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路面管理的动态优化决策方法交通运输0801 陆祝平U200815062摘要：本文正对我国公路路面管理的现状，介绍了我国高速公路路面管理决策的过程特点，大致介绍了各种决策优化的方法和模型特点。强调了路面使用性能评价对于路面养护管理决策的重要性以及各种决策优化方法的特点和适用范围。关键词：路面管理，决策优化，多目标，非确定性，数学规划优化，人工智能优化 对于目前的工程实践来说，每个较大的具体的工程都可以算是一个涉及多方面，入资金、技术等问题的复杂系统。按照复杂系统理论，随机性和模糊性是复杂系统不确定性的两种主要表现形式，因而复杂系统的决策往往是一个多目标，多层次，多阶段的系统优化决策过程，所涉及到的决策目标，约束条件和对象属性之间的联系也十分复杂。在系统决策优化的过程中，一般所遵循的基本原则主要有最优化原则、信息准权原则、可行性原则和集团决策原则等，其中最优化原则是决策的最主要原则。但在实际应用中，很多问题难以达到最优解，因此需要按照“满意优化”的基本的基本原则，找出满意解、可行解。路面管理是达到最大利润与路面寿命的方法论。路面管理养护决策的核心内容是在指定的预算资金和其他资源的约束下，寻求最优养护策略，使得效益目标最大化；或是在一定的路面使用性能要求和资源限制的约束下，寻求最优养护策略，使得费用目标最小化。而随着公路运输的快速发展，路面养护管理决策的基础数据采集和计算量越来越大，特别是针对整个路网的网级路面养护管理决策问题朱建达规模化，导致进行整个路网多年的王权优化决策问题十分困难，因此今年来多采用及私有化决策方法，并集中于集成(Aggregation）和启发(Heuristic)两个方向。及城市将一个较大的路网根据路面状况、交通量、线路等级等特征，合并成较少的路段，并对合并后的项目进行优化决策；启发则是根据求解的优化问题，按照一定的方法，逐步毕竟最优解，最后获得一个近似的最优解。按照决策问题的分类标准，公路网及路面管理系统的决策优化属于多目标的非确定性的决策问题。多目标决策问题是根据多个不标准则来确定决策方案优劣的过程，往往这些目标之间是不太协调甚至是矛盾的，如路面使用性能与路面养护资金投入的矛盾。处理方法主要有两个：一类是将目标进行分解，依据各不表的重要程度排序，将最重要的目标作为主要目标，而将次要的目标作为其约束条件；另一类是对目标进行综合，采用线性加权法、理想点发、平方和加权等方法，形成新的决策目标，转化为单目标决策问题。对于不同的网级、项目及路面管理决策条件，可以将决策目标大致的归纳为：在保证路面使用性能达到一定要求条件下，路面养护费用最小，或在养护资金有限的条件下，是路面使用性能达到最优。非确定型决策问题是指决策所处理的未来事件的各种状态的发生具有不确定性。由于影响路面使用性能的各种因素的不确定性和变异性，路面使用性能的变化速率是不确定的，常见的解决这种不确定性的预测模型和方法主要有：马尔可夫预测模型，组合预测模型，神经网络预测模型等。而关于路面管理决策中的各种常用的优化方法，主要有数学规划优化方法和人工智能优化方法两大类。目前在实际应用中一数学规划优化方法为主。人工智能优化方法的产生是由于数学规划模型的界存在不稳定性，同时对于大规模的规划问题的求解速度非常缓慢，其主要适用于大规模路网的优化决策问题。一、数学规划优化方法：·决策树法：决策树是数据挖掘(DM)技术中一项重要的研究方法，采用树状结构表示决策方案、状态、后果、效用、概率等因素。在我国开发的CPMS中，网级路面管理系统就采用了树状决策树的决策方法。根据道路等级、路面类型、交通量、路面强度、路况指数等影响因素，对路网进行分枝、细化，综合考虑各种组合一条件，确定项目可能出之对策。决策树方法简单直观，可结合决策者的主观经验，具有较强的灵活性和适应性。·排序法：在路面养护管理实际工作中，往往受到资金条件的限制，不能满足所有条件需求，这就需要决策者按照一定的标准对个项目的重要度进行排序，为养护决策的制定提供依据。排序法的关键在于排序指标和排序方法两方面，一般所考虑的指标主要有路面使用性能指标、交通量、道路等级、路面使用寿命及相关经济因素和政策因素等，而不同地区和不同实际情况下排序方法的选择和排序因素的权重也各不相同。·线性规划法：线性规划作为运筹学中最基本最经典的问题，从纯数学角度讲，就是一个特殊值条件极值问题。实际在路面管理应用中就是结合实际将路面使用状况、交通量、养护资金等作为约束条件，列出掩护决策目标的目标方程式，通过线性规划解法求的所建立的数学模型的最优解，再转化为实际的管理决策。而由于影响路面管理决策因素的独立性，实际应用中经常要采用整数规划方法。整数规划作为线形规划的特殊问题，其主要方法有割平面法和分支定界法；而对于其中特殊的一类0—1规划问