期刊名称：IN_BO. Ricerche e progetti per il territorio, la città e l'architettura
印刷版ISSN：2036-1602
出版年度：2018
卷号：9
期号：13
页码：200-207
DOI：10.6092/issn.2036-1602/8834
出版社：Alma Mater Studiorum, Università di Bologna
摘要：Il noto “triangolo di ferro"; e le sue caratteristiche, i tempi, i costi e la qualità hanno ancora importanza come quadro degli obiettivi di base dei progetti di costruzione. In pratica, i responsabili di progetto edilizio possono ottimizzare tempi e costi con il ben noto approccio di compromesso tempo/costi, ma l'ottimizzazione della qualità rispetto ai costi e ai tempi di esecuzione del progetto di costruzione viene solitamente perseguita in modo piuttosto intuitivo sulla base dell'esperienza del Project Manager. La ricerca alla base di questo documento propone un approccio specifico in cui tre stime possibili per tempi, costi e qualità costituiscono i punti di partenza per l'ottimizzazione delle prestazioni del progetto. Le stime si basano sulle caratteristiche di soluzioni tecniche alternative, quali possibili prodotti commerciali da utilizzare o assemblare. L'efficacia delle varie combinazioni viene valutata con una procedura di ottimizzazione basata su algoritmi genetici. Viene presentato un semplice studio pilota di un progetto di ristrutturazione di due appartamenti residenziali per testare l'approccio proposto. I risultati ottenuti stanno dimostrando le possibilità di algoritmi genetici per tali analisi di compromesso.
其他摘要：The well-known “iron triangle” and its attributes, time, cost and quality has still importance as a framework of basic objectives of construction projects. In practice, construction project managers can optimise time and costs with the well-known time/cost trade-off approach, but quality optimization versus cost and time performances in construction project is usually pursued in a rather intuitive manner based upon Project Manager’s experience. The research behind this paper is proposing a specific approach where three possible estimates for time, cost and quality form starting points for the optimisation of project performance. The estimates are based on characteristic of alternative technical solutions such as possible commercial products to be used or assembled. The effectiveness of various combinations is evaluated with an optimisation procedure based upon Genetic Algorithms. A simple pilot study of a renovation project of two residential apartment is presented to test the proposed approach. The gained results are demonstrating the possibilities of genetic algorithms for such trade off analyses.
