基于遺傳算法的鐵路隧道施工風險評估方法

摘要：常規的鐵路隧道施工風險評估矩陣多為單向的，評估的范圍較小，由此導致最終獲取的評估均方誤差增加，為此提出對基于遺傳算法的鐵路隧道施工風險評估方法的設計與分析。依據實際的測定需求及標準，設定風險評估指標，進行評估權重值測算。采用多階的方式，構建風險評估矩陣，擴大實際的評估范圍，構建遺產算法風險評估模型，采用歸一化評測處理實現風險評估。測試結果表明：經過4次測定分析，得出的風險評估均方誤差被較好地控制在0.2以下，說明該種工程評估方法的效果更佳，評估誤差更為可控，具有實際的應用價值。

關鍵詞：遺傳算法；鐵路隧道；施工風險；風險評估；評估方法；風險控制

0" "引言

鐵路隧道施工是一項十分重要且關聯性較大的工作，在實際執行的過程中存在一定的風險，為確保施工人員的安全和施工建筑的質量，需要設計貼合實際的風險評估方法。設定傳統動態權重隧道施工風險評估方法、傳統前景-后悔理論隧道施工風險評估方法[1-2]，雖然可以完成預期的評估任務，獲取相應的評估結果，但較容易受到外部環境及因素的影響，導致最終的評估結果出現不可控的誤差，一定程度上阻礙了后續施工的進度。為此本文提出對基于遺傳算法的鐵路隧道施工風險評估方法的設計與驗證分析。

所謂遺傳算法，主要指的是一種動態化的核算測定方法，將該方法應用在鐵路隧道施工風險評估的相關工作之中，一定程度上可以進一步加強對評估誤差的控制，擴大實際的評估范圍，逐步形成一個更為靈活、多變的評估結構。在復雜的施工背景下，它可以有效處理存在的評估物問題。針對巖土體擾動、隧道埋深較淺以及不均勻沉降等情況，均可更好地處理與優化鞏固，營造更為安全的建設環境，為后續關聯工作的執行與完成奠定更為堅實的基礎[3]。

1" "構建鐵路隧道施工遺傳測算風險評估方法

1.1" " 風險評估指標設定

通常鐵路隧道施工過程中，存在的風險問題是較多的，需要采用定向的風險評估方式來進行控制，其中最為常用的便是預設明確設定風險評估指標。其將風險評估指標劃定為多個層級，分別為基礎層級、分化評估層級以及可控評估層級[4]。

基礎層級和分化評估層級主要是對風險指標進行基礎分類和匯總整合的，而可控評估層級便具有較強的針對性，大致可以劃定為目標層、準則層以及次準則層[5]。主要的風險指標具體如表1所示。

根據表1對可控評估層風險評估指標進行設定，然后綜合實際的測定需求及標準，明確各個評估階層的具體指標參數。同時，依據實際的變動，再加上評估范圍的動態變化，對相關的數值作出合理調整，為后續施工工程風險評估工作的處理提供參考依據[6]。

1.2" " 評估權重值測算

利用上述設定的風險評估指標，綜合遺產算法，進行評估權重值的測算。依據自身的需求及標準，將評估的權重值劃分為正向指標、逆向指標以及適度指標等。同步設定對應指標的定向數值標準，形成評估的應對化極差處理，綜合遺傳算法，測算出評估極差，如公式（1）所示。

（1）

公式（1）中：Yi表示風險評估極差，-βi表示預控評估值，i表示評估次數。

綜合上述測定，完成對風險評估極差的測算，再根據極化差的變動情況，對該工程的各個環節的風險情況作出驗證分析。同時針對評估的需求及標準，加上評估范圍的變動，綜合遺傳算法，測定計算出風險評估權重值，如公式（2）所示。

（2）

公式（2）中：N表示風險評估權重值，?表示極化評估常值，" 表示定向評估范圍，χ表示動態堆疊范圍，e表示單向評定基礎比。

根據上述測定，完成對風險評估權重值的測算，再綜合后續的測定需求及標準，依據權重的劃定范圍，綜合遺傳算法，為后續測定評估奠定基礎[7]。

1.3" " 設計多階風險評估矩陣

傳統的工程風險評估矩陣多為單向評估，雖然可以完成預期的評估效果，但是整體上較容易受到外部環境的影響，導致評估效果出現誤差，為此此次綜合遺傳算法，設計多階風險評估矩陣。

采用交叉的方式在工程的各個位置設定監測節點，用以獲取實時的數據和工程信息。與此同時，根據實際測定需求及標準，構架多目標，多方向的評估結構。具體如圖1所示。

根據圖1，完成對多階風險評估矩陣結構的設計與分析。再綜合預設的評估標準，調整所設定的風險評估矩陣。但在實際應用過程中需要注意，多階風險評估可以在同一個施工環節同時使用，并獲取等效的評估結果，但需要加強對執行環節的控制，避免出現大范圍的關聯性誤差。

多階風險評估矩陣與遺傳算法的融合應用， 能夠更好地擴大實際的評估范圍。同時可在合理的范圍之內，形成循環性的評估結構，最大程度降低風險評估誤差的出現，加強實際的評估控制能力。與此同時，需要在多階風險評估矩陣之中設置定向的評估控制結構，具體到獨立的評估區域之內，以便更好地獲取工程中各個環節的評估結果。

1.4" " 構建遺產算法風險評估模型

將遺傳算法應用在工程風險評估模型的設計工作之中，一定程度上可以更好地實現精準評估定位，同時可強化對應的評估能力，擴大實際的評估范圍。將上述設定的評估矩陣設定在初始的風險評估模型之中，先設定一個單項的評估目標，綜合上述設定的評估矩陣，形成定向的獨立評估目標。再融合遺傳算法，測算出評估的對應標準值，同時標定出各個評估環節。然后以獨立評估目標作為評估的核心，通過遺傳算法，測算出自適應評估標準值，如公式（3）所示。

（3）

公式（3）中：M表示自適應評估標準值， 表示動態化評估范圍，χ表示獨立評估值，u表示評估次數，o表示單向評估距離。

根據上述測定與分析，完成對自適應評估標準值的測算。但是需要注意的是，自適應評估標準值并不是固定的，而是隨著日常的變動作出改變，其較為多元化，具有極強的靈活性。在模型中進行相關指標參數的設定，同時綜合遺傳算法，設定評估模型的指標數值，如表2所示。

根據表2完成對評估模型基礎指標的設定。隨后，調整模型的應用范圍和標準，強化遺產算法風險評估模型的能力。

1.5" " 歸一化評測處理實現風險評估

所謂歸一化評測，主要是指一種定向的風險評定模式，可以先利用評估模型及節點，獲取基礎的評測數值和信息，對施工環節進行具體評定之后，再獲取測評結果，并綜合歸一化測定評估模式，構建評估原理。歸一化評測處理原理如圖2所示。

根據圖2，完成對歸一化評測處理原理的設計與分析。隨后，綜合實際評估需求及標準，在模型中設定歸一化的風險評定標準，形成循環性的工程風險評估結構，獲取最終的評估結果。

2" "具體測試

此次主要是對基于遺傳算法的鐵路隧道施工風險評估方法的實際應用效果的分析與研究。考慮到最終測試結果的真實性與可靠性，選定A鐵路隧道工程作為測定目標，采用對比的方式展開分析，根據實際施工的測定需求及標準，對最終得出的結果比照驗證。

2.1" " 測試準備

綜合上述設計的風險評估方法，融合遺傳算法，進行基礎測試環境的構建。針對選定A鐵路隧道，將施工的具體位置和范圍作出動態標定，明確評估的位置和環節。隨后，設定具體的評估指標，調整應用參數及信息，輸入模型數值。在遺傳算法安全風險評估模型中，設置迭代評估次數為5次，遺傳因子3個，分別代表3個評定層次，為G1=2.1、G2=1.6、G3=1.1。

依據實際的風險評定需求，設置相對應的評估標準，慣性權重按動態調整，權重偏大可以降低整體評估誤差。測算出該模型的泛化數值，并在評估環節之中建立對等的映射關系，形成定向的評估結構，完成基礎測試環境的搭建。

2.2" " 測試過程及結果分析

在上述搭建的測試環境，綜合遺傳算法，進行具體的測定分析。選定該工程中的4個環節進行風險評估，分別是材料處理環節、施工搭建環節、維護環節和輔助處理環節。綜合鐵路隧道的路段情況，設定3個評估結果，分為3個路段測定。A鐵路隧道評估測定參數設置如表3所示。

根據表3，完成對A鐵路隧道評估測定參數的設置，隨后，針對施工中的風險指標，標定出具體的風險位置，與初始設定的標準相比照，測算出具體的風險評估均方誤差，如下公式（4）所示。

（4）

公式（4）中：F表示風險評估均方誤差，m表示總評估范圍，n表示堆疊范圍，σ表示評估標定位置，t表示評估次數。

根據上述測定，對分設的各個鐵路隧道路段進行基礎情況的劃定與分析。需要注意的是，在對各個環節進行風險測定過程中，必須根據各自的需求設定標準，各個路段的標準也并不一致。根據動態化的評估結構，對測試結果進行分析，如圖3所示。

根據圖3，完成對測試結果的分析與研究。經過4次測定分析，得出的風險評估均方誤差被較好的控制在了0.2以下，說明該種工程評估方法的效果更佳，評估誤差更為可控，具有實際的應用價值。

3" "結語

對比于傳統的施工風險評估方法，本次綜合遺傳算法所設計的風險評估結構相對更加靈活、多變，具有較強的針對性。在特定的施工環境下，能夠從整體上降低施工建設過程中存在的風險。不僅如此，在遺傳算法的輔助應用之下，其對于工程施工體系也形成了部分限制，通過設定易損性評估模型，能夠更好地定位異常危險的位置。進行特殊標定之后，依據等級風險劃分，實現風險評估方法的優化創新，有利于工程進度的穩步推進。

參考文獻

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