高速公路工程施工成本优化控制模型.pdf

高 速 公 路 工 程 施 工 成 本 优 化 控 制 模 型作者简介：杨盛武（），男，江西高安人，本科，工程师，研究方向：成本管理。杨盛武（中铁十九局集团广州工程有限公司，广东 广州）摘 要：随着基础设施建设的加速，高速公路建设的投资及控制越来越引起重视。本研究旨在提出并验证一个能有效控制并优化高速公路工程施工成本的模型。综合考虑了工程材料、人力资源、设备使用、施工时间等多个因素，基于线性规划和遗传算法开发了一个成本优化控制模型。模型通过优化资源配置和调度来降低成本，同时保证工程质量和安全。实验结果表明，这个模型在控制成本和提高工程效率方面具有显著的优势。关键词：高速公路工程；施工成本；优化模型；控制模型中图分类号：文献标识码：文章编号：（）（，）：，：；随着我国经济的飞速发展，交通基础设施建设处于快速增长阶段，高速公路建设成为了一个重要的研究领域。高速公路工程的施工成本占据了大量的投资，因此，如何优化和控制施工成本成为业界关注的焦点。虽然已有很多研究关注于成本控制和管理，但是，如何有效地在满足工程质量和安全的前提下降低施工成本，仍然是一个值得研究的问题。本文旨在开发并验证一个能优化和控制高速公路工程施工成本的模型。首先讨论了影响施工成本的因素，包括但不限于工程材料、人力资源、设备使用和施工时间等，然后提出了一个基于线性规划和遗传算法的成本优化控制模型，旨在通过优化资源的配置和调度，在保证工程质量和安全的前提下，降低施工成本。施工成本的影响因素及控制措施 工程材料成本高速公路工程项目的工程材料成本通常占总成本的大部分。）材料的选择：高速公路工程项目需要大量的材料，包括混凝土、钢筋、沥青、砂石等。不同的材料类型和质量级别都会影响项目的总成本，例如，选择高级别的混凝土或特殊处理的钢筋可能提高工程的成本，但可能因为其耐久性和维护成本较低而节约长期成本。）材料的价格波动：工程材料的价格会根据市场供求关系、生产成本、关税等因素而波动。价格波动可能导致在项目初期预算和实际施工过程中的成第 卷 第 期 年 月资源信息与工程 本出现差距，良好的采购策略和风险管理是关键。）材料的浪费：在施工过程中，由于各种原因可能造成材料的浪费，比如错误的计算、破损、不良工艺、不恰当的储存或搬运等。这种浪费不仅增加了材料成本，也可能导致项目延期。）材料的供应：如果供应链中出现问题，比如供应商无法按时交付，或者材料的质量不合格，可能导致施工延期，从而增加总成本。）材料的运输和储存：对于特定的建筑材料，可能需要特殊的运输和储存条件，导致增加额外的成本。工程材料是影响高速公路工程施工成本的重要因素，控制好上述因素，可以有效地控制施工成本，例如采取批量购买、建立稳定的供应链、实施有效的质量控制和储存管理，以及优化设计和施工流程等。人力资源成本在高速公路工程项目中，人力资源成本也是一个重要的成本构成部分，对总施工成本影响明显。）工资和福利：员工的工资是人力资源成本的重要组成部分。工人的技能水平、经验以及所在地区的行业标准等因素都会影响工资水平。此外，员工的福利，如医疗保险、退休金等，也是人力成本的一部分。）培训：新工人的入职培训、安全培训、技能提升培训等，不仅需要投入时间和资金，而且在培训期间，工人可能无法进行生产活动，也会对成本产生影响。）劳动生产率：工人的劳动生产率直接影响施工成本。劳动生产率高的工人可以在较短的时间内完成更多的工作，降低了单位工程的人工成本。反之，如果工人的劳动生产率低，可能需要更多的时间和人力来完成同样的工作，将增加成本。）工时：施工项目通常按工时计费，工时的长短直接影响施工成本。长时间的加班可能导致劳动力成本的增加。）人力资源管理：有效的人力资源管理可以提高工人的满意度和生产效率，从而降低成本。良好的工作环境、激励机制、员工关系管理等都可以提高员工的工作效率。合理的人力资源管理和优化是控制和降低施工成本的重要手段，进行有效的招聘和培训、提高工作效率、提供合理的薪酬和福利等都是可行的优化策略。设备使用成本在高速公路工程项目中，设备使用成本是一个重要的成本组成部分。）设备采购与租赁：设备的采购或租赁成本直接影响施工成本。采购新设备可能需要大量的初期投资，但在长期使用中可能更经济。相反，租赁设备可能在初期投资较小，但在长期使用中可能成本更高。因此，选择采购还是租赁设备需要考虑项目的期限、设备使用频率以及预算等因素。）设备操作与维护：设备操作需要专业的人员，而且需要定期进行保养和维修，这都会产生成本。如果设备由于故障而停工，可能会导致项目延期，从而增加成本。）设备折旧：设备的使用会导致其价值减少，是设备成本的一个重要部分。设备折旧成本需要在整个项目期间进行摊销。）设备效率：设备的效率直接影响施工成本。高效的设备可以在较短的时间内完成更多的工作，从而降低单位工程的设备成本。反之，效率低的设备可能需要更长的时间来完成同样的工作，将增加成本。）设备故障和更换：设备的故障可能导致施工延期，增加修理或更换设备的成本，增加工程成本。有效的设备管理和优化策略是控制和降低设备使用成本的关键，包括选择性能和价值符合项目需求的设备、定期进行设备维护和检查、提高设备的使用效率，以及及时替换或修理故障设备等。施工时间成本在高速公路工程项目中，施工时间成本是一个关键的因素，对工程成本有显著的影响。）工期与成本：施工时间是决定工程成本的关键因素之一。在规定的工期内完成工程，可以避免由于工程延期产生的额外成本，如人工成本的增加、设备租赁时间的延长等；如果工程过早完成，可能浪费预先支付的资源，如设备租赁、材料储存等。）效率与成本：施工的效率直接影响工程成本。高效的施工可以在较短的时间内完成更多的工作，这可以降低单位工程的施工时间成本。反之，效率低的施工可能需要更长的时间来完成同样的工作，将增加成本。）施工计划与成本：好的施工计划可以提高施工的效率，减少不必要的等待和停工时间，从而降低施工时间成本。反之，如果施工计划制定不当，可能导致资源的浪费，增加施工时间成本。）外部因素与成本：施工时间可能受到许多外第 卷资源信息与工程第 期部因素的影响，如天气条件、政策法规变化等。这些因素可能导致施工延期，从而增加成本。）工程变更与成本：工程变更可能导致施工时间的延长，增加工程成本。良好的工程管理可以有效控制工程变更，避免不必要的延期和额外成本。有效的施工时间管理和优化策略是控制和降低施工时间成本的关键，包括良好的工程计划、提高施工效率、及时处理工程变更，以及考虑外部因素对施工时间的影响等。成本优化控制模型的设计高速公路工程项目的成本优化控制模型应考虑施工项目的各个方面，包括材料、人力资源、设备使用和施工时间成本，并使用线性规划和遗传算法进行优化。理论框架首先，需要建立一个理论框架来明确工程成本的主要组成部分和相互影响的关系。在这个框架中，把工程成本看作是由材料、人力资源、设备使用和施工时间组成的函数。这些成本因素受到许多可控制和不可控制的变量的影响，比如市场价格、工作效率、设备性能、工程规模等。目标是在满足工程质量和时间要求的前提下，找到最小化总成本的策略。这需要一个能够处理多变量、多约束和非线性问题的优化算法。在这个高速公路工程施工成本优化控制模型的研究中，理论框架主要包括以下几个部分：）成本构成：定义了影响高速公路工程成本的主要因素，包括材料、人力资源、设备使用和施工时间。每个成本因素都与工程项目的各个方面相关，如项目规模、工程复杂性、地理位置、施工技术、人力资源、设备等。）成本函数：假设总工程成本是上述各个成本因素的函数。具体来说，总工程成本可以表示为材料、人力资源、设备使用和施工时间的某种组合。这个函数可能是线性的，也可能是非线性的，取决于各个成本因素之间的相互关系。）成本约束：在实际施工中，总工程成本受到一系列约束的限制，如工程质量标准、施工时间要求、安全规定等。这些约束构成了优化模型的约束条件。）成本优化：目标是在满足所有约束条件的前提下，找到最小化总工程成本的策略，涉及多目标决策、资源分配、调度优化等问题。）优化方法：选择了线性规划和遗传算法。线性规划用于处理具有明确约束和可分解为线性函数的问题，而遗传算法用于处理复杂的非线性和多约束问题。这个理论框架提供了一个系统的方法，用于分析高速公路工程成本的各个因素，确定成本函数和约束条件，以及寻找最优成本策略。线性规划方法线性规划是一种广泛用于优化问题的数学方法，它可以找到满足一组线性等式或不等式约束的一组决策变量的最优解。在这个模型中，首先将工程成本的各个组成部分表达为线性函数，然后确定约束条件，使用线性规划方法来找到最小化总成本的解决方案，其流程见图。这种方法在处理具有明确约束和可分解为线性函数的问题时非常有效，但在处理复杂的非线性问题时可能效果不佳。LN%C,5 图 线性规划计算流程线性规划问题的标准形式可以表达为以下数学模型：最大化（或最小化）：（）满足约束：（）式中：，是决策变量；，是目标函数的系数；，是约束条件的系数；，是约束条件的右边值。目标函数和约束条件都是决策变量的线性函数。在求解线性规划问题时，通常使用的方法是单纯形法。这种方法的基本思想是：首先找到问题的一个初始可行解，然后在约束集的边界上沿着一条优化路径向最优解移动。每一步移动都是通过从当第 卷杨盛武：高速公路工程施工成本优化控制模型第 期前解跳到另一个更优的解来实现的，这个更优的解是当前解所在的约束边界的一个顶点。线性规划方法的应用范围非常广泛，包括生产计划、物流、交通、能源、金融等多个领域。由于该方法计算效率高且能够提供最优的解决方案，所以在实际问题中得到了广泛的应用。遗传算法模型遗传算法是一种全局搜索优化技术，其灵感源自自然界中的进化过程，特别是遗传和自然选择的概念。这种算法能够处理复杂的优化问题，尤其适合那些具有大量解空间、非线性、高维度或者包含多个局部最优解的问题。遗传算法的基本步骤包括初始化、选择、交叉（或复制）、变异和适应性评估。这些步骤在算法的每一代中都会执行，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或者找到满足要求的解，见图。/5A1F%C55F0图 遗传算法计算流程在遗传算法中，问题的解被编码成一种类似生物染色体的结构，称为个体或染色体。一个染色体通常由一串二进制位组成，每一位代表问题中的一个决策变量。一组染色体构成了一个种群，这反映了解空间的一个子集。遗传算法的第一步是随机生成一个初始种群。然后，通过适应性函数评估每个染色体的质量，这个函数通常是根据问题的目标函数来定义的。适应性高的染色体更有可能被选中进行繁殖，这是通过一种称为轮盘赌的方法来实现的。繁殖过程包括交叉和变异两个主要步骤。交叉操作模拟了生物的性繁殖，它从两个父母染色体生成两个子染色体，子染色体从父母那里继承了一部分基因。变异操作模拟了生物基因的随机突变，它通过随机改变染色体上的一些基因来引入新的解。遗传算法的主要优点是能够在全局范围内搜索最优解，而且不需要问题的具体数学形式。此外，它能处理复杂的约束条件，可以解决线性和非线性问题，也适用于离散和连续变量。然而，遗传算法的主要挑战是要找到一个合适的编码方式、适应性函数和操作符，以及合适的参数设置，如交叉率和变异率。这需要对问题有深入的理解，并进行大量的实验。在高速公路工程施工成本优化控制模型中，遗传算法被用来解决非线性和多约束的优化问题。通过编码工程成本的决策变量，使用适应性函数评估成本效果，以及运用交叉和变异操作搜索最优解，遗传算法提供了一个强大的工具来解决这个复杂的问题。在具体应用中，成本控制的决策变量可能包括各种材料的购买量、工人的工作安排、设备的使用时间等。这些变量都可以被编码成一个染色体，然后通过遗传算法进行搜索。适应性函数通常是根据工程成本的计算公式来定义的，例如，总成本可能是材料成本、人力成本、设备成本和时间成本的某种组合。为了找到最小化成本的策略，可以定义一个适应性函数，它反映了染色体对应的总成本。通过比较不同染色体的适应性值，可以评估哪些决策策略更优。交叉和变异操作是遗传算法搜索最优解的主要手段。在交叉操作中，可以随机选择两个染色体，然后交换它们的一部分基因，生成两个新的染色体。这模拟了解空间的局部搜索。在变异操作中，可以随机改变染色体上的一些基因，引入新的解，这模拟了解空间的全局搜索。通过遗传算法，可以在满足施工约束的条件下，找到最小化工程成本的最优决策策略。这不仅可以帮助工程项目的管理者节省成本，而且可以提供一种科学的决策方法，用于处理其他类似的工程优化问题。数据收集和预处理方法实验的设计主要是为了验证提出的优化模型能否有效地优化高速公路工程的施工成本。选择了一些具有代表性的高速公路工程项目作为实验对象，包括不同规模、不同地理位置和不同施工技术的项目。对每个项目，首先收集了与成本相关的数据，包括材料成本、人力资源成本、设备使用成本和施工时间成本，然后将数据输入优化模型中，通过线性规划和遗传算法寻找最优的成本策略，最后将模型的输第 卷资源信息与工程第 期出结果与实际的成本数据进行比较，以验证模型的预测能力。数据的收集主要通过两种方式：直接从工程项目的管理部门获取、查阅相关的文献和报告。收集的数据包括材料的价格和用量、工人的工资和工作时间、设备的租赁费用和使用时间、项目的施工时间等。数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据标准化。数据清洗主要是去除异常值和缺失值；数据转换主要是将非数值数据转换为数值数据；数据标准化主要是消除数据的量纲影响，使得各个变量能在同一尺度上进行比较。实验结果和分析为了对提出的高速公路工程施工成本优化控制模型进行测试，选择了 个具有代表性的高速公路工程项目作为实验对象，分别是、和 项目。项目：模型预测的最低成本为 万元，实际成本为 万元。项目：模型预测的最低成本为 万元，实际成本为 万元。项目：模型预测的最低成本为 万元，实际成本为 万元。项目：模型预测的最低成本为 万元，实际成本为 万元。项目：模型预测的最低成本为 万元，实际成本为 万元。从实验结果来看，对所有测试项目，模型的输出结果都与实际的成本数据非常接近，百分比误差范围在 之间，这充分证明了模型的预测能力。进一步的分析表明，模型通过优化材料的购买量、工人工作安排、设备使用时间等因素，可降低成本。例如，对于项目，模型建议减少某种材料的购买量，增加工人的工作时间，以及更有效地使用设备。而对于项目，模型建议采购更便宜的材料，减少设备的使用时间，以及提高工人的工作效率。这些优化策略在不影响施工质量和施工时间的前提下，可成功地降低工程成本。总的来说，实验结果验证了提出的高速公路工程施工成本优化控制模型的有效性和实用性。模型的预测结果与实际的成本数据非常接近，误差在可接受的范围内。同时，模型的优化策略也非常实用，能够在满足施工约束条件的情况下，有效地降低工程成本。结论本研究针对高速公路工程施工成本控制问题，提出了一个基于线性规划和遗传算法的优化控制模型。该模型将高速公路工程施工成本分解为工程材料成本、人力资源成本、设备使用成本和施工时间成本 大部分，通过优化这些因素，以达到控制和减少工程总成本的目的。在实验验证阶段，选取了 个具有代表性的高速公路工程项目进行了验证。结果显示，模型的预测成本与实际成本非常接近，误差范围在 之间，证明了该模型的预测准确性和实用性。进一步的结果分析显示，模型通过调整工程材料的购买量、工人的工作安排、设备的使用时间等，可成功降低工程成本。综上所述，本研究提出的高速公路工程施工成本优化控制模型具有较高的实用性和有效性。该模型不仅为高速公路工程的管理者提供了一种科学、有效的成本控制方法，也为其他工程项目的成本优化提供了新的研究思路和方法。本模型仍然有改进空间，比如在处理复杂约束、多目标优化等问题时继续深入研究和完善，可在更多的工程项目中发挥作用。参考文献：黄志勇 基于多元回归模型的高速公路项目限额及优化设计 福建交通科技，（）：刘明华 成本比较视域下福建省高速公路运营的优化措施分析 福建交通科技，（）：陈韦翔 高速公路建设项目资金控制管理策略的优化思路 四川建材，（）：李光宇 河北高速公路集团养护成本管控研究 兰州：兰州理工大学，李 科，代继飞，邓诗颖，等 高速公路项目多目标多阶段综合优化研究 项目管理技术，（）：张 顺 基于服务缓存的移动边缘计算系统能量管理及成本优化研究 上海：东华大学，第 卷杨盛武：高速公路工程施工成本优化控制模型第 期