曾祥天 / 青島港灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院
遺傳算法在校園聽力考試廣播系統(tǒng)施工優(yōu)化中的應(yīng)用
曾祥天 / 青島港灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院
考試廣播系統(tǒng),特別是外語聽力考試廣播系統(tǒng)的重要性是不言而喻的。播音質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到學(xué)生的切身利益甚至未來發(fā)展。傳統(tǒng)的有線廣播系統(tǒng)反到是最適合聽力考試的廣播系統(tǒng)。但是,傳統(tǒng)的有線廣播系統(tǒng)自身也存在施工工程量較大、布局局限性較大等缺陷,所以在施工過程中,需要通過對施工過程進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化,以便節(jié)約成本、縮短工期。
遺傳算法;校園聽力;考試廣播系統(tǒng);施工優(yōu)化
考試廣播系統(tǒng),特別是外語聽力考試廣播系統(tǒng)的重要性是不言而喻的。播音質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到學(xué)生的切身利益甚至未來發(fā)展。同時(shí),聽力考試廣播系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性也非常重要,既要做到播音前和播音過程中的嚴(yán)格保密又要做到系統(tǒng)在停電或者事故時(shí)有足夠的冗余,與此同時(shí),還要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)維護(hù)的便利性、可擴(kuò)展性等諸多方面。雖然目前IP智能廣播系統(tǒng)在施工便利性方面有不可比擬的優(yōu)勢,但是其在安全性和穩(wěn)定性方面也存在不可彌補(bǔ)的短板,尤其是穩(wěn)定性方面,由于智能終端設(shè)備大都需要電力支持,在突發(fā)停電故障時(shí),這些智能設(shè)備都將無法使用,即便是部分設(shè)備有自備電源,其自備電源的檢修工作量也十分龐大。無線廣播系統(tǒng)雖然施工最簡單,但是由于其自身的開放式設(shè)計(jì)導(dǎo)致其安全性很差,不符合現(xiàn)代考試的保密要求。綜合來看,傳統(tǒng)的有線廣播系統(tǒng)反到是最適合聽力考試的廣播系統(tǒng)。但是,傳統(tǒng)的有線廣播系統(tǒng)自身也存在施工工程量較大、布局局限性較大等缺陷,所以在施工過程中,需要通過對施工過程進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化,以便節(jié)約成本、縮短工期。
遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是把問題的解集看做整個(gè)種群的染色體,每個(gè)染色體都是潛在的解,種群中染色體的個(gè)數(shù)表示種群規(guī)模。子代染色體一般通過交叉和變異來改變父代染色體,這樣,子代染色體就在不斷的繁殖中得到了改變。每一代的子代染色體都要評價(jià)其自身適應(yīng)度,適應(yīng)度較高的染色體保留下來的幾率也較高。最終,代表問題最優(yōu)解的子代染色體可能都是同樣的或者達(dá)到了規(guī)定的要求,從而,問題得解。遺傳算法一般包含以下要素:編碼,初始群體設(shè)定,適應(yīng)度評價(jià),選擇,交叉,變異和終止準(zhǔn)則。
規(guī)劃當(dāng)中的青島港灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院聽力考試廣播系統(tǒng)分散于A0、A1、A2、B1、B4五棟教學(xué)樓內(nèi),總工期要求小于40天,總投資小于11萬元。工程涉及設(shè)備采購、安裝、線路敷設(shè)、土建施工、電氣施工、調(diào)試等諸多步驟。此項(xiàng)目由學(xué)院技術(shù)中心負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各相關(guān)單位進(jìn)行實(shí)施。為便于項(xiàng)目的工期編排和費(fèi)用結(jié)算可將該項(xiàng)工程分解為:A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N、O、P、Q、R、S、T、U、V,共計(jì)22項(xiàng)工作。各工作之間的邏輯關(guān)系以及各工作的持續(xù)時(shí)間如表1,各工作與直接費(fèi)用統(tǒng)計(jì)如表2:
表1
表2
通過繪制雙代號網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃圖可以得到以下結(jié)論:關(guān)鍵線路為:A-D-G-H-E-R-S-T-U,關(guān)鍵線路工期為45天。其中間接費(fèi)率為:
通過工期壓縮法優(yōu)化得到最終優(yōu)化結(jié)果為:最短總工期為38天,其總費(fèi)用為11.534萬元。
結(jié)論:費(fèi)用超預(yù)算,但此時(shí)雙代號網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化法已無法再對費(fèi)用進(jìn)行進(jìn)一步壓縮了。
下面使用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。
針對關(guān)鍵工序建立優(yōu)化方案的數(shù)學(xué)模型,
通過遺傳算法的計(jì)算規(guī)則,我們可以確定最終需要優(yōu)化的具體目標(biāo)函數(shù)為:
表3
分別設(shè)定不同的群數(shù)量(100、1000)和迭代次數(shù)(30、100、1000)進(jìn)行越算,再將得到的bestind值取最佳平均值之后再取整(計(jì)量單位為整數(shù)天)得到表3:根據(jù)關(guān)鍵工期優(yōu)化結(jié)果,可由表2計(jì)算出最終優(yōu)化結(jié)果:當(dāng)工期為40天時(shí),直接成本最低為12.44萬元,對應(yīng)的總成本為10.39萬元。符合學(xué)院對于該項(xiàng)工程工期和成本的要求,所以基于遺傳算法的優(yōu)化方案是可行的。
遺傳算法在運(yùn)算的最終結(jié)果方面,既確保了工期,又控制了成本。該算法的優(yōu)化原理較早期的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)度計(jì)劃優(yōu)化法更有數(shù)學(xué)理論依據(jù),過程更加邏輯化。在最終結(jié)果的運(yùn)算方面,該算法給出了帕累托解集,該解集有多種工期-成本搭配方案。網(wǎng)絡(luò)進(jìn)度計(jì)劃在多目標(biāo)優(yōu)化問題上導(dǎo)向性不足,人工優(yōu)化容易在優(yōu)化過程中出錯(cuò),其主要表現(xiàn)形式是隨著優(yōu)化的不斷進(jìn)行,優(yōu)化難度逐步增加,很容易導(dǎo)致最終優(yōu)化目標(biāo)的偏離,并且計(jì)算過程也不夠嚴(yán)謹(jǐn),優(yōu)化過程存在一定的人為主觀性。
[1]Harding Seal.Contrasting Values in Western Europe Unity,Diversity and Change[M].2011.
[2]胡華選.網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃工期費(fèi)用優(yōu)化及其蟻群算法 [D].大連:大連理工大學(xué).
[3]阮宏博.基于遺傳算法的工程多目標(biāo)優(yōu)化研究[D].大連:大連理工大學(xué),2007.