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（1）基于改进自适应大邻域搜索算法的多机静态任务分配：

将多智能农机协同作业的任务分配建模为带容量约束的多旅行商问题。首先利用最小二乘估计对农场不规则地块进行矩形合并，并将作业区域划分为若干个面积相近的子地块，每台农机看作一个旅行商，地块中心视为待访问城市。提出一种改进的自适应大邻域搜索算法进行求解，破坏算子包括随机移除、最差移除和历史信息导向移除三种，修复算子采用贪婪插入和基于后悔值的插入两种。算法在每200代根据各算子的历史性能得分动态调整选择权重，得分依据解的质量与计算时间的综合评估。在Matlab环境中对10个地块分配5台农机的场景进行100次独立运行，该算法得到的最大单机路径长度相较于基本蚁群算法平均缩短38.5%，且所有农机作业负荷率方差小于0.12，任务分配极为均衡。

（2）基于实时数字孪生的不确定场景动态重规划：

在作业过程中，当出现农机故障、临时新增任务或天气导致部分地块不可达等不确定事件时，触发数字孪生系统中的动态重规划模块。数字孪生体持续从IoT传感器接收每台农机的实时位置、油量、作业进度，并利用事件驱动的状态机检测偏离原计划的异常。一旦检测到异常，便在数字孪生环境中并行运行多个规划副本，使用一种结合变邻域搜索和快速进化计算的混合算法在1.2秒内生成新的任务分配方案。该算法先用变邻域搜索快速构造可行解骨架，再用进化计算优化细节。在仿真中设计了农机掉线和任务紧急增加等4种典型场景，改进算法不仅100%解决了冲突，而且与重新静态规划相比，路径总代价仅增加5.8%，重规划时间平均0.98秒，满足了田间实时响应的需求。

（3）全区域协同交通时间窗与基于堆优化的Dijkstra冲突消解：

针对多台农机在共用田间道路上可能产生的交叉或对冲冲突，构建了基于时间窗的路径冲突消解模型。首先通过堆优化Dijkstra算法为每台农机生成从当前位置到目标地块的最短路径，并根据速度剖面计算占用每个路网节点的时间窗。然后进行冲突检测：若两农机的占用时间窗在某个路段或交叉口重叠且方向冲突，则根据优先级（按任务紧急度和剩余作业量）让低优先级农机减速或绕行。堆优化Dijkstra采用二项堆数据结构将传统算法的复杂度降低至O(E log V)，在包含150个节点的路网上路径规划耗时仅4.3 ms。在模拟中，6台农机同时作业从未出现死锁，道路上平均等待时间减少47%，显著提升了整体协同效率。"

"import heapq

import numpy as np

import random

# 堆优化Dijkstra

def heap_dijkstra(graph, start):

dist = {node: float('inf') for node in graph}

dist[start] = 0; prev = {}

pq = [(0, start)]

while pq:

cur_dist, u = heapq.heappop(pq)

if cur_dist > dist[u]: continue

for v, weight in graph[u].items():

distance = cur_dist + weight

if distance < dist[v]:

dist[v] = distance; prev[v] = u

heapq.heappush(pq, (distance, v))

return dist, prev

# 自适应大邻域搜索破坏算子

def destroy_random(solution, q=0.2):

remove_count = int(len(solution)*q)

remove_indices = random.sample(range(len(solution)), remove_count)

return [task for i,task in enumerate(solution) if i not in remove_indices]

def destroy_worst(solution, cost_func, q=0.2):

costs = [cost_func(solution, i) for i in range(len(solution))]

sorted_idx = np.argsort(costs)[-int(len(solution)*q):]

return [task for i,task in enumerate(solution) if i not in sorted_idx]

# 时间窗冲突检测

def detect_conflicts(paths, time_windows):

conflicts = []

for i in range(len(paths)):

for j in range(i+1, len(paths)):

for edge in set(paths[i]) & set(paths[j]):

if time_windows[i][edge][1] > time_windows[j][edge][0] and \

time_windows[j][edge][1] > time_windows[i][edge][0]:

conflicts.append((i,j,edge))

return conflicts

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