基于填挖匹配与智能优化算法的土石方调配优化

土石方调配是工程项目建设中的重要组成部分,对降低工程成本、缩短施工工期有重要意义。土石方调配问题中的填挖匹配与运输路径规划是密切联系的两个阶段,传统的土石方调配问题主要聚焦于如何解决填-挖方间的土石方匹配问题,而对施工机械运输路径规划研究得较少。为此,以最小施工费用与最小机械转运距离为优化目标,对土石方调配中两阶段问题进行了模型构建与算法研发。针对填挖匹配问题,构建了土石方填挖匹配模型与线性规划求解算法,获取了最优填挖匹配方案;针对土石方运输路径规划问题,分别采用禁忌搜索算法、模拟退火算法获取了土石方运输路径方案。最后,以某土石方调运项目为例,采用土石方两阶段调配模型与两种求解算法进行求解,实验结果表明两阶段调配模型与算法可有效地对土石方调配问题进行求解,算法求解时间可控制在5 s以内。     

基于混合蚁群贪婪算法的路面区域多裂缝修补路径规划研究

面对日益繁重的公路养护任务,亟需通过公路养护的自动化与智能化提升公路养护效率,保障通行安全。为了使路面裂缝自动修补技术精准服务于实际应用,对基于混合蚁群贪婪算法的路面区域多裂缝修补路径规划进行了研究。首先,以修补车最短修补路径为优化目标,构建了最短冗余路径下的路面区域多裂缝修补路径规划数学模型;然后,基于该数学模型以混合蚁群贪婪算法(AC-GA)实现问题求解。为了验证研发算法效果,针对包含40条裂缝的待修补区域,通过引入传统蚁群算法(AC)与AC-GA相比较,探究AC-GA的可行性与有效性。实验结果表明：AC-GA在求解效果、求解效率两方面都优于AC算法,面向双向两车道路面区域包含40条裂缝的场景,可实现10 s内获取较好的多裂缝修补方案。