摘要：为获得地基最优施工方案，从工期、费用、质量三个方面考虑，结合多目标分析法建立工期-成本-质量模型，通过设定目标阈值范围，对比多种组合方法的总体目标值，进而确定最优的施工方法组合。结果表明：地基施工方案的最佳组合是序号A下的施工组合方案，最终可确定地基施工的总工期为90天，以多种施工方案组合下的总工期时间最长为关键线路，其施工总成本为1014621元，总质量得分为9分。该方案下的质量最高、成本最低、工期满足了目标阈值。
关键词：地基施工；多目标；工期-成本-质量模型；蚁群算法
1、引言
在建设工程项目管理中，往往涉及到成本、进度、质量、安全、服务以及环境保护等多个目标，因而实现多目标的协同管理和综合优化控制是项目管理者一直在追求的理想状态。关于施工方案优化的方法较多，但传统方法表现出的设计形式较为单一，多为定性分析，主观因素较强，因此很难形成有效的施工方案。在数学理论创新发展及当前飞速发展的网络技术背景下，采用科学、合理的分析方法进行施工方案优化成为当前施工相关人员选择的方法，如采用层次分析法优化施工组织设计方案等，这类创新的方法在很大程度上去除了主观判断劣势，加强了数字定量化分析内容，从而使得施工组织设计结果更加清晰、科学[1]。罗伟等基于熵权理论和模糊综合评价法，建立了碾压混凝土坝施工方案的多目标决策优选模型，并进行了具体项目施工方案的优选，获得了可靠性的施工方案，但他提出以混凝土施工设备布置、质量保证、施工成本等为控制因素的施工方案评价体系也并不全面，未考虑施工工期对施工方案的影响[2]。事实上，由于项目管理者追求的多个目标之间存在着积极促进或者制约的效果，项目管理者一般只对项目的进度、成本两个目标进行综合优化，很少将质量、工期、安全、环境保护等目标纳入综合优化的范畴。因此建设项目多目标之间的协调和综合优化问题并没有得到很好解决。本文基于某房建地基工程，为优选施工方案，采用多目标分析法从工期、费用、质量三个方面建立均衡优化模型，进而分析获得多目标下的优化方案。
2、工期一费用—质量均衡优化模型
施工方案优化时，要综合考虑工期、费用、质量因素，进行这三种因素的均衡化分析和优化。三种因素并非是线性关系，压缩三种因素之一均可能导致其他两个因素发生变化，如压缩工期可能导致费用增加、质量降低，延迟工期则可能导致费用减少或增加等。
（1）多目标综合优化模型
1）基本假定
建立多目标综合优化模型基于以下假定：
①假设整个项目人、材等资源总量是限值；
②假设存在多种作业方式来完成一道工序，并且多种作业方式间的成本、工期、质量均有差异；
③采用数据表示工序中的作业模式，则这类数据具有离散性。
2）建立多目标的优化网络
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别对应作业模式中的时间、成本、质量。则可以建立多因素下的数据矩阵优化网络图。
3）三目标综合优化模型原理
流程：定义关键路线→确定综合考虑的多种因素→多目标优化。
①工期因素：优化线路上的各个工序由于不同的作业方式对时间需求不同，需求一条耗时最长线路，定义为关键路径。
②综合确定工期因素之外的质量、费用因素。
③进行多目标进化算法优化计算，求得同时满足低工期、低费用、高质量的路径。
4）三目标综合优化模型建立过程
①工期优化模型的建立[3,4]
前提条件：每道工序下有多个作业模式，但最终只能执行其中一种模式。其中一个或者多个工序作业模式变化则引起质量、成本、工期等因素变化，可能导致关键线路变化。
关键线路发生变化则需要对活动序列重新计算，求得满足目标阈值的关键路径。关键路上的总工期由各个作业模式的工期累计和表示，具体定义可以通过式（1）表征，具体如下：
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综上三种目标的模型即为综合优化模型，该模型包含了质量、费用、工期三个因素。
2）多目标优化模型的求解
多目标优化求解就是要寻求一种优解使得工期、质量、成本三者达到一个最佳的状态。单独进行单目标求解显然难以获得最优解，因此需要采用多种方法进行计算，一般的对于多目标优化下的求解方法较多，这里引进Pareto思想，多目标进化算法（Pareto优化法）中包括了局部搜索法，多目标遗传算法、微粒群算法、蚁群算法等[4]，本文采用蚁群算法。
3、基于多目标的地基施工方案综合优选
某住宅项目工程采用筏板基础，基础施工时历经以下几个工序，具体过程为：土方开挖→地基验槽→地基打桩施工→桩头处理即基底清理覆盖→冬季停工→底板垫层混凝土施工→底板防水施工→防水保护层。
对地基基础施工过程的工期-费用-质量综合分析，通过对各个流程的不同方案进行综合优选，最终确定施工方案。工期-费用-质量综合分析方法步骤如下：
（1）基本假定
1）假定任何一道工序均存在正常的工期-费用-质量，并且存在可压缩的工期-费用-质量；2）时间压缩具有一个度，即不可能全部压缩到0；3）任何工序压缩时，压缩成本-质量呈现线性关系；
（2）对地基施工方案的数据分析
每道工序的成本均由直接成本和间接成本构成，采用专家综合评分法确定作业模式的得分，同时求得活动的重要程度[1]。数据分析过程为：
确定合施工组织方式→找出持续工期最长的一条模式序列→总成本→估算每种施工组织方式的项目总质量水平。
依据以上内容求得地基施工基本数据如表1所示。由工期-成本-质量模型计算得到关于工期、成本、质量的、重要程度 的矩阵表达式，具体如下所示：
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表1 地基施工方案具体数据
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（3）蚁群算法求解
结合蚁群算法进行以上数据和矩阵的分析求解。蚁群算法的基本原理：蚂蚁个体搜索路径根据其他蚂蚁留下信息素进行确定，也就是说采用概率选择公式，从而选择接下来执行活动模式，当执行完一项活动中的一种模式以后，存储便模式信息并编号，由于该过程类与蚂蚁的“记忆机制”类似，因而被称为蚁群算法[3，5]。
在本地基施工模型中，当计算到防水层施工时，则完成一条路径的搜索，同时输出编辑的模式序列，得到最优施工组织方式。结合该算法得到的优化后的施工组织方案计算内容如表2所示。
表2地基施工方案蚁群算法计算结果
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注：序号A中“1，1,1,1,1,1,1”表示项目1的第一种施工方案，项目2的第一种施工方案，依次类推。
表2罗列了表1内的多个施工方案的多种组合，可见，不同施工方法组合下，总工期、总成本、总质量水平均有差异，总体上讲序号为A的施工方法组合下的总工期、总成本、总质量均最优。表2所列施工方案组合中G序号对应的施工方法组合所产生的工期最小，但对应的总成本及总质量并未最优。因为也不作为最后优选的施工方案组合。
最终可确定地基施工的总工期为90天，以多种施工方案组合下的总工期时间最长为关键线路，其施工总成本为1014621元，总质量得分为9分。本项目在施工前期对该部分施工方案既定一个目标值，即施工总工期在95天内，施工总成本在1100000元，总质量为8分。显然，按照序号A组合的施工路径均满足既定目标值，按照综合评价法获得是评价结果符合Pareto内容。
4、小结
采用的多目标综合优选法对地基施工方案进行优选，通过设定目标阈值范围，对比多种组合方法的总体目标值进而确定最优的施工方法组合，从而获得具有较低成本、合理工期、较高质量的施工方案组合。本文确定的地基施工方案的最佳组合是序号A下的施工组合方案，该方案下的质量最高、成本最低、工期满足目标阈值。
参考文献
[1]杜京京.多模式模糊资源下工期-成本的均衡优化[D].:天津市:天津大学,2012:49-51.
[2]罗伟,胡志根,彭文怀,刘全,吴旭,文加海.基于熵权的碾压混凝土坝施工方案多目标决策[J].武汉大学学报(工学版),2009,42(02):201-204.
[3]汤可宗,李佐勇,詹棠森,李芳,姜云昊.一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法[J/OL].南京理工大学学报,2019(04):439-446+480[2020 -01-01].
[4]李正.基于Pareto解的堆石坝施工工期-质量-成本均衡优化研究[D].:天津市:天津大学,2016:45-47.
[5]李静,张卓群,李旭.蚁群算法在多目标工期-成本优化中的应用[J].北京工业职业技术学院学报,2019,18(04):93-95+100.
论文作者:贺为
论文发表刊物:《基层建设》2019年第29期
论文发表时间:2020/3/16
标签：工期论文; 目标论文; 组合论文; 质量论文; 施工方案论文; 地基论文; 成本论文; 《基层建设》2019年第29期论文;