异构农业机械协同调度优化：基于混合贪婪启发式改进遗传算法的收获-运输场景解决方案

本研究针对农业机械异构参数协同调度难题，提出基于电子地图的异构农机协同调度模型，开发混合贪婪启发式改进遗传算法(HGH-IGA)。通过上海青浦农场实验验证，该方案使20个任务场景下总作业时间降低32.4分钟(优化11.45%)，有效解决收获机与运粮车协同作业效率问题，为智慧农业多机协同作业提供新范式。

　　

在农业机械化与智能化快速发展的背景下，大规模农场作业面临严峻挑战。随着中国北斗导航系统(BDS)和物联网(IoT)技术的普及，农业机械自动化水平显著提升，但多机协同作业效率仍受制于缺乏科学调度策略、建模复杂度高和运营成本高等问题。特别是在收获-运输场景中，异构农机（如不同收割速度的收获机和不同容量的运粮车）的协同调度问题亟待解决，这直接关系到抢收抢种等时效性强的农业生产环节。

上海某研究机构团队在《Information Processing in Agriculture》发表研究，提出基于电子地图的异构农机协同调度集成解决方案。研究采用RTK差分定位技术构建农场电子地图，开发包含路径规划、卸载点生成的协同调度模型，并创新性地提出混合贪婪启发式改进遗传算法(HGH-IGA)。关键技术包括：1）基于拓扑图法的电子地图构建；2）结合Dijkstra算法的路径规划；3）地头卸载点生成方法；4）融合惩罚函数的改进遗传算法优化。

研究结果部分：

1. 算法比较实验显示HGH-IGA在20个任务场景下平均总作业时间较标准遗传算法(GA)降低11.45%；
2. 异构参数验证实验表明，收获机每提升1 km/h收割速度可减少平均作业时间30.80分钟；
3. 协同调度实验证实运粮车货箱容量与卸载点装载次数呈正相关，如8吨容量车辆单次可装载4个卸载点；
4. 案例研究显示三台异构收获机（3/4/5 km/h）在15块田地的协同作业中，作业时间差异控制在0.37小时内。

该研究创新性地建立了异构农机协同调度框架，通过电子地图与改进算法的结合，实现了作业时间最小化目标。HGH-IGA算法通过初始种群优化、自适应评估方法等改进，有效平衡了负载分配。研究不仅为智慧农业多机协同提供了可落地的技术方案，其模型架构还可扩展至施肥、植保等其他农业作业场景。未来研究需进一步解决路径冲突动态调整、机械故障应急调度等问题，以提升系统在实际复杂环境中的鲁棒性。