本技术公开了一种基于MATLAB的项目动态多目标权衡优化方法,涉及项目管理技术领域,本发明包括以下步骤:首先设定多个项目约束条件,再整理和输入初始化参数,并按需调整权重和引入扰动,再分别调用NSGA‑II和MOEA/D全局搜索,获取下一代精英解集,然后在下一代精英解集中调用PS局部搜索,本发明旨在项目工期‑效率‑成本的最优平衡,工期波动约束条件、质量保证约束条件以及工序波动约束条件等约束条件,以非支配排序遗传算法II(NSGA‑II)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)作为对照,并分别与模式搜索算法(Pattern Search,PS)混合运用,结合模式搜索增强技术和多阶段优化策略开展优化,构建项目动态多目标权衡算法,确保项目管理的可行性和实用性。
背景技术
随着建造业规模化和多元化发展态势日益显著,特别是新型建筑技术和材料应用的日益广泛,项目环境动态变化的频率和概率显著上升,亟需提升项目管理在动态变化中的控制能力和响应速度。
项目管理作为确保项目在预定时间和预算内高质量完成的过程,涉及计划、组织、领导和控制等一系列手段,以协调相关活动。尽管现有项目管理领域的研究已取得显著成果,但随着项目管理精确度要求和不确定性的不断增加,仍面临以下亟待解决的关键问题:
一、项目环境变化加剧:社会事件、系统性中断和原材料价格波动等风险因素导致项目环境变化的频率和概率显著增加,要求项目管理者须具备快速响应的能力。传统的管理方式在决策效率上已无法满足当前需求;
二、项目场景与需求快速更迭:随着技术不断进步和市场需求快速变化,许多创新的项目管理技术和工具在理论与实践之间脱节,无法随实际项目的场景和需求进行自适应和自调整,此外,在实际应用中,复杂优化模型获取数据和计算资源受限,导致其实用性受到严重影响;
三、项目信息分散与冗杂:项目信息缺乏统一的集成平台和畅通的信息沟通渠道,导致信息更新不及时,协同效率低下;
为有效解决上述项目管理中的关键问题,本发明提供一种一种基于MATLAB的项目动态多目标权衡优化方法。
实现思路