公路路线多目标遗传算法优化设计分析

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1、公路路线多目标遗传算法优化设计分析1浙江省交通规划设计研究院浙江杭州310006;2杭州华龙交通勘察设计有限公司浙江杭州310005摘要:公路路线优化是属于多目标优化的问题,传统的优化算法很难解决这种只有模糊性与不确定性的路线优化问题。因考虑到多目标间的冲突性,提出了利用多目标遗传算法进行路线优化。主要意思是通过构建多目标模型和路线线形模型,对平面线形进行设计,通过纵断面优化后计算各目标函数值。关键词:公路路线;目标;遗传;算法刖g:公路地形地质条件比较复杂,路线的设计会受到较多的制约因素,所以在选线时要综合考

2、虑安全、工程造价与环保等多个方面。因为多目标间的冲突性,所以利用多目标遗传算法进行公路路线优化。通过这种算法能在兼顾安全、经济与环保的方面中,为路线方案决策提出了最直接的根据。一、对公路路线优化设计的概述根据自然条件和我国建设发展的需求进行合理的路线选择,以实现行车舒适、安全、迅速的目的,同时真正的统一筑路费用和使用质量。要坚持以下几点:首先,对地形地势要充分的利用起来,运用技术标准回避不良地段,确保线路的均衡性,确保路线横、纵、平,养护和施工的方便、经济,行车畅通、安全三个方面集合,力求横断面经济稳定、纵断面

3、均匀平缓、平面舒顺短捷;其次,综合治理路、田、水、林、山,尽量减少对耕田的占用;最后,充分结合运营经济与工程经济,在条件允许的情况下,为了提高公路的使用寿命和质量可以选用较好的指标。在开展分期修筑路线的过程中,应注意后期要对前期工程充分的利用。对公路路线的设计应该在对用设计规范与准则的基础之上,全面考虑平纵面设计、环境保护、构造物的设计与安全问题等约束条件,运用一定的优化方法来确定路线方案的合理位置,尽量的使公路建设项0的技术与经济效益最大化。所以,公路路线设计的问题是属于多准则决策问题,需要全面考虑多个不能互

4、相替换的约束条件,如技术要求、环境保护、交通安全与费用等,来进行决定下结论。通常多B标优化问题中的多个B标是不可能同时达到最好,简单的来说就是唯一的全局最优解是不存在的,但是可能会存在一组最优解。而这些可能最优解叫做非劣解(Pareto解)[1]。传统的优化方法每一次只能获得一个Pareto解,但是用遗传算法处理多目标优化问题,一次就可以获得更多的Pareto解。传统公路路线多0标优化模型,把安全与环保等B标运用折算费用转化成单一的工程费用B标,也就是把多0标问题转化成单0标问题。但是单个B标对总B标的权重不能

5、确定,而某些目标不能用费用准确来衡量,把多0标统一用工程费用单0标进行优化并不能得到很好的优化成果。相较于传统的多B标优化方法而言,多0标遗传算法可以在一次运行中得到近似Pareto的最优解集,从而减少了优化工作量。多0标遗传算法来源于整个种群,又是优秀个体的整合,它是能解决多0标优化问题的冇效方法。因为公路路线设计的多S标性,利用传统的规划方法不能解决好这些问题。遗传算法被指定可能是最适合多0标优化的方法,处理0标函数的间断性和多峰型性等复杂问题的能力,在一定程度上增强了遗传算法在多0标搜索与优化问题方面潜在

6、的有效性。不仅可以遗传于整个种群,同吋又是个体的整合,所以,解决多0标优化问题的有效方法是遗传算法。二、多目标遗传算法的步骤1、算法设计(1)、基因编码快速非支配排序三、路线多0标遗传算法优化模型1.设计框架进行优化假设以S=(xs,ys,zs)T,E=(xE,yE,zE)T来表示路线起点与终点的坐标,所以,如何在满足规范要求的前提是路线设计的一个最基本的原则,找到满足安全、环保、经济与美观等要求的最优公路路线线形方案。公路路线优化设计的基本步骤如下:设计初始方案,再对纵断面进行优化,然后开始计算方案各0标值所

7、能产生初始种群P,接着进行解码并计算适成度,若满足这些条件则终止,否则再进行GA优化获得新的方案,最后计算方案各目标值产生新种群R,如此下去,直到满足这些条件[2】。其中纵断面的优化实际上是建立可行域,一一对应实际设计的变量和染色体的关系,当坡长和坡度陡都可以满足的情况下,然后用评价函数来度量可行域中的可能解,在可行域当中可以利用遗传算法来获取最优解。1.对0标函数优化的确定安全0标公路选线相较于一般公路来说,行车舒服性很差,发生事故率比较高,存在很大的安全隐患,所以,应注重公路的安全设计。安全

8、性B标函数可依据《公路项目安全性评价指南》,对路线方案分段进行设计一致性与运行速度一致性的评价,把评价为“较好”路段数占总路段数的百分率为P1,评价为“不良”的路段百分率为P2,表示0标函数如下:Minfl(x)=wlpl+w2p2,公式中的wl与w2分别表示对评价为“较好”与“不良”路段的安全影响值。经济0标经济目标是公路路线设计时应该重点考虑的目标,实际上就是对新建

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