基于多种群蚁群算法的工程项目工期—成本—质量多目标优化与应用分析

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1、江苏科技大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于：（1）保密□，在年解密后适用本授权书。（2）不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日摘要摘要在社会竞争日益激烈的今天，如何实现项目的“短工期、低成本、高质量”多目标优化是一个企业急迫需要解决的问题。对于工程项目来说，这三大目标

2、是直接关系项目成败的关键因素，即完成一个项目，既要能保证必须在较短的交付期内交付，又要控制成本使其能有利可图，也必须保证项目能达到国家、行业或者业主规定的质量指标，不能偏废其一。因此，如何有效实现工期、成本、质量的综合优化，在工程项目领域里是一个非常值得研究的课题。本文在深入分析多目标优化现状的基础上，详细研究了工程项目的工期-成本-质量之间的多目标优化模型的建立与多目标优化的求解方法。通常情况下，多目标优化问题中的几个子目标是相互冲突的，所以不能像单目标问题那样能求得唯一的最优解，而只能折衷求其Pareto前沿。围绕多目标优化模型构建的问题，本文充分考

3、虑到工期、成本、质量三者之间的复杂内在关系，不盲目的假设三者之间为线性或非线性的函数关系，将三个目标分别按照其科学的计算方法表示出来。在对现有多目标优化文献研究的基础上，在构建质量模型的过程中，引进了常用于产品设计阶段的QFD方法的思想，使得在确定各项活动对项目整体质量的影响程度时更加科学。考虑实际中的工程项目的大规模计算的问题，一般求解方法难以满足要求，因此本文在基本蚁群算法的基础上，提出了改进的多种群蚁群算法进行求解。其中，各种群均代表一个子目标，各种群在寻找最优解的时候，通过路段上信息素的杂交和变异操作进行相互协调，从而寻找到Pareto最优解，实

4、现了在种群间进行协调进化的创新。为了更加深入的说明本文所提出的模型和算法能有效地应用，作者到荆州市五维公路勘察设计院进行调研，对潜江市张金镇境省道荆新线连接线工程进行实证研究，通过对该项目的数据整理及对工期-成本-质量的多目标优化应用，提出了能实现项目“短工期、低成本、高质量”的项目活动实施方案，并对现有项目管理中存在的问题提出了改善意见。关键词：工期；成本；质量；多目标优化；蚁群算法；多种群蚁群算法IAbstractAbstractIntoday'sincreasinglycompetitivesociety,howtoachievetheprojec

5、t'smulti-objectiveoptimizationofshortduration,low-costandhigh-qualityisanurgentproblemforenterprisetodealwith.Fortheproject,thesethreegoalsaredirectlyrelatedtothesuccessoftheprojectasthekeyfactors.Intheotherwords,tocompleteaproject,theenterprisemusttobeabletoguaranteetobedelivere

6、dinashortperiodofdelivery,controlcostsmakingittobeprofitable,aswellasensurethatprojecttoachievetherequiredqualityindicatorswhichcountry,theindustryortheownersordered.Noneofthesethreegoalscanbeneglected.Therefore,howtoachievethecomprehensiveoptimizationoftheduration,costandquality

7、isasubjectworthyofstudyinthefieldofproject.Thethesisbasedonthedeepanalysisofthestatusofthemulti-objectiveoptimization,statesadetailedstudyworkingonthemulti-objectiveoptimizationmodelandmethods.Inthenormalcondition,severalsub-goalsofthemulti-objectiveoptimizationproblemareconflict

8、ing.Sothatitisnotlikethesingleobjectivep