李 新 薛振寧 黃 健
(1.江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學院,江蘇 徐州 221116;(2.徐州市水利工程建設管理中心,江蘇 徐州 221000;3.徐州市水利工程建設有限公司,江蘇 徐州 221006)
綠色施工是可持續(xù)發(fā)展思想在綠色理念中的一種體現(xiàn)[1],早在20世紀30年代,巴克敏斯特·富勒就首先提出“少費而多用”思想[2],即通過合理設計與利用,實現(xiàn)資源效用的最大化。據(jù)統(tǒng)計,建筑活動使用了人類使用自然資源總量的40%,能源總量的40%,而造成的建筑垃圾也占人類產(chǎn)生垃圾總量的40%[3]。在可持續(xù)發(fā)展的大背景下,綠色施工必然會成為工程行業(yè)的發(fā)展方向。
在綠色施工優(yōu)化方面,王宇靜等[4]建立了綠色施工多目標均衡優(yōu)化模型,并采用先進仿生算法——微粒群算法(PSO)對模型進行求解;劉玲等[5]通過采用多屬性效用函數(shù)理論對綠色建筑的工期、成本和質(zhì)量進行分析,建立了多目標的綜合優(yōu)化模型;朱慧娟[6]將改進的粒子群算法運用到一個具體實例,求出了進度、成本、質(zhì)量和環(huán)保的最優(yōu)狀態(tài)。
隨著我國城鎮(zhèn)化進程的加快和經(jīng)濟的飛速發(fā)展,中小河流開始出現(xiàn)水環(huán)境污染、水質(zhì)惡化等問題。為滿足人們?nèi)找嬖鲩L的環(huán)境需求,打造生態(tài)宜居城市,綠色理念也相應地引入到中小河流水環(huán)境治理中,但基于該理念的綠色施工研究還比較少,對綠色施工的智能優(yōu)化也不夠完善。
所謂綠色施工多目標管理,即是通過開展綠色施工優(yōu)化研究,將先進的決策模型引入現(xiàn)代建造技術(shù),以便優(yōu)化施工安排及資源投入,保證施工進度,為工程建設提供更加科學合理的解決方案。在常規(guī)的費用、質(zhì)量、工期的基礎上加入綠色施工指標,將環(huán)保因素納入施工主要控制目標中,并與費用、質(zhì)量、工期等構(gòu)成多目標控制系統(tǒng)。在均衡項目的進度、費用、質(zhì)量和環(huán)保這四個目標之間關(guān)系的同時,確定最優(yōu)目標,為企業(yè)決策提供依據(jù)。綠色施工與常規(guī)施工管理目標的對比見圖1。
圖1 管理目標對比
在綠色施工管理中,質(zhì)量、工期、費用、環(huán)保四個方面存在一定的內(nèi)在聯(lián)系,可以表示為線型關(guān)系[7-9]。由于水環(huán)境治理項目涉及的因素較多,采用線型關(guān)系存在一定的不足,本文結(jié)合工程特點,構(gòu)建項目工期、質(zhì)量、綠色施工水平與費用的二次函數(shù)關(guān)系。
工程建設項目的費用,一般由直接費和間接費組成。直接費包括人工費、材料費、機械臺班費、措施費等。間接費指無法直接計入工程成本,但為進行工程施工所發(fā)生的費用,包括管理人員工資、資產(chǎn)使用費、保險費等。在水環(huán)境治理項目中,要壓縮工期則必須有更多的人員、機械、設備等的投入,從而導致直接費的增加;反之,相應的資源投入減少,則會導致工期的延長以及費用的減少;間接費一般隨工期的增加而增長。對于一個特定的項目,費用一般隨著工期的延長先下降后上升[10]。綜合考慮直接費與間接費之后,可以得到工期與費用之間的函數(shù)關(guān)系:
(1)
成本變化率a(i)可由下式計算得到
(2)
在水環(huán)境治理中,為保持正常的質(zhì)量水平,必須維持一定的時間投入,當投入的時間增加時,質(zhì)量會有一定幅度的提升,但當質(zhì)量水平達到一定程度后,工期增加對質(zhì)量提高的影響便越來越弱,質(zhì)量與工期的關(guān)系可表達為
(3)
由于綠色施工是一個動態(tài)的過程,需要對環(huán)保、節(jié)能等進行持續(xù)投入,還需要對既有施工造成的非綠色因素進行治理,均需有一定的時間投入,綠色施工水平會隨著投入時間的增加而提高;反之,壓縮工期則會導致綠色施工技術(shù)不能得到有效應用,甚至會以犧牲環(huán)境為代價進行趕工。綠色施工水平與費用的函數(shù)關(guān)系可以表示為
(4)
為了對綠色施工進行優(yōu)化,需要對質(zhì)量Q、進度T、費用C、綠色施工水平E四個指標進行統(tǒng)一分析,但由于在優(yōu)化模型中,四個指標的單位不一致,需要對其進行歸一化處理,構(gòu)建的函數(shù)為
u=u(T,C,Q,E)
(5)
若偏好關(guān)系>,~,<滿足
(6)
則將函數(shù)u=u(T,C,Q,E)稱為多屬性效用函數(shù)。由多屬性效用函數(shù)分解定理,可得
u(T,C,Q,E)=kTu(T)+kCu(C)+kQu(Q)+kEu(E)
(7)
kT,kC,kQ,kE≥0
(8)
kT+kC+kQ+kE=1
(9)
式中:u(T)、u(C)、u(Q)、u(E)分別為工期T、費用C、質(zhì)量Q、綠色施工水平E的單變量效用函數(shù);kT、kC、kQ、kE分別為各單變量效用函數(shù)的權(quán)重,各權(quán)重的取值一般由專家根據(jù)經(jīng)驗及偏好打分確定。
約束條件是多目標優(yōu)化模型的主要構(gòu)成因素之一,多屬性效用函數(shù)的約束條件由各單項工作在網(wǎng)絡計劃中的邏輯關(guān)系,即工期、質(zhì)量、綠色施工水平、費用相互關(guān)系,以及各變量的域值確定??傻霉て凇①M用、質(zhì)量、綠色施工水平等四個指標的效用函數(shù)分別為
u(T)=a+b(T-Tmin)2
(10)
u(C)=c+d(C-Cmin)2
(11)
u(Q)=e+f(Q-Qmin)2
(12)
u(E)=g+h(E-Emin)2
(13)
式中:a、b、c、d、e、f、g、h可由工期T、費用C、質(zhì)量Q、綠色施工水平E的上下限求得。
考慮各指標的權(quán)重系數(shù)kT、kC、kQ、kE,將工期、質(zhì)量、綠色施工水平、費用四個指標分別對應的效用模型,代入多屬性效用模型中,可得水環(huán)境治理項目優(yōu)化模型的目標函數(shù)為
(14)
s.t.
Tmin≤T≤Tmax
(15)
Cmin≤C≤Cmax
(16)
Qmin≤Q≤Qmax
(17)
Emin≤E≤Emax
(18)
遺傳算法[11-12](Genetic Algorithm,GA)是一種借鑒基因遺傳機理來模擬群體自然進化過程的隨機搜索最優(yōu)解的進化算法。遺傳算法已被人們廣泛應用于組合優(yōu)化、機器學習、信號處理、自適應控制等領域。
遺傳算法的基本原理是用某種編碼表示問題的潛在解集,并產(chǎn)生初始種群,種群中的個數(shù)代表染色體的數(shù)量,通過不斷淘汰劣質(zhì)染色體,逐步使種群進化到包含近似最優(yōu)解的狀態(tài)[13]。
在遺傳算法優(yōu)化求解的過程中,采用數(shù)字編碼的方式,輸入項目的質(zhì)量、工期、費用、綠色施工水平等數(shù)據(jù),染色體對應的基因位代表工序號,該項工序?qū)嶋H持續(xù)時間代表各染色體對應的基因值,初始種群個體的基因值通過隨機方式在定義區(qū)間內(nèi)產(chǎn)生。各工序的費用、質(zhì)量、綠色施工水平可由式(1)、(3)、(4)計算得出。
適應度函數(shù)用來表征種群中每個個體對其生存環(huán)境的適應能力,直接決定著群體的進化行為。在遺傳算法中適應度值規(guī)定為非負,并且在任何情況下總是希望越大越好[14]。遺傳算子包括交叉和變異,pc為交叉概率,pm為變異概率,交叉概率介于0.6~1.0之間,變異概率介于0.001~0.1之間。變異過程可以看作是在項目持續(xù)時間內(nèi)重新產(chǎn)生的一個隨機值,適應度函數(shù)由目標函數(shù)u(T,C,Q,E)的最大值確定。
徐州市奎河水環(huán)境綜合整治工程,包括生態(tài)化改造現(xiàn)有老駁岸、河道清淤、綠化景觀提升、調(diào)蓄池、沿河截污管網(wǎng)等項目,其中調(diào)蓄池為制約本項目的關(guān)鍵工程,因此選擇調(diào)蓄池開展綠色施工多目標優(yōu)化。調(diào)蓄池南北方向長79.4m,東西方向?qū)?6.4m,基坑深7.7m(局部深9.5m),包括支護、開挖、抗浮錨桿、底板、內(nèi)部結(jié)構(gòu)等工序。
對調(diào)蓄池施工工序進行分析,可得調(diào)蓄池施工進度網(wǎng)絡,見圖2。各工序內(nèi)容見表1。項目的關(guān)鍵路徑為:A→B→C→D→F→H→J→K→N→O。
圖2 施工進度網(wǎng)絡
表1 各工序代號內(nèi)容
邀請專家對各工序的施工參數(shù)進行評估,在分析項目資源投入、工程措施、材料使用等情況的基礎上,采用層次分析法,同時結(jié)合相關(guān)規(guī)范標準以及專家個人經(jīng)驗,得到關(guān)于工期、費用、質(zhì)量、綠色施工水平的相關(guān)參數(shù),見表2~表3。根據(jù)表2和表3中的數(shù)據(jù),結(jié)合工期分析,可得Tmax=381天,Tmin=326天,Cmax=3076萬元,Cmin=2650萬元,Qmax=100分,Qmin=87.6分,Emax=100分,Emin=86.4分。
表2 各工序工期、費用參數(shù)
表3 各工序質(zhì)量得分及綠色施工水平
續(xù)表
基于前述分析,將交叉概率pc設定為0.8,變異概率pm設定為0.05,遺傳種群初始規(guī)模設為500,終止遺傳運算的迭代次數(shù)設定為500,采用遺傳算法計算,迭代結(jié)果見圖3。由圖3可知,在迭代次數(shù)達到80次左右時,計算結(jié)果開始收斂,最佳適應度與平均適應度趨于一致,此時的解為最優(yōu)解,計算結(jié)果為(T,C,Q,E)=(347,2830,90.77,88.56),u(T,C,Q,E)=0.9533。從優(yōu)化結(jié)果可以看出,在滿足工程質(zhì)量、綠色施工要求的前提下,工程費用控制在了一個合理水平,工期控制在了一個較低值,項目綜合效應達到了較高水平。
圖3 計算迭代結(jié)果
優(yōu)化結(jié)果表明,對于城市水環(huán)境治理項目,采用遺傳算法可為項目決策提供有效依據(jù),在滿足綠色施工目標的前提下,實現(xiàn)工程效益的優(yōu)化。
相較于傳統(tǒng)項目的控制目標,本文引入綠色施工控制目標,將環(huán)保因素納入綠色施工管理中。由于水環(huán)境治理項目涉及的影響因素較多,采用線型關(guān)系存在一定的不足,可以采用二次函數(shù)構(gòu)建以質(zhì)量、進度、費用、環(huán)保為控制因素的綠色施工多目標優(yōu)化模型;為便于統(tǒng)一分析,可以采用多屬性效用函數(shù)對分析指標進行歸一化處理。工程應用表明,采用遺傳算法對典型項目綠色施工多目標進行優(yōu)化后,在滿足綠色施工水平及工程質(zhì)量的前提下,項目工期及費用都達到了相對較優(yōu)的水平,該方法可以為項目決策提供有效依據(jù)。