基于蚁群算法的预制构件生产多目标优化研究

论文摘要

近年来,飞速发展的工业化给生态环境带来了严峻的考验和威胁,可持续发展的重要性上升到了前所未有的高度。建筑业作为高能耗行业之一,节能减排刻不容缓。目前,建筑工业化已成为实现建筑业转型和可持续发展的必要途径之一。预制构件作为工业化建筑的基本组件,其生产计划的质量对工业化建筑的施工质量和施工计划有着重要影响。另外,从可持续发展视角下,预制构件作为建筑工业化模式下一种新型建材,其隐含碳排放占工业化建筑建造阶段碳排放相当大一部分比重,是工业化建筑碳排放监测与调控的重点。然而我国建筑工业化起步较晚,整体发展水平较低,现阶段预制构件生产计划无法满足我国日益增长的市场需求。目前,预制构件厂生产管理活动很多都是基于经验展开,管理模式粗犷,存在资源浪费、质量缺陷、交付延期、环境污染和成本偏高等问题。基于上述背景,本文针对预制构件厂内生产管理展开研究,以预制构件生产所需的时间和成本,以及产生的碳排放为优化目标。然而,目前关于工业化建筑碳排放的研究多集中于建筑全寿命周期,从而导致对预制构件碳排放的核算过于粗糙。本文基于PLCA理论,核定计算边界,识别碳源,提出较为精确和可行的厂内预制构件生产碳排放核算方法,为后续模型运算提供精确可靠的数据。本文借助多目标优化理论和组合优化理论,将预制构件厂内生产优化问题转化为一个多目标旅行商问题(MOTSP),建立以预制构件生产时间、成本和碳排放为优化对象的多目标优化模型,利用Pareto解表示最优解集。本文利用相对偏离度理论对优化目标进行无量纲处理,利用聚集函数法构建综合目标函数,即评价指标,将原问题转化为单目标问题。此外,本文赋予综合目标函数随机动态权重,扩大算法的搜索范围,提高算法随机性。本文采用蚁群算法,借助Matlab平台进行编程与求解计算。同时,本文以国内某一预制构件厂为案例,通过实地调研收集原始数据,量化研究对象和计算参数。优化后的各评价指标相较于原始生产数据均有一定提升,且算法收敛性较好,具有一定可行性。本文的研究成果可以为预制构件厂内决策人员提供一组可行的解决方案,决策者可根据实际情况选择最优的决策方案,指导厂内构件生产以获得更优的生产效益。本文可以丰富国内现有关于预制构件和建筑工业化的研究。除此之外,本文所提出的预制构件碳排放量化方法也可也为后续工业化建筑碳排放研究提供一定的理论参考。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 顾听言

导师: 谢宗杰

关键词: 预制构件生产管理,碳排放,多目标优化,旅行商问题,蚁群算法

来源: 重庆大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 数学,建筑科学与工程,自动化技术

单位: 重庆大学

分类号: TU756;TP18;O224

DOI: 10.27670/d.cnki.gcqdu.2019.000614

总页数: 138

文件大小: 2568k

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标签：预制构件生产管理论文;  碳排放论文;  多目标优化论文;  旅行商问题论文;  蚁群算法论文;