| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-17页 |
| 1.2.1 工程项目多目标优化问题研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 粒子群算法的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.3 研究现状小结 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及技术路线 | 第17-21页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文的主要技术路线 | 第18-21页 |
| 第二章 工程项目多目标优化模型建立 | 第21-41页 |
| 2.1 工程项目多目标优化的基本理论 | 第21-24页 |
| 2.1.1 多目标优化问题的基本概念 | 第21-22页 |
| 2.1.2 多目标优化问题的求解方法 | 第22-24页 |
| 2.2 工程项目各个目标的内涵 | 第24-28页 |
| 2.3 工期成本质量优化模型建立 | 第28-37页 |
| 2.3.1 工期模型建立 | 第28-29页 |
| 2.3.2 成本模型建立 | 第29-34页 |
| 2.3.3 质量模型建立 | 第34-37页 |
| 2.4 基于最小偏差法的多目标优化适应度函数 | 第37-39页 |
| 2.5 工程项目多目标优化综合模型 | 第39-41页 |
| 第三章 标准粒子群算法及其改进算法 | 第41-63页 |
| 3.1 标准粒子群算法 | 第41-51页 |
| 3.1.1 标准粒子群算法基本思想 | 第41-43页 |
| 3.1.2 标准粒子群算法模型 | 第43页 |
| 3.1.3 标准粒子群算法运动轨迹分析 | 第43-47页 |
| 3.1.4 标准粒子群算法的参数分析 | 第47-49页 |
| 3.1.5 标准粒子算法的优缺点 | 第49页 |
| 3.1.6 标准粒子算法的流程 | 第49-51页 |
| 3.2 压缩因子粒子群算法 | 第51-52页 |
| 3.3 自适应权重粒子群算法 | 第52-54页 |
| 3.4 标准粒子群、压缩粒子群和自适应权重粒子群算法比较 | 第54-57页 |
| 3.5 交叉因子粒子群算法 | 第57-63页 |
| 3.5.1 算法流程 | 第58-60页 |
| 3.5.2 交叉因子粒子群算法测试 | 第60-63页 |
| 第四章 实例分析 | 第63-71页 |
| 4.1 工程概况 | 第63-65页 |
| 4.2 建立模型 | 第65-66页 |
| 4.3 利用交叉因子粒子群算法求解 | 第66-68页 |
| 4.4 运行结果 | 第68-69页 |
| 4.5 小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 总结 | 第71页 |
| 5.2 创新点 | 第71-72页 |
| 5.3 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |