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建设项目随机离散型工期-成本优化算法的改进
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Improvement Optimization Algorithm for Stochastic Discrete Time-cost Trade-off Problems of Construction Projects
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    针对建设项目随机离散型工期-成本优化问题的求解,一般采用遗传算法为外循环、蒙特卡罗模拟算法为内循环的双层循环算法框架. 为减少内层循环中按期完工概率约束条件检验所耗费的计算资源,根据按期完工概率估计值(采用蒙特卡罗模拟方法)的概率特性,提出一种计算资源的高效、动态分配策略,以提升现有算法的计算效率. 通过算例验证,本文建议的改进优化算法可高效、稳定地求解建设项目随机离散型工期-成本优化问题.

    Abstract:

    To address the stochastic discrete time-cost trade-off problems in construction projects, a double loop optimization procedure, which utilizes Genetic algorithm and monte Carlo simulation respectively in the outer and inner loops, is usually implemented. To reduce computational resources in the inner loop, an effective and dynamic strategy for allocating computational resources is proposed based on the statistical properties of the Monte Carlo simulation estimator. As shown by an illustrative example, the improved optimization algorithm can efficiently and stably solve the stochastic discrete time-cost trade-off problems in construction projects.

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王家 ?,唐敬奇 ,周忠宝 ,韩淙吉 .建设项目随机离散型工期-成本优化算法的改进[J].湖南大学学报:自然科学版,2023,(7):229~238

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  • 在线发布日期: 2023-07-31
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