利用地理信息系统的公路线形优化模型外文翻译资料

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利用地理信息系统的公路线形优化模型

Manoj K. Jha, Paul Schonfeld

摘要

基于成本最小化的公路线形优化需要对线形和开发有效解决方案算法敏感的成本进行全面制定。适用的成本函数的复杂性严重限制了可以采用的搜索算法。最近，遗传算法可以非常有效地通过复杂的空间与大量的局部进行最优的搜索，并成功开发的公路线形优化。然而，为了解决现实问题，优化算法应该直接与地理信息系统（GIS）一起工作，地理信息系统存储相关的地理信息，例如陆地边界，环境敏感地区和地形数据。本文提出了一个公路线形优化的模型，将GIS与遗传算法相结合，检验各种成本对线性选择的影响，并探索在限制空间中的优化，真实反映道路改进项目的限制。本文整合了几个以前发表的论文，并添加了一些新的分析方法。使用提出的方法解决了使用马里兰州的GIS数据库的现实问题。还展示了一个使用人工地图调查模型在山区地形的例子。结果表明，行车时间成本，这通常被忽略的公路机构在选择线形方式，显着地影响线形优化。计算时间显着增加每个线形所产生的属性数量。该模型可以优化在山地地形或具有非常复杂的地理区域的平面线形。

关键词：公路线形优化; 公路设计; 地理信息系统; 遗传算法;智能道路设计

1. 简介

自动化的发展模式优化公路路线是非常具有挑战性的。它需要捕捉所有敏感和显性成本，开发高效的解决方案的算法，并使用仿真的地理信息系统(GIS)的地图。主导成本通常占总成本的相对较高的比例。 敏感成本是设计特征明显变化的成本。主导成本不一定是敏感成本。 例如，在垂直线形优化中，车辆运行成本是主要的，但对设计变化不敏感，因为车辆下降大致补偿上升的部分，没有涉及快速的升降。高速公路建设的公路建设考虑了一些成本，其中最重要的是道路使用权和建设（包括土方和路面）的费用。公路平面优化模型（Jong，1998; Jha，2000）力求通过最小化总成本来优化公路线形。 由于决策不是仅以成本最小化为基础，因此各成本要素之间的贸易可能不得不根据其相对重要性进行探索。

一个良好的公路线形优化模型应具有以下特点（Jong，1998）：（1）考虑所有主导和敏感成本，（2）制定所有重要约束，（3）产生实际线形，（4）能够处理 （5）同时优化水平和垂直线形，（6）全局或近全局最优解，（7）有一个有效的解算法，（8）具有连续的搜索空间，（9）考虑平面交叉 ，互通式立体交叉，桥梁和隧道费用，（10）自动避免无法访问的区域，（11）与GIS兼容。 许多经典优化方法（Howard等，1968; Thomson和Sykes，1988; Shaw和Howard，1981,1982; OECD，1973; Turner and Miles，1971; Turner，1978; Athanassoulis和Calogero，1973; Parker， 1977; Trietsch和Handler，1985; Trietsch，1987a，b; Hogan，1973; Nicholson等，1976）例如演变微积分，动态规划，数值搜索，线性规划和网络优化已经被用于公路优化）。 大多数这些方法缺少上述一个或多个公路平面优化模型的特征。此外，大多数这些方法忽略了一些成本，这些成本不利于代表决策变量的显式函数。这些方法中的一些不现实地要求成本函数是线性的或至少是平滑的。

遗传算法（Jong，1998; Jong和Schonfeld，2003）已经被证明是有效的优化公路平面，特别是由于它们通过连续几代探索更好的解决方案的同时优化水平和垂直线形的有效性，并利用整个搜索空间而没有陷入局部最优解。这些算法可以同时优化水平和垂直平面线形，并且可以直接与实际GIS地图一起工作，实现实际应用，同时生成平滑和连续的线形（即精确线形而不是通道）。然而，用户可以使用诸如Trietsch和Handler（1985）提出的垂直平面线形优化的单独过程，并且仅使用用于水平面线形优化的遗传算法。这可能会减少计算时间，但将目标函数限制为经过验证的凸型函数，而用于水平和垂直线形优化的遗传算法方法允许使用更实际的成本函数，包括不平滑的。

Jong（1998）和Jong and Schonfeld（2003）开发的遗传算法依赖于手工输入，仅使用人工地图。它们对真实世界的问题并不有效，因此必须分析数千个具有复杂环境特征的地块。 为了在考虑复杂的土地和环境特征的同时解决现实问题，公路优化算法应该与存储所有有用的地理信息的GIS一起工作。Jha和Schonfeld（2000a）使用专门的动态链接库将遗传算法与GIS集成，实现了最优搜索期间的动态通信。 虽然这种集成允许直接使用真实的地图和数据库，但明显增加了计算时间。这一增长主要归因于：（1）GIS计算环境中需要的空间分析，（2）搜索空间中的许多地理实体（如土地包裹，环境敏感区域和现有公路网），以及（3）众多的线形 遗传算法进行评估的替代物。 Jha（2000）显示，计算时间随着地理实体的数量（即地块，溪流，道路等等）而在搜索空间中增加。 该时间线性增加到100,000个实体，之后增加大约1.2个实体的数量。

图一 公路线形优化模型的流程图。

目前的工作将Jong（1998）和Jong and Schonfeld（2003）开发的方法扩展到可用于GIS数据库和地图的更实用的公路优化模型。进而演变出了一个针对地理具有敏感性的主要成本综合公式。作者还研究了有限搜索空间对计算效率的影响以及各种成本组成部分的相对重要性。 值得注意的是，作者自1996年以来研究了公路线形优化问题，并发表了几篇论文，各有其贡献。 目前的文章是综合以前开发的方法（Jha和Schonfeld，2000a，b; Jong和Schonfeld，2003），用于优化与专门定制遗传算法的公路线形（Jong和Schonfeld，2003），基于详细和数学上无限制功能（Jong和Schonfeld，1999），并使用从GIS提取的地理信息（Jha和Schonfeld，2000a）。本文提出的综合公路线形优化模型，还包括新颖且没有先前公布的，包括几个显着的问题：（1）土方成本和漫滩和湿地处理成本的综合制定; （2）分析问题大小对计算负担的影响，特别是连接到GIS数据库时; 和（3）限制空间紧密界限内的优化。图1显示了公路线形优化模型的流程图; 它显示了许多与开发的综合模型相关的子问题。 其中有些是包含在我们以前的出版物，而另一些仍需要进一步的研究。 该文件概述了当前工作的新颖性及其与我们以前的出版物的关系。

2.公路费用

为了优化基于成本最小化的公路线形，有必要全面地制定所有主导和线形敏感成本。 不同类型的成本可能有利于不同的线形配置。 例如，线形长度和行车车辆行驶里程的成本往往倾向于更直接的线形，而对位置敏感的成本倾向于更多的间接或迂回比对。

2.1．公路费用分类

我们将成本分为两大类：（1）直接发生的供应商成本，高速公路机构和（2）公路用户造成的用户成本。还制定了与设计违规相关的罚款成本以及减少对某些环境敏感地区的影响的一些间接成本的制定。供应商成本进一步分为三类：（a）建筑，路面和其他成本，主要取决于线形的长度，（b）道路使用权成本，包括与土地和环境影响相关的成本以及影响流水和其他水管道，（c）土方费用。用户成本分为三类：（a）行车时间成本，（b）车辆运营成本和（c）事故成本。

罚金成本与违反设计标准相关，主要被认为允许通过弯曲部分的安全运动，并确保与穿过陡峭垂直曲线的车辆有足够的距离。考虑与环境破坏相关的间接成本，用以保护环境敏感地区，如湿地和洪积平原。

在土地上，建筑和路面成本一般会受到土壤特性的影响，而桥梁的水上建设则需要考虑于水位和桥梁长度的要求。 土地和结构价值以及土地利用将带动道路使用权成本。 土石方成本取决于地形。 通过异质土地利用或山区地形，调整倾向更为倾向曲线类型。 由于事故和行车时间费用将通过迂回和弯曲的路线显着增加，这些成本可以用来设计为更直接的线形。 地形也可能影响车辆运行成本，尽管当梯度是温和的时候，升降可能甚至使得车辆运行成本超出净水平。

2.2． 对敏感地形因素的成本

2.2.1． 道路使用权的费用

在这里，我们将我们的道路使用权的费用制定与公路交叉口与地理实体的性质联系起来。 我们考虑三种常见类型的交叉点：（1）与物业的交叉点，（2）与水的交点，和（3）与现有道路的交叉点。 具有物业的交叉点将需要额外的获取和评估对物业造成的损害的道路使用权的费用获取和评估。 与水系的交点将需要桥梁建设，与道路的交叉点将需要交叉路口，立交桥或交换结构（取决于访问要求）。 总权益成本C_R表示为 其中C_RL，C_RS和C_RH分别是与用地，水系和公路相关的直接费用

交点。 a，b和c是整数常数。 符号列表见表1。

表1

符号及其含义

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