基于子集模拟的预制构件生产目标均衡优化算法研究

为高效、稳定地求解预制构件生产过程中的时间-成本-碳排放目标均衡问题,提出一种基于子集模拟的优化算法。首先根据时间、成本和碳排放3个目标的重要程度,通过赋予权重系数的方式,构建多模式下预制构件生产目标均衡优化模型,并对模型决策变量进行转换处理,以实数编码的方式进行问题求解。其次,基于模型约束条件,为获得合理的初始种群,提出随机产生和马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法(MCMCS)相结合的初始样本点生成方式。在子集模拟迭代过程中,为增加样本的多样性,采取均匀间隔取点的MCMCS,提高该方法在全局范围内的搜索能力。最后,通过实例验证,与改进的遗传算法进行对比,子集模拟算法在最优解的获取上具有更好的稳定性。

基于子集模拟的建设项目离散型工期-成本优化算法研究

作为建设项目计划管理决策的重要问题,项目的离散型工期-成本优化,旨在考虑资源分配离散型特征下,实现工期和成本的合理均衡。为高效、稳定地求解该问题,本文提出基于子集模拟法的优化算法。通过动态引入一组与目标函数相关的边界值,子集模拟法在可行域内定义一系列逐渐缩窄的区域,以便将搜索范围逐渐缩窄到最优解附近的较小区域,从而获得问题的最优解。此外,研究采用“带有反射壁的随机游动”的马尔科夫链蒙特卡罗方法,以解决子集模拟法中可行域及收缩区域中随机样本点的高效产生问题。通过算例验证,与应用较广的遗传算法相比,本文提出的优化算法性能较好,在最优解的获取稳定性上有较大改进。

工程项目未按期完工概率估算的新型数值模拟算法

考虑到生产力波动、现场条件改变等不确定性因素的影响,工程项目的进度管理一般采用计划评审技术(program evaluation and review technique, PERT)网络模型,并以未按期完工概率作为重要的进度风险分析指标.针对工程项目的未按期完工概率估算,基于区域分解法,提出一种新型的数值模拟算法.针对PERT网络中的任一路径,将该路径的工期超出目标工期的事件定义为基本事件,从而将项目的未按期完工事件表示为所有基本事件的并集.所提出算法通过估计基本事件间的交集程度,对基本事件的概率求和进行折减,从而估算项目的未按期完工概率.通过算例验证,所提出模拟算法具有较好的估算准确度,且与蒙特卡罗方法相比有明显的计算效率提升.