基于微粒群算法的工程项目质量,费用和工期综合优化

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1、第39卷第10期土木工程学报Vol.39No.102006年10月CHINACIVILENGINEERINGJOURNALOct.2006基于微粒群算法的工程项目质量、费用和工期综合优化刘晓峰陈通张连营（天津大学，天津300072）摘要：进度、费用和质量称为工程项目的三大控制目标，三者之间相互依存、相互影响。工程项目控制的理想状态是同时实现合理的工期、较低的费用和较高的质量。微粒群算法(PSO)是新近出现的一种仿生算法，具有简单容易实现，而且随机搜索的优点，使得搜索不易陷于局部最优。将该算法引入工程项目优化领域，研究工程项目的质量、费用和工期的综合优化问题。系

2、统介绍微粒群算法原理、流程以及算法的改进发展，研究工程项目质量、费用和工期的优化，并建立质量、费用和工期的多目标综合优化模型，介绍应用微粒群算法编码解决工程项目多目标优化的方法步骤。最后，通过一个应用实例，计算表明微粒群算法可以准确快速地解决工程项目多目标优化问题。关键词：微粒群算法；工程项目优化；质量量化中图分类号：TU721文献标识码：A文章编号：1000-131X（2006）10-0122-05ApplicationofPSOtomultiple-objectiveprojectoptimizationLiuXiaofengChenTongZhangLi

3、anying(SchoolofManagement,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Time,costandquality,withmutualinfluence,arethethreemajorcontrolitemsforprojectmanagement.Thebestsolutionforaprojectistoachievehighqualitywithlowcostinapropertimelimit.TheParticleSwarmOptimization(PSO)isanevolut

4、ionarycomputationalmethod,whichmaybeconvenientlyemployedtoexecuterandomandglobalsearch.TheParticleSwarmOptimization(PSO)methodisemployedtoconductmultiple-objectiveprojectoptimization.Afterintroducingthebasictheoryofthealgorithms,anoptimizationmodelisformulatedtooptimizethequality,co

5、standtimeofprojects.ThenumericalexampleindicatesthatPSOcanaccuratelyandefficientlysolvemultiple-objectiveprojectoptimizationproblems.Keywords:ParticleSwarmOptimization(PSO)；projectoptimization；qualityquantificationE-mail:lxf800703@163.com而，现代的工程项目不但考虑工期、费用和资源均衡引言目标的优化，还要综合考虑工程质量、风险、

6、安全等诸多因素，有时甚至要考虑在资源均衡、安全、风险工程项目管理是为使项目实现所要求的质量、所约束下的工程质量、费用、工期的多目标优化。网络规定的时限、所批准的费用预算而进行的全过程、全计划技术在解决工程项目的多目标优化问题时，需要方位的规划、组织、控制与协调。在工程项目管理过庞杂的工作量，而且多个目标的权衡等问题的解决也程中，为了实现工程项目的经济效益和社会效益，通是不尽如人意。常研究如何在工程项目预算限度内实现工程项目的质许多专家希望引入最优化技术来研究工程项目多量要求和工期要求。目标优化问题。文献［1-2］将遗传算法引入工程项目众所周知，网络计划技术是解

7、决工程项目优化问优化问题，将工程项目优化变量编码，通过选择、变题的基本方法。通过网络计划可以对费用、工期进行异、杂交等操作，实现工程项目多目标优化。文献优化。不可否认，网络计划技术在解决工程费用、工［3］则采用动态规划(DP)法引入工程项目优化问题，期、资源等单目标优化方面，带来了极大方便。然应用DP法进行工期优化。文献［4］则应用模糊数学和遗传算法来解决工程项目资源均衡优化问题。作者简介：刘晓峰，博士研究生收稿日期：2005-10-26网络计划中引用了优化技术后，工程项目多目标第39卷第10期刘晓峰等·基于微粒群算法的工程项目质量、费用和工期综合优化·123

8、·优化的求解简便性都得到不同程度的提高