本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

作業(yè)生產(chǎn)是油田工作中的重要環(huán)節(jié)，其安全性和時(shí)效性直接影響著采油廠的經(jīng)濟(jì)效益。采油廠作業(yè)生產(chǎn)過程，需要利用特種車輛為作業(yè)生產(chǎn)過程提供設(shè)備或物源，因此特種車輛調(diào)度的合理高效性直接影響著作業(yè)生產(chǎn)的時(shí)效性和安全性。在現(xiàn)階段采油廠作業(yè)生產(chǎn)過程中，主要根據(jù)現(xiàn)場工作人員的多年經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行特車調(diào)度。然而由于采油廠作業(yè)生產(chǎn)任務(wù)數(shù)量多、分布廣、需車類型不一、車輛供給量不足等造成特車調(diào)度過程較為復(fù)雜，而人工經(jīng)驗(yàn)有限，往往會(huì)造成特種車輛的利用率較低、作業(yè)生產(chǎn)時(shí)效性差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，開發(fā)了一種靜態(tài)與動(dòng)態(tài)結(jié)合的基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特種車輛智能優(yōu)化系統(tǒng)，能夠提高特車的調(diào)度效果、確保作業(yè)生產(chǎn)的時(shí)效性。

本發(fā)明所采取的技術(shù)方案為：

一種基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：

輔助決策模塊、手機(jī)通訊模塊和智能手持終端；

所述輔助決策模塊包括靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)和動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)：

所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)，用于分別采用人工經(jīng)驗(yàn)和基于智能靜態(tài)優(yōu)化算法的調(diào)度方法生成靜態(tài)派車方案，并自動(dòng)對(duì)比不同靜態(tài)派車方案的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)，獲得最優(yōu)靜態(tài)派車方案；

所述動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)，用于分別采用人工經(jīng)驗(yàn)和基于智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法的調(diào)度方法生成動(dòng)態(tài)派車方案，并自動(dòng)對(duì)比不同動(dòng)態(tài)派車方案的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)，獲得最優(yōu)動(dòng)態(tài)派車方案；

所述手機(jī)通訊模塊，用于接收所述智能手持終端上報(bào)的車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息以及向所述智能手持終端發(fā)送所述最優(yōu)靜態(tài)派車方案和所述最優(yōu)動(dòng)態(tài)派車方案。

智能手持終端，包括智能手機(jī)，通過GPRS無線方式與上述特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)通信，作業(yè)生產(chǎn)人員可通過操作該智能手持終端實(shí)時(shí)獲取派車方案信息并上報(bào)車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息。

所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)通過嵌入基于改進(jìn)K-means—遺傳算法的智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車的多目標(biāo)多優(yōu)先級(jí)智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度。

所述的基于改進(jìn)K-means—遺傳算法的智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法依次含有以下步驟：

（1）在滿足車輛工作時(shí)間和任務(wù)需車特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，以車輛使用總數(shù)最少為整體目標(biāo)，以組內(nèi)行車距離最短為局部目標(biāo)，采用加入任務(wù)分組數(shù)目限定和分組合理性評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的改進(jìn)K-means算法對(duì)需車任務(wù)優(yōu)化分組。

由于每組最多包含三個(gè)任務(wù)，可以根據(jù)上報(bào)的第m類任務(wù)數(shù)N_m，確定分組范圍約束條件，取該范圍內(nèi)的每一個(gè)整數(shù)值K_m遍歷，解決了算法只能求解確定分組的任務(wù)劃分問題的約束，任務(wù)分組的約束條件表示為：

（1）

組合理性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)通過比較第i個(gè)任務(wù)組的組內(nèi)平均距離d_i與所有任務(wù)組的平均距離D的大小判斷分組的合理性，克服了算法易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，分組合理性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)表示為：

（2）

（2）在滿足現(xiàn)有各車型數(shù)量上限要求的基礎(chǔ)上，以任務(wù)完成總數(shù)最大為主要目標(biāo)，以完成任務(wù)油井的總產(chǎn)油量最大為輔助目標(biāo)，采用在變異算子后加入裂變算子的改進(jìn)遺傳算法擇優(yōu)選擇任務(wù)組。

所述動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進(jìn)遺傳算法的智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車的單目標(biāo)局部智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度。

所述的基于鄰域交叉策略的改進(jìn)遺傳算法的智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法依次含有以下步驟：

（1）針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較少的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于順路原則的動(dòng)態(tài)插入法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，修改當(dāng)前派車方案；

（2）針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較多的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，修改當(dāng)前的派車方案。

所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的用戶網(wǎng)頁操作界面采用VS2010軟件開發(fā)工具、C#語言、.Net框架、Oracle數(shù)據(jù)庫，以Web表單顯示的形式設(shè)計(jì)。

所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)還包括信息管理模塊、衛(wèi)星定位模塊和審核查詢模塊，實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車調(diào)度過程一體化管理。

所述信息管理模塊通過建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，完成任務(wù)信息管理（如添加、刪除與更新）和車輛信息管理（如更新）；所述衛(wèi)星定位模塊利用GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲取特車和任務(wù)的地理位置信息；所述審核查詢模塊，用于審核特車和任務(wù)信息的準(zhǔn)確性并查詢?nèi)蝿?wù)和特車的相關(guān)信息。

所述輔助決策模塊主要包括靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能、動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能、調(diào)度結(jié)果顯示功能、指標(biāo)對(duì)比結(jié)果現(xiàn)實(shí)功能、方案選擇功能。所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能和動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度模塊功能通過調(diào)用相應(yīng)的子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)特車智能優(yōu)化調(diào)度方案的生成。

所述智能手持終端包括智能手機(jī)，所述智能手機(jī)內(nèi)設(shè)有輸入和接收模塊、語音提醒模塊，作業(yè)生產(chǎn)人員通過智能手持終端向所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)上報(bào)車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息以及接收所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)發(fā)送的所述最優(yōu)靜態(tài)派車方案和所述最優(yōu)動(dòng)態(tài)派車方案。

由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明取得的有益效果為：

1、通過使用該采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，提高了作業(yè)生產(chǎn)的時(shí)效性。

2、嵌入在系統(tǒng)中的特車靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度和動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度相結(jié)合的優(yōu)化調(diào)度方法，提高采油廠作業(yè)生產(chǎn)特種車輛的利用率和作業(yè)生產(chǎn)的效益、避免了作業(yè)事故的發(fā)生。

3、通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)的獲取任務(wù)和車輛狀態(tài)信息，并及時(shí)將派車方案下發(fā)給各部門和操作人員，提高了采油廠作業(yè)生產(chǎn)可靠性和智能化程度。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例公開的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例公開的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的輔助決策模塊的實(shí)施流程圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實(shí)施例開發(fā)了一種靜態(tài)與動(dòng)態(tài)結(jié)合的基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特種車輛智能優(yōu)化系統(tǒng)，能夠提高特車的調(diào)度效果、確保作業(yè)生產(chǎn)的時(shí)效性。以下進(jìn)行結(jié)合附圖進(jìn)行詳細(xì)描述。

本發(fā)明實(shí)施例公開的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：

輔助決策模塊、手機(jī)通訊模塊和智能手持終端；

所述輔助決策模塊包括靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)和動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)：

所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)，用于分別采用人工經(jīng)驗(yàn)和基于智能靜態(tài)優(yōu)化算法的調(diào)度方法生成靜態(tài)派車方案，并自動(dòng)對(duì)比不同靜態(tài)派車方案的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)，獲得最優(yōu)靜態(tài)派車方案；

所述動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)，用于分別采用人工經(jīng)驗(yàn)和基于智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法的調(diào)度方法生成動(dòng)態(tài)派車方案，并自動(dòng)對(duì)比不同動(dòng)態(tài)派車方案的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)，獲得最優(yōu)動(dòng)態(tài)派車方案；

所述手機(jī)通訊模塊，用于接收所述智能手持終端上報(bào)的車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息以及向所述智能手持終端發(fā)送所述最優(yōu)靜態(tài)派車方案和所述最優(yōu)動(dòng)態(tài)派車方案。

智能手持終端，包括智能手機(jī)，通過GPRS無線方式與上述特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)通信，作業(yè)生產(chǎn)人員可通過操作該智能手持終端實(shí)時(shí)獲取派車方案信息并上報(bào)車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息。

所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)通過嵌入基于改進(jìn)K-means—遺傳算法的智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車的多目標(biāo)多優(yōu)先級(jí)智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度。

所述的基于改進(jìn)K-means—遺傳算法的智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法依次含有以下步驟：

（1）在滿足車輛工作時(shí)間和任務(wù)需車特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，以車輛使用總數(shù)最少為整體目標(biāo)，以組內(nèi)行車距離最短為局部目標(biāo)，采用加入任務(wù)分組數(shù)目限定和分組合理性評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的改進(jìn)K-means算法對(duì)需車任務(wù)優(yōu)化分組。

由于每組最多包含三個(gè)任務(wù)，可以根據(jù)上報(bào)的某類任務(wù)數(shù)N_m，確定分組范圍約束條件，取該范圍內(nèi)的每一個(gè)整數(shù)值K_m遍歷，解決了算法只能求解確定分組的任務(wù)劃分問題的約束，任務(wù)分組的約束條件表示為：

（1）

組合理性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)通過比較第i個(gè)任務(wù)組的組內(nèi)平均距離d_i與所有任務(wù)組的平均距離D的大小判斷分組的合理性，克服了算法易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，分組合理性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)表示為：

（2）

（2）在滿足現(xiàn)有各車型數(shù)量上限要求的基礎(chǔ)上，以任務(wù)完成總數(shù)最大為主要目標(biāo)，以完成任務(wù)油井的總產(chǎn)油量最大為輔助目標(biāo)，采用在變異算子后加入裂變算子的改進(jìn)遺傳算法擇優(yōu)選擇任務(wù)組。

所述動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進(jìn)遺傳算法的智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車的單目標(biāo)局部智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度。

所述的基于鄰域交叉策略的改進(jìn)遺傳算法的智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法依次含有以下步驟：

（1）針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較少的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于順路原則的動(dòng)態(tài)插入法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，修改當(dāng)前派車方案；

（2）針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較多的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，通修改當(dāng)前的派車方案。

所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的用戶網(wǎng)頁操作界面采用VS2010軟件開發(fā)工具、C#語言、.Net框架、Oracle數(shù)據(jù)庫，以Web表單顯示的形式設(shè)計(jì)。

所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)還包括信息管理模塊、衛(wèi)星定位模塊和審核查詢模塊，實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車調(diào)度過程一體化管理。

所述信息管理模塊通過建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，完成任務(wù)信息管理（如添加、刪除與更新）和車輛信息管理（如更新）；所述衛(wèi)星定位模塊利用GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲取特車和任務(wù)的地理位置信息；所述審核查詢模塊，用于審核特車和任務(wù)信息的準(zhǔn)確性并查詢?nèi)蝿?wù)和特車的相關(guān)信息。

所述輔助決策模塊主要包括靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能、動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能、調(diào)度結(jié)果顯示功能、指標(biāo)對(duì)比結(jié)果現(xiàn)實(shí)功能、方案選擇功能。所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能和動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度模塊功能通過調(diào)用相應(yīng)的子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)特車智能優(yōu)化調(diào)度方案的生成。

所述智能手持終端包括智能手機(jī)，所述智能手機(jī)內(nèi)設(shè)有輸入和接收模塊、語音提醒模塊，作業(yè)生產(chǎn)人員通過智能手持終端向所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)上報(bào)車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息以及接收所述優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)發(fā)送的所述最優(yōu)靜態(tài)派車方案和所述最優(yōu)動(dòng)態(tài)派車方案。

下面結(jié)合附圖1、附圖2對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明，需要說明的是，本發(fā)明并不局限于這些實(shí)施例。

如圖1所示，本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：信息管理模塊，通過建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，完成任務(wù)添加、刪除與更新、現(xiàn)有車輛信息更新這兩部分功能；衛(wèi)星定位模塊，利用GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲取特車和任務(wù)的地理位置信息；手機(jī)通訊模塊，用于向相關(guān)人員發(fā)送派車方案信息和接收車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息；輔助決策模塊，用于根據(jù)需求智能生成派車方案；審核查詢模塊，用于審核特車和任務(wù)信息的準(zhǔn)確性并查詢?nèi)蝿?wù)和特車的相關(guān)信息；智能手持終端，用于實(shí)時(shí)接收派車任務(wù)和發(fā)送車輛及任務(wù)更新信息。

其中，輔助決策模塊包括：

靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)，分別采用人工經(jīng)驗(yàn)和基于智能靜態(tài)優(yōu)化算法的調(diào)度方法生成次日派車方案，并自動(dòng)對(duì)比不同派車方案的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)，獲得最優(yōu)靜態(tài)派車方案；

動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)，分別采用人工經(jīng)驗(yàn)和基于智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法的調(diào)度方法修改當(dāng)日不合理派車方案，并自動(dòng)對(duì)比不同派車方案的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)，獲得最優(yōu)動(dòng)態(tài)派車方案；

其中，融入在采油廠作業(yè)運(yùn)行管理平臺(tái)中的用戶網(wǎng)頁操作界面，可實(shí)現(xiàn)任務(wù)和特車信息管理、任務(wù)地理位置獲取、優(yōu)化派車方案生成、信息查詢和派車方案下發(fā)這幾個(gè)部分智能一體化管理功能。

智能手持終端，包括智能手機(jī)，通過GPRS無線方式與上述特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)通信，作業(yè)生產(chǎn)人員可通過操作該智能手持終端實(shí)時(shí)獲取派車方案信息并上報(bào)任務(wù)更新信息。

所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)通過嵌入基于改進(jìn)K-means—遺傳算法的智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法可實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車的多目標(biāo)多優(yōu)先級(jí)智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度。

所述基于改進(jìn)K-means—遺傳算法的智能靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法依次含有以下步驟：

（1）在滿足車輛工作時(shí)間和任務(wù)需車特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，以車輛使用總數(shù)最少為整體目標(biāo)，以組內(nèi)行車距離最短為局部目標(biāo)，采用加入任務(wù)分組數(shù)目限定和分組合理性評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的改進(jìn)K-means算法對(duì)需車任務(wù)優(yōu)化分組。

（2）在滿足現(xiàn)有各車型數(shù)量上限要求的基礎(chǔ)上，以任務(wù)完成總數(shù)最大為主要目標(biāo)，以完成任務(wù)油井的總產(chǎn)油量最大為輔助目標(biāo)，采用在變異算子后加入裂變算子的改進(jìn)遺傳算法擇優(yōu)選擇任務(wù)組。

所述動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進(jìn)遺傳算法的智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法可實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車的單目標(biāo)局部智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度。

所述的基于鄰域交叉策略的改進(jìn)遺傳算法的智能動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法依次含有以下步驟：

（1）針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較少的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于順路原則的動(dòng)態(tài)插入法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，修改當(dāng)前派車方案；

（2）針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較多的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，修改當(dāng)前的派車方案。

所述用戶網(wǎng)頁操作界面采用VS2010軟件開發(fā)工具、C#語言、.Net框架、Oracle數(shù)據(jù)庫，以Web表單顯示的形式設(shè)計(jì)，包括信息管理模塊、衛(wèi)星定位模塊、輔助決策模塊、手機(jī)通信模塊和審核查詢模塊，實(shí)現(xiàn)采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車調(diào)度過程一體化管理。

所述信息管理模塊通過建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，完成任務(wù)添加、刪除與更新、現(xiàn)有車輛信息更新這兩部分功能；所述衛(wèi)星定位模塊利用GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲取特車和任務(wù)的地理位置信息；所述手機(jī)通訊模塊，用于向相關(guān)人員發(fā)送派車方案信息和接收車輛及任務(wù)狀態(tài)更新信息；所述審核查詢模塊，用于審核特車和任務(wù)信息的準(zhǔn)確性并查詢?nèi)蝿?wù)和特車的相關(guān)信息。

所述輔助決策模塊主要包括靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能、動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能、調(diào)度結(jié)果顯示功能、指標(biāo)對(duì)比結(jié)果現(xiàn)實(shí)功能、方案選擇功能。所述靜態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度功能和動(dòng)態(tài)特車優(yōu)化調(diào)度模塊功能通過調(diào)用相應(yīng)的子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)特車智能優(yōu)化調(diào)度方案的生成。

所述智能手持終端包括智能手機(jī)，所述智能手機(jī)內(nèi)設(shè)有輸入和接收模塊、語音提醒模塊，作業(yè)生產(chǎn)人員可通過智能手持終端接收系統(tǒng)的派車方案信息和向系統(tǒng)發(fā)送實(shí)時(shí)的任務(wù)更新信息。

綜上所述，本發(fā)明提出的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度實(shí)現(xiàn)了采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度過程一體化管理，達(dá)到了提高了采油廠作業(yè)生產(chǎn)時(shí)效性的目的。

如附圖1和附圖2所示，本發(fā)明的大致工作流程為：

（1）系統(tǒng)管理人員通過操作車輛地理信息模塊利用衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲取車輛和作業(yè)生產(chǎn)任務(wù)的地理位置信息并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中；

（2）作業(yè)生產(chǎn)小隊(duì)負(fù)責(zé)人員錄入次日的作業(yè)生產(chǎn)任務(wù)需車信息并保存到數(shù)據(jù)庫；

（3）特車大隊(duì)負(fù)責(zé)人員錄入和修改特種車輛相關(guān)信息并保存到數(shù)據(jù)庫中；

（4）特車調(diào)度負(fù)責(zé)人員調(diào)用靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)生成次日派車單。通過調(diào)用次日需車任務(wù)的信息，分別采用人工和智能的調(diào)度方法生成派車方案，查詢不同調(diào)度方案下的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)從而選擇較優(yōu)的派車方案，并發(fā)送給生產(chǎn)辦審核。其中，智能調(diào)度方法通過嵌入基于改進(jìn)K-means—遺傳算法的多目標(biāo)多優(yōu)先級(jí)智能優(yōu)化調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化調(diào)度方案的生成，該方法依次含有以下步驟：

①首先，在滿足車輛工作時(shí)間的基礎(chǔ)上，以車輛使用總數(shù)最少為整體目標(biāo)，以組內(nèi)行車距離最短為局部目標(biāo)，針對(duì)各類需求不同的任務(wù)采用改進(jìn)K-means算法對(duì)任務(wù)優(yōu)化分組；

②其次，在滿足現(xiàn)有各車型車輛數(shù)量上限的基礎(chǔ)上，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于貪婪修正策略和裂變策略的改進(jìn)遺傳算法擇優(yōu)選擇任務(wù)組；

③最后，以車輛行駛距離最短為目標(biāo)，采用窮舉法對(duì)組內(nèi)任務(wù)合理排序。

（5）當(dāng)作業(yè)生產(chǎn)任務(wù)出現(xiàn)突發(fā)狀況時(shí)，作業(yè)小隊(duì)通過智能手持終端向系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警并發(fā)送任務(wù)狀態(tài)更新信息。特車調(diào)度負(fù)責(zé)人員通過調(diào)用動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度子系統(tǒng)修改當(dāng)日派車單。通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的當(dāng)前派車方案和突發(fā)故障任務(wù)的信息，分別采用人工和智能的調(diào)度方法生成改進(jìn)的派車方案，查詢不同調(diào)度方案下的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)從而選擇較優(yōu)的派車方案，并發(fā)送給生產(chǎn)辦審核。其中，智能調(diào)度方法通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進(jìn)遺傳算法的單目標(biāo)局部動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)調(diào)度方案的智能優(yōu)化調(diào)整，該方法依次含有以下步驟：

①針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較少的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于順路原則的動(dòng)態(tài)插入法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，修改當(dāng)前派車方案；

②針對(duì)需車任務(wù)數(shù)較多的情況，以任務(wù)完成數(shù)最大為目標(biāo)，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對(duì)突發(fā)狀況任務(wù)進(jìn)行處理，修改當(dāng)前的派車方案。

（6）生產(chǎn)辦負(fù)責(zé)人審核通過生成的派車方案后，生成、打印和發(fā)送實(shí)時(shí)的派車方案信息到相關(guān)部門和人員的智能手持終端。

由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明取得的有益效果為：

1、通過使用該采油廠作業(yè)生產(chǎn)特車智能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，提高了作業(yè)生產(chǎn)的時(shí)效性。

2、嵌入在系統(tǒng)中的特車靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度和動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度相結(jié)合的優(yōu)化調(diào)度方法，提高采油廠作業(yè)生產(chǎn)特種車輛的利用率和作業(yè)生產(chǎn)的效益、避免了作業(yè)事故的發(fā)生。

3、通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)的獲取任務(wù)和車輛狀態(tài)信息，并及時(shí)將派車方案下發(fā)給各部門和操作人員，提高了采油廠作業(yè)生產(chǎn)可靠性和智能化程度。

需要進(jìn)一步說明的是，本文所描述的具體實(shí)施例僅僅是針對(duì)本發(fā)明的精神所做的舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例作各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方法替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義范圍。