基于免疫遗传算法的工程项目多目标优化研究

摘要

随着世界各国在工程建设领域，尤其是在基础设施领域的投资越来越大，建筑行业也越来越受到人们的关注。同时，随着多目标优化技术越来越多的应用于项目管理领域，工程项目多目标优化问题已经成为该领域研究的热点。
　　 多目标优化问题已经出现了多种经典的优化方法，然而众多的优化算法虽然能在某种程度上解决工程优化问题，但其复杂的操作步骤以及容易陷于局部最优的缺陷，使得工程多目标优化求解问题仍不尽如人意。近年来，随着遗传算法、人工免疫算法等智能算法的兴起以及它在科学和实验中的广泛应用，多目标优化算法的发展更为迅猛，应用这些技术和方法解决多目标优化问题也越来越受到专家和学者们的青睐。
　　 本文首先在总结已有的多目标遗传算法和人工免疫算法的理论基础上，归纳出一般的免疫遗传算法运算流程；随后，为了保持个体的多样性以及提高种群中个体适应度的水平，本文采用基于相似性矢量距离为选择算子的免疫遗传算法，同时结合具体的测试函数宋验证该算法的有效性；接着，分析了工程项目进度一成本一质量之间的关系，建立三者之间的定量模型，在建立质量指标模型时，采用价值工程系数来评定各道工序质量的好坏。最后，通过一个实际算例，运用构建的工程项目多目标优化模型，结合改进的免疫遗传算法对该问题进行优化求解，并对结果进行分析，验证了该算法在解决实际工程项目多目标优化问题中的实用性和有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题研究的背景和意义

1.2国内外相关研究现状

1.2.1多目标优化问题研究现状

1.2.2遗传算法研究现状

1.2.3人工免疫算法研究现状

1.3本文主要研究内容及创新点

1.3.1本文主要研究内容

1.3.2本文主要创新点

第二章多目标优化的免疫遗传算法

2.1遗传算法

2.2基本遗传算法

2.2.1基本遗传算法运算流程

2.2.2基本遗传算法的改进

2.3人工免疫算法

2.4标准人工免疫算法的理论基础

2.4.1信息熵

2.4.2抗体间的亲和性

2.4.3抗体与抗原间的亲和性

2.4.4抗体浓度

2.4.5期望繁殖率

2.5标准人工免疫算法的运算流程

2.6基于欧氏距离的人工免疫算法

2.7人工免疫算法与遗传算法的比较

第三章基于免疫遗传原理的多目标优化算法

3.1基本免疫遗传算法

3.2改进的免疫遗传算法研究

3.2.1改进的免疫遗传算法的提出

3.2.2改进的免疫遗传算法

3.3测试函数

第四章工程项目多目标综合优化模型的建立

4.1工程项目多目标优化问题的理论基础

4.1.1多目标优化问题的基本理论

4.1.2传统多目标优化问题的求解方法

4.1.3工程项目多目标优化

4.2进度—成本模型分析

4.3质量模型分析

4.4工程项目多目标优化模型

第五章算例分析

5.1工程概括

5.2模型建立

5.3免疫遗传算法的实现

5.3.1染色体结构

5.3.2初始化

5.3.3适应度的计算

5.3.4选择操作

5.3.5交叉和变异操作

5.3.6算法终止条件

5.4结果分析

第六章总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

附录

发表论文和科研情况说明

致谢