基于改进遗传算法和BIM技术的工程项目进度优化研究

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工程项目进度管理是工程项目管理的三大核心任务之一,是工程项目顺利实施的重要保障,与项目各参与方的利益息息相关。进度管理的依据来自合理的进度计划,片面的以最短工期或最低费用为目标制订的施工进度计划往往不具备实际可行性,需要对其进行优化。以往,进度优化研究主要集中在工期、费用、资源优化的方法理论研究,而BIM-5D技术与优化理论智能算法相结合的施工进度优化研究较少,如何将当前施工进度优化理论和BIM技术集成应用在施工管理过程中,实现缩短工期、降低费用、提高质量是尚需解决的问题。在此背景下,论文首先在梳理和分析传统施工进度优化方法理论、研究新兴BIM技术施工进度优化应用优势与价值的基础上,提出了考虑资金时间价值的工期-费用优化模型、工期-质量单目标优化模型,在单目标优化模型的基础上建立了工期-费用-质量多目标进度优化模型,并针对该优化模型详细设计了改进的遗传算法,包括实数编码设计、适应度函数设计、遗传算子设计,并运用MATLAB软件编程实现仿真模拟计算;其次,对BIM-5D施工进度优化做了技术分析,提出了运用BIM-5D技术实现施工进度优化的方法,详细阐述了从BIM三维模型、BIM费用模型到进度资源配置模型创建、碰撞冲突检查与BIM-5D施工可视化模拟优化的完整过程;然后,对BIM-5D技术与改进的遗传算法进行集成开发,构建了 BIM-5D技术与多目标改进遗传算法集成系统框架与物理结构,进行了集成系统的特征分析、功能设计以及集成系统操作界面设计;最后,论文通过工程实际案例对论文研究的理论方法、模型算法进行了实例分析,验证了研究成果的可行性与优越性。通过论文研究,可以将BIM-5D可视化信息技术与多目标优化遗传算法体系有效结合,构建融合多系统优势的集成平台,对工程项目施工进度进行全面、综合的深度优化,将各自的优势共同应用于工程项目进度优化中,使进度优化更加科学合理、贴合实际,具有一定的理论和实际意义。
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