DSM-GA進度優化方法在石油工程設計中的應用研究

王 堅，李信龍

（中國石油工程建設公司，北京 100120）

DSM-GA進度優化方法在石油工程設計中的應用研究

王 堅，李信龍

（中國石油工程建設公司，北京 100120）

傳統的工程項目進度管理方法不能很好地反映設計活動反復調整和耦合的特點，文章提出基于遺傳算法的設計活動矩陣優化方法，彌補傳統項目進度計劃的缺陷，并將其應用于工程設計活動流程優化中，優化設計進度編制，減少設計循環范圍，從而提高項目設計效率，達到縮短項目進度和周期的目的。并通過實例說明該方法的具體應用及其有效性。

石油工程設計；進度優化；設計活動矩陣；遺傳算法；設計管理

0 引言

EPC項目是一個設計、采購和施工相互協調的過程，而設計是EPC項目管理的龍頭。目前石油工程設計主要采用關鍵路線法 （Critical Path Method，CPM）編制進度計劃，實際設計過程中存在假設、驗算和反復調整的耦合關系，耦合意味著重做和改進前面所做的設計工作，甚至返工[1]。但CPM不許出現循環工作流，若設計進度管理中忽略了工程設計活動中的耦合關系，設計CPM進度就潛伏進度風險，因此CPM不適用耦合的設計進度管理，非常有必要對傳統的項目進度計劃技術進行改進，提出新的設計進度管理方法，降低設計進度風險。

1 石油工程設計進度風險分析

專業設計活動不是簡單的串行或并行工作，設計活動是 “先假設后驗算，再假設再驗算”的循環遞進，同時各個專業設計之間存在著緊密的耦合，某專業設計的更改都可能造成其他專業返工，工程設計是一個典型的協同過程。深入分析不難發現設計活動中存在如下問題：

（1）設計文件互提是在設計圖紙和設計說明書準備好后進行的，但專業部門之間互提資料手續繁雜，等待時間長，結果設計工程師常繞開繁瑣的資料互提手續而直接向設計工程師索要資料，從而導致設計文件版本的不一致，造成文件管理混亂[2]。

（2）各專業任務量不一致，意味著設計任務少時要等待，而早完成的又不得不根據后完成的設計參數進行修改。

（3）經常因各個專業之間互提資料不及時，出現設計停滯、設計沖突或返工現象。

2 設計計劃優化方法

1981年Steward提出一種用矩陣來表達設計活動之間關系 （信息流）的矩陣，稱為設計活動矩陣（Design Structure Matrix，DSM），它是一項設計計劃的管理技術，通過分解設計過程，從而建立依賴結構矩陣，清晰地描述項目所有作業之間的信息流關系[3]。以前DSM主要應用在機械產品的設計和開發領域中機械產品設計過程的建模和優化[4]，現在石油工程設計活動耦合的問題可以用DSM矩陣來描述。但DSM并沒有提出具體的設計活動優化方法。筆者提出基于遺傳算法的設計活動矩陣方法，彌補傳統項目進度計劃的缺陷，并應用于石油EPC項目設計管理中，優化設計進度編制，最終達到縮短項目進度和周期的目的。

2.1 設計活動關系建模

設計項目進度管理的目的是保證按時完成項目，合理分配資源，發揮最佳設計工作效率。設計項目進度管理首先進行設計工作范圍界定和工作分解，將設計工作分拆成一個個單獨的、可操作的工作包，該過程被稱作設計工作分解結構。在設計活動結構分解基礎上，建立活動相關矩陣，確定設計活動的相互邏輯關系，定義設計活動交點為設計信息節點Xij，i代表行號，j代表列號。i>j表示對角線左下邊的元素，若有信息傳遞關系，信息順序傳遞；i

為了使計劃得到很好的控制，采用適當方法，調整行 （列）的位置，盡可能減少斜對角線以上的活動或設計信息耦合范圍。

2.2 GA排序尋優

若設計活動作業個數有n個，就有 （n2-n）個信息節點X和排列數為n·（n-1）種設計活動排序方案。當設計活動數n增加并設計關系復雜，從而造成很大計算量時，就需要計算機來優化調整。設計流程優化屬于排序優化類問題，筆者采用遺傳算法 （Genetic Algorithm，GA）解決優化設計活動排列，提出DSM-GA方法，GA是模擬自然遺傳規律來搜索最優解的數學優化方法，是非導數的尋優方法，對搜索空間沒有要求，魯棒性強。GA設計包括5個參數 （編碼方式、適應函數設計、初始種群設定、種群規模和終止條件設計）和3個遺傳算子（選擇算子、交叉算子和變異算子）。傳統GA設計不能解決設計活動排序優化的問題，可能產生非法的后代，導致進化失敗。下文主要探討GA的特殊設計之處，包括交叉算子、變異算子和適應度的函數設計。

傳統GA的交叉采用單點交叉、雙點交叉、均勻交叉，不能解決本質問題，因為傳統方法都造成個體基因不能滿足排序基因唯一性。排序優化問題中，生成的后代基因必須滿足基因排序、基因在個體中唯一性的要求[5]，本文設計排序優化的交叉方法見圖1。

同時，傳統變異算子是對某個基因進行變異，這樣導致個體中個別基因重復而其他基因缺失 （即解釋為含有重復設計活動，而缺少其他設計活動），傳統GA的變異算法不適用排序優化問題。因此本文采用基因位交換的變異算子，即在個體基因鏈中進行兩個不同的基因位置的一定概率隨機選擇，交換其位置，變異生成新個體，見圖2。

適應度是指個體對環境適應程度的表現，GA算法中，每個個體對應于一個適應值。因此適應度值越大，對環境的適應度就越高，解譯為排列越優。適應度是設計活動進度安排優劣的評價指標，不難發現適應度函數值與各設計活動的位置有關。以DSM的行和列為變量，進行次序變換，尋找適應性最好的排序，達到優化進度的目的。由此，定義適應度函數F為：

式中R——相關因子。

矩陣R值表示設計活動之間的信息相關關系，也反映信息關系的重要性，R取值見表1。當R=0時，表示設計活動不存在信息邏輯關系或信息不重要，一般在DSM中不表示出來。

表1 R取值

2.3 設計進度預測

利用DSM-GA優化后的矩陣，繪制成改進型CPM網絡圖 （允許存在循環流的CPM網絡圖）。在改進的網絡圖中就可能出現設計活動循環耦合、搭接，因此，設計進度工期應考慮關鍵設計活動持續時間、設計信息循環流持續時間、緊前設計活動搭接和緊后設計活動搭接等[6]。通過對CPM網絡工期計算的修改，改進CPM工期的計算模型如下：

式中n——設計活動數量；

Dcp——設計活動的持續時間；Tc——設計循環流時間；pc——發生循環的概率；

pij——緊前活動的時間搭接；Sij——緊后活動的時間搭接。

為了更實用和易被推廣，根據實際情況，只考慮一次設計循環和不考慮緊前緊后時間搭接，改進CPM工期包括關鍵活動的持續時間和一次設計循環時間，工期計算簡化為式 （3）：

3 實例研究

本文以某海外煉油廠業主前期準備工程設計為研究案例。該項目采用EPC總承包合同。因篇幅原因，對案例設計活動進行簡化。通過向相關專家、項目參與者咨詢、訪談等方式分解項目設計范圍，具體項目的設計內容見圖3。

圖3 設計工作分解

3.1 DSM矩陣建立

把設計活動分解結果分別列于DSM矩陣第1列和第1行。為了清楚表示設計活動之間的相關性和邏輯性，本案例設計活動經過適當簡化，將設計過程分解為13項設計活動，根據活動之間的邏輯關系，建立初始設計活動矩陣，見表2。

項目經理應該通過詢問負責各專業的工程師，了解設計之間的相關性，以確定作業活動之間的相關系數R。如設計活動B（廠區道路設計）需要給排水、供配電布置和工藝裝置區、罐區、總圖設計的設計成果；同時設計活動K（總圖設計）需要在廠區道路設計、給排水設計、供配電設計、營地設計、廠房設計后才能得到設計數據。于是認為以上設計活動存在設計信息相關性。R值由設計經理根據設計活動之間相關性進行評估，將結果填入設計活動矩陣中，見表2。

表2 優化前DSM

在設計活動模型中，凡是R≠0，則認為設計活動之間存在設計信息傳遞關系，位于矩陣對角線的上方，依賴于未完成的任務，代表設計信息流是逆序，存在循環信息流。很明顯表2的DSM設計活動還不是優化方案，存在大設計循環圈 （涉及了12項設計活動）。

3.2 用遺傳算法對設計活動矩陣進行優化

GA參數的設置：編碼采用一維排列的[0、1]二進制編碼；種群規模參數為50；初始種群為隨機設置；計算迭代終止代數為100；選擇算子采用賭盤選擇法；交叉概率取0.8；變異概率取0.02，交叉算子、變異算子和適應性函數在上文已進行詳細描述。利用Matlab進行設計活動矩陣的優化計算，優化后的設計矩陣見表3，表3適應值為0.333（優化前適應值為0.057）。優化后的設計活動順序為E-J-L-I-D-A-C-B-H-F-G-K-M，在經過GA優化后，不改變前面設計活動之間相關關系，可以發現設計活動次序發生變化。

從優化后設計活動矩陣表不難發現：

（1）E、J、L、I這4項活動提到設計前面，A、C、B調到設計中間。

（2）優化后的設計過程存在2個設計循環圈，涉及6個設計活動。

（3）在完成了E、J、L后就可以進行長周期設備的采購，同時廠家設備技術參數也為后項設計活動提供信息。

3.3 設計工期的計算

根據DSM-GA優化后的表3，可以編制出改進CPM網絡圖，見圖4。

表3 優化后DSM

圖4 設計工作分解

根據式 （3），可以計算得DSM-GA優化后設計活動工期為53 d，其中循環設計活動為19 d。不難發現，設計活動未優化前，設計活動循環圈涉及A-L等12項設計活動 （見表2），該12項設計活動都需要假設或預估設計參數，結果后期修改工作量大，設計專業范圍也很廣。優化后，整個設計活動雖還存在兩個設計圈，但已有明顯優化效果。對于表3中的設計循環圈1（設計活動E和J），采用設計會審和文件互提就可以解決；對于設計循環圈2（設計活動C、B、H和F），則建議采用會議形式互審。

DSM-GA合理安排了設計活動執行順序，同時設計活動L（長周期設備表）原計劃最早只能在大設計循環圈活動完成后下定單，優化后計劃則提前到第14天 （E和J設計循環圈結束后）就進行長周期設備技術文件編制和采購，從而達到提前采購和施工的目的。

4 結論

在工程設計階段，各專業設計之間相互交流工程量很大，涉及相關設計活動的復雜程度很高。運用DSM-GA的優化，可以把大量對角線以上的依賴關系優化至對角線以下，或貼近對角線上方，工作流程都得以優化。將DSM-GA應用于海外石油工程EPC建設項目設計計劃中，可達到優化設計活動的目的。目前大部分進度計劃管理軟件都不具備DSM功能，可以將優化后的設計進度再輸入進度計劃管理軟件，以使得設計復雜耦合的問題變得簡單，易于控制，降低進度風險。

[1]萬小兵.設計結構矩陣在項目進度計劃中的應用研究[D].西安：西北工業大學，2007.

[2]何家勇，李偉，徐曉剛，等.設計迭代管理策略的分析[J].重慶大學學報（自然科學版），2002，25（6）:13-15.

[3]AustinS，BaldwinA，LiB，etal.AnalyticalDesignPlanningTechnique:a dependency structure matrix tool to schedule the building design process[J].Construction Management and Economics，2000，（8）：173-182.

[4]趙艷東，劉偉.產品開發過程中的無效迭代及其管理策略[J].科技管理研究，2007，（5）:123-124.

[5]黃剛，姚志力，郭虎.一類無緩沖區涂裝噴漆排序問題[J].華中科技大學學報（自然科學版），2008，36（7）:108-111.

[6]鄧廣繁.分析設計計劃技術在工程項目管理中的應用[D].北京：清華大學，2009.

Study and Application of DSM-GA Schedule Optimization Method in Petroleum Engineering Design

WANG Jian（China Petroleum Engineering&Construction Co.Beijing 100120,China）,LI Xin-long

The traditional project schedule management method cannot describe the features of iterative adjustments and coordination in design activities.The Design Structure Matrix method based on Genetic Algorithm （DSM-GA）is applied in design schedule optimization and design circulation reduction,so as to raise project design efficiency and decrease project schedule period.The concrete application and validity of DSMGA method are illustrated with a practical example.

petroleum engineering design;schedule optimization;Design Structure Matrix;Genetic Algorithm;design management

F403.7 TE4

A

1001－2206（2010）06－0006－04

王 堅 （1975-），男，浙江平陽人，工程師，2008年畢業于清華大學，碩士，現主要從事工程管理工作。

2009-09-18