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图 10 两种方法确定变异区间对比
6 结论
针对混凝土坝施工场景中水平运输调度方法落后
的问题，本文以遗传算法（GA）为主要寻优手段，融
合哈密顿回路筛选与 Logistic 混沌映射，提出高约束
单亲遗传算法（HC-PGA），用于混凝土坝施工中水平
运输调度方案的优化，并结合实际工程施工场景进行
动静态仿真应用，得到以下结论：（1）HC-PGA 算法 图 11 传统遗传算法仿真结果
对传统 GA 算法进行了两大改进。通过对改进算法的
性能进行可视化对比，哈密顿回路筛选初始调度方案效果显著，可以获得更为优秀的初始种群。3 次
静态仿真表明初始种群运距分别减少 8.72、8.33 和 8.39 km。除此之外混沌映射得到的变异区间也给整
体算法提供了更加稳定的效果。（2）HC-PGA 算法在解决混凝土坝施工水平运输调度优化方面对比常
规遗传算法模型、传统人工经验调度方法，在静态调度情况下分别可节省约 17.86%、50.13% 运输成
本，提高 16.7%、50% 的作业效率。相较于传统遗传算法，其收敛速度更快、最优解适应度更高，且
具有更强的鲁棒性。（3）本文研究对混凝土坝水平运输动态任务调度问题的解决提供了新思路。根据
对实际场景中的动态任务进行实时仿真可得到比传统静态调度减少 119.52 km 的更优方案，证明了本
文研究可调控性更强，有着更多工程实际场景中的应用价值。
综上，本文针对坝料运输时路径规划及任务分配的高约束问题，实现了基于 HC-PGA 的混凝土坝
施工水平运输多目标调度优化模型构建与分析，有效解决了动静态条件下的运输调度问题。在减少运
距、提高施工效率等方面具有更为广阔的实用意义。未来将进一步提高算法精度，减少使用模型迭代
次数，使其能在更短时间内找到最优调度方案，从而降低实际工程人员的使用成本和学习成本。下一
步，对于特定坝型的固定环线运输情况将进一步深入此情景的运输调度研究。
参 考 文 献：
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［ 1 ］ 庞琼，王士军，倪小荣，等 . 世界已建高坝大库统计分析［J］ 水利水电科技进展，2012，32（6）：34-37.
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