基于神经网络的施工方案群体决策支持系统研究和开发（6页）.pdf

1、第16卷 第1期2000年3月长 沙 交 通 学 院 学 报JOURNAL OF CHANGSHA COMMUNICATIONS UNIVERSITYVol,16 No.1Mar.2000 文章编号:1000-9779(2000)01-0078-06基于神经网络的施工方案群体决策支持系统研究和开发刘 建 生(长沙交通学院 建筑工程系,湖南 长沙 410076)摘 要:根据施工方案选择特点,利用神经网络、模糊数学和知识工程理论,结合决策支持系统开发方法,提出了施工方案群体决策支持系统的构造模型及主要功能,就施工方案的初选、评价、选定的方法作了较深入地阐述。关键词:施工方案;群体决策支持系统;神经

2、网络;模糊评价中图分类号:TU17;TU721 文献标识码:A 施工方案是施工组织设计的核心内容,它对工程的施工进度、资源(人、材、机)利用、施工现场布置、工程质量及安全、工程成本等有直接影响。如何根据施工对象和施工企业的技术与管理特点,选择最合理的施工方案,是施工管理中面临的主要研究课题之一。目前,人们正在不断探求科学的方法和手段如管理信息系统、仿真技术、人工智能技术、专家系统、决策支持系统等用于施工方案的选择之中1。这些技术有效地利用了专家的知识和经验,使施工方案选择乃至施工组织设计水平大有提高。但这些基于符号处理的系统存在知识获取的“瓶颈”、系统求解问题的脆弱性、学习能力差、知识管理系统

3、复杂等问题2。面对施工方案选择这种半结构化或非结构化、环境信息不十分清楚的问题显得有些力不从心。应用人工智能技术与神经网络、模糊数学理论相结合建立的系统,由于既利用了人工智能在规则处理、问题描述方面的特长,也发挥了神经网络抗干扰能力、自组织自学习能力及容错能力强等特点,引起了许多专家系统开发者的重视25。本文从分析人工选择施工方案模式入手,根据神经网络和模糊数学理论,结合人工智能技术,提出了基于神经网络的施工方案群体决策支持系统(Group DecisionSupport System for Construction Scheme简称GDSSCS)的构造模型,并就方案选择中的问题辨识、方案初

4、选、评价、选定的方法进行了较详细的分析。1 人工选择施工方案的模式一般而言,施工方案选择是从熟悉审核施工图纸开始,进而结合工程特点、建设地点特征、施工条件等因素,分析施工中的关键问题,确定施工方法和施工机械选择的总体框架,然后凭借施工组织设计人员的工程实际经验,选择出符合客观实际情况的几个可行方案并正确进行技术经济比较,通过全面均衡,择优选用。即人工选择施工方案可以归纳为问题描述、方案模型初选、方案模型解算、方案评价几个步骤。施工方案选择涉及内容广泛,应吸收多人的共同智慧。一般由项目经理部组织有关人员完成,有时甚至还要求设计、建设、监理几方共同参与。人工选择施工方案能利用决策者的直接经验,发挥

5、其主观能动性;但由于决策者经验的局限性和决断能力的限制,实际上很难就质量、进度、成本进行综合考虑,因而直接影响了施工的成本与效益。另外,由于施工组织设计人员水平各异,加上先进经验交流不畅,也导致了仅凭个人经验与简单工程类比选择出的施工方案水平参差不齐。收稿日期:1999-04-20作者简介:刘建生(1963),男,长沙交通学院讲师.1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.2 基于模糊神经网络的施工方案群体决策支持系统基于模糊神经网络的施工方案群体决策支持系统是一种交互式的、基于计算机的、多个决策者

6、共同参与的知识系统,用来帮助施工管理人员辅助制定施工方案。它以信息技术为手段,利用神经网络、模糊数学和知识工程的有关理论,通过对原始资料的分析,明确项目施工中的关键问题及其相互关系,列举可能的施工方案,通过修改完善模型、分析比较等方法为决策者作出正确决策提供支持。2.1 施工方案群体决策支持系统的构成图1 施工方案群体决策支持系统的构成图2 基于神经网络的施工方案群体决策支持系统流程图97第1期 王志辉等:预应力混凝土超筋倒肋薄板正截面承载力的探讨 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.GDSS

7、CS由人机交互系统、施工方案选择评价系统、知识管理系统、组织协调系统组成。人机交互系统是GDSSCS与用户联系的人机接口,用户通过它以交互方式对某一施工方案选择过程进行管理。组织协调系统是一组支持决策成员之间进行相互讨论的软件,通过调用Microsoft Word、MicrosoftExcel、AutoCAD等软件,提供决策会议程序,以数字、表格或图形化的方式显示决策成员的观点。而方案选择、评价、选定系统和知识管理系统是系统的核心,它们通过计算机网络与决策者终端相联。系统构成和系统流程图分别如图1、图2所示。2.2 方案问题辨识系统该系统主要是帮助决策人员对施工方案选择所需的工程概况、施工条件

8、等原始资料进行分析,以进一步明确建筑、结构等工程特征,建设地点的位置、地形、地质、水文、气象等环境条件,施工地点周围环境,资源(资金、材料、机械、劳动力、构件及半成品供应、运输条件)供应状况,施工企业的技术与管理水平,施工质量、成本、新技术的采用等合同要求,为方案初选提供基础数据;同时也为决策经验不很丰富的施工管理人员明示方案选择中应解决的关键问题(如是否深基坑开挖,是否应采取基坑支护措施,工程中是否有大体积混凝土施工等),以增加施工方案的实际指导作用。其中,问题描述知识库是一种用产生式规则描述问题的问题辨识、信息输入支持、知识化信息模型生成的规则库,用层次化、模块化的树状结构来建立。问题辨识

9、则是根据实际问题的辨识指标,运用问题描述知识库中的辨识规则推理出实际问题类别6。该子系统用Turbo Prolog语言编写而成。2.3 利用神经网络进行施工方案初选本文选用使用最广泛的误差反传播神经网络(BP网络)。网络中各层输出值如下2:1)输入层Opi=rpi2)隐含层Opj=fj(netpj)netpj=6mi=1WjiOpif(x)=1/(1+e-x)Wji为神经元i到神经元j的连接权值。3)输出层Opk=f(netpk)netpk=6nj=1WkjOpj4)为加速学习过程,采用带学习速率和惯性因子的权值调整公式Wji(n+1)=pjOpj+Wji(n)pj=Opj(1-Opj)6kp

10、kWkj对隐含层(dpj-Opj)Opj(1-Opj)对输出层rpi项包括工程概况和施工条件,计有:建筑结构特点(平面组成、层数、层高、最大高度、建筑面积、结构形式、技术复杂程度、工期),建设地点特征(位置、地形、地质、地下水位深度、水质、气温、风向、风力),施工条件(材料构件供应、三通一平、水电供应、运输条件、四周环境),施工单位施工水平(企业资质、施工机械、施工技术、管理水平)。其取值部分由知识化信息库提供,部分采用人机交互方式输入。通过S/D转换器,将符号输入转换成神经网络的数值输入。数据的取值一般是+1为真,-1为假,0为未知,对于带有模糊概念的指标则采用专家评分法确定。Opk包括施工

11、方案及技术经济指标,根据各分项工程情况(如基坑支护方案中有混凝土桩、钢板桩、土层锚杆、土钉、喷锚、深层水泥搅拌桩、地下连续墙、成本、劳动消耗、材料用量等)确定。通过D/S变换将网络输出变成能表达正确含义的符号输出。网络模型建成后,输入一组训练样本(工程概况,施工方案)对网络进行训练,以通过不断修正权值Wji使网络的输出达到要求的精度,最终建立神经网络模型并将其存入知识库中。利用这组权值所描述的网络进行施工方案初选时,只要将工程概况赋予网络的输入层,通过网络的前向运算,其输出值即为初选的施工方案。08 长 沙 交 通 学 院 学 报 第16卷 1995-2003 Tsinghua Tongfan

12、g Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.由于各分项工程施工特点各异,因而网络模型也不同。本文建立了基础、钢筋混凝土(模板、钢筋、混凝土)、预应力混凝土、安装、装饰工程网络模型。如基础为三层BP模型,网络结构为24-15-10。2.4 施工方案的模糊神经网络评判模型初选的施工方案只是为施工组织设计人员提供了决策参考,面对初选的施工方案,决策人员往往要进行施工方案的综合评判,以选定一个最佳的方案或另行拟定施工方案。人工选择施工方案时,一般是由决策人员设定一些评价指标,采用算术平均法或加权平均法进行定性评判,由于方案的某些评价指标常常带有不确定性,使得定

13、性评判的结论出现偏差。为此,本文设计了一个利用模糊神经网络评价施工方案的模块。2.4.1 分部分项工程施工方案评价取评价指标集:U=U1,U2,U6其中:U1表示技术可行性(就分部分项工程而言,下同);U2表示技术先进性;U3为工期;U4为成本;U5为劳动消耗量;U6为主要材料用量。评价指标关于施工方案优良的隶属度1、2采用专家评分法确定,3、4、5、6采用对称梯形分布(x)=00 x(a-a2)a2+x-aa2-a1(a-a2)x (a-a1)1(a-a1)x(a+a1)a2-x+aa2-a1(a+a1)x (a+a2)0 x(a+a2)其中:a为计划值;a1为计划值最小允许变化幅度;a2为

14、计划值最大允许变化幅度。神经网络模型仍采用BP网络,其中输入层神经元的输入值为各评价指标的隶属度,输出层神经元的输出值为该分部分项工程的综合评价结果。根据评价结果决定是否采用、再次进行问题辨识或另觅施工方案。由于各分部分项工程的施工方案选择各有特点,故需分别建立相应的评价模型。2.4.2 施工方案总体评价施工方案总体评价采用二级模糊综合评判方法,将评价指标分为4类15个因素。评价步骤如下。1)取评价指标集:U=U1,U2,U3,U4=u1,u2,u14式中:U1为分部分项工程施工方案类,U1=基础工程,钢筋混凝土工程,预应混凝土工程,安装工程,装饰工程;U2为工期类,U2=工期,施工均衡性;U

15、3为资源消耗类,U3=成本,成本降低率,劳动消耗量,工料节约率,机械利用率;U4为质量安全类,U4=优良品率,安全指标,质量成本。2)设评判集为V=优,良,中,差。3)构造各子集的单因素评判矩阵R1(rij)54,R2=(rij)24,R3=(rij)54,R4=(rij)34其中,rij表示指标Ui被评为Vj的隶属度,采用专家评分法确定。4)确定各子集的权重分配A1=(11,12,13,14,15),A2=(21,22),A3=(31,32,33,34,35),A4=(41,42,43)式中,ij为权重,采用专家会议法或德尔菲法求得,且6jij=1。5)将Ai与Ri合成得到一级模糊综合评判B

16、i=Ai.Rii=1,2,3,418第1期 刘建生:基于神经网络的施工方案群体决策支持系统研究和开发 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.6)取U=U1,U2,U3,U4的单因素评判矩阵R=(Bi)41,权重分配A=(1,2,3,4),进行二级综合评判得到:B=A.R按最大隶属度原则选择出最佳的施工方案。进行二级模糊综合评判的目的是避免由于评价指标较多使每一指标的权值很小,在合成运算中的“取小”时rij的值比ij的值大而几乎全被舍弃的问题。2.5 知识管理系统和施工方案的最后确定2.5.1 知

17、识管理系统知识库及其管理系统。知识库是GDSSCS所采用的各种知识规则的集合,它决定着系统的决策水平。库内存贮有:施工问题辨识所用的知识和规则,方案初选,评价中采用的神经网络模型;各工种工程的施工方法,施工方案的评价方法,施工及验收规范;权威专家的经验。后两部分知识主要是为施工方案的最后确定、方案的解算、方案文件形成提供支持。知识的表示采用了产生式规则、模糊规则和规则-框架三种表示方式7,8。模型库及其管理系统。考虑到施工方案选择要有丰富的实际经验,模型库分为常用模型库和典型实例模型库。典型实例模型库重点收集了目前工程施工中难度较大的分项工程,如高层建筑、大跨度结构、深基础等施工方案的选择。常

18、用模型库存贮有基础工程、钢筋混凝土工程、预应力混凝土工程、结构安装工程、装饰工程等施工方案选择,每级库下分设二级、三级子库。考虑到系统功能的扩充和模型库管理的方便,模型在系统中以语句存贮,先将每一模型编码并用Visual C(VC)进行描述,然后存入数据库中。数据库结构为序号、模型名、模型描述3个记录。数据库及其管理系统。GDSSCS的数据库系统主要是从内外数据源析取和组织数据为系统的其他部分所用。数据库系统分设静态库和动态库,其中动态库用于存放原始信息和过程信息,库内数据随时更新,系统运行中使用最为频繁。方法库及其管理系统。GDSSCS的方法库是为选定的施工方案模型提供一套解算的程序。存贮的

19、方法程序有:基本数学方法程序,力学(如土力学、材料力学、结构力学)分析程序,截面(如钢结构、混凝土结构)设计程序,经济(如成本预算、工期预测)评价程序,质量安全分析程序。这些程序大多可以从有关资料上找到,部分由笔者用VC进行了转编。随着系统功能的增加还可以考虑挂接更多的方法程序。方法库的管理系统负责算法程序的选配、调用、更新和维护。2.5.2 施工方案的最终选定通过综合评价后选定的施工方案还应运用知识管理系统对具体的施工方法进行详细地描述,对方案模型中的具体参数进行计算,采用在数据库、模型库支持下调用方法库中的方法程序予以完成。施工方案文件的最后形成则由调用Microsoft Office97

20、、AutoCAD等软件完成。为适应投标阶段、项目实施阶段中对施工方案简、繁的不同需要,本文利用了Word97的模板功能,设计了4种不同风格的施工方案文件模板,套用相应的模板即可完成排版工作。2.6 计算机网络建设计算机网络可以是局域网(LAN)或广义网(WAN),对于较大型的工程项目的施工方案选择也可以采用电视会议形式,由每个决策者利用其多媒体计算机系统通过计算机网络参与决策活动并和其他决策者共同讨论1。3 结 语系统开发软件为:操作系统Microsoft Windows 95/98/NT(中文版),编程语言Visual C+、TurboProlog,数据库Visual FoxPro5.0,其

21、他Microsoft Office97、AutoCAD、FoxGraph.GDSSCS的研制与应用将会使施工方案的选择更加科学、更加合理。目前应解决以下3个问题:系统设计特别是知识系统设计的科学化和规范化,编程语言、库管理系统的选定应有一个基本的标准,28 长 沙 交 通 学 院 学 报 第16卷 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.以利于今后的交流与发展;在系统开发初期的资料收集和用户要求设计中切忌贪大求全,以免由于系统过于复杂而难以得出有用的决策结论;调动用户的积极性,为GDSSCS的研制

22、、评价、完善和推广提供基础条件。参考文献:1 徐伟,陈震.建筑工程施工的智能方法.上海:同济大学出版社,1997.2 胡守仁,余少波,戴葵.神经网络导论.长沙:国防科学技术大学出版社,1993.3 刘有才,刘增良.模糊专家系统原理与设计.北京:北京航空航天大学出版社,1995.4 沈清,胡德文,时春.神经网络应用技术.长沙:国防科学技术大学出版社,1993.5Benachenhou D.Neural networks for computing invariant clustering of a large open Set of DNA2PCR2Primers generatedby a f

23、eature knowledge based system.IJCNN90,1990.6 胡祥培,修立军,钱国明.面向问题的知识表示支持系统研究.哈尔滨工业大学学报,1999,31(1).7 蔡连成,滕健,张牧.专家系统基础与实现.天津:天津大学出版社,19908 吴信东.专家系统设计.合肥:中国科学技术大学出版社,1990The Study and Development of Group Decision Support Systemfor Construction Scheme Based Neural NetworkL IU Jian2sheng(Construction Engine

24、ering Department,Changsha Comm.Univ.,Changsha 410076,China)Abstract:In this paper according to the property of the selection of construction scheme and applying thetheory of neural network,fuzzy evaluation and knowledge engineering with the developing method of groupdecision support system,the model

25、 structure and main function of group decision support system forconstruction scheme are presented,and the method of the selection,evaluation,determination of constructionscheme has been studied more thoroughly.Key words:construction scheme;group decision support system;neural network;fuzzy evaluation38第1期 刘建生:基于神经网络的施工方案群体决策支持系统研究和开发 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.