發(fā)布時(shí)間：2020-11-19 05:10

　　 施工項(xiàng)目的資源配置是整個(gè)施工項(xiàng)目組織和管理的核心,資源配置是否合理關(guān)系到施工項(xiàng)目實(shí)施的效率和成敗。因此探索施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置理論,并用它指導(dǎo)具體工程實(shí)際的資源配置模型的建立和資源配置方法的設(shè)計(jì),已成為工程建設(shè)領(lǐng)域迫切需要解決的重要課題。 本文根據(jù)技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的生產(chǎn)要素六元理論,重新詮釋了項(xiàng)目施工生產(chǎn)過程中資源優(yōu)化配置問題,建立了施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置基本原理。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置模型,并結(jié)合蟻群算法提出了施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置方法。結(jié)合PSPLIB測(cè)試問題集對(duì)所提出的方法進(jìn)行了廣泛的計(jì)算實(shí)驗(yàn),并分析了各參數(shù)對(duì)方法性能和資源優(yōu)化配置的影響。論文取得了以下創(chuàng)新: 1、提出基于生產(chǎn)要素六元理論的施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置理論。這個(gè)理論包括:系統(tǒng)完整地界定了施工生產(chǎn)過程中的資源概念,即包括人力、資產(chǎn)力、物力、自然力、運(yùn)力和時(shí)力六類資源,并討論了這些資源的特點(diǎn),即施工項(xiàng)目資源的六力原理;應(yīng)用生產(chǎn)要素六元理論定義了施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置,即施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置是指在邏輯關(guān)系和資源約束下,通過對(duì)施工生產(chǎn)過程中的六類資源進(jìn)行合理的配置,使項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效率指標(biāo)最大化的過程;提出以經(jīng)濟(jì)效率指標(biāo)為目標(biāo)的施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 2、建立基于生產(chǎn)要素六元理論的施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型。這個(gè)模型以施工項(xiàng)目的資源配置模式為決策變量,以經(jīng)濟(jì)效率指標(biāo)作為優(yōu)化目標(biāo)。同時(shí)這個(gè)模型還定義了施工項(xiàng)目的資源配置模式,即由工序?qū)嵤┠Ｊ浇M合和進(jìn)度計(jì)劃構(gòu)成的二元組,從而將六類資源的配置分解為兩個(gè)階段進(jìn)行,即首先進(jìn)行除時(shí)力資源以外的其他資源的配置,確定工序?qū)嵤┠Ｊ浇M合;再進(jìn)行時(shí)力資源的配置,確定進(jìn)度計(jì)劃。由此奠定了施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置問題的求解基礎(chǔ)。 3、提出了基于蟻群算法的施工項(xiàng)目資源優(yōu)化配置方法。這個(gè)方法以三維可行解決策空間搜索為基本搜索思路,采用雙向方法產(chǎn)生資源配置順序和進(jìn)度計(jì)劃,采用分枝定界程序確定工序?qū)嵤┠Ｊ浇M合,并設(shè)計(jì)了一個(gè)局部?jī)?yōu)化程序?qū)Ξa(chǎn)生的可行進(jìn)度進(jìn)行局部?jī)?yōu)化,同時(shí)利用蟻群算法為可行解的搜索提供搜索概率和搜索方法。計(jì)算實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明其對(duì)于不可更新資源約束強(qiáng)度不太小的項(xiàng)目,可以在合理的計(jì)算時(shí)間內(nèi)得到令人滿意的結(jié)果。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2008
【中圖分類】：F224;F284
【部分圖文】：

上均處于明顯的優(yōu)勢(shì)。對(duì)計(jì)算實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行分層分析，可以進(jìn)一步揭示問題特征參數(shù)對(duì)于算法求解有效性的影響。表4.4、表4.5和圖4.1是將計(jì)算實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按照網(wǎng)絡(luò)中包含的工序數(shù)進(jìn)行分層得到的對(duì)比結(jié)果。由這些對(duì)比結(jié)果可知，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中包含的工序數(shù)增加時(shí)平均最優(yōu)解的改進(jìn)率逐漸提高，而求解的CPU時(shí)間縮短率則相應(yīng)下降。這主要是由于當(dāng)工序數(shù)增加時(shí)，問題存在的可行解空間也將隨之增大，因此算法需要的計(jì)算時(shí)間也相應(yīng)隨之增加。此外當(dāng)工序數(shù)較小時(shí)，RAND一 5000隨機(jī)產(chǎn)生的5000個(gè)可行解可能覆蓋可行解空間的大部分，因此用RAND一 5000找到較好解的可能性也相應(yīng)較大，而當(dāng)工序數(shù)變大時(shí)一，RAND一5000產(chǎn)生的可行解占到可行解空間的比例相應(yīng)減少，找到較好解的可能性相應(yīng)減少，而本文提出的基于蟻群算法的資源優(yōu)化配置方法是按照一定的全局最優(yōu)搜索策略搜索可行解

平平均cPu時(shí)間縮短率 率 89.792%%%89.351%%%88.780%%%89.537%%%91783%%%88.250%%%89.440%%%89.014%%%表4.8顯示了在不同工序數(shù)及各種資源強(qiáng)度下計(jì)算實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比情況。算法性能與工序數(shù)和資源強(qiáng)度之間的關(guān)系可以從圖4.2~圖4.5中直觀地看到。在相同資源強(qiáng)度下，隨著工序數(shù)的增加，平均最優(yōu)解的改進(jìn)率隨之增加，平均求解CPU時(shí)間縮短率隨之減少，其原因己在前文中加以解釋。在相同的工序數(shù)下，隨著可更新資源強(qiáng)度的增加，平均最優(yōu)解的改進(jìn)率基本呈增加趨勢(shì)，平均求解CPU時(shí)間縮短率基本呈減少趨勢(shì)，但增加或減少的幅度遠(yuǎn)小于隨著工序數(shù)增加或減少的幅度，說明影響最優(yōu)解改進(jìn)率和求解CPU時(shí)間縮短率的主要因素是工序數(shù)。在相同工序數(shù)下，隨著不可更新資源強(qiáng)度的增加，平均最優(yōu)解的改進(jìn)率基本呈增加趨勢(shì)，求解CPU時(shí)間縮短率基本呈減少趨勢(shì)。這主要是由于隨著不可更新資源約束的放松

4.3不同工序數(shù)和不同不可更新資源資源強(qiáng)度下平均最優(yōu)解改進(jìn)率柱狀圖.3Distributionof加ProvingrateofoPt恤alsolutionaceordingtothenumberaetivitiesandnonrenewable一resoureestrength
【引證文獻(xiàn)】

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2 張書芹;;淺談施工企業(yè)項(xiàng)目成本控制[J];現(xiàn)代商業(yè);2010年12期

3 董艷斌;;鐵路項(xiàng)目施工過程中的“日清月結(jié)”[J];China's Foreign Trade;2012年12期

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本文編號(hào)：2889747