基于多智能体强化学习的地下洞室多工作面施工机械调度优化OA

水利水电工程地下洞室施工常面临空间受限与工作面数量不足的双重约束,严重制约了洞内机械设备的协同调度效率。本文引入多智能体强化学习方法,以工期最短与成本最小为优化目标,构建相应优化函数;在综合考虑工作面数量、机械配置及工序逻辑关系等多重约束条件下,建立面向多工作面隧洞施工的多智能体仿真模型,模拟复杂施工流程及机械数量的动态调整过程;设计合理的智能体奖励函数与交互机制,揭示多工作面作业下机械并行的协同机理与冲突关系;优化机械配置方案,定量评估工期与成本效益,对比单工作面与多工作面施工方案的差异,从而求解空间约束下的多工作面最优机械配置方案。引江补汉工程出口隧洞应用表明,在空间约束条件下,相较于单工作面最优方案,多工作面协同最优方案可显著缩短71.64%的工期并节省29.69%的费用,为提升复杂地下工程施工组织的精细化管理与智能决策水平提供有效支撑。