在大型基建项目中，多工地并行施工已成为常态，而混凝土作为核心建材，其需求波动对施工进度与成本控制具有显著影响。传统调度方式依赖人工经验，难以应对动态变化的需求场景。本文提出一种基于时空维度的混凝土调度算法优化策略，旨在解决多工地资源分配不均衡的行业痛点。

1. 需求波动的时空特性分析

混凝土需求受施工阶段、天气条件及工序衔接等多因素影响，呈现明显的时空异质性。通过采集历史数据发现：

- 时间维度上，需求高峰集中在基础浇筑与主体结构阶段，单日波动幅度可达300%

- 空间维度上，半径5公里内的相邻工地存在30%-50%的需求重叠概率

这种特性为算法优化提供了关键切入点。

2. 算法框架设计

构建"预测-决策-反馈"三阶段模型：

(1) 需求预测层：集成LSTM神经网络与ARIMA时间序列分析，实现72小时滚动预测，平均误差控制在8%以内

(2) 调度决策层：引入改进的遗传算法，以运输成本、等待时间、产能利用率为多目标函数，求解Pareto最优解

(3) 动态调整层：通过物联网设备实时监测各工地库存，建立弹性缓冲机制

3. 关键技术突破

3.1 时空耦合约束建模

将运输路径抽象为时空网络，考虑：

- 罐车移动速度与交通状况的时变特性

- 不同标号混凝土的凝固时间窗口

- 搅拌站产能的批次限制

3.2 多目标优化求解

采用NSGA-II算法处理冲突目标：

- 运输距离最小化

- 工地断料风险最小化

- 设备闲置率最小化

实测显示可使综合成本降低22.7%

4. 实施效果验证

在某跨江大桥集群工程中应用表明：

- 罐车平均周转效率提升40%

- 应急调度响应时间缩短至1.5小时

- 月度混凝土浪费量减少180m³

该算法已形成标准化模块，可集成至BIM管理平台。未来将进一步融合数字孪生技术，实现更精准的虚实联动调度。施工企业需注意：算法效果依赖于数据质量，建议配套建设物联网采集系统，并定期更新道路GIS数据库。

通过时空维度的问题重构与智能算法应用，混凝土调度正从经验驱动转向数据驱动，为建筑行业数字化转型提供重要实践路径。