五、國外建筑業轉型升級多目標優化的相關研究

在建筑業轉型升級過程中，不僅需要通過生產率測算明確轉型升級的必要性，還涉及轉型升級的路徑選擇與優化的問題。國外建筑業轉型升級的多目標優化大多是為減少工程項目管理以及建筑設計方面的阻礙，從行業內部進行調整，將優化目標與升級目標緊密結合，實現建筑業的轉型升級。

Prem Vrat（1963）首次將分段函數引入多目標優化領域，分析建設過程中各工序的工期和成本間的關系，達到了簡化優化目標之間關系、降低優化過程難度的目的，促進優化方式在工程項目管理中全面推廣。［37］

Deckro等（1995）在多目標優化的方法得到改進之后，利用各個工序工期和成本之間的聯系，構建出與實際情況更加符合的工期成本二次關系模型，豐富了建筑領域的多目標優化研究，為建筑業轉型升級的目標優化奠定基礎。［38］Babu等（1996）根據工期與成本的負相關關系以及與質量的正相關關系，在假設條件中設置滿足工期、成本和質量關系的約束條件，構建出具體的成本、質量、工期模型，以實現對工程項目管理各個目標的上下限進行控制。［39］

L.G.Caldas等（2002）在研究建筑熱舒適度和光照的過程中，首次采用了遺傳算法輔助建筑設計的方式對目標性能進行評估并展開優化，這種方式有利于決策者制定和考察規劃設計方案，評估建筑物環境和性能指標，從設計階段推動了建筑業的信息化轉型。［40］為了降低設計方案的能源消耗，D.A.Coley等（2002）將遺傳算法和動態熱模型進行耦合以實現對能耗目標的控制，利用可視化的方式將優化結果向用戶進行展示，以綜合評估設計方案的節能效果是否滿足要求。［41］

W.Wang等（2005）在綠色發展理念的影響下對設計方案的經濟性和環保性展開研究，通過將遺傳算法最優解引入多目標優化模型，實現對設計方案經濟和環保目標的控制，從設計環節促進建筑業的綠色發展。［42］K-El-Rayes等（2005）認為質量是影響工程項目的重要因素，對質量進行控制有利于提升建筑業的整體建設水平，促進建筑業向高質量轉型升級。因此，將已構建的工期—成本優化模型作為基礎，引入質量控制目標，建立起工期—成本—質量綜合優化模型，并采用遺傳算法對模型進行求解。［43］

Tareghian等（2007）認為工序質量的水平是工程項目整體質量水平的體現，將幾何平均數引入質量目標控制體系中，利用電磁分散式方法對構建的工期—成本—質量的離散型綜合優化模型進行求解，以達到對建設項目優化的目的。［44］

E.Znouda等（2007）將地中海區域建筑節能的控制目標集中在供暖系統以及空調系統上，通過含有遺傳算法的多目標優化模型，對計算機能耗實驗進行優化調整，以在達到降低建筑能耗的同時保證建筑的舒適度的要求，促進建筑業的綠色轉型。［45］

S.Azhar等（2009）發現BIM技術能夠進行復雜的環境及性能模擬，使建設前期階段對建筑的設計方案展開可持續性能評價及優化成為可能，為建筑公司制定出詳細的BIM評估方案，有利于建筑業在信息化與可持續發展逐漸深化的過程中從建筑與設計方面進行轉型升級。［46］

Shi等（2009）認為建設項目的成本隨質量的提高而增加，通過正切函數模擬出工程項目成本和質量的關系，構建出成本—質量優化模型，最后采用遺傳算法進行模型求解。［47］

Heravi等（2012）在設計階段確定出工程項目工期、成本、質量的控制目標，通過模糊數對質量進行估計，并采用蒙特卡洛模擬方法處理成本和工期，尋找建設項目資源最優的狀態，完成多目標的優化任務。［48］

Ali Salmasnia等（2012）將工期函數、成本函數、質量函數的一般形式通過線性假設進行表達，建立出滿足工期、質量、成本控制要求的綜合優化模型，使三個目標的變化與實際情況更加符合，進而促進工程管理水平的提高。［49］

B.R.Welle（2012）在多目標優化與BIM技術結合應用的基礎上，開發了適用于BIM系統的熱量模擬工具Thermal Opt，實現了優化技術上的重要突破，減少了BIM進行目標優化的時間，也提高了項目優化的效率。［50］

D.Gossard等（2013）采用遺傳算法與神經網絡技術耦合的方式對住宅外墻的物理特性進行優化研究以提高建筑環保性能，降低建筑能源消耗，進行分析后發現神經網絡的使用減少了優化時間，提高了優化的效率。［51］

Asadi等（2014）構建出以建筑能耗、熱舒適度和改造成本為優化對象，結合神經網絡和遺傳算法的建筑節能改造模型。在以某學校的建筑為例進行優化模擬的過程中，將建筑外墻保溫、屋內保溫、采暖及空調系統作為控制因素，通過TRNSYS模擬出數據進行BP神經網絡訓練，發現了該模型不僅能節約優化時間，而且便于對建筑能耗、熱舒適度和改造成本進行預測。［52］