基于遺傳免疫微粒群算法的工程項(xiàng)目模糊多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、工程項(xiàng)目工期-成本-質(zhì)量的均衡優(yōu)化一直是工程建設(shè)領(lǐng)域的重要研究課題。許多學(xué)者對工程項(xiàng)目工期、成本和質(zhì)量之間的相互關(guān)系進(jìn)行了深入的研究，提出了在確定性環(huán)境下的二維或者三維優(yōu)化模型。但是，到目前為止，很少有文獻(xiàn)對工程項(xiàng)目工期-成本-質(zhì)量的模糊均衡優(yōu)化進(jìn)行分析和探討。另外，傳統(tǒng)的多目標(biāo)求解方法并不能滿足工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化問題在高維、高復(fù)雜度方面的要求，求解過程容易陷入局部最優(yōu)，從而很難找到全局最優(yōu)解或與真實(shí)Pareto前沿有一定距離。

2、　　 本文通過對工程項(xiàng)目實(shí)際中工期、成本和質(zhì)量的相互關(guān)系進(jìn)行定性和定量的分析與判斷，建立了工期-成本-質(zhì)量的均衡優(yōu)化模型，并考慮到實(shí)際施工建造過程中存在的諸多不確定環(huán)境因素和資源約束，改進(jìn)上述模型并得到模糊的工程項(xiàng)目工期-成本-質(zhì)量均衡優(yōu)化模型，該模型更加符合工程項(xiàng)目的實(shí)際情況。
　　 為了求解該模糊多目標(biāo)均衡優(yōu)化模型，本文在標(biāo)準(zhǔn)微粒群算法的基礎(chǔ)上，通過對遺傳算法和免疫算法中部分算子的特點(diǎn)和機(jī)理進(jìn)行分析，將其引入微粒群算法中，

3、從而得到了改進(jìn)的微粒群算法--遺傳免疫微粒群算法。并通過函數(shù)優(yōu)化測試問題和多目標(biāo)優(yōu)化測試問題以及多算法基準(zhǔn)問題對比測試對算法收斂性能進(jìn)行了詳細(xì)檢驗(yàn)，說明了新提出的算法在高維、非凸和不連續(xù)等約束條件下找尋全局最優(yōu)以及Pareto最優(yōu)前沿具有較為優(yōu)秀的能力。
　　 本文最后針對由某工程算例而構(gòu)建的模糊工期-成本-質(zhì)量均衡優(yōu)化模型，利用前面提出的遺傳免疫微粒群算法對進(jìn)行求解，最終得到了多組滿足約束的模糊Pareto最優(yōu)解，驗(yàn)證了工程項(xiàng)