砂石骨料加工場地規劃方法研究

摘要：本文針對砂石骨料加工的規劃問題，分別進行場地規劃和交通規劃。首先，按照加工產出的不同將加工現場分為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類場地進行規劃，最后，充分考慮水利工程的自然條件，在蟻群算法的基礎上提出局部平滑修正的思想，設計更加合理的交通路線。對比試驗及其結果顯示，改進后的蟻群算法規劃了更加合理的路線，可以增強砂石骨料的運輸效果。

關鍵詞：砂石骨料；加工場地；料場規劃；交通規劃

中圖分類號：TV42""""""""" 文獻標志碼：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、設備選取、交通規劃等一系列問題，都屬于砂石骨料加工現場的場地規劃范疇[2]。合理規劃可以節省運輸時間、提高加工效率，從而增加砂石骨料的產量、縮短工程建設的周期。在本文的研究工作中，首先，分別對混凝土骨料、砂石骨料、堆石料進行規劃，劃分不同的場地并給出相關的施工方案[3]。其次，根據改進蟻群算法對場地周邊的交通路徑進行規劃，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場的規劃方法進行驗證。

1砂石骨料加工場地料場規劃

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域的原石骨料進行開采，在現場規劃場地進行分品類加工。將加工場地劃分為3類，如圖1所示。

由圖1可知，根據水利工程的砂石骨料加工場地，將場地規劃為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劃

對加工場地料場進行規劃后，更關鍵的是砂石骨料加工場地的交通規劃。交通規劃既要考慮水利工程項目的自然情況復雜性，又要考慮不同料場和施工場地間運輸的便利性。為了給出更合理的交通規劃方案，本文采用改進的蟻群算法進行智能規劃設計。

2.1蟻群算法

在交通路線的規劃設計中，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上。當每只螞蟻個體經過一個有效位置時，都會留下信息素。當多只螞蟻經過這個有效位置時，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過，這個有效位置也是正確路徑應該經過的位置。

螞蟻種群的全部總數可以按照公式（1）計算。

（1）

式中：m為螞蟻個數在t時刻所有位置點上的個數總和。

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

（2）

第k只螞蟻在t時刻的狀態轉移概率的計算過程如公式

（3）所示。

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

在環境模型中，設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。算法的節點選擇概率越高，蟻群中螞蟻的個體數越多，蟻群選擇狀態轉移概率高的路徑方向前進的可能性就越大。

在初始時刻階段，信息素在各個路徑上分布均勻。設τij（0）=C，在起始位置，將蟻群中螞蟻個體的總數設置為m。螞蟻在附近區域進行分析，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釋放信息素。在行進路徑搜索后，更新路徑上的信息素，為后續螞蟻選擇信息素濃度高、距離短的路徑指明方向。當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。重復此過程N次即可獲得螞蟻的覓食路徑。

設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系數；（1-ρ）為路徑上信息素的留存系數；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

障礙物會破壞規劃路徑上已經形成的信息素標記，因此就需要不斷探測可能出現的未知情況，并對蟻群算法進行局部修正。這里需要考慮靜態障礙物的存在。

2.2.1處理靜態障礙物

首先，判斷障礙物的位置是否發生移動，確定其為靜態障礙物的屬性。其次，對確定為靜態障礙物的位置執行一票否決制，規劃路徑轉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路徑，具體的處理如圖2所示。

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

確定（i，j）處為靜態障礙物，將其信息素濃度設置為反向無窮大，并不再納入規劃路徑表。將（i，j-1）、（i，j+1）這兩個位置都納入路徑列表進行計算。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，回歸原有的規劃路徑。

2.2.2平滑修正

在充分考慮路徑最優的前提下，還要保證路徑的平滑度，如圖3所示。

從圖3可以看出，在靜態障礙物的情況下，規劃路徑為黑色虛線。執行平滑處理的前提是保證車輛的目標位置引力無窮大。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，但其行進路線依然可以滿足次優解。

3砂石骨料加工場地規劃試驗

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劃進行試驗。在試驗中，將常規的蟻群算法作為參照方法，和本文提出的改進后的蟻群算法進行對比。將兩種蟻群算法中同類參數設定為統一值，m=60，α=1，β=4，ρ=0.6。在試驗中，分別設定新增靜態障礙試驗和新增動態障礙試驗兩個場景。

考察河道自然條件下沒有進行砂石骨料加工場地設置時的交通路線規劃。地圖按照車輛可以行使的實際道路進行仿真設定，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域，白色柵格是可以通行的區域。

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

考察場景內設置兩個加工場地的情況。在車輛運輸的過程中，砂石料堆積在場地內，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劃疊加局部路徑規劃的效果。當場景中出現兩個加工場地障礙時，分別采用常規蟻群算法和本文蟻群算法獲得交通路線規劃結果，如圖4所示。

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

因Y點出現新增的加工料場，導致常規蟻群算法在局部無法用最佳路徑求解，從而出現未到達目標地的部分路徑規劃結果。根據常規蟻群算法，得到的路徑規劃結果為A—B—C—D—H。

與常規蟻群算法相比，本文的方法圓滿地完成了路徑規劃任務，不僅規劃出了從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致的局部陷阱。按照本文蟻群算法規劃的路徑為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，全都規避了直角彎的大角度轉動調整，更利于運輸儲量完成行進。尤其是行進路線在兩個料場中間通過，有利于兩個料場的物料運輸。

考察場景內設置3個加工場地的情況，分別采用常規蟻群算法和本文蟻群算法獲得的交通路線規劃結果，如圖5所示。

由圖5可知，隨著運輸車輛準確判斷出新增料場Z的阻斷作用，其并未大幅度調整自己的行進路線，在O點繼續沿著直線運動，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結論

需要根據河道和水利工程項目的自然情況加工砂石骨料，并要進行合理的場地規劃和交通規劃，便于在加工過程中，提高物料運輸的便利性。本文對砂石骨料加工現場進行3類場地規劃，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行運輸，須對蟻群算法進行改進處理，形成基于局部修正的蟻群算法，用于加工現場的交通路線規劃。試驗結果表明，本文提出的改進蟻群算法，具有更加優秀的性能，可以規劃更加合理的路線，提高砂石骨料運輸的效率。

參考文獻

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[3]徐全基，張洪義，許昌永. 西藏昌都市如美砂石加工系統設計工藝方案研究[J]. 云南水力發電，2023，39（2）：61-67.