基于粒子群算法的工程項目多目標均衡優化研究.pdf

1、傳統的建設工程項目管理涉及到進度、成本、質量三大控制目標，隨著可持續理念的不斷深入，將環境保護目標同傳統的三大控制目標放在同樣重要的位置進行多目標均衡優化使項目的各主控目標得以較優實現具有重要意義。
　　論文在各主控目標關系分析的基礎上，構建了工期—成本—質量—環境保護均衡優化模型。然后將該模型應用于工程案例，采用啟發式智能算法——多目標粒子群算法(MOPSO)進行求解，驗證了多目標粒子群算法求解工程項目多目標綜合優化問題的有效性

2、。旨在為決策者在項目管理過程中提供較優的目標管理組合模式。論文所得出的研究結論如下:
　　(1)確定了優化目標、界定了優化范圍，明確了各主控目標之間的關系。
　　從施工方的角度出發，確定了工期、成本、質量、環境保護四大優化目標。得出了工期、成本、質量、環境保護這四者之間是對立統—的關系，在對工期、成本進行優化的同時，壓縮工期、降低成本會影響到工程的質量和整體的環境保護目標的實現;追求高質量、良好的環境保護目標勢必會提高工期和

3、成本的投入。
　　(2)構建了工程項目工期—成本—質量—環境保護均衡優化模型。
　　借鑒系統可靠性理論，建立了可量化的質量目標模型;通過施工對環境造成的影響因素分析，建立了工期—環境保護模型;結合關鍵線路法以及成本的構成要素分析構建了工期—成本模型。在模型的求解問題上發現基本的粒子群算法在求解多目標優化問題上容易陷入局部最優，為了解決這—問題，論文采用了引入慣性權重ω和最優解評估選取方法的多目標粒子群算法(MOPSO)，并通

4、過經典測試函數(Ackley函數和Rastrigin函數)檢測得出該算法在多目標優化問題的求解上是準確有效的。
　　(3)對某二級公路項目建立了均衡優化模型并進行了優化，為施工決策者提供較優的目標管理組合模式。
　　采用Matlab軟件實現了多目標粒子群算法對案例模型的求解，從優化結果可以看出:項目決策者若要追求較高質量目標的實現，整個項目的質量水平0.95為所有可行解中質量最優值，此時工期優化為509天，項目總成本為247