基于Petri网的公路施工资源总体优化方法

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1、第27卷第4期长安大学学报(自然科学版)Vol.27No.42007年7月JournalofChang’anUniversity(NaturalscienceEdition)Jul.2007文t编号:1671一8879(2007)04一033一04基于Petri网的公路施工资源总体优化方法张绍阳‘，王选仓“(1.长安大学信息工程学院，陕西西安710064o2.长安大学公路学院，陕西西安710064)摘要:基于施工资源局部优化建立的Petri网模型翰出和资源能力之间的关系，采用施工资源强度柔化的总体优化方法调整工序所需资源，使工序的持续时间加长或缩短，从而降低资源平衡性

2、指标，给出了柔化的取整准则、方向准则和幅度准则，并进行了证明。最后以工程实例与最小方差法进行了优化效果的对比研究。结果表明，柔化方法与工程管理习惯一致，能够大幅降低传统方法优化时的计算工作童，得到更加优化的平衡性指标。关键词:道路工程;公路施工;Petri网;资源优化中图分类号:U415.2文献标志码:AGeneraIresourcesoPtimizationinhighwayconstruCtiollbasedonPetrinetsZHANGShao--yang‘，WANGXuan-can扩(1.SchooloflnlormationE呢ineeri吃，Chang’

3、anUniversity，Xi’an710064，Shaan劝，China，2.SchoolofHighway，Chang’anUniversity，Xi’an710064，Shaan范，China)Ahstract:BasedontherelationofPetrinetsoutputandresourcecapacity，ageneralresourcesoptimizationmethodnamedresourceintensityflattingisputforward，whichlowersthebalancedindexofresourcesthrough

4、adjustingtheresourcesnumberofactivitiessoastolengthenorshortentheirdurations.Theintegerconversionrule，directionru1eandrangelimitationruleofflattingarepresentedandproved.Finally，anexampleisoptimizedforthecomparisonwiththecurrentmethod.Theresultshowsthatthismethodisconsistentwithengineeri

5、ngmanagement，andcanlowerthecalculationloadtogetabetterbalancedindexofresources.ltab，4figs，srefs.Keywords:roadengineering;highwayconstruction;Petrinets;resourceoPtimization最小方差法及遗传算法等[1一5]。其共同的特点是将0引言工序看作原子单位，利用非关键工序的自由时差对公路施工资源传统优化方法一般基于施工网络开工时间进行调整，从而达到优化的目的。这种调图工序的资源数量需求估计，按照工期不变、资源配整

6、过于理想化，只能在“事前”和“事后”起作用，在施置均衡和资源有限、工期最短的原则，对资源进行优工过程中，当施工进度与计划不相符合时(工程中经化。常用的方法有基于资源强度图的削峰填谷法、常发生)，资源优化便失去了效果，因此难以实用。收稿日期:2006一08一10基金项目:国家西部交通建设科技项目(200531881213)作者简介:张绍阳(1971一)，男，山西襄汾人，副教授，博士，E-mail:zhsy@chd.edu.cn.万方数据长安大学学报(自然科学版)2007年·习文献仁6一7〕利用数学建模的方法对施工资源进行优-一认(4)间化。数学建模的方法对于求解特定的问

7、题具有良好的效果，但对用户要求较高，并且求解复杂，这给数T户攫t簇T严其中，q、=学建模方法的应用带来了很大的局限。其他文献〔8〕利用Petri网建模的方法对资源进行资源强度曲线图使用时间T作为横坐标，单位了局部优化，基于Petri网的建模方法可以深人到为d，第j种资源每日的需求量R作为纵坐标。网络图原子工序内部进行建模，对循环过程进行研3资源强度的柔化方法究。当实际进度和计划不符时，可以及时调整资源，具有“事中”的调整作用，但文献「8〕对总体优化没有资源强度柔化方法是基于最小方差法所提出进行研究。本文基于文献〔8〕局部优化研究的基础，的，单资源的最