本发明专利技术公开了一种基于麻雀搜索算法的泡排剂运输车辆路径规划方法，首先，收集气井信息和运输车辆信息；对所有气井和运输车编号；再初始化随机种群，随机生成N个个体作为初始种群；将初始种群划分为发现者和跟随者发现者和跟随者同时作为警戒侦查者，发现者发现食物，跟随者与发现者一起觅食，警戒侦查者，侦察周围环境，发现有危险，放弃捕食行为；更新发现者和跟随者位置；在觅食过程中负责警戒的麻雀发现危险时，放弃当前食物而移动到一个新的位置；当迭代到最大次数后即输出车辆调度计划。采用本发明专利技术的显著效果是，其基于数据驱动的智能算法，能够更加精准的提供泡排剂运输的行车路线及所需载重，降低运输成本的同时提升运输效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
基于麻雀搜索算法的泡排剂运输车辆路径规划方法
[0001]本专利技术涉及智能化气井生产解决方案，具体涉及智能解决气井运输车辆的路径规划方法。
技术介绍
[0002]气井在生产一段时间后，在井底会产生积液，目前提高天然气井开采效率的排水采气方法的工艺主要有：泡沫排水采气、柱塞排水采气、间歇开采排水采气等。目前气田多数所使用的排水采气工艺为泡沫排水采气，造成各个气井对泡排剂需求成为必然；气田众多气井之间路径较为复杂，泡排剂供应站需要组织人员、车辆进行运输，而如何规划调度运输车辆路线成为亟需解决的问题。目前车辆的规划调度是依靠工人的经验进行的，但人为经验要依赖于历史生产数据，劳动强度较大，很难实现长时间的连续计量，数据实时性差，且有可能存在人为虚报和经验偏差的问题；并且，人为经验无法根据气井对泡排剂需求的动态变化，及时更新车辆运输路线。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种基于麻雀搜索算法的泡排剂运输车辆路径规划方法，该方法能较好的解决以上问题，达到精准投放泡排剂量同时提升运输效率，降低运输成本。
[0004]其关键在于按以下步骤进行：
[0005]步骤一、收集气井信息和运输车辆信息；
[0006]步骤二、对所有气井依次编号为1
‑
n，所有运输车辆编号为1
‑
m；
[0007]步骤三、初始化随机种群，随机生成N个个体作为初始种群；
[0008]步骤四、将初始种群划分为M个发现者和N
‑
M个跟随者，N＞M，发现者和跟随者同时作为警戒侦查者，发现者发现食物，跟随者与发现者一起觅食，警戒侦查者，侦察周围环境，发现有危险，放弃捕食行为；
[0009]步骤五、按照如下公式
①
，更新发现者位置；
[0010][0011]公式
①
中：
[0012]为种群中第t+1代中第i个发现者的第d维位置；
[0013]为种群中第t代中第i个发现者的第d维位置；
[0014]exp为自然常数；
[0015]i＝1,2,3,...,M；
[0016]α为(0,1)中的均匀随机数；
[0017]iter
max
为最大迭代次数；
[0018]U为一个符合标准正态分布的随机数；
[0019]R2为[0,1]中的均匀随机数；
[0020]Warn为警戒阈值，取值为[0.5,1.0]；
[0021]步骤六、按照如下公式
②
，更新跟随者位置；
[0022][0023]公式
②
中：
[0024]为种群中第t+1代中第i个跟随者的第d维位置；
[0025]Q为一个符合标准正态分布的随机数；
[0026]exp为自然常数；
[0027]为当前全局最差的位置；
[0028]为当前发现者位置；
[0029]j为第j个追随者,j＝1,2,3,...,N
‑
M；
[0030]为目前发现者所占据的最优位置；
[0031]D为空间的维数；
[0032]rand(
‑
1,1)为产生(
‑
1，1)之间范围内的一个随机数；
[0033]步骤七、在觅食过程中负责警戒的麻雀发现危险时，放弃当前食物而移动到一个新的位置，其按照如下公式
③
进行位置更新：
[0034][0035]公式
③
中：
[0036]β为一个符合标准正太分布的随机数；
[0037]f
i
为当前麻雀个体适应度值；
[0038]f
g
为当前最优适应度值；
[0039]f
w
为最差适应度；
[0040]K为[
‑
1,1]的均匀随机数；
[0041]ε为常数；
[0042]步骤八、迭代步骤五
‑
步骤七到最大迭代次数；
[0043]步骤九、输出车辆调度计划。
附图说明
[0044]图1为某气田的气井分布示意图。
具体实施方式
[0045]以下结合实施例和附图对本专利技术作进一步说明。
[0046]实施例：
[0047]一种基于麻雀搜索算法的泡排剂运输车辆路径规划方法，按以下步骤进行：
[0048]步骤一、收集气井信息和运输车辆信息；
[0049]所述气井信息包括每口气井的位置坐标和每个气井的泡排剂需求量；所述运输车辆信息包括每辆车的最大载重量、续航里程、最大服务时长；
[0050]步骤二、对所有气井依次编号为1
‑
n，所有运输车辆编号为1
‑
m；
[0051]步骤三、初始化随机种群，随机生成N个个体作为初始种群；
[0052]步骤四、将初始种群划分为M个发现者和N
‑
M个跟随者，N＞M，发现者和跟随者同时作为警戒侦查者，发现者发现食物，跟随者与发现者一起觅食，警戒侦查者，侦察周围环境，发现有危险，放弃捕食行为；
[0053]步骤五、按照如下公式
①
，更新发现者位置；
[0054][0055]公式
①
中：
[0056]为种群中第t+1代中第i个发现者的第d维位置；
[0057]为种群中第t代中第i个发现者的第d维位置；
[0058]exp为自然常数；
[0059]i＝1,2,3,...,M；
[0060]α为(0,1)中的均匀随机数；
[0061]iter
max
为最大迭代次数；
[0062]U为一个符合标准正态分布的随机数；
[0063]R2为[0,1]中的均匀随机数；
[0064]Warn为警戒阈值，取值为[0.5,1.0]；
[0065]步骤六、按照如下公式
②
，更新跟随者位置；
[0066][0067]公式
②
中：
[0068]为种群中第t+1代中第i个跟随者的第d维位置；
[0069]Q为一个符合标准正态分布的随机数；
[0070]exp为自然常数；
[0071]为当前全局最差的位置；
[0072]为当前发现者位置；
[0073]j为第j个追随者,j＝1,2,3,...,N
‑
M；
[0074]为目前发现者所占据的最优位置；
[0075]D为空间的维数；
[0076]rand(
‑
1,1)为产生(
‑
1，1)之间范围内的一个随机数；
[0077]步骤七、在觅食过程中负责警戒的麻雀发现危险时，放弃当前食物而移动到一个
新的位置，其按照如下公式
③
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于麻雀搜索算法的泡排剂运输车辆路径规划方法，其特征在于按以下步骤进行：步骤一、收集气井信息和运输车辆信息；步骤二、对所有气井依次编号为1
‑
n，所有运输车辆编号为1
‑
m；步骤三、初始化随机种群，随机生成N个个体作为初始种群；步骤四、将初始种群划分为M个发现者和N
‑
M个跟随者，N＞M，发现者和跟随者同时作为警戒侦查者，发现者发现食物，跟随者与发现者一起觅食，警戒侦查者，侦察周围环境，发现有危险，放弃捕食行为；步骤五、按照如下公式
①
，更新发现者位置；公式
①
中：为种群中第t+1代中第i个发现者的第d维位置；为种群中第t代中第i个发现者的第d维位置；exp为自然常数；i＝1,2,3,...,M；α为(0,1)中的均匀随机数；iter
max
为最大迭代次数；U为一个符合标准正态分布的随机数；R2为[0,1]中的均匀随机数；Warn为警戒阈值，取值为[0.5,1.0]；步骤六、按照如下公式
②
，更新跟随者位置；公式
②
中：为种群中第t+1代中第i个跟随者的第d维位置；Q为一个符合标准正态分布的随机数；exp为自然常数；为当前全局最差的位置；为当前发现者位置；j为第j个追随者,j＝1,2,3,...,N
‑
M；为目前发现者所占据的最优位置；D为空间的维数；rand(
‑
1,1)为产生(
【专利技术属性】
技术研发人员：周建峰，李晓芳，朱运周，崔文豪，刘凯，田小凯，
申请(专利权)人：海默潘多拉数据科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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