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文檔簡介
1、近年來，伴隨著計算機信息工程技術的迅猛發(fā)展，建設工程項目管理水平的不斷提高，使得建設工程項目多目標量化優(yōu)化成為可能，而工程項目目標量化管理的主要內(nèi)容是工期和費用的綜合優(yōu)化，相對合理的確定工期在一定程度上能給項目帶來收益。然而，建筑工程項目中工期和費用互相對立且統(tǒng)一的性質(zhì)增大了項目多目標量化管理的工作難度。長期以來，人們采用傳統(tǒng)的方法來研究工期和費用的優(yōu)化，然而傳統(tǒng)的方法在解決最優(yōu)問題上存在著局限，為了解決該問題，人工智能算法-遺傳算法應
2、運而生。鑒于遺傳算法在解決優(yōu)化問題中所表現(xiàn)的諸多優(yōu)點，如較高的求解效率以及其良好的搜索特性，更適用于處理工期費用優(yōu)化問題。因此，本文試圖運用該方法來解決已建立的工期費用定量分析模型，并通過共享技術來控制解的收斂性和均勻性，使得解均朝著最優(yōu)權衡曲面收斂，從而找出問題的滿意解，驗證已建立模型的可行性及有效性，對于提高工程項目的綜合效益具有很重大的意義。
本文依據(jù)目前對建筑工程項目中費用工期優(yōu)化的研究成果，考慮項目資源均衡配置以及資
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