CN116663331B - 一种土石方调运机械的配置方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种土石方调运机械的配置方法、装置、设备及存储介质，本申请基于虚拟时间窗对复杂供料场和受料场环境下的土石方调运机械进行配置，以达到降低成本、提高施工质量的目的。本发明方法中，通过建立最小成本目标函数、建立时间窗服务模型，将施工机械使用成本与施工质量保障措施进行有效结合，并在预设软件（例如MATLAB）中采用施工过程动态仿真的方式对目标函数进行求解，最终获得最优机械配置方案。实例应用表明，本方法能在保障工程施工过程中料源有序供给的基础上，配置出最优的施工机械数量，从而达到降低成本、提高施工质量的目的，本方法可以适应各种复杂条件下的供料场、受料场之间的运输机械最优方案配置。
Description
技术领域
本申请涉及水利、土木工程技术领域，尤其涉及一种土石方调运机械的配置方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在当前水利、土木工程领域，优化土石方调运机械配置已经成为工程建设领域中一个十分关键的问题。土石坝填筑等工程建设的关键问题之一就是如何确保土石方运输的高效性、质量和成本的平衡。
在实践中，许多工程项目由于土石方调运机械的配置不合理或者是施工过程控制不精，例如土方石供需关系不一致，导致在单位施工周期或者同一个工序中土方石冗余或短缺，导致运输效率低、成本高、施工周期延长等问题，且土方石的调运机械（例如自卸运输车）在数量配置上仅考虑总运输量与单个调运机械单次的运输量及工期，为了保证在工期内完成施工，对于调运机械的数量配置通常会冗余，导致土方石在受料场堆积，或者土方石在供料场的供给短缺，导致土方石的运输效率低，同样也导致单位时长内需要调动多余正常需求的调运机械，从而增加运输成本。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种土石方调运机械的配置方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中土方石的运输效率低、运输成本高的问题。
为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
一种土石方调运机械的配置方法，所述土石方调运机械包括运输车，所述运输车应用于供料场环境和受料场环境，所述配置方法包括：
获取所述运输车的启动成本、工作成本、闲置成本并建立用车成本模型；
获取所述受料场环境在预设时间段内的需求量与所述供料场在所述预设时间段内的供给量之间的第一差值，并判断所述第一差值是否位于第一预设区间内；
若否，则根据所述第一差值建立时间窗不匹配惩罚成本模型；
获取所述运输车的实际运输工期，并获取所述实际运输工期与预设运输工期的第二差值，判断所述第二差值是否位于第二预设区间；
若否，则根据所述第二差值建立工期不匹配成本模型；
整合所述用车成本模型、所述时间窗不匹配惩罚成本模型、所述工期不匹配成本模型并形成总成本模型；
根据预设策略建立基于所述总成本模型的目标函数；
根据预设算法求解所述目标函数的最小值，以获得所述运输车的最小配置数量。
作为本申请的进一步改进，所述用车成本模型通过式（1）表征：
（1）；
其中，为所述用车成本模型，/>为所述运输车的所需数量，/>为所述启动成本，/>为所述工作成本，/>为所述闲置成本，/>为成本系数，/>为所述运输车的编号，/>为所述预设时间段进行离散化处理后的时段数量，/>为所述预设时间段进行离散化处理后的时段编号，/>为编号/>的运输车在离散化处理后的时段/>的工作状态，/>表示编号/>的运输车处于闲置状态，/>表示编号/>的运输车处于工作状态，/>为离散化处理的间距。
作为本申请的进一步改进，所述时间窗不匹配惩罚成本模型通过式（2）表征：
（2）；
其中，为所述时间窗不匹配惩罚成本模型，/>为时间窗不匹配惩罚系数，/>为所述受料场的数量，/>为所述受料场的编号，/>为在时段/>内受料场/>已接受的填筑料方量，/>为受料场/>在所述预设时间段内的需求量，/>为时间窗不匹配惩罚增长指数。
作为本申请的进一步改进，所述工期不匹配成本模型通过式（3）表征：
（3）；
其中，为所述工期不匹配成本模型，/>为工期不匹配惩罚系数，/>为所述实际运输工期，/>为所述预设运输工期，/>为工期不匹配惩罚增长指数。
作为本申请的进一步改进，所述总成本模型通过式（4）表征：
（4）；
其中，为所述总成本模型。
作为本申请的进一步改进，所述目标函数通过式（5）表征：
（5）；
其中，为所述目标函数，/>为求解所述总成本模型的最小值，即所述运输车的最小需求数量。
作为本申请的进一步改进，所述目标函数包括第一预设个数的时间窗，每个时间窗覆盖第二预设个数的受料场，每个受料场具有不同的土石料需求量；
则，通过预设软件动态仿真基于所述供料场环境和所述受料场环境的施工过程，以获取总成本；
根据所述总成本模型获取所述总成本的最小值，并标记为最优机械配置。
为实现上述目的，本申请还提供了如下技术方案：
一种土石方调运机械的配置装置，所述配置装置应用于如上述的一种土石方调运机械的配置方法，所述配置装置包括：
用车成本模型建立模块，用于获取所述运输车的启动成本、工作成本、闲置成本并建立用车成本模型；
第一差值获取与判断模块，用于获取所述受料场环境在预设时间段内的需求量与所述供料场在所述预设时间段内的供给量之间的第一差值，并判断所述第一差值是否位于第一预设区间内；
时间窗不匹配惩罚成本模型建立模块，用于若所述第一差值没有位于第一预设区间内，则根据所述第一差值建立时间窗不匹配惩罚成本模型；
第二差值获取与判断模块，用于所述运输车的实际运输工期，获取所述实际运输工期与预设运输工期的第二差值，并判断所述第二差值是否位于第二预设区间；
工期不匹配成本模型建立模块，用于若所述第二差值没有位于第二预设区间，则根据所述第二差值建立工期不匹配成本模型；
总成本模型整合模块，用于整合所述用车成本模型、所述时间窗不匹配惩罚成本模型、所述工期不匹配成本模型并形成总成本模型；
目标函数建立模块，用于根据预设策略建立基于所述总成本模型的目标函数；
最小配置数量获取模块，用于根据预设算法求解所述目标函数的最小值，以获得所述运输车的最小配置数量。
为实现上述目的，本申请还提供了如下技术方案：
一种电子设备，包括处理器、以及与所述处理器耦接的存储器，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令；所述处理器执行所述存储器存储的所述程序指令时实现如上述的一种土石方调运机械的配置方法。
为实现上述目的，本申请还提供了如下技术方案：
一种存储介质，所述存储介质内存储有程序指令，所述程序指令被处理器执行时能够实现如上述的一种土石方调运机械的配置方法。
本申请基于虚拟时间窗对复杂供料场和受料场环境下的土石方调运机械进行配置，以达到降低成本、提高施工质量的目的。本发明方法中，通过建立最小成本目标函数、建立时间窗服务模型，将施工机械使用成本与施工质量保障措施进行有效结合，并在预设软件（例如MATLAB）中采用施工过程动态仿真的方式对目标函数进行求解，最终获得最优机械配置方案。实例应用表明，本方法能在保障工程施工过程中料源有序供给的基础上，配置出最优的施工机械数量，从而达到降低成本、提高施工质量的目的，本方法可以适应各种复杂条件下的供料场、受料场之间的运输机械最优方案配置，为土石坝填筑等相关工程建设提供技术支持。
附图说明
图1为本申请土石方调运机械的配置方法一个实施例的步骤流程示意图；
图2为本申请土石方调运机械的配置方法一个实施例的用车成本曲线；
图3为本申请土石方调运机械的配置方法一个实施例的时间窗不匹配惩罚成本曲线；
图4为本申请土石方调运机械的配置方法一个实施例的工期不匹配成本曲线；
图5为本申请土石方调运机械的配置方法一个实施例的总成本曲线；
图6为本申请土石方调运机械的配置装置一个实施例的功能模块示意图；
图7为本申请电子设备一个实施例的结构示意图；
图8为本申请存储介质一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请中的术语“第一”“第二”“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”“第二”“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至 少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其他实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其他实施例相结合。
如图1所示，本实施例提供了土石方调运机械的配置方法的一个实施例，在本实施例中，土石方调运机械包括运输车，运输车应用于供料场环境和受料场环境，该配置方法包括如下步骤：
步骤S1，获取运输车的启动成本、工作成本、闲置成本并建立用车成本模型。
步骤S2，获取受料场环境在预设时间段内的需求量与供料场在预设时间段内的供给量之间的第一差值，并判断第一差值是否位于第一预设区间内，若第一差值没有位于第一预设区间内，则执行步骤S3。
优选地，第一预设区间可设置为一个具体数值，即减小第一差值的容量，时间窗不匹配惩罚成本表征在离散化之后的预设时间段内，是否刚好按照受料场处于该时段需求量进行供给，若该时段内过量供给或供给不足，都将产生惩罚成本。
步骤S3，根据第一差值建立时间窗不匹配惩罚成本模型。
步骤S4，获取运输车的实际运输工期，并获取实际运输工期与预设运输工期的第二差值，判断第二差值是否位于第二预设区间，若第二差值没有位于第二预设区间，则执行步骤S5。
优选地，工期不匹配成本表征实际运输工期与预设运输工期不匹配时产生的惩罚成本，同样可将第二预设区间设置为具体数值，当实际运输工期与预设运输工期不匹配时就产生的惩罚成本。
步骤S5，根据第二差值建立工期不匹配成本模型。
步骤S6，整合用车成本模型、时间窗不匹配惩罚成本模型、工期不匹配成本模型并形成总成本模型。
步骤S7，根据预设策略建立基于总成本模型的目标函数。
步骤S8，根据预设算法求解目标函数的最小值，以获得运输车的最小配置数量。
优选地，该预设算法为MATLAB动态仿真，通过将目标函数输入MATLAB并进行动态仿真，以得到上述的最小值。
优选地，在MATLAB中，通过Simulink工具箱来进行动态仿真。Simulink是MATLAB的一个可视化建模和仿真环境，它允许用户通过图形化方式构建动态系统的模型，并进行仿真和分析。基于Simulink可通过拖拽和连接不同的模块来建立系统模型，这些模块代表了系统的各个组成部分，如传感器、执行器、控制器等，然后设置参数、定义输入信号，并运行仿真来观察系统的行为。在仿真过程中，Simulink会根据模型中定义的数学方程和逻辑规则，计算系统各个组件之间的相互作用，可实时观察系统的状态变化、输出结果以及其他感兴趣的变量。此外，Simulink还提供了丰富的分析工具，如频域分析、优化和参数估计等，可深入地理解和优化系统的行为。
总而言之，MATLAB动态仿真是利用Simulink工具箱，在MATLAB环境下建立动态系统模型，并进行仿真和分析的过程。且MATLAB动态仿真已为成熟的现有技术，可直接将本实施例中的各个模型以及目标函数直接导入Simulink工具箱进行动态仿真，本实施例不再赘述导入过程。
进一步地，步骤S1中的用车成本模型通过式（1）表征：
（1）。
其中，为用车成本模型，/>为运输车的所需数量，/>为启动成本，/>为工作成本，/>为闲置成本，/>为成本系数，/>为运输车的编号，/>为预设时间段进行离散化处理后的时段数量，/>为预设时间段进行离散化处理后的时段编号，/>为编号/>的运输车在离散化处理后的时段/>的工作状态，/>表示编号/>的运输车处于闲置状态，/>表示编号/>的运输车处于工作状态，/>为离散化处理的间距。
进一步地，步骤S3中的时间窗不匹配惩罚成本模型通过式（2）表征：
（2）。
其中，为时间窗不匹配惩罚成本模型，/>为时间窗不匹配惩罚系数，/>为受料场的数量，/>为受料场的编号，/>为在时段/>内受料场/>已接受的填筑料方量，/>为受料场/>在预设时间段内的需求量，/>为时间窗不匹配惩罚增长指数。
进一步地，步骤S5中的工期不匹配成本模型通过式（3）表征：
（3）。
其中，为工期不匹配成本模型，/>为工期不匹配惩罚系数，/>为实际运输工期，/>为预设运输工期，/>为工期不匹配惩罚增长指数。
进一步地，步骤S6中的总成本模型通过式（4）表征：
（4）。
其中，为总成本模型。
进一步地，步骤S7中的目标函数通过式（5）表征：
（5）。
其中，为目标函数，/>为求解总成本模型的最小值，即运输车的最小需求数量。
进一步地，目标函数包括第一预设个数的时间窗，每个时间窗覆盖第二预设个数的受料场，每个受料场具有不同的土石料需求量。
则，通过预设软件动态仿真基于供料场环境和受料场环境的施工过程，以获取总成本。
根据总成本模型获取总成本的最小值，并标记为最优机械配置。
举例说明：
根据上述的目标函数中涉及多个时间窗，各个时间窗内每个受料场的土石料需求量不相同，故采用施工过程动态仿真的方式来计算某机械配置方案下的总成本，通过遍历所有可能的机械配置方案，从而获得总成本最小的机械配置方案，即最优机械配置方案。
根据实际工程经验及试验探究，目标函数中各参数的取值参考如下：用车成本系数，时间窗不匹配惩罚系数/>，时间窗不匹配惩罚增长指数/>，工期不匹配惩罚系数/>，工期不匹配惩罚增长指数/>，启动成本/>（元/辆）、工作成本/>（元/月），闲置成本/>（元/月）。
本实施例中设将施工过程分为两个阶段，即包括两个时间窗，在每个时间窗内，为每个供料场均匀供料，两个时间窗内的供－受料表如下表1和表2所示：
表1
表2
进一步地，供料场与受料场之间的路径匹配矩阵如下表3（其中，数字0代表路径不通）：
表3
基于上述的表1至表3、模型、参数，在MATLAB中编程进行施工过程动态仿真，初拟自卸汽车配置方案为5辆至30辆，遍历每一种方案，获得最小成本，即最优方案。程序仿真结果如图2至图5所示。
根据图5的总成本曲线图可知，最小总成本为159.23万元，最优方案的自卸汽车数量为11辆。
本实施例基于虚拟时间窗对复杂供料场和受料场环境下的土石方调运机械进行配置，以达到降低成本、提高施工质量的目的。本发明方法中，通过建立最小成本目标函数、建立时间窗服务模型，将施工机械使用成本与施工质量保障措施进行有效结合，并在预设软件（例如MATLAB）中采用施工过程动态仿真的方式对目标函数进行求解，最终获得最优机械配置方案。实例应用表明，本方法能在保障工程施工过程中料源有序供给的基础上，配置出最优的施工机械数量，从而达到降低成本、提高施工质量的目的，本方法可以适应各种复杂条件下的供料场、受料场之间的运输机械最优方案配置，为土石坝填筑等相关工程建设提供技术支持。
如图6所示，本实施例提供了土石方调运机械的配置装置的一个实施例，该配置装置应用于如上述实施例中的土石方调运机械的配置方法，该配置装置包括依次电性连接的用车成本模型建立模块1、第一差值获取与判断模块2、时间窗不匹配惩罚成本模型建立模块3、第二差值获取与判断模块4、工期不匹配成本模型建立模块5、总成本模型整合模块6、目标函数建立模块7、最小配置数量获取模块8。
其中，用车成本模型建立模块1，用于获取运输车的启动成本、工作成本、闲置成本并建立用车成本模型；第一差值获取与判断模块2，用于获取受料场环境在预设时间段内的需求量与供料场在预设时间段内的供给量之间的第一差值，并判断第一差值是否位于第一预设区间内；时间窗不匹配惩罚成本模型建立模块3，用于若第一差值没有位于第一预设区间内，则根据第一差值建立时间窗不匹配惩罚成本模型；第二差值获取与判断模块4，用于运输车的实际运输工期，获取实际运输工期与预设运输工期的第二差值，并判断第二差值是否位于第二预设区间；工期不匹配成本模型建立模块5，用于若第二差值没有位于第二预设区间，则根据第二差值建立工期不匹配成本模型；总成本模型整合模块6，用于整合用车成本模型、时间窗不匹配惩罚成本模型、工期不匹配成本模型并形成总成本模型；目标函数建立模块7，用于根据预设策略建立基于总成本模型的目标函数；最小配置数量获取模块8，用于根据预设算法求解目标函数的最小值，以获得运输车的最小配置数量。
进一步地，用车成本模型建立模块搭载有用车成本模型的具体表征：
。
其中，为用车成本模型，/>为运输车的所需数量，/>为启动成本，/>为工作成本，/>为闲置成本，/>为成本系数，/>为运输车的编号，/>为预设时间段进行离散化处理后的时段数量，/>为预设时间段进行离散化处理后的时段编号，/>为编号/>的运输车在离散化处理后的时段/>的工作状态，/>表示编号/>的运输车处于闲置状态，/>表示编号/>的运输车处于工作状态，/>为离散化处理的间距。
进一步地，时间窗不匹配惩罚成本模型搭载有时间窗不匹配惩罚成本模型的具体表征：
。
其中，为时间窗不匹配惩罚成本模型，/>为时间窗不匹配惩罚系数，/>为受料场的数量，/>为受料场的编号，/>为在时段/>内受料场/>已接受的填筑料方量，/>为受料场/>在预设时间段内的需求量，/>为时间窗不匹配惩罚增长指数。
进一步地，工期不匹配成本模型建立模块搭载有工期不匹配成本模型的具体表征：
。
其中，为工期不匹配成本模型，/>为工期不匹配惩罚系数，/>为实际运输工期，/>为预设运输工期，/>为工期不匹配惩罚增长指数。
进一步地，总成本模型整合模块搭载有总成本模型的具体表征：
。
其中，为总成本模型。
进一步地，目标函数建立模块搭载有目标函数的具体表征：
。
其中，为目标函数，/>为求解总成本模型的最小值，即运输车的最小需求数量。
进一步地，目标函数包括第一预设个数的时间窗，每个时间窗覆盖第二预设个数的受料场，每个受料场具有不同的土石料需求量；则，目标函数建立模块哈用于通过预设软件动态仿真基于供料场环境和受料场环境的施工过程，以获取总成本；根据总成本模型获取总成本的最小值，并标记为最优机械配置。
需要说明的是，本实施例为基于上述方法实施例的装置模块实施例，本装置实施例的优选拓展和限定参见上述的方法实施例即可，本实施例不再赘述。
本实施例基于虚拟时间窗对复杂供料场和受料场环境下的土石方调运机械进行配置，以达到降低成本、提高施工质量的目的。本发明方法中，通过建立最小成本目标函数、建立时间窗服务模型，将施工机械使用成本与施工质量保障措施进行有效结合，并在预设软件（例如MATLAB）中采用施工过程动态仿真的方式对目标函数进行求解，最终获得最优机械配置方案。实例应用表明，本方法能在保障工程施工过程中料源有序供给的基础上，配置出最优的施工机械数量，从而达到降低成本、提高施工质量的目的，本方法可以适应各种复杂条件下的供料场、受料场之间的运输机械最优方案配置，为土石坝填筑等相关工程建设提供技术支持。
图7是本申请一实施例的电子设备的结构示意图。如图7所示，该电子设备9包括处理器91及和处理器91耦接的存储器92。
存储器92存储有用于实现上述任一实施例的一种土石方调运机械的配置方法的程序指令。
处理器91用于执行存储器92存储的程序指令以进行土石方调运机械的配置。
其中，处理器91还可以称为CPU（Central Processing Unit，中央处理单元）。处理器91可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器91还可以是通用处理器、数字信号处理器（DSP)、专用集成电路（ASIC)、现场可编程门阵列（FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
进一步地，图8为本申请一实施例的存储介质的结构示意图，参见图8，本申请实施例的存储介质10存储有能够实现上述所有方法的程序指令101，其中，该程序指令101可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围。
Claims (5)
1.一种土石方调运机械的配置方法，所述土石方调运机械包括运输车，所述运输车应用于供料场环境和受料场环境，其特征在于，所述配置方法包括：
获取所述运输车的启动成本、工作成本、闲置成本并建立用车成本模型；
获取所述受料场环境在预设时间段内的需求量与所述供料场在所述预设时间段内的供给量之间的第一差值，并判断所述第一差值是否位于第一预设区间内；
若否，则根据所述第一差值建立时间窗不匹配惩罚成本模型；
获取所述运输车的实际运输工期，并获取所述实际运输工期与预设运输工期的第二差值，判断所述第二差值是否位于第二预设区间；
若否，则根据所述第二差值建立工期不匹配成本模型；
整合所述用车成本模型、所述时间窗不匹配惩罚成本模型、所述工期不匹配成本模型并形成总成本模型；
根据预设策略建立基于所述总成本模型的目标函数；
根据预设算法求解所述目标函数的最小值，以获得所述运输车的最小配置数量；
所述用车成本模型通过式（1）表征：
（1）；
其中，为所述用车成本模型，/>为所述运输车的所需数量，/>为所述启动成本，/>为所述工作成本，/>为所述闲置成本，/>为成本系数，/>为所述运输车的编号，/>为所述预设时间段进行离散化处理后的时段数量，/>为所述预设时间段进行离散化处理后的时段编号，/>为编号/>的运输车在离散化处理后的时段/>的工作状态，/>表示编号/>的运输车处于闲置状态，/>表示编号/>的运输车处于工作状态，/>为离散化处理的间距；
所述时间窗不匹配惩罚成本模型通过式（2）表征：
（2）；
其中，为所述时间窗不匹配惩罚成本模型，/>为时间窗不匹配惩罚系数，/>为所述受料场的数量，/>为所述受料场的编号，/>为在时段/>内受料场/>已接受的填筑料方量，为受料场/>在所述预设时间段内的需求量，/>为时间窗不匹配惩罚增长指数；
所述工期不匹配成本模型通过式（3）表征：
（3）；
其中，为所述工期不匹配成本模型，/>为工期不匹配惩罚系数，/>为所述实际运输工期，/>为所述预设运输工期，/>为工期不匹配惩罚增长指数；
所述总成本模型通过式（4）表征：
（4）；
其中，为所述总成本模型；
所述目标函数通过式（5）表征：
（5）；
其中，为所述目标函数，/>为求解所述总成本模型的最小值，即所述运输车的最小需求数量。
2.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述目标函数包括第一预设个数的时间窗，每个时间窗覆盖第二预设个数的受料场，每个受料场具有不同的土石料需求量；
则，通过预设软件动态仿真基于所述供料场环境和所述受料场环境的施工过程，以获取总成本；
根据所述总成本模型获取所述总成本的最小值，并标记为最优机械配置。
3.一种土石方调运机械的配置装置，所述配置装置应用于如权利要求1至2之一所述的一种土石方调运机械的配置方法，其特征在于，所述配置装置包括：
用车成本模型建立模块，用于获取所述运输车的启动成本、工作成本、闲置成本并建立用车成本模型；
第一差值获取与判断模块，用于获取所述受料场环境在预设时间段内的需求量与所述供料场在所述预设时间段内的供给量之间的第一差值，并判断所述第一差值是否位于第一预设区间内；
时间窗不匹配惩罚成本模型建立模块，用于若所述第一差值没有位于第一预设区间内，则根据所述第一差值建立时间窗不匹配惩罚成本模型；
第二差值获取与判断模块，用于所述运输车的实际运输工期，获取所述实际运输工期与预设运输工期的第二差值，并判断所述第二差值是否位于第二预设区间；
工期不匹配成本模型建立模块，用于若所述第二差值没有位于第二预设区间，则根据所述第二差值建立工期不匹配成本模型；
总成本模型整合模块，用于整合所述用车成本模型、所述时间窗不匹配惩罚成本模型、所述工期不匹配成本模型并形成总成本模型；
目标函数建立模块，用于根据预设策略建立基于所述总成本模型的目标函数；
最小配置数量获取模块，用于根据预设算法求解所述目标函数的最小值，以获得所述运输车的最小配置数量。
4.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、以及与所述处理器耦接的存储器，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令；所述处理器执行所述存储器存储的所述程序指令时实现如权利要求1至2中任一项所述的一种土石方调运机械的配置方法。
5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有程序指令，所述程序指令被处理器执行时能够实现如权利要求1至2中任一项所述的一种土石方调运机械的配置方法。
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