3. 调度规则体系总览

无人矿卡车队调度规则并不是一套“万能算法”，而是由若干条规则按不同触发条件组合而成的决策体系。理解这套体系的关键，不在于记住规则名称，而在于弄清每条规则在什么信息条件下做决策、决策粒度有多粗、对异常的反应有多快。本节按“决策依据的信息量”和“响应实时性”两个维度，梳理固定配车、循环调度、动态优先级、事件驱动四类常见规则，并给出它们的适用条件与优缺点对比。

一、四类规则的核心逻辑

固定配车（静态分配）是最简单的规则：在班次开始前，按产量计划把每台无人矿卡绑定到固定的装载点与卸载点组合，整个班次内不随现场状态变化而改派。它的决策依据只有计划，不需要实时定位与排队信息。优点是逻辑简单、可预测性强、便于与有人设备混编时划分路权；缺点是完全没有自适应能力，一旦某台铲装设备故障或某条道路拥堵，被绑定的车辆只能空等或绕行，车铲匹配效率迅速下降。

循环调度（循环排队/轮转调度）在固定配车基础上引入“按到达顺序轮转”的机制：车辆到达装载区后按排队次序依次进入可用装载点，卸载点同样按循环顺序分配。它比固定配车灵活，能自动均衡各装载点的排队长度，实现简单、公平性好；但它对“任务紧急程度”无感知，高优先级物料与普通物料在同一队列中平等排队，且当装载点能力差异较大时容易出现“慢铲拖住整队”的现象。

动态优先级规则为每个运输任务计算一个优先级分值，车辆每次完成卸载后重新选择当前优先级最高的任务。优先级通常由物料紧急度、预计等待时间、运距、设备健康度等加权得到，例如：

Priority = w1 × 物料紧急系数
         + w2 × (1 / 预计装载等待时间)
         + w3 × (1 / 单程运距)
         + w4 × 设备可用状态系数

示例权重（假设）：w1=0.4, w2=0.3, w3=0.2, w4=0.1
某任务：紧急系数0.9，预计等待8min，运距2.4km，状态系数1.0
Priority = 0.4×0.9 + 0.3×(1/8) + 0.2×(1/2.4) + 0.1×1.0
         = 0.36 + 0.0375 + 0.0833 + 0.10 ≈ 0.581

动态优先级的优点是全局视角好、能兼顾多目标；缺点是计算依赖准确的等待时间与运距估计，权重设置不当会导致车辆频繁改派、来回“抢任务”，反而增加空驶。

事件驱动规则不按固定周期重算，而是由特定事件触发决策：装载点故障、道路封闭、车辆故障、卸载点满仓、班次切换等。事件发生时，只对受影响范围内的车辆重新分配任务，其余车辆保持原计划。它的响应速度快、改动范围小，适合作为前几类规则的“补丁层”；缺点是事件定义与优先级判定需要精心设计，否则容易出现多个事件叠加时的决策冲突。

二、适用条件与优缺点对比

四类规则没有绝对优劣，选择取决于矿山规模、设备数量、物料种类与现场扰动频率。下表给出对比维度，便于在方案设计时快速定位。

三、工程上如何组合使用

实际无人矿卡调度系统很少只用一种规则。一个可参考的组合方式是：以动态优先级作为常规决策主干，车辆每完成一趟卸载即按当前分值重新选任务；以循环调度作为兜底，当优先级分值差异小于阈值（例如0.05）时按到达顺序轮转，避免车辆为微小分差来回改派；以事件驱动作为补丁层，装载点故障或道路封闭时只重算受影响车辆，其余保持原任务。固定配车则多用于班次初期的初始分配或与有人设备混编的固定路权区段。

判断一套规则组合是否合适，可以观察三个指标：车辆平均空驶率、装载点平均排队时长、以及单位时间内的改派次数。若改派次数过高而空驶率未下降，说明优先级权重过于敏感，应增大分值差异阈值或降低重算频率；若排队时长集中在个别装载点，则说明循环调度的均衡作用未被有效启用。规则体系的价值最终体现在这些可观测的运行指标上，而非规则本身的复杂程度。