автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Информационное моделирование интегрированной автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве

На правах рукописи

Эльшейх Ассер Мохамед Фахрельдин Мохамед Али

ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ

Специальности:

05.13.12 - Системы автоматизации проектирования (строительство) 05.02.22 - Организация производства (строительство)

11 ноя 2015

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2015

005564497

005564497

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования (ФГБОУ ВО) «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет».

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Игнатова Елена Валентиновна Официальные оппоненты:

Чулков Георгий Олегович, доктор технических наук, профессор, Общество с ограниченной ответственностью (ООО) «Научно-проектный центр «Развитие города», ведущий научный сотрудник

Шульженко Сергей Николаевич, кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Тульский государственный университет», доцент кафедры Городского строительства и архитектуры

Ведущая организация:

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет».

Защита состоится 26 ноября 2015 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д212.138.01, созданного на базе ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет», по адресу: 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, «Открытая сеть образования в строительстве», ауд. №9.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет», http://www.mgsu.ru.

Автореферат разослан «о^З » ^ 2015 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

Куликова Екатерина Николаевна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Интегрированная автоматизация проектирования предполагает использование принципов сквозного проектирования, когда ввод исходных данных осуществляется в начале процесса, а затем программные средства автоматизации проектирования взаимодействуют между собой, передавая и обрабатывая информацию. Качественно новый уровень автоматизации проектирования дает технология информационного моделирования, которая предполагает создание единой информационной модели строительного объекта и ее использование и развитие на различных стадиях проектирования, а также на этапах строительства и эксплуатации. Вопросы комплексного использования информационных ресурсов, объединения функциональных возможностей разных программных средств, создания информационных моделей различных процессов и объектов, развитие, методов и алгоритмов обработки и представления информации широко обсуждаются научным сообществом. Данное исследование посвящено созданию методики интеграции программных средств с использованием информационной модели здания и разработанных алгоритмов календарного планирования для проектирования организации строительства и учета рабочих пространств для проекта производства работ.

Внимание к качеству, эффективности, оптимальности проекта в процессе проектирования организации строительства и производства работ оказывает решающее влияние на весь процесс реализации проекта. Одним из главных этапов организационно-технологического проектирования и производства работ является проектирование календарного плана строительного производства. Проектирование календарного плана включает в себя выбор технологии строительства, определение работ, оценку необходимых ресурсов, расчет длительностей работ и определение логической последовательности этих работ. Процесс автоматизации проектирования позволяет ускорить принятие решений, уменьшить количество вводимой информации и избежать ошибок, связанных с человеческим фактором. Одной из сторон автоматизации проектирования является выбор и разработка эффективных алгоритмов и программных средств решения прикладных задач.

Существуют исследования, связанные с выбором метода автоматизации проектирования календарного плана проекта. Однако, многие из предложенных методов по-прежнему требуют большого количества ручного труда. Благодаря технологическому прогрессу и распространению технологии информационного моделирования зданий (BLV1) появляются новые возможности для совершенствования процессов проектирования, например, технология 4D В IM (3D .модель + время) позволяет связывать компоненты здания с календарным планом строительства и визуально отображать процесс строительства. Из-за сложного взаимодействия между традиционным программным обеспечением для планирования и программными комплексами BIM многие преимуществ BIM технологии, описанные в научной литературе, остаются невостребованными. Использование данных, хранящихся в информационной модели здания (В1\1), их интеграция с данными уже реализованных проектов, использование программного обеспечения планирования, дальнейшее продвижение в области развития

алгоритмов автоматизации позволит сократить время, повысить качество процесса создания календарного плана проекта производства строительных работ.

В связи с требованиями выполнения проектов в более короткие сроки, подрядчики должны увеличивать объем работы в единицу времени, т.е. увеличивать ресурсы, используемые в работе, а также планировать больше работ, выполняемых одновременно. В результате, на строительных площадках могут возникать конфликты рабочих пространств.

Характеристики рабочих пространств (тип, размер, и местоположение) и работы, которые происходят в этих зонах активности, в процессе строительства изменяются во времени и перемещаются в трех измерениях. Без использования 4D моделирования конфликты рабочих пространств на строительной площадке обнаружить практически невозможно. Разработка модели визуализации работ проекта с 3D рабочими пространствами на основе информационной модели здания и учет параметра времени из календарного плана строительства, позволяет отслеживать выполнение работ и еще на этапе проектирования определять какие-либо конфликты между их рабочими пространствами.

Критерии «время» и «стоимость» выполнения проекта являются основными целями оптимизации проекта. Принимая во внимание, что каждая работа в проекте может осуществляться не только с привлечением различного количества определенных ресурсов, но и с выбором различных типов ресурсов, включая число работающих, оборудование, методы, и технологии строительного производства, для определения оптимальной стратегии выполнения строительных работ необходимо рассмотреть множество возможных альтернатив.

Большие возможности в оптимизации сложных многокритериальных задач имеют Эволюционные Алгоритмы (ЕА), особенно интересным является генетические алгоритмы (GA). Разработка новой методики на основе генетических алгоритмов может обеспечить приведение срока и стоимости проекта в соответствие с требуемыми значениями (контрактными, договорными или иными).

Степень разработанности. Проблеме развития автоматизации проектирования и решению задачи оптимизации календарного планирования в строительстве посвящены многочисленные работы российских и зарубежных исследователей.

Вопросам автоматизации процесса календарного плана посвящены труды Клименко А.Б., Сергеенкова O.A., Kataoka М., Kim Н„ König М., Mrkela А., Tauscher Е., и др.

Вопросы планирования рабочих пространств отражены в работах Akinci В., Fischer М, Elmahdi A., Guo S.-J., Riley D. и др.

Вопросы оптимизации календарного плана строительства по критериям времени и стоимости выполнения проекта рассмотрены в трудах авторов: Антонова A.C., Воробович Н.П., Каширина И.Л., Кононенко И.В., Кремер О.Б., Мищенко В.Я. и др.

Анализ научных работ позволил установить отсутствие единой методики, способной сочетать в себе решение указанных задач, и позволяет преодолеть выделенные недостатки предыдущих методик. Это приводит к необходимости разработки методики интеграции программных средств с использованием 4D BIM

технологии при учете рабочих пространств и необходимости разработки алгоритмов оптимизации календарного плана проекта организации строительства.

Научно-техническая гипотеза состоит в предположении возможности повышения эффективности информационного моделирования интегрированной автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве в части автоматизации создания 4D модели проекта, оптимизации стоимости и срока выполнения проекта на основе генетических алгоритмов (GA).

Цели и задачи.

Целью диссертационной работы является разработка методики информационного моделирования интегрированной автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве.

В соответствии с целью исследования в рамках работы решаются следующие задачи:

- анализ научных работ в области автоматизации проектирования и оптимизации на основе генетических алгоритмов, при разработке календарного плана проекта строительства 4D BIM;

- анализ систем классификации и методов представления различных типов рабочих пространств на строительной площадке;

- разработка методики интеграции средств автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве;

- разработка методики оптимизации календарного плана проекта строительства на основе генетических алгоритмов с учетом информационного моделирования и визуализации рабочих пространств для анализа их конфликтов;

- верификация предлагаемой методики GA на основе сравнения с другими примерами из прошлых научных исследований;

- практическая апробация предложенных решений;

- формулировка перспективных направлений исследования.

Объектом исследования являются процессы и практические результаты информационного моделирования здания для разработки и оптимизации календарного плана строительства.

Предметом исследования выступает интегрированная автоматизация разработки и оптимизации календарного плана строительства на основе информационного моделирования зданий (BIM) и генетических алгоритмов (GA).

Научная новизна диссертации заключается в развитии информационного .моделирования интегрированной автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве за счет использования BIM и генетических алгоритмов путем создания:

- методики интеграции данных информационной модели здания, базы данных аналогичных проектов и данных рабочих пространств для автоматизированного формирования параметров календарного плана производства работ;

- методики оптимизации календарного плана производства работ с точки зрения стоимости и срока выполнения проекта, основанной на разработанной модификации генетических алгоритмов;

- информационной модели строительных работ с отображением рабочих пространств и определением их конфликтов в 4D BIM.

Личный вклад автора диссертации. Разработка, исследование и верификация вышеуказанных методик и моделей были проведены лично автором.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в разработке методик, моделей и программы для повышения эффективности интегрированной автоматизации проектирования и оптимизации календарного плана строительства с использованием BIM и генетических алгоритмов.

Методология и методы диссертационного исследования основаны на анализе работ отечественных и зарубежных ученых и практиков в области информационного моделирования зданий (BIM) для проектирования календарного плана строительства и организации производства работ строительства. Для исследования использовались основные положения теории построения САПР, теория информационного моделирования зданий (BIM), методы интеграции программных продуктов и информационных систем, теория и методология управления проектами, эволюционные методы решения задач оптимизации, в частности генетические алгоритмы. Проведены исследования с целью верификации и доказательства эффективности предложенной модификации генетических алгоритмов. Созданы программные модули, демонстрирующие реализацию предложенных методик.

На защиту выносятся положения, составляющие научную новизну и практическую значимость диссертационного исследования.

Степень достоверности полученных результатов подтверждена:

- использованием сертифицированных и верифицированных программных продуктов;

- сравнением полученных результатов с данными других исследований.

Апробацпя результатов исследования. Основные положения и результаты

диссертационной работы представлялись и докладывались на:

- VII Международной научно-практической конференции «Управление жизненным циклом объекта недвижимости: технология, экспертиза, экономика» (Москва, МГСУ, 2015г.);

- Международной научной конференции «ICCBE : 2014 XII International Conférence on Civil and Building Engineering» (London, 2014);

- Международной научной конференции «Интеграция, партнерство и инновации в строительной науке и образовании» (Москва, МГСУ, 2014г.);

- Международном семинаре « Building Information Modeling (BIM) - обмен данными с помощью IFC » (Москва, МГСУ, 2013г.).

Результаты работы прошли опытное внедрение в деятельность Общества с ограниченной ответственностью «ЭнергоМонтаж».

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в семи научных работах. Четыре работы опубликованы в научных изданиях, входящих в действующий перечень российских рецензируемых научных журналов ВАК Министерства образования и науки российской Федерации.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Работа

изложена на 139 страницах машинописного текста, включающего 49 рисунков, 20 таблицы, 123 наименований литературных источников.

Содержание диссертации соответствует п.п. 1, 3, 4, б Паспорта специальности 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования (строительство) и п.п. 4, И Паспорта специальности 05.02.22 - Организация производства (строительство).

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы диссертационной работы, определены цели и задачи исследования, а также объект и предмет исследования, сформулирована научная новизна и практическая значимость, приведены основные положения, выносимые на защиту.

Методологическая схема исследования представлена на рисунке 1.

В первой главе проведен анализ задач разработки проекта строительства в целом и существующих методов и моделей автоматизации проектирования и оптимизации календарного плана строительства.

Анализ показал, что автоматизация процесса проектирования календарного плана, минимизация времени и стоимости проекта, учет распределения активных рабочих пространств являются основными факторами, влияющими на успех решения задачи оптимизации календарного плана (рисунок 2).

Многие исследователи ранее пытались полностью или частично автоматизировать процессы разработки проекта производства работ.

В середине 80-х годов появились системы, основанные на знаниях. Эти системы использовали для генерации решения эвристические и приобретенные знания о строительстве и процедурах проектирования и планирования, заложенные в компьютерном прототипе модели. В начале 90-х годов появились модели на основе 4D CAD, которые сочетали 3D CAD модели объекта с календарным планом проекта для представления плана строительства в графическом виде. В последние годы активно исследуются модели на основе технологии BIM, которая уже доказала свои преимущества по сравнению с прошлыми инструментами для поддержки проектирования строительного производства.

Методы планирования строительства с помощью BIM могут быть разделены на две категории: использование собственных встроенных 4D особенностей 3D В1М программы проектирования; импорт 3D BIM и данных календарного плана в специализированное 4D приложение.

В ограниченном рабочем пространстве в процессе строительства, участвуют многочисленные рабочие, оборудование, материалы и временные сооружения, что может вызывать пересечение зон активных работ. Поэтому на стадии проектирования необходимо эффективно организовать рабочие пространства, чтобы предупредить конфликты рабочих пространств.

Параметры рабочего пространства динамически изменяются. Для представления рабочих пространств в общей модели строительного объекта необходимо определить компонент, к которому относится пространство, ориентацию пространства по отношению к его компоненту, размер пространства или его объемные параметры. Большинство исследований представляли рабочие пространства в виде чертежей 2D CAD.

Цель исследования

Разработка методик информационного моделирования проектирования и календарного планирования в строительстве

интегрированном автоматизации

Объект исследования

процессы и практические результаты информационного моделирования здания для разработки и оптимизации календарного плана строительства.

Задачи исследования

Предмет исследования

интегрированная автоматизация

разработки и оптимизации

календарного плана строительства на основе информационного

моделирования зданий (В1М) и генетических алгоритмов (ОА),

Методология исследования

теории и методы построения САПР, BIM, управления проектами,

интеграции программных продуктов и информационных систем,

генетических алгоритмов.

Научная новизна исследования

• методики интеграции данных информационной модели здания, базы данных аналогичных проектов и данных рабочих пространств для автоматизированного формирования параметров календарного плана производства работ;

• методики оптимизации календарного плана производства работ с точки зрения стоимости и срока выполнения проекта, основанной на разработанной модификации генетических алгоритмов:

• иформационной модели строительных работ с отображен ием рабочих пространств и определением их конфликтов в 4D BIM.

• анализ научных работ в области автоматизации проектирования и оптимизации на основе генетических алгоритмов, при разработке календарного плана проекта строительства 4D BIM;

• анализ систем классификации и методов представления различных типов рабочих пространств на строительной площадке;

• разработка методики интеграции средств автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве;

• разработка методики оптимизации календарного плана проекта строительства на основе генетических алгоритмов с учетом информационного моделирования и визуализации рабочих пространств для анализа их конфликтов;

• верификация предлагаемой методики GA на основе сравнении с другими примерами из прошлых научных исследований;

• практическая апробация предложенных решений;

• формулировка перспективных направлений исследования.

Практический результат

• разработка методики интеграции данных информационной модели здания, базы данных аналогичных проектов и данных рабочих пространств для автоматизированного формирования параметров календарного плана производства работ;

• разработка методик» оптимизации календарного плана производства работ с точки зрения стоимости и срока выполнения проекта, основанной на разработанной модификации генетических алгоритмов;

• построение иформационной модели строительных работ с отображением рабочих пространств и определением их конфликтов в 4Г) BIM

Реализация на практике

Внедрение результатов исследования

Рис. 1. Общая методологическая схема исследования

Автоматизация процесса проектирования календарного плана

системы, основанные на знаниях

модели на основе 4D CAD

модели на основе 4D В IM

Минимизация времени и стоимости проекта

на основе

математического

программирования

на основе

эвристических

методов

на основе

эволюционных

алгоритмов

Планирование рабочих пространств

модели на основе 2D CAD

модели на основе 3D CAD

модели на основе 4D BIM

Рис.2. Классификация моделей и методов оптимизации календарного плана

строительства

Трудности оптимизации первоначального календарного плана проекта возникают потому, что для сотен работ существуют альтернативные варианты выполнения этих работ. Проектировщики могут столкнутся с проблемами комбинаторного поиска для определения лучшего выбора строительных бригад и оборудования, чтобы закончить проект в короткий срок с минимальной стоимостью.

Было выявлено, что задача оптимизации календарного планирования относится к классу многокритериальных задач. Время поиска решений растет экспоненциально в зависимости от размерности задачи. Существующие методы решения задачи обладают рядом недостатков, так как связаны со сложными алгоритмами вычислений при исследовании задач большой размерности.

За последние несколько десятилетий было проведено много исследований, посвященных решению проблемы оптимизации проекта производства строительства. В зависимости от использованных методов их можно разделить на три группы: на основе математического программирования, на основе эвристических методов, на основе эволюционных алгоритмов.

Главные недостатки математических программных моделей - сложность формулировки и неспособность иметь дело с большими проектами. Эвристические методы просты для понимания и, следовательно, легче осуществимы, но нахождение оптимального решения не может быть гарантировано. Среди эволюционных алгоритмов, особенное внимание привлекают генетические алгоритмы, которые наиболее широко используются в технической литературе для решения задач оптимизации.

Применение генетической оптимизации позволяет преодолеть выделенные недостатки предыдущих методов, в том числе достичь сокращения времени поиска решения.

Существует множество методов и моделей оптимизации календарного плана строительства, но нет метода способного сочетать в себе решение указанной задачи с учетом всех важных параметров. Есть необходимость в использовании точной информации, хранящейся в В IM для эффективного определения параметров календарного плана, минимизации общей стоимости и времени выполнения проекта, учета рабочих пространств.

Во второй главе приведены методологические подходы к автоматизации проектирования и оптимизации календарного плана в строительстве.

Существует множество специализированных программных комплексов для управления строительством. Однако, все эти комплексы не дают возможности увидеть, как работы проекта будут выполняться и какие результаты будут получены.

Для решения этой проблемы формируются 4D В1М (ЗО-модель и календарный план работ). Однако, современные программные комплексы 4D В IM не учитывают рабочие пространства, требуемые во время выполнения работ строительства.

Практически доказаны преимущества технологии 4D BIM, но существует необходимость разработки методики, способной включить информационную модель в интегрированную программную среду для автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве.

На основании материалов первых двух глав диссертации, ставится задача оптимизации календарного плана проекта организации строительства по критериям времени и стоимости, на базе интегрированной автоматизации проектирования и планирования. Оптимальное решение строится с учетом заданных альтернативных вариантов выполнения работ как показано на рисунке 3.

Издержки

проекта

Рис.3. График стоимости-времени выполнения проекта

Во третьей главе диссертационного исследования представлены методика интегрированной автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве, 4D модель организации и визуализации производства работ и рабочих пространств, а также методика оптимизации календарного плана строительства по критериям минимального времени и минимальной стоимости выполнения проекта.

Схема предлагаемой модели представлена на рисунке 4.

3D модель проекта экспортируется из BIM в программное обеспечение анализа информационной модели для автоматизированного извлечения количества различных компонентов здания и создания каталогов компонентов. Для реорганизации компонентов здания в иерархической модели данных формируется структурная декомпозиция работ (WBS).

В целях автоматической идентификации работ, вычисления их длительности и последовательности разработан дополнительный макрос. Он позволяет определить и

структурировать все виды работ проекта строительства и связать их с таблицей исторических данных прошлых аналогичных проектов. Такая связь помогает автоматически назначить ресурсы, вычислить продолжительность работ при использовании прошлых норм выработки (производительности) и определить логические отношения между ними.

Для расчета календарного плана данные экспортируются в программное обеспечение управления проектами. Для визуализации процесса строительства ЗЭ модель и данные календарного плана импортируются в программу виртуальной реальности.

Рис.4. Схема интегрированной автоматизации проектирования и календарного

планирования.

Для предупреждения конфликтов рабочих пространств разработана модель организации рабочих пространств. Рабочие пространства разделяются на следующие категории: для людей, для оборудования, вспомогательные пространства, и зоны техники безопасности. Определение требуемого рабочего пространства для конкретной работы достигается за счет автоматического связывания компонентов проекта с работой и рабочими пространствами с помощью идентификационного номера ГО (рисунок 5).

Проект

КомпонентI

Компонент 2 (ГО)

Компонент 3

Работа 1 (ГО)

Работа 2

] Работа 3

Работа 4

........... - .

Рабочие пространства

Людей (ГО)

Оборудования (ГО)

Вспомогательные (ГО)

Безопасности (ГО)

Рис.5. Структура представления требуемых рабочих пространств конкретной работы

Предложены две формы рабочих пространств (рисунок 6). В среде программного комплекса, реализующего принцип информационного моделирования зданий, разработана функция (плагин) для определения параметров рабочих пространств (значений х и у) и привязки соответствующих форм к работам.

.............................~к- > У

1

; т

Компонент

Рабочее кростржеиго

! У

Клшижага

Рабочее просхрзнсшо

Рис.6. Формы рабочих пространств

Рабочие пространства строятся на основе ЗО-модели и информации о местоположении компонентов здания, связанных с работами. Требования к рабочим пространствам меняются со временем, поэтому разработанная модель связывает создаваемые рабочие пространства с календарным планом строительства, чтобы отображать рабочие пространства в 40 режиме.

Для того чтобы уменьшить или устранить конфликты между параллельными работами, могут быть предложены некоторые стратегии. В первоочередном порядке следует рассмотреть работы на критическом пути и их рабочие пространства, на предмет конфликта с другими работами. Если конфликт существует, то надо использовать другой метод (вариант) строительства. Если конфликт выявлен для некритических работ, то может использоваться их резерв времени для перемещения работы на более позднее время или прерывание работы (рисунок 7).

С целью оптимизации календарного плана строительства по критериям минимального времени и минимальной стоимости выполнения проекта, разработана методика на базе модифицированных генетических алгоритмов (¿А*).

Конфликт

Работа А Работа В

Вариант I

Вариант -

Рис.7. Решение конфликта

Методика О А* предлагает использование трех сценариев оптимизации:

• достижение требуемой продолжительности проекта (существует ограничение на продолжительность проекта, а методика старается минимизировать соответствующую стоимость);

• минимизация стоимости проекта (методика старается минимизировать стоимость проекта и его соответствующую продолжительность);

• минимизация продолжительности проекта (уменьшение времени выполнения проекта до его минимального уровня, при этом методика старается минимизировать соответствующую стоимость).

Целевая функция представлена следующим образом:

Сц * Кij

(1)

п "Ч п

Минимизация ^ ^ Ci;- * Ktj + I * D + Р * ^ i

i = 1 j=1 i=l j=l

При ограничении D <T

Где п - число работ в проекте; m¡ - число альтернатив работы t;

CL¡ - прямые издержки на -ую работу, когда выбирается альтернатива j\

K(j - двоичная переменная работы i, когда выбирается альтернатива то К^

равна I, иначе Кí;- равна 0; I - косвенные издержки на проект в единицу времени; D - время выполнения проекта; Т - требуемое время проекта; Р - косвенный процент издержек.

Каждой работе должен быть назначен один из ее возможностых вариантов (способов выполнения), должно быть соблюдено предельное время окончания строительства и не должны быть нарушены ограничения предшествования. Ограничения могут быть представлены следующим образом:

Связь типа (окончание-начало) SB > SA + DA¡ + LAB (2)

Связь типа (начало-начало) SB > SA + LAB (3)

Связь типа (окончание-окончание) SB + Dg¡ > + DA¡ + LAB (4) Связь типа (начало-окончание) SB + DB¡ > SA + LAB (5)

Где - время начала работы В;

Ба - время начала работы А;

0А] — продолжительность работы А, когда выбирается альтернатива у;

Цду - продолжительность работы В, когда выбирается альтернатива

ЬАВ — задержка или наложение между работами А и В.

Методика ОА* разработана с учетом ускорения получения результата за счет оценки и отсечения неэффективных решений. На этапе формирования популяции для каждой созданной особи проверяется ее повторяемость. Если в популяции существует одинаковая особь, то новая особь будет переформироваться случайным образом, чтобы поддерживать разнообразие решений. Кроме того, каждая особь проверяется на возможность применения. Если полученная продолжительность реализации проекта для этой особи больше чем крайний срок выполнения проекта, то алгоритм начинает случайным образом выбирать некоторые ускоренные режимы выполнения критических работ.

Во избежание риска преждевременной сходимости решения в локальном оптимуме из-за возможного наличия доминирующей особи, которая чаше выигрывает конкурс и отбирается как родитель, используется метод ранжирования особей в зависимости от их целевой функции. При этом особи с минимальной стоимостью/продолжительностью выходят на первое место. Наилучшим особям присваивают ранг 1 и в дальнейшем не используют их в размножении. Из оставшихся особей составляют новую группу для размножения.

В разработанной методике О А* после кроссовера как для родителей, так и для потомков применяется мутация. Это помогает формированию новых генов, которые не были представлены в исходной популяции, а также снижению риска сходимости к локальным оптимумам. Все созданные потомки оцениваются по общей стоимости и длительности проекта, чтобы определить двух наилучших потомков для обновления популяции.

Популяция подвергается оценке, отбору, размножению и обновлению (замещению) пока не выполнятся условия остановки алгоритма. Если условия остановки выполнены, то для дальнейшего рассмотрения выбираются особи с наилучшими значениями функции приспособленности.

Наилучшие особи подвергаются «сжатию» и/или «расслаблению», чтобы достичь одного наилучшего решения.

Сжатие применяется в случае, когда увеличение прямых расходов при сжатии календарного плана меньше чем экономия, полученная путем уменьшения косвенных расходов.

Сжатие моделируется следующим образом: 1) определяются группы критических работ с более низкой скоростью изменения стоимости;

15

( Конец )

©Ж............-----------N

ЩИ ,

формирование

лучшего решения

^ Начало )

Конец

""Л

яг* "...

Исходные данные

| Расслабление

I некритических работ

------г-------

Сжатие критических работ

----------

\ Создание случайной ! I популяции (особей) ;

Вычисление стоимости и .. продолжительности

(Осуществимые^ иначе~^.

'' Случайная

^ формирование лучшего решения

ШГШИ

Расслабление некритических работ

X

Сжатие критических работ

.....£

модификация}

4=3 Назначение

,—и Критерии останова ¡- иначе®»! ---иначе----1 Критерии останова)

...-• | приспособленности

Замена родителей

Ранжирование

особей

ч_________

_____1 ___:

....................................X

Отбор родителей (2 особи) с методом рулетки

Г.................................Г......................................Г............................—^

I Кроссовер ! : Мутация (1) ¡Мутация (2)

^

-/''■"Потомки лучше чем^ \ 0тбоР 2 л>"чших родители ................П0Т0МК0В

Замен особей ранга

/—иначе—

—(Осу ществимые >

/~~~Г~--------- ---------------■ — -—"

[ Случайная

^модификация

С__

--л

I •

Особи ранга I ;

\...............................У

Рис.8. Блок-схема

>| '—'Сравнение ----------------

,---------------Потомки лучше чем •—,_

''----------------_ особи ранга 1 _____________

предлагаемой методики на базе модифицированных генетических алгоритмов

2) определяется максимальное значение ДО сокращения длительности группы критических работ;

3) определяется длина некритического пути и вычисляется наиболее эффективное значение ДОе сокращения длительности группы критических работ

ДОе = 1С- 1пс

Где 1С — длина критического пути;

1пс - длина самого длинного некритического пути;

4) определяется оптимальное значение ДОор сокращения длительности группы критических работ

ДОор = минимум {ДО, ДОе}

5) длительности группы критических работ одновременно сокращаются на значение ДОор.

6) процедура продолжается до получения требуемой продолжительности проекта или до ситуации, когда дальнейшее сокращение невозможно.

В предложенном алгоритме разработана и используется методика расслабления. Цель расслабления - увеличение продолжительностей некритических работ без изменения общего времени выполнения проекта, в то же время уменьшая общую стоимость проекта. Таким образом, окончательное решение должно иметь наименьшую стоимость выполнения проекта.

Расслабление моделируется следующим образом:

1) определение некритического короткого пути и группы работ с более высокой скоростью изменения стоимости;

2) определение максимального значения ДО' расслабления длительности группы некритических работ;

3) вычисление максимального эффективного значения ДОе' расслабления длительности группы некритических работ

ДО/ = Ьс - Ьпс' Где Ьпс' - длина самого короткого некритического пути;

4) определение оптимального значения ДОор' расслабления длительности группы некритических работ

ДОор'= минимум {ДО', ДО/}

5) расслабление по значению ДОор' длительности группы некритических работ одновременно.

6) процедура продолжается до тех пор, пока дальнейшее расслабление становится невозможным.

В четвертой главе представлено описание практической реализации методики интегрированной автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве с использованием разработанных программных модулей. Разработана и верифицирована программа оптимизации календарного плана строительства, построенная на основе генетических алгоритмов. Проведено сравнение результатов расчета предлагаемой методики О А* с другими методами оптимизации календарного плана и проведена практическая апробация предложенных методик и моделей, описанных в главе, 3 в реальном проекте.

Перед применением программы в реальном проекте была проведена оценка точности работы предлагаемого алгоритма и правильности результатов. Верификация разработанной программы проводилась путем решения пяти тестовых примеров из научной литературы.

Первый пример содержит только 8 работ и решается с использованием математической модели на основе ручного метода расчета. Полученные результаты в точности совпадают с результатами расчета по предлагаемой методике.

Второй пример состоит из 23 работ и так же решен с использованием математической модели. Результаты использования предлагаемой методики в А* дали лучшее решение по сравнению с результатами использования математической модели (таблица 1).

Таблица 1. Результаты примера 2

Задача Матем. модель GA*

Время Стоимость Время Стоимость

Минимальная стоимость 16 1990000 16 1990000

Минимальное время 15 2361000 15 2007000

Третий пример решен с использованием генетических алгоритмов при двух исследованиях (таблица 2).

__Таблица 2. Результаты примера 3 _

Задача GA исследовании 1 GA исследовании 2 GA*

Время Стоимость Время Стоимость Время Стоимость

Минимальная стоимость 67 225300 68 220500 68 220500

Минимальное время - - 60 233500 60 . 233500

Требуемое время 63 225500 63 66 67 225500 236500 224000 63 66 67 225500 227500 224000

Четвёртый пример исследует 18 работ и является эталонным примером, используемым в нескольких предыдущих исследованиях. Использованы четыре эволюционных алгоритма: алгоритм роя частиц (PSO), муравьиный алгоритм (ACO), алгоритм прыгающих лягушек (SFL) и генетический алгоритм (GA). Предлагаемый вид GA* использовал меньше времени для обработки с процентом успеха - 80% (таблица 3). Процент успеха представляет отношение испытаний с достижением целевого значения 110 дней к общему числу испытаний.

Таблица 3. Результаты примера 4

Алгоритм Миним. стоимость Средняя стоимость Миним. Продол. Среднее Продол % успеха время обработки (сек.)

PSO 161270 161940 110 112 60 15

ACO 161270 166675 110 122 20 10

SFL 161270 161270 110 110 100 8

GA 162270 164772 113 120 0 16

GA* 161270 161619 110 111 80 5

Пятый пример решен с использованием ряда эволюционных алгоритмов. Пример включает некоторые типы логических отношений между работами и содержит лаги (прерывания) в некоторых из этих отношений (таблица 4).

Таблица 4. Результаты примера 5

Алгоритм Мшшм. стоимость Средняя стоимость Миним. Продол. Среднее Продол. % успеха

EMS 1237000 1243100 255 242 0

GA 1226200 1228600 251 256 0

ACO 1226200 1228200 251 253 0

PSO 1226200 1226880 236 245 10

GMASA 1226200 1226200 236 242 20

GASAVNS 1226200 1227360 236 245 10

GASA 1226200 1226200 236 242 20

HGAQSA 1226200 1226200 236 244 20

GA* 1226200 1229980 236 242 40

Проанализировав результаты верификации программной реализации алгоритма, можно сделать вывод, что предлагаемый алгоритм (GA*) является лучшим алгоритмом, потому что он сходился к оптимальному решению в большинстве испытаний и имеет минимальное время процесса расчета.

В качестве практической апробации построенной модели решается задача оптимизации календарного планирования строительства коммерческого здания. Реальный проект представляет собой восьмиэтажное здание. Площадь здания составляет примерно 900 квадратных метров. Проект состоит из 141 группы компонентов и около 400 работ. Проект выполнен в Египте. Расчет проводился в разработанном программном приложении. В таблице 5 показаны несколько сценариев достижения требуемой продолжительности проекта.

При использовании сценария минимизации стоимости проекта результаты расчета показали, что минимальная общая стоимость проекта меньше нормальной обшей стоимости на 0,44% с экономией времени на 7,69%. При использовании сценария минимизации продолжительности проекта, результаты показали, что минимальная продолжительность проекта меньше нормальной продолжительности проекта на 36,54%, но со стоимостью больше на 5,37%.

Таблица 5. Результаты применения программы к реальному проекту

время стоимость экономия экономия

проекта проекта затрат времени

нормальный режим 260 8192468 - -

минимальная стоимость 240 8156588 0,44 % 7,69 %

минимальное время 165 8632041 - 5,37 % 36,54 %

250 8179960 0,15 % 3,85 %

230 8225041 -0,40 % 11,54%

220 8290837 - 1,20% 15,38%

требуемое 210 8328026 - 1.65 % 19,23 %

время 200 8392223 - 2,44 % 23,08 %

190 8467754 - 3,36 % 26,92 %

180 8508888 - 3,86 % 30,77 %

170 8608472 - 5.08 % 34,62 %

На рисунке 9 слева показана 40 модель проекта, который симулирует возведение модели здания в соответствии с датами начала и окончания проекта. Справа показана 40 модель с учетом визуализации рабочих пространств и конфликтов.

В результате внедрения работы отмечена оптимизация решения задачи проектирования календарного плана строительства. К второстепенным результатам можно отнести повышение качества выполняемых работ, за счет уменьшения конфликтов рабочих пространства при параллельных работах. Ранняя идентификация конфликтов между работами уменьшила риск отклонения от плана осуществления проекта.

Рис.9. 4Б модель проекта

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итоги проведенных исследований.

1. Выполненный анализ научных и практических работ в области автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве показал, что в данных областях все еще остаются существенные теоретические и вычислительные проблемы, связанные с интеграцией информационных потоков, вычислительных ресурсов, построением универсальных методов поиска решения.

2. В данном исследовании была предложена методика автоматизированного формирования 4В модели проекта на основе данных информационной модели здания и информации из аналогичных проектов, реализованных ранее, с учетом интеграции различных стандартных программных продуктов и разработанных программных модулей.

3. В рамках автоматизации процесса календарного планирования была разработана методика многокритериальной оптимизации, основанная на генетических алгоритмах, для анализа различных возможных способов выполнения работ проекта с целью минимизации срока строительства и общей стоимости проекта.

4. Разработаны модификации генетических алгоритмов для поддержания разнообразия в популяции, исключения влияния доминирующих особей и избежания риска преждевременной сходимости решения в локальном оптимуме, обладающих не только хорошей скоростью вычислений, но и использующая гибкую подстройку алгоритмов поиска для нахождения экстремумов широкого класса функций.

5. В рамках разработанных генетических алгоритмов предложены методики сжатия и расслабления времени работ календарного плана.

6. Разработана информационная модель рабочих пространств, которая связанна с календарным планом строительства, чтобы отображать рабочие пространства в 4Б режиме с целью уменьшения конфликтов между параллельными работами.

7. Результаты исследования апробированы, опубликованы и внедрены в практику автоматизации проектирования и календарного планирования в строительстве.

Перспективы дальнейшей разработки темы.

• Развитие алгоритмов в рамках автоматизации процесса календарного планирования для оптимизации продолжительности и стоимости строительных проектов с учетом ограниченных ресурсов.

• Создание и исследование более широкого набора информационных моделей рабочих пространств, требуемых в ходе строительства (не только вокруг компонентов здания, но и на всей строительной плошадке).

Публикации автора в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства

образования и науки РФ:

1. Эльшейх A.M. Оптимизация графика строительства на основе генетических алгоритмов // Современные проблемы науки и образования. -2015. — № 1. - С. 295.

2. Эльшейх A.M. 4D визуализация рабочих пространств я ходе строительства // Современные проблемы науки и образования. - 2014. — № 6. - С. 276.

3. Эльшейх A.M. Автоматизация планирования и формирования 4D графика строительства // Научно-технический вестник Поволжья. -2014. - №6. - С. 374-376.

4. Игнатова Е.В., Эльшейх A.M. Составление 4D графика строительства на основе BIM // Естественные и технические науки. - 2014. - S» 9-10 (77). - С. 265-267.

Публикации автора в других изданиях:

5. Эльшейх A.M. Генетическая оптимизация календарного графика строительства на основе BIM // VII Международной научно-практической конференции «Управление жизненным циклом объекта недвижимости: технология, экспертиза, экономика». - М.: МГСУ. 2015.

6. Эльшейх A.M. Содействие планированию строительства // Международной научной конференции «Интеграция, партнерство и инновации в строительной науке и образовании» . - М.: МГСУ. 2014. - С. 348-351.

7. Elsheikh Asser. Genetic algorithms multi-objective model for project scheduling // ICCBE: 2014 XII International Conference on Civil and Building Engineering «International Scholarly and Scientific Research & Innovation». - London. - 2014. - 8(12). - P. 1328-1331.

8. Elsheikh Asser. Generic algorithms in building information modeling/7 Международный семинар «Building Information Modeling (BIM) - обмен данными с помощью IFC». - M.: MGSU, 2013.

Лицензия ЛР .N»020675 от 09.12.1997 г. ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет» Подписано в печать: 25.09.2015. Формат: 60x84 1/16 Печать: XEROX Объем: 1.0 п.л._Тираж: 100_Заказ .У»: б/н

129337, г. Москва, Ярославское ш„ 26, IIИУ МГСУ