建筑项目支付进度安排问题研究

《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》内容简介：支付模式选择和项目进度安排是项目管理中业主和承包商共同关注的两个主要问题。由此简化和抽象出的支付进度安排问题因此成为近年来被广泛关注和研究的重要课题。如何作出柔性的和鲁棒性的决策，使之能适应复杂多变的项目管理环境，是支付进度安排问题研究的一个长期目标。《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》的研究目的是基于业主和承包商的交互，探讨更贴近工程实际的支付进度安排模型，并尝试应用此模型进行项目管理的基本分析。

第1章 绪论

1.1 问题研究的背景

1.1.1 支付进度安排问题的提出

1.1.2 研究的目的和意义

1.2 支付进度安排问题的研究现状

1.2.1 研究历史及演化

1.2.2 支付进度安排问题的模型

1.2.3 支付进度安排问题的求解

1.2.4 小结

1.3 主要研究内容、研究方法和技术路线

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 研究方法和技术路线

1.4 研究的创新与不足

1.4.1 研究的创新点

1.4.2 研究的不足

第2章 支付进度安排问题的理论与模型

2.1 支付进度安排问题的影响因素

2.1.1 工序之间的逻辑关系

2.1.2 资源约束

2.1.3 现金流入/流出

2.1.4 两种常见的网络计划

2.1.5 支付模式

2.1.6 净现值和折现率

2.1.7 支付激励措施

2.2 业主和承包商的谈判过程

2.2.1 业主和承包商关于合同支付条款的谈判过程与决策准则

2.2.2 业主和承包商的理想解

2.2.3 示例分析

2.2.4 小结

2.3 支付进度安排问题的数学模型

2.3.1 问题的描述和模型的假设

2.3.2 业主和承包商的现金流分析

2.3.3 支付进度安排问题的目标

2.3.4 支付进度安排问题的数学模型

2.3.5 支付进度安排模型的求解思路

2.3.6 支付进度安排模型的拓展

2.4 测试问题集

第3章 支付进度安排问题的内环蚁群算法

3.1 PSM2模型可行解的确定思路

3.1.1 工序进度安排顺序和可行进度计划的关系

3.1..2 局部最优进度计划

3.2 内环蚁群算法的基本思路

3.2.1 蚁群算法概述

3.2.2 内环蚁群算法的求解思路

3.3 工序进度安排顺序的产生

3.4 局部最优进度计划的产生

3.4.1 进度产生方案

3.4.2 局部优化程序

3.5 蚁群算法

3.5.1 信息素信息的设计

3.5.2 启发式信息的设计

3.5 -3选择概率和选择方法的设计

3.5.4 终止准则

3.6 内环蚁群算法参数设置

3.6.1 实验设计

3.6.2 计算结果

3.7 内环蚁群算法有效性验证

3.7.1 计算实验设计

3.7.2 计算实验结果分析

第4章 支付进度安排问题的外环蚁群算法

4.1 外环蚁群算法的基本思路

4.2 自适应权重方法

4.3 蚁群算法

4.3.1 信息素信息的设计

4.3.2 启发式信息的设计

4.3.3 选择概率和选择方法的设计

4.3.4 终止准则

4.4 外环蚁群算法有效性验证

4.4.1 计算实验设计

4.4.2 计算实验结果分析

第5章 支付进度安排问题的量化分析

5.1 测试实例及其参数设置的基本方案

5.2 支付模式及支付周期长度的影响

5.3 基准折现率的影响

5.4 支付激励手段的影响

5.5 小结

第6章 结论与展望

6.1 主要结论

6.1.1 关于支付进度安排问题的理论与模型

6.1.2 关于支付进度安排问题的内环蚁群算法

6.1.3 关于支付进度安排问题的外环蚁群算法

6.1.4 关于支付进度参数对支付进度安排的影响

6.2 今后待研究的问题

参考文献

致谢

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《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》的主要研究内容包括以下几方面：

（1）指出了项目支付进度安排问题的七个主要影响因素，并对这些因素的含义及影响机制进行了较为系统的分析。《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》对业主和承包商关于合同支付条款的谈判过程进行了剖析，指出这个谈判过程是一个双方博弈和信息交互的过程，且双方都以各自的净现值（NPV）最大化为决策准则。

（2）《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》以业主和承包商交互为视角，以业主和承包商的NPV均实现最大化为优化目标，构建了新的支付进度安排问题的模型，并提出了由内外环组成的双环求解思路，分别模拟了承包商和业主的决策过程。此外，《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》还结合一些常用支付激励手段对上述模型进行了拓展。

（3）提出了项目支付进度安排问题求解的双环蚁群算法。其中，内环蚁群算法用于确定承包商在外环传递的支付周期长度下的最优进度安排和最优NPV；外环蚁群算法则根据内环蚁群算法所传递的工序进度安排信息，对支付周期长度进行搜索，并计算出业主的NPV。双环蚁群算法经过多次嵌套计算，并结合自适应权重法，最终确定问题的Pareto前沿。

（4）《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》利用PSPLIB测试问题集对双环蚁群算法进行了广泛的计算实验，并将内环蚁群算法与前向/后向混合迭代算法、Rand-50算法的计算结果进行了对比，将外环蚁群算法与枚举法的计算结果进行了对比。计算结果表明，《建筑项目支付进度安排问题研究:基于业主和承包商交互角度》提出的双环蚁群算法整体上具有更好的性能，在寻优性能和效率上能够满足工程实际的需要。

工程进度款的支付，一般按当月实际完成工程量进行结算，工程竣工后办理竣工结算。

在工程价款结算中，应在施工过程中双方确认计量结果后14天内，按完成工程数量支付工程进度款。发包人应支付不低于工程价款的60%不高于工程价款的90%。

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项目建设进度安排是项目可行性研究中的一个重要组成部分，其任务是对项目建设的投资时期议订出实际进度表。这个进度表一开始就应确定谈判、签订合同、制订项目规划以及实际施工和试车等各个建设阶段所需时间。然后进度表应列出时间规划，将各个阶段组合成一个互相联贯的活动模式，使这些活动相互紧密配合。这个综合进度表应包括从决定投资到投产阶段结束的整个投资时期。其中实际施工期是最重要的部分。确定实际施工期，以拟定出生产部分的现金流量表的时间进度表，进而确定全部投资费用和生产成本。

但是，这决不意味着可忽略其他阶段的进度，因为在这个阶段之前，例如指标、开标、投标估价、工艺的谈判和签订合同，由于种种原因会占用，以至拖延数年时间，使得可行性研究中提出的费用数据过时，而需要重新考虑，需要通过预测和收集实际资料的方法来继续控制费用。重视项目建设进度安排，旨在注意和控制项目建设进度中有关的财务问题，及早发现项目建设拖延的可能性及其对资金的影响。不同项目在不同建设阶段中需要不同的时间，这些时间取决于当时当地的实际情况以及一个特定项目的性质和要求。 2100433B

项目进度安排，是指根据项目活动定义、项目活动顺序、各项活动估计时间和所需资源进行分析，制订出项目的起止日期和项目活动具体时间安排的工作。其主要目的是控制和节约项目的时间，保证项目在规定的时间内能够完成。

项目进度计划是在拟定年度或实施阶段完成投资的基础上，根据相应的工程量和工期要求，对各项工作的起止时间、相互衔接协调关系所拟定的计划，同时对完成各项工作所需的时间、劳力、材料、设备的供应做出具体安排，最后制定出项目的进度计划。项目进度安排，是指根据项目活动定义、项目活动顺序、各项活动估计时间和所需资源进行分析，制订出项目的起止口期和项目活动具体时间安排的工作。其主要目的是控制和节约项目的时间，保证项目在规定的时间内能够完成。2100433B