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（1）建筑机器人作业特性分析与多机调度问题定义

智能建造代表着建筑行业数字化转型的重要方向，建筑机器人作为智能建造的核心装备，能够替代人工完成高危、高强度、高重复性的施工作业，有效应对建筑行业劳动力短缺和安全生产压力。当前建筑机器人已经在墙面喷涂、地面抹光、砌砖砌块、钢筋绑扎、混凝土布料、室内测量放线等多个施工环节得到应用，不同类型的机器人具有各自的功能定位和作业特点。墙面喷涂机器人通过自动化喷枪系统实现涂料的均匀喷涂，作业效率是人工的数倍，且喷涂质量更加稳定一致。地面抹光机器人配备旋转抹盘和智能控制系统，能够自主规划作业路径完成大面积地面的抹光收面作业。测量放线机器人集成全站仪和自动标记装置，可以快速准确地完成室内轴线和标高的测量放线。这些不同类型的机器人在实际施工中需要按照工艺流程顺序作业，相互之间存在前后衔接和资源共享的关系。

建筑施工现场具有动态变化、空间受限、环境复杂等特点，这给多机器人协同调度带来了特殊挑战。与工厂生产线上的工业机器人不同，建筑机器人工作在非结构化的施工环境中，作业区域随着施工进度不断变化，机器人需要在不同楼层、不同房间之间频繁转场。施工现场同时存在多个作业面，多台机器人可能需要同时作业，但某些区域可能因为空间限制无法容纳多台机器人同时工作。机器人的作业顺序受到工艺逻辑的约束，例如必须先完成墙面基层处理才能进行喷涂，必须先完成混凝土浇筑才能进行抹光。此外机器人还存在能耗限制和维护保养需求，需要合理安排充电时间和保养周期。不合理的调度策略会导致机器人在某些作业面排队等待、而另一些作业面闲置无人作业的情况，降低整体作业效率，延误项目工期。

多建筑机器人调度问题可以形式化为一个带约束的组合优化问题。设有若干台不同类型的机器人和若干个待完成的作业任务，每个任务有其所需的机器人类型、预计作业时长、优先级要求等属性，任务之间可能存在先后顺序约束。调度的目标是确定每个任务由哪台机器人执行以及何时执行，使得总体目标函数最优。目标函数通常包含多个分项，如总完工时间最短、拖期惩罚最小、能耗成本最低、机器人负载均衡等，可以根据实际管理需求确定各分项的权重或采用多目标优化方式处理。约束条件包括任务先后顺序约束、机器人能力约束、作业区域容量约束、能源续航约束等。这是一个NP难问题，当任务数量和机器人数量较多时，穷举搜索不可行，需要采用启发式算法或元启发式算法求取近似最优解。

（2）基于并行基因表达式编程的多机调度优化算法设计

针对多建筑机器人调度这一复杂优化问题，需要设计高效的求解算法。传统的调度规则方法如先到先服务、最短作业时间优先等虽然计算简单，但难以处理复杂的约束条件和多目标优化需求，求解质量有限。精确算法如分支定界、整数规划等可以获得最优解，但计算复杂度随问题规模指数增长，对于实际规模的问题难以在可接受时间内求解。元启发式算法如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等通过模拟自然界的智能行为进行搜索，能够在合理时间内获得高质量的近似解，是求解此类问题的常用方法。

基因表达式编程是一种相对较新的进化计算方法，它结合了遗传算法的线性编码优势和遗传规划的树形结构表达能力，在函数发现和符号回归等领域表现出色。将基因表达式编程应用于调度问题，需要设计合适的编码方案和遗传算子。编码方案采用固定长度的线性染色体，染色体由头部和尾部组成，头部包含函数符号和终结符号，尾部只包含终结符号。染色体可以解码为表达式树，表达式树的计算结果对应一个调度优先级规则，根据优先级规则可以构造出具体的调度方案。这种编码方式的优点是染色体长度固定便于遗传操作，同时又能表达复杂的调度策略。

为提高算法的搜索效率，可以采用并行化策略对基因表达式编程进行改进。并行基因表达式编程将种群划分为多个子种群，各子种群在不同的处理单元上独立进化，定期进行子种群之间的个体迁移以共享优秀基因。这种岛屿模型的并行架构既能保持种群的多样性避免早熟收敛，又能加快算法的收敛速度。在实现层面，可以利用多核CPU或GPU的并行计算能力，对适应度评价、遗传操作等计算密集型环节进行并行化处理。针对建筑机器人调度问题的特点，还可以设计问题相关的局部搜索算子，在全局搜索的基础上对优秀个体的邻域进行精细搜索，进一步提升解的质量。

（3）多机器人调度系统实现与仿真验证分析

调度优化算法需要嵌入到实际的调度管理系统中才能发挥作用。建筑机器人调度管理系统的架构可以分为数据采集层、算法计算层、决策展示层三个层次。数据采集层负责收集机器人状态信息、任务需求信息、施工现场环境信息等，这些信息来自机器人的传感器反馈、项目管理系统的任务下发、现场监控设备的环境感知等多个渠道。信息采集需要满足实时性和准确性的要求，为调度决策提供可靠的数据基础。算法计算层接收数据采集层传来的信息，运行调度优化算法生成调度方案，并将方案传递给决策展示层。算法计算层需要具备足够的计算能力以支撑复杂算法的快速运行，同时还要具备在线调度能力以应对施工现场的动态变化。

决策展示层向调度管理人员展示调度方案的可视化界面，包括机器人作业安排甘特图、任务分配情况统计、关键指标仪表盘等。管理人员可以通过界面查看、调整、确认调度方案，也可以设定调度规则和偏好参数。系统还应提供异常报警功能，当机器人故障、任务延误、资源冲突等异常情况发生时及时提醒管理人员介入处理。调度方案确认后，系统将指令下发给各台机器人的控制系统执行。在线调度功能使系统能够根据实时反馈动态调整调度方案，当某台机器人作业提前完成或延迟完成时，系统自动重新计算后续任务的安排，保持调度方案的实时最优。

import numpy as np
import random
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import copy

class RobotType(Enum):
    PAINTING = "painting"
    FLOOR_FINISHING = "floor_finishing"
    BRICKLAYING = "bricklaying"
    SURVEYING = "surveying"

@dataclass
class Robot:
    robot_id: str
    robot_type: RobotType
    efficiency: float = 1.0
    energy_capacity: float = 100.0
    current_energy: float = 100.0
    hourly_cost: float = 50.0

@dataclass
class Task:
    task_id: str
    required_robot_type: RobotType
    duration: float
    priority: int = 1
    predecessors: List[str] = field(default_factory=list)
    deadline: Optional[float] = None
    location: Tuple[int, int] = (0, 0)

class Chromosome:
    def __init__(self, length: int, head_length: int):
        self.head_length = head_length
        self.tail_length = length - head_length
        self.genes = self.initialize_genes()
        self.fitness = float('inf')
    
    def initialize_genes(self):
        functions = ['+', '-', '*', '/', 'max', 'min']
        terminals = ['duration', 'priority', 'slack', 'energy', 'random']
        head = [random.choice(functions + terminals) for _ in range(self.head_length)]
        tail = [random.choice(terminals) for _ in range(self.tail_length)]
        return head + tail
    
    def copy(self):
        new_chrome = Chromosome(self.head_length + self.tail_length, self.head_length)
        new_chrome.genes = self.genes.copy()
        new_chrome.fitness = self.fitness
        return new_chrome

class GEPScheduler:
    def __init__(self, robots: List[Robot], tasks: List[Task]):
        self.robots = robots
        self.tasks = tasks
        self.task_dict = {t.task_id: t for t in tasks}
        self.functions = {'+': lambda a, b: a + b, '-': lambda a, b: a - b,
                         '*': lambda a, b: a * b, '/': lambda a, b: a / (b + 0.001),
                         'max': lambda a, b: max(a, b), 'min': lambda a, b: min(a, b)}
    
    def evaluate_chromosome(self, chromosome: Chromosome) -> float:
        schedule = self.decode_to_schedule(chromosome)
        return self.calculate_fitness(schedule)
    
    def decode_to_schedule(self, chromosome: Chromosome) -> Dict[str, Tuple[str, float]]:
        schedule = {}
        robot_available = {r.robot_id: 0.0 for r in self.robots}
        task_complete = {}
        remaining_tasks = list(self.tasks)
        while remaining_tasks:
            eligible = []
            for task in remaining_tasks:
                preds_done = all(p in task_complete for p in task.predecessors)
                if preds_done:
                    priority = self.calculate_priority(chromosome, task, robot_available, task_complete)
                    eligible.append((task, priority))
            if not eligible:
                break
            eligible.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
            task = eligible[0][0]
            compatible_robots = [r for r in self.robots if r.robot_type == task.required_robot_type]
            if not compatible_robots:
                remaining_tasks.remove(task)
                continue
            best_robot = min(compatible_robots, key=lambda r: robot_available[r.robot_id])
            earliest_start = robot_available[best_robot.robot_id]
            for pred_id in task.predecessors:
                if pred_id in task_complete:
                    earliest_start = max(earliest_start, task_complete[pred_id])
            finish_time = earliest_start + task.duration / best_robot.efficiency
            schedule[task.task_id] = (best_robot.robot_id, earliest_start, finish_time)
            robot_available[best_robot.robot_id] = finish_time
            task_complete[task.task_id] = finish_time
            remaining_tasks.remove(task)
        return schedule
    
    def calculate_priority(self, chromosome, task, robot_available, task_complete) -> float:
        context = {'duration': task.duration, 'priority': task.priority,
                  'slack': (task.deadline - task.duration) if task.deadline else 100,
                  'energy': 50.0, 'random': random.random()}
        try:
            result = self.evaluate_expression(chromosome.genes, context)
            return result if isinstance(result, (int, float)) else 0.0
        except:
            return random.random()
    
    def evaluate_expression(self, genes, context) -> float:
        if not genes:
            return 0.0
        gene = genes[0]
        if gene in context:
            return context[gene]
        if gene in self.functions:
            left = self.evaluate_expression(genes[1:], context)
            right = self.evaluate_expression(genes[2:], context)
            return self.functions[gene](left, right)
        return random.random()
    
    def calculate_fitness(self, schedule: Dict) -> float:
        if not schedule:
            return float('inf')
        makespan = max(s[2] for s in schedule.values())
        tardiness = 0
        for task_id, (robot_id, start, finish) in schedule.items():
            task = self.task_dict[task_id]
            if task.deadline and finish > task.deadline:
                tardiness += (finish - task.deadline) * task.priority
        energy_cost = sum(s[2] - s[1] for s in schedule.values()) * 10
        return makespan + tardiness * 100 + energy_cost

class ParallelGEP:
    def __init__(self, scheduler: GEPScheduler, pop_size: int = 50, n_islands: int = 4):
        self.scheduler = scheduler
        self.pop_size = pop_size
        self.n_islands = n_islands
        self.islands = [[Chromosome(20, 10) for _ in range(pop_size // n_islands)] 
                       for _ in range(n_islands)]
        self.global_best = None
        self.global_best_fitness = float('inf')
    
    def evolve_island(self, island: List[Chromosome]) -> List[Chromosome]:
        for chrome in island:
            chrome.fitness = self.scheduler.evaluate_chromosome(chrome)
        island.sort(key=lambda c: c.fitness)
        elite_count = len(island) // 5
        new_island = [c.copy() for c in island[:elite_count]]
        while len(new_island) < len(island):
            parent1 = self.tournament_select(island)
            parent2 = self.tournament_select(island)
            child = self.crossover(parent1, parent2)
            child = self.mutate(child)
            new_island.append(child)
        return new_island
    
    def tournament_select(self, island: List[Chromosome], k: int = 3) -> Chromosome:
        selected = random.sample(island, min(k, len(island)))
        return min(selected, key=lambda c: c.fitness)
    
    def crossover(self, p1: Chromosome, p2: Chromosome) -> Chromosome:
        child = p1.copy()
        point = random.randint(1, len(p1.genes) - 1)
        child.genes = p1.genes[:point] + p2.genes[point:]
        return child
    
    def mutate(self, chrome: Chromosome, rate: float = 0.1) -> Chromosome:
        functions = ['+', '-', '*', '/', 'max', 'min']
        terminals = ['duration', 'priority', 'slack', 'energy', 'random']
        for i in range(len(chrome.genes)):
            if random.random() < rate:
                if i < chrome.head_length:
                    chrome.genes[i] = random.choice(functions + terminals)
                else:
                    chrome.genes[i] = random.choice(terminals)
        return chrome
    
    def migrate(self):
        for i in range(self.n_islands):
            best = min(self.islands[i], key=lambda c: c.fitness)
            next_island = (i + 1) % self.n_islands
            worst_idx = max(range(len(self.islands[next_island])), 
                          key=lambda j: self.islands[next_island][j].fitness)
            self.islands[next_island][worst_idx] = best.copy()
    
    def optimize(self, generations: int = 100) -> Tuple[Dict, float]:
        for gen in range(generations):
            with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.n_islands) as executor:
                self.islands = list(executor.map(self.evolve_island, self.islands))
            for island in self.islands:
                best = min(island, key=lambda c: c.fitness)
                if best.fitness < self.global_best_fitness:
                    self.global_best_fitness = best.fitness
                    self.global_best = best.copy()
            if gen % 10 == 0:
                self.migrate()
        best_schedule = self.scheduler.decode_to_schedule(self.global_best)
        return best_schedule, self.global_best_fitness

def main():
    robots = [Robot(f"R{i}", RobotType.PAINTING, 1.0 + 0.1*i) for i in range(3)]
    robots += [Robot(f"F{i}", RobotType.FLOOR_FINISHING, 1.0 + 0.1*i) for i in range(2)]
    tasks = [Task("T1", RobotType.PAINTING, 4.0, 2, [], 20.0),
             Task("T2", RobotType.PAINTING, 3.0, 1, ["T1"], 25.0),
             Task("T3", RobotType.FLOOR_FINISHING, 5.0, 3, [], 15.0),
             Task("T4", RobotType.FLOOR_FINISHING, 4.0, 2, ["T3"], 22.0),
             Task("T5", RobotType.PAINTING, 2.0, 1, ["T1", "T3"], 30.0)]
    scheduler = GEPScheduler(robots, tasks)
    pgep = ParallelGEP(scheduler, pop_size=40, n_islands=4)
    best_schedule, best_fitness = pgep.optimize(generations=50)
    print("Optimized Robot Schedule:")
    for task_id, (robot_id, start, finish) in sorted(best_schedule.items()):
        print(f"  {task_id}: Robot={robot_id}, Start={start:.2f}, Finish={finish:.2f}")
    print(f"Total Fitness: {best_fitness:.2f}")

if __name__ == "__main__":
    main()

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