摘 要

随着我国高速公路建设里程的增加，高速公路路面养护管理工作日益繁重，路面养护优化方案的制定也愈发困难。由于传统的方法很难解决路面养护决策的多目标多约束优化问题，因此，本文采用了对目标函数的性质无要求、搜索域大且不限于单个最优解的遗传算法。本文首先列举了高速公路路面损害类型以及路面养护质量评价指标，进行了路面养护经济性分析，阐述了如何量化计算高速公路路面养护总效益，并结合MATLAB遗传算法工具包阐述了遗传算法的计算过程，编制了运算程序，通过具体高速公路路面养护决策预选案例详细解释了使用遗传算法进行高速公路路面养护决策优化的过程，其间采用的两种MATLAB计算方案可供比选，计算结果表明遗传算法适用于高速公路路面养护决策优化问题。本文的研究对高速公路路面养护优化方案的制定具有一定的指导意义。

关键词：高速公路；路面养护；决策优化；遗传算法

Abstract

With the increasing mile of highway construction in China, the road maintenance and management of expressway is becoming increasingly arduous and the development of road maintenance optimization is becoming more and more difficult. Traditional method is difficult to solve the multi-objective and multi-constrained optimization problem of pavement maintenance. Therefore, this paper adopts the genetic algorithm which does not require the properties of the objective function and the search domain is vast and not limited to a single optimal solution. In this paper, the types of expressway pavement damage and the quality of pavement maintenance are listed, and the economic analysis of pavement maintenance is carried out. The general benefits of quantitative calculation of expressway pavement maintenance are expounded. The genetic algorithm is described with the combination of MATLAB genetic algorithm tool. The calculation procedure is compiled, and the process of highway road maintenance decision optimization using genetic algorithm is explained in detail through the pre-selection case of expressway pavement maintenance decision. The two MATLAB calculation schemes are available for comparison. The calculation results show that the genetic algorithm is applicable to the optimization of highway pavement maintenance decision. The research result of this paper has some guiding significance for making expressway pavement maintenance decision.

Key Words: Expressway; Pavement Maintenance; Decision Optimization; Genetic Algorithm

目 录

第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 国内外研究现状1

1.1.1 国外研究现状1

1.1.2 国内研究现状2

1.1.3 研究现状综述3

1.3 研究内容与技术路线3

第2章 高速公路路面养护质量评价5

2.1 高速公路路面损坏类型5

2.1.1 沥青路面损坏类型5

2.1.2 水泥路面损坏类型5

2.2 高速公路路面养护措施5

2.3 高速公路养护质量评价指标6

2.3.1 路面养护质量指标（PQI）7

2.3.2 路基状况指标（SCI）9

2.3.3 桥涵构造物状况指标（BCI）9

2.3.4 沿线设施状况指标（TCI）9

2.3.5 高速公路养护质量指标（MQI）9

第3章 高速公路路面养护经济性分析11

3.1 高速公路路面养护概述11

3.2 路面养护成本分析11

3.3 路面养护社会效益分析12

3.3.1 车辆通行时间成本节约15

3.3.2 车辆行驶成本节约17

3.3.3 车辆安全成本节约19

3.3.4 环境成本节约19

3.4 路面养护企业效益分析21

3.4.1 交通量预测21

3.4.2 企业效益增加量22

第4章 高速公路路面养护决策优化24

4.1 遗传算法概况24

4.1.1 遗传算法的基本操作24

4.1.2 遗传算法的多目标优化27

4.1.3 遗传算法的约束处理28

4.2 高速公路养护决策优化预选方案29

4.2.1 目标函数与约束条件29

4.2.2 公式简化30

4.3 遗传算法计算31

4.4 计算结果分析32

第5章 结论与展望36

5.1 结论36

5.2 展望36

5.3 创新点36

参考文献38

致谢40

第1章 绪论

1.1 研究背景

我国高速公路总里程截止2016年已突破13万公里^[1]，稳居世界第一位。高速公路在建成通车后，为保证在设计使用年限里，保持良好的使用性能, 具备较好的服务水平，充分发挥已有投资的效益，必须对其进行养护。随着我国高速公路建设里程的增加，高速公路路面养护管理工作日益繁重。由于养护时要考虑诸多限制因素，且可能有多个养护期望，传统的方法很难达到要求。因此，我们要寻求更优的高速公路路面养护决策制定方法，提升我国高速公路路面使用性能，提升我国高速公路路面养护总效益，让服务水平最大化、投资收益最大化。想要养护决策最优，我们就要寻求更加科学的养护管理方式，找寻更加合适的养护决策工具来帮助路面养护决策者对道路进行养护管理，使高速公路在整个设计使用年限内有较高的服务水平和投资收益。

目前，养护决策有诸多方法，主要采用的方法有马尔可夫决策、动态规划法、近似优化法、纯数学优化法、排序法和决策树法等^[2]。马尔可夫决策和动态规划法虽能求出唯一最优解，但不适应于多目标养护决策优化。近似优化法忽略了时间对方案安排产生的影响。纯数学的优化方法虽然在理论上可以非常好地优化路面养护决策方案，但它对数据完备性和计算量等方面的要求较高，因此用于庞大路网的路面养护决策问题过于复杂。排序法在选择解决方案时往往忽略了方案间的效益和实施方案时的时间影响。而决策树法适用于简单问题的优化，分枝的标准不细致且绝对化。因此，以上方法都不太适合处理多目标多约束的路面养护决策优化问题。

遗传算法的创始者是美国教授Holland ^[3]，之后由美国教授Koza实现计算机运行^[4]，得到了快速发展。它对目标函数的性质没有要求，例如是否线性、是否具有连续性、是否具有可微性等，且不限于单个最优解，意味着可以得到多个满意解。它具有内在隐并行性且搜索域大，有全局空间的寻优能力。它采用概率化的寻优方式，可以自行获取和调整搜索方向，不需要设定规则。因此，遗传算法很适合解决复杂的路面养护决策优化问题。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

西方一些发达国家很早就开始了路面养护管理方法和理论的研究工作。其中一项比较成熟的研究成果就是路面管理系统（PMS）^[5]。目前，在美国、澳大利亚、日本、欧盟等地方，路面管理系统已经得到了广泛的推广。部分非洲南美洲国家在世界银行、国际道路协会的一些援助项目帮助下，已经展开了路面管理系统的建立工作。其中，美国最早进行路面管理系统的开发。1996年，美国公路管理者认为公路后期养护和管理工作相对于公路设计与施工工作更加复杂，然而后期养护与管理工作资金反而相对短缺，因而解决资金不足的问题只有靠战略决策，即发展更加先进的路面管理系统，更加合理地配置有限资源^[6]。在加拿大，上世纪80年代便开发出了路面数据资料收集车——自动化道路分析仪车^[7]。在英国，为了科学地完成路网状况的分析评价工作，并进行预算分析和养护方案制定，WDH公司研究出了一种路面系统管理软件，且支持网络工作^[8]。国外还出现了诸多路面养护专家系统，各有所长，可以互相补充，例如Ritchie等研制的SCEPTRE专家系统、加拿大安大略省交通运输部研制的路面管理示范系统PRESERVER、Jugo等设计的PAMAX可用于柔性路面养护管理^[9]。目前，国外学者正在研究更多人工智能的方法应用到路面养护管理中，如G. BOSURGI^[10]等将人工神经网络和遗传算法应用到了多约束路面养护决策中。Binu Sara Mathewa^[11]等采用遗传算法进行了多目标路面养护决策优化的研究。

1.2.2国内研究现状

我国从1984年开始，从英国、芬兰先后引进了路面评价系统^[12]、路面管理系统以及世界银行公路投资效益分析模型^[13]。之后我国进行了自我研发，如“路面管理系统CPMS（1996-2001）^[14]”，它是以“国省道干线公路路面管理系统”CPMS为基础进行了改进升级，建成了第三代路面管理系统，并在全国多个省市进行推广试用，试用情况良好，取得了一定的成功。中国国省道干线公路路面管理系统（CPMS2001）^[15]即为我国经过艰苦研究，独立发明的国有第三代路面管理系统，是我国公路管理养护信息化和现代化的一个主要标志，目前有高速公路和一般公路两个版本，可用于沥青公路和水泥公路的日常养护管理工作。我国也有很多学者对高速公路养护决策的组成部分做了研究。如常志宏^[16]指出了在高速公路养护成本管理中全寿命周期成本理论应用的缺陷并进行了全运营周期养护成本理论的改进。单晓鹏^[17]研究了路面养护成本管理体系的组成，提出了六部分成本核算的成本管理体系，为养护决策者进行养护测算提供了参考。赵红月^[18]研究了基于模糊理论的养护费用评价指标综合评价体系，并核算了养护项目的效益模型和全寿命周期费用模型。朱合利等^[19]利用解释结构模型（ISM）分析了14个影响高速公路路面养护成本的因素，得到了影响高速公路养护成本的关键、重要、直接和基础影响因素。

1.2.3 研究现状综述

目前，国内外均在开发与完善适合自己国情的路面养护管理系统，但是每个地区情况各不相同，诸如高速公路路面状况、可行的养护措施、可用的养护资金数目等，并且对不同的高速公路养护目标可能不同，国外有很多学者研究了针对不同高速公路不同养护期望的养护决策优化，比如有的目标是使资金最小化且达到路面性能标准^[20]，有的是充分使用养护资金使得路面性能最大化^[21]，还有的是成本最小化且路面性能最大化^[11]等。对于我国高速公路路网而言，分布地域广阔，庞大而复杂，因此需要对个例进行单独的养护决策优化分析，不能统一而论。而在高速公路养护决策优化问题上，很少有人给出定量化的养护效益计算方法，且未见使用遗传算法解决更符合实际情况的多目标多约束养护问题的文献，因此本文展开了采用遗传算法进行更符合实际情况的多目标多约束高速公路路面养护方案决策优化的研究。

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 研究内容

本文列举了高速公路路面病害类型、养护措施、养护质量评价指标等，进行了路面养护经济性分析，研究了养护决策的期望与限制，定量化了养护效益计算方法，并结合MATLAB遗传工具包进行了遗传算法运算过程的研究。最后通过一个具体的高速公路路面养护决策预选方案，研究了如何使用遗传算法和MATLAB工具包解决高速公路路面养护决策优化问题，并给出了详细计算方法，以期对路面养护决策者优化养护方案提供一定的指导和帮助。

1.3.2 技术路线

本文技术路线见图1.1。

图1.1 技术路线图

第2章 高速公路路面养护质量评价

想要制定更优的路面养护决策方案，必须首先了解路面病害情况，了解如何评价路面质量。

2.1 高速公路路面损坏类型

2.1.1沥青路面损坏类型

我国大部分高速公路采用沥青路面，根据我国公路技术状况评定标准(JTGH20-2007)，沥青路面病害类型见表2.1。

表2.1 沥青路面损坏类型

2.1.2水泥路面损坏类型

根据我国公路技术状况评定标准(JTGH20-2007)，水泥路面病害类型见表2.2。

2.2 高速公路路面养护措施

表2.2 水泥路面损坏类型

高速公路路面养护措施可以按程度划分，最繁重的是改建工程，其次是大修，再次是中修，最容易的是小修保养。具体的技术又有许多名称，例如表面处治、坑槽修补、罩面、

刷油、灌缝、稀浆封层、基层补强等^[22]。采用这些技术是否有效果取决于于是否对病害适用、是否有配套设备、是否有需要的材料以及是否有技术人员等。就目前来看，我国的技术与其他发达国家相比还有一定差距，有待提高。

2.3 高速公路养护质量评价指标