Constraint-based genetic algorithm for earthmoving fleet selection Mohamed Marzouk and Osama Moselhi Abstract: This paper presents a constraint-based genetic algorithm dedicated to optimizing earthmoving operations. The algorithm aims to minimize the total cost of earthmoving operations, accounting for efficient use of the selected equipment fleet. Total cost, duration, and utilization of the equipment fleets involved are estimated via computer simu- lation and passed to the developed algorithm to optimize fleet selection. Users specify the lower limits of equipment utilization as constraints that guide the algorithm search. The developed algorithm has powerful features: (i) it runs in canonical and genitor forms and (ii) it allows normalization of fitness values of chromosomes using three methods, namely inversion, linear ranking, and nonlinear ranking normalization. The algorithm supports roulette wheel and tour- nament methods for random selection of chromosomes. Crossover can be applied in a discrete or arithmetic form. In addition, the algorithm performs its computations in an efficient manner by elite best-fit chromosome in all generations and by storing chromosome information in its database. The proposed algorithm is explained in the context of a nu- merical example to clarify its useful features. Key words: earthmoving, equipment selection, optimization, genetic algorithms, computer simulation. Résumé : Cet article présente un algorithme génétique orienté-contraintes pour l’optimisation des opérations de terras- sement. L’algorithme vise à minimiser le coût total des opérations de terrassement en misant sur l’utilisation efficace de la flotte d’équipement sélectionnée. Le coût total, la durée et l’utilisation des flottes d’équipements choisies sont es- timés par une simulation par ordinateur et transférés l’algorithme développé afin d’optimiser la sélection de la flotte. Les utilisateurs spécifient les limites inférieures de l’utilisation de l’équipement et les contraintes qui guident la re- cherche de l’algorithme. L’algorithme développé possède de puissantes caractéristiques : (i) il fonctionne sous forme canonique ou géniteur; et (ii) il permet une normalisation du degré de compatibilité des chromosomes en utilisant trois méthodes, la normalisation par inversion, classement linéaire et classement non linéaire. L’algorithme supporte les mé- thodes de la roulette et de tournoi pour la sélection aléatoire des chromosomes. Le croisement peut être appliqué sous forme discrète ou arithmétique. De plus, l’algorithme effectue ses calculs efficacement en prenant le chromosome d’élite le mieux ajusté de toutes les générations et en stockant l’information des chromosomes dans sa base de don- nées. L’algorithme proposé est expliqué dans le contexte d’un exemple numérique afin de clarifier ses caractéristiques utiles. Mots clés : terrassement, sélection d’équipement, optimisation, algorithmes génétiques, simulation par ordinateur. [Traduit par la Rédaction] Marzouk and Moselhi 683 Introduction Genetic algorithms have been used as powerful optimiza- tion tools in different applications. They are evolutionary- based computational models that utilize random selection and recombination operations to generate new offspring in the solution space (Whitley 1994). They have been applied to optimize construction engineering problems such as re- source scheduling (Hegazy 1999; Li and Love 1997), site layout (Philip et al. 1997), maintenance budget allocation and pavement rehabilitation decisions (Fwa et al. 1995), water network rehabilitation (Halhal et al. 1997), cost of composite floors (Kim and Adeli 2001), and selection of earthmoving fleets (Marzouk 2002; Marzouk and Moselhi 2002). In general, evolutionary computation usually deals with nondifferentiable complicated objective functions, estimated via simulation, which give rise to difficulties in handling constraints associated with the problems under consider- ations. Michalewicz and Schoenauer (1996) classified con- straint-handling methods in four categories: (i) preserving feasibility of solutions, (ii) penalty functions, (iii) search for Can. J. Civ. Eng. 30: 673–683 (2003) doi: 10.1139/L03-006 © 2003 NRC Canada 673 Received 12 November 2002. Revision accepted 29 January 2003. Published on the NRC Research Press Web site at http://cjce.nrc.ca on 1 August 2003. M. Marzouk. 1 Technology Directorate, Public Works and Government Services Canada, Hull, QC, Canada. O. Moselhi. 2 Department of Building, Civil and Environmental Engineering, Concordia University, 1455 Blvd. De Maisonneuve West, Montréal, QC H3G 1M8, Canada. Written discussion of this article is welcomed and will be received by the Editor until 31 December 2003. 1 Present address: Structural Engineering Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Cairo, Egypt. 2 Corresponding author (e-mail: moselhi@cbs-engr.concordia.ca).