[发明专利]面向客户群的装修工程开放动态施工组织多目标优化方法

说明书

面向客户群的装修工程开放动态施工组织多目标优化方法，涉及人工智能技术领域，包括模式一和模式二，模式一为：针对静态施工组织多目标优化问题，将总施工工期、总运输成本、总窝工时间作为优化目标，建立静态装修工程施工组织多目标优化问题数学模型，将多种群遗传算法融入到NSGA‑II算法中，对算法框架及编码方式、适应度函数、遗传操作、参数选择进行设计，对建立的模型进行求解；模式二为：针对动态事件的施工组织多目标优化问题，建立新客户加入、工序工期延误、紧急订单三种动态事件的数学模型，使用滚动窗口技术对客户分类，将动态优化过程分解为多个静态过程，然后在各个静态过程内采用静态优化方案，实现动态优化。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及面向客户群的装修工程开放动态施工组织多目标优化方法。

背景技术

现代装修工程日趋复杂化、多样化，装修工程施工组织也愈加复杂。施工组织管理是一项有目标性、计划性的活动，工期和成本的管理与优化直接影响工程建设的项目收益。在此背景下，合理调度施工资源，实现工期最短、成本最优非常重要。

目前，建筑工程施工过程的进度管理，主要是运用流水施工的理念，采用横道图或网络图的表达方式，参见JGJ/T 121-2015《工程网络计划技术规程》。部分学者对工期优化进行了研究。厚恩将约翰逊-贝尔曼法则应用在公路工程工期优化问题中，此方法可以在不增加资源和额外投入的情况下有效缩短工期。池传树将分界排序法和潘特考夫斯基法相结合求得了工期最优的施工段施工顺序。郑显春介绍了矩阵法的优化原理，并通过实例证明了矩阵法解决流水施工施工段排序问题是可行的。Rossi F L提出一种改进的启发式算法解决混合无空闲流水车间调度问题，通过实验证明所提出的启发式算法在解的质量和计算效率方面都有很好的性能。Wang C L针对车间调度问题设计了一种双层编码遗传算法，通过测试证明该算法在小数据情况下具有较好的稳定性，可以达到提高仓储物流流通效率，降低流通费用的目的。Yuan S提出一种协同进化遗传算法解决双机流水车间群调度问题，实验结果表明该算法对此问题是有效的。专利《一种公路工程多目标施工计划确定方法》CN201910689044.2中包括：获取公路工程项目中各施工活动可选的施工方案和各施工方案的施工时长、费用、质量系数、安全系数以及每日资源使用量；以各施工活动的先后顺序以及公路工程项目每日可获取的资源量为约束条件，以施工时间短、施工费用低、质量高和安全性高为优化目标，采用遗传算法与线性规划相整合的方法，确定一组帕累托最优解。

现有的研究中，都是仅针对某一确定项目进行施工组织优化的。当企业面临有多个项目需要进行施工时(1对n)，如何确定各个客户之间(各个项目之间)的施工顺序及某个客户(某个项目)的各项施工工序开始时间，系统地进行组织管理，调度施工资源，达到工期、成本、资源多目标最优这一问题尚未解决。同时目前装修工程施工组织多目标优化问题的研究未考虑实际中的动态情景，优化问题研究与实际有差异。此外，尽管遗传算法具有编码和遗传操作简单，不受限制性条件约束的优点，但是存在早熟收敛问题。

发明内容

本发明提出面向客户群的装修工程开放动态施工组织多目标优化方法，将总施工工期、总运输成本、总窝工时间作为优化目标，建立静态装修工程施工组织多目标优化问题数学模型。为提高求解结果准确度，将多种群遗传算法融入到NSGA-II算法中，对算法框架及编码方式、适应度函数、遗传操作、参数选择等进行设计，对建立的模型进行求解，解决静态装修工程施工组织多目标优化问题。

针对实际施工过程中的不确定性和动态性，本发明公开了新客户加入、工序工期延误、紧急订单三种动态事件的数学模型，使用滚动窗口技术对客户分类，将动态优化过程分解为多个静态过程，然后在各个小过程内采用静态优化方案，从而解决动态装修工程施工组织多目标优化问题，为企业面临有多个客户需要进行装修工程施工(1对n)，提供多目标最优的施工组织(各个客户之间(项目)的施工顺序及某个客户(项目)的各项施工工序开始时间)。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：