论文部分内容阅读
针对国内外研究现状与存在的问题,本文研究了桥梁施工随机网络仿真模型和遗传算法资源优化原理,以及桥梁施工管理系统工期、成本和资源优化目标,推导了仿真网络和遗传算法的数值计算方法。实桥应用结果表明,采用仿真网络管理桥梁施工生产和遗传算法优化资源配置具有良好的使用效果。 桥梁施工过程是一种随机现象,工序发生和持续时间亦是随机概率分布模型。因此,选用新型随机网络技术仿真桥梁施工管理系统,能更加切合工程实际情况。本文运用信号流图理论推导了仿真网络节点的函数关系,研究了矩母函数计算工序概率分布数学模型和仿真网络的解析算法,为计算机程序开发奠定了理论基础。随机网络不仅可以解决桥梁施工计划的工期优化问题,而且在合理工期和限定资源条件下,可进行施工成本优化。 将遗传算法引入随机网络是桥梁施工管理领域的一种创新。在讨论遗传算法进行施工资源优化可行性的基础上,本文研究了遗传算法的收敛条件和统一评价参数的目标函数,讨论了修复算子对资源优化结果的影响,解决了桥梁施工两类资源优化问题,即工期固定资源均衡和资源有限工期最短。实桥应用证明遗传算法的随机性避免了直观判断技术的繁琐推导过程,比传统的资源优化算法效率高、操作方便,且有利于计算机软件的应用与开发。 在实桥应用中运用随机网络仿真技术建立了GERTS仿真模型,通过解析法求解工序传递函数,利用求导法计算仿真网络的时间参数,在相同成本消耗和资源供应条件下,采用C语言计算随机网络工期为145天～173天,与经验工期190天,以及传统CPM网络工期152天综合对比,仿真效果符合工程实际。同时运用遗传算法建立了实桥施工资源优化模型,确定了模型参数,分别用TURBO C和VC语言编制计算机程序,得到资源均衡优化结果在第1542代适应度值下降为75416,资源有限工期最小值是进化代数为23～30的适应度值153,其结果符合资源优化规律。