多目标模糊优选方法在深基坑工程方案优选中的应用

基坑设计过程中,需要考虑方案可靠性、工程造价、施工难度、工期、环境等因素的影响,对设计方案的优选就是实现多目标的最优.在介绍多目标模糊优选方法基础上,建立了满意决策模糊优选模型,确定出影响深基坑开挖的10个指标,利用层次分析法计算了这些指标在设计方案中所占的权重,并将其应用于创世纪工程深基坑开挖方案的优选中,取得了较好的效果.     

基于MYCIN与直觉模糊的桥梁拆除方案优选

为科学合理地优选桥梁拆除方案,针对已有评价方法中评价指标模糊处理过于简化以及AHP确定指标权重主观性强的问题,首次构建了包含5项一级指标和17项二级指标的桥梁拆除方案评价指标体系;在AHP确定指标权重的基础上,创新性地运用直觉模糊理论和MYCIN不确定因子,融合不确定因子证据信息和权重,根据实质不确定因子最大化原则来进行最佳桥梁拆除方案的决策优选。最后,结合沌阳大道高架桥拆除实例应用验证了该评估优选方法的可靠性,并在北翟高架桥快速拆除项目上示范应用。     

多属性决策在水利工程施工方案优选的运用

在分析水利工程施工特点的基础上,将模糊多属性决策方法运用于水利工程施工方案优选,指出采用该方法可以充分发挥模拟技术的优势,对大量的施工方案集中优选、综合排序、辅助决策,确保了社会效益的最大化。     

相邻深基坑施工支护方案优选

针对相邻深基坑施工技术复杂性,采用基于熵-shapley值组合赋权的多级模糊综合评价方法对方案进行评价。首先建立包括经济性、安全性、环保性及信息化为主的一级指标及与之对应的13个二级指标的综合评价指标体系;其次采用熵值法和非可加测度的shapley值分别确定定量和定性指标权重;最后利用模糊数学理论进行相邻深基坑施工支护方案的优选。分析表明,该评价体系全面、合理,评价方法简单可行,提高了决策的可靠性。     

基于组合赋权—TOPSIS 模型的水利工程建设方案优选决策方法

对水利工程建设方案的选择是实现水资源高效开发与综合利用的关键环节,对社会的发展具有重大影响。针对水利工程建设的相应特点,构建水利工程建设方案的综合评价指标体系,运用层次分析法与熵权法来确定评价指标的组合权重,进而应用基于组合赋权的逼近理想解排序法对待选水利工程建设方案进行TOPSIS 综合评价,计算出各方案的综合优越度,实现对水利建设工程方案的优选。并分别运用组合赋权、AHP 法以及熵权法对某水利工程的7 个备选方案进行逼近理想解排序,验证了基于组合赋权的TOPSIS 法在水利工程建设方案优选决策过程中的适用性与优越性。     

施工方案评价中的多级模糊优化及非结构性模糊决策分析

选择合理的施工方案是单位工程施工组织设计的核心。针对施工方案评价中影响因素复杂及非结构性因素量化等难点问题,提出了将多因素、多级非结构性模糊优选理论应用到施工方案比选中。采用四级模糊优选模型,综合考虑了影响施工方案比选的各种目标,并针对主观性较大的评价因素,引入非结构性模糊决策法和优先关系法,以确定其隶属度和权重。通过此模糊优选模型,进行了施工方案的优选,得到了比较理想的优选结果,证明了此模型在施工方案评价中的实用性。     

基于格序理论的模糊多目标施工方案优选

为了克服施工方案优选中多目标之间的不可公度性和矛盾性,在模糊理论分析的基础上,运用格序决策方法,并且结合Kaufmann距离或贴近度的概念,建立了施工方案优选模型,对可行的备选施工方案进行优选。结果表明,运用三角模糊数可以将施工方案中的定性指标量化,而应用格序结构可以将定量指标的预测结果和定量指标的模糊概念进行统一的公度,实现基于不同目标下的施工方案的综合评价,最终通过Kaufmann距离计算方法,得出各方案之间的先后顺序。最后通过具体算例验证了该方法在施工优选过程中的实用性以及有效性。     

基于灰理想关联分析的市政道路工程施工方案评价

针对市政道路工程施工方案评价中存在模糊性和不确定性因素较多的问题,将模糊理论和灰色理论结合起来进行研究,构造基于三角模糊数法的灰理想关联评价模型。模型中利用三角模糊数法在模糊、不确定因素数量化方面的优势,确定评价指标的权重;根据所得到的评价指标的权重,在传统的灰色关联分析法的基础上,结合TOPSIS法,对施工方案进行灰理想关联评价。以某城市改建主干道工程施工方案评价为例介绍模型的具体应用,结果表明：应用该模型对施工方案进行评价可行、有效。     

基于多层次模糊决策模型的地下综合管廊软土地基处理方案优选

建立了富水软土地区城市地下综合管廊软土地基处理方案的多层次模糊决策模型。对准则层和指标层影响因素权重进行赋值,得到管廊软土地基处理方案影响因素的权重。确定了软土地基处理方案的指标评语与隶属度,得出软土地基处理方案综合定量评价分数,由分析结果得出了优化方案,同时该研究成果可为富水软土地区城市地下综合管廊的软土地基处理决策提供科学的依据。     

一种改进的价值系数法在既有建筑节能改造方案优选中的应用研究

阐述了应用价值系数法进行方案优选时的决策原理,为了更科学合理地优选既有建筑节能改造方案,提出了一种改进的价值系数方法.将三角模糊数法运用于价值系数法中确定功能分项指标的权重,提出成本系数应采用全寿命周期成本的年值,并构建了相关分析模型.结合既有建筑节能改造工程实例,介绍了模型的实际应用.论文为既有建筑节能改造方案优选提供了一种新的思路.     

工期—效益优化模型在西岭隧道工期优化中的应用

介绍了采用工期—效益优化模型对海南东环铁路工期进行合理优化的方法,并基于工期—效益模型的建立和相关分析,结合案例进行实证分析,指出施工企业在采用常规措施的基础上,可根据具体的情况,采用工期—效益优化模型,从而实现资源优化配置与动态管理,促进高铁建设项目工期达到合理优化。     

基于修正萤火虫算法的多模函数优化

萤火虫优化(glowworm swarm optimization,GSO)算法是一种计算多模函数优化问题的新型算法,该算法和蚁群优化、粒子群优化一样,都是一种群智能算法。针对GSO算法在优化多模函数时收敛速度慢、求解精度不高和发现峰值率低的缺点,首先在算法中采用变步长的运动策略,使得步长随着迭代时间自适应地逐渐减小;其次采用较小的初始决策范围值;最后添加了萤火虫的自探索机制。改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于萤火虫发现问题的所有局部最优解。利用标准测试函数对修正后的萤火虫算法进行测试,仿真结果表明,修正的萤火虫算法具有良好的收敛性和计算精度,在寻找多模函数的峰值个数时显示出很大的优势。     

蝉鸣优化算法在组合优化问题中的应用

文献(1)提出了蝉鸣优化(CSO)算法,利用CSO、 PSO和DE对9个高维Benchmark函数的仿真,得到了非常好的优化结果,该算法尚未在组合优化问题中应用,本文利用CSO算法对旅行商问题(TSP),这一典型的组合优化问题,进行优化,建立了CSO算法解决TSP问题的模型,并利用MATLAB进行仿真。实验结果表明, CSO也是一种非常适于求解组合最优化问题的进化算法。     

浅谈建筑设计优化

本文浅析建筑设计过程中需要优化的环节和建议措施。     

Constrained mean‐variance mapping optimization for truss optimization problems

Truss optimization is a complex structural problem that involves geometric and mechanical constraints. In the present study, constrained mean‐variance mapping optimization (MVMO) algorithms have been introduced for solving truss optimization problems. Single‐solution and population‐based variants of MVMO are coupled with an adaptive exterior penalty scheme to handle geometric and mechanical constraints. These tools are explained and tuned for weight minimization of trusses with 10 to 200 members and up to 1,200 nonlinear constraints. The results are compared with those obtained from the literature and classical genetic algorithm. The results show that a MVMO algorithm has a rapid rate of convergence and its final solution can obviously outperform those of other algorithms described in the literature. The observed results suggest that a constrained MVMO is an attractive tool for engineering‐based optimization, particularly for computationally expensive problems in which the rate of convergence and global convergence are important.     

应用MATLAB最优化工具箱求解沉井井壁最优化问题

应用MATLAB程序工具箱，将最优化设计思想应用于沉井结构设计，通过对沉井井壁作最优化分析．求解井壁造价最小值及其对应的井壁厚度及配筋，为量大面广的沉井结构设计提供参考。     

Genetic evolutionary structural optimization

Evolutionary structural optimization (ESO) is based on a simple idea that an optimal structure (with maximum stiffness but minimum weight) can be achieved by gradually removing ineffectively used materials from design domain. In general, the results from ESO are likely to be local optimums other than the global optimum desired. In this paper, the genetic algorithm (GA) is integrated with ESO to form a new algorithm called Genetic Evolutionary Structural Optimization (GESO), which takes the advantage of the excellent behavior of the GA in searching for global optimums. For the developed GESO method, each element in finite element analysis is an individual and has its own fitness value according to the magnitude of its sensitivity number. Then, all elements in an initial domain constitute a whole population in GA. After a number of generations, undeleted elements will converge to the optimal result that will be more likely to be a global optimum than that of ESO. To avoid missing the optimum layout of a structure in the evolution, an interim thickness is introduced into GESO and its validity is demonstrated by an example. A stiffness optimization with weight constraints and a weight optimization with displacement constraints are studied as numerical examples to investigate the effectiveness of GESO by comparison with the performance of ESO. It is shown through the examples that the developed GESO method has powerful capacity in searching for global optimal results and requires less computational effort than ESO and other existing methods.     

混凝土用材料选优方案

为满足客运专线运行速度高、设计使用年限久、工程质量要求高的特点,采用粉煤灰及磨细矿渣粉双掺的方法,配合使用高效聚羧酸减水剂,在降低胶凝材料总量的情况下,配置出具有高强、高耐久性、大流动度和高坍落度保持的高性能混凝土,为工程应用提供了基础。