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基于混沌遗传算法和图论分析的BIM模型协作与决策优化

BIM model collaboration and decision optimization based on chaotic genetic algorithm and graph theory analysis

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受到BIM模型信息交换模式缺陷的影响,数据协作与决策分析过程中局部数据交换不够完整,在时间约束下的任务项目决策不充分,造成BIM模型整体效率降低,输出结果偏差较大.为了解决这一问题,引入混沌遗传算法与图论分析方法,提出了1种BIM模型协作与决策优化方法,选择合适的Logistic映射关系,引入混沌遗传算法,结合在不同目标函数下的偏差权重,优化规模适应度最大值,提高BIM模型协作参量之间全局最优解的更新速度;建立BIM模型协作参量与决策参量对应子项目的一阶线性常微分方程,利用最小二乘式,求解未关联融合的相关参量;结合协作参量与决策参量优化结果,完成BIM模型协作与决策优化.实验结果表明,该优化方案应用后,协作性能变化的整体指标状态在可控范围内,且全局可靠性测试曲线平滑,波动幅度较小且平缓,波动频率具有规律性.整体切实有效,优化效果稳定可靠,具有较高的研究价值与市场推广价值.

吴雁、张韩

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嘉兴南洋职业技术学院,浙江 嘉兴 314000

混沌遗传算法 图论分析 BIM模型 协作与决策

2024

建筑机械
北京建筑机械研究所

建筑机械

影响因子:0.245
ISSN:1001-554X
年,卷(期):2024.(8)