基于精益六西格玛管理的施工进度优化研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3.1 施工进度优化的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.2 精益六西格玛管理的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15-17页 |
| 2 研究理论基础 | 第17-30页 |
| 2.1 施工进度理论 | 第17-23页 |
| 2.1.1 施工进度计划 | 第17-20页 |
| 2.1.2 施工进度优化 | 第20-21页 |
| 2.1.3 工期—费用优化求解算法 | 第21-23页 |
| 2.2 精益六西格玛管理理论 | 第23-29页 |
| 2.2.1 精益生产 | 第23-25页 |
| 2.2.2 六西格玛管理 | 第25-26页 |
| 2.2.3 精益六西格玛管理 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 工期—费用动态优化模型 | 第30-38页 |
| 3.1 引论 | 第30页 |
| 3.2 工期—费用优化原理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 工期—费用静态优化 | 第30-32页 |
| 3.2.2 资金时间价值 | 第32-33页 |
| 3.3 工期—费用动态优化模型要素分析 | 第33-34页 |
| 3.3.1 参数变量 | 第33-34页 |
| 3.3.2 评价目标 | 第34页 |
| 3.3.3 约束条件 | 第34页 |
| 3.4 工期—费用动态优化模型建立 | 第34-37页 |
| 3.4.1 模型假设 | 第34-35页 |
| 3.4.2 工期—费用动态优化模型 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于自适应粒子群算法的工期—费用优化模型 | 第38-48页 |
| 4.1 引论 | 第38页 |
| 4.2 粒子群算法 | 第38-44页 |
| 4.2.1 粒子群算法概述 | 第38-40页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第40-41页 |
| 4.2.3 算法控制参数 | 第41-43页 |
| 4.2.4 算法优缺点 | 第43-44页 |
| 4.3 自适应粒子群算法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 惯性权重的改进 | 第44-45页 |
| 4.3.2 学习因子的改进 | 第45-46页 |
| 4.3.3 工期—费用优化模型求解流程 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 实证研究 | 第48-62页 |
| 5.1 某工程项目简介 | 第48页 |
| 5.2 基于自适应粒子群算法的施工进度优化 | 第48-51页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第48-50页 |
| 5.2.2 参数设置 | 第50-51页 |
| 5.3 施工进度优化结果及分析 | 第51-53页 |
| 5.3.1 进度优化 | 第51-52页 |
| 5.3.2 优化结果分析 | 第52-53页 |
| 5.4 基于精益六西格玛管理的施工进度控制 | 第53-61页 |
| 5.4.1 精益六西格玛管理模式 | 第53-54页 |
| 5.4.2 施工进度控制 | 第54-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第69页 |
