施工项目资源优化配置理论和方法

发布时间：2020-11-19 05:10

　　 施工项目的资源配置是整个施工项目组织和管理的核心,资源配置是否合理关系到施工项目实施的效率和成败。因此探索施工项目资源优化配置理论,并用它指导具体工程实际的资源配置模型的建立和资源配置方法的设计,已成为工程建设领域迫切需要解决的重要课题。 本文根据技术经济学的生产要素六元理论,重新诠释了项目施工生产过程中资源优化配置问题,建立了施工项目资源优化配置基本原理。在此基础上构建了施工项目资源优化配置模型,并结合蚁群算法提出了施工项目资源优化配置方法。结合PSPLIB测试问题集对所提出的方法进行了广泛的计算实验,并分析了各参数对方法性能和资源优化配置的影响。论文取得了以下创新: 1、提出基于生产要素六元理论的施工项目资源优化配置理论。这个理论包括:系统完整地界定了施工生产过程中的资源概念,即包括人力、资产力、物力、自然力、运力和时力六类资源,并讨论了这些资源的特点,即施工项目资源的六力原理;应用生产要素六元理论定义了施工项目资源优化配置,即施工项目资源优化配置是指在逻辑关系和资源约束下,通过对施工生产过程中的六类资源进行合理的配置,使项目的经济效率指标最大化的过程;提出以经济效率指标为目标的施工项目资源优化配置经济评价标准。 2、建立基于生产要素六元理论的施工项目资源优化配置数学模型。这个模型以施工项目的资源配置模式为决策变量,以经济效率指标作为优化目标。同时这个模型还定义了施工项目的资源配置模式,即由工序实施模式组合和进度计划构成的二元组,从而将六类资源的配置分解为两个阶段进行,即首先进行除时力资源以外的其他资源的配置,确定工序实施模式组合;再进行时力资源的配置,确定进度计划。由此奠定了施工项目资源优化配置问题的求解基础。 3、提出了基于蚁群算法的施工项目资源优化配置方法。这个方法以三维可行解决策空间搜索为基本搜索思路,采用双向方法产生资源配置顺序和进度计划,采用分枝定界程序确定工序实施模式组合,并设计了一个局部优化程序对产生的可行进度进行局部优化,同时利用蚁群算法为可行解的搜索提供搜索概率和搜索方法。计算实验的结果表明其对于不可更新资源约束强度不太小的项目,可以在合理的计算时间内得到令人满意的结果。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2008
【中图分类】：F224;F284
【部分图文】：

上均处于明显的优势。对计算实验的结果进行分层分析，可以进一步揭示问题特征参数对于算法求解有效性的影响。表4.4、表4.5和图4.1是将计算实验数据按照网络中包含的工序数进行分层得到的对比结果。由这些对比结果可知，当网络中包含的工序数增加时平均最优解的改进率逐渐提高，而求解的CPU时间缩短率则相应下降。这主要是由于当工序数增加时，问题存在的可行解空间也将随之增大，因此算法需要的计算时间也相应随之增加。此外当工序数较小时，RAND一 5000随机产生的5000个可行解可能覆盖可行解空间的大部分，因此用RAND一 5000找到较好解的可能性也相应较大，而当工序数变大时一，RAND一5000产生的可行解占到可行解空间的比例相应减少，找到较好解的可能性相应减少，而本文提出的基于蚁群算法的资源优化配置方法是按照一定的全局最优搜索策略搜索可行解

平平均cPu时间缩短率 率 89.792%%%89.351%%%88.780%%%89.537%%%91783%%%88.250%%%89.440%%%89.014%%%表4.8显示了在不同工序数及各种资源强度下计算实验结果的对比情况。算法性能与工序数和资源强度之间的关系可以从图4.2~图4.5中直观地看到。在相同资源强度下，随着工序数的增加，平均最优解的改进率随之增加，平均求解CPU时间缩短率随之减少，其原因己在前文中加以解释。在相同的工序数下，随着可更新资源强度的增加，平均最优解的改进率基本呈增加趋势，平均求解CPU时间缩短率基本呈减少趋势，但增加或减少的幅度远小于随着工序数增加或减少的幅度，说明影响最优解改进率和求解CPU时间缩短率的主要因素是工序数。在相同工序数下，随着不可更新资源强度的增加，平均最优解的改进率基本呈增加趋势，求解CPU时间缩短率基本呈减少趋势。这主要是由于随着不可更新资源约束的放松

4.3不同工序数和不同不可更新资源资源强度下平均最优解改进率柱状图.3Distributionof加ProvingrateofoPt恤alsolutionaceordingtothenumberaetivitiesandnonrenewable一resoureestrength
【引证文献】

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本文编号：2889747