第1 章绪 论
1.1 研究背景与问题的提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题的提出
1.2 研究的目的及意义
1.2.1 研究的目的
1.2.2 研究的意义
1.3 国内外研究现状及评述
1.3.1 建筑环境影响研究现状及分析
1.3.2 建筑多目标优化研究现状及分析
1.3.3 施工不确定性决策研究现状及分析
1.3.4 国内外文献评述
1.4 研究内容和研究方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
第2 章 深度不确定性施工环境仿真与优化理论分析
2.1 环境影响内涵与来源分析
2.1.1 环境影响的内涵
2.1.2 施工潜在环境影响源分析
2.2 环境影响计量理论分析
2.2.1 产品生命周期理论
2.2.2 离散事件系统与仿真理论
2.3 施工过程优化技术分析与比较
2.3.1 施工多目标决策背景分析
2.3.2 元启发式算法比较分析
2.4 集成学习算法与算法设置
2.5 深度不确定性分析相关理论
2.5.1 深度不确定性理论
2.5.2 鲁棒决策方法
2.5.3 拉丁超立方抽样
2.5.4 耐心规则归纳法
2.6 深度不确定性施工环境仿真与优化的理论框架
2.7 本章小结
第3 章 基于施工过程仿真的环境影响不确定性计量
3.1 施工环境影响特性分析
3.1.1 施工环境影响源确定
3.1.2 施工推进过程的环境影响产生
3.2 施工环境影响计量准备工作
3.2.1 施工过程工序分解
3.2.2 不确定性影响下的施工项目和环境计量数据
3.3 离散事件仿真和生命周期评价耦合模型
3.3.1 耦合模型的总体框架
3.3.2 施工过程仿真
3.3.3 环境影响不确定计量
3.3.4 施工决策支持与数据通道
3.4 本章小结
第4 章 嵌入学习模型的施工过程环境影响优化
4.1 施工多目标优化的决策环境分析
4.1.1 施工目标分析
4.1.2 施工决策抽象
4.2 经典“仿真-优化”模型与施工适应性分析
4.2.1 经典“仿真-优化”模型
4.2.2 模型的施工适应性分析
4.3 嵌入学习模型的“仿真-学习-优化”改进模型
4.3.1 改进模型整体框架设计
4.3.2 施工样本库生成
4.3.3 集成学习模型建立
4.3.4 集成学习模型与粒子群算法的耦合优化
4.3.5 帕累托方案精炼
4.4 改进模型与经典模型的比较测试
4.4.1 测试案例基本情况
4.4.2 衡量指标与比较结果
4.5 结果与方法讨论
4.6 本章小结
第5章 深度不确定性的施工环境优化决策鲁棒性分析
5.1 施工活动的深度不确定性决策环境分析
5.1.1 内部不确定性
5.1.2 外部不确定性
5.2 施工多目标帕累托解的鲁棒性
5.2.1 施工方案的鲁棒性内涵
5.2.2 鲁棒性度量方法
5.2.3 不确定性影响下的施工鲁棒性表现测试
5.3 深度不确定性背景施工决策鲁棒性分析模型
5.3.1 决策鲁棒性分析模型框架
5.3.2 不确定性因素识别和概率重构
5.3.3 基于拉丁超立方抽样的深度不确定性情景库生成
5.3.4 帕累托解不确定情景模拟和鲁棒性度量
5.3.5 基于耐心规则归纳法的脆弱性识别
5.4 本章小结
第6 章 系统构建与工程应用
6.1 DES-pLCA 模型系统
6.2 “仿真-学习-优化”模型系统
6.3 深度不确定性决策分析系统
6.4 工程应用
6.4.1 案例施工项目背景
6.4.2 DES-pLCA 仿真模型建立
6.4.3 基于“仿真-学习-优化”的多目标优化
6.4.4 深度不确定性决策分析
6.5 结果与方法讨论
6.6 本章小结
结 论
附 录
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
声明
致 谢
个人简历
哈尔滨工业大学;
