 地i (i = 1，2,…，U)到目的地j (j = 1，2,…，U)之间的距离；c为巡查车的载重量；H为巡 查车的最大载重量；Φ#为满载时单位距离燃料消耗量；
!\为巡查车提前到达损失 系数，
为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，T2为巡查车迟到损失系 数
为延迟至时刻〇到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到 损失系数用于考量巡查车到达每一个目的地的准点情况，！\和T 2为人为设定的系数；
[0013] 机会模块：假设共有R个节点，γ U⑴表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素 强度，T^(O) =κ(κ为数值较小的常数），巡查车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方 向，贝1J巡查车k (k = 1，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为：
[0015] 其中，g e Ak;Ak= {0，1，*"，R-1}-Bk表示巡查车k下一步允许选择的点的集 合，随时间呈动态变化，Bk (k = 1，2, 一,m)为第k辆巡查车的禁忌表，用来记录巡查车k 已巡查过的点；的j(t)为启发式因子，表示t时刻由节点i到节点j的期望程度，一般取
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d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Xlj⑴，其满足Xlj (t+Ι) = σ X(t) [I-Xlj⑴]，其中O为 控制变量，得出优化的跟踪素更新规则：
，Fk为第k辆 巡查车在本次循环中所走路径长度，I为跟踪素强度的常数，Δ Κ$〇〇表示在本次循环中第 k辆巡查车在路径（i，j)上留下的跟踪素强度；ζ为跟踪素全局挥发因子，ζ e [0，1]，且 ζ为根据如下公式动态调整的参数
其中ζ_是人 为设定的最小值；A γ (t)表示本次循环中所有巡查车在路径（i，j)上留下的跟踪素强度 的总和；H为可调节系数；
[0020] 初始模块：令迭代次数DD = 0,进行参数初始化，调整各路径跟踪素；产 生一个范围为[0,1]的随机数P，若P <给定常数P。，按照下式选择下一个节点j :
:其中I e Ak;否则根据机会模块中的概率 公式选择下一个节点j，将j加入数组氏中，重复直至所有的节点任务完成，得到模拟算法 的初始集S1;
[0021] 求解模块：从当前的初始集中生成一组新的可行解$，目标值变化量AS = Sj-S1, 若AS < 0,则接受新的可行解Sj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 > 1，则接受$为最优解，否则不接受新的可行解，最优解仍 为s1;
[0022] 判断模块：当前最优解小于某一特定值时，进行跟踪素更新；如果本轮列表氏中 无数据更新，贝 1J产生一个[0, 1]范围的随机数11，若efe；；+，…，e; iC u < e Je2+，…，e;，则 选择概率为^的候选巡查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 < DDniax，根 据跟踪素更新规则，按照公式N(t+1) =N(t).v进行清空氏列表，其中ve [0，1]，回到初 始模块，重新产生随机数P ;若DD = DDniax，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，考虑了巡查过程中的各种成 本因素，寻优效果好、求解效率高、性能稳定，增强了全局搜索能力，能最大限度地节省巡查 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 制，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，还可以根据以下附图获得 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_2 ;建立模块-4 ;机会模块-6 ;更新模块-7 ;初始模块-9 ;求 解模块-11 ;判断模块-13 ;生成模块-15。
【具体实施方式】
[0028] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0029] 如图1所示的一种无人售货机巡查系统，包括巡查车和安装在巡查车上的巡查 仪；巡查仪具体包括信号模块2、处理模块和生成模块15 ;
[0030] 信号模块2,用于接收用户输入的本轮次的多个巡查目的地以及到达各个目的地 的预计要求时间；
[0031] 处理模块，用于根据本轮次的巡查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：
[0032] 建立模块4 :
[0034] 其中，minS为巡查过程中的最低成本；m为当前巡查车的总数；U为目的地数量；b。 为单位距离碳排放成本；ω。为碳排放系数；Φ。为空载时单位距离燃料消耗量；f u为目的 地i (i = 1，2,…，U)到目的地j (j = 1，2,…，U)之间的距离；c为巡查车的载重量；H为巡 查车的最大载重量；Φ#为满载时单位距离燃料消耗量；
!\为巡查车提前到达损失 系数，
为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，T2为巡查车迟到损失系 数
为延迟至时刻〇到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到 损失系数用于考量巡查车到达每一个目的地的准点情况，！\和T 2为人为设定的系数；
[0036] 机会模块6 :假设共有R个节点，γ ^ (t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪 素强度，T^(O) =K(K为数值较小的常数），巡查车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移 方向，贝1J巡查车k (k = 1，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为：
[0038] 其中，g e Ak;Ak= {0，1，