基于全生命周期成本的公路养护决策优化模型研究

一、引言

随着我国公路建设规模不断扩大，公路养护管理的重要性日益凸显。截至 2023 年底，全国公路总里程已达 555 万公里，养护需求持续增长（交通运输部，2024）。传统公路养护决策往往侧重于短期效益，缺乏对养护成本在全生命周期内的综合考量，导致养护资金浪费、养护效果不佳等问题。基于全生命周期成本的养护决策理念，能够统筹规划公路建设、运营、养护、报废等各阶段成本，实现资源的高效利用与成本的有效控制。因此，开展基于全生命周期成本的公路养护决策优化模型研究，对提升公路养护管理水平、降低长期养护成本具有重要的理论与现实意义。

二、公路养护全生命周期成本构成分析

2.1 初期建设成本

初期建设成本是公路全生命周期成本的基础部分，包括规划设计费用、土地征用费用、材料采购费用、施工建设费用等。在公路建设阶段，合理的设计方案与施工技术选择，不仅影响建设成本，还会对后期养护成本产生深远影响。例如，高质量的路面材料与科学的路面结构设计，虽会增加初期建设成本，但能有效延长公路使用寿命，降低后期养护频率与成本。

2.2 运营养护成本

运营养护成本是公路全生命周期成本的主要组成部分，涵盖日常巡查、预防性养护、修复性养护、应急抢修等费用。日常巡查费用用于定期对公路设施进行检查，及时发现潜在问题；预防性养护通过早期维护措施，延缓路面病害发展，降低大规模修复成本；修复性养护针对已出现的严重病害进行修复；应急抢修则用于应对自然灾害、交通事故等突发情况造成的公路损坏。此外，随着公路使用年限增加，养护成本呈上升趋势，且不同养护措施的实施时间与频率对成本影响显著。

2.3 报废处置成本

当公路达到使用寿命或因其他原因无法继续使用时，会产生报废处置成本，包括拆除费用、废弃物处理费用等。合理规划公路报废处置流程，选择环保、高效的处置方式，有助于降低报废处置成本，减少对环境的负面影响。

三、全生命周期成本估算方法

3.1 类比估算法

类比估算法是根据已完成的类似公路项目的成本数据，结合当前项目的特点与差异，对目标项目全生命周期成本进行估算。该方法操作简便、成本低，但准确性受类比项目相似程度影响较大。在应用时，需充分考虑项目的地理位置、交通流量、设计标准等因素的差异，对成本数据进行合理调整。

3.2 参数模型法

参数模型法通过建立成本与影响成本的关键参数之间的数学关系模型，来估算全生命周期成本。例如，可根据公路长度、路面类型、交通流量等参数构建成本估算模型。该方法需大量历史数据支撑，通过统计分析确定参数与成本之间的量化关系，具有一定的科学性与准确性，适用于项目前期的成本初步估算。

3.3 工程预算法

工程预算法是依据公路工程的设计方案与施工工艺，详细计算各阶段的成本构成，包括人工、材料、设备等费用。该方法在项目实施阶段较为常用，能够精确估算成本，但需要具备详细的工程资料与专业的预算知识，计算过程较为复杂。

四、公路养护决策优化模型构建

4.1 模型目标与假设

本模型以公路全生命周期成本最小化为目标，综合考虑公路性能、养护资金、养护技术等约束条件，优化养护决策方案。假设公路性能随使用时间下降符合一定规律，不同养护措施对公路性能提升效果与成本投入存在对应关系，且养护资金在各阶段的分配合理可行。

4.2 决策变量与约束条件

决策变量包括不同养护措施的实施时间、实施频率、资金投入等。约束条件主要有：公路性能需满足最低服务水平要求，避免因养护不足导致公路过早损坏；养护资金总量有限，需在预算范围内合理分配；养护技术可行，所采用的养护措施在现有技术条件下能够实施。

4.3 目标函数建立

目标函数为公路全生命周期成本，包括初期建设成本、运营养护成本与报废处置成本之和。通过对各成本构成项进行量化分析，结合养护决策变量与约束条件，建立数学模型，以求解最优养护决策方案，实现全生命周期成本最小化。

五、公路养护决策优化方法

5.1 遗传算法

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作，在解空间中搜索最优解。在公路养护决策优化中，遗传算法可用于处理复杂的多变量、非线性问题，通过对不同养护决策方案进行模拟进化，筛选出全生命周期成本最小的方案。其优点是全局搜索能力强，适用于大规模问题求解，但计算效率相对较低，需合理设置算法参数。

5.2 粒子群优化算法

粒子群优化算法是基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为，使粒子在解空间中不断调整位置，寻找最优解。在公路养护决策中，该算法能够快速收敛到较优解，计算效率高，且易于实现。但存在易陷入局部最优的问题，需结合适当的策略进行改进，如引入惯性权重调整机制等。

5.3 动态规划法

动态规划法将复杂问题分解为多个阶段，通过求解各阶段的最优解，最终得到全局最优解。在公路养护决策中，可将公路使用年限划分为多个阶段，根据各阶段的公路性能、成本与约束条件，逐步确定最优养护决策。该方法适用于求解具有明显阶段特征的问题，能够保证得到全局最优解，但随着问题规模增大，计算量会呈指数级增长。

六、结论与展望

6.1 研究结论

本论文构建了基于全生命周期成本的公路养护决策优化模型，系统分析了公路养护全生命周期成本构成与估算方法，探讨了多种决策优化方法。研究表明，基于全生命周期成本的养护决策能够综合考虑公路在整个生命周期内的成本与效益，为养护决策提供科学依据。通过优化模型与合理的决策方法，可有效降低公路全生命周期成本，提高养护资金使用效率与公路养护质量。

6.2 研究展望

未来研究可进一步完善全生命周期成本估算模型，考虑更多不确定性因素，如交通流量变化、自然灾害影响、材料价格波动等对成本的影响。同时，加强模型与实际工程的结合，通过案例验证与反馈，优化模型参数与决策方法。此外，随着智能技术的发展，可探索将物联网、大数据、人工智能等技术应用于公路养护决策，实现养护决策的智能化与精准化，为公路养护管理提供更高效的解决方案。

参考文献

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