基于遗传算法的公路工程项目施工进度智能管控系统设计

摘要 该文旨在设计和实现基于遗传算法的公路工程项目施工进度智能管控系统，研究介绍了遗传算法的原理和基本概念，阐述了智能管控系统的结构设计和主要功能模块，包括系统架构、数据处理、进度预测和资源优化配置等。通过实际案例测试，证明了该系统在公路工程施工进度管控中的应用能显著提高管理效率和决策质量，该研究为公路工程项目施工进度的智能化管理提供了新的思路和工具，展示了遗传算法的潜力。

关键词 遗传算法；公路工程项目；施工进度；智能管控

中图分类号 U415 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2024）19-0173-03

0 引言

随着工程技术的不断进步和项目管理要求的日益提高，传统的施工进度管理方法已难以满足复杂工程项目的需求，因此探索更为高效、智能的管控系统设计成为业界追求的目标。遗传算法作为一种借鉴自然界遗传选择与进化理论的搜索优化算法，以其在解决复杂非线性问题方面的显著能力，为公路工程项目施工进度的智能管控提供了新的解决思路，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，遗传算法能够在广阔的搜索空间中有效地寻找到最优或近似最优解。

1 遗传算法概述

遗传算法作为一种高效的搜索和优化技术，源自对达尔文自然选择和生物遗传机制的模拟，现已广泛应用于公路工程项目施工进度的智能管控中，该算法通过模拟生物进化的过程，包括个体的选择、交叉（杂交）和变异等基本遗传操作，在复杂的搜索空间中寻找问题的最优解或满意解。在公路工程项目管理中，考虑项目施工的复杂性和多变性，如路基路面施工、桥梁隧道建设、排水系统安装等各项任务的互相依赖和资源分配的动态性，遗传算法能够有效地处理非线性、多约束的优化问题，实现施工资源的最优配置、进度风险的最小化以及成本控制的最佳化。遗传算法通过选择操作保留表现较好的个体，通过交叉和变异操作在种群中引入新的个体，以期望产生更优的解，过程循环迭代，直至满足终止条件，如达到预设的最大迭代次数或解的质量已足够高[1]。

2 智能管控系统的设计框架

2.1 系统结构

设计一套基于遗传算法的公路工程项目施工进度智能管控系统，旨在通过高度集成和自动化的技术手段，实现施工进度的实时监控、评估和调整，确保项目的顺利进行。该系统结构的设计理念源于对公路工程项目施工全过程的深入分析，充分考虑了工程项目管理的复杂性、动态性以及不确定性，通过引入智能化技术和算法，提高工程管理的效率和效果。系统的核心是遗传算法引擎，负责生成、评估和优化施工进度方案，以支持决策制定过程[2]。系统结构主要包括数据采集与处理模块、施工进度模拟与预测模块、决策支持模块和用户交互界面四个部分，形成了多层次、模块化和高度集成的智能管控框架，如图1所示。

2.2 主要模块

大数据采集与处理模块作为系统信息流的入口，负责实时收集公路工程项目施工现场的各类数据，包括工程量完成情况、资源消耗情况、施工环境变化等。该模块通过先进的数据采集技术，例如物联网传感器、无人机航拍和实时视频监控等，确保数据的全面性和实时性，经过数据清洗、整合和转换处理后，为后续模块的分析提供了准确可靠的基础数据。

进度模拟与优化模块是系统的核心，依托于遗传算法的强大搜索和优化能力，对公路工程项目的施工进度进行动态模拟和优化。通过建立适应度评价体系，模块不仅能模拟出多种施工进度方案，还能基于项目实际情况和管理目标，筛选出最优化的施工计划[3]。该模块考虑了公路工程施工的复杂性，如施工序列、资源分配的约束和环境因素等，以确保提出的施工计划既可行又高效。

3 遗传算法在智能管控系统中的应用

3.1 编码方案

编码方案的设计需要充分考虑公路工程项目的特点，如工程任务的序列性、资源的多样性及施工过程的动态变化性，为此引入一种基于实时监测的编码方案，以确保施工进度的智能管控系统动态地调整施工计划，提高资源利用率并缩短工期。

设定基本的编码结构，将公路工程项目的施工任务编码为字符串，每个字符代表特定的施工任务，其位置关系反映任务的执行顺序，考虑公路工程施工的复杂性，引入基于优先级的编码方法，即：

C={c1，c2，...，cn} （1）

其中，C——编码后的施工任务序列，ci——第i个施工任务的编码，n——施工任务的总数。

为实现对资源分配和施工时间的优化，将每个任务的开始时间、持续时间及所需资源量也纳入编码方案，因此编码方案扩展为：

T={t1，t2，...，tn}

D={d1，d2，...，dn} （2）

R={r1，r2，...，cn}

其中，T——任务的开始时间序列，D——任务的持续时间序列，R——任务所需资源量的序列。

基于以上编码结构，遗传算法的关键操作交叉和变异有效执行。交叉操作通过选取两个父代编码进行组合，生成新的子代编码，以此探索解空间，寻找更优的施工计划，假设进行单点交叉操作，交叉点选择为k，则交叉后生成的新编码为：

Cnew={c1，...，ck，c' k+1，...，c' n} （3）

变异操作则是在当前编码基础上，随机选择或多个位置的任务，对其执行时间、资源分配或顺序进行随机调整，以此引入新的遗传多样性，防止算法过早收敛于局部最优解。变异操作示例如下：

Cmut={c1，...，c' i，...，cn} （4）

其中，c' i——经过变异操作后的新任务编码。

在实际应用中，以上编码方案和遗传操作不仅能够实现对公路工程施工任务的有效管理，还能够根据实时监测到的施工进展情况动态调整施工计划。通过不断迭代寻找最优解，该编码方案能有效地指导施工进度的智能管控，优化资源配置，确保施工质量和进度，从而实现公路工程项目的高效管理目标[4]。

3.2 函数的设计

在遗传算法的框架下，设计智能管控系统的核心函数是实现公路工程项目施工进度优化的关键步骤，因此该部分将介绍适应度函数的设计，该函数用于评估每个候选解的优劣，并指导遗传算法搜索最优解。

定义适应度函数F，其目标是最小化工期T，成本C，同时最大化质量Q。考虑这三个目标之间的权衡，引入权重系数wt、wc和wq，分别代表工期、成本和质量的重要性，因此适应度函数可表示为：

F=wt·T+wc·C−wq·Q （5）

其中，T——工期评价指标，C——成本评价指标，Q——质量评价指标，wt+wc+wq=1，以保证权重系数之和为1。

为进一步具体化，假设工期T由各施工任务的完成时间累加而成，成本C由资源消耗和人工成本构成，质量Q则通过满足规范和客户满意度来衡量，因此T、C和Q进一步细化为：

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个施工任务的完成时间，cri——第i个任务的资源消耗成本，cmi——第i个任务的资源人工成本，qi——代表第i个任务完成的质量评分，n——施工任务的总数。

将上述指标代入适应度函数，得到：

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

适应度函数的设计旨在通过综合评估施工方案的工期、成本和质量，为遗传算法提供了明确的优化目标。在遗传算法的迭代过程中，通过选择、交叉和变异操作生成新的施工方案，并利用上述适应度函数评估方案的性能，从而不断优化搜索过程，直至找到满足工期最短、成本最低和质量最高的施工管理策略。

3.3 参数设置

遗传算法中的关键参数设置，包括种群大小、交叉概率、变异概率以及迭代次数，通过实时监测的算法模型来阐述参数在实际应用中的具体表现和优化策略。

定义种群大小N，其直接影响遗传算法的搜索空间和计算复杂度，较大的种群能提供更丰富的遗传多样性，有助于探索解空间，减少算法陷入局部最优的风险，然而种群规模过大也会增加计算负担，延长寻优时间。因此，种群大小的设置需要在计算效率和解的质量之间作出平衡[5]，通常种群大小设置为：

N=50to100 （8）

交叉概率Pc和变异概率Pn是遗传算法中两个至关重要的参数，其决定了遗传操作的执行频率。交叉概率较高时，这一方法不仅有利于保持群体的多样性，而且对算法快速收敛也非常有益；而参数变化策略则进一步增强了搜索效率，适当的变异概率能够有效避免算法早熟收敛，这两个参数的设置范围分别是：

Pc=0.6to0.9 （9）

Pn=0.01to0.1

迭代次数G决定了遗传算法搜索最优解的持续时间，通常需要根据问题的复杂度和计算资源来合理设置。太少的迭代次数导致算法未能充分搜索解空间，而迭代次数过多则导致计算资源的浪费，因此迭代次数的选择通常基于预先的测试或经验估计：

G=100to1 000 （10）

在具体的应用中，以上参数设置需要通过实验和调整来优化，以适应特定的公路工程项目施工进度智能管控的需求。通过实时监测算法模型，我们采集关于施工进度的实时数据，根据数据反馈动态调整参数设置，如在遗传算法的早期阶段增加交叉概率以快速增加解的多样性，而在算法后期适当增加变异概率以避免局部最优。

实时监测的算法模型表示为：

M（t）=f[D（t），P（t）] （11）

其中，M（t）——在时间t的监测结果，D（t）——收集到的施工数据，P（t）——当前的参数设置。该模型通过分析施工数据和当前参数对算法性能的影响，动态调整参数，如根据实时进度D（t）的变化，适时调整Pc和Pm，以期获得更优的施工进度管理方案。

4 系统测试

在该研究中所选数据集主要来源于实测数据，数据通过与某公路工程项目合作，利用现场安装的传感器和监测设备收集得到。实测数据包括施工任务的实际进度、资源消耗情况、环境因素等，确保研究的实际应用价值和数据的真实性。为充分评估基于遗传算法的智能管控系统的性能，该研究还采用了一部分通过模拟生成的数据，以补充实测数据中存在的信息不足，保证测试和评估的全面性。此结合实测数据和模拟数据的方法，不仅增强了数据集的多样性，也提高了实验结果的可靠性和普遍性，如表1所示。

测试指标包括执行时间、工期优化率、成本优化率、质量满意度和系统稳定性，执行时间指的是系统完成一次完整的施工进度优化所需的时间，其反映了系统的响应速度和处理能力；工期优化率和成本优化率分别表示系统优化后相较于原计划的工期缩短百分比和成本降低百分比，这两个指标直接体现了系统优化效果的显著性；质量满意度是根据施工完成质量的客户反馈评分，衡量施工质量与客户期望的匹配程度；系统稳定性则通过在连续运行过程中的错误率来评估，反映了系统的可靠性和稳定性。

5 结语

综上所述，基于遗传算法的公路工程项目施工进度智能管控系统的设计与研究，不仅是对公路工程项目管理方法的一大创新，也是对现有工程项目管理理论和实践的重要补充。通过深入探索遗传算法在公路工程项目施工进度管理中的应用潜力，该研究将为工程项目管理领域提供新的视角和工具，同时也为相关研究领域的发展贡献重要的理论和实践价值。在全球经济一体化和基础设施建设需求持续增长的大背景下，该研究的成果将有助于提升公路工程项目的管理水平，加速区域经济的发展，促进社会进步。

参考文献

[1]刘广魁.公路工程项目组合施工进度风险防范方法分析[J].城市建设理论研究（电子版），2023（19）：117-119.

[2]叶称港.公路工程项目施工质量影响因素及控制措施分析[J].运输经理世界，2022（35）：62-64.

[3]姜鹏飞.海外公路工程项目施工进度管理探究[J].工程建设与设计，2022（23）：232-234.

[4]钱家勤.公路工程施工质量管理与进度控制分析——以云南省迪庆州虎香公路项目为例[J].工程技术研究，2022（5）：133-135.

[5]白礼彪，张璐瑶，孙怡晨，等.公路工程项目组合施工进度风险防范策略[J].中国公路学报，2021（9）：203-214.

收稿日期：2024-04-01

作者简介：石磊（1992—），男，硕士研究生，工程师，研究方向：道路工程与技术。