| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第14页 |
| 1.2.2 现实意义 | 第14页 |
| 1.3 文献综述 | 第14-17页 |
| 1.3.1 建设工程项目风险管理的理论综述 | 第14-15页 |
| 1.3.2 建设工程项目风险相关性的理论综述 | 第15-16页 |
| 1.3.3 粒子群优化算法的应用综述 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容及方法 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 第二章 建设工程项目的风险识别 | 第20-28页 |
| 2.1 风险识别概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 风险识别依据 | 第20-21页 |
| 2.1.2 风险识别原则 | 第21-22页 |
| 2.2 风险识别方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 专家评估法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 分解辨识法 | 第23-24页 |
| 2.3 形成风险列表 | 第24-26页 |
| 2.4 建筑工程项目风险决策的模型化方法 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 损失层面的风险相关多目标决策模型 | 第28-32页 |
| 3.1 项目多目标风险决策模型建模 | 第28-29页 |
| 3.1.1 确定决策变量 | 第28-29页 |
| 3.1.2 建立模型 | 第29页 |
| 3.2 损失层面的风险相关性测度 | 第29-30页 |
| 3.2.1 风险相关性交互性系数刻画及其实际意义 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于2-可加模糊测度下结合Choquet积分度量损失值 | 第30页 |
| 3.3 考虑损失层面的风险相关多目标决策模型 | 第30-31页 |
| 3.4 考虑相关性前后模型对比与评价 | 第31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 概率层面的风险相关多目标决策模型 | 第32-37页 |
| 4.1 项目多目标风险决策模型建模 | 第32-33页 |
| 4.1.1 确定决策变量 | 第32页 |
| 4.1.2 建立模型 | 第32-33页 |
| 4.2 概率层面的风险相关性测度 | 第33-34页 |
| 4.3 基于动态贝叶斯网络的风险相关多目标决策模型 | 第34-35页 |
| 4.4 考虑相关性前后模型对比与评价 | 第35-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 多目标粒子群算法 | 第37-42页 |
| 5.1 算法概述 | 第37-38页 |
| 5.1.1 粒子群算法概述 | 第37-38页 |
| 5.1.2 多目标粒子群算法概述 | 第38页 |
| 5.2 多目标粒子算法应用领域 | 第38-39页 |
| 5.2.1 函数优化 | 第38-39页 |
| 5.2.2 约束优化 | 第39页 |
| 5.2.3 工程设计问题 | 第39页 |
| 5.2.4 电力系统领域 | 第39页 |
| 5.2.5 神经网络训练 | 第39页 |
| 5.2.6 模糊系统控制 | 第39页 |
| 5.3 MOPSO在多目标决策模型的应用及算法流程 | 第39-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 实例分析 | 第42-51页 |
| 6.1 损失层面的风险相关多目标决策模型求解 | 第42-45页 |
| 6.1.1 项目多目标风险决策模型模型求解 | 第42-43页 |
| 6.1.2 考虑风险相关性下的模型求解及对比分析 | 第43-45页 |
| 6.2 概率层面的风险相关多目标决策模型求解 | 第45-50页 |
| 6.2.1 计算节点后验分布 | 第45-47页 |
| 6.2.2 模型求解与对比分析 | 第47-49页 |
| 6.2.3 获取决策方案 | 第49-50页 |
| 6.3 模型比较与评价 | 第50页 |
| 6.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录：多目标粒子群算法代码 | 第61-63页 |
