【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及工程，更具體的說是涉及一種考慮建筑工程設計問題的基于改進減法平均優化算法。
技術介紹
1、在建筑工程設計中，優化問題是一個至關重要且復雜的挑戰。工程設計過程通常涉及多個相互沖突的目標和約束，例如成本、材料使用、結構強度、能效和美學等。這些目標和約束不僅需要單獨考慮，還必須在彼此之間取得平衡和妥協，以實現最優設計。傳統的優化方法，如線性規劃、非線性規劃和動態規劃，雖然能夠在一定程度上解決這些問題，但在處理大規模、多目標和復雜約束的優化問題時往往表現出一定的局限性。這些方法在處理復雜的非線性關系和高維度的設計空間時，效率較低，且容易陷入局部最優解，難以找到真正的全局最優解。
2、工程設計問題通常需要在一組嚴格的規范約束下進行設計，同時在相互沖突的優化目標之間做出權衡。例如，項目的成本與產品的穩健性、產品的重量與尺寸、材料的選擇與環境影響等都是需要平衡的因素。這種權衡過程使得設計問題復雜化，并且需要采用更先進的優化技術來有效求解。因此，工程設計問題可以被建模為受約束的多目標優化問題（cmop:?constraint?multi-objective?problem）。在這種建模中，設計者不僅要滿足各種硬性約束，還需在多個優化目標之間找到最佳的解決方案。
3、由于很多工程設計問題的目標函數是不連續的，并且有些問題的目標函數缺少先驗知識，難以通過仿真對其進行建模，往往只能把目標函數作為黑盒進行優化，這極大地增加了優化問題的難度。因此，需要設計準確且高效的優化算法對問題進行優化。此外，這些智能算法通過群體
4、因此，為了克服上述問題，研究一種考慮建筑工程設計問題的基于改進減法平均優化算法，旨在提高求解建筑工程設計優化問題的效率和準確性，具有重要的實踐意義和應用價值。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種考慮建筑工程設計問題的基于改進減法平均優化算法，具體為面向工程設計問題的改進減法平均優化算法的風險管理方法，包括以下步驟：1、對實際建筑工程項目進行分析處理，建立數學模型；2、通過tene混沌映射生成初始種群的初值以及動態更新過程中的搜索路徑；3、通過黃金正弦函數避免算法陷入局部最優；4、根據cec2005基準測試函數，對比woa、gwo、dbo、sabo算法；5、根據實際的建筑工程項目數學模型進行驗證本專利技術算法的有效性。本專利技術通過建立基于時間-成本-資源的建筑工程設計模型，可以更加準確，全面的降低建筑工程的風險。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、一種考慮建筑工程設計問題的基于改進減法平均優化算法，包括以下具體步驟：
4、步驟1：對實際建筑工程項目進行分析處理，建立數學模型；
5、步驟2：通過tene混沌映射生成初始種群的初值以及動態更新過程中的搜索路徑；
6、步驟3：通過黃金正弦函數避免算法陷入局部最優；
7、步驟4：根據cec2005基準測試函數，對比woa、gwo、dbo、sabo算法；
8、步驟5：根據實際的建筑工程項目數學模型進行驗證本專利技術算法的有效性。
9、優選的，所述步驟1中對實際建筑工程項目進行分析處理，建立數學模型。?具體過程如下：
10、步驟1.1：目標函數：
11、在實際的建筑項目工程中，除了時間的消耗外，還需要綜合考慮多種因素以確保項目的順利進行和最終成功。對工期、質量、成本目標進行均衡優化，找到相對滿意的解，實現三大目標中某個目標處于最優的同時其他目標也能相對滿意是多目標優化問題的根本任務。為了有效解決建筑工程項目優化問題，本專利技術提出了一種改進的基于減法平均的優化算法。優化的目標是通過最小化成本、工期和資源等關鍵指標，提高建筑工程項目的整體效率和可持續性。
12、工期目標函數旨在最小化項目的總工期，設項目總工期為，則工期目標函數可以表示為：
13、?????(1)
14、成本目標函數主要考慮直接費用和間接費用。設項目總成本為，則成本目標函數可以表示為：
15、{f}_{2}=minc=min(dc+ic)=\sum\left [ {{c}^{{1}^{min}}_{ij}+\frac {{c}^{{1}^{max}}_{ij}-{c}^{{1}^{min}}_{ij}} {\left ( {{t}^{min}_{ij}-{t}^{max}_{ij}} \right )^{2}}\cdot \left ( {{t}_{ij}-{t}^{max}_{ij}} \right )^{2}} \right ]+{t}_{o}{c}_{o}??(2)
16、資源目標函數考慮在項目施工過程中各子項目的資源總量，設項目總資源為，則資源目標函數可以表示為：
17、?????(3)
18、其中，為工程項目雙代號網絡計劃圖中所有線路的集合；為網絡計劃圖中某一關鍵線路上所有工序的集合；分別為總工序數、最小化項目總時間、資源總類型、每日資源數；為工序的實際持續時間；分別為工序的最小直接費用和最大直接費用；分別為工序的最短持續時間和最長持續時間；為合同約定日期；為合同工期內間接費率；為在總項目時間的第天計劃使用的資源的數量。
19、步驟1.2：約束條件：
20、為了確保優化結果的可行性，本專利技術在目標函數的基礎上引入以下約束條件：
21、1）時間約束：為了保證項目在規定的時間內完成，時間約束條件規定每個工序的完成時間不能超過項目的最大允許工期，同時也不能低于項目的最小允許工期。設第工序的完成時間為，項目的最大允許工期和最小允許工期分別為，則時間約束可以表示為：
22、?????(4)
23、2）成本約束：在建筑工程項目優化中，成本控制是關鍵的約束條件之一。成本約束旨在確保項目總成本不超過預算。設定項目的總預算，第工序的成本為。為了保證整個項目的總成本在預算范圍內，成本約束條件可以表示為：
24、???(5)
25、3）資源約束：為了保證項目資源的合理分配和使用，資源約束條件規定每種資源的總使用量不能超過其最大可用量。設第種資源的最大可用量為，第個子項目使用的第種資源為，則資源約束可以表示為：
26、?????(6)
27、通過引入以上約束條件，可以確保在優化過程中各類資源得到合理分配，項目能夠在規定時間內完成，并且滿足技術要求，從而保證優化結果的可行性和有效性。
28、綜上所述，通過公式(1-6)可以得到該工程的多目標函數模型如下：
29、
30、{f}_{2}=minc=min(dc+ic)=\sum\left [ {{c}^{{1}^{min}}_{ij}+\本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種考慮建筑工程設計問題的基于改進減法平均優化算法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種考慮建筑工程設計問題的基于改進減法平...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張邦成，宋婧媛，李波，常笑鵬，任禹衡，殷云高，胡博文，
申請(專利權)人：長春工程學院，
類型：發明
國別省市：
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