基于Agent交互协议的施工运输管理模型

2023-10-05 理论教育版权反馈

【摘要】：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。

根据现场施工运输管理和资源受限项目调度问题的实际情况，施工进度可视为时间目标，施工运输工具及空间可视为运输资源，有限的运输资源可视为约束条件。根据项目任务分解的基本原则，对施工项目进行WBS分解，施工运输范围规定的工作可分解为工作包，视为任务。根据广义优先关系描述的四种类型的时序关系，用邻接矩阵G表示时序约束，用资源池进行资源约束。

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。根据循环、迭代、搜索等寻优流程，获得运输资源约束的施工进度计划和资源分布情况。

使用BIM应用软件批量导出的施工信息可作为各个模型计算的初始化数据。其中施工信息模型主要包括由任务分解信息和施工进度信息组成的施工过程信息模型以及资源信息模型。

根据施工工序和运输任务之间的对应规则，将施工工序的时间约束作为运输任务的时间窗，以含时间窗外惩罚成本的运输总成本最低为目标函数，建立工艺约束车辆调度模型。基于Agent模型的交互机制实现资源受限项目调度模型和工艺约束车辆调度模型的消息传递和协商机制，将Agent间的消息传递分为接收、解释、处理、转换和发送等环节，通过合同网协议建立资源受限项目调度的施工工序Agent群体和工艺约束车辆调度的运输任务Agent群体之间的冲突判断和协商交互机制。(www.chuimin.cn)

结合水平运输管理的实际需求，根据关键路径、次关键路径以及其他路径的标志，在不影响第一时间目标的前提下，对其他路径上的资源进行均衡配置，即视资源均衡为第二目标。以此建立含逆向反推计算关键路径、关键任务的资源和历时的相关性分析及优化模型，以及非关键任务资源均衡的资源约束动态调度管理机制。

在eclipse环境下用Java语言进行编程，并设置Excel数据导入和导出接口，针对需要控制的运输资源进行有效管理，如运输设备、操作场地、运输人员等运输资源在满足施工工艺约束的条件下，获得符合施工运输管理目标的资源约束施工进度计划、水平运输计划、资源分布情况，以及资源与工期的优化方案。

基于Agent交互协议的施工运输管理模型

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