基于量子遗传算法求解的工程项目工期–成本优化研究

基于遗传算法的时间\费用优化作者：王霞马庆来源：《商场现代化》2010年第14期[摘要] 智能化的项目管理在建筑工程界日益发挥着重要的作用,施工企业应以国家利益为重,为国家和社会创造尽可能多的经济效益。

在工程进度计划问题的确定时,不仅应考虑成本的时间价值,而且还应考虑效益的时间价值。

本文建立了考虑效益后的时间/费用优化的数学模型,并且用智能遗传算法来求最优解。

[ 关键词 ] 遗传算法成本效益时间价值一、引言随着全球信息化进程的不断加快和信息产业的迅速发展,智能化在信息社会已受到越来越多的重视,而智能化的项目管理也逐渐受到重视。

目前,我国的许多施工企业大都配备了现代化管理技术的硬件设施及其相应的软件环境,并且应经在各自的施工实践中日益发挥着重要的作用。

系统的研究和开发建筑工程施工中的智能化技术并将其应用于工程实践,现已日益成为工程施工界的迫切需要。

工程项目建设的最终目的在于形成新的生产增值能力,以取得国民收入增值和盈利。

一项工程的提前竣工,不仅使施工企业能获得额外的其他工程建设的施工任务,而且该项目的提前投产,使得投资效益尽早地得到的发挥。

因此,在工程网络进度计划的确定时,不仅应考虑成本的时间价值,还应该考虑效益的时间因素。

二、工程建设的费用和效益工程建设系统的经济因素有投入建筑产品的成本及其该项目所带来的效益。

其中成本包括直接费用和间接费用;效益增量包括提前竣工施工企业的生产性经济效益增量以及工程项目提前竣工投产的经济效益。

这里,假设各个工序按正常时间施工时,对应的各项经济效益增量为0。

则:总的费用水平=直接费用水平+间接费用水平-效益增量工作的时间/费用函数关系网络计划中工作的时间与直接费用之间的合理函数关系为ci=aidi2+bi,其中ci,di表示活动i 的直接费用与工期,系数ai,bi求取公式如下:ai= (cin-cic)/(din2-dic2)bi= (cicdin2 - cicdic2)/(din2- dic2)其中cin,cic分别为工作i的正常费用与极限费用,din ,dic分别为工作i的正常工期与极限工期。

遗传算法在成本优化中的应用研究在现代企业运营中，成本控制在整个经营环节中起着至关重要的作用。

成本控制能够有效提升企业的竞争力和盈利能力，成为企业可持续发展的重要因素之一。

为了实现成本优化，各种方法不断被探索和应用。

其中，遗传算法作为一种基于自然选择和遗传原理的优化算法，近年来在成本优化中获得了广泛关注和应用。

一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然演化的优化算法。

它的基本原理是将问题转化为基因编码的形式，通过不断地模拟自然界中遗传和进化的过程来求解问题的最优解。

遗传算法的基本流程如下：1. 初始化群体：随机生成初始群体，每个个体都是随机生成的染色体序列。

2. 适应度评估：根据染色体对应的解，计算其适应度值。

适应度函数是判断染色体解合理性的尺度。

3. 选择操作：通过选择操作，选取适应度高的个体留下来，低适应度的个体淘汰。

4. 交叉操作：将留下来的个体进行交叉，产生新的后代个体。

5. 变异操作：对新产生的后代个体进行变异，产生新的染色体。

6. 目标优化：重复上述步骤，直到找到最优解。

二、遗传算法在成本优化中的应用1. 生产计划优化遗传算法在生产计划优化中的应用已被广泛研究。

通常将生产计划优化问题转化为一个复杂的组合优化问题，通过遗传算法寻找最优解。

这种方法可以有效地提高生产效率，降低生产成本。

2. 物流调度优化物流调度优化也是一个复杂的组合优化问题，遗传算法也可以应用于物流调度优化中。

将物流调度问题抽象为一个染色体，并将染色体编码为一系列任务的序列，通过遗传算法进行求解，可以实现优化物流调度的目的，进而降低成本。

3. 设备维修规划优化对于企业，维护设备和机器的正常运行非常重要。

通过遗传算法，可以根据设备运行的状况、历史维护记录等信息，对设备维修规划进行优化，达到减少设备维护时间和成本的目的。

4. 员工排班优化遗传算法也可以应用于员工排班的优化问题。

将员工计划安排，员工工作时间，员工能力等信息编码为染色体，通过遗传算法进行求解，可以得到最优的员工排班计划，减少人力资源浪费和成本支出。

建筑工程工期-成本-质量优化浅析建筑施工中，工期、质量和成本是三个重要目标，对项目的成功与否具有重要影响，但是以往对项目的优化大都是考虑工期-成本的优化，很少涉及质量目标，这显然满足不了现实需要。

本文针对这三个目标的线性关系的假设，进行多目标综合优化，为应用计算机遗传算法进行求解，本文将各工序的可能完成时间及其所对应的质量和所需费用作为一个模式，对应不同的施工时间、质量和成本，再由每个工序的模式组成染色体，通过遗传算法进行计算机求解。

1. 工期、质量、成本之间的线性关系模型工期、质量和成本三者之间既是相互冲突又是高度相关的，而工期最短、成本最低、质量最高是项目的最高目标，对其中任何一个目标的改善都是以牺牲其它两个目标为代价的，因此我们要正确处理好三者之间的关系，以使项目总体达到目标最优。

所以本节具体分析了工期、质量、成本三个目标之间的线性关系，为后文基于遗传算法建立三个目标的综合优化模型奠定基础。

1.1"工期-成本"双目标线性关系成本包括直接成本、间接成本，直接成本在一定范围内压缩工期会直接导致直接成本的增加，从图1中可以看出项目的直接成本是随着工期的縮短而逐渐增加的。

而间接成本不是直接作用于项目上的费用，间接成本的增加与正比的关系（也即简单线性比例关系）。

因此，综合考虑这两类成本，可将工期和成本的关系可以简化为线性关系，如图2所示，在正常施工条件下，工期Tb对应的质量最好为Qb；在最短工期下，质量最差为Qa。

1.2"质量-成本"双目标线性关系在正常施工条件下，可改用质量更好的材料、采用更先进的施工技术等，那么工程由于质量问题而导致的后期维修服务的成本降低了，当然这是项目运行后的成本。

在现实中，人们对项目质量的要求并不是没有限度的，因为在满足基本使用功能的条件下在提高质量就会造成不必要的浪费，所以本文所讨论的比较符合实际的质量是在这个限度范围内的。

在这个范围内质量与成本的关系为线性关系的，其关系如图3所示，其中[Qa，Qb]即是这个范围。

工程项目进度成本优化方法对比分析在一定的质量水平下，工程项目进度成本的综合优化对提高工程项目的经济效益有着重要影响。

文章首先阐述了进度和成本的关系；然后对比分析了三种常用的进度成本优化方法，即网络计划优化方法、基于遗传算法的优化方法和挣值分析法；最后，针对它们存在的问题提出了两点改进建议，以期对工程项目的进度、成本计划与控制有一定的借鉴意义。

标签：工程项目；进度；成本；优化1 进度与成本的关系进度与成本相互影响，相互制约，有着不可分割的密切关系。

工程项目的成本包括直接成本和间接成本两部分。

直接成本与工期呈负相关关系，工期延长会导致直接成本的减少。

然而，间接成本与工期呈正相关关系，工期延长会使得间接成本的增加。

项目的总成本是直接和间接这两者之和，其与工期是凹形性关系，过度压缩和延长工期都会导致项目成本的增加。

2 进度成本优化方法对比分析通过对进度和成本关系的分析我们可以得出进度成本优化的关键点就是寻求在进行进度优化时，直接成本增加幅度最小时的工程项目，再压缩其持续时间。

常用的进度成本优化方法有网络计划优化方法、基于遗传算法的优化方法、挣值分析法。

2.1 网络计划优化方法网络计划优化方法是目前最为成熟的工程项目进度-成本优化方法，其基本思想是：在工期正常的前提下，通过压缩成本以此来增加最小工序的持续时间，进而减少工期。

具体来讲就是主要采用试压缩的方法，在网络图中先找到关键路线，进行关键工序的成本分析，对压缩工期带来成本增加最少的关键工序进行压缩。

检查是否对整体计划的逻辑关系产生了影响，然后再次选择关键路线上的工序进行压缩。

该种方法是通过逐步试压缩得到较为满意的施工方案，有以下几点前提条件：压缩的对象为关键路线上的关键工作；如果关键路线不止一条，应同时对所有的关键路线上的关键工序进行等量的压缩；对关键路线上关键工序优化前后顺序是根据直接费用的增长率、资源是否足够、质量和安全等方面综合考虑。

网络计划进度-成本优化方法简单易懂，但在实际工程项目的管理中有不足。

《基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化》篇一一、引言随着工业自动化和智能化的快速发展，轧制工艺的优化已成为提高金属材料生产效率和产品质量的关键环节。

多目标轧制规程优化问题是一个复杂的非线性、多约束的优化问题，涉及到多个目标函数的权衡和多个约束条件的满足。

传统的优化算法往往难以在保证解的可行性的同时，达到较高的优化效果。

因此，研究基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化，对于提高金属材料生产的效率和产品质量具有重要意义。

二、量子遗传算法的概述量子遗传算法是一种结合了量子计算和遗传算法的优化算法。

它通过模拟量子计算中的量子比特和量子门操作，实现对解空间的快速搜索和优化。

相比于传统的遗传算法，量子遗传算法具有更高的搜索速度和更好的全局搜索能力，能够更好地解决复杂的优化问题。

三、多目标轧制规程优化问题的描述多目标轧制规程优化问题涉及到多个目标函数的权衡和多个约束条件的满足。

这些目标函数包括轧制力、轧制时间、产品尺寸精度、表面质量等。

约束条件包括设备能力、材料性能、工艺参数范围等。

因此，多目标轧制规程优化问题是一个复杂的非线性、多约束的优化问题。

四、基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化针对多目标轧制规程优化问题，本文提出了一种基于改进量子遗传算法的优化方法。

该方法通过引入量子比特和量子门操作，实现对解空间的快速搜索和优化。

同时，为了更好地解决多目标优化问题，采用了多目标优化技术，将多个目标函数进行综合考虑，并采用帕累托最优解的概念，得到一组非支配解。

此外，还引入了约束处理技术，对约束条件进行处理，保证解的可行性。

在具体实现上，首先对问题进行数学建模，将多目标轧制规程优化问题转化为一个数学优化问题。

然后，利用改进的量子遗传算法进行求解。

在算法中，通过量子比特和量子门操作，实现对解空间的快速搜索和优化。

同时，采用多目标优化技术和约束处理技术，得到一组满足约束条件的非支配解。

最后，通过对非支配解进行分析和评估，得到最优的轧制规程。

《基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化》篇一一、引言随着工业自动化和智能化的快速发展，轧制工艺的优化已成为提高金属材料生产效率和产品质量的关键环节。

多目标轧制规程优化是一个复杂的决策问题，涉及到多个相互关联的目标，如轧制力、轧制速度、产品精度和生产成本等。

传统的优化方法往往难以有效处理这些多目标、高维度的优化问题。

近年来，量子计算和遗传算法的结合为解决这一难题提供了新的思路。

本文旨在研究基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化方法，以实现高效、准确的轧制工艺优化。

二、量子遗传算法概述量子遗传算法是一种结合了量子计算和遗传算法的优化方法。

它利用量子计算的并行性和遗传算法的优化能力，能够在复杂的多目标优化问题中寻找最优解。

量子遗传算法通过编码问题的解为量子比特，利用量子门操作进行进化，从而实现高效的全局搜索。

三、多目标轧制规程优化问题描述多目标轧制规程优化问题涉及到多个相互关联的目标，如轧制力、轧制速度、产品精度和生产成本等。

这些目标往往存在相互制约的关系，需要在优化过程中进行权衡。

此外，轧制过程中还涉及到许多复杂的工艺参数和约束条件，如轧辊转速、轧件温度、轧制道次等。

因此，多目标轧制规程优化是一个高维度、非线性的复杂优化问题。

四、基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化方法针对多目标轧制规程优化问题，本文提出了一种基于改进量子遗传算法的优化方法。

首先，将问题的解编码为量子比特，以充分利用量子计算的并行性和全局搜索能力。

其次，设计合适的量子门操作，以实现高效的进化。

在进化过程中，采用多目标优化策略，对多个目标进行权衡和折中，以寻找最优解。

此外，还考虑了轧制过程中的工艺参数和约束条件，以确保解的可行性和有效性。

五、实验结果与分析为了验证本文提出的基于改进量子遗传算法的多目标轧制规程优化方法的有效性，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，该方法能够在较短的时间内找到较为满意的最优解，显著提高了轧制工艺的效率和产品质量。

工期-成本优化的混合整数规划模型
姚金星;明燕
【期刊名称】《石油天然气学报》
【年(卷),期】2002(024)003
【摘要】探讨了工程成本与时间曲线为非线性时,成本与工期的优化问题.通过建立混合整数规划模型,提出了综合考虑成本与时间关系时工程计划的优化方法,从而提高了优化结果的精确性.
【总页数】3页(P98-100)
【作者】姚金星;明燕
【作者单位】江汉石油学院土木与建筑系,湖北,荆州,434023;江汉石油学院土木与建筑系,湖北,荆州,434023
【正文语种】中文
【中图分类】O221.4
【相关文献】
1.EPC模式下设计施工部分并行的工期与成本优化分析 [J], 程志辉; 刘少浪; 张淇
2.蚁群算法在多目标工期-成本优化中的应用 [J], 李静; 张卓群; 李旭
3.基于量子遗传算法求解的工程项目工期–成本优化研究 [J], 郭国峰; 唐碧秋
4.基于NSGA-Ⅱ与BIM5D的工期-成本优化 [J], 王绪民;王琪
5.基于线性进度计划的引调水工程工期-成本优化研究 [J], 赵楠;巫山;雷保曈
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基于遗传算法的工厂排程优化研究随着制造领域的发展和技术的进步，工厂生产过程中排程优化问题变得愈发重要。

工厂排程的优化可以帮助企业提高生产效率，降低生产成本，并且提供更好的客户服务。

遗传算法作为一种经典的优化算法，在工厂排程中得到了广泛的应用。

本文将围绕基于遗传算法的工厂排程优化研究展开。

工厂排程问题是指在一定的时间约束下，对工程车间中的任务进行合理的安排，以最小化总工期或最大化工期利用率的同时，满足工件的顺序要求和资源约束。

由于工厂排程问题的复杂性，传统的优化方法往往难以求解。

而遗传算法是一种模拟自然进化过程的随机搜索算法，能够在复杂的搜索空间中找到较优解。

因此，将遗传算法应用于工厂排程优化问题中具有重要的意义。

遗传算法的核心思想是通过模拟自然进化过程，不断优化搜索空间中的个体，以期找到全局最优解。

在工厂排程优化问题中，遗传算法主要包含以下几个步骤：1. 个体表示：一般可以将一个个体理解为一种排程解决方案。

每个个体可以用一个染色体表示，染色体中的基因表示每个任务的排序。

常见的编码方法有二进制编码、整数编码、置换编码等。

2. 适应度函数：适应度函数用于评价每个个体的优劣程度，通常以工期或工期利用率作为评价指标。

适应度越高，表示个体的解决方案越优秀。

3. 选择操作：选择操作是根据适应度函数的评价结果，按照一定的概率选择优秀的个体进行繁殖。

选择操作可以使用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。

4. 交叉操作：交叉操作是通过基因交换的方式，在优秀个体之间产生新的后代个体。

常见的交叉方式有单点交叉、多点交叉和均匀交叉等。

5. 变异操作：变异操作是为了维持种群的多样性，通过随机改变染色体的基因来产生新的个体。

变异操作可以提高种群的搜索能力，避免陷入局部最优解。

通过上述步骤的迭代操作，遗传算法可以逐渐收敛于全局最优解，从而得到一个较优的工厂排程方案。

在实际应用中，基于遗传算法的工厂排程优化研究已经取得了一定的成果。

例如，在汽车制造领域，研究者使用遗传算法对装配线上的工序进行安排，以提高生产效率和资源利用率。

遗传算法优化方法及在工程领域应用引言：在工程领域，优化问题是一项重要而复杂的任务。

为了解决这些问题，研究者们提出了许多不同的优化方法，其中一种被广泛应用且效果显著的方法是遗传算法。

本文将介绍遗传算法的基本原理、优化过程以及在工程领域中的应用。

一、遗传算法的基本原理：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

它的基本思想源于达尔文的自然选择理论和孟德尔的遗传规律。

遗传算法的核心是将问题的解编码成一串基因，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来寻找最优解。

遗传算法的基本流程如下：1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。

2. 评估适应度：通过适应度函数评估每个解的优劣程度。

3. 选择：根据适应度选择一部分优秀的解作为父代。

4. 交叉：将选出的解进行交叉操作，生成新的解。

5. 变异：对新解进行变异操作，引入新的基因。

6. 评估适应度：对新解进行评估，更新适应度值。

7. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，若满足则停止，否则返回步骤3。

8. 输出结果：输出最优解作为优化结果。

二、遗传算法的优点和特点：1. 可用于优化复杂的非线性问题：遗传算法能够在搜索空间中寻找最优解，尤其适用于复杂的非线性问题，这些问题常常难以通过传统的优化方法求解。

2. 适应性强且并行性好：遗传算法具有较好的适应性，因为它能够自动地自适应搜索空间，根据问题的特点进行参数调整。

此外，遗传算法具有较好的并行性，可以同时处理多个个体。

3. 可以处理多模态问题：在多模态问题中，遗传算法能够同时找到多个最优解，从而提供了更多的选择。

三、遗传算法在工程领域中的应用：1. 机器学习中的特征选择：在机器学习领域中，特征选择是一个重要的问题。

遗传算法可以通过优化特征子集的选择来提高分类器的性能，减少训练时间和存储空间。

2. 面向路径优化的自动驾驶系统：自动驾驶系统需要根据环境数据来规划路径，以实现安全和高效的移动。

遗传算法可以通过优化路径选择、车速控制等参数，提高自动驾驶系统的性能。

基于改进遗传算法的工程排产优化研究近年来，随着工业的快速发展和以信息技术为核心的推动，工程排产优化技术在制造业中得到越来越广泛的应用。

在日常生产中，通过合理优化的工程排产方案，可以大幅度提高生产效率，降低生产成本，提高经济效益，增强企业竞争力。

然而，传统的排产方法在面对大规模、复杂加工流程和不确定性需求时存在很多问题，无法满足生产要求，而改进遗传算法则可以提供一种新的思路和方法，以此来满足这些需求。

改进遗传算法最早由美国学者Goldberg提出，它是一种基于遗传学的优化算法，模拟自然环境下的基因变异、成长和遗传的过程，以优化目标函数为目的，从先前的经验中逐步演化得到最优解。

在复杂的工程排产问题中，改进遗传算法独特的优化、搜索和自适应性等特点，被广泛应用。

将改进遗传算法应用于工程排产优化问题，首先需要根据生产工艺的特点、设备物理属性、客户需求等整理出排产问题的约束条件和目标函数，并通过遗传算法的变异、交叉、选择、种群更新等操作来演化出最佳解决方案，从而实现生产的最优安排。

在实际生产中，改进遗传算法不仅可以有效地降低排产成本和提高制造业的生产效率，还可以提高生产的稳定性和任务分配的公平性。

在统计学习、模式识别、数据挖掘等领域，改进遗传算法也得到了广泛的应用。

然而，改进遗传算法在实际应用中也存在一些局限性和问题。

对于复杂、大规模的生产过程，算法求解时间长、求解精度误差大等问题，仍然是待克服和解决的难题。

因此，基于改进遗传算法的工程排产优化研究，必须在算法的优化性能和实际应用的可行性之间取得平衡。

在实际应用时，需要结合具体生产要求，尽可能地提高算法的速度和精度，满足生产的实际需求。

总之，改进遗传算法作为一种新型的优化算法，不仅可以扩展制造业的应用范围，同时还可以帮助企业更好地满足生产要求，提高生产效率，降低成本，从而为企业的发展做出贡献。

我们相信，随着技术的不断进步和改进，基于改进遗传算法的工程排产优化研究将得到更加广泛的应用和发展。

线性工程项目工期成本优化方法李明;李前进;邓海【摘要】离散的工期成本组合优化问题是工程项目管理中的一个经典问题,但是对线性工程项目的工期成本组合优化还很少有人研究.本文在线性工程项目进度计划模型的基础上提出了一种新的工期成本组合优化方法.通过该方法,能够在众多的组合方案中快速而准确地确定出最优的帕累托解集,从而帮助项目管理者进行有效的工期成本决策.对一个公路工程案例的应用表明,该方法具有较高的求解效率,能够快速的缩小优化问题求解的空间,并最终获得最优的工期成本组合方案.【期刊名称】《石家庄铁道大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2014(008)001【总页数】6页(P12-16,22)【关键词】线性工程项目;工期成本;组合优化;生产率【作者】李明;李前进;邓海【作者单位】石家庄铁道大学经济管理学院,河北石家庄050043;石家庄铁道大学经济管理学院,河北石家庄050043;石家庄铁道大学土木工程学院,河北石家庄050043【正文语种】中文【中图分类】F224一、引言线性工程项目指在不同施工位置包含大量重复活动的项目。

典型的线性工程有铁路、公路、隧道、管道工程和高层建筑等。

然而，研究表明，目前在行业内普遍采用的关键线路法(CPM)并不适用于线性工程项目[1-3]：采用CPM方法对线性工程编制计划时，需要采用大量的重复性活动来表示项目计划，从而使得整个项目计划显得庞大复杂不易理解；CPM技术仅考虑了完成—开始的时间约束，不能保证专业工作队在不同的施工位置间连续作业；CPM方法在计划时没有考虑活动的作业位置，因此不能反映活动之间重要的时间—空间关系。

从20世纪70年代以来，国外一直不断有学者进行线性进度计划的研究，并提出了众多的模型，例如：平衡线技术[4]、线性进度模型[5]、时间—空间进度模型[6]、重复项目模型[2]、重复活动调度模型[3]和生产率调度模型[6]等。

这些模型的共同特点就是具有时间和空间的二维特性，能够保证线性活动的连续性，并且形象直观。