【碩士】工程項(xiàng)目多目標(biāo)綜合優(yōu)化研究

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　　【碩士】工程項(xiàng)目多目標(biāo)綜合優(yōu)化研究　　學(xué)科專業(yè)：施工工程　　授予學(xué)位：碩士　　學(xué)位授予單位：天津大學(xué)　　學(xué)位年度：2009　　由于工程項(xiàng)目本身的復(fù)雜性和多目標(biāo)性，對(duì)工程項(xiàng)目多目標(biāo)綜合優(yōu)化的研究已成為工程項(xiàng)目管理領(lǐng)域的熱點(diǎn)。　　以往針對(duì)工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的文獻(xiàn)大多是研究項(xiàng)目工期和項(xiàng)目直接成本之間的定性關(guān)系，然后建立起兩者的定量?jī)?yōu)化模型，利用傳統(tǒng)的目標(biāo)優(yōu)化方法對(duì)建立的模型進(jìn)行求解。近些年也有文獻(xiàn)，將工程質(zhì)量目標(biāo)加入目標(biāo)模型，建立了以工期一成本一質(zhì)量三大目標(biāo)為基礎(chǔ)的優(yōu)化模型。但是大多沒(méi)有考慮到項(xiàng)目中工程環(huán)境和安全這些很重要的目標(biāo)，此外，利用傳統(tǒng)的目標(biāo)優(yōu)化方法對(duì)多目標(biāo)函數(shù)模型進(jìn)行優(yōu)化不僅操作復(fù)雜，而且解法本身對(duì)優(yōu)化函數(shù)有很多要求，解法適用范圍相對(duì)較小。本文首先在基本理論層面上介紹了微粒群優(yōu)化算法的開(kāi)發(fā)發(fā)明、發(fā)展和改進(jìn)，然后利用與遺傳算法中的交叉、變異思想以及免疫算法中的記憶、選擇思想對(duì)微粒群算法進(jìn)行改進(jìn)，形成基于遺傳免疫的微粒群算法；然后對(duì)工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究，在工程項(xiàng)目的質(zhì)量一工期一成本優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上，將工程環(huán)境目標(biāo)進(jìn)行定量化處理，提出了工程項(xiàng)目管理的多目標(biāo)綜合優(yōu)化模型。最后，本文在實(shí)例的基礎(chǔ)上，將遺傳免疫微粒群優(yōu)化算法應(yīng)用于工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，驗(yàn)證了本文提出的遺傳免疫微粒群優(yōu)化算法在工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中的實(shí)用性和有效性?！　?

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