《基于改进粒子群算法的工程项目多目标集成管理研究》-工学论文，工程论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于改进粒子群算法的工程项目多目标集成管理研究

范文

钱学艳　綦振法　张立涛　罗海杰

摘要：传统工程项目注重对工期、成本、质量三大目标的研究，较少考虑其他控制目標，造成工程项目分析不全面。针对这一不足，将安全和绿色环保目标纳入工程管理目标，形成更全面的多目标管理体系。首先，研究多目标之间的非线性函数关系，并对质量、绿色和安全目标进行量化。其次，利用目标集成优化理论构建工期-成本-质量-绿色-安全的多目标综合集成优化模型，采用改进的粒子群算法对模型进行求解。最后，将构建的集成优化模型用于实际项目中进行模型适用性验证，同时验证了改进的粒子群算法对实际项目五目标模型求解的有效性。

Abstract： Traditional engineering projects focus on the study of the three major objectives of construction period， cost and quality， and less consideration of other control objectives， resulting in incomplete analysis of engineering projects. In view of this deficiency， safety and green environmental protection objectives are incorporated into the project management objectives to form a more comprehensive multi-objective management system. Firstly， the non-linear function relationship among multi-objective is studied， and the quality， green and safety objectives are quantified. Secondly， the multi-objective comprehensive optimization model of construction period cost quality green safety is constructed by using the objective optimization theory， and the improved particle swarm optimization algorithm is used to solve the model. Finally， the optimization model is used in the actual project to verify the applicability of the model. At the same time， the effectiveness of the improved particle swarm optimization algorithm to solve the five objective model of the actual project is verified.

关键词：多目标集成管理;建设工程;改进粒子群算法

Key words： multi objective comprehensive optimization;construction project;improved particle swarm optimization

中图分类号：TU71? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章编号：1006-4311（2020）05-0135-04

0? 引言

当前工程项目管理向着复杂化、全面化方向发展，工程项目的多目标集成优化是项目管理的重点之一。在工程全寿命周期中，工期、成本、质量、环保以及安全五目标是对立统一的，任何一个目标发生变化其他目标也会相应做出变化。在以往学者的研究中，主要集中在工期、成本、质量等经济效益目标，杨耀红等人利用模糊多属性群决策效用函数理论，建立了工期、成本、质量模糊均衡优化模型，采用自适应遗传算法求的满意解[1]。随后，HongZhang等人运用粒子群算法结合模糊多属性效用方法求解时间-成本-质量权衡优化问题[2]。之后，有国内学者将安全目标纳入工程管理目标，进行工程项目四目标优化的研究。杨盼盼分析成本和工期、质量、绿色施工等目标的函数关系，利用多属性效用函数和目标函数关系建立建设项目的四目标优化模型，优化的模型利用遗传算法求解[3]。根据上述研究可看出，国内外学者对工程项目工期、成本、质量等经济效益目标的优化研究趋向成熟，对加入安全和环保等四目标及以上的集成优化管理研究较少，其难点主要集中在对定性目标的量化和多目标求解的算法上。徐勇戈和史瑞敏将环境保护和施工安全纳入工程项目集成目标中，利用多属性效用函数统一工程目标量纲并结合目标优化理论构建工程项目绿色施工五目标的优化模型，最后，利用微粒群算法对多目标优化的模型进行求解[4]。本文分析多目标的非线性函数关系，借鉴结合奖惩机制的专家打分法对质量和绿色、安全目标进行量化，采用改进的粒子群算法对工程项目五目标集成模型进行求解。

1? 工程项目定性目标定量研究

1.1 量化方法

在工程项目全寿命周期中，定性目标包括项目的质量、环境和安全目标。目前对于这些目标的定量化分析文献还不是非常多，也没有形成统一的定量分析方法。考虑到工程项目中每一项活动的质量、环保和安全目都会对之后的活动目标产生影响，所以在量化项目活动定性目标时对工程整体产生较大影响的活动赋予较大权重;在对定性目标打分时，要充分考虑对质量、环保和安全有影响的因素以及进行评分的专家对工程项目的了解程度。一般情况下选取参与工程具体建设的相关方组成评分小组：设计方、施工方、监理方、投资方。另外，对评分小组的打分结果进行奖惩措施。在项目完工验收时，打分接近验收评分，给予适当奖励;反之，当打分偏离验收评分较多时，会进行惩罚，整个过程使评分结果更具说服力和严谨性。项目的总体质量、环保和安全水平由项目各活动的所占权重和专家打分共同决定。

1.2 质量、环保和安全的量化

根据以上量化方法，对质量目标的量化要先找到对施工质量影响的因素，通过查阅文献和专家访谈形式整理出质量影响因素，环保影响因素和安全影响因素。项目评分者对影响因素进行评分采用0-1之间的连续值[5]。过程中，评分者对项目各方面的都很有自信时，可给出最高分值;另一种打分法是保守估计打分，对项目各方面进行保守估计，两种打分法给出的分值代表最低和最高水平，实际取值位于两者之间。所以，设i项工作的质量权重为ωi，第i项工作质量水平评分为qi，则项目整体的质量水平分值为Q=■ωiqi;同理，设i项工作的绿色权重为σi，第i项工作绿色水平评分为ei，则项目整体的绿色水平分值为E=■σiei;设i项工作的安全权重为θi，第i项工作安全水平评分为si，则项目整体的安全水平分值为S=■θisi。

2? 工程五目标函数关系分析

2.1 工期与成本的函数关系

建设项目的成本与工期密切相关，项目建设的总成本一般分为直接成本和间接成本，不同的工期对两种成本影响是不同的。建设项目期望工期越短，就需要投入更多的资源，这样项目直接成本也会随之增加;若工期相对宽裕，就不需要额外投入其他的资源，直接成本也会相对降低，直接成本的降低不是无限的，当活动的工期大于某限定值时，直接成本下降速率会减缓，最后趋近于零。所以，工期和直接成本的函数关系可表示为：

■

其中，C■■是第i项工作的直接成本，C■■、C■■为第i项工作的最大和最小直接成本，Timax、Timin为第i项工作的最长和最短工期。Ti表示第i项活动的实际持续时间。

在工程项目中，间接成本是组织管理支出的各项其他费用，与工期的变化呈正相关。所以，工期与间接成本的函数关系表示为：

■

其中，C■■是第i项工作的间接成本，C■■、C■■为第i项工作的最大和最小间接成本。

综上所述，总成本与工期函数可表示为：

■

2.2 工期与质量的函数关系

工程项目整体质量跟施工过程中每项活动质量都密切相关，所以对于工程的每项活动质量都必须加强。而每一项活动都需要一定的时间来完成，项目活动完成时间不同其质量也会有所变化。根据文献总结，各项活动在正常持续时间下完成，其质量才会达到规定水平。一般情况下，项目活动的正常持续时间被缩短会造成质量水平的下降，若项目活动进度不需要提前时，质量水平会有一定提高，但项目活动质量不会随时间增长而不断的提升，当工期延长到一定值后，工程活动质量水平还会与时间呈反向相关。综上，工期和质量的函数关系可表示为：

■

其中，qimax、qimin是第i項工作最大和最小质量水平。

2.3 工期与绿色环保函数关系

同理工程项目的质量水平，建筑项目中的每项活动的绿色环保水平对工程项目整体的环保水平也起着决定性的作用。工期和绿色环保的函数关系可表示为：

■

其中，eimax、eimin是第i项工作最大和最小绿色水平。

2.4 工期与安全的函数关系

目前对项目工期与安全水平关系研究的文献比较少，故这里借鉴质量与工期关系和绿色环保函数关系，分析项目工期与安全水平之间的函数关系为：

■

其中，simax、simin是第i项工作最大和最小安全水平。

3? 模型构建和求解

3.1 工期-成本-质量-绿色-环保目标集成模型构建

■

上述公式表示目标优化模型，随着工期的变化，成本、质量、绿色环保、安全等目标也会发生相应的变化，选择工期最短、成本最低、最高质量水平、最高绿色环保水平、最高安全水平为目标的最优值。决策变量为T，约束条件为：Tmin

3.2 模型求解

在粒子群算法中[6]，假设粒子群是在一个N维的空间中，单个粒子的位置和速度可表示为：■，■，单个粒子和粒子群在迭代过程中的最优位置分别为：

■;

■

粒子间更新的公式为：

■

w为惯性权重，c1和c2 为个体学习因子和社会学习因子，r1、r2 为（0，1）区间的随机实数。

粒子群算法属于智能优化算法的一种，相对于其他智能优化算法，粒子群算法在求解优化过程中参数设置比较简单，但其仍然存在智能算法的一个共有不足，标准微粒群算法对单目标优化的求解较好，进行项目多目标的求解易陷入局部最优。针对这个问题，本文对标准粒子群算法进行改进，改进的粒子群算法使得项目的工期、成本、质量、绿色和安全的目标值同时得到优化，项目管理者可以以此为依据对项目进行管理。

4? 案例分析

某项目建设时，项目参与各方对整个项目所有目标给予了很高的期望，邀请了项目各参与方将施工过程进行分解。其中，工程项目中的质量水平分数、绿色环保水平和安全水平以及各自的权重都是由参与项目的经验丰富的管理人员打分得出，其网络计划如图1所示，项目各活动与参数如表1所示。

根据双代号网络计划图，项目的最长工期为Tmax=811，最短工期Tmin=646，最大成本Cmax=41129.15万，最小成本Cmin=38844.67万，最大质量水平Qmax=100，最小值质量水平Qmin=90，最大绿色环保水平Emax=100、最小绿色环保水平Emin=88.5，最大安全水平Smax=100，最小水平Smax=88。根据评分专家对项目的经验和分析，得出项目直接成本占总成本的80%，间接成本占比为20%。通过利用matlab语言编程计算，得到工程所建立的多目标综合集成优化数值。

优化后的最优解为（T、C、Q、E、S）=（686、39844、96.7159、95.1740、96.2904），優化的效用值U（T、C、Q、E、S）=0.9355。改进的粒子群算法求解满意解的迭代过程，如图2所示。

5? 结语

在本文工程项目多目标集成研究中，除考虑传统工期、成本和质量等经济效益目标外，还加入绿色环保和安全等社会效益目标，对工程项目进行更全面的多目标优化。首先，研究了多目标之间的非线性函数关系，采用结合奖惩措施的专家打分法对项目的质量、绿色环保和安全目标进行量化。其次，利用目标集成优化理论构建工期-成本-质量-绿色-安全的多目标集成优化模型。针对现有智能算法解决优化易陷入局部最优和无法同时优化多目标问题，采用改进的粒子群算法对工程目标集成优化模型进行整体求解使各目标值达到整体最优。最后，将构建的集成优化模型用于实际项目中进行模型适用性验证，同时验证了改进的粒子群算法对实际项目五目标模型求解的有效性。根据工程项目管理的需求，工程项目多目标的集成还有很多方面值得研究，如：将项目资源目标作为独立目标纳入工程多目标管理体系中;定性目标定量化指标的选取要根据工程的不同有所差异;施工方案的不同对工程目标的影响程度，这些都将是工程多目标集成优化未来研究的方向和重点。

参考文献：

[1]杨耀红，汪应洛，王能民.工程项目工期成本质量模糊均衡优化研究[J].系统工程理论与实践，2006，26（7）：112-117.

[2]Zhang H， Xing F. Fuzzy-multi-objective particle swarm optimization for time-cost-quality tradeoff in construction[J]. Automation in Construction， 2010， 19（8）： 1067-1075.

[3]杨盼盼.基于遗传算法的高速公路建设项目多目标优化研究[D].天津工业大学，2018.

[4]徐勇戈，史瑞敏.工程项目绿色施工多目标集成管理研究[J].湘潭大学自然科学学报，2018，40（1）：67-71.

[5]Babu A J G， Suresh N. Project management with time， cost， and quality considerations[J]. European Journal of Operational Research， 1996， 88（2）： 320-327.

[6]Eberhart R， Kennedy J. Particle swarm optimization[C]//Proceedings of the IEEE international conference on neural networks. 1995， 4： 1942-1948.

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