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遗传算法在路面管理系统中的应用研究

杨亮  
【摘要】: 自上个世纪八十年代以来,我国高速公路建设发展迅速,目前已经初步完成高速公路网的建设,随之而来的是大量的养护工作。在国外,路面管理系统已经被证明是一个统筹养护资金分配,维持路网服务水平的有效工具。在我国,“七五”期间曾经开展普通公路路面管理系统的研究,而高速公路路面管理系统的研究、应用则刚刚起步不久。因此,本文开展了对高速公路沥青路面路面管理系统算法的研究,主要包括二个方面的内容:1、将遗传算法应用与高速公路路面管理系统,对公路路面平整度的变化趋势预测。2、应用遗传算法的多目标规划能力,进行公路养护决策模型的研究。分别取得了良好的效果。 自1969年首次提出组合预测方法以来,组合预测已经取得了很大发展。理论研究和实际应用表明,应用组合预测模型比单个预测模型具有更多的好处,能增强预测的稳定性,具有较高的适应未来预测环境变化的能力。因此本文在阐述了国内外常用的组合预测模型的基础上,总结了现有的路面平整度预测模型,将遗传算法应用于路面平整度模型的组合预测。分别建立了遗传线性平整度组合预测模型,和遗传非线性平整度组合预测模型。在非线性组合预测模型中,将遗传算法与神经网络结合,用遗传算法优化神经网络的结构与权值、阈值。 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。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。 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,提出了一种基于NSGA-Ⅱ的遗传算法。在该算法中,带精英策略的非支配排序的引入,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,将NSGA-Ⅱ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。


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