基于HC-PGA的混凝土坝施工水平运输多目标调度优化模型构建与分析.pdfVIP

水利学报

2025年8月SHUILIXUEBAO第56卷第8期

文章编号：0559-9350（2025）08-1095-13

基于HC-PGA的混凝土坝施工水平运输

多目标调度优化模型构建与分析

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崔博，赵科皓，佟大威，蔡志坚，宋本扬，张晓君

（1.天津大学水利工程智能建设与运维全国重点实验室，天津300350；

2.四川港投集团岷江龙溪口总承包项目部，四川乐山614400）

摘要：在混凝土坝工程施工进度与成本管理中，迫切需要统筹考虑坝料、渣料、骨料的水平运输调度优化方案，

而在路径规划与任务分配中严格的逻辑关系带来了常规算法无法有效解决高约束遗传算子问题。为此，本文首先

梳理混凝土坝运输车调度的底层逻辑，构建出混凝土坝施工水平运输多目标优化调度数学模型；然后以单亲遗传

算法（PGA）作为主体优化手段，引入哈密顿回路寻优对初始解进行筛选，并使用Logistic混沌映射确定单亲遗传算

法变异算子的位置，来解决由混凝土坝施工现场道路条件及运输任务逻辑关系所导致的高约束性（Highconstraint）

问题；最后提出高约束单亲遗传算法（HC-PGA）来计算最佳调度方案。将上述模型应用至我国西南某混凝土坝工

程的运输车调度中，工程实践结果表明，本文所提模型相比常规遗传算法模型、传统人工经验调度方法，在静态

调度情况下分别可节省约17.86%、50.13%运输成本，提高16.7%、50%的作业效率，可实现动态调度，在提高混

凝土坝运输效率、优化运输距离继而降低成本、减少能耗方面具有优势。

关键词：混凝土坝施工；水平运输；多目标调度优化；高约束单亲遗传算法

中图分类号：TV512文献标识码：Adoi：10.13243/j.cnki.slxb

1研究背景

［1］

混凝土坝在水资源调节、洪水控制、水能利用和土壤保护等方面都具有重要意义。运输车运输

效率直接影响混凝土坝大坝主体全过程施工进度，关系到整个大坝建设能否按照既定的时间节点完

［2-3］

成。现阶段混凝土坝施工现场水平运输调度任务的制定遵循两点一线、单一料种运输的原则，存

在运输车辆调度不成熟、管理体系不规范等亟待改进的问题。应用至实际工程场景时，这些问题使得

调度方案的最终运输计划缺乏科学性与合理性，进而直接影响施工效率与质量。因此在混凝土坝建设

［4-5］

过程中，研究如何采取智能建设施工方式以提高运输车运输效率有着必要的研究意义。

混凝土坝施工水平运输调度问题内核是机器学习中的优化问题，即通过合适的机器学习算法反

复演练仿真进而找到最优解。以此为底层逻辑，其在研究类型上可归为旅行商问题（TravelingSales‐

［6］

manProblem，TSP）。TSP是给定一组城市和它们之间的距离或成本，从中找到一条最短路径，使

得旅行商可以访问每个城市一次并最终返回起始城市。这与运输车调度从停车点出发经过数个关键

节点后回到停车点的优化逻辑相同。TSP作为经典路径规划问题，相关领域都给予了基本研究思路，

［7］［8］［9］

如无人机调度、医疗保健服务、商品配送等。因此以TSP为背景展开研究具有强有力的科学

依据。

收稿日期：2024-06-09；网络首发日期：2025-08