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        工程量清單計(jì)價(jià)模式下施工招投標(biāo)優(yōu)化研究

        2023-12-25 12:38:32徐景新
        建筑與預(yù)算 2023年11期
        關(guān)鍵詞:施工

        徐景新

        (山東通元工程造價(jià)咨詢事務(wù)所有限公司,山東 煙臺 264000)

        與傳統(tǒng)的定額計(jì)價(jià)管理模式不同,工程量清單計(jì)價(jià)模式是一種能夠反映市場的價(jià)格機(jī)制的工程造價(jià)管理方式,對于工程招投標(biāo)而言具有重要的意義,促進(jìn)了工程建設(shè)中公開、公平和公正的競爭環(huán)境形成,有利于規(guī)范建筑工程的經(jīng)濟(jì)秩序[1]。因此,研究工程量清單計(jì)價(jià)模式下施工招投標(biāo)的報(bào)價(jià)決策對于競標(biāo)企業(yè)而言,具有提高中標(biāo)概率、優(yōu)先占領(lǐng)市場、取得競爭優(yōu)勢和保持持久良性發(fā)展的重要意義[2]。

        1 工程概況

        山東省煙臺市某安置房小區(qū)項(xiàng)目位于市區(qū)南部2021-DK-NXJ-K11 地塊。本項(xiàng)目總用地面積61 627.8 m2,其中0219-01 地塊用地面積55 311.5 m2,建筑密度不大于25%,容積率不大于2.9,綠地率不小于35%,控制高度為100m。0291-02 地塊用地面積6 316.3 m2,建筑密度不大于35%,容積率不大于1.2,綠地率不小于30%,控制高度為20 m。建設(shè)內(nèi)容由10 棟住宅建筑及地下車庫組成,其中:4 棟28 層,3 棟18 層,2 棟17 層,1 棟17+1 層,總戶數(shù)1 429 戶;地上建筑面積160 150 m2,地下建筑面積40 563 m2,總建筑面積200 713 m2;建筑密度14.7%, 容積率2.9, 綠地率36.5%,停車位1278 個(gè)。兩棟6 層商業(yè)樓,地下一層停車場,總建筑面積6 307 m2。建筑密度35%,容積率1.2,綠地率20%,停車位76 個(gè)。

        2 徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿人腦神經(jīng)元信息傳遞的一種學(xué)習(xí)算法,能夠?qū)崿F(xiàn)對輸入信息做出連續(xù)或間斷的學(xué)習(xí)響應(yīng),經(jīng)過訓(xùn)練后可以對新的輸入信息進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)重處理,并輸出相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果或逼近值。在施工招投標(biāo)報(bào)價(jià)中,可以應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近功能,對各種不確定的影響因素進(jìn)行權(quán)重處理,達(dá)到高效和精確施工招投標(biāo)報(bào)價(jià)的目的[3]。

        徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在普通人工神經(jīng)網(wǎng)路的基礎(chǔ)上發(fā)展出的一種新計(jì)算方法,它將多變量插值的徑向基函數(shù)植入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層運(yùn)算函數(shù)中,將輸入矢量非線性映射到隱藏層空間,因此它具備了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重處理的優(yōu)點(diǎn),不僅可以對任意連續(xù)函數(shù)實(shí)現(xiàn)全局逼近,也可以對任意連續(xù)函數(shù)實(shí)現(xiàn)任意精度的局部逼近。徑向基函數(shù)人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算結(jié)構(gòu)可以分為3 層,分別為輸入層、隱藏層(可以為1 層也可以為多層)和輸出層,如圖1 所示[4]。

        圖1 徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算結(jié)構(gòu)

        在徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本確定時(shí),為提高網(wǎng)路的學(xué)習(xí)速度,需對網(wǎng)絡(luò)中的隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)、徑向基函數(shù)數(shù)據(jù)中心以及擴(kuò)展常數(shù)進(jìn)行確定,如果徑向基函數(shù)為各項(xiàng)同性的高斯函數(shù)時(shí),可以確定半徑為t的徑向基函數(shù)中心如公式(1)所示[5]。

        式中,dmax 為樣本與徑向基函數(shù)中心的最大距離;G為高斯函數(shù);x為樣本;t為徑向基函數(shù)的半徑;m為中心數(shù)目。

        當(dāng)訓(xùn)練樣本輸入徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)路模型中,確定其與聚類中心的距離,并按其最小距離進(jìn)行歸類,如公式(2)所示。

        式中,i(xj)為樣本與徑向基函數(shù)聚類中心的最小距離;wi(k)為聚類域。

        3 工程量清單計(jì)價(jià)模式下基于徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的施工招投標(biāo)報(bào)價(jià)決策

        在工程量清單計(jì)價(jià)模式下,研究基于徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的施工招投標(biāo)報(bào)價(jià),需要對施工招投標(biāo)報(bào)價(jià)的影響因素進(jìn)行指標(biāo)確定,主要分為3 個(gè)層級。第1 層級為影響因素指標(biāo),第2 層級為5 個(gè)影響因素,分別為項(xiàng)目因素A1、社會因素A2、業(yè)主因素A3、自身因素A4 和對手因素A5;第3 層級為影響因素下的量化指標(biāo),如圖2 所示,共有18 個(gè)量化指標(biāo),指標(biāo)編號為B1~B18。施工招投標(biāo)報(bào)價(jià)決策影響因素體系。

        圖2 施工招投標(biāo)報(bào)價(jià)決策影響因素體系

        項(xiàng)目因素A1 中:工程復(fù)雜性指標(biāo)B1 反映了工程結(jié)構(gòu)、施工方法的復(fù)雜程度,對B1 指標(biāo)的量化,可以考慮復(fù)雜的工程項(xiàng)目B1=1.0,較復(fù)雜的工程項(xiàng)目B1=0.7,一般的工程項(xiàng)目B1=0.3,較易的工程項(xiàng)目B1=0;工程規(guī)模B2 一般以工程項(xiàng)目的建筑面積為量化指標(biāo);合同條件B3 指標(biāo)主要基于合同的簽訂是否對投標(biāo)方有利,可以考慮有利條件時(shí)B3=1.0,一般條件時(shí)B3=0.5,不利條件時(shí)B3=0;工期要求B4 主要針對工期要求與正常工期相比的差異情況,非常緊的工程項(xiàng)目B4=1.0,比較緊的工程項(xiàng)目B4=0.5,正常工期的項(xiàng)目B4=0;施工環(huán)境B5 的指標(biāo)主要根據(jù)施工現(xiàn)場的優(yōu)劣進(jìn)行量化,當(dāng)施工現(xiàn)場條件好時(shí)B5=1.0,當(dāng)施工現(xiàn)場條件差時(shí)B5=0。

        社會因素A2 中:材料設(shè)備人員的可得性B6 主要反映了獲得材料、設(shè)備、人員勞動力的難易程度,當(dāng)獲取容易時(shí)B6=1.0,獲得較容易時(shí)B6=0.5,獲取困難時(shí)B6=0;基礎(chǔ)設(shè)施B7 的量化指標(biāo)是由工程所在地基礎(chǔ)設(shè)施的完備程度確定,當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施完備時(shí)B7=1.0,當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施基本完備時(shí)B7=0.5,當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施不完備時(shí)B7=0;政策環(huán)境B8 與當(dāng)?shù)卣呤欠裼欣诠こ添?xiàng)目開展有關(guān),當(dāng)政策有利時(shí)B8=1.0,當(dāng)政策一般時(shí)B8=0.5,當(dāng)政策不利時(shí)B8=0;市場前景B9 反映了工程對后續(xù)市場開拓的影響,當(dāng)后續(xù)市場開拓好時(shí)B9=1.0,當(dāng)后續(xù)開拓一般時(shí)B9=0.5,當(dāng)后續(xù)市場開拓差時(shí)B9=0。

        業(yè)主因素A3 中:管理能力B10 為業(yè)主方的管理能力,當(dāng)業(yè)主方管理能力強(qiáng)時(shí)B10=1.0,業(yè)主方管理能力一般時(shí)B10=0.5,業(yè)主方管理能力差時(shí)B10=0;業(yè)主信譽(yù)B11 反映了業(yè)主在經(jīng)濟(jì)活動中的信譽(yù)情況,當(dāng)業(yè)主信譽(yù)好時(shí)B11=1.0,當(dāng)業(yè)主信譽(yù)一般時(shí)B11=0.5,當(dāng)業(yè)主信譽(yù)不好時(shí)B11=0;資金力量B12 的量化主要依據(jù)業(yè)主的資金實(shí)力和融資能力,但資金實(shí)力和融資能力強(qiáng)時(shí)B12=1.0,當(dāng)資金實(shí)力和融資能力中等時(shí)B12=0.5,當(dāng)資金實(shí)力和融資能力弱時(shí)B12=0;招標(biāo)規(guī)范性B13 主要反映招標(biāo)、評標(biāo)和決標(biāo)的規(guī)范性,當(dāng)程序規(guī)范時(shí)B13=1.0,程序不規(guī)范時(shí)B13=0。

        自身因素A4 中:類似工程經(jīng)驗(yàn)B14 的量化指標(biāo)根據(jù)施工方在類似工程中的施工經(jīng)驗(yàn)豐富程度,當(dāng)施工經(jīng)驗(yàn)豐富時(shí)B14=1.0,施工經(jīng)驗(yàn)一般時(shí)B14=0.5,施工經(jīng)驗(yàn)不足時(shí)B14=0;施工能力B15 反映了施工單位現(xiàn)有施工能力是否滿足新項(xiàng)目要求,當(dāng)其施工能力充沛時(shí)B15=1.0,施工能力滿足時(shí)B15=0.5,施工能力不足時(shí)B15=0;任務(wù)飽滿度B16 的量化主要依據(jù)施工方現(xiàn)有及確定將承攬的施工任務(wù)是否飽滿,當(dāng)施工任務(wù)飽滿時(shí)B16=1.0,施工任務(wù)不足時(shí)B16=0.5,當(dāng)施工任務(wù)缺乏時(shí)B16=0。

        對手因素A5 中:競爭對手?jǐn)?shù)量B17 主要根據(jù)參與此次投標(biāo)的競爭對手的數(shù)目,上限為B17=20,下限為B17=2.0;相對實(shí)力B18 的量化主要根據(jù)競爭對手實(shí)力與本地企業(yè)相對比的情況,當(dāng)實(shí)力強(qiáng)時(shí)B18=1.0,實(shí)力中等時(shí)B18=0.5,實(shí)力弱時(shí)B18=0。

        為研究本項(xiàng)目在工程量清單計(jì)價(jià)模式下的施工招投標(biāo)報(bào)價(jià),采用徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對20 家投標(biāo)單位的報(bào)價(jià)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),每家施工單位的報(bào)價(jià)組成如表1 所示,每個(gè)報(bào)價(jià)中均含B1~B18 的指標(biāo)參數(shù),經(jīng)過徑向基函數(shù)人工神經(jīng)模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)后輸出各投標(biāo)單位的報(bào)價(jià)得分值,以確定最優(yōu)的招投標(biāo)報(bào)價(jià)方案。

        表1 煙臺市某安置房小區(qū)項(xiàng)目投標(biāo)報(bào)價(jià)

        經(jīng)過徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理后,20家投標(biāo)單位的報(bào)價(jià)得分排序如表2所示。

        表2 基于徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的投標(biāo)報(bào)價(jià)排序

        從表2 中可以看出,經(jīng)過徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理后,20 家投標(biāo)單位的報(bào)價(jià)得分介于55.18~57.19,表明各單位的報(bào)價(jià)差距不大,按照計(jì)算總分最高的原則確定中標(biāo)單位,可以推薦前三家單位分別為第8 投標(biāo)報(bào)價(jià)人、第20 投標(biāo)報(bào)價(jià)人和第5 投標(biāo)報(bào)價(jià)人。

        4 結(jié)語

        基于目前工程量清單計(jì)價(jià)模式下,眾多施工企業(yè)缺乏相應(yīng)的內(nèi)部定額和招投標(biāo)報(bào)價(jià)決策理論和方法,使得企業(yè)在適應(yīng)工程量清單計(jì)價(jià)模式時(shí)存在一定困難,在競標(biāo)過程中無法得到能夠反映實(shí)際自身競爭實(shí)力、市場價(jià)格水平的報(bào)價(jià),尋求基于徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的報(bào)價(jià)計(jì)算和排序是一種有效的解決途徑。徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立的18 個(gè)量化指標(biāo)能夠有效反映項(xiàng)目因素、社會因素、業(yè)主因素、自身因素和對手因素對投標(biāo)報(bào)價(jià)的影響,且能最大程度地發(fā)揮工程量清單計(jì)價(jià)在招投標(biāo)中的市場價(jià)格作用,根據(jù)計(jì)算結(jié)果可以推選出最優(yōu)的中標(biāo)企業(yè),因此徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對工程量清單計(jì)價(jià)模式下的施工招投標(biāo)優(yōu)化就有較好的適用性。

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