基于遺傳算法的公路工程項目施工進度智能管控系統設計

摘要 該文旨在設計和實現基于遺傳算法的公路工程項目施工進度智能管控系統，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的結構設計和主要功能模塊，包括系統架構、數據處理、進度預測和資源優化配置等。通過實際案例測試，證明了該系統在公路工程施工進度管控中的應用能顯著提高管理效率和決策質量，該研究為公路工程項目施工進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。

關鍵詞 遺傳算法；公路工程項目；施工進度；智能管控

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

0 引言

隨著工程技術的不斷進步和項目管理要求的日益提高，傳統的施工進度管理方法已難以滿足復雜工程項目的需求，因此探索更為高效、智能的管控系統設計成為業界追求的目標。遺傳算法作為一種借鑒自然界遺傳選擇與進化理論的搜索優化算法，以其在解決復雜非線性問題方面的顯著能力，為公路工程項目施工進度的智能管控提供了新的解決思路，通過模擬生物進化過程中的選擇、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或近似最優解。

1 遺傳算法概述

遺傳算法作為一種高效的搜索和優化技術，源自對達爾文自然選擇和生物遺傳機制的模擬，現已廣泛應用于公路工程項目施工進度的智能管控中，該算法通過模擬生物進化的過程，包括個體的選擇、交叉（雜交）和變異等基本遺傳操作，在復雜的搜索空間中尋找問題的最優解或滿意解。在公路工程項目管理中，考慮項目施工的復雜性和多變性，如路基路面施工、橋梁隧道建設、排水系統安裝等各項任務的互相依賴和資源分配的動態性，遺傳算法能夠有效地處理非線性、多約束的優化問題，實現施工資源的最優配置、進度風險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較好的個體，通過交叉和變異操作在種群中引入新的個體，以期望產生更優的解，過程循環迭代，直至滿足終止條件，如達到預設的最大迭代次數或解的質量已足夠高[1]。

2 智能管控系統的設計框架

2.1 系統結構

設計一套基于遺傳算法的公路工程項目施工進度智能管控系統，旨在通過高度集成和自動化的技術手段，實現施工進度的實時監控、評估和調整，確保項目的順利進行。該系統結構的設計理念源于對公路工程項目施工全過程的深入分析，充分考慮了工程項目管理的復雜性、動態性以及不確定性，通過引入智能化技術和算法，提高工程管理的效率和效果。系統的核心是遺傳算法引擎，負責生成、評估和優化施工進度方案，以支持決策制定過程[2]。系統結構主要包括數據采集與處理模塊、施工進度模擬與預測模塊、決策支持模塊和用戶交互界面四個部分，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

大數據采集與處理模塊作為系統信息流的入口，負責實時收集公路工程項目施工現場的各類數據，包括工程量完成情況、資源消耗情況、施工環境變化等。該模塊通過先進的數據采集技術，例如物聯網傳感器、無人機航拍和實時視頻監控等，確保數據的全面性和實時性，經過數據清洗、整合和轉換處理后，為后續模塊的分析提供了準確可靠的基礎數據。

進度模擬與優化模塊是系統的核心，依托于遺傳算法的強大搜索和優化能力，對公路工程項目的施工進度進行動態模擬和優化。通過建立適應度評價體系，模塊不僅能模擬出多種施工進度方案，還能基于項目實際情況和管理目標，篩選出最優化的施工計劃[3]。該模塊考慮了公路工程施工的復雜性，如施工序列、資源分配的約束和環境因素等，以確保提出的施工計劃既可行又高效。

3 遺傳算法在智能管控系統中的應用

3.1 編碼方案

編碼方案的設計需要充分考慮公路工程項目的特點，如工程任務的序列性、資源的多樣性及施工過程的動態變化性，為此引入一種基于實時監測的編碼方案，以確保施工進度的智能管控系統動態地調整施工計劃，提高資源利用率并縮短工期。

設定基本的編碼結構，將公路工程項目的施工任務編碼為字符串，每個字符代表特定的施工任務，其位置關系反映任務的執行順序，考慮公路工程施工的復雜性，引入基于優先級的編碼方法，即：

C={c1，c2，...，cn} （1）

其中，C——編碼后的施工任務序列，ci——第i個施工任務的編碼，n——施工任務的總數。

為實現對資源分配和施工時間的優化，將每個任務的開始時間、持續時間及所需資源量也納入編碼方案，因此編碼方案擴展為：

T={t1，t2，...，tn}

D={d1，d2，...，dn} （2）

R={r1，r2，...，cn}

其中，T——任務的開始時間序列，D——任務的持續時間序列，R——任務所需資源量的序列。

基于以上編碼結構，遺傳算法的關鍵操作交叉和變異有效執行。交叉操作通過選取兩個父代編碼進行組合，生成新的子代編碼，以此探索解空間，尋找更優的施工計劃，假設進行單點交叉操作，交叉點選擇為k，則交叉后生成的新編碼為：

Cnew={c1，...，ck，c' k+1，...，c' n} （3）

變異操作則是在當前編碼基礎上，隨機選擇或多個位置的任務，對其執行時間、資源分配或順序進行隨機調整，以此引入新的遺傳多樣性，防止算法過早收斂于局部最優解。變異操作示例如下：

Cmut={c1，...，c' i，...，cn} （4）

其中，c' i——經過變異操作后的新任務編碼。

在實際應用中，以上編碼方案和遺傳操作不僅能夠實現對公路工程施工任務的有效管理，還能夠根據實時監測到的施工進展情況動態調整施工計劃。通過不斷迭代尋找最優解，該編碼方案能有效地指導施工進度的智能管控，優化資源配置，確保施工質量和進度，從而實現公路工程項目的高效管理目標[4]。

3.2 函數的設計

在遺傳算法的框架下，設計智能管控系統的核心函數是實現公路工程項目施工進度優化的關鍵步驟，因此該部分將介紹適應度函數的設計，該函數用于評估每個候選解的優劣，并指導遺傳算法搜索最優解。

定義適應度函數F，其目標是最小化工期T，成本C，同時最大化質量Q。考慮這三個目標之間的權衡，引入權重系數wt、wc和wq，分別代表工期、成本和質量的重要性，因此適應度函數可表示為：

F=wt·T+wc·C?wq·Q （5）

其中，T——工期評價指標，C——成本評價指標，Q——質量評價指標，wt+wc+wq=1，以保證權重系數之和為1。

為進一步具體化，假設工期T由各施工任務的完成時間累加而成，成本C由資源消耗和人工成本構成，質量Q則通過滿足規范和客戶滿意度來衡量，因此T、C和Q進一步細化為：

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個施工任務的完成時間，cri——第i個任務的資源消耗成本，cmi——第i個任務的資源人工成本，qi——代表第i個任務完成的質量評分，n——施工任務的總數。

將上述指標代入適應度函數，得到：

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

適應度函數的設計旨在通過綜合評估施工方案的工期、成本和質量，為遺傳算法提供了明確的優化目標。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，并利用上述適應度函數評估方案的性能，從而不斷優化搜索過程，直至找到滿足工期最短、成本最低和質量最高的施工管理策略。

3.3 參數設置

遺傳算法中的關鍵參數設置，包括種群大小、交叉概率、變異概率以及迭代次數，通過實時監測的算法模型來闡述參數在實際應用中的具體表現和優化策略。

定義種群大小N，其直接影響遺傳算法的搜索空間和計算復雜度，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的風險，然而種群規模過大也會增加計算負擔，延長尋優時間。因此，種群大小的設置需要在計算效率和解的質量之間作出平衡[5]，通常種群大小設置為：

N=50to100 （8）

交叉概率Pc和變異概率Pn是遺傳算法中兩個至關重要的參數，其決定了遺傳操作的執行頻率。交叉概率較高時，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；而參數變化策略則進一步增強了搜索效率，適當的變異概率能夠有效避免算法早熟收斂，這兩個參數的設置范圍分別是：

Pc=0.6to0.9 （9）

Pn=0.01to0.1

迭代次數G決定了遺傳算法搜索最優解的持續時間，通常需要根據問題的復雜度和計算資源來合理設置。太少的迭代次數導致算法未能充分搜索解空間，而迭代次數過多則導致計算資源的浪費，因此迭代次數的選擇通常基于預先的測試或經驗估計：

G=100to1 000 （10）

在具體的應用中，以上參數設置需要通過實驗和調整來優化，以適應特定的公路工程項目施工進度智能管控的需求。通過實時監測算法模型，我們采集關于施工進度的實時數據，根據數據反饋動態調整參數設置，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，而在算法后期適當增加變異概率以避免局部最優。

實時監測的算法模型表示為：

M（t）=f[D（t），P（t）] （11）

其中，M（t）——在時間t的監測結果，D（t）——收集到的施工數據，P（t）——當前的參數設置。該模型通過分析施工數據和當前參數對算法性能的影響，動態調整參數，如根據實時進度D（t）的變化，適時調整Pc和Pm，以期獲得更優的施工進度管理方案。

4 系統測試

在該研究中所選數據集主要來源于實測數據，數據通過與某公路工程項目合作，利用現場安裝的傳感器和監測設備收集得到。實測數據包括施工任務的實際進度、資源消耗情況、環境因素等，確保研究的實際應用價值和數據的真實性。為充分評估基于遺傳算法的智能管控系統的性能，該研究還采用了一部分通過模擬生成的數據，以補充實測數據中存在的信息不足，保證測試和評估的全面性。此結合實測數據和模擬數據的方法，不僅增強了數據集的多樣性，也提高了實驗結果的可靠性和普遍性，如表1所示。

測試指標包括執行時間、工期優化率、成本優化率、質量滿意度和系統穩定性，執行時間指的是系統完成一次完整的施工進度優化所需的時間，其反映了系統的響應速度和處理能力；工期優化率和成本優化率分別表示系統優化后相較于原計劃的工期縮短百分比和成本降低百分比，這兩個指標直接體現了系統優化效果的顯著性；質量滿意度是根據施工完成質量的客戶反饋評分，衡量施工質量與客戶期望的匹配程度；系統穩定性則通過在連續運行過程中的錯誤率來評估，反映了系統的可靠性和穩定性。

5 結語

綜上所述，基于遺傳算法的公路工程項目施工進度智能管控系統的設計與研究，不僅是對公路工程項目管理方法的一大創新，也是對現有工程項目管理理論和實踐的重要補充。通過深入探索遺傳算法在公路工程項目施工進度管理中的應用潛力，該研究將為工程項目管理領域提供新的視角和工具，同時也為相關研究領域的發展貢獻重要的理論和實踐價值。在全球經濟一體化和基礎設施建設需求持續增長的大背景下，該研究的成果將有助于提升公路工程項目的管理水平，加速區域經濟的發展，促進社會進步。

參考文獻

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

[5]白禮彪，張璐瑤，孫怡晨，等.公路工程項目組合施工進度風險防范策略[J].中國公路學報，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。