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1、面向安全管理和環(huán)境友好的工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化管理問題研究 第一章緒論 1.1 研究背景 一個工程總價值的優(yōu)劣是由多方面因素影響構(gòu)成的，這些因素之間總是存在著相互的制約性,實(shí)現(xiàn)工程項(xiàng)目的總體要求時，工程項(xiàng)目的各目標(biāo)在利益面前是需要進(jìn)行互相協(xié)調(diào)來避免各方管理之間存在的利益糾紛。也就是說要達(dá)到工程價值最大化就要求各目標(biāo)關(guān)系進(jìn)行平衡，多目標(biāo)綜合優(yōu)化問題的研究在工程管理項(xiàng)目中的應(yīng)用顯得尤為重要。以往大多研究認(rèn)為影響總價值優(yōu)劣具體體現(xiàn)在項(xiàng)目工期、項(xiàng)目成本以及項(xiàng)目的質(zhì)量方面。隨著我們對管理工程項(xiàng)目深入的了解和認(rèn)識、對項(xiàng)目管理方法的不斷改變以及國家行業(yè)監(jiān)管的正規(guī)化，影響工程項(xiàng)目的各目標(biāo)也不再僅僅局限于

2、上述三個目標(biāo)，安全和環(huán)境友好在衡量一個項(xiàng)目總價值時也尤為重要。 對于多目標(biāo)綜合優(yōu)化問題，國內(nèi)外專家將之前的資源與工期的優(yōu)化問題逐步往費(fèi)用和工期優(yōu)化問題進(jìn)行延伸[1]。隨著科技技術(shù)發(fā)展以及專家對算法研究的完善，逐步衍生出質(zhì)量-費(fèi)用模型、工期-質(zhì)量模型等，這些模型的使用效果顯著。但是國內(nèi)的研究相對與國外的研究時間來說較短，對于算法和數(shù)據(jù)的獲取與處理還有待進(jìn)一步的分析和完善。在優(yōu)化模型中缺乏對資源配置、安全問題以及環(huán)境方面的影響因素分析， 在此方面來講，優(yōu)化模型還需要進(jìn)行深入研究，使之具有較強(qiáng)的實(shí)用性[2]。 .........................

3、.. 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀 對于多目標(biāo)優(yōu)化問題，通過對國內(nèi)外學(xué)者的研究成果進(jìn)行分析，解決優(yōu)化問題的求解方法主要采用簡單啟發(fā)式和元啟發(fā)式方式以及數(shù)學(xué)方法。 在數(shù)學(xué)方法中，為了得到模型的最優(yōu)解，常用的以線性和整數(shù)規(guī)劃為主，但是因數(shù)學(xué)建模模型難且計(jì)算量大，很難在現(xiàn)今的工程管理項(xiàng)目中脫穎而出。例如，Kelly[3]建立的均衡優(yōu)化模型即工期—成本，是模擬工期和成本的線性關(guān)系進(jìn)行推演的；為了解決工期-成本均衡優(yōu)化問題，有的學(xué)者采用線性規(guī)劃，如 Hendrickson、Au 和 Pagnoni，而有的學(xué)者采用混合型的整數(shù)規(guī)劃，如 Meyer and Sh

4、affer[4]等；同時學(xué)者們還會選擇混合的方法，如 Liu 與 Burns 等采用線性規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃相結(jié)合的方式，具體體現(xiàn)在用前者尋找工期—成本曲線的下界，而用后者來決定預(yù)定工期之內(nèi)的解決方案。 多目標(biāo)優(yōu)化問題的第二種解決方法為簡單啟發(fā)式方法[5]，該方法的優(yōu)點(diǎn)是可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，可以減少數(shù)據(jù)的搜索空間，曾經(jīng)因其比較滿意的結(jié)果而被應(yīng)用與解決多目標(biāo)優(yōu)化問題，但是該方法的缺點(diǎn)是由于經(jīng)驗(yàn)的局限性，缺乏一定數(shù)學(xué)意義上的嚴(yán)密性，且每次優(yōu)化都只能對其中一個目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，并不能保證結(jié)果的最優(yōu)性，在此可以看出簡單啟發(fā)式方法在解決多目標(biāo)問題上存在一定的問題，但它主要的應(yīng)用包括Siemens’s Effect

5、ive cost slope Model(有效成本斜率模型)、Moselhi’s structural stiffness method(結(jié)構(gòu)硬度法)以及 Fondahl’s method[6]。 多目標(biāo)優(yōu)化問題的第三種解決方法為元啟發(fā)式方法，該方法相對與簡單啟發(fā)式算法層次更高，應(yīng)用更廣泛，該解決方法可以得出質(zhì)量較優(yōu)的結(jié)果，且能利用有限的計(jì)算資源和應(yīng)用較少的處理時間。元啟發(fā)式方法主要有各類不同的算法，如經(jīng)典的蟻群算法、遺傳算法和粒子群算法等?，F(xiàn)今的科技發(fā)展迅猛，計(jì)算機(jī)和智能化技術(shù)的發(fā)展為智能算法在多目標(biāo)優(yōu)化問題的應(yīng)用取得了顯著效果。 ...........................

6、 第二章相關(guān)理論概述 2.1 項(xiàng)目管理相關(guān)理論 2.1.1 項(xiàng)目管理的內(nèi)涵 工程項(xiàng)目管理[21]指從項(xiàng)目管理人員對工程建設(shè)全過程或分階段進(jìn)行的專業(yè)化管理和服務(wù)活動。管理人員通過相關(guān)技術(shù)和方法實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目動態(tài)化管理進(jìn)行的計(jì)劃、組織、協(xié)調(diào)、控制等系統(tǒng)性活動，來解決項(xiàng)目各目標(biāo)間互相制約互相協(xié)調(diào)的關(guān)系。通過項(xiàng)目管理可實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)化、項(xiàng)目價值最高化。項(xiàng)目管理由項(xiàng)目進(jìn)度、項(xiàng)目成本、項(xiàng)目質(zhì)量、項(xiàng)目安全、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目人力資源、材料采購、項(xiàng)目環(huán)保等構(gòu)成。隨著我國建設(shè)管理體制的改革和發(fā)展，我國對建筑行業(yè)監(jiān)管力度的增加，尤其近幾年對安全和環(huán)境指標(biāo)的要求提升，項(xiàng)目管理的水平在行業(yè)競爭中顯得尤為重要。項(xiàng)目管

7、理是通過科學(xué)的手段進(jìn)行項(xiàng)目組織，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目價值最大化的過程。 2.1.2 項(xiàng)目管理過程 項(xiàng)目管理過程是由所有的子過程組合而成的[22]，每個子過程又由若干個具體的項(xiàng)目管理活動所構(gòu)成。一般來說，項(xiàng)目管理包括啟動階段、規(guī)劃階段、執(zhí)行階段、監(jiān)測階段和收尾階段五個部分組成，也稱為項(xiàng)目的生命周期[2]。盡管每個項(xiàng)目的管理過程千差萬別，但每個項(xiàng)目必須要有完整的管理過程，并且子過程之間都具有一定的關(guān)聯(lián)性。 2.1.3 工程項(xiàng)目安全管理 隨著我國建筑行業(yè)生產(chǎn)快速發(fā)展，也伴隨著大量安全事故的發(fā)生，給個人、國家及社會帶來人、財(cái)及精神上的損失。安全管理在項(xiàng)目管理中愈發(fā)得到重視。 建筑施工生產(chǎn)特點(diǎn)決定了建筑業(yè)

8、是事故多發(fā)行業(yè)，建筑行業(yè)的安全生產(chǎn)關(guān)系到了整個社會的經(jīng)濟(jì)和穩(wěn)定，可以說項(xiàng)目的安全管理對于建筑管理組織尤為重要 建筑施工安全包括:建設(shè)工程施工安全管理、建設(shè)工程安全風(fēng)險(xiǎn)管理、安全檢查與持續(xù)改進(jìn)、建設(shè)工程安全隱患和安全事故的處理、職業(yè)健康安全與環(huán)境管理、安全生產(chǎn)環(huán)保勞動保護(hù)法律法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等。 ................................... 2.2 工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化的理論 2.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化的定義 已有許多科學(xué)領(lǐng)域?qū)Χ嗄繕?biāo)優(yōu)化（Multi-objective Optimization）進(jìn)行了研究和實(shí)踐。多于一個數(shù)值目標(biāo)在給定的區(qū)域上的最優(yōu)化問題稱為多目

9、標(biāo)優(yōu)化問題[26]。單目標(biāo)優(yōu)化問題中的任意兩個解都可比較其好壞，因此，說問題有一個最優(yōu)解（如果存在最優(yōu)解）是毫無爭議的，而多目標(biāo)優(yōu)化問題中各目標(biāo)之間存在對立統(tǒng)一的關(guān)系，對其中一個目標(biāo)優(yōu)化必定要劣化其他目標(biāo)作為犧牲[3]，也就是說要同時讓多個分目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的概率為 0，而只能在它們中間進(jìn)行平衡調(diào)節(jié)和中和處理，使各個子目標(biāo)函數(shù)權(quán)衡協(xié)調(diào)，盡可能地達(dá)到期望最大或最小值。多目標(biāo)與單目標(biāo)優(yōu)化問題相比，區(qū)別在于解的唯一性，單目標(biāo)問題的解只有唯一解，而多目標(biāo)的解是一個最優(yōu)解集合。 多目標(biāo)優(yōu)化（Multi-objective Optimization）是數(shù)學(xué)規(guī)劃的一個分支，被廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)

10、、管理、科研和工程等諸多領(lǐng)域，其探討的是不止一個目標(biāo)函數(shù)在可行域上的最優(yōu)化[21]。相比于單目標(biāo)優(yōu)化，多目標(biāo)優(yōu)化問題的解不唯一，存在一個最優(yōu)解集，稱為 perato 解（以下稱帕雷托解），求解過程中對任一個目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化都將導(dǎo)致其他目標(biāo)函數(shù)的劣化，因此只能對此協(xié)調(diào)和中和處理，讓各個分目標(biāo)函數(shù)盡可能取最優(yōu)指標(biāo)。 2.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本概念 對于一個項(xiàng)目的優(yōu)化，往往不是單一因素決定的，而這些因素還存在相互制約限制的關(guān)系，我們期望幾個指標(biāo)都能達(dá)到最優(yōu)，稱為多目標(biāo)優(yōu)化問題。 ..............................

11、 第三章工程管理多目標(biāo)優(yōu)化模型的建立 ............................. 17 3.1各因數(shù)參數(shù)的設(shè)定 ....................................... 17 3.1.1工期因素的設(shè)定 ........................................ 17 3.1.2成本因素的設(shè)定 ................................... 17 第四章算法應(yīng)用案例分析 .......................... 34 4.1案例內(nèi)容： .........................

12、....... 34 4.2該工程多目標(biāo)權(quán)重計(jì)算和總目標(biāo)函數(shù)的確定： .............................. 35 4.3該案例的安全目標(biāo)算法：....................................... 35 第五章結(jié)果與分析 ................................... 40 5.1算法運(yùn)算結(jié)果 ...................................... 40 5.2環(huán)境目標(biāo)模型分析 ................................... 45 5.3 改進(jìn)的遺傳算法多目標(biāo)求解

13、.............................. 46 第五章結(jié)果與分析 5.1 算法運(yùn)算結(jié)果 通過 Matlab 軟件操作，對樣本進(jìn)行二進(jìn)制替換，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，當(dāng)算法樣本繁殖迭代一定數(shù)目后，得到 100 個樣本符合約束，此時 100 個解的分目標(biāo)函數(shù)取值如下圖所示（其中，橫坐標(biāo)代表 100 個符合約束條件的種群個體，縱坐標(biāo)根據(jù)圖 T、C、Q、S、E 分別表示 100 個個體對應(yīng)的分目標(biāo)取值，5-3 的 F 圖表示 100 個個體對應(yīng)的總目標(biāo)取值。）：

14、g: 0px; margin: 0px; font-family: Tahoma, "Microsoft YaHei"; font-size: 14px; white-space: normal; background-color: rgb(255, 255, 255) ......................... 第六章結(jié)論與展望 6.1 結(jié)論 隨著經(jīng)濟(jì)水平提高和社會發(fā)展，工程項(xiàng)目日趨復(fù)雜，工程管理的研究意義愈加深刻。以往的研究大多是對于工期、質(zhì)量、成本三個目標(biāo)的優(yōu)化，但安全和環(huán)境友好指標(biāo)的管理對于整個工程管理系統(tǒng)也占重要的地位，與成本、工期、質(zhì)量同樣存在著相互制約相互

15、促進(jìn)的關(guān)系。因此，將以往工程管理多目標(biāo)優(yōu)化模型中加入安全和環(huán)境友好的因素，對于工程管理多目標(biāo)優(yōu)化的研究具有重要意義，對實(shí)現(xiàn)安全管理科學(xué)化邁出了更近的一步。本文的主要結(jié)論如下： 首先，本文對工程管理的五個分目標(biāo)進(jìn)行研究，對各目標(biāo)的影響因素進(jìn)行量化分析，并通過各目標(biāo)間的影響關(guān)系建立了數(shù)學(xué)模型。盡可能尋找了考慮全面、計(jì)算充分的優(yōu)秀模型。對于各分目標(biāo)模型，質(zhì)量目標(biāo)引用了價值工程，安全模型引入網(wǎng)絡(luò)混聯(lián)系統(tǒng)工程可靠性結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理來構(gòu)建，而環(huán)境模型則通過層次分析法構(gòu)建，為考慮更全面，將施工所在地理位置和所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平對環(huán)境的影響因素加入模型。 其次，本文應(yīng)用層次分析法對各分目標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，通過無量綱化處理后構(gòu)建總目標(biāo)模型，有利于定性定量相結(jié)合目標(biāo)的分析，并用 Matlab 軟件對實(shí)際案例進(jìn)行遺傳算法求解，得出符合案例約束的滿意解。 最后，本文對實(shí)際案例的帕雷托解進(jìn)行分析，除總目標(biāo)有不同取值外，對同一個總目標(biāo) F 也有不同的分目標(biāo)取值，對于環(huán)境模型分析后得出，靠近市中心的工程項(xiàng)目，當(dāng)環(huán)境指標(biāo)高于規(guī)定值時，在合適的范圍內(nèi)，可通過選擇總工期較短的施工方案來調(diào)整的結(jié)論。此外，本文在基礎(chǔ)的 GA 算法中加入非支配排序和擁擠度將算法進(jìn)行了改進(jìn)，對種群進(jìn)行精英選擇，更有效率地得到了更優(yōu)解。為今后工程管理人員在工程項(xiàng)目管理中能實(shí)現(xiàn)價值最大化提供了更清晰理性的思路和方法。