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基于多智能体系统的装配式建筑预制构件供应商选择.pdf
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1、收稿日期:基金项目:国家自然科学基金项目“基于多智能体路径规划的装配式建筑部品部件协同优化原理与方法研究”()作者简介:丁晓欣(),女,吉林长春人,教授,硕士,主要研究方向为绿色与智慧建造。基于多智能体系统的装配式建筑预制构件供应商选择丁晓欣,徐熙震,王群(吉林建筑大学 经济与管理学院,吉林 长春 ;深圳职业技术学院,广东 深圳 )摘要:由于预制构件是装配式建筑的核心构成要素,因此合理地选择预制构件供应商是装配式建筑顺利建成及运营的关键。针对承包商与供应商具有自我学习、自我适应的特点,基于多智能体系统建立了装配式建筑预制构件供应商选择体系结构,并在考虑到承包商选择预制构件供应商的决策结果会受其
2、心理行为的影响,构建了直觉模糊熵 法的预制构件供应商评价模型,从而对备选的预制构件供应商进行综合排序,提高决策的合理性以及准确性。最后,结合数值分析验证该方法的可行性和有效性。关键词:装配式建筑;供应商选择;多智能体;直觉模糊熵中图分类号:文献标识码:文章编号:():,(,;,):,:;引言装配式建筑凭借其自身所具备的资源利用效率高以及对环境污染程度低等特点,近年来在节能减排的背景下受到国内外的广泛关注。“十四五”建筑业发展规划 中要求装配式建筑占新建建筑的比例达到 以上,培育一批智能建造和装配式建筑产业基地 ,这使得装配式建筑得以快速发展。预第 卷第 期 黄河科技学院学报 年 月 制构件作为
3、装配式建筑的重要组成部分,对装配式建筑的质量和性能起到关键性作用。通过对预制构件承包商进行选择,可以实现装配式建筑供应链的输入优化,提升装配式建筑运行的效率。因此,预制构件供应商的选择就显得尤为重要。国内外学者对建筑供应商的选择也展开了相应的研究,王军武 基于灰色关联度建立了供应商选择的决策模型,阮连法 通过模糊 对绿色建筑供应商进行了选择,王新艳 在此基础上运用 结合熵权对建筑供应商选择问题进行了研究,张青霞 基于 建立了预制构件供应商决策模型。上述方法都对装配式建筑预制构件表现出较强的适用性,但都以承包商和供应商为完全理性的经济人为前提,忽视了承包商和供应商作为社会人所具备的自我学习、自我
4、适应环境的能力以及行为会受心理和社会因素的影响。多智能体系统是研究复杂自适应系统的方法,系统中智能体具有较强的学习能力和推理能力以及自治性 ,因此,本文针对承包商和供应商具有较强的自适应性的特点,基于多智能体系统建立预制构件供货商选择体系结构,同时针对决策时心理行为以及评价指标难以表达,运用直觉模糊熵 构件预制构件供应商评价模型,从而将不确定性的评价及表达转化为模糊数,使承包商在对预制构件供应商的选择时更加科学、更加合理。基于 的预制构件供货商选择体系结构本文基于多智能体系统构建预制构件供货商选择体系,将预制构件供需所涉及的实体映射为 ,该体系中所包含的 包含三类:第一类为承包商 (),第二类
5、为中介智能体 (),第三类为预制构件供货商 (),各 通过网络以及通信连接成为一个多 系统,如图 所示。图 基于 的预制构件供货商选择体系结构多智能体系统中的承包商()和供货商()作为智能体,具有较强的自主性、协作性,由功能模块和知识库组成。通信模块是向外界接收或者发送信息从而进行交互;对于智能体接收到的信息,由感知和反应模块进行处理和过滤,将其转化为智能体本身可以理解的信息;推理模块是在知识库所储存的规则、规定条件下对感知所处理的信息进行再分解和翻译;协同模块主要是在需要与其他智能体进行知识的交互时,选择合适的智能体,并通过通信模块与其建立分布式智能体之间的通信协议 ;决策模块通过接收到的所
6、有信息与知识库中所储存的信息,做出满足目标规划的最优决策。多智能体系统选择最优预制构件供应商的流程如图 所示。首先,承包商需要对自己所需的供应商能力有清晰的认知,接着根据项目需要对预制构件供应商应具备能力进行弥补,以此来构建预制构件供应商的评价指标体系。承包商()通过向中介智能体()发送信息,在历史信息库中根据求解历史的信息进行推理,如果有符合要求的范例,承包商()直接将预制构件供应商选入候选企业,如果没有符合要求的范例,中介智能体()接着查询符合要求的智能体,通过对预制构件供应商进行查询,将符合要求的供应商名字列表返回给承包商,从而形成了备选的预制构件供应商名单。供应商通过 获得这些智能体的
7、物理地址,从而使得承包商和供应商之间进行信息的交互,获得其相应的信息以及指标值,最后在了解各备选预制构件供应商信息的基础上承包商()的决策模块进行多属性的综合评价,从而择优选择合适的预制构件供货商。丁晓欣,等:基于多智能体系统的装配式建筑预制构件供应商选择图 择优选择预制构件供应商流程图 直觉模糊多属性决策算法 预备知识定义 (,(),()?为给定论域 上的一个直接模糊集,其中(),()代表隶属度和非隶属度,且满足(),(),()()。对于任一 ,其犹豫度 为:()()(),(),将直觉模糊集记为 ,(),()。定义 ,是定义在 上的两个直觉模糊集,则 与 的加权 距离 (,)为:(,)()(
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