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基于遗传免疫微粒群算法的工程项目多目标综合优化研究

作　者: 朱洪程
导　师: 张连营
学　校: 天津大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 工程项目 多目标优化模型 遗传免疫微粒群算法 交互式方法
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 113次
引　用: 1次
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内容摘要


工程项目多目标综合优化是工程项目管理领域的研究热点之一。以往针对工程项目多目标优化问题的文献大多是研究项目工期和项目直接成本之间的定性关系。近些年也有文献将工程质量目标加入目标模型,建立了以工期—成本—质量三大目标为基础的定量优化模型。但是至今很少有文献在建立工程目标模型时考虑到环境影响控制和安全管理这些很重要的目标。此外,传统的目标优化算法对优化函数有很多要求,解法适用范围较小,不适宜作为对多目标函数模型进行优化的通用算法。本文首先对微粒群算法、遗传算法和免疫算法进行了简要介绍,在此基础上通过将遗传和免疫算法中的交叉变异、记忆选择等思想引入微粒群算法,得到了改进的混合算法——遗传免疫微粒群算法,大大提高了原算法逃逸局部最优的能力。接下来,本文将交互式方法与遗传免疫微粒群算法结合,得到更适合求解工程多目标优化问题的交互式遗传免疫微粒群算法,这种方法使得定量决策信息和定性偏好信息都能够进入多目标优化和决策系统,安全管理等不易量化的目标也能得到考虑,工程管理目标得到更全面的优化。随后,文章用定性和定量分析相结合的手段分析了工程工期与成本、质量之间的关系,并对工程与环境影响的关系进行了定量化处理,建立了工程项目工期—成本—质量—环境多目标综合优化模型。最后,本文为一个实际工程项目建立了多目标优化模型,利用交互式遗传免疫微粒群算法对模型进行求解,优化结果实现了工程质量—成本—工期—环境—安全目标的均衡最优,从而验证了本文提出的交互式遗传免疫微粒群优化算法在工程项目多目标优化问题中的实用性和有效性。

全文目录


中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-17
  1.1 工程项目多目标优化的背景和意义  7-8
  1.2 工程项目多目标优化问题的发展现状  8-13
  1.3 课题要解决的问题  13-14
  1.4 论文研究框架  14-15
  1.5 论文的主要创新点  15-17
第二章 遗传免疫微粒群算法  17-36
  2.1 微粒群算法简介  17-22
    2.1.1 最初版本的微粒群算法简介  17-18
    2.1.2 标准微粒群算法流程  18-19
    2.1.3 标准微粒群算法的参数分析  19-20
    2.1.4 加入惯性权重的微粒群算法  20-21
    2.1.5 带收缩因子的微粒群算法  21-22
  2.2 遗传免疫微粒群算法  22-32
    2.2.1 遗传算法简介  22-25
    2.2.2 免疫算法简介  25-27
    2.2.3 遗传免疫微粒群算法的基本思想  27-29
    2.2.4 遗传免疫微粒群算法对遗传算法和免疫算法的改进  29-31
    2.2.5 遗传免疫微粒群算法设计  31-32
  2.3 遗传免疫微粒群算法测试  32-36
第三章 交互式多目标优化方法  36-44
  3.1 多目标优化的基本理论  36-37
  3.2 按照优化过程和决策过程的先后顺序对多目标优化方法的分类与比较  37-39
  3.3 构造交互式多目标优化算法的意义与可行性  39-41
  3.4 交互式多目标微粒群算法设计  41-42
  3.5 交互式遗传免疫微粒群多目标优化算法设计  42-44
第四章 工程项目多目标优化研究  44-61
  4.1 求解多目标优化问题的传统方法  44-47
    4.1.1 加权方法  44-45
    4.1.2 约束方法  45
    4.1.3 分层序列法  45-46
    4.1.4 功效系数法  46-47
  4.2 工程项目多目标优化概述  47-48
  4.3 工程项目多目标综合优化模型  48-61
    4.3.1 工程工期—成本关系模型  49-52
    4.3.2 工程工期－质量关系模型  52-54
    4.3.3 工程工期—环境影响关系模型  54-59
    4.3.4 工程项目多目标综合优化模型  59-61
第五章 案例应用  61-69
  5.1 案例工程的概况  61-62
  5.2 模型的建立及相关参数的求解  62-64
  5.3 遗传免疫PSO求解过程  64-66
  5.4 求解结果和相关分析  66-69
第六章 总结及展望  69-71
参考文献  71-78
发表论文和参加科研情况说明  78-79
致谢  79

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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