基于粒子群算法的公路工程多目标成本优化研究
发布时间：2021-05-22 03:10
在传统的公路工程项目管理过程中,工程成本、工程进度、工程质量被统一认定为工程建设的三大主控目标,这也是公路工程领域研究的主要课题。然而,随着工程管理制度与要求的不断完善,这一领域的关注点也不断扩展。工程安全管理更加地被社会和企业所重视,环境保护也成为经济发展中必须遵守的前提。为此,在本次课题研究过程中,将工程安全目标、工程环境保护目标与三大主控目标共同考虑,以求在对五个主控目标分析中,通过多目标优化获得更加符合时代发展的公路工程成本优化模型。论文对各个主控目标进行分析,确定各个目标之间的内在联系。在此基础上针对各个目标分别建立模型。文中首先应用经济学中的边际效应理论,采用幂函数形式表示工序时间-成本的关系,建立了工期-成本模型,改善了传统模型的不足。其次,通过对质量成本进行分类并参考相关成果和模型,建立了质量-成本目标模型;在分析以往质量工期模型研究的基础上,对整个工程工期进行拆分分析,得到了关于工序工期与工序质量水平之间的关系模型。依据工序的质量水平系数作为纽带,建立了关于质量成本与工期之间的质量目标模型。再次,应用系统可靠性的方法,引入工序安全水平指数的概念,采用对数函数形式表示安...
【文章来源】：广州大学广东省
【文章页数】：103 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与选题意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状小结
1.3 研究内容和技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
第二章 成本管理与多目标优化分析
2.1 公路工程成本管理
2.1.1 成本管理的主要阶段
2.1.2 成本管理的内部机制
2.2 多目标优化求解方法
2.2.1 传统求解方法
2.2.2 启发式求解方法
2.3 公路工程项目多目标分析
2.3.1 工程项目多目标管理系统
2.3.2 进度控制
2.3.3 质量控制
2.3.4 安全控制
2.3.5 环境控制
2.3.6 多目标成本动态管理体系
2.4 本章小结
第三章 工期-成本-质量-安全-环境保护多目标优化模型的建立
3.1 公路工程项目多目标优化构建基础
3.2 进度成本目标模型
3.2.1 成本-工期关系分析
3.2.2 基于工期的成本目标模型
3.3 质量目标模型
3.3.1 成本-质量关系分析
3.3.2 工期-质量关系分析
3.3.3 基于质量成本的质量目标模型
3.4 安全目标模型
3.4.1 成本-安全关系分析
3.4.2 工期-安全关系分析
3.4.3 基于安全成本的安全目标模型
3.5 环境目标模型
3.5.1 成本-环境保护关系分析
3.5.2 工期-环境关系分析
3.5.3 基于环境成本的环境目标模型
3.6 多目标优化模型构建
3.7 本章小结
第四章 粒子群算法
4.1 粒子群算法原理
4.2 粒子群参数分析
4.2.1 学习因子
4.2.2 粒子个体引导者
4.2.3 粒子全局引导者
4.2.4 拓扑结构
4.3 算法流程
4.4 多目标粒子群优化算法
4.4.1 多目标粒子群算法概述
4.4.2 带惯性权重的多目标粒子群优化算法
4.4.3 算法测试
4.5 本章小结
第五章 案例分析
5.1 工程概况
5.2 工程模型的建立
5.2.1 相关参数的确定
5.2.2 建立项目优化模型
5.2.3 案例的粒子群算法求解主要过程
5.2.4 结果分析
5.3 本章小结
第六章 结论
6.1 研究结论
6.2 展望
参考文献
附录A 粒子群算法代码
附录B 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于零缺陷理念的质量成本分析[J]. 侯清麟,左素琴,刘裕. 湖南工业大学学报(社会科学版). 2014(01)
[2]考虑风险的大型工程项目多目标均衡优化[J]. 马超,张松,李玉东,陈华平. 计算机工程. 2013(02)
[3]基于K-Means全局引导策略的多目标微粒群算法[J]. 仇晨晔,王春露,左兴权,方滨兴. 北京邮电大学学报. 2012(05)
[4]基于全寿命期的建设工程项目集成化管理模式研究[J]. 万冬君. 土木工程学报. 2012(S2)
[5]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)
[6]建设项目多目标优化方法研究[J]. 赵瑞,刘晓君,申金山. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2008(06)
[7]蚁群算法在工程项目工期—费用优化问题中的应用[J]. 胡华选,杜志达. 水利与建筑工程学报. 2008(01)
[8]基于学习曲线效应的质量成本模型[J]. 曲弘,白宝光. 内蒙古工业大学学报(自然科学版). 2007(03)
[9]影响施工企业质量成本控制的因素及对策[J]. 杨辉. 建筑设计管理. 2007(03)
[10]资源受限条件下公路工程进度计划优化方法[J]. 姚玉玲,王秉纲. 长安大学学报(自然科学版). 2007(03)
博士论文
[1]粒子群算法的基本理论及其改进研究[D]. 刘建华.中南大学 2009
[2]单目标、多目标最优化进化算法[D]. 刘海林.华南理工大学 2002
硕士论文
[1]河道清淤工程施工方案编制与工期—成本优化[D]. 朱海洋.长春工程学院 2019
[2]基于遗传算法的高速公路建设项目多目标优化研究[D]. 杨盼盼.天津工业大学 2018
[3]基于绿色施工成本综合评价体系的施工成本控制研究[D]. 徐敏刚.苏州科技大学 2016
[4]基于蚁群算法的建筑工程项目多目标优化研究[D]. 赵丹.河北工程大学 2016
[5]综合成本—质量—完工风险的水利工程进度优化[D]. 郜军艳.华北水利水电大学 2013
[6]中国绿色发展系统模型构建与评价研究[D]. 郑宏娜.大连理工大学 2013
[7]基于遗传免疫微粒群算法的工程项目模糊多目标优化研究[D]. 岳岩.天津大学 2012
[8]基于均衡优化的工程项目模糊多目标决策研究[D]. 栾燕.天津大学 2012
[9]基于边际效益理论的企业安全投入优化研究[D]. 赵树清.沈阳航空航天大学 2011
[10]基于免疫遗传微粒群算法的工程项目工期—质量—成本均衡优化[D]. 张淑山.天津大学 2010
本文编号：3200867
【文章来源】：广州大学广东省
【文章页数】：103 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与选题意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状小结
1.3 研究内容和技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
第二章 成本管理与多目标优化分析
2.1 公路工程成本管理
2.1.1 成本管理的主要阶段
2.1.2 成本管理的内部机制
2.2 多目标优化求解方法
2.2.1 传统求解方法
2.2.2 启发式求解方法
2.3 公路工程项目多目标分析
2.3.1 工程项目多目标管理系统
2.3.2 进度控制
2.3.3 质量控制
2.3.4 安全控制
2.3.5 环境控制
2.3.6 多目标成本动态管理体系
2.4 本章小结
第三章 工期-成本-质量-安全-环境保护多目标优化模型的建立
3.1 公路工程项目多目标优化构建基础
3.2 进度成本目标模型
3.2.1 成本-工期关系分析
3.2.2 基于工期的成本目标模型
3.3 质量目标模型
3.3.1 成本-质量关系分析
3.3.2 工期-质量关系分析
3.3.3 基于质量成本的质量目标模型
3.4 安全目标模型
3.4.1 成本-安全关系分析
3.4.2 工期-安全关系分析
3.4.3 基于安全成本的安全目标模型
3.5 环境目标模型
3.5.1 成本-环境保护关系分析
3.5.2 工期-环境关系分析
3.5.3 基于环境成本的环境目标模型
3.6 多目标优化模型构建
3.7 本章小结
第四章 粒子群算法
4.1 粒子群算法原理
4.2 粒子群参数分析
4.2.1 学习因子
4.2.2 粒子个体引导者
4.2.3 粒子全局引导者
4.2.4 拓扑结构
4.3 算法流程
4.4 多目标粒子群优化算法
4.4.1 多目标粒子群算法概述
4.4.2 带惯性权重的多目标粒子群优化算法
4.4.3 算法测试
4.5 本章小结
第五章 案例分析
5.1 工程概况
5.2 工程模型的建立
5.2.1 相关参数的确定
5.2.2 建立项目优化模型
5.2.3 案例的粒子群算法求解主要过程
5.2.4 结果分析
5.3 本章小结
第六章 结论
6.1 研究结论
6.2 展望
参考文献
附录A 粒子群算法代码
附录B 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于零缺陷理念的质量成本分析[J]. 侯清麟,左素琴,刘裕. 湖南工业大学学报(社会科学版). 2014(01)
[2]考虑风险的大型工程项目多目标均衡优化[J]. 马超,张松,李玉东,陈华平. 计算机工程. 2013(02)
[3]基于K-Means全局引导策略的多目标微粒群算法[J]. 仇晨晔,王春露,左兴权,方滨兴. 北京邮电大学学报. 2012(05)
[4]基于全寿命期的建设工程项目集成化管理模式研究[J]. 万冬君. 土木工程学报. 2012(S2)
[5]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)
[6]建设项目多目标优化方法研究[J]. 赵瑞,刘晓君,申金山. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2008(06)
[7]蚁群算法在工程项目工期—费用优化问题中的应用[J]. 胡华选,杜志达. 水利与建筑工程学报. 2008(01)
[8]基于学习曲线效应的质量成本模型[J]. 曲弘,白宝光. 内蒙古工业大学学报(自然科学版). 2007(03)
[9]影响施工企业质量成本控制的因素及对策[J]. 杨辉. 建筑设计管理. 2007(03)
[10]资源受限条件下公路工程进度计划优化方法[J]. 姚玉玲,王秉纲. 长安大学学报(自然科学版). 2007(03)
博士论文
[1]粒子群算法的基本理论及其改进研究[D]. 刘建华.中南大学 2009
[2]单目标、多目标最优化进化算法[D]. 刘海林.华南理工大学 2002
硕士论文
[1]河道清淤工程施工方案编制与工期—成本优化[D]. 朱海洋.长春工程学院 2019
[2]基于遗传算法的高速公路建设项目多目标优化研究[D]. 杨盼盼.天津工业大学 2018
[3]基于绿色施工成本综合评价体系的施工成本控制研究[D]. 徐敏刚.苏州科技大学 2016
[4]基于蚁群算法的建筑工程项目多目标优化研究[D]. 赵丹.河北工程大学 2016
[5]综合成本—质量—完工风险的水利工程进度优化[D]. 郜军艳.华北水利水电大学 2013
[6]中国绿色发展系统模型构建与评价研究[D]. 郑宏娜.大连理工大学 2013
[7]基于遗传免疫微粒群算法的工程项目模糊多目标优化研究[D]. 岳岩.天津大学 2012
[8]基于均衡优化的工程项目模糊多目标决策研究[D]. 栾燕.天津大学 2012
[9]基于边际效益理论的企业安全投入优化研究[D]. 赵树清.沈阳航空航天大学 2011
[10]基于免疫遗传微粒群算法的工程项目工期—质量—成本均衡优化[D]. 张淑山.天津大学 2010
本文编号：3200867
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3200867.html
