遺傳算法在橋梁維修優化中的應用

吳冠蕾

相對于橋梁維修需求的快速增長，各國橋梁維護資金不足的現象日益突出，尤其現階段我國正處在經濟發展的高峰期，道路維護資金在總體上嚴重不足。在維修資源十分有限的條件下，如何進行科學合理的維修決策，從而最大限度地充分利用有限資金，已經成為一個非常必要和迫切的課題，受到政府、橋梁管理部門及研究機構的關注和重視。

服役橋梁維修加固決策常用方法有決策樹分析[1]、多屬性決策[2-6]、維修策略優化等。橋梁最佳維修策略的選擇是一項非常艱巨的任務，因為可能的維修組合數量隨路網橋梁數目M、維修計劃跨越的時間段(即優化年限)T和可以選擇的維修方法種類N的增加呈指數形式增長，而傳統數學規劃技術解決這類復雜的離散變量組合優化問題往往力不從心。遺傳算法作為一種新的全局優化搜索算法，具有簡單通用、魯棒性強、適于并行處理等特點，求解最優化問題的計算效率比較高、適用范圍比較廣，已被應用于土木工程的諸多領域。本文分析總結了遺傳算法在橋梁維修策略優化中的國內外應用情況，對相關研究有一定的參考作用。

1 遺傳算法簡介

遺傳算法(Genetic Algorithm，縮寫為GA)是一種有效的解決最優化問題的方法，它最先是由美國Michigan大學的John Holland教授于1975年提出的，從那以后，它逐漸發展成為一種通過模擬自然進化過程解決最優化問題的計算模型，并在很多領域得到廣泛的應用。遺傳算法從代表問題可能潛在解集的一個種群開始，按照適者生存和優勝劣汰的原理，經過選擇、交叉、變異三個遺傳算子逐代演化產生出越來越好的近似解，末代種群中的最優個體經過解碼可以作為問題的近似最優解?！?br>