公(鐵)工程三維選線的群智能算法研究.pdf

1、公(鐵)路建設項目在我國處于蓬勃發(fā)展期，國家每年大量投資用于此類建設，而設計的前期工作--選線設計是首先要解決的問題，是勘測設計中決定全局的重要工作。路線空間位置的好壞直接影響項目的投資、運營、社會和環(huán)境保護等方面。傳統(tǒng)方法一般是在人工反復比選后才能確定路線走向、線位和線形的幾何參數(shù)，而現(xiàn)代的公路、鐵路設計不僅要提高選線的質量，還要提高選線的效率，這對現(xiàn)有的路線設計理論和方法提出了進一步的要求。
　　 群智能優(yōu)化算法是一種近年來

2、新興的優(yōu)化方法，是受到關注最多的優(yōu)化研究領域之一，其主要通過社會性動物的各種群體行為的模擬，以達到群體中的個體之間的信息交互和合作來實現(xiàn)尋優(yōu)的目的。與其它類型的優(yōu)化方法相比，其實現(xiàn)較為簡單、效率較高。盡管對群智能優(yōu)化的研究已經(jīng)取得了一定的成果，但是從整體上來說，這一新興的領域仍然處于開放狀態(tài)，如何進一步提高尋優(yōu)效率，如何將具體問題與算法有機的結合等尚有待進一步研究。
　　 本文以自動選線及相關問題為背景，開展群智能優(yōu)化算法中的蟻

3、群優(yōu)化及粒子群優(yōu)化方法在交通選線中的應用研究。
　　 主要開展了以下方面的研究：基于蟻群算法的縱斷面優(yōu)化研究、智能計算方法改進的研究、空間選線方法的研究和土石方調(diào)配方法的研究。
　　 主要研究成果及創(chuàng)新點如下：
　　 在蟻群算法的縱斷面優(yōu)化研究方面：主要針對當前大多縱斷面模型不能直接實現(xiàn)自動確定變坡點的問題，建立了離散的縱斷面優(yōu)化算法模型，并采用基本的蟻群算法進行求解，解決了合理的坡段數(shù)、坡長和變坡點標高的自動確

4、定問題。
　　 在智能計算方法改進的研究方面，主要進行了兩種算法的改進研究：
　　 (1)為解決較大空間的離散域優(yōu)化問題，通過將局部更新規(guī)則、最大最小螞蟻和精英螞蟻策略綜合，并將確定性選擇和隨機性選擇相結合對蟻群算法進行改進，研究了算法涉及的信息素更新機制、選擇機制及候選集構造等相關問題。
　　 (2)針對選線走向優(yōu)化設計中的連續(xù)域優(yōu)化問題，研究了粒子群算法。為提高粒子群算法在多維變量、多約束條件的復雜條件下的全

5、局搜索能力，提出了在算法中嵌入局部探測和轉軸機制的基于Rosenbrock思想的改進粒子群算法，通過大量實驗，驗證了算法性能得到改善。
　　 在計算機空間選線方法的研究方面，為了提高計算效率和改善搜索的全局性能，將路線線形及線位設計分為三維空間走廊線搜索和三維空間線形定位兩個階段。前者著重于發(fā)現(xiàn)路線的概略位置，后者著重于局部線形及參數(shù)的計算。
　　 第一階段的研究中：
　　 (1)提出了基于三維空間網(wǎng)格的軸層模型

6、，使搜索空間與選線空間一致，改進了傳統(tǒng)的基于平面網(wǎng)格搜索走廊線的計算模型；
　　 (2)提出了基于蟻群算法的三維軸層結構的路線走向(走廊線)構建方法，通過候選集策略實現(xiàn)了大規(guī)模離散空間的搜索，并實驗驗證了基于此網(wǎng)格空間搜索的可行性。
　　 (3)為解決搜索中的相關費用計算問題，提出了將數(shù)字地價模型和三維軸層結構相結合的策略。
　　 第二階段的研究中：
　　 (1)提出了在三維連續(xù)空間中三維線形的平縱面同時