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申请/专利权人：中铁建城建交通发展有限公司;中铁二十局集团有限公司

摘要：本发明公开了一种隧道低碳施工机械调度方法、装置、终端和存储介质，涉及隧道施工机械调度技术领域。该方法包括以下步骤，S1：建立隧道施工机械调度模型；S2：建立考虑碳排放的隧道施工机械配置模型；S3：确定考虑碳排放的隧道施工机械配置模型的约束条件；S4：使用自组织映射‑粒子群算法，对隧道施工机械配置模型进行优化求解，得到最终的优化调度方案。在自组织映射‑粒子群算法上，分别采取生成均匀分布在解空间的初始种群，自适应调整参数及时更改搜索邻域规模、自组织映射神经网络权值生成粒子提升局部搜索能力的策略。本发明在确保工期的基础上，能够优化施工调度，减少在隧道施工过程中施工器械产生冗余的碳排放。

主权项：1.一种隧道低碳施工机械调度方法，其特征在于，包括以下步骤，S1：建立隧道施工机械调度模型；S2：建立考虑碳排放的隧道施工机械配置模型；S3：确定考虑碳排放的隧道施工机械配置模型的约束条件；S4：使用自组织映射-粒子群算法，对步骤S2中的考虑碳排放的隧道施工机械配置模型进行优化求解，得到最终的优化调度方案；步骤S2的具体操作包括以下步骤，S201：将所有可能调集用于施工过程的设备种类数量记为d，将所有可能调集的机械与设备各分项数量记为d维向量A＝{A1，A2，A3，...，Ad}；施工过程耗时T与碳排放总量E均为A的函数，分别记为TA，EA；S202：不考虑非线性效应，碳排放总量表示为 式中，Aij为第j个工作面的第i种机械工作数量，m为工作面总数；TijA为当前工序指定工作面j上对应第i种机械的直接工作时间，Ei为第i种机械的单位总排放量的二氧化碳当量值，表达式为：Ei＝Cd×D1+Co×D2+Ce×D3，Cd、Co、Ce分别为柴油、汽油以及电力的碳排放因子，D1、D2、D3则分别为当前机械单位台班内消耗柴油、汽油与电力的总量；S203：对TA，EA进行无纲量处理，可得 式中，k1,k2分别为碳排放偏好权重与工期偏好权重，Emax、Tmax分别为最大碳排放量与最大工期；S204：考虑施工费用、工期、质量控制以及碳排放量的隧道机械配置优化模型为 步骤S3中考虑碳排放的隧道施工机械配置模型的约束条件为s.t.k1,k20k1+k2＝10≤Aij≤ZijPe≥P式中，Zij为第j个工作面上第i种机械的可支配总数；Aij为第j个工作面的第i种机械工作数量，且Zij和Aij两者均为整数；Pe为供能驱动设备所提供的额定功率或工作能力，P为耗能机械的消耗功率；步骤S4的具体操作包括以下步骤，S401：定义一个二维粒子，二维粒子中的第一维用自然数1，2，…，n表示当前机械种类下第n个机械，第二维表示粒子的位置，粒子的长度为同类机械可调度的总数；S402：对于第i个粒子分量，其向量形式为p，xijT，p∈{1，2，...，n}，xij∈[0，0+1，xij为随机生成的实数；S403：采用向下取整的方法，生成每一种类机械调度方案并予以汇总，得出整体机械当前调度方案；S404：计算相应供能或驱动机械的最低规模，采用向上取整的方法，生成供能驱动系统的当前调度方案；S405：使用基于多种扰动策略的自组织映射-粒子群算法，对粒子群中粒子位置进行迭代搜索优化，得到新的机械调度方案和功能驱动系统方案，进而得到最终的优化调度方案；其中，步骤S405中所述的自组织映射-粒子群算法具体包括以下步骤：在获得全局最优粒子的序列样本{p1，p2，...，pn}后，根据粒子的长度m与样本规模设置输出层神经元节点数目，出于尽可能给每一个粒子分配独立空间的考虑，可直接取样本数n作为节点数目，迭代次数取min{100,10m}，在迭代操作结束与权值更新后，读取各个节点内所落入的被映射粒子数量Samplehit，若存在节点i，满足Samplehiti0.1*n，则判定对应神经节点所包含的映射权值映射的粒子发生了收敛聚集，在全体映射权值中检索出该节点所对应的映射权值集合，依托因素数取值为m、均匀实验次数取值至少为n的均匀设计表将节点中映射权值均匀分散至可行域空间内，其余节点所对应的映射权值不变，修正调整后的映射权值即为投入下一轮粒子群计算过程的初始粒子；Step1.设置分布于可行域内的初始粒子种群P0，输入至线性递减权重的粒子群计算过程中；Step2.根据适应度函数复杂度，采取线性递减惯性权重模式迭代n0次，并记录n0次全局最优粒子步进轨迹；Step3.将前n0次步进轨迹或n0次中的一部分步进轨迹导入SOM网络中，根据连接层节点拓扑关系判断是否发生轨迹集中；Step4.按照节点大小找出发生轨迹集中的粒子簇，并在对应节点映射权值集基础上调整生成与原先种群同等规模的新种群P1；Step5.将新种群P1输入至自适应模式的粒子群计算过程作为其初始种群；Step6.采取自适应变更惯性权重与搜索邻域的模式进行第二轮粒子群迭代运算；Step7.设置自适应模式下最大迭代次数n1，若变化率在全过程的第n0+n1步时依旧未小于阈值，则强行退出迭代；从自适应迭代过程的r+1步、全过程的n0+n1步开始，计算从全过程n0+1步开始到当前迭代次数的变化率，若变化率小于阈值，则退出迭代；Step8.输出最后一次循环的输出结果作为最终解。

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