【摘要】建筑項目管理最核心是對進度、成本和質(zhì)量三大核心要素進行管理,它們是評價建筑項目的重要衡量標準。本文綜合分析優(yōu)化進度、成本和質(zhì)量之間的關(guān)系,采用雙指數(shù)函數(shù)和二次函數(shù)分段模擬建筑項目成本和質(zhì)量和進度之間的關(guān)系,進而構(gòu)建了建筑項目均衡優(yōu)化模型,最后運用蟻群算法求出最優(yōu)解。
【關(guān)鍵詞】進度;成本;質(zhì)量;均衡優(yōu)化模;型蟻群算法
進度管理、成本管理和質(zhì)量管理是建筑項目管理的三個基本目標,這三個目標既獨立又統(tǒng)一,存在著反饋關(guān)系,其中任何一個因素的變動都可能會對其他兩個因素產(chǎn)生影響。
本文對建筑項目建設期進度、成本和質(zhì)量三大目標進行分析提煉,提出了建筑項目模糊多模式進度-成本-質(zhì)量均衡優(yōu)化模型,同時對進度、成本和質(zhì)量三個目標進行優(yōu)化求解,所得結(jié)果與文獻進行對比分析,并驗證了模型的合理性和計算方法的有效性。
1、進度-成本-質(zhì)量均衡優(yōu)化模型
1.1 初始條件
代表簡化建筑項目模糊多模式進度-成本-質(zhì)量均衡優(yōu)化問題中的某幾項因素,對該問題提出如下假設:
(1)在建筑項目進行過程中,無其他資源約束,僅有資金約束;
(2)每一項工作有多個實施模式并且工作時間不一樣,過程所花費的成本和產(chǎn)生的質(zhì)量結(jié)果也不一樣。并且在過程中,時間、成本和質(zhì)量都是未知的。
1.2 目標函數(shù)
(1)進度函數(shù)
由于周圍環(huán)境的不確定因素,導致每一項施工工序的工作持續(xù)時間有一定的不確定性,使得結(jié)果有一定的模糊性。本文以最小化期望進度代表目標建立建筑項目進度目標函數(shù),如式(1)所示。
以上方程中:i代表某項工作;cp代表工作的關(guān)鍵路徑;k代表工作的執(zhí)行模式;K代表工作執(zhí)行模式個數(shù);xik代表0-1二元決策變量; ?代表i工作的模糊持續(xù)時間;代表i工作的模糊開始時間;約束條件代表各工作只有一種實施模式;約束條件代表i工作的期望持續(xù)時間在最大和最小時間范圍內(nèi);約束條件代表緊項目的前工作完成后才可以開始項目的緊后工作。
(2)成本函數(shù)
本文主要分析承包商建設期成本,設定建筑項目總成本是由直接成本、間接成本和懲罰獎勵成本構(gòu)成。本文以最小化期望成本代表目標建立建筑項目成本目標函數(shù),如式(2)所示。
以上方程中:代表i工作的模糊直接成本;T代表建筑項目實際進度;D代表建筑項目計劃進度;IC代表間接成本系數(shù);α代表延期懲罰系數(shù);β代表提前完工獎勵系數(shù);B代表投資預算。約束條件代表i工作的期望直接成本在最大和最小成本范圍內(nèi);約束C>B代表建筑項目總成本不能超預算成本。
(3)質(zhì)量函數(shù)
建筑項目施工質(zhì)量不但會影響建筑物的壽命和效益,更嚴重的是一旦發(fā)生問題,對國民經(jīng)濟和生命財產(chǎn)將造成不可挽回的損失。本文對工序的工作質(zhì)量做出如下假設:未開工時工作質(zhì)量代表零;工作初期,隨著資源的大量投入使用,工作質(zhì)量大幅提升;當工作持續(xù)一定時間時,質(zhì)量提高幅度慢慢降低;當工作持續(xù)時間達到臨界時間時,再延長工作時間質(zhì)量下降。
2、算法實現(xiàn)
2.1 蟻群優(yōu)化算法介紹
蟻群算法求解的思路:一只螞蟻行走的路徑代表問題的一個可行解,整個蟻群的行走路徑代表所有可行解的集合,隨著時間的積累,螞蟻會選擇距離最短的路徑,并且留下信息素,并使得以后的螞蟻在此路徑越走越多,最終所有螞蟻集中在一條路線,這條路徑是待優(yōu)化問題的最優(yōu)解。
2.2 蟻群優(yōu)化進度-成本-質(zhì)量算法的步驟
(1)初始解的產(chǎn)生
蟻群算法剛開始時,設定所有螞蟻均在始點。隨著螞蟻的行走,產(chǎn)生的每個路線就相當一種隨機方案,一條路線的完成就代表算法對項目模擬實施了一次,也對應于進度-成本優(yōu)化問題的一個可行解。
(2)利用公式(1)~(4)和公式(5)的分析和計算,代表每只螞蟻探索出的路線計算項目進度、成本和質(zhì)量方案。
(3)建立解庫
解庫的建立是為了減少不必要的計算程序,每次產(chǎn)生一個新的解后,系統(tǒng)會首先搜索解庫,如果當前解庫中此解已經(jīng)存在,則直接輸出其進度和成本目標值,如果當前解庫中暫無此解,則按照第二步的方法重復再計算。
(4)計算進度成本質(zhì)量目標綜合值
采用加權(quán)的方法將進度和成本目標轉(zhuǎn)化代表單一目標,從而產(chǎn)生進度成本質(zhì)量目標綜合值。綜合目標值比較小說明解的性能比較優(yōu),定義ACO算法的目標函數(shù)代表當前解和理想點之間的相對偏差。如下式,為當前解和理想點之間的相對偏差定義:
式中:X代表一次循環(huán)產(chǎn)生的解的序號;Zc、Zt、Zq分別代表第X個解的成本、進度、質(zhì)量目標值;r代表均布在0到1范圍之間的隨機數(shù)(避免綜合目標值出現(xiàn)零和無效值)。
(5)分析循環(huán)一次后路徑信息素殘跡的更新值
通過這種選擇方式,實際上進行多次選擇,首先產(chǎn)生一個隨機數(shù)q,q在[0,1]均勻分布,如果q小于預先設定的參數(shù)q0,則按照第一種方式進行選擇,即選擇使上式中括號內(nèi)數(shù)值最大的k值;如果大于等于預先設定的參數(shù),則按照公式(10)確定的概率進行選擇。
(9)多次往復進行(2)~(8)步驟,直至結(jié)果滿足終止條件停止。
結(jié)論:
(1)本文采用雙指數(shù)函數(shù)和二次函數(shù)分段模擬工作質(zhì)量和工作持續(xù)時間之間的關(guān)系,有效克服了傳統(tǒng)模式專家打分的主觀性,同時更加符合建筑項目施工過程的客觀實際。
(2)蟻群算法對施工項目進度、成本和質(zhì)量優(yōu)化問題的求解具有高效性和適用性。
(3)隨著工程目標管理體系的發(fā)展,除了進度、成本、質(zhì)量三大目標之外,還應考慮安全、環(huán)境等因素,只有這樣才會更符合建筑項目實際情況。
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作者簡介:
田輝陽(1991—),男,漢族,四川遂寧,助理建筑項目師,項目副經(jīng)理,本科。