一、任务来源
十八大以来我国新型城镇化发展迅速，十九大报告中为推进新型城镇化指明了方向, 提出“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局”。而城市群推进作为国家重要的战略，对中国特色社会主义新时代的现代化建设具有重大意义。在此大背景下，我国的建筑业发展迅速，无论是建设交通运输网、还是构建完备配套的基础设施体系都离不开建筑工程。新时代稳定的政治环境与快速发展的经济，在宏观上为各类建筑工程提供了机遇。但是由于受到环境、成本等因素的限制，在微观上对建筑技术提出了更高的要求。
随着建筑工程范围和规模的不断扩大，土石方调配问题也逐渐复杂化。土石方调配问题是由开挖、运输、填筑、借料、弃料等环节在空间和时间上构成的资源配置优化问题。也可以看作一个依照设计地势改造自然状态土石方的综合系统。土石方调配广泛存在于道路、提防、大型场平、土石坝以及矿山等工程建设中，是建筑工程的基本组成部分。
土石方调配具有就地取材特性，在施工过程中，施工区域内存在大量的土方、石方物料调配。调配依赖昂贵的施工设备，这些设备既要操作也要维护，影响着工程的成本与进度。在大型工程建设，尤其是大型水利工程和场平工程中，土石方调配费用占工预算的比重很大，而且数量庞大的土石方也提高了对组织施工的要求，要求考虑场区内的调配施工次序，科学高效串联各施工环节。因此，如何节约施工成本、缩短施工工期是土石方调配优化中的关键点。
施工区域内的道路系统是一个随工程进行不断变化的一个动态系统，受场区物料、施工进度及地形等因素的影响载重车辆吨位大，对调配路径的要求比较高，不合理的调配路径规划可能造成载重车辆通行困难、耗损机械设备，进而影响施工进度，而调配常常处于地理环境复杂的山区，地势高、起伏大，这意味着路网条件差，直接影响土石方调配过程中的运输成本。因此，结合路径规划的土石方调配研究十分必要。
土石方调配过程中，由于调配设计方法的限制以及调配路径选择缺乏实际可操作的 方法，在处理各约束条件间的关系时，常常线性化某些非线性因素，简化目标寻优的过程，不能贴近工程实际。随着人工智能技术的迅速发展，涌现了许多智能优化算法，为建立以经济为主，兼顾地理环境、安全性等其他非线性因素的调配方法提供了可能。而且随着“互联网+”新趋势的到来，“智慧工程”的信息化理念在工程建设领域流行起来。通过计算机自动生成调配方案，增强方案的合理性、准确性和易用性，在提高调配效率的同时，降低了调配方案设计的专业化程度，便于使用。
调配方案设计工作涉及各种自然和人文地理信息，智能化调配的实现离不开对地理信息的处理与空间分析，这就需要引入GIS技术。GIS技术融合了地图制图学、地理学、遥感以及计算机科学，应用范围广泛，可用于输入、存储、分析、查询和展示地理信息。
二、应用领域和技术原理
1.应用领域：本项目主要应用于工程的招标、投标过程等等。
2.技术原理：土石方调配方案的准确性与合理性会直接影响工程成本及进度，优秀的土石方优化调配方法，不仅可以有效地降低土石方调配费用，而且可以合理设置施工次序。土石方调配基于工程设计和地理环境的要求，往往难以实现施工范围内土石方平衡，想要避免长距离运输，就需要借助借料和弃料区，这可能会侵占耕地，对生态环境产生不利的影响。优秀的调配方案既要以节约成本为目的，又要求保证施工的安全性，还需要最大限度地 降低对生态环境的不利影响。
三、与国内同类技术比较
1.高可用、高可扩展的软硬件架构以及完善的生态体系，同时拥有独立物联网平台支持，可快速对接各类供应商产品。平台除自营自用以外也具备软硬件对外开放能力，使得合作伙伴在不具备相关技术能力的前提下可通过对接平台系统实现相关业务。
2.独立的管理后台（网页/APP），现场管理人员可轻松实现对设备、用户订单、各类数据统计等等的查看管理。
3.完备的能源运营体系，平台具有独立的能源管控系统以及与之配套的硬件支持，具备针对能源系统的数据查看、远程控制功能，轻松解决现场能源运维难题。
四、成果创新性、先进性
1.针对将非线性因素进行线性化处理，不符合工程实际的问题，综合考虑下，将土石方调配过程与蚁群算法相结合，以弥补传统的线性规划法只能处理线性关系的不足，考量调配问题中的非线性约束，最大限度地减少调配成本。
2.利用BIM软件将核心安全约束参数化，在主要工序或者关键工序中，对工序的相关安全指标或者要求进行量化，使其具备可建模的条件，具有可视化的功能，因为对于一般简单的基坑来说，通过想象还能勉强理解，但是现在的基坑越来越深，越来越复杂，这时候BIM模型自动生成的、专门用来指导施工的复杂节点说明，就显得有为重要。
3.改进了状态转移规则，引入坡度、A*方向以及角度方向因子。状态转移规则定义的目的是在搜索过程中借助启发信息和信息素的浓度指导蚂蚁选择移动的下一地点。而在路径规划过程中，基本蚁群算法忽略了地形地势对蚂蚁转移的约束，建立复杂地形区实际可行的调配方案的能力是有限的。为此，在考虑地形因素的基础上改进状态转移规则，使算法在三维路径搜索领域的应用更科学合理。
4.改进了信息素更新规则，采用全局与局部结合的更新方式。信息素更新策略设计基本蚁群算法采取平均分配原则，在每次迭代后对全部蚂蚁搜索过的路径上的信息素都进行更新。指导蚂蚁快速搜索到最佳路径的能力有限，会降低算法的收敛速度，为了提高算法的搜索效率，本文使用全局和局部更新结合的信息素更新策略。
五、作用意义
智能优化算法有助于解决复杂的工程问题，对调配目标函数和约束条件的要求宽松，可考虑各类非线性因素, 而且随时终止算法都可以获得最优解，使得调配方案更加贴近工程的实际状况。在调配智能化方面，借助AI技术建立的信息化系统可以避免因经验不足导致的偶然差错，还可以降低调配的专业化程度，减轻设计人员工作量。GIS技术作为一种地理信息处理工具，可以自动化地处理土石方调配过程中的地理信息、社会经济信息以及施工信息，实现工程可视化的智能调配管理，提高调配的信息化水平和调配质量。因次，在成熟的计算机技术支持下，基于智能优化算法实现对土石方优化调配以及信息化研究具有十分重要的意义。
六、存在的问题和改进意见
1.优化方法仅以调配成本这一个指标作为目标函数，不能够真实的反应调配过程，综合考虑成本、进度、环境代价等因素建立多目标优化方法是以后研究的重点。
2.虽然最终选择蚁群算法作为土石方问题的求解算法，但是仍可以选择其他尚未考虑的优化算法进一步研究土石方优化调配问题。也可以发挥蚁群算法强鲁棒性特点，将算法本身进一步改进优化。或者将蚁群算法与其他智能优化算法有机结合，寻求一加一大于二的优化手段。
3.设计的系统并不完善，仅实现了一些土石方调配方面的主要功能，如剖面分析、可视化表达、土石方全区及分区计算、整体及自填挖调配等功能，框架结构比较简单，对于装运机械选择、研究区内实时交通仿真等还有待进一步实现。

基于土石方施工优化管理技术研究，广泛应用于北湖核心区东侧片区B地块安置房项目工程、济南华润置地广场等土石方工程，通过这些工程，得出以下：
从宏观角度，以土石方调配的全寿命周期成本为基础建立了考虑施工次序的土石方动态调配模型，设计并改进了蚁群算法。定性分析表明改进的蚁群算法在考虑非线性因素、施工次序、表达方式方面优势明显，同时还可以一次性的生成若干次优调配方案辅助决策。定量分析表明改进蚁群算法的求解能力强、运行效率高，最优解可以更好的贴近工程实际成本。
从微观角度，以块理论思想为基础对土石方调配问题进行了三维建模，将每一个填挖对的调配过程抽象为一次三维路径规划。引入安全性因子、A*方向因子和角度方向因子改进了状态转移规则，并采用次优最优蚂蚁的全局更新与自适应局部更新策略相结合的方式改进了信息素更新规则，提高了蚁群算法的求解能力和质量。实验结果表明，提出的调配路径搜索模式是经济可行的。以三维路径规划研究为基础，借助优先集策略和边缘算子开展了自填挖调配优化研究及应用，研究结果表明，提出的优化方法更符合实际工程且有利于可视化区域地形的时空变化情况，是十分有效且必要的。