《表2 不同优化方式下的“成本-工期”优化结果》
采用改进微粒群算法进行成本-工期优化的结果如图8所示,可以看出,随着进化代数的增加,总成本会逐渐降低到最小值,这表明提出算法能够有效完成施工成本优化,降低总成本。此外,分别使用遗传算法和改进微粒群算法对“成本-工期”BIM信息优化模型进行求解,以便验证2种算法的综合优化结果,比较结果如表2所示。可以看出,采用改进微粒群算法求解时,工期缩短了3天,总费用减少了1.43%,即求解效率大幅提高。由此可见,在进行“成本-工期”优化时,相较于遗传算法,本文提出的算法表现出更大的优越性。
图表编号 | XD0068782800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.07.05 |
作者 | 黄良辉、王淑苹、刘月宾 |
绘制单位 | 广东技术师范大学天河学院、广东南华工商职业学院、广东技术师范大学天河学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |