ANN在鋁模施工中的應(yīng)用

(中國(guó)建筑科學(xué)研究院深圳分院，深圳 518057)

1 引言

鋁模板自1962年在美國(guó)誕生以來，已有55年的應(yīng)用歷史。在美國(guó)、加拿大等發(fā)達(dá)國(guó)家，以及像墨西哥、巴西、馬來西亞、韓國(guó)、印度這樣的新興工業(yè)國(guó)家的建筑中，均得到了廣泛的應(yīng)用。鋁模板在中國(guó)發(fā)展了僅僅幾年，就已經(jīng)受到了許多建筑商的青睞，例如萬(wàn)科、中建集團(tuán)都在使用鋁模板系統(tǒng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，即ANN)，是20世紀(jì)80 年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點(diǎn)。它從信息處理角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，建立某種簡(jiǎn)單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與建筑行業(yè)各專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合，使得該技術(shù)在建筑行業(yè)中取得了非常廣泛的應(yīng)用。已有許多ANN系統(tǒng)應(yīng)用在建筑行業(yè)取得了很好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。本文利用ANN對(duì)鋁模的使用順序進(jìn)行最優(yōu)化選擇以達(dá)到最優(yōu)的效果。

2 研究現(xiàn)狀

目前，建筑施工過程中管理現(xiàn)場(chǎng)施工流程時(shí)，一般使用甘特圖，這對(duì)提供整個(gè)流程的總體視圖是有用的。這種方法缺少空間上的總體規(guī)劃。但如果要將不同空間內(nèi)的大量類似的工作分配給同一專業(yè)工作團(tuán)隊(duì)執(zhí)行時(shí)，并不能體現(xiàn)調(diào)配的方法。這種的規(guī)劃方法缺少自動(dòng)化，以及對(duì)缺少對(duì)資源的統(tǒng)一調(diào)配，不同人員之間的操作沖突導(dǎo)致時(shí)間的浪費(fèi)。

規(guī)劃方法是將復(fù)雜的工作分解為更簡(jiǎn)單的子問題，即工作分解結(jié)構(gòu)(Work Breakdown Structure-WBS)。工作分解結(jié)構(gòu)后的流程使用了計(jì)劃評(píng)估和審查技術(shù)(PERT)和關(guān)鍵路徑方法(CPM)[6]。

在工程管理領(lǐng)域，工程管理者有些工具，可以幫助他們確定工作流程，最近研究者已經(jīng)使用人工智能(AI)技術(shù)來管理和建立流程。[8]中使用BIM模型和數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用來自動(dòng)找到近乎最優(yōu)的時(shí)間安排表； 更進(jìn)一步，中使用代理模型的來模擬施工[9]； 中使用ANN學(xué)習(xí)技術(shù)來達(dá)到這種目的[5]。

這種趨勢(shì)正在從反應(yīng)行為轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測(cè)行為模型，以盡早識(shí)別工程中存在的風(fēng)險(xiǎn)。而通過模擬施工過程活動(dòng)中，如果發(fā)生了意料之外的情況，這時(shí)，就能提出一套可能的預(yù)案，以減輕對(duì)最終產(chǎn)品(模板的排布效果，乃至桿件甚至建筑的結(jié)果)的影響。

3 本文的研究方法

3.1 基于代理的模型(ABM)

在鋁模施工現(xiàn)場(chǎng)的構(gòu)建是一項(xiàng)復(fù)雜的活動(dòng)。然而，這種復(fù)雜性是許多簡(jiǎn)單問題的總和。這些問題通常由小的工人團(tuán)隊(duì)解決，在許多情況下，可能由單個(gè)工人解決?；谶@個(gè)原因，基于代理的模型，非常接近真實(shí)的現(xiàn)象，可以精確地表達(dá)他們之間互動(dòng)，以及他們和工程內(nèi)容的互動(dòng)。工程內(nèi)容即我們的數(shù)據(jù)模型(如BIM模型)。

此外在ABM中，計(jì)算機(jī)中的代理和真實(shí)世界中的排模工人之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系[2]，使他容易并且清晰的表示排模工人和周圍環(huán)境，以及他們之間的關(guān)系。無論是對(duì)刺激反應(yīng)模式，還是高級(jí)的主動(dòng)反應(yīng)模式都是有效的。

工程施工管理是一個(gè)非常接近ABM建模能力的領(lǐng)域，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域，比如社會(huì)和人方面的問題，以及不同參與團(tuán)隊(duì)之間的空間和時(shí)間交互作用。另一方面，目前的BIM和施工管理工具提供了嵌入式代理推理引擎：當(dāng)設(shè)計(jì)者根據(jù)模型內(nèi)含的知識(shí)建立數(shù)據(jù)時(shí)，這些工具才能表示工作階段持續(xù)時(shí)間(BIM4D)或成本(BIM5D)。事實(shí)上，這里描述的方法只解決問題的一部分。我們的ABM模型中的代理自動(dòng)推理算法可以為管理人員提供了工人需要多大的空間來達(dá)到他們的目標(biāo)。

在我們的系統(tǒng)中，每個(gè)代理就是一項(xiàng)任務(wù)，我們的劃分方法是一個(gè)房間排滿模板的結(jié)果，有代理指派相關(guān)的排模工人參與完成相應(yīng)的工作。整層的模板排布完成就是我們需要的結(jié)果，我們通過ABM建立起了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)得到的最優(yōu)解，多少個(gè)工人參與，排模的順序是什么就是我們接下來要討論的。

3.2 逐步人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GANN)

持續(xù)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)，在這種學(xué)習(xí)中，ABM中代理人不僅學(xué)習(xí)(記住)一系列的任務(wù)，而且有能力從以前的任務(wù)中轉(zhuǎn)移為知識(shí)，以提高收斂速度。逐步人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將這些需求直接整合到網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)中：通過對(duì)每個(gè)任務(wù)實(shí)例化一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(列神經(jīng)元)來防止災(zāi)難性的遺忘的發(fā)生[7]。

基于代理的系統(tǒng)以及相關(guān)的信息，可以被認(rèn)為是這樣一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)代理代表一個(gè)神經(jīng)元和代理間交換的信息可以認(rèn)為是神經(jīng)元之間的突軸[1]。

嵌入到“神經(jīng)—參與者”中的信息頻度和選擇的統(tǒng)計(jì)因子可以描述為通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的“經(jīng)驗(yàn)”。在使用過程中，如果設(shè)計(jì)者認(rèn)為選中的參數(shù)是有效的，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果就會(huì)被分類到正確的結(jié)果庫(kù)中。

當(dāng)設(shè)計(jì)者或BIM環(huán)境要求對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果進(jìn)行改善時(shí)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果就會(huì)被分類到錯(cuò)誤的結(jié)果庫(kù)中。當(dāng)決策者采用的施工方案接近過去錯(cuò)誤結(jié)果庫(kù)中的結(jié)果時(shí)，網(wǎng)絡(luò)將警告決策者。

網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法，即調(diào)整突軸的因子值，以及結(jié)束的標(biāo)志，是使用分布約束優(yōu)化，以及其變種算法確定。

3.3 分布約束優(yōu)化DCOP

在多代理系統(tǒng)中，協(xié)調(diào)起著基礎(chǔ)性的作用，因?yàn)閰f(xié)調(diào)率度量表示的是代理有多像一個(gè)統(tǒng)一整體。為此，管理代理的活動(dòng)之間的內(nèi)部依賴性是非常必要的。

代理的協(xié)調(diào)策略有許多種方法。一般是轉(zhuǎn)化為約束滿足問題(CSP)，采用深度優(yōu)先算法來搜索代理之間的最優(yōu)路徑[4]。在我們的系統(tǒng)中采用的技術(shù)，是由分布式約束優(yōu)化DCOP[17]算法啟發(fā)的異步DCOP算法(Adopt)[3]。

為了優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)，參與者(排模工人)必須協(xié)調(diào)他們的選擇。每個(gè)代理都知道影響它的約束并異步地進(jìn)行操作。這個(gè)問題要求，全局目標(biāo)函數(shù)，即逐步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，為帶約束的值的集合。算法返回的在范圍內(nèi)的一組值，而非0或者1。

3.4 模擬方法

兩個(gè)系統(tǒng)(ABM和BIM)能夠正確地通信，實(shí)現(xiàn)本算法地基本要求。代理們同時(shí)動(dòng)作得到的計(jì)算結(jié)果要在建筑模型中更新。

由于我們的系統(tǒng)是異步訪問建筑信息模型系統(tǒng)(BIM)的，有可能會(huì)在修改時(shí)，出現(xiàn)訪問沖突。為了避免這些沖突情況，ABM和BIM之間的通信采用BIM事件管理器(BEM)來進(jìn)行。當(dāng)需要新增，修改，刪除的BIM中的對(duì)象時(shí)，BEM就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)事件。

BIM系統(tǒng)的空轉(zhuǎn)(Idling)對(duì)事件的處理起著主要的作用。BIM在用戶的互動(dòng)的間隔就會(huì)產(chǎn)生空轉(zhuǎn)事件，出現(xiàn)在外部系統(tǒng)成功的訪問完模型之后。

BEM首先產(chǎn)生一個(gè)特殊的代理系統(tǒng)稱為主參與者(Master Actor-MA)。MA廣播或者時(shí)給特定的參與者發(fā)送相關(guān)的消息。

代理系統(tǒng)的每個(gè)修改活動(dòng)都由(MA)來激活并記錄，記錄方式是先進(jìn)先出(FIFO)的隊(duì)列來處理。如果是查詢的信息，我們通過BEM系統(tǒng)直接用，而繞過MA。

在我們的模擬過程首先用BEM系統(tǒng)產(chǎn)生一個(gè)MA，然后產(chǎn)生已有的任務(wù)(Agent)，通過MA來廣播消息再由參與者接到任務(wù)后到處理完成。然后參與者去接下一個(gè)任務(wù)，直至整層的任務(wù)完成。這時(shí)，模擬整層的配模任務(wù)就完成了，我們采用異步分布式約束優(yōu)化，找出最優(yōu)的完成順序，以及參與的人數(shù)。這些信息將以逐步人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式存儲(chǔ)我們的系統(tǒng)中。在模擬過程中，如果設(shè)計(jì)者認(rèn)為這個(gè)過程(網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù))是否有效，并分別存儲(chǔ)到庫(kù)中。并在以后的施工過程中指導(dǎo)排模。

當(dāng)最終選定了排模方案后，排模的順序已經(jīng)確定，我們可以生成排模的虛擬三維動(dòng)畫讓設(shè)計(jì)者對(duì)整個(gè)工作有更直觀的了解。

4 結(jié)束語(yǔ)

我們的設(shè)計(jì)的系統(tǒng)是一個(gè)主動(dòng)持續(xù)學(xué)習(xí)地ANN系統(tǒng)，它使得設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)的初期階段就可以動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)的施工方案。該方案減少時(shí)間的浪費(fèi)，并促進(jìn)施工的可持續(xù)性。

為了設(shè)計(jì)師能按照已定義好的、可靠的調(diào)度計(jì)劃來完成鋁模裝配的施工任務(wù)，本文提出的將WBS定義為一個(gè)多代理系統(tǒng)相互作用的結(jié)果，它能動(dòng)態(tài)確定最合適的施工順序。

在設(shè)計(jì)過程中我們的系統(tǒng)和設(shè)計(jì)師一起，評(píng)估施工時(shí)間最有的情況下，所需要的參與者類型和數(shù)量選擇帶來的結(jié)果，同時(shí)，確保團(tuán)隊(duì)工作的連續(xù)性以及所需資源的恰當(dāng)性。

未來可以考慮將我們的系統(tǒng)和模板采購(gòu)，以及后面運(yùn)維等活動(dòng)聯(lián)系起來，以期得到更好的效果。