基于遺傳算法的公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度智能管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要 該文旨在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于遺傳算法的公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度智能管控系統(tǒng)，研究介紹了遺傳算法的原理和基本概念，闡述了智能管控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和主要功能模塊，包括系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、進(jìn)度預(yù)測和資源優(yōu)化配置等。通過實(shí)際案例測試，證明了該系統(tǒng)在公路工程施工進(jìn)度管控中的應(yīng)用能顯著提高管理效率和決策質(zhì)量，該研究為公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度的智能化管理提供了新的思路和工具，展示了遺傳算法的潛力。

關(guān)鍵詞 遺傳算法；公路工程項(xiàng)目；施工進(jìn)度；智能管控

中圖分類號 U415 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）19-0173-03

0 引言

隨著工程技術(shù)的不斷進(jìn)步和項(xiàng)目管理要求的日益提高，傳統(tǒng)的施工進(jìn)度管理方法已難以滿足復(fù)雜工程項(xiàng)目的需求，因此探索更為高效、智能的管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)成為業(yè)界追求的目標(biāo)。遺傳算法作為一種借鑒自然界遺傳選擇與進(jìn)化理論的搜索優(yōu)化算法，以其在解決復(fù)雜非線性問題方面的顯著能力，為公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度的智能管控提供了新的解決思路，通過模擬生物進(jìn)化過程中的選擇、交叉和變異等操作，遺傳算法能夠在廣闊的搜索空間中有效地尋找到最優(yōu)或近似最優(yōu)解。

1 遺傳算法概述

遺傳算法作為一種高效的搜索和優(yōu)化技術(shù)，源自對達(dá)爾文自然選擇和生物遺傳機(jī)制的模擬，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度的智能管控中，該算法通過模擬生物進(jìn)化的過程，包括個(gè)體的選擇、交叉（雜交）和變異等基本遺傳操作，在復(fù)雜的搜索空間中尋找問題的最優(yōu)解或滿意解。在公路工程項(xiàng)目管理中，考慮項(xiàng)目施工的復(fù)雜性和多變性，如路基路面施工、橋梁隧道建設(shè)、排水系統(tǒng)安裝等各項(xiàng)任務(wù)的互相依賴和資源分配的動(dòng)態(tài)性，遺傳算法能夠有效地處理非線性、多約束的優(yōu)化問題，實(shí)現(xiàn)施工資源的最優(yōu)配置、進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)的最小化以及成本控制的最佳化。遺傳算法通過選擇操作保留表現(xiàn)較好的個(gè)體，通過交叉和變異操作在種群中引入新的個(gè)體，以期望產(chǎn)生更優(yōu)的解，過程循環(huán)迭代，直至滿足終止條件，如達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)或解的質(zhì)量已足夠高[1]。

2 智能管控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框架

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

設(shè)計(jì)一套基于遺傳算法的公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度智能管控系統(tǒng)，旨在通過高度集成和自動(dòng)化的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)施工進(jìn)度的實(shí)時(shí)監(jiān)控、評估和調(diào)整，確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)理念源于對公路工程項(xiàng)目施工全過程的深入分析，充分考慮了工程項(xiàng)目管理的復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性以及不確定性，通過引入智能化技術(shù)和算法，提高工程管理的效率和效果。系統(tǒng)的核心是遺傳算法引擎，負(fù)責(zé)生成、評估和優(yōu)化施工進(jìn)度方案，以支持決策制定過程[2]。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)采集與處理模塊、施工進(jìn)度模擬與預(yù)測模塊、決策支持模塊和用戶交互界面四個(gè)部分，形成了多層次、模塊化和高度集成的智能管控框架，如圖1所示。

2.2 主要模塊

大數(shù)據(jù)采集與處理模塊作為系統(tǒng)信息流的入口，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)收集公路工程項(xiàng)目施工現(xiàn)場的各類數(shù)據(jù)，包括工程量完成情況、資源消耗情況、施工環(huán)境變化等。該模塊通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，例如物聯(lián)網(wǎng)傳感器、無人機(jī)航拍和實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控等，確保數(shù)據(jù)的全面性和實(shí)時(shí)性，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、整合和轉(zhuǎn)換處理后，為后續(xù)模塊的分析提供了準(zhǔn)確可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

進(jìn)度模擬與優(yōu)化模塊是系統(tǒng)的核心，依托于遺傳算法的強(qiáng)大搜索和優(yōu)化能力，對公路工程項(xiàng)目的施工進(jìn)度進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬和優(yōu)化。通過建立適應(yīng)度評價(jià)體系，模塊不僅能模擬出多種施工進(jìn)度方案，還能基于項(xiàng)目實(shí)際情況和管理目標(biāo)，篩選出最優(yōu)化的施工計(jì)劃[3]。該模塊考慮了公路工程施工的復(fù)雜性，如施工序列、資源分配的約束和環(huán)境因素等，以確保提出的施工計(jì)劃既可行又高效。

3 遺傳算法在智能管控系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1 編碼方案

編碼方案的設(shè)計(jì)需要充分考慮公路工程項(xiàng)目的特點(diǎn)，如工程任務(wù)的序列性、資源的多樣性及施工過程的動(dòng)態(tài)變化性，為此引入一種基于實(shí)時(shí)監(jiān)測的編碼方案，以確保施工進(jìn)度的智能管控系統(tǒng)動(dòng)態(tài)地調(diào)整施工計(jì)劃，提高資源利用率并縮短工期。

設(shè)定基本的編碼結(jié)構(gòu)，將公路工程項(xiàng)目的施工任務(wù)編碼為字符串，每個(gè)字符代表特定的施工任務(wù)，其位置關(guān)系反映任務(wù)的執(zhí)行順序，考慮公路工程施工的復(fù)雜性，引入基于優(yōu)先級的編碼方法，即：

C={c1，c2，...，cn} （1）

其中，C——編碼后的施工任務(wù)序列，ci——第i個(gè)施工任務(wù)的編碼，n——施工任務(wù)的總數(shù)。

為實(shí)現(xiàn)對資源分配和施工時(shí)間的優(yōu)化，將每個(gè)任務(wù)的開始時(shí)間、持續(xù)時(shí)間及所需資源量也納入編碼方案，因此編碼方案擴(kuò)展為：

T={t1，t2，...，tn}

D={d1，d2，...，dn} （2）

R={r1，r2，...，cn}

其中，T——任務(wù)的開始時(shí)間序列，D——任務(wù)的持續(xù)時(shí)間序列，R——任務(wù)所需資源量的序列。

基于以上編碼結(jié)構(gòu)，遺傳算法的關(guān)鍵操作交叉和變異有效執(zhí)行。交叉操作通過選取兩個(gè)父代編碼進(jìn)行組合，生成新的子代編碼，以此探索解空間，尋找更優(yōu)的施工計(jì)劃，假設(shè)進(jìn)行單點(diǎn)交叉操作，交叉點(diǎn)選擇為k，則交叉后生成的新編碼為：

Cnew={c1，...，ck，c' k+1，...，c' n} （3）

變異操作則是在當(dāng)前編碼基礎(chǔ)上，隨機(jī)選擇或多個(gè)位置的任務(wù)，對其執(zhí)行時(shí)間、資源分配或順序進(jìn)行隨機(jī)調(diào)整，以此引入新的遺傳多樣性，防止算法過早收斂于局部最優(yōu)解。變異操作示例如下：

Cmut={c1，...，c' i，...，cn} （4）

其中，c' i——經(jīng)過變異操作后的新任務(wù)編碼。

在實(shí)際應(yīng)用中，以上編碼方案和遺傳操作不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對公路工程施工任務(wù)的有效管理，還能夠根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測到的施工進(jìn)展情況動(dòng)態(tài)調(diào)整施工計(jì)劃。通過不斷迭代尋找最優(yōu)解，該編碼方案能有效地指導(dǎo)施工進(jìn)度的智能管控，優(yōu)化資源配置，確保施工質(zhì)量和進(jìn)度，從而實(shí)現(xiàn)公路工程項(xiàng)目的高效管理目標(biāo)[4]。

3.2 函數(shù)的設(shè)計(jì)

在遺傳算法的框架下，設(shè)計(jì)智能管控系統(tǒng)的核心函數(shù)是實(shí)現(xiàn)公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度優(yōu)化的關(guān)鍵步驟，因此該部分將介紹適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)，該函數(shù)用于評估每個(gè)候選解的優(yōu)劣，并指導(dǎo)遺傳算法搜索最優(yōu)解。

定義適應(yīng)度函數(shù)F，其目標(biāo)是最小化工期T，成本C，同時(shí)最大化質(zhì)量Q?？紤]這三個(gè)目標(biāo)之間的權(quán)衡，引入權(quán)重系數(shù)wt、wc和wq，分別代表工期、成本和質(zhì)量的重要性，因此適應(yīng)度函數(shù)可表示為：

F=wt·T+wc·C?wq·Q （5）

其中，T——工期評價(jià)指標(biāo)，C——成本評價(jià)指標(biāo)，Q——質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)，wt+wc+wq=1，以保證權(quán)重系數(shù)之和為1。

為進(jìn)一步具體化，假設(shè)工期T由各施工任務(wù)的完成時(shí)間累加而成，成本C由資源消耗和人工成本構(gòu)成，質(zhì)量Q則通過滿足規(guī)范和客戶滿意度來衡量，因此T、C和Q進(jìn)一步細(xì)化為：

T=Σ n i=1ti

C=Σ n Σ n i=1（cri+cmi） （6）

Q=1 nΣ n i=1qi

其中，ti——第i個(gè)施工任務(wù)的完成時(shí)間，cri——第i個(gè)任務(wù)的資源消耗成本，cmi——第i個(gè)任務(wù)的資源人工成本，qi——代表第i個(gè)任務(wù)完成的質(zhì)量評分，n——施工任務(wù)的總數(shù)。

將上述指標(biāo)代入適應(yīng)度函數(shù)，得到：

F=wt·Σ n i=1ti+wc·Σ n i=1（cri+cmi）?wq·1 nΣ n i=1qi （7）

適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)旨在通過綜合評估施工方案的工期、成本和質(zhì)量，為遺傳算法提供了明確的優(yōu)化目標(biāo)。在遺傳算法的迭代過程中，通過選擇、交叉和變異操作生成新的施工方案，并利用上述適應(yīng)度函數(shù)評估方案的性能，從而不斷優(yōu)化搜索過程，直至找到滿足工期最短、成本最低和質(zhì)量最高的施工管理策略。

3.3 參數(shù)設(shè)置

遺傳算法中的關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置，包括種群大小、交叉概率、變異概率以及迭代次數(shù)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測的算法模型來闡述參數(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的具體表現(xiàn)和優(yōu)化策略。

定義種群大小N，其直接影響遺傳算法的搜索空間和計(jì)算復(fù)雜度，較大的種群能提供更豐富的遺傳多樣性，有助于探索解空間，減少算法陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)，然而種群規(guī)模過大也會增加計(jì)算負(fù)擔(dān)，延長尋優(yōu)時(shí)間。因此，種群大小的設(shè)置需要在計(jì)算效率和解的質(zhì)量之間作出平衡[5]，通常種群大小設(shè)置為：

N=50to100 （8）

交叉概率Pc和變異概率Pn是遺傳算法中兩個(gè)至關(guān)重要的參數(shù)，其決定了遺傳操作的執(zhí)行頻率。交叉概率較高時(shí)，這一方法不僅有利于保持群體的多樣性，而且對算法快速收斂也非常有益；而參數(shù)變化策略則進(jìn)一步增強(qiáng)了搜索效率，適當(dāng)?shù)淖儺惛怕誓軌蛴行П苊馑惴ㄔ缡焓諗浚@兩個(gè)參數(shù)的設(shè)置范圍分別是：

Pc=0.6to0.9 （9）

Pn=0.01to0.1

迭代次數(shù)G決定了遺傳算法搜索最優(yōu)解的持續(xù)時(shí)間，通常需要根據(jù)問題的復(fù)雜度和計(jì)算資源來合理設(shè)置。太少的迭代次數(shù)導(dǎo)致算法未能充分搜索解空間，而迭代次數(shù)過多則導(dǎo)致計(jì)算資源的浪費(fèi)，因此迭代次數(shù)的選擇通?；陬A(yù)先的測試或經(jīng)驗(yàn)估計(jì)：

G=100to1 000 （10）

在具體的應(yīng)用中，以上參數(shù)設(shè)置需要通過實(shí)驗(yàn)和調(diào)整來優(yōu)化，以適應(yīng)特定的公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度智能管控的需求。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測算法模型，我們采集關(guān)于施工進(jìn)度的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)設(shè)置，如在遺傳算法的早期階段增加交叉概率以快速增加解的多樣性，而在算法后期適當(dāng)增加變異概率以避免局部最優(yōu)。

實(shí)時(shí)監(jiān)測的算法模型表示為：

M（t）=f[D（t），P（t）] （11）

其中，M（t）——在時(shí)間t的監(jiān)測結(jié)果，D（t）——收集到的施工數(shù)據(jù)，P（t）——當(dāng)前的參數(shù)設(shè)置。該模型通過分析施工數(shù)據(jù)和當(dāng)前參數(shù)對算法性能的影響，動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，如根據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)度D（t）的變化，適時(shí)調(diào)整Pc和Pm，以期獲得更優(yōu)的施工進(jìn)度管理方案。

4 系統(tǒng)測試

在該研究中所選數(shù)據(jù)集主要來源于實(shí)測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)通過與某公路工程項(xiàng)目合作，利用現(xiàn)場安裝的傳感器和監(jiān)測設(shè)備收集得到。實(shí)測數(shù)據(jù)包括施工任務(wù)的實(shí)際進(jìn)度、資源消耗情況、環(huán)境因素等，確保研究的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和數(shù)據(jù)的真實(shí)性。為充分評估基于遺傳算法的智能管控系統(tǒng)的性能，該研究還采用了一部分通過模擬生成的數(shù)據(jù)，以補(bǔ)充實(shí)測數(shù)據(jù)中存在的信息不足，保證測試和評估的全面性。此結(jié)合實(shí)測數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的方法，不僅增強(qiáng)了數(shù)據(jù)集的多樣性，也提高了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和普遍性，如表1所示。

測試指標(biāo)包括執(zhí)行時(shí)間、工期優(yōu)化率、成本優(yōu)化率、質(zhì)量滿意度和系統(tǒng)穩(wěn)定性，執(zhí)行時(shí)間指的是系統(tǒng)完成一次完整的施工進(jìn)度優(yōu)化所需的時(shí)間，其反映了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和處理能力；工期優(yōu)化率和成本優(yōu)化率分別表示系統(tǒng)優(yōu)化后相較于原計(jì)劃的工期縮短百分比和成本降低百分比，這兩個(gè)指標(biāo)直接體現(xiàn)了系統(tǒng)優(yōu)化效果的顯著性；質(zhì)量滿意度是根據(jù)施工完成質(zhì)量的客戶反饋評分，衡量施工質(zhì)量與客戶期望的匹配程度；系統(tǒng)穩(wěn)定性則通過在連續(xù)運(yùn)行過程中的錯(cuò)誤率來評估，反映了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

5 結(jié)語

綜上所述，基于遺傳算法的公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度智能管控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究，不僅是對公路工程項(xiàng)目管理方法的一大創(chuàng)新，也是對現(xiàn)有工程項(xiàng)目管理理論和實(shí)踐的重要補(bǔ)充。通過深入探索遺傳算法在公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度管理中的應(yīng)用潛力，該研究將為工程項(xiàng)目管理領(lǐng)域提供新的視角和工具，同時(shí)也為相關(guān)研究領(lǐng)域的發(fā)展貢獻(xiàn)重要的理論和實(shí)踐價(jià)值。在全球經(jīng)濟(jì)一體化和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求持續(xù)增長的大背景下，該研究的成果將有助于提升公路工程項(xiàng)目的管理水平，加速區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，促進(jìn)社會進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]劉廣魁.公路工程項(xiàng)目組合施工進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)防范方法分析[J].城市建設(shè)理論研究（電子版），2023（19）：117-119.

[2]葉稱港.公路工程項(xiàng)目施工質(zhì)量影響因素及控制措施分析[J].運(yùn)輸經(jīng)理世界，2022（35）：62-64.

[3]姜鵬飛.海外公路工程項(xiàng)目施工進(jìn)度管理探究[J].工程建設(shè)與設(shè)計(jì)，2022（23）：232-234.

[4]錢家勤.公路工程施工質(zhì)量管理與進(jìn)度控制分析——以云南省迪慶州虎香公路項(xiàng)目為例[J].工程技術(shù)研究，2022（5）：133-135.

[5]白禮彪，張璐瑤，孫怡晨，等.公路工程項(xiàng)目組合施工進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)防范策略[J].中國公路學(xué)報(bào)，2021（9）：203-214.

收稿日期：2024-04-01

作者簡介：石磊（1992—），男，碩士研究生，工程師，研究方向：道路工程與技術(shù)。