基于风险度的质量挣值集成管理偏差分析及其优化研究

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1、摘要随着信息社会的演进和知识经济的发展，项目集成管理的复杂程度同益提高，挣值管理已成为整个项目管理科学中最为重要的一项综合性和全局性的集成管理方法，运用及完善挣值管理方法，对于发展我国项目管理工作具有十分重要的理论和实践意义。本文在总结前人研究成果的基础上，以挣值管理和风险管理为理论指导，运用系统工程的方法，着重对挣值管理的指标体系和集成要素进行分析和研究。针对现有挣值管理方法的缺陷，对其集成要素进行拓展，建立了质量挣值法模型，形成了质量、成本和进度三要素的集成管理；通过分析项目存在的风险因素，结合项目实际风险度，完成

2、了质量挣值偏差预测，并运用微粒群算法对项目偏差进行优化，实现对项目目标的预警，使其更适应于工程建设实际的需要。论文主要创新点如下：(1)全面比较、分析了国内外工程项目管理的技术与方法，结合我国工程项目管理方法的不足，提出了综合考虑质量、成本和进度三大目标的项目集成管理方法一质量挣值法。(2)通过分析施工质量的影响因素，建立了实际质量的评价指标体系，运用模糊综合评价确定了质量指数，进而得到了项目的质量成本偏差、真实成本偏差、质量进度偏差及真实进度偏差。(3)结合实际工程的风险因素，构建了项目风险级别和风险度的评价指标体系

3、，运用灰色综合评价理论确定了项目的风险值；基于可靠性工程原理，结合熵权法确定项目的风险度，使管理者对项目的风险情况做到全面、深入的掌握。(4)运用灰预测的原理，引入项目风险度，对质量挣值进行偏差预测，得到了项目可能出现的成本偏差率和进度偏差率情况，及时对项目进行优化调整，确保项目目标的实现。(5)为了对项目的偏差进行综合优化，运用SPSS软件建立质量对成本和进度的多元回归数学关系方程，为优化提供了理论基础；使用MATLAB编制计算机程序，得到了基于惯性权重的微粒群算法的项目偏差最优解。关键词：集成管理，质量挣值法，风险

4、度，灰色理论，微粒群算法AbstractAlongwiththeevolutionofinformationsocietyandthedevelopmentofknowledgeeconomy,theintegrationmanagementofaprojectiscomplicateddaybyday．Theeamedvaluemanagement，whichisoverallandcomprehensive，hasbecomethemostimportantintegrationmanagementmethodin

5、theentireprojectmanagementscience．TheutilizationandtheimprovementoftheearnedvaluemanagementmethodwillgreatlybenefittheprojectmanagementinOUrcountrybothintheoreticalandinpracticalaspect．Onthebasisofsummarizingthepriorresearchresults，thisarticleisguidedbytheearned

6、valuemanagementandtheriskmanagement，andappliesthesystemsengineeringmethodstoanalyzetheindicessystemandtheintegratedfactorsoftheearnedvaluemanagement．Tocovertheshort·comingsofthecurrentearnedvaluemanagement，thepaperextendstheintegrationfactors，establishesthequali

7、tyearnedvaluemodel，andformstheintegrationmanagementofthreefactors：thequality,thecostandtheprogress．Byanalyzingtheriskfactorsoftheprojectandcombiningitsrealriskdegree，thepaperforecaststhedeviationsofthequalityearnedvalue，andoptimizes-thedeviationsoftheprojectwith

8、particleswarmoptimization．Also，theresearchachievesthegoalofearlywarningforaproject，whichenablesittomeetthedemandsoftherealengineeringconstruction．Theinnovationsofthep