（计算机应用技术专业论文）基于遗传算法的高速公路路面养护决策优化研究.pdf

摘要 所谓高速公路路面养护决策优化，就是讨论如何有效地利用有限的养护资金，使高 速公路路面处于最佳服务水平或产生最大经济效益。它解决了我国高速公路大量路面需 要养护和养护资金不足的问题，改变了传统的经验决策模式，发挥了资源的最佳效益， 保证了高速公路路面养护决策的系统化、科学化和现代化。高速公路路面养护决策优化 常用的优化方法可以分为两类：数学规划的优化方法和人工智能的优化方法，后者主要 是指遗传算法。数学规划的优化方法在我国目前的高速公路中应用得最广，但对高速公 路大规模路网路面养护决策进行优化时，其存在解的不稳定性和运算速度慢的不足。而 遗传算法因其并行性、全局寻优等特点，非常适合高速公路大规模路网的路面养护决策 优化。国外关于如何利用遗传算法进行高速公路路面养护决策优化作了深入的研究，而 在国内目前比较少。 高速公路路面养护决策优化分为单目标路面养护决策优化和多目标路面养护决策 优化。首先，本文分析了各种高速公路路面养护决策模型和优化方法，在此基础上建立 了高速公路路面养护决策的单目标和多目标优化模型。然后，针对高速公路单目标路面 养护决策优化模型，提出了一种混合遗传算法。在该算法中，伪并行、最优保存策略和 自适应参数调整策略的引入，使其具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，有效地克 服了简单遗传算法的过早收敛问题。同时，将该算法应用于高速公路单目标路面养护决 策优化问题中，取得了满意的结果。最后，针对高速公路多目标路面养护决策优化模型， 本文引入了目前在多目标优化领域应用较多的带精英策略的非支配排序遗传算法 n s g a i i 。将n s g a i i 应用于高速公路多目标路面养护决策优化问题中，结果证明其性 能优于传统的数学规划方法。 本文提出的混合遗传算法不但适用于高速公路路面养护决策优化f 日题，对于很多优 化问题同样适用。同时，n s g a i i 是目前在国外应用得比较多的多目标遗传算法，国内 对其的研究还很少，本文对其研究对后来者有一定的借鉴意义。另外，利用遗传算法解 决高速公路路面养护决策优化问题，也为我国高速公路路面养护决策优化研究提供了一 个新的研究方向。 关键词：高速公路；路面养护决策优化；混合遗传算法；多目标优化：n s g a _ a b s t r a c t e x p r c s s w a yp a v e m e n tm a i l l t c n a n c cd e d s i o no p t i m i z a t i o ni sak 砌o f “p r c s s w a y m a i n t c n 锄c em 卸a g c r st lf b r 弱s i s t a i i td e c i s i o n ，w h i c hh e l p st om a k eu o fl i i n i t m a i n t e n 柚c cf u n d sf o rk c 印i l i gp a v 锄e n ts t a y 彻t h eb e s ts e n ，i c cl c v e l 锄dg a i n i n gb e s t o c o n o m j cb c n e f i t s ni sd i s t i n c i 加mt l l et f a d i t i 咖a ld d s i m o d et 量l a td e p c n d s h u m 卸 c x p e r i e n c c 锄db 锄e f i c i a lt ot h es y s t e m a t i s m ，s c i e n t i f i c i t y 卸dm o d e m i z a t i o no f t h cp a v e m e n t m a i n t e n a n c cd e c i s i o n a n d9 0 0 df o rm a l 【i n gb e s tu o ft l l ep a v e m e n tr e u r t h e r ca r ct w o 叩t i m i z a t i s o l u t i o 那t om a i n t e n a n c ed e d s i 衄，衄ei st h em a t hp m g 姗m i 唱卸dt h eo t h c ri s t l l ea n i f i d a li l l t e l l i g e n c cw h i c hm o s t l y 圮f c r st og e n e t i ca l g o r i t h m s n o u g hn 坤m a t h p r o g r a 姗i n gi su s c 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d 作 斗月2c 1 日 if 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名： 侯毒耳 日期：川年f 月2 7 日 铆戤2 勒州醐。矿垆月矿 1 1 研究背景 第一章绪论 高速公路是二十世纪三十年代在西方发达国家开始出现的专门为汽车交通服务的 基础设施。高速公路在运输能力、速度和安全性方面具有突出优势，对实现国土均衡开 发、建立统一的市场经济体系、提高现代物流效率和公众生活质量等具有重要作用。目 前全世界已有8 0 多个国家和地区拥有高速公路，通车里程超过2 3 万公里。高速公路不 仅是交通现代化的重要标志，也是国家现代化的重要标志。 从1 9 8 8 年上海至嘉定高速公路建成通车至2 0 0 5 年底，我国高速公路通车里程为 4 1 0 0 5 公路，位居世界第二，其中有十九个省高速公路突破一千公里1 1 j 。我国计划在近 三十年内建成总规模约8 5 万公里，其中主线6 8 万公里，地区环线、联络线等其它路 线约1 7 万公里的高速公路网嘲。这种公路网的建成必将极大改善我国的综合运输结构， 提高综合运输效率 然而，高速公路无论是沥青路面或是水泥路面，在交通荷载和自然环境因素的反复 综合作用下，其使用性能将逐渐衰退，最终达到不满足使用要求的状态。路面使用性能 衰退到一定程度后，将影响汽车的行驶速度，旅行时间，行驶安全并增加道路运输费 用。因此，我国在高速公路建设的同时，仍需投入大量资金对已建成的高速公路路面进 行维护，使之保持一定的使用性能以满足使用要求。特别是伴随着我国高速公路里程的 不断增长和高速公路网的逐渐形成，高速公路的路面养护问题也越来越受到普遍关注和 重视。我国在9 0 年代以前，高速公路管理部门对高速公路的路面管理缺少系统的检测、 评价和科学的路面养护决策管理。高速公路路面的养护管理主要依靠对路面状况的定性 了解和工程师的经验来进行。在决策过程中，常常由于经验限制及缺乏对路面破损程序 的定量掌握，使路面养护方案不尽合理，由此造成养护资金浪费、路面质量下降及使用 费用上升。显然传统的“凭经验、靠人工罗的效率低下的路面养护模式已经不能适应高 速公路养护事业发展的需要了。 为了改变这种传统落后的高速公路管理方式，适应现代化、大规模、高速度和高质 量的高速公路路面养护管理要求，我国大部分省都都采用了科学的路面养护决策方法， 目标就是如何有效地利用有限的养护资金，使高速公路路面处于最佳服务水平或产生最 大经济效益。它的应用，有效地改变了传统的高速公路路面养护管理模式，保证了高速 公路的运行效率，解决了我国高速公路管理者如何在利用有限的养护资金条件下，寻求 最佳养护方案和最大的社会经济效益的问题i 】1 。 1 2 国内外发展动态研究 传统的高速公路路面养护决策是高速公路养护决策者是根据以往工作的经验进行 决策，选择养护方案。即对一些常规性的、经常大量发生的养护情况，根据经验选择一 种有效的路面养护方案，同时根据方案实施的情况为以后类似问题的决策提供参照依 据。这种方法缺乏科学根据，主观性太强。科学的路面养护决策起源于2 0 世纪6 0 年代 美国a a s h 0 道路试验，多采用路况数据与工程经验判断相结合的决簧方法。7 0 年代开 始，随着路面管理系统的推广应用，大量工程经济分析方法用于项目级道路路面养护决 策分析，主要的决策方法是决策树和排序法。同时，各种数学规划方法和近似优化方法 也得到应用。近年，随着人工智能的发展，遗传算法开始应用于路面养护决策。 根据决策是否优化，高速公路路面养护决策的方法分为非优化决策方法和优化决策 方法。非优化决策方法主要是利用决策树和排序法来进行高速公路路面养护决策的方 法。优化决策方法主要是指利用数学规划优化方法和人工智能优化方法对高速公路路面 养护决策进行优化后再进行决策的方法。 1 。2 1 非优化决策方法 非优化决策方法是高速公路养护管理者早期使用的决策方法，主要用于高速公路小 规模路网的路面养护决策。常用的方法有决策树和排序法。 1 决策树 决策树实际上是以树结构的形式，以道路等级、路况等到各种影响决策的因素为依 据，不断对路网进行分枝、细化，并综合考虑各种组合条件，在各个分技的枝末，给出 各种组合条件限制下的项目可能处治对策。 决策树的优点是较直观，易于为养护工程师和各级管理人员所理解和接受。在确定 各种组合条件的可能对策时，还能够通过专家调查等方法，综合考虑地区工程师的经验， 较好地与人们的实际工作经验相结合，这种方法目前在我国高速公路路面养护决策中应 用最多嗍。决策树的缺点是分枝标准较粗，也有些绝对化，它不能完全考虑影响决策的 所有因素嘲。 2 排序法 在高速公路路面养护管理的实际工作中，往往受到养护资金的限制，不可能满足所 有的养护需求，这就需要按照一定标准对各项目的重要度进行排序，为路面养护决策方 案的制定提供依据。根据不同的排序指标和排序方法，排序法分很多种。选择的基本原 则应是选择工程上最需要处治、经济上效益最大的项目。排序法是目前世界各国在路面 养护决策中普遍采用的一个重要方法渺n l 。 1 2 2 优化决策方法 决策树和排序法虽然简单和易于决策者理解，但它们既没有考虑到项目之间相互依 赖的关系，也没有考虑整个规划期的统筹安排。利用这种方法做出的决策往往难以满足 公路管理机构对各方面的要求。因此，各种优化方法开始应用于高速公路路面养护决策， 目前主要有数学规划优化方法和人工智能优化方法。 1 数学规划优化方法 2 数学规划方法的优点是在理论上能同时考虑路网内每个项目，利用一定的方法对所 有可行对策和实施时间的所有可能组合进行搜索，能够求得规划期内最佳的路面养护策 略。利用数学规划模型，不需要完全逐一评价各个可能项目，就可得到最终结果，还能 考虑资金等约束条件。数学规划的缺点是当高速公路路面养护决策面临的是大规模的优 化决策问题时，存在解的不稳定性和决策时间长的问题，难以满足高速公路管理机构对 于路面养护管理提出的各方面要求。目前常用的数学规划优化方法有线性规划、近似优 化、动态规划和马尔可夫决策规划i 珥。 ( 1 ) 线性规划线性规划运筹学中最基本和最经典的问题，从纯数学的角度上讲， 就是一个特殊的条件极值问题。线性规划的求解算法很多，从1 9 4 7 年d 卸t z i g 提出经典 的单纯性算法以来，以后出现了鼬a c h y i 强多项式算法、l 【a l m a j l m 内点算法、1 b d d 算 法、1 k d o s 算法等多种方法。整数规划作为线性规划的一类特殊问题，在许多优化决策 问题中得到应用，其求解算法主要有割平面法和分枝定界法两类，对于整数规划中特殊 的m l 规划问题，则主要通过全枚举和隐枚举法进行求解。对于高速公路路面养护决策 问题，其优化目标函数形式主要是路网效益最大、养护费用最小、养护质量水平最高等， 因此可选取对路面某种状态采取某种措施的道路所占比例作为决策变量，或者菜一路段 是否采取养护措施作为m 1 决策变量，在各种约束条件构造线性规划或整数规划模型。 美国俄亥俄州的高速公路采用了线性规划模型进行路面养护决策优化旧，潘玉利等也提 出了一个养护投资优化的线性规划模型旧。 ( 2 ) 近似优化线性规划虽然从理论上解决了高速公路路面养护决策优化问题，但 于由于路网的庞大，在实际决策优化的过程中，决策者所面对的往往是一个大规模线性 规划阅题，导致模型计算求解非常困难。因此，在实际应用中产生了许多近似优化的思 想和方法。目前国际上多采用集成和启发两种近似优化方法l l ，1 。集成即根据路面状况、 交通量、路线等级等特征将一个较大的路网，归并成较少的项目，然后对这些归并后的 项目进行优化决策。由此而大幅度地降低了模型的计算量，方便了计算机实现。但这种 方法把一些相近的相应较小的项目合并成一个大项目，实际上忽略了这些小项目之间的 差异。而启发优化则是根据求解的优化问题，按照一定的方法，逐步逼近最优解，最后 获得一个近似最优解。通过这些近似最优解进行决策，虽然不能获得理论最优解，但能 在较短的时问内求出具有一定精度的近似最优解，基本上能满足公路机构对于路面管理 的需要 ( 3 ) 动态规划动态规划是2 0 世纪5 0 年代由美国r b c l l m 趾提出的，其理论是 b e l l m 柚最优性原理( 任何一个最优策略只能由最优的子策略组成) 和b c l l i n 柚递推公 式，是求解多阶段决策优化问题的一种有效方法。对于动态规划的求解算法，并不象线 性规划的单纯形法那样存在一种通用的算法，一般的求解思想主要有逆序解法和顺序解 法两类，具体的求解方法比较多，有常规算法、函数逼近法、状态轮换迭代法、时段轮 换迭代法、微分动态规划法等，近年来许多研究学者又提出了动态规划的改进算法、并 3 行算法、分层解法等新方法。随着动态规划理论研究的发展及完善，动态规划在高速公 路路面养护决策优化问题中得到了广泛应用陋- q 。 ( 4 ) 马尔可夫决策规划马尔可夫决策规划是研究状态转移规律具有马尔可夫特性 的动态随机系统的最优序贯决策问题，与动态规划一样，强调系统状态转移规律的无后 效性，其核心内容是系统状态转移概率的确定。研究起源于2 0 世纪5 0 年代，发展至今 产生了包括有限阶段模型、折扣模型、连续时间模型、半马尔可夫模型、无界报酬模型、 非时齐与报酬模型等在内多种形式模型，在诸多研究领域得到了广泛应用。美国亚利桑 那州和芬兰的高速公路在实际应用中均采用了马尔可夫决策过程，用于路面养护决策优 化啊。 2 人工智能优化方法 随着人工智能的出现，各种人工智能优化方法开始应用于高速公路路面养护决策优 化。常用的有人工神经网络、模糊集理论和遗传算法。 ( 1 ) 人工神经网络人工神经网络是由大量被称为神经元的节点所构成的系统，模 拟人脑的思维判断过程而形成的一种计算思维模型。人工神经网络的特色在于信息的分 布式储存和并行协同处理，具有集体运算能力、自适应学习能力和较强的容错性。但是 由于人工神经网络算法学习速度慢、存在局部最小、网络可能瘫痪等原因，在高速公路 路面养护决策实际工作应用较少。 ( 2 ) 模糊集理论模糊集理论是2 0 世纪7 0 年代美国的l k z a d e h 教授通过提出“不 相容原理”创立的，并产生了一个新的数学分枝一模糊数学。模糊数学的产生将数学的 应用范围从精确扩展到了模糊现象领域。模糊集理论目前在高速公路路面养护决策实际 工作应用较少。 ( 3 ) 遗传算法遗传算法是1 9 6 5 年由美国密歇根大学的j o l i i lh h o l l 锄d 教授提出 的一种智能搜索算法，是利用自然选择和生物进化思想在高维空间中寻优的启发式算 法，多年以来在工程优化、信号处理、模式识别、管理决策、智能系统设计和人工生命 等领域内得到了广泛应用，成功解决了运输问题、t s p 难题、作业分配问题、m 1 规划 问题、连续区域函数优化、多峰函数优化等问题。相对以上的优化方法，遗传算法具有 以下优点： 遗传算法具有很强的全局搜索能力和局部搜索能力，一般情况下，能求得全局 最优解，适应大规模路网养护决策优化。 相对于数学规划方法，遗传算法运算速度快。 经过几十年的研究，遗传算法发展比较成熟，不论是带约束的单目标优化问题， 或是多目标优化问题，都能通过遗传算法求解。 从遗传算法产生起，国外就将遗传算法应用于高速公路路面养护决策优化，并进行 了大量的研究，特别是对参数的选取以及约束条件的处理进行了深入的研究l 删。国内 关于这方面的研究则较少。 4 1 3 目前需要解决的问题 高速公路路面养护决策优化分为单目标路面养护决策优化和多目标路面养护决策 优化。利用遗传算法分别对单目标和多目标路面养护决策进行优化时，存在如下问题： 对于高速公路单目标路面养护决策优化问题，简单遗传算法存在过早收敛问题， 即容易陷入局部最优解，不适合解决此问题。 对于高速公路多目标路面养护决策优化问题，虽然目前存在很多的多目标遗传 算法，但每个算法都存在一定的缺陷，需要选择一个合适的多目标遗传算法。 1 4 主要研究内容 基于以上情况，本文在借鉴国外利用遗传算法处理高速公路路面养护决策优化的经 验基础上，提出了基于遗传算法解决高速公路路面养护决策优化的方案。本文研究的主 要内容如下： 研究了国内外高速公路路面养护决策模型和优化方法，在此基础上建立了基于 遗传算法的高速公路路面养护决策的单目标和多目标优化模型。 研究了简单遗传算法的过早收敛问题，提出了一种混合遗传算法，并将其用于 解决高速公路单目标路面养护决策优化问题。 研究了多目标遗传算法特别是n s g a 多目标遗传算法，并将其用于解决高速 公路多目标路面养护决策优化问题。 1 5 研究意义 本文的研究意义有如下三点： 本文提出的混合遗传算法不但适用于高速公路路面养护决策优化问题，对于很 多优化问题同样适用。 n s g a - i i 是目前在国外应用得比较多的多目标遗传算法，国内对其的研究还很 少，本文对其的研究对后来者有一定的借鉴意义。 利用遗传算法解决高速公路路面养护决策优化问题，为我国高速公路路面养护 决策优化研究提供了一个新的研究方向。 1 6 论文的结构 本文的章节安排如下： 第一章：绪论。本章概述了研究背景和意义，研究了国内外发展动态，提出了目前 需要解决的问题，并针对此问题提出了本文的主要研究内容。 第二章：高速公路路面养护决策优化。本章首先对高速公路路面养护决策优化进行 5 了概述，然后对决策优化过程进行了介绍，最后提出了高速公路路面养护决策的单目标 和多目标决策优化模型。 第三章：遗传算法。本章首先回顾了遗传算法的发展，然后介绍了遗传算法的基本 原理，接着重点阐述了遗传算法的基本操作和基本流程，最后对遗传算法的优点及以后 的发展方向进行了研究。 第四章：基于混合遗传算法的高速公路单目标路面养护决策优化。本章首先就遗传 算法中如何处理约束条件进行了研究，接着针对遗传算法过早收敛问题，提出了一种混 合遗传算法，并对混合遗传算法的原理及流程进行了详细介绍。最后通过仿真实验证明 该算法不但收敛速度快，性能稳定，并且能很好的解决高速公路单目标路面养护决策优 化问题。 第五章：基于n s g a - n 的高速公路多目标路面养护决策优化。本章首先回顾了多目 标遗传算法的发展历史，并对各种算法的优缺点进行了研究。接着在此基础上，重点介 绍了目前应用比较广的多目标遗传算法n s g a i i 。最后通过仿真实验证明n s g a - i i 能很 好的解决高速公路多目标路面养护决策优化问题，并优于传统的数学规划方法。 最后，对论文做出总结并展望今后要做的工作。 6 第二章高速公路路面养护决策优化 本章首先对高速公路路面养护决策优化进行概述，然后重点阐述高速公路路面养护 决策优化的过程，最后提出高速公路路面养护决策的单目标和多目标决策优化模型。 2 1 高速公路路面养护决策优化概述 在通常意义上讲，决策是一种系统的方法或过程，它通过对系统当前所处状态的评 估和未来发展的分析，判断、选择恰当的系统对策，以最大限度地满足系统的要求嗍。 对于高速公路来讲，需要决策的是养护资金的分配和养护方案和计划的制定。 高速公路路面养护决策包括网级和项目级两个层次。不同的层次对决策有不同的要 求对于网级来说，决策就是在给定限制的条件下，进行资金分配方案的分析，选择最 经济有效的方案，合理地分配和使用有限的养护资金资源，最大限度地满足系统的要求。 对项目级路面管理系统而言，决策是在网级计划内，利用网级系统运行结果，对养护项 目进行进一步的详细分析，最终选定工程项目，确定以达到网级目标为最终目的的年度 计划安排。两者具体区别如下： 决策对象不同：网级针对的是整个路网，而项目级针对的是一个或几个路段。 决策目的不同：网级决策目的是整个路网的最优化，此时对于某个项目可能不 是最佳方案。 决策约束条件不同：网级决策约束条件是养护资金的限制，而项目级决策约束 条件是网级决策输出的结果即：措施目标( 采取哪类养护措施) 、费用目标( 可得到 的最高投资额) 和使用性能目标( 采取养护措施后，要达到的路面使用性能指标) 。 网级高速公路和项目级高速公路虽然有区别，但也有联系，网级决策的结果是项目 级决策的前提，而网级决策目标的实现要依赖项目级决策目标的实现。本文的的路面养 护决策优化是针对网级系统的。 高速公路路面养护决策优化的主要目的是确定整个规划期内的最优养护方案。所谓 最优是指系统定义目标的最大化( 效益等) 或最小化( 费用等) 目标最大化或最小化 的函数称为目标函数。整个决策优化过程可以是无约束的，也可以是在给定资金约束和 ( 或) 期望路况约束下进行的。为寻求最优方案，决策优化模型需要路面性能预测和养 护费用评估等模型的支持。 如前所述，决策的最终目标是最大限度地满足系统定义的要求。对于某个特定的决 策过程，它的具体目标可能有多种形式。一般来说，它主要包括如下几类： 1 净效益最大化 净效益最大化是应用最广的目标。为达到这一目标，所有决策方案都必须评估不同 处治之间的净效益差异。这里，一个关键问题就是净效益的确定，很明显，不同的定义 7 会产生千差万别的结果。效益一般指车辆运行费用、旅行时间费用和交通事故费用等用 户费用的节省或路况条件的改善等。一般讲，系统要求将所有的效益和费用以货币的形 式来衡量。但环境和社会影响( 如汽车尾气排放，交通事故费用等) 难以完全用金钱的 形式来充分表达。为克服这一困难，一些公路机构逐渐开始采用非货币的形式来评估某 一决策的“效益”，这就是我们通常所说的“效果”。但是，由于“效果”定义具有一定 的主观性，一些专家对“效果”的使用与评价还有较大的争议。 2 达到某一道路服务水平需要的最少资源 这里，首先需要对“服务水平”有明确的定义。在高速公路中服务水平是指一定的 路况水平，如果各项决策都通过一定的形式与服务水平建立相互影响关系，就可以采用 这种目标进行系统决策优化。实际上，这是在路况水平约束下的决策优化。这种决策目 标在确定某地区的投资水平时应用较广，同时，它也避免了第一种方法产生的如何计算 效益问题。 3 给定资源确定达到的最高服务水平 这实际是资金约束下的优化决策问题，当地区的资源相对确定时，通常采用这种决 策目标哪。 2 2 高速公路路面养护决策优化过程 要进行高速公路网级路面养护决策优化通常要先进行路面养护需求分析和路面养 护对策分析和养护措施选择，然后才能进行路面养护决策优化和路面养护方案制定和实 施。 1 高速公路路面养护需求分析 在决策分析期限内，高速公路实际只有部分路段需要进行养护处治，而其它路段则 不需要考虑养护。因此，决策的第一步就是确定决策期内，那些项目需要进行处治决策， 这就是所谓的需求分析。路网养护需求分析是一项宏观分析工作，需要依靠微观的路面 检测基础数据来完成，通过路面使用性能现状评价和预测，得到路面养护需求结果，为 高速公路路面养护决策提供最基本的依据。 一 在高速公路发展的初期，高速公路路面养护需求的确定主要通过养护工程师在实地 观测后，根据工程经验来判断需要进行养护改建的路段以及采取何种养护措施，或者根 据设定的路面大中修周期来安排养护计划。这种决策方法存在较大的主观性和随意性。 随着路面检测技术的发展，对路面检测基础数据进行分析统计，依据一定的规范和标准， 进行路面使用性能现状评价和预测，大大增加了决策的客观性和可靠性，是进行路面养 护管理科学决策的有力保障。 高速公路路面养护需求分析通常通过以下几个步骤来进行： 确定研究范围和规模 当前我国高速公路研究的立足点基本上都是以省为单位，涉及的养护里程在1 0 0 0 k m 左右，这样的研究范围和规模既能满足实际工作的需要，又能够在控制范围内有效 地减小研究规模和计算量，使决策优化问题可行。 各条高速公路的基本情况和历年路面检测数据的收集 需要收集的高速公路基本情况包括里程、车道数、路面类型等技术指标，通车时间、 交通量等运营指标和道路在路网中的地位作用等相关经济、政策因素等多方面的内容。 根据对高速公路路面性能的综合分析和相关规范和标准的要求，需要收集的历年路面检 测基础数据包括国际平整度指数、路面弯沉、路面破损率和路面横向力系数。 路面现状使用性能评价 在路面检测现状数据的基础上，采用一定的评价方法，对各线路分别计算道路行驶 质量指数r q i ( r i d i l l gq u a i i t yh d 懿) 、路面结构强度指数p s s i ( p a v 锄锄ts t n l c t i l r e s 仃e n g t hh l d c x ) 、路面状态指数p a ( p a y 锄c n tc o n d i t i 伽k d e x ) 、抗滑性能指数s r i ( s k i d d i n gr e s i s t a n c ci n d e x ) 和路面养护质量指数e p q i ( e x p r c s s w a yp a v e m e n tq u a i “y l n d e x ) ，然后按线路来统计评价结果。通过对路面现状使用性能的评价，可以从宏观上 了解研究路网范围内各条线路的使用性能的总体情况，为具体的路面养护措施的选择提 供最原始和最直接依据。 路面使用性能预测 路面使用性能预测，即在路面现状使用性能评价的基础上，假设对某一路段路面选 择某一路面养护措施或者不进行路面养护，通过路面使用性能预测模型来预测决策期内 路面的状况，以此来确定路面养护需求。 同时，路面使用性能预测还为养护对策分析和养护措施选择做准备，通过路面使用 性能预测，可以对多个路面养护措旄进行比较，选择符合管理者要求的养护措施。 2 路面养护对策分析和养护措施选择 高速公路路面养护对策的选择，主要根据路面使用性能的现状和性能预测、交通量 大小、道路在路网中的地位作用，结合专家经验和相关经济、政策等因素综合分析确定 的。我国公路沥青路面养护技术规范、公路水泥混凝土路面养护技术规范和高 速公路养护管理手册中，均对高速公路沥青路面和水泥混凝土路面的养护对策进行了 类型划分其中日常养护维修和小修主要进行预防性养护，中修是以修复路面的功能性 能和结构性能为主，大修主要以恢复路面结构承载力为目标。 针对以上日常养护维修、小修、中修和大修四种路面养护对策，每种路面养护对策 根据地区的不同，又分很多具体的养护措施。例如中修可以包括中修罩面、中修加铺抗 滑层等具体养护措施。各种路面状况不同，各种路面养护措施的对路面所起的效果不同， 这种要求对需要养护的路面先进行初步的养护对策分析，确定不同类型的路面能采用的 具体养护措施。表2 1 和表2 2 是二张四川省的高速公路沥青路面和水泥混凝土路面养 护措施表。 高速公路通过路面养护对策分析和养护措施选择将路面需求分析和路面养护决策 9 优化联系起来，为路面养护决策优化作准备。 表2 1 高速公路沥青路面养护措施表 路面状态建议养护允许养护 编号r q i p s s ip as r i 措施措施 1 优良强度足够优良能力足够a 2 由 强度足够优良能力足够ba 3优良强度足够 由 能力足够ba 4中强度足够中能力足够ba 5 优良强度足够 次差 能力足够 ba 6次差 强度足够 次差 能力足够 ba 7 由 强度足够次差能力足够 ba 8 次差强度足够 中 能力足够 ba 9 能力不足c 1 0 次差强度足够次差能力足够d b 1 1 强度不足e 注：养护措施a - 日常养护与小修，& 中修罩面，c 中修加铺抗滑层，d 大修重 建，b 大修补强。其中c 、e 为强制措施，即对处于第9 种和第1 1 种状态的路面必须采 取的措施。 建议养护措施是指按照规范标准要求应采取的措施，允许养护措施是在资金等 条件限制下不得己可考虑采取的措施。 表2 2 高速公路水泥混凝土路面养护措施表 路面状态建议养护允许养护 编号r q ip a s r i 对策对策 1 2 优良优良能力足够 f 1 3 由 优良能力足够g f 1 4 次差优良能力足够g f 1 5能力不足h 1 6 优良 由 能力足够ig 1 7 次差i 注：养护措施f - 日常养护与局部修补，g 中修罩面或加铺，h 中修加铺抗滑层，1 大修。其中h 、i 为强制措施，即对处于第1 5 种和第1 7 种状态的路面必须采取的措施。 3 路面养护决策优化 从表2 1 和表2 2 可以看出，大部分需要养护的路面都有两种养护措施。对于某些 地区，考虑到实际情况，对于一些路面状况，可能有三种或三种以上的养护措施。高速 公路会估计每个养护措施所需养护费用，一般来说，养护措施中大修消耗养护资金最多， 其次是中修和小修，最少的为日常养护。在养护资金有限的情况，不可能对所有路段路 面都采取最好的养护措施，只能选择对于整个路网最有利的养护措施。这就需要综合整 个路网的路面养护状况，进行路面养护决策优化，从而得出对于管理者来说，最有利的 养护方案。 4 路面养护方案制定和实施 在对整个路网进行路面养护决策优化后，得到了各个路段路面的养护项目清单。对 此，高速公路还要对每个养护项目清单设计详细的路面养护方案，并提出相应的路面养 护计划对养护方案进行具体实施。 2 3 高速公路路面养护决策优化模型 根据以上分析，本文提出了o - 1 线性规划的高速公路单目标和多目标路面养护决策 优化模型。下面分别介绍这两种模型： 1 单目标高速公路路面养护决策优化模型 设有肘个养护项目，对于m 个养护项目提出( - m ) 个养护方案，在个方案 中选择己( s 膨) 个方案使得在满足资金、人力等限制条件下，取得最大的经济效益或 维持路面最佳状况。设决策变量为( 1 f j 】l ，1 ej ) ，嘞一1 表示对于第f 个项 目选择第，个方案，反之为放弃该方案。数学表示如下： 目标函数： m 缸厂l 五。，。 ( 2 1 ) 约束条件： 蜀l 五。，毛，。净白，f l ，七 ( 2 2 ) 荟舻1 一荟钉荟嘞钉 嘞- o 或 一1 ( 2 4 ) 公式( 2 。2 ) 表示养护资金、人力资源等限制条件，其中譬g ) 为线性函数；公式( 2 3 ) 表示对于一个养护项目最多只能选择个方案。 2 多目标高速公路路面养护决策优化模型 同理，多目标优化决策模型的数学表示如下 目标函数( 设目标个数为k ) ： m i n “t ，嘞，王一) m i i l 正“t ，屯，王一) m 越“，矗。) 门吼 m 缸厶“1 ，赡，。) 、7 约束条件和单目标路面养护决策优化模型的相同。 针对以上两个高速公路路面养护决策优化模型，本文在第三章首先对遗传算法进行 了简单的概述，然后在第四章提出了混合遗传算法用以解决高速公路单目标路面养护决 策优化模型的问题，在第五章引入了n s g a i l 多目标遗传算法用以解决高速公路多目标 路面养护决策优化模型的问题。 第三章遗传算法 遗传算法是一种模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，具有很高的 研究和应用价值。本章在回顾了遗传算法的产生与发展后，重点阐述了其基本原理、基 本流程及其基本操作，最后简要介绍了它的优点和实际的研究方向。 3 1 遗传算法的产生与发展 按照达尔文的生物进化理论，任何一个物种从诞生开始，就不断地从低级简单的类 型向高级复杂的类型进化，在漫长的进化过程中，物种内部、物种之问以及生物与自然 界之间存在着激烈的竞争，只有生存能力强的生物个体才能存活下去，而生存能力差的 个体将被淘汰。达尔文称这种现象为“自然选择，适者生存”。生物的进化本质上是一 个优化过程，在进化过程中生物群体不断地得到完善和发展，这种过程在计算科学中具 有重