基于多目标进化算法的高层建筑施工进度优化

摘要

随着我国城市化进程的加快、城市用地的紧张和越来越高的土地价格，高层建筑逐渐成为城市规划建设的主要形式。高层建筑结构复杂，工程量大，施工工序多，工期较长，如果工程进度制定的不合理，将给参建单位带来重大损失。目前对工程进度的多目标优化，多是将各目标值进行量化处理和权重处理，或是将多目标问题转化为单目标问题，在实际应用中上述处理方式过于简单，也很难满足工程需求。
　　鉴于此，本文结合进化算法技术和Pareto多目标选择理论，提出一种改进的多重Pareto遗传算法(MPGA)，对建筑工程的工期、资源和成本同时进行优化研究，并通过一工程实例验证了MPGA的可行性，然后利用MPGA算法建立高层建筑工期优化模型，该模型对影响高层建筑工程进度和成本的因素进行了综合考虑，最终提供多个优化方案，管理者可参考不同优化方案的直接成本和工期结合自身需要，对项目资金、人员、资源等的供应提前做好准备。本文主要研究内容如下:
　　(1)回顾国内外对建筑施工进度的优化调度技术，如横道图技术、网络图技术、平行施工技术、人工智能技术等，并对进化算法的原理和方法进行简要介绍。
　　(2)提出一种改进的多重Pareto进化算法技术求解多目标优化问题，MPGA中融合了精英保留策略、小生境理论、动态交叉变异概率、增加新种群等思想，建立存在资源约束，以工期最短、成本最低为优化目标的模型，通过一工程实例，验证算法模型的可行性。
　　(3)将MPGA应用于高层建筑的施工进度优化，建立高层建筑优化调度模型，优化后的施工方案指定了施工工序选用的施工模式和开工日期。
　　(4)以Microsoft Office Excel2007为运行平台，将上述研究成果利用VBA语言编制基于多目标进化算法的高层建筑施工进度优化软件。利用该系统，通过输入工程相关资料，程序即可自动生成项目施工横道图、资源统计量图表等信息，该系统操作界面清楚简单，便于操作，具有较重要的应用推广价值。

目录

声明

摘要

1 引言

1．1 研究背景及意义

1．2 施工进度优化方法的研究现状

1．2．1 横道图技术

1．2．2 网络计划技术

1．2．3 平衡线技术

1．2．4 人工智能技术

1．3 本文主要研究内容

2 进化算法的基本理论和方法

2．1 遗传算法的产生与发展

2．2 遗传算法的基本操作

2．3 本章小结

3 基于进化算法的建筑施工多目标优化研究

3．1 传统多目标优化技术

3．1．1 向量评估遗传算法(VEGA)

3．1．2 多目标遗传算法(MOGA)

3．1．3 基于小生境Pareto遗传算法(NPGA)

3．1．4 非劣分层遗传算法(NSGA)

3．1．5 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)

3．2 改进的多重Pareto进化算法优化技术

3．3 基于MPGA的建筑施工多目标优化模型

3．3．1 建筑施工多目标优化的数学公式

3．3．2 建筑施工多目标优化模型设计

3．4 实例应用

3．4．1 实例介绍

3．4．2 实验结果及分析

3．5 本章小结

4 高层建筑施工进度优化模型

4．1 高层建筑的特点

4．2 影响高层建筑工期和成本的因素

4．2．1 关键工序的调度方法

4．2．2 天气因素影响

4．2．3 层间竖向约束

4．2．4 受限制的施工方案选择

4．3 高层建筑优化调度模型

4．3．1 实例介绍

4．3．2 高层建筑优化调度模型建立

4．3．3 HRSM运行结果及分析

4．4 本章小结

5 基于VBA的工程优化调度系统

5．1 VBA设计理念

5．1．1 可视化

5．1．2 VBA编程语言

5．2 VBA开发设计

5．2．1 系统框架

5．2．2 编写系统代码

5．3 系统应用

5．3．1 进入系统

5．3．2 工程资料信息输入

5．3．3 程序运行

5．3．4 运行结果输出

5．4 本章小结

6 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

在读期间发表的学术论文

作者简介

致谢