建设项目分析

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1、文章通过对建设项n的分析，运用遗传算法和模糊综合评价方法对项r进行排序，从而寻求最住的建设方案，期望能对建设方案决策提供科学的依裾。决策，一般足指为了实现某一0标，根据客观的可能性和科学的预测，通过正确的分析、计算以及决策者的综合判断，对行动?y案的选择所做出的决定。决策是整个项h管理过程屮一个关键的组成部分，决策的正确与否直接关系到建设项FI成败。微观决策，一般来说，建设方案决策都建立A项(T4行性研究的分析评价基础上，其重耍的决策依据是项鬥财务评价和国民经济评价的结论，然而这两者评价的前提是逑

2、设方案木身及所赖以生存和发展的社会经济环境和市场，而建设方案的产牛，外不足由投资主体的主观愿望和某种意图的简单构想就能完成的，它必须通过专家的总体策划和若干重要细甘(如项n定位、系统构成、pi标测定及管理运作等)等其体策划并进行实施可能性和可操作忡的分析，才能使方案建立在nj*运作的裉础上。也只冇迕这个®础t进行项n详细町行性研究所捉供的经济评价结论才具奋■实现性。因此，只奋经过科学的周密的项0策划，才能为可行性研究和项H决策奐定客观而具奋运作可能性的基础。原则:(1)程序化决策原则(2)比主化决

3、策原则(3)系统性决策原则(4)定量与定性相结合的决策原则(5)反馈原则-•般程序：提出M题一确定H标一搜集加工整理信息一拟定H标的多个备选方案一分析比较各种方案一由决策机构择优抉择一组织决策方案的实施一一检验决策实施效果多R标优化的概念优劣性，非劣最优解，一个多0标优化问题如果存在非劣最优解(初始解)，往往存在多个，形成非劣最优解粜。在求解实际问题吋，过多的非劣最优解是无法莨接戍用的。决策者只能选择令K最满意的一个非劣最优解作为最终解。求最终解主要有三类方法，一类是求非劣最优解的生成法，即先求出

4、大量的非劣最优解，构成非劣最优解的一个子集，然后按照决策者的意阁找岀最终解，另一类为交互法，不先求出很多的非劣最优解，而是通过分析者与决策者对话的方式,逐少求出最终解。最后一类是事先要求决策者提供目标之叫的相对重要程度，以此为依裾，将多目标问题转化为单0标问题进行求解，该类方法也可以被认为足第一类方法的一个子方法，该类方法的难点在于，如何得到决策者需要的真实的权重信息。为了满足建设项R多方案综合评价的要求，达到正确决策的FI的，需要研究的重点冇乂1)建立一套完整而简捷并n.其有咎遍意义的建没项n综

5、合评价的指标体系模型;(2)对定性指标的量化方法进行探讨，力求量化值尽对能客观的反映定性指标的性质:(3)指标的类型很多，希贺对不同类型的指标分别给出标准化的公式进行M化处理;(4)对复杂、影响深远的问题的权重确定方法，必须尽可能的充分反映各方面的意见以期减少判断失误。木课题研究成果的成功运用可以帮助决策者考虑和分析各项可能的决策力_案，定景地估算各个力_案的成效，在预定的标准和约束条件下，选川敁佳的方案。木课题应用的成功推广，可以避免决策工作中的随意忡、主观性和盲目性，全面提高奋关建设方架的决策

6、水平，必将产生明显的社会、经济和环境效益。木文围绕建设项目的多方案问题建立了切实可行的综合评价指标体系模型，并将遗传算法结合模糊综合评价的方法应用到建设方案的决策之中，为建设方案的决策提供了科学的算法和依据。对应丫上述四个研究重点，本文做了以下叫项工作：(1)立足于前人的工作上，归纳总结出一套建设项fi综合评价的标准评价指标体系，力求满足工程项n的全曲性，摆脱人为选取指标的片而性和主观性;(2)用模糊综合评价法对定性指标进行量化，真实反映该评价指你在整个决策工作巾的相对隶属度，进而对各备选方案进行

7、排序;(3)对于不同的指标类型进行分类，有的评价指标是越小越优，有的评价指标足越人越优，还备的评价指标足越接近某一特定值越优，对此本文都给出了标准化的公式进行景化处理;(4)在确定权重的问题上，木文引入遗传算法丼用C++语言编程来计算各评价指标的权重，完全避免了人为确定权重出现的判断失误，尽可能反映评价指标的真实重要程度，以保证决策工作的科学和准确。遗传算法在决策丄作中的应用多n标决策遗传算法作为解决多n标决策问题的新方法受到了相当的矢注，这就导致了一类新的研究和应用，称作遗传多目标决策。遗传算法

8、作为多目标决策闷题的新求解方法受到了相当程度的关注，这就诞生了进化或遗传多0标决策。向量评价遗传算法精华保所策略，1步:初始化，随机产生包括种群规模N个个体的初始种群。2步:评价，对于每个个体计算q个n标函数值。更新临时Pareto解集。每一个最大化一个鬥标。3步:选择，熏复卜而的步骤来选出对父代:用式指定随机权秉，用忒來计算适应值，用忒计算被选择概率，为杂交操作选出一对父代个体。4步:杂交，对于选出的每一对个体，执行杂交揀作产生后代。5步:变异，对杂交操作产生的每个个体执行变异操