摘要：本文針對砂石骨料加工的規(guī)劃問題，分別進(jìn)行場地規(guī)劃和交通規(guī)劃。首先，按照加工產(chǎn)出的不同將加工現(xiàn)場分為3類，分別是混凝土場地、砂石骨料場地和堆石料場，其次，對這3類場地進(jìn)行規(guī)劃，最后，充分考慮水利工程的自然條件，在蟻群算法的基礎(chǔ)上提出局部平滑修正的思想，設(shè)計更加合理的交通路線。對比試驗及其結(jié)果顯示，改進(jìn)后的蟻群算法規(guī)劃了更加合理的路線，可以增強(qiáng)砂石骨料的運輸效果。

關(guān)鍵詞：砂石骨料；加工場地；料場規(guī)劃；交通規(guī)劃

中圖分類號：TV42""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

砂石骨料是制備混凝土等建筑材料的重要原料，在水利工程項目的施工建設(shè)中，就地取材是一種非常理想的選擇[1]。在這個過程中，要充分考慮場地布局、設(shè)備選取、交通規(guī)劃等一系列問題，都屬于砂石骨料加工現(xiàn)場的場地規(guī)劃范疇[2]。合理規(guī)劃可以節(jié)省運輸時間、提高加工效率，從而增加砂石骨料的產(chǎn)量、縮短工程建設(shè)的周期。在本文的研究工作中，首先，分別對混凝土骨料、砂石骨料、堆石料進(jìn)行規(guī)劃，劃分不同的場地并給出相關(guān)的施工方案[3]。其次，根據(jù)改進(jìn)蟻群算法對場地周邊的交通路徑進(jìn)行規(guī)劃，提高交通道路配置的合理性。最后，通過試驗對砂石骨料加工現(xiàn)場的規(guī)劃方法進(jìn)行驗證。

1砂石骨料加工場地料場規(guī)劃

本文依托水利工程項目的自然條件加工砂石骨料，并對河道及周圍邊坡區(qū)域的原石骨料進(jìn)行開采，在現(xiàn)場規(guī)劃場地進(jìn)行分品類加工。將加工場地劃分為3類，如圖1所示。

由圖1可知，根據(jù)水利工程的砂石骨料加工場地，將場地規(guī)劃為3種類型：混凝土場地、砂石骨料場地、堆石料場地。要沿河道和水利工程妥善布置這3種場地，既要滿足原材料開采的便利性需求，也要滿足運輸和施工的便利性需求。

2砂石骨料加工場地交通規(guī)劃

對加工場地料場進(jìn)行規(guī)劃后，更關(guān)鍵的是砂石骨料加工場地的交通規(guī)劃。交通規(guī)劃既要考慮水利工程項目的自然情況復(fù)雜性，又要考慮不同料場和施工場地間運輸?shù)谋憷?。為了給出更合理的交通規(guī)劃方案，本文采用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行智能規(guī)劃設(shè)計。

2.1蟻群算法

在交通路線的規(guī)劃設(shè)計中，蟻群算法是一種非常有效的方法。蟻群算法本身就是建立在螞蟻搜索食物、返回蟻巢的路徑生成的基礎(chǔ)上。當(dāng)每只螞蟻個體經(jīng)過一個有效位置時，都會留下信息素。當(dāng)多只螞蟻經(jīng)過這個有效位置時，信息素的濃度就會大幅度增加，從而吸引其他螞蟻也由此經(jīng)過，這個有效位置也是正確路徑應(yīng)該經(jīng)過的位置。

螞蟻種群的全部總數(shù)可以按照公式（1）計算。

（1）

式中：m為螞蟻個數(shù)在t時刻所有位置點上的個數(shù)總和。

螞蟻所在位置i和目標(biāo)位置j間的距離長度，決定了期望啟發(fā)式函數(shù)的大小，如公式（2）所示。

（2）

第k只螞蟻在t時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的計算過程如公式

（3）所示。

式中：τij（t）為從i到j(luò)路徑上，t時刻的信息素濃度；α為信息啟發(fā)式因子；β為期望啟發(fā)式因子；S為螞蟻下一時刻可以進(jìn)行位置移動的點的集合。

在環(huán)境模型中，設(shè)定螞蟻在地圖中的位置點為i。那么位置點i周圍的8個相鄰網(wǎng)格點可以組成下一步能夠移動的位置點集合S。螞蟻位置點移動的期望值與距離成反比。算法的節(jié)點選擇概率越高，蟻群中螞蟻的個體數(shù)越多，蟻群選擇狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率高的路徑方向前進(jìn)的可能性就越大。

在初始時刻階段，信息素在各個路徑上分布均勻。設(shè)τij（0）=C，在起始位置，將蟻群中螞蟻個體的總數(shù)設(shè)置為m。螞蟻在附近區(qū)域進(jìn)行分析，確定是否有食物。如果附近有食物，就朝著食物所在的位置移動，觸碰到食物即表示覓食成功。在附近位置沒有食物的情況下，螞蟻在每條可行的途徑上隨機(jī)釋放信息素。在行進(jìn)路徑搜索后，更新路徑上的信息素，為后續(xù)螞蟻選擇信息素濃度高、距離短的路徑指明方向。當(dāng)蟻群中的所有螞蟻都遍歷完，路徑上的信息素得到更新，蟻群中的螞蟻重新定位到起始位置，開始路徑搜索。重復(fù)此過程N次即可獲得螞蟻的覓食路徑。

設(shè)所有螞蟻遍歷搜索后的時間為（t+n），則（t+n）時刻信息素的計算過程如公式（4）所示。

（4）

式中：ρ為路徑上信息素的揮發(fā)系數(shù)；（1-ρ）為路徑上信息素的留存系數(shù)；Δτij（t）為路徑上信息素的增量，Δτij（t）由蟻群中所有m只螞蟻釋放的信息素量之和決定。

2.2局部修正

障礙物會破壞規(guī)劃路徑上已經(jīng)形成的信息素標(biāo)記，因此就需要不斷探測可能出現(xiàn)的未知情況，并對蟻群算法進(jìn)行局部修正。這里需要考慮靜態(tài)障礙物的存在。

2.2.1處理靜態(tài)障礙物

首先，判斷障礙物的位置是否發(fā)生移動，確定其為靜態(tài)障礙物的屬性。其次，對確定為靜態(tài)障礙物的位置執(zhí)行一票否決制，規(guī)劃路徑轉(zhuǎn)為比較該物上方和下方位置上的信息素濃度。按照這樣的方式，圍繞阻斷原有信息素濃度的障礙物重新建構(gòu)路徑，具體的處理如圖2所示。

根據(jù)圖2，將對原有規(guī)劃路徑及其附近的（i，j），（i，j-1），（i，j+1）這3點進(jìn)行處理，處理過程下。

確定（i，j）處為靜態(tài)障礙物，將其信息素濃度設(shè)置為反向無窮大，并不再納入規(guī)劃路徑表。將（i，j-1）、（i，j+1）這兩個位置都納入路徑列表進(jìn)行計算。從圖1中的情況看，（i，j+1）的信息素濃度高于（i，j-1）的濃度，將新的路徑將（i，j+1）納入其中，直至繞過整個障礙，回歸原有的規(guī)劃路徑。

2.2.2平滑修正

在充分考慮路徑最優(yōu)的前提下，還要保證路徑的平滑度，如圖3所示。

從圖3可以看出，在靜態(tài)障礙物的情況下，規(guī)劃路徑為黑色虛線。執(zhí)行平滑處理的前提是保證車輛的目標(biāo)位置引力無窮大。平滑處理可能使車輛無法通過信息素濃度最高的最佳位置，但其行進(jìn)路線依然可以滿足次優(yōu)解。

3砂石骨料加工場地規(guī)劃試驗

為了驗證本文提出的局部修正的蟻群算法的有效性，對砂石骨料加工場地交通規(guī)劃進(jìn)行試驗。在試驗中，將常規(guī)的蟻群算法作為參照方法，和本文提出的改進(jìn)后的蟻群算法進(jìn)行對比。將兩種蟻群算法中同類參數(shù)設(shè)定為統(tǒng)一值，m=60，α=1，β=4，ρ=0.6。在試驗中，分別設(shè)定新增靜態(tài)障礙試驗和新增動態(tài)障礙試驗兩個場景。

考察河道自然條件下沒有進(jìn)行砂石骨料加工場地設(shè)置時的交通路線規(guī)劃。地圖按照車輛可以行使的實際道路進(jìn)行仿真設(shè)定，地圖橫向大小為20個柵格，地圖縱向大小為10個柵格。帶有黑色剖面的柵格是無法通行的山石障礙區(qū)域，白色柵格是可以通行的區(qū)域。

在地圖信息全部為已知的情況下，使用蟻群算法就可以規(guī)劃交通路線。車輛從A點開始運動，目標(biāo)為G點。在蟻群算法的規(guī)劃下，得到的路徑為A—B—C—D—E—F—G。

考察場景內(nèi)設(shè)置兩個加工場地的情況。在車輛運輸?shù)倪^程中，砂石料堆積在場地內(nèi)，形成新的障礙。這些障礙是地圖信息中沒有的，這樣就形成了全局路徑規(guī)劃疊加局部路徑規(guī)劃的效果。當(dāng)場景中出現(xiàn)兩個加工場地障礙時，分別采用常規(guī)蟻群算法和本文蟻群算法獲得交通路線規(guī)劃結(jié)果，如圖4所示。

在圖4中，在Y點和Z點出現(xiàn)了兩個新增加工料場，占地均為4個柵格區(qū)域。其中，兩個線條分別為常規(guī)蟻群算法和本文蟻群算法規(guī)劃的交通路線。

因Y點出現(xiàn)新增的加工料場，導(dǎo)致常規(guī)蟻群算法在局部無法用最佳路徑求解，從而出現(xiàn)未到達(dá)目標(biāo)地的部分路徑規(guī)劃結(jié)果。根據(jù)常規(guī)蟻群算法，得到的路徑規(guī)劃結(jié)果為A—B—C—D—H。

與常規(guī)蟻群算法相比，本文的方法圓滿地完成了路徑規(guī)劃任務(wù)，不僅規(guī)劃出了從A點到G點的完整路徑，還成功跳出了新增加工料場可能導(dǎo)致的局部陷阱。按照本文蟻群算法規(guī)劃的路徑為A—I—J—K—L—M—H—N—O—P—Q—G。從這條路徑中也可以看出，本文的蟻群算法可以獲得更好的局部平滑效果，例如從A點到I點、從J點到K點、從L點到M點等，全都規(guī)避了直角彎的大角度轉(zhuǎn)動調(diào)整，更利于運輸儲量完成行進(jìn)。尤其是行進(jìn)路線在兩個料場中間通過，有利于兩個料場的物料運輸。

考察場景內(nèi)設(shè)置3個加工場地的情況，分別采用常規(guī)蟻群算法和本文蟻群算法獲得的交通路線規(guī)劃結(jié)果，如圖5所示。

由圖5可知，隨著運輸車輛準(zhǔn)確判斷出新增料場Z的阻斷作用，其并未大幅度調(diào)整自己的行進(jìn)路線，在O點繼續(xù)沿著直線運動，完成了O—R—F—G的剩余路線。本文蟻群算法給運輸車輛規(guī)劃的完整的路徑為A—I—J—K—L—M—H—N—O—R—F—G，成功地躲避了3個新增料場干擾。

4結(jié)論

需要根據(jù)河道和水利工程項目的自然情況加工砂石骨料，并要進(jìn)行合理的場地規(guī)劃和交通規(guī)劃，便于在加工過程中，提高物料運輸?shù)谋憷浴１疚膶ι笆橇霞庸がF(xiàn)場進(jìn)行3類場地規(guī)劃，包括混凝土場地、砂石骨料場地和堆石料場。為了對各個場地間的高效物料進(jìn)行運輸，須對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)處理，形成基于局部修正的蟻群算法，用于加工現(xiàn)場的交通路線規(guī)劃。試驗結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)蟻群算法，具有更加優(yōu)秀的性能，可以規(guī)劃更加合理的路線，提高砂石骨料運輸?shù)男省?/p>

參考文獻(xiàn)

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