Содержание:

ВСТУПЛЕНИЕ. 3

1. Методы
оптимизации. 5

2.
Инструменты моделирования оптимизации. 8

3.
Использование оптимизации в строительных процессах. 10

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 13

Введение:

Оптимизация уже
достаточно давно присутствует в промышленном производстве. Однако можно
отметить, что оптимизация вновь стала предметом весьма интенсивных мировых исследований
после огромного теоретического роста этой области в период между 1950-ми и
1970-ми годами. Причины, по которым эта область науки до сих пор так активно
развивается, можно найти в растущем общем осознании ограниченной доступности
ресурсов, что является главным триггером, который выдвинул оптимизацию вперед в
списке общественных критериев. Дополнительными мотиваторами являются широкая
доступность вычислительных пакетов и неуклонно растущие аппаратные мощности.
Таким образом, почти забытые математические модели в настоящее время
пересматриваются, расширяются, модифицируются и верифицируются путем их
использования при решении актуальных задач оптимизации промышленного
производства.

Количественная поддержка
процессов принятия решений в промышленности особенно подчеркивается как имеющая
решающее значение в современных тенденциях управления. Однако специфика управления
строительными проектами заключается в их стохастической и динамической среде,
несмотря на общие повторяющиеся операции, в которых оптимизация представляет
собой один из этапов. На этом этапе поток подходящей информации очень важен для
выполнения оптимизации в строительных процессах, и поэтому необходимо
определить, какой из доступных методов решения является наиболее подходящим для
конкретной задачи.

Хотя строительная отрасль
всегда была проектно-ориентированной [1], а также под влиянием неэффективности
и неэффективности [2] на практике уделяется ограниченное внимание математически
обоснованным подходам к оптимизации процессов. Поэтому лучше осведомленность о
современных методах оптимизации процессов может быть в целом полезна всем
лицам, принимающим решения в строительной отрасли, особенно руководителям
проектов и экспертам по подготовке производства. Следует отметить, что
улучшение бизнес-процессов также может быть достигнуто в промышленности с
помощью систем планирования ресурсов предприятия (ERP). Известны различные
ERP-системы для производственных и торговых компаний, и некоторые из них были
поддержаны рационализированными рабочими процессами [3] и графиками [4].
Предметные обзоры также были представлены в в литературе [5] и некоторых
авторах, например [6], представлен системный подход к внедрению ERP в
строительном секторе.

Часто отмечалось, что ERP-системы могут
быть хорошими средствами для реинжиниринга бизнес-процессов и внедрения
ИТ-систем [7]. Тем не менее, важно дать обзор интеграции и взаимодействия между
различными информационными системами, например ERP и строительным
информационным моделированием (BIM), поскольку литературу по этому вопросу
можно найти в соответствующих базах данных, а некоторые недавние материалы даже
были опубликованы.

Поскольку BIM эволюционировал
и что строительное сообщество видит сдвиг от 3D-или визуализационного аспекта
BIM к инструментам, специфичным для рабочего процесса они непосредственно
применяются для решения реальных задач, таких как проверка установки,
последовательность и оценка. В настоящее время отраслевой диалог переходит к
общему вопросу о том, как мы оптимизируем эффективный сбор, анализ и
распространение информации в режиме реального времени, чтобы сделать проекты
более успешными. Поэтому в данной реферате дается обзор последних достижений в
указанных областях и приводятся некоторые выводы, которые призваны заполнить
пробелы в литературе и открыть возможности для дальнейших исследований.

Заключение:

Цель данной работы
состояла в том, чтобы дать современный обзор методов решения и инструментов
моделирования, а также представить их применение в оптимизации строительных
процессов. С этой целью в первом разделе дается краткое введение в эту тему, а
в следующих двух разделах раскрываются методы решения и инструменты
моделирования, которые в настоящее время могут быть надлежащим образом
использованы для оптимизации. Установлено, что современные пользователи имеют в
своем распоряжении широкий спектр мощных алгоритмов оптимизации, либо
эвристические, либо точные, а также несколько возможностей для моделирования
задач оптимизации, таких как алгебраический язык моделирования, электронная
таблица, специализированное автономное программное обеспечение для оптимизации,
интерактивный компьютерный язык или интернет — приложение для оптимизации.

В этой связи предлагается
краткий обзор проблем оптимизации, связанных с процессами строительства,
включая их происхождение и определения, а также представляют успешные
приложения, методы решения и результаты. После ознакомления с оригиналом проблемы
и приложения, в большинстве случаев современные приложения оптимизации в
строительных процессах на самом деле являются простыми расширениями или
модификациями оригинальных формулировок задач оптимизации, и что эти проблемы решаются
с использованием моделей с различными комбинациями точных, эвристических, Мета
— или гиперэвристических методов. Однако последние исследования выявили четкую
тенденцию роста интереса к разработке эвристических методов (таких как GAs,
PSO, ACO и др.) Для решения задач оптимизации строительных процессов.

Различные реализации
оптимизации в BIM также показаны в заключительных разделах статьи, чтобы
подчеркнуть потенциал этой области исследований. В обзоре показано, что эвристические
Газ в основном используется для решения BIM-ориентированных задач, таких как
задача назначения, задача планировки строительной площадки и задача
планирования проекта (которые в настоящее время являются наиболее часто используемыми
приложениями, связанными с проблемами в этом подходе).

В области точного
математического программирования были лишь некоторые изолированные попытки
объединить оптимизацию MILP с BIM, а также так что есть еще достаточно места
для дальнейшего развития. Результаты показывают, что предложенный подход может
быть эффективно использован для генерации моделей графиков строительства в двух
степенях между простыми и сложными.

Однако связь между
информационными системами (как ERP и BIM) и оптимизация в настоящее время,
по-видимому, является сложной задачей, которая должна решаться более
интенсивно. Ускоренный рост различных моделей принятия решений, сочетающих в
себе оптимизационные подходы и информационные системы, позволяет четко видеть
будущее развитие этой области. Более того, ожидается, что связи между этими
двумя растущими дисциплинами также даст начало новой волне активных
BIM-разработок, направленных на автоматизацию процессов в области управления
строительными проектами.

Однако все еще существует
ряд NP-полных и NP-жестких задач, которые не могут быть решены с точностью до
оптимальности за разумное вычислительное время с помощью современного
программного и аппаратного обеспечения. Поэтому ожидаемый прогресс в этой
области в будущем будет в значительной степени зависеть от имеющихся
компьютерных мощностей.

Фрагмент текста работы:

1.
Методы оптимизации

Методы оптимизации могут
быть использованы для решения широкого круга различных инженерных задач.
Несмотря на то, что проблемы оптимизации могут возникать из различных областей и
различных систем,

они могут быть сформулированы удивительно
сходным образом.

Как правило, задачи на
оптимизацию (ОП) может быть выражены следующим образом:

минимизировать f(х),

предмет: h(x) = 0 и g(х) ≤ 0

где f(x) является целевой функцией должно
быть сведено до минимума за  вектор
решения переменных x, в то время как h(х)
= 0 означает равенство ограничения и g(х)
≤ 0 означает ограничениями типа неравенств.

Целевая функция
определяет критерий выбора оптимального решения, а ограничения определяют
границы, ограничивающие пространство всех возможных решений. Здесь следует
отметить, что при необходимости целевая функция может быть также
максимизирована в пределах допустимого пространства. Что касается переменных
решения, то они обычно вычисляются между их нижней и верхней границами, x^LO
≤ x ≤ x^UP, и они могут быть непрерывными, x ЄR, где R – множество
действительных чисел; или целочисленными, x ЄZ, где Z — множество целых чисел.
Целочисленные переменные могут также отображаться как двоичные переменные
решения, т.е. x Є{0,1}^m.

Для получения ценных
результатов следует тщательно выбирать подходящий метод решения конкретной
задачи оптимизации. Прежде чем выбрать метод решения, задача оптимизации должна
быть проанализирована с точки зрения ее функций, ограничений и переменных
решения. Подходы к решению однокритериальных задач оптимизации можно условно
разделить на две основные группы: эвристические методы и методы математического
программирования.

Эвристические методы
могут быть использованы для решения самых разнообразных задач оптимизации, и их
главное преимущество заключается в том, что большинство из этих методов
сходятся достаточно быстро и могут решать задачи, содержащие недифференцируемые
функции. Однако в конце поиска эвристические алгоритмы часто предлагают только приблизительно
оптимальные, то есть неоптимальные решения. Тем не менее эвристические методы
доказали свою пригодность для решения различных оптимизационных задач в
гражданском строительстве, и наиболее часто используемыми из них являются:
прямой поиск (DS) [9], эволюция стратегии (ЕS) [10] и генетические алгоритмы (GA) [11], поиск с запретами (TS) [12], имитации отжига (SА) [13], нейронные сетей (NN) [14], и др.

Как расширения основных
эвристических методов, мета — и гипер-эвристические стохастические методы в основном
склонны к биоинспирированным вычислительным алгоритмам, таким как оптимизация бактериального
фуражирования (BFO) [15] и др. Здесь следует отметить, что различные гибридные комбинации
вышеупомянутых методов также были описаны в литературе.