基于改进蚁群算法的项目组合工期-成本优化

战略导向下的项目组合工期-成本优化是现代企业进行多项目管理所面临的重要问题之一,对企业实现资源效益最大化有着至关重要的促进作用。以战略导向下的项目组合工期-成本综合值最小化为研究对象,提出了优化组合项目中工序选择和执行次序的数学模型,在引入自适应权重法、调整信息素系数和混沌扰动变量的基础上,设计了求解该优化模型的改进蚁群算法。通过实例运算表明,改进后的蚁群算法,能够有效地提高算法全局搜索寻优能力和收敛速度,在求解战略导向下的项目组合工期-成本优化问题方面有较强的鲁棒性和实用价值。

施工项目工期-成本优化问题的蚁群算法

为了确定施工项目工期-成本均衡曲线,从而为施工项目计划和控制决策提供有效依据,提出了施工项目工期成本优化问题的蚁群算法.该方法利用施工项目工期成本优化问题的组合优化问题本质,将其转化为旅行商问题,利用自适应权重方法将工期、成本两个目标综合成单目标,采用蚁群算法进行Pareto解的搜索.通过两个实例的计算结果表明,该方法可以有效地确定具有实用价值的Pareto解,且具有较高的全局寻优能力和搜索效率,对于具有大规模网络计划的工期成本优化问题的求解是十分适用的.

基于电子优化算法的项目工期-成本优化

针对不同工序多方案条件下的项目工期-成本优化问题,引入了一种新的算法——电子优化算法(Electimize).在建立工期-成本优化的数学模型并简要介绍算法原理的基础上,应用MATLAB软件对算法进行编程,引入精英档案存储提高寻优效率,实现了最低成本对应的最优工期搜索.针对一个经典算例,采用电子优化算法进行优化,并将其结果与遗传算法和枚举法的结果进行对比,进而验证了该算法的可行性与适用性.

工程项目管理中的工期-成本优化探析

建设项目的工期长短对承发包双方的收益影响很大,尤其是对一些大型工程,工期-成本优化的作用尤为明显。一方面,业主可以采用组合报价法——CB来择优选择承包商,降低成本;另一方面,承包商则通过对工期一成本的优化分析寻求最大的盈利途径,并获得更多的承包合同。通过工期-成本优化可以实现业主和承包商的双赢,从而提高整个社会的投资效益。

建设项目随机离散型工期-成本优化算法的改进

针对建设项目随机离散型工期-成本优化问题的求解,一般采用遗传算法为外循环、蒙特卡罗模拟算法为内循环的双层循环算法框架.为减少内层循环中按期完工概率约束条件检验所耗费的计算资源,根据按期完工概率估计值(采用蒙特卡罗模拟方法)的概率特性,提出一种计算资源的高效、动态分配策略,以提升现有算法的计算效率.通过算例验证,本文建议的改进优化算法可高效、稳定地求解建设项目随机离散型工期-成本优化问题.

基于NSGA-Ⅱ与BIM5D的工期-成本优化

为达到工程项目效益最大化,实现工期与成本的综合优化目标,提出一种改进NSGA-Ⅱ算法与BIM5D结合的寻优方法,对工期-成本优化问题进行求解。考虑投产效益对成本的影响,完善了工期-成本多目标优化模型。为解决NSGA-Ⅱ算法寻优过程中搜索空间小,准确度低的问题,在引进动态交叉、变异概率基础上,设计求解该模型的改进NSGA-Ⅱ算法。并将算法与BIM5D平台对接,进行施工工序及资金、资源曲线模拟,提高单一算法寻优实践性。案例分析表明,改进NSGA-Ⅱ算法与BIM5D结合求解工期-成本优化问题可有效优化进度和成本目标。

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。

基于Pareto解的面板堆石坝施工工期-质量-成本均衡优化研究

大坝工程中能否对工期、质量、成本3大核心要素进行综合均衡优化,是评价工程项目的重要衡量标准.针对目前大坝工程施工缺少工期-质量-成本均衡优化研究,且多目标均衡优化最优解非唯一、存在一组Pareto解集的问题,建立了面板堆石坝施工工期-质量-成本均衡优化数学模型,并建立了Pareto叠加模型对组合解支配关系进行求解.结果表明:基于工序Pareto解的组合解大部分仍为Pareto解;通过对线性加权和法与TOPSIS法的比较分析,验证了耦合线性加权和法的可行性.基于Pareto叠加模型结论并结合多属性效用函数提出了改进的耦合线性加权和的带精英策略非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),降低了算法的计算复杂度且提高了计算效率和鲁棒性,克服了最优解非唯一的问题.同时,结合某面板堆石坝工程,运用改进算法提高了计算效率,并优选了符合工程实际的最优折衷方案.

基于NSGA-Ⅱ算法的寒区河道清淤工程工期成本优化

水利工程施工日益受到气候、环境、社会等非技术因素的制约,对进行优化以提高施工企业效益显得尤为重要。本文以寒区某河道清淤工程为实例,采用NSGA-Ⅱ算法进行工期-成本多目标优化,利用MATLAB软件编制了清淤工程施工优化程序,得到工期和成本的最优组合。算例结果表明:优化结果符合工程实际情况,为工程节省了约11%的投资,本文的方法可为实际工程施工进度优化控制提供有益的借鉴。

项目工期—成本优化问题的蚁群算法设计

工期-成本优化问题是进行项目管理的一个重要环节,它本质上属于一类多目标优化问题。文章结合解决复杂组合优化问题的新型启发式算法——蚁群算法(ACO)对工期成本问题提出了确定的解决框架。通过将工期-成本问题转换为旅行商(TSP)问题,与自适应权重方法(MAWA)相结合,ACO算法不仅可以找到最优解,还可以得到问题的帕雷托前沿。对项目管理的实际工作提供充分的信息,具有较大的意义。

工期—成本—质量的模糊均衡优化及其Pareto解

针对实际工程项目中存在的不确定因素,通过对工期、成本、质量3个目标函数相互关系的模糊描述,以工序持续时间为决策变量,建立了基于三者的模糊均衡优化模型.为了求解该模型,在微粒群算法的基础上提出遗传免疫微粒群算法,通过测试函数的Matlab仿真验证了算法的有效性,并用于实际工程项目模糊均衡优化问题的计算,得到多组模糊的Pareto最优解,同时绘制相应的3维散点图,为决策者的选择提供准确和直观的依据.研究结果表明,所构建的工程项目工期—成本—质量的模糊均衡优化模型构建的合理性,同时表明遗传免疫微粒群算法在求解该模型方面的有效性.

基于NNIA的工程项目工期-成本-质量综合优化

工期、成本、质量是工程建设项目的三大控制目标。当前工程管理人员对三大目标的控制相对独立,不能高效地对三大目标进行综合控制。为了更好地解决三大目标之间的协调问题,结合系统可靠性原理,利用二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)对工程项目的整体质量水平进行评价。同时,考虑工程实际的奖罚制度,构建工期-成本-质量综合优化模型并运用非支配近邻免疫算法(Non-dominated Neighbor Immune Algorithm,NNIA)进行求解。运算结果得到了一系列Pareto最优解,验证了所构建模型的可行性及NNIA对求解该模型的有效性。

大跨度空间钢结构机场航站楼工期及成本优化研究

为了扩大机场容量,刺激经济发展,中国的机场正在高速建设。大跨度空间钢结构在机场航站楼中应用较为广泛。它们的优势有可预制、强度高、适应性好和形态美观。为了更好地管理大跨度空间钢结构工程,建议采用建筑信息模型(BIM)技术。虽然BIM在钢结构项目中的应用已有大量的研究,但多集中在结构设计和施工方案优化,然而应用BIM来优化钢结构的工期和成本,特别是在机场项目中,还比较少见。本文利用BIM技术建立一个工期-成本优化模型,达到优化大跨度空间钢结构项目的施工成本和工期的目的。以某大跨度空间钢结构机场航站楼为例,验证基于BIM的工期-成本优化模型的可行性。结果初步验证了基于BIM的工期成本优化模型的可靠性。该模型将有利于专业人员的施工规划,丰富BIM在大跨度空间钢结构项目中的应用相关研究。

赵固一矿建井工期优化研究

论文基于赵固一矿建设项目网络图,对各任务进行了蒙特卡罗模拟法,得出了工程完工概率。提高煤巷的机械化掘进程度,缩短了关键路线上任务的工期,经过多次关键路径的优化,得出了最优工期。

工程项目进度计划优化方法的研究

网络计划技术是当前工程项目进行进度安排与控制时普遍采用的一种方法,但网络的工期 成本优化问题至今没有得到很好的解决.该文根据"最大流最小截"理论,针对多年来难以解决的工期 成本优化问题提出了解决方法,并通过一个简单的单代号网络例题说明其优化步骤和数学模型,使工期 成本优化很容易在计算机上实现.该方法对控制工程进度、降低工程成本具有积极意义.

水利工程模糊多模式工期-成本-质量均衡优化

针对不确定环境下水利工程建设项目的工期-成本-质量均衡优化问题,采用双指数函数和二次函数分段模拟工程质量和工期之间的关系,构建了水利工程模糊多模式离散工期-成本-质量均衡优化模型。运用微粒群算法对其进行求解,并将优化结果与相关文献进行对比分析,验证了模型的合理性和计算方法的有效性。最后,将该模型应用于水利工程实例,为决策者进行目标计划和控制提供理论依据。

多模式工期-成本均衡优化的模糊规划模型

由于受到资源、技术等条件的限制,工程项目的活动往往存在多个资源使用计划(即执行模式)。项目实施过程中通常有诸如天气、设备、材料等不确定性因素,这会导致项目活动的工期和成本均具有模糊性。首先,分析了模糊网络计划中的工期、成本及执行模式,基于模糊规划理论构建了工程项目在多模式环境下的工期-成本均衡优化模型;其次,为了求解该模型,在遗传算法的基础上嵌入了模糊模拟和神经网络,形成快速收敛的混合智能算法;最后,通过一个工程实例仿真实验,表明该算法能够准确快速地求解工程项目的多模式工期-成本均衡优化问题。

基于NSGA-Ⅱ的工程项目工期—成本—质量均衡优化

工程项目工期-成本-质量多目标均衡优化是近年来工程项目管理领域的研究热点问题。针对这一问题，分析了工期与质量之间的关系，提出了工期与质量的s-型曲线，构建了工期一成本一质量的均衡优化模型，通过经典多目标测试函数对NSGA-II求解多目标优化问题的可行性和有效性进行了测试。在此基础上，利用该算法进行了工程项目工期-成本-质量的多目标均衡优化，得到了一组Pareto最优解，为项目管理者的决策提供了依据。

考虑作业空间干涉的工程项目时间-成本均衡优化研究

工程现场的空间资源是制约工程活动开展的重要影响因素。本文研究考虑空间干涉的工程调度优化问题,定义作业空间干涉的度量方式和作业效率函数,建立工程调度的工期-成本双目标优化模型。针对问题特征设计相对延迟编码方式和解码机制,采用NSGA-Ⅱ算法求解模型。以某工程案例为研究对象,通过与传统方法对比实验验证了模型和算法的有效性,接着分析了算法的最大延迟时间参数对算法性能的影响。实验结果表明,本文提出的模型和算法能有效提升工程进度和成本目标。

工程项目进度控制系统的研制开发

对工程项目进度控制的现状与特点进行分析 ,确定系统的总体结构、划分各大功能模块。深入考虑工程项目受多种随机因素影响 ,建立系统中的进度计算模型 ;并以此为基础 ,采用现代优化计算方法及运筹学中最小截集最大流算法等对资源、工期、成本予以优化 ;实现对工程项目资源、投资。