【摘 要】
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路基工程是公路工程的重要组成部分,而路基工程施工作业调度的高效性直接影响着整个工程的施工进度、机械能耗、综合成本等。在路基工程施工作业调度问题中,不同工序需要的机械种类不同,单个工序可由多台机械(允许不同型号)执行。从相关研究文献来看,此类问题与多模式项目调度问题相比,模式数量过多,与可拆分无关并行机调度问题相比,还需考虑机械异质性,这对问题求解提出了挑战。路基工程施工作业调度问题旨在给定机械配置
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路基工程是公路工程的重要组成部分,而路基工程施工作业调度的高效性直接影响着整个工程的施工进度、机械能耗、综合成本等。在路基工程施工作业调度问题中,不同工序需要的机械种类不同,单个工序可由多台机械(允许不同型号)执行。从相关研究文献来看,此类问题与多模式项目调度问题相比,模式数量过多,与可拆分无关并行机调度问题相比,还需考虑机械异质性,这对问题求解提出了挑战。路基工程施工作业调度问题旨在给定机械配置下,求得最优调度方案,使得计划期内施工作业尽早完成或机械总能耗最小。根据多台机械执行同一工序时是否同时进场,可将并行施工工艺分为作业面机械严格并行与作业面机械不严格并行。由此,本文考虑两类优化目标和两种并行施工工艺,分别建立四类施工作业调度问题的混合整数规划模型。针对单个作业可由多机械执行的特征设计了作业-机械不等长双链编码结构,设计了将机械序列拆分为多个子序列,交叉后再合并的交叉算子。针对两类求解目标以及两类并行施工工艺,分别设计了不同的邻域结构。基于此,设计了遗传算法,并分别融入模拟退火与变邻域搜索两种局部搜索策略构造混合遗传算法。本文基于某工程实际数据生成两种规模的案例集进行计算实验,对提出的不同算法和两种并行施工工艺进行对比分析。实验结果表明:对四类问题,两种规模案例集下表现最优的算法各不相同。小规模案例集下,最优算法结果与精确解偏差约为1%;大规模案例集下,对最小化最大完成时间问题,求解器无法求得精确解,最优算法结果较求解器在规定时间内求得的可行解优化约10%,对最小化机械能耗问题,规定时间内求解器无法求得可行解,而最优算法结果与初始解相比优化约5%。遗传算法在较多情况下表现最好,部分问题中,融入变邻域搜索的混合遗传算法则能获得更优结果。作业面机械严格并行与不严格并行相比,完成时间与能耗有所增加;在最小化能耗的目标下,随着最大完成时间限制延长,两种工艺下能耗均逐渐降低。
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