工程项目绿色施工管理多目标均衡优化研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.10.003

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (10): 7-10.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.10.003

工程项目绿色施工管理多目标均衡优化研究

王宇静，李永奎

同济大学经济管理学院，上海 200092

收稿日期:2009-09-14 修回日期:2010-01-27 出版日期:2010-04-01 发布日期:2010-04-01
通讯作者: 王宇静

Study on multi-objective tradeoff optimization in green construction management of construction projects

WANG Yu-jing，LI Yong-kui

School of Economic and Management，Tongji University，Shanghai 200092，China

Received:2009-09-14 Revised:2010-01-27 Online:2010-04-01 Published:2010-04-01
Contact: WANG Yu-jing

摘要/Abstract

摘要：

与传统的工程施工不同，绿色施工将环境保护目标与进度、成本、质量一同视为工程施工中的主要控制目标。在分析了进度、成本、质量和环境保护目标之间相互制约关系的基础上，利用多属性效用函数理论和目标优化理论，建立了工程项目绿色施工管理中的多目标均衡优化模型，并采用先进优化仿生算法——微粒群算法（PSO）对模型进行求解，得到的最满意解即可作为绿色施工管理的主要控制目标。最后通过应用实例验证了模型的合理性和模型求解方法的有效性。

关键词: 绿色施工, 目标优化, 属性效用函数, 粒群算法

Abstract: Different from the traditional construction，environment protection，as well as time，cost and quality，is considered as main control objectives in green construction of construction projects.This paper presents multi-objective tradeoff optimization model using the multi-attribute utility function theory and multi-objective optimization theory based on the analysis of the relationship among time，cost，quality and environment protection.Applying the Particle Swarm Optimization（PSO） algorithms to solve the model，the most satisfied decision results can be obtained，which are used as the main control objectives in green construction management.Finally，a case study is given to verify the feasibility of the model and the effectiveness of solution method.

Key words: green construction, ulti-objective optimization, ulti-attribute utility function, article Swarm Optimization（PSO）

中图分类号:

TP18

王宇静，李永奎. 工程项目绿色施工管理多目标均衡优化研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(10): 7-10.

WANG Yu-jing，LI Yong-kui. Study on multi-objective tradeoff optimization in green construction management of construction projects[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(10): 7-10.

[1]	杨玮，吴莹莹，王婷. 子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 258-265.
[2]	李倩，蒋丽，梁昌勇. 基于模糊时间窗的多目标冷链配送优化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 255-262.
[3]	陈万芬，王宇嘉，林炜星. 异构集成代理辅助多目标粒子群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 71-80.
[4]	胡小兵，陈树念，张盈斐，谷升豪. 求解多目标路径优化问题的涟漪扩散算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 81-90.
[5]	李大海，艾志刚，王振东. 基于全组合策略的多目标阴阳对算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 110-124.
[6]	崔彩霞，毕超超，范勤勤. 基于隐马尔可夫链的自适应MODE及应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 83-94.
[7]	吴天纬，安斯光，孙崎岖，李梅，孙丽宏，申屠南瑛. 改进聚合树的高维多目标降维优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 47-53.
[8]	王利利，张琳娟，尚雪宁，高德云. 计算智能在电动车充电站规划的应用研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(2): 1-10.
[9]	涂经科，梁俊斌，蒋婵，王天舒. 大规模无环有向管网中移动物联网监测进展[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 1-11.
[10]	郭羽含，胡德甲. 基于随机森林与变邻域下降的车辆合乘求解[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(13): 243-253.
[11]	王亚东，石全，尤志锋，宋卫星. 差分准对立学习多目标蚁狮算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(13): 156-163.
[12]	董骏峰，王祥，梁昌勇. 基于个体邻域的改进NSGA-II算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(5): 166-174.
[13]	刘庆，王洋，李星，李红叶. 基因池操作遗传算法的应用层组播路由优化[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 142-150.
[14]	乐春宇，马义中，张建侠. 结合Kriging和物理规划的多目标代理优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 240-246.
[15]	严太山，文怡婷，李文彬，杨勃. 出租车合乘多目标优化方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(20): 222-226.

工程项目绿色施工管理多目标均衡优化研究

Study on multi-objective tradeoff optimization in green construction management of construction projects

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics