Методика оценки равномерности нагрузки в комплексе роботизированных наземных транспортно-технологических машин

Соловьев В.В.

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, Санкт-Петербург

Ключевые слова: роботизированные наземные транспортно-технологические машины, децентрализованная координация, равномерность нагрузки, коэффициент Джини, энергосберегающая стратегия, распределение задач, имитационное моделирование, справедливое распределение, коэффициент вариации.

Аннотация. В статье представлена методика количественной оценки равномерности распределения нагрузки в комплексе роботизированных наземных транспортно-технологических машин, функционирующих в условиях децентрализованной многозадачной координации. Актуальность исследования обусловлена необходимостью предотвращения перегрузки отдельных машин и преждевременного истощения их энергетических ресурсов, что особенно критично при ограниченном запасе топлива или заряда аккумуляторов. Предлагаемый подход базируется на использовании коэффициента Джини статистического показателя, позволяющего измерять неравномерность распределения по различным показателям, например, по количеству выполненных задач и по суммарным энергетическим затратам. Для верификации методики проведены вычислительные эксперименты на двух моделируемых комплексах машин, сформированных по проектам организации строительства современных скоростных автомобильных дорог, при трех сценариях ресурсного обеспечения: дефицит, равновесие и избыток энергии. В отличие от традиционных подходов, ориентированных только на глобальную оптимизацию, предложенная методика позволяет выявить скрытые диспропорции загрузки, возникающие при децентрализованном принятии решений. Сравнительный анализ по коэффициенту Джини с помощью представленной методики пяти различных стратегий координации (энергосберегающая, минимизации временных задержек, прямого перебора, рыночная, Q‑learning) дает представление о равномерности загрузки парка машин при расчете других показателей. При помощи этой методики установлено, что энергосберегающая стратегия обеспечивает наиболее справедливое распределение энергозатрат, что подтверждает ее применимость для создания самоорганизующихся систем управления дорожно-строительной техникой.

Methodology for assessing load uniformity in a fleet of robotic ground transport and technological machines

Solovyov V.V.

Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, Saint-Petersburg

Keywords: robotic ground transport and technological machines, decentralized coordination, load uniformity, Gini coefficient, energy-saving strategy, task allocation, simulation modeling, fair distribution, coefficient of variation.

Abstract. The paper presents a methodology for quantitative assessment of load distribution uniformity in a fleet of robotic ground transport and technological machines operating under decentralized multi-task coordination. The relevance of the study stems from the need to prevent overloading of individual machines and premature depletion of their energy resources, which is especially critical under limited fuel or battery capacity. The proposed approach is based on the Gini coefficient a statistical measure that evaluates inequality across various indicators, such as the number of completed tasks and total energy consumption. To verify the methodology, computational experiments were conducted on two simulated machines fleets formed according to the construction organization projects for the modern high-speed highways, under three resource availability scenarios: deficit, equilibrium, and surplus. Unlike traditional approaches focused solely on global optimization, the proposed methodology reveals hidden load imbalances arising from decentralized decision-making. A comparative Gini‑based analysis of five coordination strategies (energy‑saving, delay minimization, direct search, market‑based, and Q‑learning) provides insight into fleet load uniformity when calculating other performance metrics. Using this methodology, it was found that the energy‑saving strategy ensures the fairest distribution of energy consumption, confirming its applicability for creating self‑organizing control systems for road construction machinery.