基于BIM的施工进度多目标优化方法.pdf
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1、中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期:2023 年 12 月 22 日 作者简介:代笠(1985),男,汉族,河北唐山人,研究生,工程师,研究方向:建筑工程类,燃气工程类。-189-基于 BIM 的施工进度多目标优化方法 代 笠 唐山市燃气集团有限公司,河北 唐山 063000 摘要:摘要:由于多因素的相互依存性和矛盾性,施工进度安排是一个复杂的过程。可以应用基于群体的优化算法,如进化算法,以达到最优解的目的。然而,当优化三个以上的目标时,这种算法的效率会降低,并且必须在冲突的目标之间进行权衡。有研究试图将建筑信息建模(BIM)与多目标优化(MOO)算法相结合,以解决建筑设计和管理问题。本文
2、旨在评估开发将信息系统和优化方法相结合的模型的潜力,以更好地进行决策过程。本文是一篇结构化的文献综述,通过深入了解多目标优化方法和基于 BIM的主动优化模型,重点是将将 BIM 与优化工具相结合,提供更有效、更稳健的施工过程的潜力,并对未来的研究发展提出了建议。关键词:关键词:多目标优化(MOO);遗传算法(GA);建筑信息建模(BIM);施工进度安排 中图分类号:中图分类号:TU7 1 简介 由于不断变化的环境因素,规划和调度的有效性对施工至关重要1-3。任何建筑项目都是由几个不同但相互关联的操作组成的。通过选择一组受几个约束的变量来确定函数的最低或最高值的方法被称为优化,目标函数是通常使用
3、模拟工具确定的优化函数4。为了应对特定的场景或挑战,特别是实际困难,研究已经开发了各种方法和算法。由于施工进度优化(CSO)问题基本上是项目进度优化问题的一个子集。因此,可以利用许多调度问题优化方法和算法来解决施工调度问题5。遗传算法等多目标进化算法是解决多目标优化问题最成功的算法。BIM 最初用于通过创建具有完整几何信息的虚拟 3D 建筑模型来简化设计过程,从而使建筑元素可视化6-7。具有基于可视化的基本 BIM 功能的BIM 系统被视为被动 BIM 系统,而主动 BIM 系统具有提供主动解决方案的额外决策能力8。本文进行了一个探索性的搜索标准,为施工进度优化领域奠定了更深入的综合基础,并确
4、定了对 BIM与优化工具的集成真正至关重要的变量。研究的主要目的是深入了解最常用的多目标优化方法,特别关注为解决具有两个或多个目标的多目标调度问题(MOSP)而开发的遗传算法方法和技术。文章还对基于 BIM 的主动优化模型的使用进行了审查,并根据研究结果提出了使用遗传算法开发基于 BIM 的多目标优化模型的建议,以供该领域未来的研究发展。2 施工进度问题(CSP)施工进度安排的主要目标是在时间范围内以最有效的方式安排活动,并相应地分配资源。调度科学可以追溯到 19 世纪 50 年代,当时 Kelly 和 Walker 开发了调度算法,并引入了关键路径法(CPM)的形式化9。后来,CPM 调度与
5、计算机的进步同步发展,并导致了计算机辅助设计技术的出现。时间是需要考虑的最重要因素之一。时间和成本有着内在的联系,最小化时间会增加直接费用(工厂和设备、材料和劳动力),同时降低间接成本(项目管理费用),其他一些侧重于最小化时间和成本的方法可能会影响项目质量11。2.1 施工进度优化 为了获得最佳施工进度,必须解决几个执行约束、环境和需求。施工进度优化问题(CSOP)基本上是项目进度优化问题的一个子集。CSOP 能够利用许多调度问题优化方法和算法来解决施工调度问题。优化是通过选择一组受约束的变量来确定函数的最低或最高值的过程。适应度或目标函数是通常使用模拟工具。在采用搜索方法之前,应该从函数和决
6、策变量的角度来评估优化问题。大多数优化问题都包含一些限制,这些限制使它们无法找到微不足道的解决方案。1 3 解决 CSOP 的方法 解决 CSO 问题的方法主要有三类:数学方法、启发式方法和元启发式方法。为了克服数学方法所面临的一些实际挑战,已经开发了启发式和元启发式方法。传统的数学方法不足以进行平滑的同时优化,因为它通过对目标函数进行约束来分别分析目标函数和约束。中国科技期刊数据库 工业 A-190-3.1 数学方法 数学规划方法的主要优点是,即使在某些情况下搜索过程本身可能需要很长时间,它们也能产生准确的最优解。解的收敛速度较慢在优化高度组合、离散、非线性问题,特别是非凸问题中普遍存在。3
7、.1.1 关键路径法(CPM)Kelley Jr 和 Walker2开发的关键路径法(CPM)经常用于规划和控制施工项目。CPM 可以用于任何涉及互连操作的项目,如工程和生产。项目的传统 CPM 模型可以使用所涉及的所有活动的列表、每个活动的持续时间和执行这些活动的顺序来建立。有趣的是,CPM算法只能处理单目标优化问题8。3.1.2 线性规划(LP)线性规划(LP)是一种复杂的数学建模方法,广泛用于规划、调度、工程等过程。优化的目标是在给定一组线性等式和等式约束的情况下确定线性目标函数的最大值或最小值8。然而,如果部分或全部变量被约束为整数,则 LP 问题变为整数规划问题。优化分为两个主要阶段
8、:第一阶段使用 LP,第二阶段使用 IP来获得精确解。3.1.3 非线性规划 非线性数学规划(NLP)是数学优化方法的一个重要方面,因为大多数现实世界的问题都被认为是非线性的。大多数非线性规划问题都与目标函数的最小化或最大化有关。当函数不是凸的或凹的时,寻找全局最小值或最大值实际上更具挑战性。定义函数的凸性经常用于对非线性规划问题进行分类2。3.1.4 动态编程(DP)动态规划是解决复杂问题的一种数学方法。发现它在寻找具有几个重叠子问题的解决方案方面很有价值8。有许多研究提出了尝试使用动态规划来解决资源利用优化问题的公式。3.2 启发式方法 启发式方法是基于经验的非计算方法,比数学方法需要更少
9、的计算工作。由于其简单高效,已在项目管理软件中实现8。它们可以用于解决广泛的优化问题,特别是在施工调度领域。它们也是特定于问题的,不能应用于所有条件,并且适合于单个项目的进度安排。他们中只有少数人能够同时应对几个项目的挑战。因此,需要开发元启发式方法8。3.3 元启发式方法 在过去的二十年里,元启发式算法受到了极大的关注,因为人们越来越需要执行多目标优化,特别是在建筑行业。在复杂的优化问题中,与确定性方法相比,元启发式方法需要相对较短的优化时间。通常,需要解决的问题类型决定了优化过程中要选择的优化算法7。最流行的元启发式方法是受自然启发的进化算法。3.3.1 进化算法(EA)EA 是一种随机搜
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