对差分进化算法、人工蜂群算法和改进差分进化人工蜂群算法这三种算法的计算性能进行对比分析,结果表明,改进差分进化人工蜂群算法与另外两者相比更具优势。通过差分进化算法改进人工蜂群算法,运用人工蜂群算法避免领域搜索,即通过差分进化人工蜂群算法处理优先级确认问题。以广义优先关系串行调度产生方案获得的工期作为适应度值,并以此改进差分进化人工蜂群算法优先级编码。......
2023-10-05
垂直运输管理中的资源可定义为可以利用并最终创造价值的时间、空间、人力、物力、财力等。管理的最终目的也是充分利用资源,以较少的资源实现垂直运输的优化管理。
时间、人力以及财力资源的配置方案可通过垂直运输过程的时间和成本计算模型获得。空间资源的配置方案则基于缓存节点、库存节点等信息构建;物力资源主要是指垂直运输工具中的施工电梯和塔吊等大型设备资源。
1)缓存节点信息
在垂直运输管理中,需要为已经从库房发出、等待运输的构件设置一定的存储空间作为缓存节点。为节约施工空间和成本,缓存空间一般不会太大。缓存节点的管理主要是实现对仓库和缓存的管理,记录和更新仓库中运输构件的数量和品种信息。其具体属性名称、属性类型及取值范围如表5.6所示。
表5.6 缓存节点信息表
2)库存节点信息
根据垂直运输的初始计划建立运输构件依次入库的采购计划,库存的主要作用是将构件提前运输入场,保证现场施工不因构件未到位而产生拖延。同时,构件提前入库的时间需要合理掌握,提前太长时间会增加不必要的存储成本,浪费存储空间,造成构件积压。运输构建的库存节点属性如表5.7所示。
表5.7 库存节点信息表(www.chuimin.cn)
3)运输工具信息
运输工具信息涉及垂直运输过程中所有与运输工具相关的内容,包括运输工具名称、运输量(最大运输量、最小运输量、平均运输量)、运输工具故障、出发时间、平均运行速度、故障维修时间、装卸货时间(最长时间、最短时间)、出发地点、目的地等。不同运输工具选择不同的路径对运输时间的影响也会不同,所以需要定义不同运输工具采用不同运输路径的相关概念和属性,具体如表5.8所示。
表5.8 运输工具信息表
资源管理数据实体负责建立和维护关于运输人员排班、运输历时、运输消耗成本、运输工具、运输库存节点和缓存节点等数据。一般而言,要求所有涉及资源运行的数据在资源管理数据实体内存档。完善的资源管理不仅可以大大提高垂直运输效率及资源利用率,降低垂直运输消耗成本,方便各项垂直运输活动,还能帮助参与垂直运输的工作人员发现运输过程中存在的各种问题,从而加以改进。
资源管理数据实体的主要功能是实现运输工具与运输任务实体进行数据交互,缓存节点和库存节点通过仓库查询进行人机交互。而所有参与运输过程的资源(运输工具、人员、缓存节点、库存节点)均需要与运输过程模型进行交互。
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2023-10-05
具有市场结构的多Agent系统一般采用合同网协议。合同网协议是一种动态的任务分配方式,通过任务招标、投标和订立合同进行任务分配。同时,合同网协议也适用于垂直运输管理与水平运输管理的数据交互。......
2023-10-05
表4.2案例运算结果施工进度计划数据表(续表)将资源受限项目调度模型的计算结果输入工艺约束车辆调度模型中,根据工艺约束的时间窗口和运输总成本最低的目标获得水平运输计划。在运输弹性参数=0.86的前提下,平均车载率为57%;如果设=1的话,平均车载率则为66%。在受到4个场地资源约束条件下的时间窗资源约束的车辆调度计划,运输强度较均衡,车载率接近70%,可视为优解。......
2023-10-05
塔吊和施工电梯作为建设工程施工垂直运输的主要设备,与之相关的工程管理研究状况具体如下。塔吊的租赁或购买费用昂贵,施工场地的限制和规避碰撞的要求,多部门协作管理难度大等因素决定了塔吊在垂直运输管理中的重要地位。2)施工电梯运输管理施工电梯一般由临时性施工电梯和永久性使用电梯组成。但由于施工现场的垂直运输受到进度计划、材料供应、天气等因素的影响,施工电梯调度管理的理论研究较少。......
2023-10-05
图1.2本研究的研究框架本研究分别从计算模型、应用方法和案例分析的角度,对建设工程施工运输工艺约束和设备约束进行论述,具体内容如下:建构以改进差分进化人工蜂群算法为快速寻优策略,广义优先关系串行调度为目标函数的资源受限项目调度模型。......
2023-10-05
2)运输系统工程理论的研究现状运输系统工程理论以系统工程理论为基础,通过描述系统元素的特征及功能,反映元素之间及元素与外部环境之间的相互作用而产生的影响,可根据不同的运输系统目标和约束条件提出相应的适用方法。综上所述,从研究问题的复杂性到研究方法的综合性,运输系统工程的研究可根据个体与环境的交互,聚焦核心研究问题,融合学科交叉特征,探索适用的模型和方法。......
2023-10-05
差分进化算法由Price等提出,是一种基于群体进化的算法,具有记忆个体最优解和种群内信息共享等特点,在一定程度上是一种自适应、自组织和自学习的迭代寻优过程。差分进化算法的变异操作使用差分策略,即利用种群中个体之间的差分向量对个体进行扰动,实现个体变异。......
2023-10-05
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