基干排队论与模糊灰色关联探析土石方装运车辆优化配置.docVIP

基于排队论和模糊灰色关联分析的土石方装运车辆优化配置 　　摘要：利用多服务台等待制排队模型M/M/s对土石方装运过程进行了分析，并综合考虑可靠性、生产率等因素构建了模糊灰色关联模型，对土石方装运系统中的自卸汽车进行了优化配置，并进行了实例验证。基于C++语言的计算机评价系统可以为决策者快速方便地提供选择 Abstract： Using the M/M/s queuing model， the process of earthwork is analyzed. A fuzzy and grey relational analysis model in which reliability， productivity and other 7 factors are comprehensively considered is constructed. The dump trucks in earthwork project are optimized by using the model， and an experimental study is given to verify the proposed model. The evaluation system developed using C++ language can help managers or decision makers choose the right program easily and quickly. 关键词：排队论；土石方装运过程；模糊灰色关联模型 Key words： queuing model；process of earthwork；fuzzy and grey relational analysis model 中图分类号：U169.62 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）31-0214-03 0 引言 随着社会经济的飞速发展，建筑施工的机械化程度不断提高。工程质量、施工进度以及施工效益在一定程度上也取决于机械设备的选型与配置。土石方装运系统作为施工过程中一大主要过程，其主要环节为自卸车辆的优化配置。车辆配置过多会导致不必要的经济损失；而车辆配置过少，则会影响进度。因此，合理的自卸车辆配置对于土石方装运系统有着重大的影响 1 土石方装运模型的构建 1.1 模型简图 土石方开挖和装运需要借助挖掘机、推土机、装载机和自卸车配合完成。在作业中，确定土方开挖位置及挖土方式后，自卸汽车在挖掘机和装载机的配合下排队装车，将物料运抵现场指定位置后排队卸料，如此往复。整个流程相当于多服务台多客户服务的循环随机服务系统，所有环节都必须按设计好的流程有序运行 在该系统中，挖掘机和推土机相当于总服务台，为自卸汽车提供装车服务，并且与汽车共同形成一套有序运作的运输系统。自卸汽车通常到达的概率可近视为服从参数为λ的泊松分布，时间服从μ的负指数分布 假设已安排n台挖掘机进行土方开挖作业，自卸汽车到达作业地点后排队等待装车。有1台挖掘机为自卸汽车装车，装满一辆走一辆。各挖掘机的装车速率基本一致，且互相独立，自卸汽车的装载符合先到先服务（FCFS）的服务规则，因此，我们可以将“挖掘机+自卸汽车”或“自卸汽车+推土机”所构成的系统视为一个图1所示的多服务台等待制排队模型M/M/s 1.2 排队论分析 该排队模型的最大服务速率是nμ，服务强度ρ=■。当该模型服务强度ρλ/μ。假设自卸汽车的数量k小于或等于挖掘机数量时（即1？燮k？燮n），自卸汽车可在到达时立即接受服务，无需等待，整个系统的服务强度为kμ；当系统中kn时，多余的自卸汽车到达后需要等待，系统服务强度为nμ 根据排队论可知，所有挖掘机处于空闲状态的概率P0为： P0=[（■■）+■（■）n（■）]-1 当系统中有n辆自卸汽车时，概率Pn为： Pn=■P0，m=1，2，…，n■P0，mn 整个土石方装运系统中等待装载的自卸汽车数量即平均队长Lq=■P0 当自卸汽车开始排队时，需要进一步提升服务台的虑用率，来缩短队列长度 1.3 模糊灰色关联分析 模糊灰色关联分析是借助模糊语言的量化过程构建隶属函数，将定性指标模糊化为0～1之间的明确值，继而应用灰色关联分析法计算出模糊灰色关联系数，再通过权重值得到模糊关联度，最后按照大小顺序对其排序，确定最佳方案 土石方装运系统中自卸汽车的配置优化考虑的因素主要有可靠性、生产率、平均寿命、进度、维修性，并且操作步骤简洁，安全、经济、节能环保。对于确定性的指标，以确定的数值表示。组织专家按照“优、良、中、差、劣”五个等级评价不确定性指标，五个等级所对应的隶属度