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基于GA-PSO算法的绿色施工项目多目标均衡优化研究

陈玉梅  
【摘要】:我国正处于经济快速发展阶段,尤其是城市化进程不断持续发展,资源的过量消耗和环境污染等问题也随之日益凸显。建筑业作为国民经济的重要支柱产业之一,既推动了国民经济的发展,也带来了诸如资源浪费和环境污染等问题,这些问题在建筑施工这一环节中表现的尤为明显。随着可持续发展战略和生态文明战略的提出,以绿色为导向的高质量发展逐渐成为建筑行业的发展风向标,绿色施工作为可持续发展的重要途径,也会成为建筑领域施工的主要发展方向。绿色施工相较于传统的施工技术,更多考虑了环保的因素,注重环境效益、经济效益和社会效益的共生。而对项目多目标的科学综合管理是实现绿色施工的重要方法,但传统施工项目目标管理多涉及工期、成本、质量三大目标,因此本文将环境保护和安全目标结合传统三大控制目标同时分析研究得以较优实现项目目标均衡优化,对施工项目多目标管理的研究和对绿色施工的促进以及为企业管理者提供决策依据有着非常重要的理论和现实意义。本文通过分析绿色施工各目标之间的关系,在网络计划技术的基础上结合目标管理的特点对绿色施工项目的工期、成本、质量、安全和环境保护五个主控目标进行定性定量分析,对质量、安全和环境保护三个定性目标采用德尔菲法进行量化。在目标分析的基础上,结合文献研究和合理的假设分析并建立工期与成本优化模型、工期与质量优化模型、工期与安全优化模型、工期与环境保护优化模型,之后利用多属性效用理论构建了绿色施工项目工期-成本-质量-安全-环境保护多目标均衡优化模型。其次本文在粒子群算法和遗传算法的分析基础上,将遗传思想引入粒子群算法中,并利用改进后的粒子群算法即遗传粒子群算法(GA-PSO算法)对绿色施工项目的多目标均衡优化模型进行求解,高效高精度地选择出模型的均衡最优解,为管理者提供多目标优化的决策依据。最后本文结合绿色施工项目的实例,利用GA-PSO算法对构建的绿色施工项目多目标均衡优化模型进行求解,得到了多目标均衡优化模型的最优解,在整体模型最优解下得到了各目标的较优解,结果显示该绿色施工项目的质量、安全和环境保护目标值都符合要求水平,且优化后的工期比合同约定的工期提前了 11天,成本也比预期减少了 177万元,优化结果很好地实现了该绿色施工项目在工期、成本、质量、安全和环境保护五个目标的均衡优化,同时也验证了遗传粒子群算法的适用性和实用性。根据绿色施工项目多目标的优化研究结果和项目管理的特点,为绿色施工项目五个主控目标的控制措施提出了建议,为项目管理者提供一种合理可行的保证绿色施工项目在预算下高效绿色、保质保量地进行的决策方法,进而提升绿色施工项目的优化管理能力。


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