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1、第16卷 第1期2000年3月長 沙 交 通 學 院 學 報JOURNAL OF CHANGSHA COMMUNICATIONS UNIVERSITYVol,16 No.1Mar.2000 文章編號:1000-9779(2000)01-0078-06基于神經網絡的施工方案群體決策支持系統研究和開發劉 建 生(長沙交通學院 建筑工程系,湖南 長沙 410076)摘 要:根據施工方案選擇特點,利用神經網絡、模糊數學和知識工程理論,結合決策支持系統開發方法,提出了施工方案群體決策支持系統的構造模型及主要功能,就施工方案的初選、評價、選定的方法作了較深入地闡述。關鍵詞:施工方案;群體決策支持系統;神經2、網絡;模糊評價中圖分類號:TU17;TU721 文獻標識碼:A 施工方案是施工組織設計的核心內容,它對工程的施工進度、資源(人、材、機)利用、施工現場布置、工程質量及安全、工程成本等有直接影響。如何根據施工對象和施工企業的技術與管理特點,選擇最合理的施工方案,是施工管理中面臨的主要研究課題之一。目前,人們正在不斷探求科學的方法和手段如管理信息系統、仿真技術、人工智能技術、專家系統、決策支持系統等用于施工方案的選擇之中1。這些技術有效地利用了專家的知識和經驗,使施工方案選擇乃至施工組織設計水平大有提高。但這些基于符號處理的系統存在知識獲取的“瓶頸”、系統求解問題的脆弱性、學習能力差、知識管理系統3、復雜等問題2。面對施工方案選擇這種半結構化或非結構化、環境信息不十分清楚的問題顯得有些力不從心。應用人工智能技術與神經網絡、模糊數學理論相結合建立的系統,由于既利用了人工智能在規則處理、問題描述方面的特長,也發揮了神經網絡抗干擾能力、自組織自學習能力及容錯能力強等特點,引起了許多專家系統開發者的重視25。本文從分析人工選擇施工方案模式入手,根據神經網絡和模糊數學理論,結合人工智能技術,提出了基于神經網絡的施工方案群體決策支持系統(Group DecisionSupport System for Construction Scheme簡稱GDSSCS)的構造模型,并就方案選擇中的問題辨識、方案初4、選、評價、選定的方法進行了較詳細的分析。1 人工選擇施工方案的模式一般而言,施工方案選擇是從熟悉審核施工圖紙開始,進而結合工程特點、建設地點特征、施工條件等因素,分析施工中的關鍵問題,確定施工方法和施工機械選擇的總體框架,然后憑借施工組織設計人員的工程實際經驗,選擇出符合客觀實際情況的幾個可行方案并正確進行技術經濟比較,通過全面均衡,擇優選用。即人工選擇施工方案可以歸納為問題描述、方案模型初選、方案模型解算、方案評價幾個步驟。施工方案選擇涉及內容廣泛,應吸收多人的共同智慧。一般由項目經理部組織有關人員完成,有時甚至還要求設計、建設、監理幾方共同參與。人工選擇施工方案能利用決策者的直接經驗,發揮5、其主觀能動性;但由于決策者經驗的局限性和決斷能力的限制,實際上很難就質量、進度、成本進行綜合考慮,因而直接影響了施工的成本與效益。另外,由于施工組織設計人員水平各異,加上先進經驗交流不暢,也導致了僅憑個人經驗與簡單工程類比選擇出的施工方案水平參差不齊。收稿日期:1999-04-20作者簡介:劉建生(1963),男,長沙交通學院講師.1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.2 基于模糊神經網絡的施工方案群體決策支持系統基于模糊神經網絡的施工方案群體決策支持系統是一種交互式的、基于計算機的、多個決策者6、共同參與的知識系統,用來幫助施工管理人員輔助制定施工方案。它以信息技術為手段,利用神經網絡、模糊數學和知識工程的有關理論,通過對原始資料的分析,明確項目施工中的關鍵問題及其相互關系,列舉可能的施工方案,通過修改完善模型、分析比較等方法為決策者作出正確決策提供支持。2.1 施工方案群體決策支持系統的構成圖1 施工方案群體決策支持系統的構成圖2 基于神經網絡的施工方案群體決策支持系統流程圖97第1期 王志輝等:預應力混凝土超筋倒肋薄板正截面承載力的探討 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.GDSS7、CS由人機交互系統、施工方案選擇評價系統、知識管理系統、組織協調系統組成。人機交互系統是GDSSCS與用戶聯系的人機接口,用戶通過它以交互方式對某一施工方案選擇過程進行管理。組織協調系統是一組支持決策成員之間進行相互討論的軟件,通過調用Microsoft Word、MicrosoftExcel、AutoCAD等軟件,提供決策會議程序,以數字、表格或圖形化的方式顯示決策成員的觀點。而方案選擇、評價、選定系統和知識管理系統是系統的核心,它們通過計算機網絡與決策者終端相聯。系統構成和系統流程圖分別如圖1、圖2所示。2.2 方案問題辨識系統該系統主要是幫助決策人員對施工方案選擇所需的工程概況、施工條件8、等原始資料進行分析,以進一步明確建筑、結構等工程特征,建設地點的位置、地形、地質、水文、氣象等環境條件,施工地點周圍環境,資源(資金、材料、機械、勞動力、構件及半成品供應、運輸條件)供應狀況,施工企業的技術與管理水平,施工質量、成本、新技術的采用等合同要求,為方案初選提供基礎數據;同時也為決策經驗不很豐富的施工管理人員明示方案選擇中應解決的關鍵問題(如是否深基坑開挖,是否應采取基坑支護措施,工程中是否有大體積混凝土施工等),以增加施工方案的實際指導作用。其中,問題描述知識庫是一種用產生式規則描述問題的問題辨識、信息輸入支持、知識化信息模型生成的規則庫,用層次化、模塊化的樹狀結構來建立。問題辨識9、則是根據實際問題的辨識指標,運用問題描述知識庫中的辨識規則推理出實際問題類別6。該子系統用Turbo Prolog語言編寫而成。2.3 利用神經網絡進行施工方案初選本文選用使用最廣泛的誤差反傳播神經網絡(BP網絡)。網絡中各層輸出值如下2:1)輸入層Opi=rpi2)隱含層Opj=fj(netpj)netpj=6mi=1WjiOpif(x)=1/(1+e-x)Wji為神經元i到神經元j的連接權值。3)輸出層Opk=f(netpk)netpk=6nj=1WkjOpj4)為加速學習過程,采用帶學習速率和慣性因子的權值調整公式Wji(n+1)=pjOpj+Wji(n)pj=Opj(1-Opj)6kp10、kWkj對隱含層(dpj-Opj)Opj(1-Opj)對輸出層rpi項包括工程概況和施工條件,計有:建筑結構特點(平面組成、層數、層高、最大高度、建筑面積、結構形式、技術復雜程度、工期),建設地點特征(位置、地形、地質、地下水位深度、水質、氣溫、風向、風力),施工條件(材料構件供應、三通一平、水電供應、運輸條件、四周環境),施工單位施工水平(企業資質、施工機械、施工技術、管理水平)。其取值部分由知識化信息庫提供,部分采用人機交互方式輸入。通過S/D轉換器,將符號輸入轉換成神經網絡的數值輸入。數據的取值一般是+1為真,-1為假,0為未知,對于帶有模糊概念的指標則采用專家評分法確定。Opk包括施工11、方案及技術經濟指標,根據各分項工程情況(如基坑支護方案中有混凝土樁、鋼板樁、土層錨桿、土釘、噴錨、深層水泥攪拌樁、地下連續墻、成本、勞動消耗、材料用量等)確定。通過D/S變換將網絡輸出變成能表達正確含義的符號輸出。網絡模型建成后,輸入一組訓練樣本(工程概況,施工方案)對網絡進行訓練,以通過不斷修正權值Wji使網絡的輸出達到要求的精度,最終建立神經網絡模型并將其存入知識庫中。利用這組權值所描述的網絡進行施工方案初選時,只要將工程概況賦予網絡的輸入層,通過網絡的前向運算,其輸出值即為初選的施工方案。08 長 沙 交 通 學 院 學 報 第16卷 1995-2003 Tsinghua Tongfan12、g Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.由于各分項工程施工特點各異,因而網絡模型也不同。本文建立了基礎、鋼筋混凝土(模板、鋼筋、混凝土)、預應力混凝土、安裝、裝飾工程網絡模型。如基礎為三層BP模型,網絡結構為24-15-10。2.4 施工方案的模糊神經網絡評判模型初選的施工方案只是為施工組織設計人員提供了決策參考,面對初選的施工方案,決策人員往往要進行施工方案的綜合評判,以選定一個最佳的方案或另行擬定施工方案。人工選擇施工方案時,一般是由決策人員設定一些評價指標,采用算術平均法或加權平均法進行定性評判,由于方案的某些評價指標常常帶有不確定性,使得定13、性評判的結論出現偏差。為此,本文設計了一個利用模糊神經網絡評價施工方案的模塊。2.4.1 分部分項工程施工方案評價取評價指標集:U=U1,U2,U6其中:U1表示技術可行性(就分部分項工程而言,下同);U2表示技術先進性;U3為工期;U4為成本;U5為勞動消耗量;U6為主要材料用量。評價指標關于施工方案優良的隸屬度1、2采用專家評分法確定,3、4、5、6采用對稱梯形分布(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為計劃值;a1為計劃值最小允許變化幅度;a2為14、計劃值最大允許變化幅度。神經網絡模型仍采用BP網絡,其中輸入層神經元的輸入值為各評價指標的隸屬度,輸出層神經元的輸出值為該分部分項工程的綜合評價結果。根據評價結果決定是否采用、再次進行問題辨識或另覓施工方案。由于各分部分項工程的施工方案選擇各有特點,故需分別建立相應的評價模型。2.4.2 施工方案總體評價施工方案總體評價采用二級模糊綜合評判方法,將評價指標分為4類15個因素。評價步驟如下。1)取評價指標集:U=U1,U2,U3,U4=u1,u2,u14式中:U1為分部分項工程施工方案類,U1=基礎工程,鋼筋混凝土工程,預應混凝土工程,安裝工程,裝飾工程;U2為工期類,U2=工期,施工均衡性;U15、3為資源消耗類,U3=成本,成本降低率,勞動消耗量,工料節約率,機械利用率;U4為質量安全類,U4=優良品率,安全指標,質量成本。2)設評判集為V=優,良,中,差。3)構造各子集的單因素評判矩陣R1(rij)54,R2=(rij)24,R3=(rij)54,R4=(rij)34其中,rij表示指標Ui被評為Vj的隸屬度,采用專家評分法確定。4)確定各子集的權重分配A1=(11,12,13,14,15),A2=(21,22),A3=(31,32,33,34,35),A4=(41,42,43)式中,ij為權重,采用專家會議法或德爾菲法求得,且6jij=1。5)將Ai與Ri合成得到一級模糊綜合評判B16、i=Ai.Rii=1,2,3,418第1期 劉建生:基于神經網絡的施工方案群體決策支持系統研究和開發 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.6)取U=U1,U2,U3,U4的單因素評判矩陣R=(Bi)41,權重分配A=(1,2,3,4),進行二級綜合評判得到:B=A.R按最大隸屬度原則選擇出最佳的施工方案。進行二級模糊綜合評判的目的是避免由于評價指標較多使每一指標的權值很小,在合成運算中的“取小”時rij的值比ij的值大而幾乎全被舍棄的問題。2.5 知識管理系統和施工方案的最后確定2.5.1 知17、識管理系統知識庫及其管理系統。知識庫是GDSSCS所采用的各種知識規則的集合,它決定著系統的決策水平。庫內存貯有:施工問題辨識所用的知識和規則,方案初選,評價中采用的神經網絡模型;各工種工程的施工方法,施工方案的評價方法,施工及驗收規范;權威專家的經驗。后兩部分知識主要是為施工方案的最后確定、方案的解算、方案文件形成提供支持。知識的表示采用了產生式規則、模糊規則和規則-框架三種表示方式7,8。模型庫及其管理系統。考慮到施工方案選擇要有豐富的實際經驗,模型庫分為常用模型庫和典型實例模型庫。典型實例模型庫重點收集了目前工程施工中難度較大的分項工程,如高層建筑、大跨度結構、深基礎等施工方案的選擇。常18、用模型庫存貯有基礎工程、鋼筋混凝土工程、預應力混凝土工程、結構安裝工程、裝飾工程等施工方案選擇,每級庫下分設二級、三級子庫。考慮到系統功能的擴充和模型庫管理的方便,模型在系統中以語句存貯,先將每一模型編碼并用Visual C(VC)進行描述,然后存入數據庫中。數據庫結構為序號、模型名、模型描述3個記錄。數據庫及其管理系統。GDSSCS的數據庫系統主要是從內外數據源析取和組織數據為系統的其他部分所用。數據庫系統分設靜態庫和動態庫,其中動態庫用于存放原始信息和過程信息,庫內數據隨時更新,系統運行中使用最為頻繁。方法庫及其管理系統。GDSSCS的方法庫是為選定的施工方案模型提供一套解算的程序。存貯的19、方法程序有:基本數學方法程序,力學(如土力學、材料力學、結構力學)分析程序,截面(如鋼結構、混凝土結構)設計程序,經濟(如成本預算、工期預測)評價程序,質量安全分析程序。這些程序大多可以從有關資料上找到,部分由筆者用VC進行了轉編。隨著系統功能的增加還可以考慮掛接更多的方法程序。方法庫的管理系統負責算法程序的選配、調用、更新和維護。2.5.2 施工方案的最終選定通過綜合評價后選定的施工方案還應運用知識管理系統對具體的施工方法進行詳細地描述,對方案模型中的具體參數進行計算,采用在數據庫、模型庫支持下調用方法庫中的方法程序予以完成。施工方案文件的最后形成則由調用Microsoft Office9720、AutoCAD等軟件完成。為適應投標階段、項目實施階段中對施工方案簡、繁的不同需要,本文利用了Word97的模板功能,設計了4種不同風格的施工方案文件模板,套用相應的模板即可完成排版工作。2.6 計算機網絡建設計算機網絡可以是局域網(LAN)或廣義網(WAN),對于較大型的工程項目的施工方案選擇也可以采用電視會議形式,由每個決策者利用其多媒體計算機系統通過計算機網絡參與決策活動并和其他決策者共同討論1。3 結 語系統開發軟件為:操作系統Microsoft Windows 95/98/NT(中文版),編程語言Visual C+、TurboProlog,數據庫Visual FoxPro5.0,其21、他Microsoft Office97、AutoCAD、FoxGraph.GDSSCS的研制與應用將會使施工方案的選擇更加科學、更加合理。目前應解決以下3個問題:系統設計特別是知識系統設計的科學化和規范化,編程語言、庫管理系統的選定應有一個基本的標準,28 長 沙 交 通 學 院 學 報 第16卷 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.以利于今后的交流與發展;在系統開發初期的資料收集和用戶要求設計中切忌貪大求全,以免由于系統過于復雜而難以得出有用的決策結論;調動用戶的積極性,為GDSSCS的研制22、評價、完善和推廣提供基礎條件。參考文獻:1 徐偉,陳震.建筑工程施工的智能方法.上海:同濟大學出版社,1997.2 胡守仁,余少波,戴葵.神經網絡導論.長沙:國防科學技術大學出版社,1993.3 劉有才,劉增良.模糊專家系統原理與設計.北京:北京航空航天大學出版社,1995.4 沈清,胡德文,時春.神經網絡應用技術.長沙:國防科學技術大學出版社,1993.5Benachenhou D.Neural networks for computing invariant clustering of a large open Set of DNA2PCR2Primers generatedby a f23、eature knowledge based system.IJCNN90,1990.6 胡祥培,修立軍,錢國明.面向問題的知識表示支持系統研究.哈爾濱工業大學學報,1999,31(1).7 蔡連成,滕健,張牧.專家系統基礎與實現.天津:天津大學出版社,19908 吳信東.專家系統設計.合肥:中國科學技術大學出版社,1990The Study and Development of Group Decision Support Systemfor Construction Scheme Based Neural NetworkL IU Jian2sheng(Construction Engine24、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 model25、 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 劉建生:基于神經網絡的施工方案群體決策支持系統研究和開發 1995-2003 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co.,Ltd.All rights reserved.