基于進(jìn)化算法的大型場(chǎng)平土石方調(diào)配優(yōu)化.pdf

1、土石方調(diào)配是以調(diào)配費(fèi)用最小為目標(biāo)，在充分考慮施工場(chǎng)地實(shí)際情況下，確定土石方挖填的調(diào)配量以及運(yùn)輸方向。在大型土建施工時(shí)，土石方調(diào)配費(fèi)用對(duì)工程建設(shè)效益的高低起決定作用，影響著整個(gè)土建施工項(xiàng)目的費(fèi)用、工期、質(zhì)量、周邊生態(tài)環(huán)境等。
　　本文以進(jìn)化算法為理論基礎(chǔ)，結(jié)合土石方調(diào)配的原則和特點(diǎn)，根據(jù)土石方平衡調(diào)配的數(shù)學(xué)模型，提出并編制了一種適應(yīng)于大型場(chǎng)平土石方調(diào)配方案的實(shí)值編碼優(yōu)化技術(shù)，并將提出的優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用于工程實(shí)際，證明了該優(yōu)化技術(shù)的可行性

2、。
　　本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)根據(jù)土石方施工區(qū)域的挖方區(qū)、填方區(qū)、借方區(qū)、棄土區(qū)的功能，將借方區(qū)作為挖方區(qū)的一部分，棄土區(qū)作為填方區(qū)的一部分。以挖方區(qū)和填方區(qū)的平衡關(guān)系建立場(chǎng)平土石方調(diào)配數(shù)學(xué)模型，并參照數(shù)學(xué)模型進(jìn)行進(jìn)化算法的編寫(xiě)。
　　(2)以輪盤賭選擇方法為基礎(chǔ)，模擬自然界生物選擇現(xiàn)象，以適應(yīng)度為基數(shù)計(jì)算種群個(gè)體的累積概率，并將累積概率與輪盤賭隨機(jī)給出的概率進(jìn)行比較，對(duì)個(gè)體進(jìn)行優(yōu)勝劣汰選擇。
　　(

3、3)將自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)和擴(kuò)充，引入EAEA法。考慮到交叉率過(guò)高會(huì)破壞種群的優(yōu)良基因，交叉率過(guò)低會(huì)降低種群多樣性;變異率過(guò)高會(huì)造成算法隨機(jī)搜索，變異率過(guò)低會(huì)降低種群多樣性，因此本文選用動(dòng)態(tài)交叉、變異算子和自適應(yīng)交叉變異算子混合使用的方法模擬生物界的隨機(jī)性、無(wú)規(guī)律性和動(dòng)態(tài)變化性。
　　(4)根據(jù)數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn)，采用線性重組的方法，使新產(chǎn)生的種群滿足挖方區(qū)和填方區(qū)平衡的要求。對(duì)新產(chǎn)生的種群進(jìn)行變異操作，將進(jìn)行變異的個(gè)體染色體進(jìn)行排

4、列，以列為單位進(jìn)行變異，得到新種群，且滿足問(wèn)題約束要求。采用此方法進(jìn)行交叉和變異操作，不再需要修復(fù)種群，為本算法對(duì)進(jìn)化操作的創(chuàng)新，提高了算法的計(jì)算效率。
　　(5)為避免父代優(yōu)秀個(gè)體基因的丟失，在操作中引入最優(yōu)保留策略，將父代最優(yōu)個(gè)體與子代最劣個(gè)體進(jìn)行比較和替換。將得到的新個(gè)體與父?jìng)€(gè)體進(jìn)行比較，選用跨世紀(jì)精英選擇策略，選擇出適應(yīng)度大的個(gè)體作為新的種群。
　　(6)將編寫(xiě)的算法與線性規(guī)劃方法相比較，通過(guò)實(shí)例證明該算法的有效性與