| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 问题的提出及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2.1 问题的提出 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第14-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15-17页 |
| 2 工程项目管理目标系统分析 | 第17-33页 |
| 2.1 工程项目管理目标系统的构成 | 第17-26页 |
| 2.1.1 工程项目管理目标系统构成 | 第17-25页 |
| 2.1.2 各主控目标之间的关系 | 第25-26页 |
| 2.2 工程项目多目标研究优化方法 | 第26-33页 |
| 2.2.1 基于单目标的多目标优化方法 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基于启发式的多目标优化方法 | 第28-29页 |
| 2.2.3 粒子群算法的基本原理 | 第29-33页 |
| 3 工期—成本—质量—环境保护优化模型的建立 | 第33-52页 |
| 3.1 多目标综合优化模型的建立 | 第33-45页 |
| 3.1.1 工期——成本模型的建立 | 第33-36页 |
| 3.1.2 工期——质量模型的建立 | 第36-41页 |
| 3.1.3 工期——环境保护模型的建立 | 第41-43页 |
| 3.1.4 工期—成本—质量—环境保护综合优化模型 | 第43-45页 |
| 3.2 基于MOPSO的模型求解 | 第45-52页 |
| 3.2.1 带惯性权重的粒子群算法 | 第45-46页 |
| 3.2.2 最优解评估选取的引入 | 第46-47页 |
| 3.2.3 求解流程 | 第47-48页 |
| 3.2.4 算法测试 | 第48-52页 |
| 4 算例分析 | 第52-61页 |
| 4.1 工程概况 | 第52-53页 |
| 4.2 模型的建立 | 第53-56页 |
| 4.2.1 相关参数的确定 | 第53-55页 |
| 4.2.2 建立优化模型 | 第55-56页 |
| 4.3 案例的粒子群算法求解过程 | 第56-58页 |
| 4.4 结果分析 | 第58-61页 |
| 5 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 研究结论 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录A MOPSO求解主程序代码 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70页 |