施工项目多目标优化研究

发布时间：2020-11-05 00:28

　　 随着我国建筑行业的发展和市场竞争的激烈,施工企业要想增强企业的核心竞争力,必须采取策略,提升施工过程中的项目管理水平,实现施工项目整体最优。如何实现整个项目总体最优,施工项目多目标优化需要考虑哪些优化目标,如何实现对各优化目标的综合把控和协同优化,如何实现对施工项目优化目标的量化等一直以来都是施工项目多目标优化亟待解决的问题。本文的主要研究内容在于对施工项目多目标优化研究中尽可能多的涵盖更多更科学更全面的目标、构建综合考虑多个目标的优化模型、实现对多个目标的协同管理,为施工项目多目标优化提供借鉴思路。本文首先介绍了研究背景、意义、施工项目多目标优化相关理论、精益六西格玛建造理论、协同管理理论以及遗传算法基本理论;其次,根据多目标系统构建流程,通过对精益六西格玛建造目标进行分析,得到施工项目多目标优化包含的七个优化目标,即:工期、质量、费用、服务、安全、环保、信息化,运用SPASS22.0对七个优化目标进行信度检验,并在此基础上构建施工项目多目标系统;然后,在分析多目标系统中目标间的相互关系和目标量化的基础上,构建各目标的优化模型,同时引入协同效应目标来衡量各目标协同作用的大小,这些共同构成施工项目多目标协同优化模型,并通过遗传算法进行求解;最后,通过对北京轨道交通房山线北延四环路站~首经贸站区间工程某一施工过程进行案例求解,验证该模型的实用性。
【学位单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F426.92
【部分图文】：

一致时也会给求解带来困难。而智能优化算法更适合求解多目是因为智能优化算法能给出了大量可能的解方案，且智能优优前端的形状和连续性不敏感。智能优化算法中，粒子群算法、人工神经网络、遗传算法各有于遗传算法全局最优概率较大，并行计算的速度也较快，算法对成熟，应用领域广泛，故本文选择了该方法对施工项目多目多目标优化模型的算法实现目标优化模型的遗传算法实现其运算步骤中染色体的编码选用每条染色体代表一组选择方案，染色体的基因位代表活动的序该活动采用的模式编号。染色体的结构编码如图 4-7 所示，第act）上的数值 j 表示活动 i 采用第 j 种模式(j=1，2，…，ni），ni为活动 i 的模式个数。其他的运算步骤见 2.4.4。其算法流程

合同段位置图如图5-1 所示。线路主要沿芳菲路敷设，起点为四环路站，线路自四环路站北段引出下穿南四环路，沿规划张新路向北延伸，至看丹路与张新路交叉口接入与 10 号线换乘的首经贸站。设计里程范围：区间右线里程为 SK26+697.400～SK28+291.283，长 1 593.883 m，区间左线里程为 XK26+697.400～XK28+291.549，长 1 594.149 m。在 SK27＋200.000 处区间联络通道 1 座，在 SK27+705.000 设区间联络通道及废水泵房 1 座。该区间采用盾构法+矿山法施工。四环路站北侧端头结合车站设置一处盾构井，首经贸大学运动场东北角设置一处盾构井，设置里程为 SK28+249.970 处，区间在首经贸站南端设置有单渡线，单渡线段拟采用暗挖法施工，于渡线中部、左右线结构交叉过渡处设施工竖井，以横通道连至左右线区间隧道，该施工竖井兼做四环路站~首经贸站区间盾构段盾构机的接收井。本区间采用一台盾构机进行施工
【参考文献】

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本文编号：2870833