|
|
ارزیابی روشهای فرا ابتکاری بهمنظور بهینهسازی خط پروژه مسیرهای راه
|
|
|
|
|
نویسنده
|
ابوطالبی اصفهانی محسن ,غنی زاده علیرضا ,حیدرآبادی زاده نسرین
|
منبع
|
مهندسي زيرساخت هاي حمل و نقل - 1396 - دوره : 3 - شماره : 4 - صفحه:77 -94
|
چکیده
|
در طراحی مسیر، بخش روسازی راه دارای جزئیات مشخص بوده و هزینه ی آن اجتنابناپذیر است. اما در بخش زیرسازی، می توان با بهینه نمودن محل خط پروژه، هزینه ها را کاهش داد. یکی از هزینه های سنگین زیرسازی، هزینه عملیات خاکی است که به شدت به خط پروژه طراحی شده وابسته است. بنابراین، هدف این پژوهش، ارزیابی روشهای مختلف فراابتکاری برای پیشنهاد توسعه روشی به منظور بهینهسازی خط پروژه، برای داشتن کمترین هزینه عملیات خاکی، است. بدین منظور، ابتدا تابع هدف و محدودیتهای مسئله فرمولبندی و سپس کیلومتر، ارتفاع و طول قوس قائم در هر سومه بهعنوان متغیرهای تصمیم در نظر گرفته شده اند. خط پروژه اولیه و موقعیت سومهها طبق ضوابط و نیازها تعیین گردیدند. تابع هدف به صورت مجموع قدر مطلق اختلاف ارتفاع خط پروژه و خط زمین و محدودیتها بهصورت حداقل و حداکثر شیب طولی، حداقل ارتفاع پلها، عدم تداخل قوسها و حداقل طول قوس قائم تعریف شده اند. برای بهینهسازی مسئله از الگوریتم های ژنتیک، ازدحام پرندگان شتابدار و کرم شبتاب در محیط matlabاستفاده شده است. برای ارزیابی بهتر روش، سه مسیر مختلف در سه توپوگرافی دشت، تپهماهور و کوهستانی طراحی و خط پروژه اولیه توسط هر یک از این الگوریتمها، بهینهسازی شد. علاوه بر مجموع قدر مطلق اختلاف ارتفاع خط پروژه و خط زمین، سنجش این بهینهسازی با نسبت حجم خاکریزی به حجم خاکبرداری و هزینه عملیات خاکی صورت گرفت. نتایج، نشان دهنده درصد بالای بهینگی توسط الگوریتم کرم شبتاب و سپس ازدحام پرندگان و ژنتیک، برای هر سه توپوگرافی است. بنابراین، می توان با بهکارگیری الگوریتم کرم شبتاب، هزینه های زیرسازی مسیر را به مقدار قابل توجهی کاهش داد. همچنین، تکرار و زمان صرف شده جهت حل مسئله نشان می دهد که زمان لازم برای بهینهسازی و دست یافتن به جواب بهینه، در مقابل کاهش هزینه ها بسیار ناچیز است.
|
کلیدواژه
|
روش های فرا ابتکاری، بهینه سازی، خط پروژه، الگوریتم کرم شب تاب، الگوریتم ازدحام پرندگان شتابدار
|
آدرس
|
دانشگاه اصفهان, دانشکده عمران و حملونقل, ایران, دانشگاه صنعتی سیرجان, دانشکده مهندسی عمران, ایران, دانشگاه اصفهان, دانشکده عمران و حملونقل, ایران
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Evaluation of Metaheuristic Methods to Optimize Vertical Alignment of Highway Route
|
|
|
Authors
|
Aboutalebi Esfahani Mohsen ,Ghanizadeh Ali Reza ,Heidarabadizadeh Nasrin
|
Abstract
|
In road design, pavement has detailed design and its cost is inevitable. But, in the infrastructure, the costs can be considerably reduced by optimizing the position of vertical alignment. One of the most expensive parts of the infrastructure is earthwork costs, which is highly dependent on the project vertical alignment. Therefore, the aim of this study was to evaluate various metaheuristic methods for proposing a method for verticalalignment optimization to have the lowest cost of earthwork operations. In this study, first, the objective function and constraints of the problem were formulated and then the distance, height, and length of the vertical curve in every point of vertical intersection (PVI) were considered as decision variables. Initial vertical alignment and position of the PVIs were defined according to the guidelines and demands. The objective function was defined as the sum of absolute difference of the vertical alignment height and ground surface. Meanwhile, the constraints were defined as minimum and maximum longitudinal slope, minimum height of the bridges, avoiding interference of the curves, and minimum length of the vertical curve. For optimization of the problem, Genetic Algorithm (GA), Accelerated Particle Swarm Algorithm (APSA) and Firefly Algorithm (FA) were used in the MATLAB software. For better evaluation of the developed method, three different topographies (plain, rolling, and mountainous) were designed and the original vertical alignment was optimized by each algorithm. In addition to the difference of vertical alignment and ground surface, comparison of the ratio of volume of fill to volume of cut, and earthwork costs, was carried out. Results showed that the highest optimiztion percentage for the three topographies belonged to FA, APSA and GA, respectively. Therefore, application of FA highly reduced the costs of road infrastructure. In addition, the time and replications needed to solve the problem show that the necessary time for optimization and obtaining the optimum solution is ignorable in comparison to the achieved cost saving.
|
Keywords
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|