| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 施工进度优化方法的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 横道图技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 网络计划技术 | 第10页 |
| 1.2.3 平衡线技术 | 第10-12页 |
| 1.2.4 人工智能技术 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 进化算法的基本理论和方法 | 第14-17页 |
| 2.1 遗传算法的产生与发展 | 第14页 |
| 2.2 遗传算法的基本操作 | 第14-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 基于进化算法的建筑施工多目标优化研究 | 第17-28页 |
| 3.1 传统多目标优化技术 | 第17-20页 |
| 3.1.1 向量评估遗传算法（VEGA） | 第17页 |
| 3.1.2 多目标遗传算法（MOGA） | 第17-18页 |
| 3.1.3 基于小生境 Pareto 遗传算法（NPGA） | 第18页 |
| 3.1.4 非劣分层遗传算法（NSGA） | 第18-19页 |
| 3.1.5 非支配排序遗传算法（NSGA‐II） | 第19-20页 |
| 3.2 改进的多重 Pareto 进化算法优化技术 | 第20-22页 |
| 3.3 基于 MPGA 的建筑施工多目标优化模型 | 第22-24页 |
| 3.3.1 建筑施工多目标优化的数学公式 | 第22-23页 |
| 3.3.2 建筑施工多目标优化模型设计 | 第23-24页 |
| 3.4 实例应用 | 第24-27页 |
| 3.4.1 实例介绍 | 第24-25页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第25-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 高层建筑施工进度优化模型 | 第28-41页 |
| 4.1 高层建筑的特点 | 第28页 |
| 4.2 影响高层建筑工期和成本的因素 | 第28-32页 |
| 4.2.1 关键工序的调度方法 | 第28-29页 |
| 4.2.2 天气因素影响 | 第29-30页 |
| 4.2.3 层间竖向约束 | 第30-31页 |
| 4.2.4 受限制的施工方案选择 | 第31-32页 |
| 4.3 高层建筑优化调度模型 | 第32-40页 |
| 4.3.1 实例介绍 | 第32-34页 |
| 4.3.2 高层建筑优化调度模型建立 | 第34页 |
| 4.3.3 HRSM 运行结果及分析 | 第34-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于 VBA 的工程优化调度系统 | 第41-49页 |
| 5.1 VBA 设计理念 | 第41-42页 |
| 5.1.1 可视化 | 第41页 |
| 5.1.2 VBA 编程语言 | 第41-42页 |
| 5.2 VBA 开发设计 | 第42-43页 |
| 5.2.1 系统框架 | 第42页 |
| 5.2.2 编写系统代码 | 第42-43页 |
| 5.3 系统应用 | 第43-48页 |
| 5.3.1 进入系统 | 第43-44页 |
| 5.3.2 工程资料信息输入 | 第44-46页 |
| 5.3.3 程序运行 | 第46-47页 |
| 5.3.4 运行结果输出 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 结论与展望 | 第49-50页 |
| 6.1 结论 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |