本研究主要运用人工智能范畴下的启发式算法、仿生算法和基于Agent交互协议模型结构，建构以施工工艺约束为主的水平运输管理和以专项设备约束为主的垂直运输管理的计算模型，并提出相应的应用方法，具体研究方法及技术路线如图1.1所示。......
2025-09-30
基于Agent交互协议的资源配置模型与方法
【摘要】：为了建立施工工序与施工任务之间的有效联系且方便运算，本研究以施工过程和水平施工运输彼此间的约束资源为媒介，建立与资源受限项目调度模型相对应的资源约束车辆调度模型。图4.1施工进度计划与水平运输计划的联系工艺约束的车辆调度问题属于时间窗口约束下的车辆调度问题，运输任务i的时间区间为[ETi，LTi]。
高效的水平运输的目的是保证施工过程能够按照施工进度计划顺利进行。现场施工运输量越大，其对施工过程的影响也越大。如图4.1所示，水平运输计划和施工进度计划有着天然的联系。一个施工工序或者说施工任务可能会被拆分成多个运输任务，多个施工工序也可能被合并成一个运输任务，某些施工工序还可能没有对应的运输任务。
为了建立施工工序与施工任务之间的有效联系且方便运算，本研究以施工过程和水平施工运输彼此间的约束资源为媒介，建立与资源受限项目调度模型相对应的资源约束车辆调度模型。在该模型中，为了确保施工进度不受施工运输的影响，对运输车辆进行一定量的预留设置，使车辆调度方案具有一定的弹性，即设置参数∂会考虑预留量：
式（4-1）中，m为在同一时间内参与运输车辆的总数，Q为标准载重，qi为第i项运输任务的运输载重，[]为整数函数，参数∂取值在（0，1）之间。通常情况下，资源约束条件越多，参与运输的车辆也会增加，∂参数值则越小。
图4.1 施工进度计划与水平运输计划的联系
工艺约束的车辆调度问题属于时间窗口约束下的车辆调度问题，运输任务i的时间区间为[ETi，LTi]。假设运输任务i为图4.1中的运输任务，那么运输任务1不受工艺约束，其时间区间为整个运输计划的时间区间；运输任务2的时间区间为ET2＝min{ETB，ETC，ETD}，LT2＝max{LTB，LTC，LTD}；运输任务3和运输任务4的时间约束区间相同，即ET3＝ET4＝ETE，LT3＝LT4＝LTE。
如果运输任务i的最早开始时间早于对应施工工序内的最早开始时间，即运输车辆提前到达施工现场，可能会占用有限的施工场地资源从而影响施工；如果运输任务i的最晚完成时间晚于对应施工工序内的最晚完成时间，则一定会影响施工进度。因此，采用软时间约束，对过早和过晚到达施工现场设定不同的惩罚成本P（t），如式（4-2）所示。
(https://www.chuimin.cn)
式中，a为运输活动过早开始的惩罚系数，b为运输活动过晚完成的惩罚系数。
资源约束车辆调度的目标是尽可能配合施工进度计划调用运输车辆，在施工工艺约束的时间窗口内实现路径最优。
qik≤Qk
ti＝max（ti1，ti2，…，timi）
ETi≤ti≤LTi
式（4-3）中，CL为运输总成本，ck为车辆k每天产生的费用，tik为车辆k被任务i占用的时间，mi为在运输任务i中投入车辆k的数量，ti为运输任务i的历时，qik和Qk分别为车辆k在运输任务i中的运输载重和车辆k的标准载重。
因此，每辆车每次的运输量在该车的标准载重内，每个运输任务的运输时间为参与运输车辆的最大运输时间，且每个运输任务的运输时间在其对应的施工工艺约束时间范围内。在符合上述约束条件的前提下，车辆调度的目标是运输总成本最低，最低运输成本意味着与施工工序匹配的运输设备配置和运输时间得到优化。
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