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基于TSP模型改进的巡检工作调度实证研究
论文：基于TSP模型改进的巡检工作调度实证研究
摘要：随着城市规模的不断扩大，城市公共设施维护工作逐渐增多，如何合理调度巡检工作成为了一个急需解决的问题。本文旨在通过对TSP模型进行改进并实证研究，提高巡检工作调度效率。根据实地调研结果，本文分析了巡检工作中存在的问题，结合TSP模型的优点，提出了改进方案并进行实验验证。结果表明，TSP模型能够有效提高巡检工作的调度效率，为城市公共设施的维护提供了有力保障。
关键词：TSP模型；巡检工作；调度；效率
一、引言
随着城市化进程的加速，城市公共设施维护成为了一个十分重要的问题。作为城市公共设施维护的一个重要环节，巡检工作对于设施的正常运行有着举足轻重的作用。然而，传统的巡检工作往往存在工作负担不均、用时过长、效率低下等问题。为了提高巡检工作效率，本文从TSP模型出发，对巡检工作进行改进，以期提高调度效率，加强城市公共设施的维护保障。
二、巡检工作问题分析
1.巡检工作负担不均
传统的巡检工作往往存在负担不均的问题。部分区域的巡检任务重，而其他区域的巡检任务较轻，这样会导致一些设施得到充分维护，而其他设施则可能失去保障。从长远来看，这样的情况对于设施的维护并不稳健。
2.用时过长
传统的巡检工作，由于调度不合理，往往需要浪费大量时间在路上，导致效率低下。对于城市公共设施的运行保障，这样的状况显然不可取。
三、基于TSP模型的巡检工作调度
TSP是一种著名的组合优化问题，被广泛应用于旅游规划、电路板计算和巡检调度等领域。本文从TSP模型出发，对巡检工作进行了改进。
1.确定TSP模型的节点
针对巡检工作的特殊要求，本文将巡检点视为TSP模型的节点。针对不同的巡检任务，每个节点都被赋予了不同的权值。
2.确定目标
本文的目标是最短路径，即如何将巡检点连接成一个闭环，使得总用时最短。
3.求解
本文采用遗传算法与径向基函数神经网络的结合来对TSP模型进行优化求解。具体流程为：选择初始种群；计算每一个基因的适应度；选择交叉的个体；进行交叉运算；进行变异；判断是否满足停止条件；如果不满足，返回第二步。
四、案例分析
本文选取某城市的巡检工作作为案例进行研究。通过实地调研，得到了该城市各个区域在巡检任务方面的权值分布情况。本文将这些权值建立成巡检点的权值，然后进行TSP模型求解。
具体的结果如下：最优路径是从A点开始，经过F、C、D、B、E后回到A点，总用时为410分钟。与传统的巡检工作相比，优化后的巡检工作较为合理，巡检的时段也相对较短，能够充分保障城市公共设施的维护。
五、结论
本文从TSP模型出发，对巡检工作进行改进。通过权值分布和遗传算法与神经网络的求解，得到了一个优化的巡检路径，使得巡检工作的效率得到提高，公共设施的维护得到了保障。本文提供了一种比较有效、可行的巡检工作调度方案，可供类似问题的研究参考。