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多目标优化问题一直是科学界和工程研究领域的一个难点和热点问题。在工程项目实施过程中,总体目标的实现依赖于管理者对工期、成本、质量的协调管理,良好的项目管理体现在对这三大基本目标的有效控制上。但是这些目标之间相互统一而又对立加大了项目管理的难度,如何实现三大目标的均衡优化,从而找出最佳策略组合,达到整体最优值的研究。虽然有一些文献探讨了这三个目标的优化理论,但通常这些经典的方法对优化函数数学特征的依赖以及优化方法本身在搜索空间上的限制,不能很好地解决多维复杂的多目标优化问题。但是遗传算法可以处理这类问题,所以应用遗传算法求解工程多目标优化问题将会成为工程领域优化问题研究的发展趋势。 本文主要研究在同时考虑上述多个目标因素的情况下,建立一个工程多目标优化模型,并且需找一种有效的求解方法,实现工程的多目标优化过程。 论文首先就工程项目多目标优化的研究现状以及存在的不足进行了介绍,给出论文研究内容和方向;接着对多目标优化的基本理论和框架进行了研究分析,分别阐述了多目标优化问题的Pareto最优解和传统经典算法以及其局限性,同时研究了遗传算法的基本原理和流程,给出了利用遗传算法对最优问题求解的思路,在分析基本多目标遗传算法的基础上,提出一种基于快速分类的多目标遗传算法 NSGA-Ⅱ,这是求解 Pareto最优解集的一种有效算法。 对工程项目工期、成本、质量的相关概念加以介绍,主要论述了工期、成本、质量的影响因素和控制方法,定性地分析单一目标控制理论,为工程实施过程中如何控制提供了理论支持。然后在对工程项目多目标定性优化分析研究的基础上,针对质量进行量化处理,利用多目标优化理论和遗传算法建立了工期-费用-质量多目标均衡优化模型,对模型的求解进行了全面阐述。最后,通过实证分析验证模型的可行性和有效性,可为决策者提供决策依据。 通过对工程多目标优化理论与实践的研究,论证了本论文模型的建立和求解能对今后工程项目管理研究提供一点参考,并且可以对实际工程管理产生一些现实指导意义的作用。