【導(dǎo)讀】工期成本和質(zhì)量是工程項(xiàng)目管理的三大控制目標(biāo)三者相互依存相互影。三大目標(biāo)建立綜合優(yōu)化模型選用適當(dāng)方法求解是當(dāng)前建筑業(yè)和學(xué)術(shù)界廣泛。程項(xiàng)目分解為工程活動(dòng)進(jìn)行研究系統(tǒng)分析了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)工程項(xiàng)目工期成。有研究的不足之處指出本文將研究非線性關(guān)系下的工程項(xiàng)目工期成本和質(zhì)。系的基礎(chǔ)上對(duì)三者進(jìn)行定量描述利用多屬性效用函數(shù)理論構(gòu)造了三個(gè)目標(biāo)。屬性效用函數(shù)并利用分解定理將其分解在完成上述工作的基礎(chǔ)上建立了工。遺傳算法及其用于求解多目標(biāo)綜合優(yōu)化模型的優(yōu)越性并采用遺傳算法求解。理實(shí)踐中的工期成本和質(zhì)量多目標(biāo)綜合管控具有一定的指導(dǎo)意義。關(guān)鍵詞工程項(xiàng)目管理綜合優(yōu)化多屬性效用函數(shù)非線性遺傳算法。集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果對(duì)本文的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體均。文中以明確方式標(biāo)明本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留使用學(xué)位論文的規(guī)定即學(xué)校。保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版允許論文被查閱

　　

【正文】 CC α T T C i i i i i 每個(gè)工程活動(dòng)的實(shí)際直接成本應(yīng)該介于該工程活動(dòng)的正常直接成本和最大直接 成本之間即 CC ≥ C ≥ C N 0 i i i 5 由假設(shè) 2 可知工程活動(dòng) i 的持續(xù)時(shí)間和其質(zhì)量水平的關(guān)系曲線 直線 的斜率為 QN QC βi i i N C T T i i 則該工程活動(dòng)的實(shí)際質(zhì)量水平為 Q QC β T T C i i i i i 16 華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文 每個(gè)工程活動(dòng)的實(shí)際質(zhì)量水平應(yīng)該介于該工程活動(dòng)的征程質(zhì)量水平和最高質(zhì)量 水平之間即 QN ≥ Q ≥ QC 0 i i i 6 由關(guān)鍵路徑法可以得到整個(gè)工程項(xiàng)目的總工期 T 工程項(xiàng)目的總直接成本為 m C ∑ CC α T T C i i i i i 1 m m 工程項(xiàng)目的總質(zhì) 量水平為 Q ∑ω CC β T T C 其中ω 0 ∑ω 1 i i i i i i i i 1 i i 工期 成本 質(zhì)量模糊函數(shù)優(yōu)化模型 楊 耀紅汪應(yīng)洛等人 [13]指出人們?cè)谝话闱闆r下是在確定性環(huán)境中研究工程項(xiàng) 目工期成本質(zhì)量的綜合情況但是在實(shí)際的工程項(xiàng)目中往往有很多不確定性 因素例如工程環(huán)境場(chǎng)地施工現(xiàn)場(chǎng)天氣項(xiàng)目管理者的能力建筑材料供給需求 建筑設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等這些不確定性因素會(huì)影響工程項(xiàng)目的工期成本和質(zhì)量目標(biāo) 并使這些目標(biāo)變得模糊有時(shí)影響程度是巨大的因此需要對(duì)模糊目標(biāo)進(jìn)行綜合優(yōu) 化分析 假設(shè) 1 一個(gè)工程活動(dòng)存在幾種不同的模式每一種實(shí)施模式需要花費(fèi)的時(shí)間不 同需要花費(fèi)的直接成本不同要求達(dá)到的質(zhì)量水平不同并且由于 存在各種不確 定性因素每種實(shí)施模式的持續(xù)時(shí)間直接成本和質(zhì)量水平不是確定的而是模糊 的 假設(shè) 2 工程活動(dòng)直接成本和持續(xù)時(shí)間呈反比關(guān)系即工程活動(dòng)持續(xù)時(shí)間越短 其直接成本越高 假設(shè) 3 工程活動(dòng)質(zhì)量水平和持續(xù)時(shí)間呈正比關(guān)系即工程活動(dòng)持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng) 其質(zhì)量水平越高 工程項(xiàng)目的質(zhì)量是由多個(gè)工程活動(dòng)的質(zhì)量共同決定的每個(gè)工程活動(dòng)的質(zhì)量因 為受到多種不確定因素的影響而具有模糊性而各個(gè)工程活動(dòng)的質(zhì)量反過(guò)來(lái)也會(huì)對(duì) 整個(gè)工程項(xiàng)目的質(zhì)量水平產(chǎn)生影響所以不便采用精確數(shù)來(lái)對(duì)工程 項(xiàng)目的質(zhì)量進(jìn)行 評(píng)價(jià)該文為了評(píng)價(jià)質(zhì)量采用語(yǔ)義方式然后再需要將語(yǔ)義方式的評(píng)價(jià)模式轉(zhuǎn)換 成的模糊數(shù)同時(shí)該文還對(duì)工程質(zhì)量評(píng)價(jià)專家的重要性權(quán)重和各個(gè)工程活動(dòng)質(zhì)量 水平的相對(duì)重要性權(quán)重給出模糊大小該文章把所有工程活動(dòng)的模糊數(shù)加權(quán)和作 17 華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文 為整個(gè) 工程項(xiàng)目的質(zhì)量水平評(píng)價(jià) 該文定義了模糊工期的優(yōu)屬度模糊成本的優(yōu)屬度和模糊質(zhì)量的優(yōu)屬度建立了 工程項(xiàng)目工期成本質(zhì)量的模糊均衡優(yōu)化模型并采用自適應(yīng)遺傳算法求解模型 依據(jù)模糊網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)在上述三個(gè)假設(shè)的前提下工程項(xiàng)目工期成本質(zhì) 量的模糊均衡優(yōu)化模型的約束條件如下 1 對(duì)于多模式的工程活動(dòng)工程活動(dòng) 有 M 種實(shí)施模式每個(gè)工程活動(dòng)的實(shí)施模式 i i 應(yīng)該隸屬于該工程活動(dòng)的模式空間 2 工程活動(dòng) 的模糊持續(xù)時(shí)間為 T ∈ T m 12M i i im i 3 工程活動(dòng) i 的模糊直接成本為 C ∈ C m 12M i im i p 4 工程活動(dòng) i 的模糊質(zhì)量水平為 Q ξ Q i 12n Q ∈ Q i ∑ k ik i im k 1 m 12M ξ 為質(zhì)量評(píng)估方面的專家 k 對(duì)每個(gè)工程活動(dòng)質(zhì)量評(píng)價(jià)所占的權(quán) i k 重 對(duì) 工 程 活 動(dòng) i 的 質(zhì) 量 水 平 的 評(píng) 價(jià) 為 Q 該評(píng)價(jià)也是模糊的語(yǔ)義評(píng)價(jià)和模 ik 糊數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表 2 2 所示 表 2‐ 2 語(yǔ)義評(píng)價(jià)和模糊數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系 5 工程項(xiàng)目的模糊工期等于模糊網(wǎng)絡(luò)中的最大模糊路徑長(zhǎng) n 6 工程項(xiàng)目的模糊直接成本為 C ∑ Ci i 12n i 1 n 7 工程項(xiàng)目的模糊質(zhì)量水平為 Q ∑η Q i 12n η 為工程活動(dòng) i 的模糊質(zhì) i i i i 1 量權(quán)重系數(shù) 18 華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文 粒子群算法 粒子群算法 Particle Swarm Optimization 是由 Kennedy 博士和 Eberhart 博 士在 1995 年 的 IEEE 國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)議上提出的一種新型仿生類算法來(lái)源于 對(duì)鳥群捕食行為的研究剛開始人們?cè)噲D將鳥群優(yōu)美而不可預(yù)測(cè)的捕食行為用圖 形來(lái)描述通過(guò)對(duì)鳥群捕食行為 動(dòng)物的社會(huì)行為 的深入觀察人們發(fā)現(xiàn)動(dòng)物群體 在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中能夠通過(guò)信息的社會(huì)共享達(dá)到最優(yōu)在此基礎(chǔ)上國(guó)外的專家學(xué)者提 出了粒子群算法 PSO 算法 該算法忽略不必要的變量加入臨近個(gè)體的速度匹配 考慮多維搜索和基于距離的加速度是一種基于迭代的優(yōu)化工具 粒子群算法的基本原理為 假設(shè)有 M 個(gè)微粒在 N 維搜索空間中組成初始粒子群其中第 個(gè)微粒的空間位 i 置為 x x x x i 12M 表示第 i 個(gè)微粒在第 j 維空間上的坐標(biāo)值 i i1 i 2 iN xij 設(shè)置一個(gè)用來(lái)計(jì)算微粒適應(yīng)值的評(píng)價(jià)函數(shù)適應(yīng)值的大小可以衡量該微粒所處位置 i 的優(yōu)劣即用來(lái)評(píng)價(jià)目標(biāo)問(wèn)題可行解的優(yōu)劣第 個(gè)微粒曾經(jīng)所處的最好位置稱為該 微粒的歷史最好位置記為 p besti p i1 p i 2 p iN 相應(yīng)的適應(yīng)值稱為個(gè)體的最佳 適 應(yīng) 值 每 個(gè) 微 粒 個(gè)體 都 有 各 自 的 運(yùn) 行 速 度 V V V V 粒子群中所有微 i i1 i 2 iN 粒在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中經(jīng)過(guò)的全局最好位置稱為全局歷史最好位置記為 gbest pg 1 pg 2 pgN g 12G 相應(yīng)的適應(yīng)值稱為粒子群的全局最佳適應(yīng)值 其中 G 表示保證粒子群能夠找到全局最優(yōu)解的最大迭代次數(shù)設(shè)迭代次數(shù)為 t 12G 則通過(guò)下列進(jìn)化方法來(lái)更行粒子群中各個(gè)微粒的位置和速度 V t 1 ωV t c r p x t c r p x t ij