Modern optimization in earthwork construction

Earthworks tasks are often regarded in transportation projects as some of the most demanding processes. In fact, sequential tasks such as excavation, transportation, spreading and compaction are strongly based on heavy mechanical equipment and repetitive processes, thus becoming as economically demanding as they are time-consuming. Moreover, actual construction requirements originate higher demands for productivity and safety in earthwork constructions. Given the percentual weight of costs and duration of earthworks in infrastructure construction, the optimal usage of every resource in these tasks is paramount. Considering the characteristics of an earthwork construction, it can be looked at as a production line based on resources (mechanical equipment) and dependency relations between sequential tasks, hence being susceptible to optimization. Up to the present, the steady development of Information Technology areas, such as databases, artificial intelligence and operations research, has resulted in the emergence of several technologies with potential application bearing that purpose in mind. Among these, modern optimization methods (also known as metaheuristics), such as evolutionary computation, have the potential to find high quality optimal solutions with a reasonable use of computational resources. In this context, this work describes an optimization algorithm for earthworks equipment allocation based on a modern optimization approach, which takes advantage of the concept that an earthwork construction can be regarded as a production line.

RÉSUMÉ Les travaux de terrassements sont souvent considérés dans les projets d’infrastructure de transport comme un des processus les plus exigeants. En effet, des tâches séquentielles comme l’excavation, le transport, le régalage et le compactage sont fortement basées sur des équipements mécaniques lourds et des processus répétitifs, dont leur ampleur économique, étant donnée aussi le temps de réalisation. En outre, la construction actuelle est plus exigeante au niveau de la productivité et la sécurité dans les travaux de terrassements. Compte tenu du poids relatif des coûts et de la durée des travaux de terrassement dans les projets de construction d’infrastructures, l’utilisation optimale de toutes les ressources allouées à ces tâches est primordiale. Dans ce contexte les différentes phases des travaux de terrassements peuvent être considérées comme une ligne de production basée sur les ressources (équipement mécanique) et les relations de dépendance entre les tâches séquentielles et donc être susceptible d’optimisation. Jusqu’à présent, le développement des technologies de l’information, comme les bases de données, l’intelligence artificielle et la recherche opérationnelle, a donné lieu à l’émergence de plusieurs technologies applicables à ce bout. Parmi celles-ci, les méthodes modernes d’optimisation, tels que les algorithmes génétiques, sont mises en évidence en raison de leur fiabilité et aussi du réduit effort de calcul. Dans ce contexte, ce travail décrit un algorithme d’optimisation d’affectation de l’équipement de terrassements sur la base des approches d’optimisation modernes, tenant au compte l’idée selon laquelle les travaux de terrassement peut être considérée comme une ligne de production.