基于智能優(yōu)化算法的群塔塔吊平面布置優(yōu)化

陳 明, 邵 泉, 程 瀛, 燕樂緯

(1.廣州建筑股份有限公司, 廣東廣州 510030; 2.廣州一建建設(shè)集團(tuán)有限公司, 廣東廣州 510060 3.廣州大學(xué)土木工程學(xué)院, 廣東廣州 510006)

0 引言

隨著我國土木工程行業(yè)的蓬勃發(fā)展,大型工程多棟建筑同時施工建設(shè)成為常態(tài)[1]。塔吊作為施工過程中主要的垂直運(yùn)輸工具,在工程建設(shè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[2]。但是,塔吊的平面布置會大大影響建筑材料的輸送效率,進(jìn)而影響整個工程的施工進(jìn)度[3]。如何科學(xué)合理地對塔吊進(jìn)行平面布置,是工程施工過程中遇到的一個具備實踐意義的問題[4]。

需要注意的是,塔吊的初步安裝位置往往是在工程的投標(biāo)期,制定施工計劃時就要初步確定。在這一階段,作為施工組織管理者,能夠掌握的往往只有施工區(qū)域紅線、建筑物位置等基本信息,建材供貨和用料的詳細(xì)信息難以獲取。這就需要在只掌握有限信息的前提下完成塔吊的初步平面布設(shè),塔吊進(jìn)場前再根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整[5]。

1 工程概況

某住宅工程總占地面積9 hm2,擬建設(shè)12棟18層高的高層住宅。建筑物為框架結(jié)構(gòu),總高度62.5 m,層高3.2 m,頂層層高3.25 m。建筑施工平面如圖1所示。

圖1 建筑施工平面

現(xiàn)要求在充分考慮場地特點和建筑物形狀的前提下,初步進(jìn)行塔吊平面布設(shè),并以此工程為例,探索群塔塔吊快速平面布設(shè)的一般流程和方法。

2 塔吊平面布置方案與實施

2.1 基于Python的平面布置方案

針對這一塔吊平面布置問題,擬定采用Python語言編程分析的方案:

(1)利用Python讀取建筑施工平面圖,獲取建筑物輪廓數(shù)據(jù)。

(2)根據(jù)建筑物形狀和施工區(qū)域紅線等因素,初步確定塔吊的可布置區(qū)域。

(3)根據(jù)工程概況,初步確定塔吊類型。

(4)集中已有數(shù)據(jù),建立塔吊平面優(yōu)化布置問題的數(shù)學(xué)模型。

(5)利用智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解。

(6)對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析,確定最優(yōu)配置方案。

2.2 分析數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

根據(jù)建筑物形狀和施工區(qū)域紅線,考慮塔吊的安裝和拆卸要求,初步確定塔吊的不可布置區(qū)域如圖2所示。

圖2 建筑輪廓線與塔吊不可布置區(qū)域

在制定施工計劃階段,由于缺乏供材與用料的詳細(xì)信息,可以初步給定常用的塔吊型號。對本工程而言,建筑物只有12棟,用單一塔吊類型一般也可以實現(xiàn)平面布置的要求。但是,考慮到本項目作為塔吊優(yōu)化布置的樣板工程和探索塔吊平面優(yōu)化布置一般流程的需求,選擇臂長為60 m和65 m的2種塔吊進(jìn)行初步規(guī)劃,以使所用方法具備較好的通用性和擴(kuò)展性。

塔吊平面布設(shè)的根本目標(biāo),是在付出最小成本(主要是塔吊租金)的前提下,覆蓋全部施工區(qū)域。從本文研究的角度來看,這可以作為優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù),即總租金最小化。

雖然塔吊布設(shè)有一個根本的要求是不窩工,但在施工計劃制定初期,供材量和用料量都無法詳細(xì)估算的前提下,只能先進(jìn)行塔吊平面設(shè)計。塔吊進(jìn)場前如果發(fā)現(xiàn)某區(qū)域有較高的吊裝量需求,可以采用更換塔吊型號或采取局部措施進(jìn)行修正。

2.3 優(yōu)化分析模型

塔吊的安裝位置可以決定塔吊的工作區(qū)域。群塔塔吊工作區(qū)域覆蓋施工區(qū)域的面積比率是塔吊平面布置方案優(yōu)劣的主要評價標(biāo)準(zhǔn)之一。結(jié)合塔吊自身的租金,設(shè)置優(yōu)化分析模型的目標(biāo)函數(shù)為式(1)。

(1)

在本文的算例中,塔吊的可選位置坐標(biāo)由圖2 給出。未覆蓋區(qū)域和重復(fù)覆蓋區(qū)域的罰函數(shù)由表1給出。

表1 目標(biāo)函數(shù)的罰函數(shù)

2.4 用智能優(yōu)化算法分析求解

由于目標(biāo)函數(shù)與設(shè)計變量之間的函數(shù)關(guān)系不明確,難以采用梯度算法找到優(yōu)化問題的最優(yōu)解。本例采用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行求解。

遺傳算法是一種智能尋優(yōu)算法。其尋優(yōu)流程是[6]。

(1)對設(shè)計變量進(jìn)行編碼;標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法采用二進(jìn)制編碼,本例采用數(shù)組編碼。

(2)利用隨機(jī)數(shù)生產(chǎn)初始種群。

(3)初始種群中的每一個染色體代表一個可行解,將該可行解代入目標(biāo)函數(shù),計算目標(biāo)函數(shù)值。

(4)根據(jù)各染色體的目標(biāo)函數(shù)值,采用輪盤賭選擇算子或錦標(biāo)賽選擇算子,選擇部分染色體進(jìn)入交配池。

(5)讓交配池中的染色體依照交叉概率進(jìn)行交叉運(yùn)算,產(chǎn)生子代個體。

(6)將種群中的部分個體依變異概率進(jìn)行隨機(jī)變異。

(7)檢測種群是否滿足終止迭代條件,如否,轉(zhuǎn)回(2);如是,結(jié)束種群進(jìn)化,輸出尋優(yōu)結(jié)果。

2.5 優(yōu)化計算結(jié)果與分析

逐次增加塔吊數(shù)量,進(jìn)行優(yōu)化計算。得到優(yōu)化分析結(jié)果如表2所示。

表2 優(yōu)化計算結(jié)果

布置4臺塔吊時,最優(yōu)解含3臺II型塔吊(臂長65 m)和1臺I型塔吊(臂長60 m)。但未覆蓋率高達(dá)9.7%,對施工帶來較大困難,予以舍棄。

布置5～7臺塔吊的最優(yōu)解(塔吊位置坐標(biāo))如表3所示。最優(yōu)布置方案如圖3～圖5所示。

表3 最優(yōu)解(塔吊安裝位置)

圖3 5臺塔吊最優(yōu)布置示意

圖4 6臺塔吊最優(yōu)布置示意

圖5 7臺塔吊最優(yōu)布置示意

優(yōu)化分析給出了多種塔吊布置方案,可以供施工管理人員根據(jù)現(xiàn)場施工的其他要素選擇使用。

3 結(jié)論

施工現(xiàn)場塔吊的布置是一個復(fù)雜的工程優(yōu)化問題。針對某施工工地的群塔平面優(yōu)化布置問題,確立了利用Python語言編程進(jìn)行優(yōu)化的方案和步驟。根據(jù)建筑物形狀、施工區(qū)域紅線和塔吊的安裝和拆卸要求,初步確定塔吊的不可布置區(qū)域。以塔吊的月租金和塔吊工作半徑對施工區(qū)域的覆蓋率為目標(biāo)函數(shù),建立了塔吊平面優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型,并采用遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化求解。算法給出了塔吊數(shù)量為5臺、6臺、7臺等3種情況時的最優(yōu)解,供施工管理人員根據(jù)現(xiàn)場的其他要素選用。