基于改进遗传算法的地铁施工项目多目标优化
发布时间：2021-10-29 01:22
工程项目的多目标优化问题一直以来都是项目管理研究的热点,在工程项目管理过程中,如何保持工期、成本和质量之间的平衡,做到不顾此失彼,对企业的经济效益有着至关重要的影响。地铁TBM施工项目建设规模大、投资成本高,且建设周期比较长,并且是地下工程施工,不仅受水文地质条件、地形条件影响,还受到周围建（构）筑物、地下管线、大型机械设备的吊装与拆卸等因素影响,因此需严格管控各项施工工序的施工过程,以保证项目的顺利进行。本文主要研究在多种施工组织方式下的地铁工程项目的工期、成本和质量的综合优化问题,各工序采用不同的施工组织方式,由于不同方式下人力、设备材料、施工方法等差异,所花费的时间、成本以及达到的质量也有所不同,所以如何能够快速并精确的得到施工组织方式组合解集合,使工期、成本和质量都尽量在一个最优的状态,并为决策者提供有利的选择依据显得很重要。本文采用改进遗传算法解决地铁工程项目的工期、成本和质量的综合优化问题。在阅读大量参考文献的基础上,主要从以下几个方面展开研究工作:（1）对工期、成本和质量目标进行定义,并以施工组织方式作为决策变量,分别建立工期目标函数、成本目标函数和质量目标函数,最后通过...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
019年中国内地城轨交通运营线路制式结构情况
兰州交通大学硕士学位论文-9-图1.2技术路线图1.4本章小结本章主要介绍了地铁TBM施工项目多目标优化的研究背景及研究意义，同时对国内外涉及工程项目多目标优化问题研究的相关文献进行综述，在国内外学者研究的基础上介绍了本文研究的主要内容及创新点。
基于改进遗传算法的地铁施工项目多目标优化-18-图2.1遗传算法流程图2.3模拟退火算法2.3.1模拟退火算法概述模拟退火算法（SimulateAnnealing，SA）是基于MonteCarlo迭代思想设计的近似求解最优化问提的随机寻优算法，模拟了金属材料高温退火过程。它最早于1953年由Metropolis提出。1982年Kirkpatrick等人将模拟退火算法应用到组合优化问题中。模拟退火算法通过热静力学操作安排降温过程，通过随机张弛操作搜索在特定温度下的平衡态，它能够以一定的概率“爬山”及“突跳性搜索”以避免陷入局部最优解。模拟退火算法现在广泛用于生产调度、控制工程及机器学习等领域。2.3.2模拟退火算法基本原理模拟退火算法的思想借鉴于物理学中金属材料高温退火原理，即金属材料经过高温加热，然后缓慢冷却直到晶化。金属材料中的粒子在高温下具有很高的能量，使得这些粒子随机运动更加剧烈，更容易产生各种新的结构。随着温度下降，粒子能量也开始降低，这时如果冷却的太快，晶体结构就会变得散乱无序；理想情况下，应当缓慢降温，
【参考文献】：
期刊论文
[1]2019年度中国城市轨道交通线路概况[J]. 隧道建设(中英文). 2020(02)
[2]双护盾TBM在青岛城市轨道交通工程中的应用与实践[J]. 林刚,史宣陶,陈军. 隧道建设(中英文). 2019(12)
[3]工程项目工期—成本—质量—安全水平综合优化研究[J]. 李万庆,邱幸运,孟文清. 工程管理学报. 2019(02)
[4]基于改进遗传算法的工程项目多目标优化研究[J]. 王玫婷,张建坤,黄有亮. 建筑经济. 2017(11)
[5]改进遗传模拟退火算法求解TSP[J]. 张雁翔,祁育仙. 智能计算机与应用. 2017(03)
[6]基于模糊集理论的施工项目工期-成本-质量权衡优化方法研究[J]. 刘佳,刘伊生,施颖. 北京交通大学学报(社会科学版). 2017(03)
[7]基于系统可靠性的工程质量量化研究[J]. 蒋红妍,杨森,曹一鹏. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2014(01)
[8]工程项目工期-成本-质量均衡优化[J]. 张连营,栾燕,邹旭青. 系统工程. 2012(03)
[9]非线性关系下的工程项目工期—成本—质量综合优化[J]. 尹齐心,余明晖,刘振元. 计算机应用研究. 2011(02)
[10]基于改进粒子群算法的工程项目综合优化[J]. 王维博,冯全源. 西南交通大学学报. 2011(01)
博士论文
[1]基于网络计划的施工项目调度优化问题研究[D]. 刘佳.北京交通大学 2018
硕士论文
[1]基于GA-PSO算法的绿色施工项目多目标均衡优化研究[D]. 陈玉梅.扬州大学 2019
[2]多模式工程项目质量工期成本复合激励优化研究[D]. 田宇.华北水利水电大学 2019
[3]基于绿色施工的工程项目管理多目标均衡研究[D]. 毛红日.长沙理工大学 2018
[4]基于多种群蚁群—粒子群融合算法的地铁项目多目标优化研究[D]. 慕蓉.兰州交通大学 2018
[5]基于改进的自适应遗传算法在多目标项目管理中的应用研究[D]. 毛丽霞.江西理工大学 2016
[6]基于模拟退火算法的施工项目动态可靠性优化研究[D]. 刘亚南.西安建筑科技大学 2016
[7]福州地铁过闽江区间施工方案BIM优化技术研究[D]. 代鹏飞.石家庄铁道大学 2016
[8]不确定环境下工程项目工期—成本—质量均衡优化[D]. 关昕婷.河北工程大学 2016
[9]项目多目标模糊调度优化模型及算法研究[D]. 王如雪.吉林大学 2016
[10]基于混合遗传算法的工期费用优化研究[D]. 王云.大连理工大学 2015
本文编号：3463689
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
019年中国内地城轨交通运营线路制式结构情况
兰州交通大学硕士学位论文-9-图1.2技术路线图1.4本章小结本章主要介绍了地铁TBM施工项目多目标优化的研究背景及研究意义，同时对国内外涉及工程项目多目标优化问题研究的相关文献进行综述，在国内外学者研究的基础上介绍了本文研究的主要内容及创新点。
基于改进遗传算法的地铁施工项目多目标优化-18-图2.1遗传算法流程图2.3模拟退火算法2.3.1模拟退火算法概述模拟退火算法（SimulateAnnealing，SA）是基于MonteCarlo迭代思想设计的近似求解最优化问提的随机寻优算法，模拟了金属材料高温退火过程。它最早于1953年由Metropolis提出。1982年Kirkpatrick等人将模拟退火算法应用到组合优化问题中。模拟退火算法通过热静力学操作安排降温过程，通过随机张弛操作搜索在特定温度下的平衡态，它能够以一定的概率“爬山”及“突跳性搜索”以避免陷入局部最优解。模拟退火算法现在广泛用于生产调度、控制工程及机器学习等领域。2.3.2模拟退火算法基本原理模拟退火算法的思想借鉴于物理学中金属材料高温退火原理，即金属材料经过高温加热，然后缓慢冷却直到晶化。金属材料中的粒子在高温下具有很高的能量，使得这些粒子随机运动更加剧烈，更容易产生各种新的结构。随着温度下降，粒子能量也开始降低，这时如果冷却的太快，晶体结构就会变得散乱无序；理想情况下，应当缓慢降温，
【参考文献】：
期刊论文
[1]2019年度中国城市轨道交通线路概况[J]. 隧道建设(中英文). 2020(02)
[2]双护盾TBM在青岛城市轨道交通工程中的应用与实践[J]. 林刚,史宣陶,陈军. 隧道建设(中英文). 2019(12)
[3]工程项目工期—成本—质量—安全水平综合优化研究[J]. 李万庆,邱幸运,孟文清. 工程管理学报. 2019(02)
[4]基于改进遗传算法的工程项目多目标优化研究[J]. 王玫婷,张建坤,黄有亮. 建筑经济. 2017(11)
[5]改进遗传模拟退火算法求解TSP[J]. 张雁翔,祁育仙. 智能计算机与应用. 2017(03)
[6]基于模糊集理论的施工项目工期-成本-质量权衡优化方法研究[J]. 刘佳,刘伊生,施颖. 北京交通大学学报(社会科学版). 2017(03)
[7]基于系统可靠性的工程质量量化研究[J]. 蒋红妍,杨森,曹一鹏. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2014(01)
[8]工程项目工期-成本-质量均衡优化[J]. 张连营,栾燕,邹旭青. 系统工程. 2012(03)
[9]非线性关系下的工程项目工期—成本—质量综合优化[J]. 尹齐心,余明晖,刘振元. 计算机应用研究. 2011(02)
[10]基于改进粒子群算法的工程项目综合优化[J]. 王维博,冯全源. 西南交通大学学报. 2011(01)
博士论文
[1]基于网络计划的施工项目调度优化问题研究[D]. 刘佳.北京交通大学 2018
硕士论文
[1]基于GA-PSO算法的绿色施工项目多目标均衡优化研究[D]. 陈玉梅.扬州大学 2019
[2]多模式工程项目质量工期成本复合激励优化研究[D]. 田宇.华北水利水电大学 2019
[3]基于绿色施工的工程项目管理多目标均衡研究[D]. 毛红日.长沙理工大学 2018
[4]基于多种群蚁群—粒子群融合算法的地铁项目多目标优化研究[D]. 慕蓉.兰州交通大学 2018
[5]基于改进的自适应遗传算法在多目标项目管理中的应用研究[D]. 毛丽霞.江西理工大学 2016
[6]基于模拟退火算法的施工项目动态可靠性优化研究[D]. 刘亚南.西安建筑科技大学 2016
[7]福州地铁过闽江区间施工方案BIM优化技术研究[D]. 代鹏飞.石家庄铁道大学 2016
[8]不确定环境下工程项目工期—成本—质量均衡优化[D]. 关昕婷.河北工程大学 2016
[9]项目多目标模糊调度优化模型及算法研究[D]. 王如雪.吉林大学 2016
[10]基于混合遗传算法的工期费用优化研究[D]. 王云.大连理工大学 2015
本文编号：3463689
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