土石方工程中装运机械配置方案优化研究

摘要

机械配置是施工组织设计的一项重要内容，特别是对大型工程项目的施工尤为重要。合理的机械配置方案能保证工程按期完成，并且节约施工成本，从而给施工单位带来良好的经济效益。所以对施工机械配置方案进行优化研究，不仅具有很好的理论意义，而且有一定的实际意义。 长期以来，人们对机械配置优化问题的研究主要是基于排队论、程序化领域专家法、计算机仿真法以及线性规划法等方法，并且取得了一定的研究成果。本文在前人研究的基础上，选取土石方工程中装运机械配置问题作为研究对象，并采用粒子群算法对配置模型进行了求解。 粒子群算法是一种群体智能优化方法，它具有对目标问题要求不高、收敛速度快、全局搜索能力强等特点。针对土石方工程中装运机械配置问题，在算法的应用中设计了以机械的型号和数量为自变量，以基于动态权重系数的时间-费用目标为评价函数的求解过程，最后通过一个算例验证了算法求解该问题的可行性。 具体研究工作和成果如下： 1.在分析土石方装运系统特点的基础上，构建基于排队论的土石方装运系统过程仿真模型，通过模型的运行能得到每个配备方案的总费用、总工期等指标。 2.利用多目标优化理论，改进了以时间-费用为目标函数的机械配置模型，模型中引入动态赋权法，在求解模型时实现随机分配目标权重系数。 3.利用改进的粒子群算法求解模型，结果显示该算法具有较好的优化效果，并且能提供多种优化配备方案。 4.建立机械配备管理系统，该系统为仿真工程机械配备的初始化方案提供依据。

目录

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1绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3本文的主要工作内容

2土石方装运系统分析及其过程仿真实现

2.1土石方装运系统分析

2.1.1土石方开挖中涉及要素

2.1.2土石方装运系统的定义

2.2土石方装运系统过程仿真

2.2.1排队系统简介

2.2.2过程仿真的实现

3装运系统机械配置模型研究

3.1机械配置的一般原则[36]

3.2现有的配置模型

3.3基于时间—费用目标的机械配置模型

3.3.1时间—费用模型

3.3.2评价指标的量化

3.3.3指标权重的确定

3.3.4配置模型的建立

4基于粒子群算法的机械配置模型求解

4.1粒子群算法简介

4.1.1粒子群算法的起源

4.1.2粒子群算法的应用现状

4.1.3标准粒子群算法

4.1.4改进粒子群算法

4.2编码的设计

4.3评价函数的选择

4.4方案初始化研究

4.4.1系统说明

4.4.2系统设计

4.4.3系统实现

4.5算法流程

4.6与敏感性分析方法的比较

5算例应用及结果分析

6结论与展望

6.1结论

6.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况及参与科研项目

致 谢