（3）调度方案的生成与目标值计算。在初始值确立之后，即明确了各项活动的排定次序，据此，可以从步骤（1）中储存的数据中调取出各项活动的详细信息，进而获取每项活动的开始时间、结束时间以及所需的资源情况，从而得到整个工程项目的工期。
6结论与展望
6.1结论
装配式建筑项目现场施工存在施工工序繁多，项目调度优化过程复杂且工作量大等问题。针对资源受限装配式建筑项目施工调度问题，开展多目标优化研究不仅有助于简化施工调度的优化流程，降低工作难度，更能显著提升施工效率。为此，本文构建了资源受限装配式建筑项目施工调度工期-资源权衡与工期-成本-鲁棒性权衡优化模型，并设计了符合模型特点的多目标遗传算法。基于此，开发了资源受限的装配式建筑项目多目标优化设计系统，有效辅助项目管理者制定更加科学、准确的施工进度计划，为工程管理决策提供有力的理论支持。本文主要结论如下：
（1）解决了资源受限装配式建筑项目施工调度工期-资源多目标权衡问题。分析了当可更新资源的每日消耗量波动较大时，可能导致工作效率低下的原因。以资源波动量为资源权衡指标，构建了以工期-资源权衡为优化目标的资源受限装配式建筑项目施工调度模型，设计了改进的NSGA-II算法，该算法基于活动间的支配关系将活动分为若干子集，在初始化和交叉变异等阶段以子集为单位产生新个体，改进交叉与变异操作算子，较好避免不可行解的产生，提高算法的效率。最后，对PSPLIB算例库中的标准算例进行了不同规模间的横向比较与不同算法间的纵向比较，横向比较试验揭示了工期与资源波动指数呈现负相关、工期与项目规模呈现正相关、资源波动指数与项目规模呈现负相关的关系。采用Hypervolume与相对百分误差RPD作为纵向比较时算法的评价指标，与原始NSGA-II算法相比，本文设计的改进NSGA-II算法下小规模、中等规模、大规模算例的Hypervolume指标分别为0.70、0.71、0.73，提高了7.69%、7.57%、7.35%；RPD指标分别为0.04、0.03、0.06，降低了23.53%、15.79%、25.00%。结果表明，本文设计的改进NSGA-II算法能更好地解决工期-资源权衡优化问题。
（2）解决了资源受限装配式建筑项目施工调度工期-成本-鲁棒性多目标权衡问题。针对装配式建筑项目现场施工易受外界因素干扰，进而影响项目现场施工的特点，提出了一种基于时差效用函数的鲁棒性度量指标，该指标考虑了紧前活动数量与资源贡献系数，以更好地评估项目进度的稳健性。在此基础上，结合鲁棒性指标与成本核算指标，构建了工期-成本-鲁棒性多目标权衡调度模型，设计了适用于该模型特点的NSGA-III算法。为验证模型和算法的有效性，对PSPLIB算例库中的标准算例进行了算例试验，以解集覆盖度作为评价指标，当迭代次数分别为50、100、150和200时，NSGA-II算法生成的解被NSGA-III算法生成的解占总解集的比例在小规模算例中分别为76.11%、88.27%、100%、100%；中等规模算例中分别为63.00%，100%、100%、100%；大规模算例中分别为55.63%、100%、100%、100%。
参考文献（略）
