基于案例推理的重大工程項目復(fù)雜性治理策略研究

羅 嵐，馮文強，王建望，何清華

（1.南昌大學(xué)工程建設(shè)學(xué)院，江西南昌 330031；2.華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院，廣東廣州 510641；3.同濟大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200092）

1 研究背景

重大基礎(chǔ)設(shè)施工程（以下簡稱“重大工程”）是為國家經(jīng)濟發(fā)展、社會生產(chǎn)和民眾生活提供基礎(chǔ)性服務(wù)的大型公共工程設(shè)施［1］，涉及到交通建設(shè)、公共服務(wù)、生態(tài)環(huán)境、國家水網(wǎng)等領(lǐng)域，如港珠澳大橋工程、上海中心大廈工程、南水北調(diào)工程等。重大工程通常由技術(shù)難度、系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性、不確定性因素存在巨大差異的異質(zhì)性子工程組成，是一個地區(qū)乃至國家經(jīng)濟社會發(fā)展的重要載體［2］。據(jù)全球著名咨詢公司麥肯錫預(yù)估，目前用于重大工程項目的支出為每年6 萬億～9 萬億美元，約占全球生產(chǎn)總值（GDP）的8%［3］。可見，增強國家的核心競爭力很大程度體現(xiàn)在重大工程建設(shè)的規(guī)模與水平上，并且是影響未來發(fā)展的強大力量和推動力［4］。

與傳統(tǒng)工程項目相比，多達三分之二的重大工程無法達到預(yù)期的工期、成本和質(zhì)量要求，造成這一方面的原因包括因前期規(guī)劃不足導(dǎo)致項目中后期資金超支，利益相關(guān)者的合作程度引起項目管理層產(chǎn)生利益沖突等復(fù)雜性影響因素［5］。Klakegg［6］認(rèn)為重大工程復(fù)雜性突出表現(xiàn)在決策風(fēng)險、超投資以及傳統(tǒng)項目管理理論的不適應(yīng)性。例如港珠澳大橋總投資超千億元，參與方眾多，涉及香港、珠海和澳門三地以及“一國兩制”制度下的多種管理模式［7］；上海中心大廈項目分支系統(tǒng)復(fù)雜，有效信息傳遞困難，需運用大量創(chuàng)新設(shè)計理念和管理手段。可見，世界正處于大發(fā)展大變革大調(diào)整時期，社會經(jīng)濟處于快速發(fā)展時期，重大工程項目建設(shè)日新月異，項目復(fù)雜性也逐漸加大［8］。因此，進一步剖析重大工程復(fù)雜性并提出相應(yīng)的治理策略是促進項目成功亟須解決的難題。

近幾十年來，國內(nèi)外學(xué)者在重大工程建設(shè)復(fù)雜性領(lǐng)域研究取得了巨大成就，但在重大工程復(fù)雜性識別，繼而制定科學(xué)的復(fù)雜性治理策略研究上存在顯著不足，案例推理（case-based reasoning，CBR）為解決以上問題提供了方法論［9］。目前，CBR 技術(shù)已經(jīng)廣泛運用到供應(yīng)鏈管理［10］、預(yù)案推理決策、PPP 項目等眾多方面［11-12］，并成功應(yīng)用于案例。基于此，本文采用CBR 方法，選取具有代表性的目標(biāo)項目和符合重大工程特征的源案例，應(yīng)用粗糙集理論將案例特征屬性進行屬性約簡。同時，基于熵權(quán)法的客觀權(quán)重和網(wǎng)絡(luò)分析法的主觀權(quán)重優(yōu)化屬性權(quán)重，通過相似度計算檢索出目標(biāo)項目的相似源案例。最后，在其經(jīng)驗知識的基礎(chǔ)上，以期提出重大工程復(fù)雜性治理策略，從而實現(xiàn)項目成功。

2 重大工程項目復(fù)雜性治理策略研究綜述

從Baccarini［13］首次提出“項目復(fù)雜性”概念，把其定義為由差異性和相互依賴性兩個相互作用的組成部分開始，過去的二十幾年間涌現(xiàn)了許多復(fù)雜性理論和實證研究。Burnes［14］提出沒有適用于所有項目的復(fù)雜性統(tǒng)一定義，不同學(xué)者對項目復(fù)雜性的理解也完全不同，認(rèn)為復(fù)雜性是項目管理中的一個重要因素，如何識別、測度和管理項目復(fù)雜性是實現(xiàn)項目成功的關(guān)鍵任務(wù)。Pau 等［15］從傳統(tǒng)的項目管理出發(fā)，深入研究了文化和地域差異對重大工程項目的影響，發(fā)現(xiàn)可以用社會文化理論、文化協(xié)同以及混合制度等文化影響因素識別重大工程項目之間的文化差異，從而服務(wù)于項目管理的需要。Chanmeka 等［16］則以阿爾伯塔省石油和天然氣項目為例，認(rèn)為前期規(guī)劃評估的深度不夠?qū)е马椖砍杀境Ш涂冃ЮЬ常椖靠冃c專業(yè)背景異質(zhì)性、單位成本、組織規(guī)模和團隊內(nèi)部信息交換等因素之間存在高度相關(guān)性，需要提高項目管理建設(shè)水平，進而改善重大工程績效。

重大工程復(fù)雜性治理策略的研究，基本上可以分為兩種研究類型。一類偏向于理論探索研究，提出了復(fù)雜性治理理論來減弱項目復(fù)雜性。例如，麥強等［17］認(rèn)為重大工程管理決策復(fù)雜性是一種有規(guī)律的、多樣化的復(fù)雜性，概括了重大工程管理決策復(fù)雜性降解原理，從復(fù)雜性探索、復(fù)雜性吸收、復(fù)雜性分解和復(fù)雜性承擔(dān)四個基本邏輯策略，促使復(fù)雜性內(nèi)生動態(tài)演化，針對不同類型的問題給出了不同的策略。第二類研究在實踐的基礎(chǔ)上，提出相應(yīng)的治理策略。例如，Liu 等［18］探討在地方政府主導(dǎo)下，如何識別特定的復(fù)雜性風(fēng)險，進一步制定應(yīng)對方案，預(yù)防、減少和控制項目施工前或施工中可能發(fā)生的破壞性后果，認(rèn)為在復(fù)雜性管理中應(yīng)注重引入風(fēng)險管理、官員激勵、一定的透明度和靈活性以及及時的反饋機制。通過研究項目復(fù)雜性的屬性和策略可知，影響重大工程成功的關(guān)鍵因素之一是項目復(fù)雜性。

3 重大工程復(fù)雜性CBR 模型構(gòu)建及推理

3.1 重大工程多維復(fù)雜性分析

何清華等［19］把重大工程復(fù)雜性維度凝煉為組織復(fù)雜性、任務(wù)復(fù)雜性、技術(shù)復(fù)雜性、環(huán)境復(fù)雜性、制度復(fù)雜性和社會復(fù)雜性六個維度，且各復(fù)雜性維度間相互作用。從復(fù)雜性影響因素對比分析幾個典型重大工程案例，發(fā)現(xiàn)影響每個項目復(fù)雜性的主要維度不同，如表1 所示。

表1 重大工程項目復(fù)雜性維度的識別

由表1 分析可知，由于不同的復(fù)雜性原因而形成的主要復(fù)雜性維度存在差異，每個重大工程項目的復(fù)雜性主要是由其中的幾個復(fù)雜性維度交互影響。如果對重大工程復(fù)雜性所有維度均設(shè)置詳盡的治理策略和預(yù)防措施，增加了項目的投資成本和管理難度，同時未能重點預(yù)控最有可能產(chǎn)生復(fù)雜性的主要維度，導(dǎo)致項目管理效率低，不利于資源的合理分配。因此，本文從重大工程復(fù)雜性維度的視角進行分析，探尋更有效的治理策略。

3.2 重大工程復(fù)雜性CBR 模型框架

CBR 技術(shù)是一種基于知識的問題求解和學(xué)習(xí)方法，在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，其解決思路是通過或修改歷史相似案例的經(jīng)驗知識解決現(xiàn)有問題。不僅有效降低解決目標(biāo)問題和獲取知識的難度，而且在案例庫中加入新的案例進行自主學(xué)習(xí)，適合于知識難以獲取但在相似案例中已有豐富經(jīng)驗的諸多復(fù)雜領(lǐng)域［20］。本文CBR 方法包括了案例表示、案例檢索、案例重用或修正與案例保存4 個推理步驟［21］。基本原理為：以已經(jīng)竣工的重大工程案例為基礎(chǔ)，把現(xiàn)在將要建設(shè)的重大工程案例特征屬性與案例庫中的案例進行相似度檢索，檢索到相似度最高的案例作為參考甚至借鑒它的經(jīng)驗知識，用來解決目標(biāo)問題［22］。基于CBR 基本流程和基本原理，提出重大工程復(fù)雜性治理策略的CBR 模型框架如圖1 所示。

圖1 重大工程復(fù)雜性治理策略CBR 模型框架

3.3 CBR 模型推理分析

3.3.1 案例表示

案例表示是對重大工程案例復(fù)雜性的描述，將案例轉(zhuǎn)化為計算機可存儲和識別的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)［23］。本文案例的來源主要來自作者所在復(fù)雜工程管理研究院成立的重大工程案例研究和數(shù)據(jù)中心（網(wǎng)站：http://www.mpcsc.org/case_data.htm），通過收集已竣工的重大工程項目構(gòu)建案例庫。一個格式完整的系統(tǒng)能夠提供用戶有價值且易懂的信息，為了使推理效果更好，CBR 系統(tǒng)需預(yù)處理收集到的案例，用統(tǒng)一的格式將各個重大工程的案例儲存于案例庫中［22］。

案例表示包含4 個部分，用四元組的表達方式對案例描述為Z=［F，X，ω，U］，其中：F為案例庫中的實例；X為案例的特征屬性，主要包括復(fù)雜性屬性，即X=［X1，X2，X3，X4,,Xn］；ω為每個屬性特征的重要性，即特征權(quán)重ω=［ω1，ω2，ω3，ω4,,ωn］；U為求解目標(biāo)，即重大工程復(fù)雜性治理策略。

3.3.2 案例檢索

案例檢索是按照某種檢索匹配策略從案例庫中找到一個與目標(biāo)問題最相似的案例，本文采用最廣泛且較簡單的案例檢索方法——最近相鄰算法計算案例的相似度，以實現(xiàn)對案例的檢索。

（1）案例特征屬性權(quán)重計算。客觀權(quán)重法缺少主觀經(jīng)驗值，主觀權(quán)重法缺乏對客觀數(shù)據(jù)的分析計算［24］。因此，綜合運用客觀權(quán)重與主觀權(quán)重，對特征屬性賦予權(quán)重，有利于權(quán)重的優(yōu)化，彌補了單一方法確定權(quán)重的不足。

1）基于熵權(quán)法的客觀權(quán)重。具體步驟如下：

第1 步：假設(shè)n個案例收集在案例庫中，代表案例的特征屬性有m個，則各指標(biāo)構(gòu)成判斷矩陣［12］。

式（1）中：i為j案例的i屬性，j為第j個案例，rij為案例特征屬性的賦值。

第2 步：歸一化處理以上構(gòu)成的判斷矩陣，即得到歸一化矩陣。

式（2）中：pij為案例特征屬性歸一化處理后所得的值，pij=(rij-rmin)/(rmax-rmin)(其中，rmin、rmax分別是在同一特征屬性下不同案例屬性的最小值、最大值)。

第3 步：計算不同案例的各個特征屬性熵值ei。

第4 步：計算特征屬性的權(quán)重ai。

2）基于ANP 的主觀權(quán)重。網(wǎng)絡(luò)分析法（ANP）是一種將復(fù)雜的決策問題從定性分析轉(zhuǎn)化為定量計算的方法［25］。ANP 將系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為控制層和網(wǎng)絡(luò)層，本文的控制層為重大工程案例特征屬性集，網(wǎng)絡(luò)層為案例特征屬性指標(biāo)。為確定各特征屬性指標(biāo)的權(quán)重，借助superdecisions 軟件進行計算，包含以下三個步驟：

第1 步：ANP 模型的建立。將模型涉及到的特征屬性進行系統(tǒng)地組合、分類，判斷不同屬性之間的反饋與依存關(guān)系，并在superdecisions 軟件中建立相應(yīng)的ANP 模型。

第2 步：確定屬性間的關(guān)聯(lián)情況以及兩兩比較。首先，通過問卷調(diào)查，確定各屬性間的關(guān)聯(lián)情況。其次，將一系列不同特征屬性和不同屬性集進行兩兩比較，從而構(gòu)建判斷矩陣。

第3 步：屬性指標(biāo)權(quán)重的確定。將問卷調(diào)查采用的1～9 標(biāo)度法對案例特征屬性打分的數(shù)據(jù)輸入superdecisions 軟件，確定屬性之間以及屬性集之間的相對權(quán)重bi 并進行一致性檢驗，一致性系數(shù)CR均＜0.1，說明判斷矩陣均通過一致性檢驗；反之需調(diào)整判斷矩陣權(quán)重以滿足一致性檢驗。

3）綜合權(quán)重。基于最小鑒別信息原理［26］,利用上述計算出的客觀權(quán)重ai和主觀權(quán)重bi,可得各特征屬性的綜合權(quán)重ωi：

（2）案例相似度計算。1）屬性局部相似度。本文涉及的案例特征屬性主要包含數(shù)屬性和模糊屬性［11］。

一是數(shù)屬性。這類屬性可以用數(shù)值表示，如組織規(guī)模及層級數(shù)、利益相關(guān)者數(shù)量等，計算公式為：

式（6）中：xi、yi分別表示目標(biāo)案例和源案例的第i個案例特征屬性的值；max(xi)、min(yi)分別表示第i個屬性的最大值和最小值。

二是模糊屬性。當(dāng)案例特征屬性對應(yīng)的值為模糊值，即不能用一個確定的數(shù)值，而是采取一個區(qū)間段表示時，如工程規(guī)模及范圍定義為{非常大，較大，一般，較小}，對應(yīng)模糊集值可定義為{4，3，2，1}。模糊屬性相似度計算同數(shù)屬性相似度計算相同，采用式(6)進行計算。

2）總體相似度。由以上2 種屬性局部相似度結(jié)合屬性權(quán)重，可得總體相似度計算公式為:

3.3.3 案例重用或修正與案例保存

將重大工程復(fù)雜性案例相似度的閾值設(shè)定為0.85，當(dāng)源案例中相似度最高的案例大于閾值時，說明可以重用該案例的經(jīng)驗知識為目標(biāo)問題提供治理策略或者采取一些預(yù)防措施避免重大安全事故的發(fā)生，新案例不存入案例庫中。若最高相似度的案例低于閾值時，不能直接將檢索出來的案例的經(jīng)驗知識用于當(dāng)前的目標(biāo)問題，需要對該案例進行一定的修正。與此同時，把相似度低的目標(biāo)案例保存于案例庫中，形成新的可利用資源，以備將來使用和學(xué)習(xí)［27］。

4 實例分析

4.1 目標(biāo)案例與源案例的選取

重大工程項目中，摩天大樓項目、能源項目以及鐵路、水利、橋梁等各類基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性根源相似，但各類項目均有著不同的復(fù)雜性特點。摩天大樓類項目的投資額在重大工程項目中占有較大比重，且影響后果嚴(yán)重。因此，本文對重大工程項目進行篩選來保證案例推理的準(zhǔn)確性，并選擇摩天大樓項目作為重大工程案例庫來驗證CBR 模型的有效性。

選擇項目建設(shè)期集中在2004—2018 年且總投資額80 億元及以上的工程項目，該標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)立是為了保證年代的相對接近性［9］。重大工程案例庫中有長沙國際金融中心、天和國際中心、北京中信大廈、廈門世茂海峽大廈、天津高銀117 大廈、深圳平安國際金融大廈、上海中心大廈、廣州周大福金融中心、天津環(huán)球金融中心、廣州國際金融中心等10 個竣工項目。選擇在建的武漢周大福金融中心作為目標(biāo)案例，且該項目技術(shù)復(fù)雜、風(fēng)險性高，總投資額大，將成為國際性地標(biāo)及城市名片的重大工程，具有一定的代表性，如圖2 所示。

圖2 重大工程案例庫的構(gòu)建

4.2 基于粗糙集的案例特征屬性約簡

4.2.1 初始案例特征屬性集的構(gòu)建

本研究案例特征屬性的理論依據(jù)包括項目復(fù)雜性的相關(guān)文獻和專題網(wǎng)頁等，包括一級和二級案例特征屬性。其中，把重大工程復(fù)雜性構(gòu)成維度作為可以表達案例狀態(tài)的一級案例特征屬性，而對于二級案例特征屬性的選取主要包括可以表達案例狀態(tài)的重大工程復(fù)雜性影響因素及特點［19］。最終獲得包括內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境下的6 個一級案例特征屬性和29 個二級案例特征屬性的集合X={A,B,C,D,E,F}，具體如表2 所示。

表2 重大工程復(fù)雜性的初始案例狀態(tài)特征屬性集

4.2.2 初始案例特征屬性約簡

首先，需對案例屬性進行符號化，取數(shù)值{1，2，3，4}代表屬性程度。通過收集客觀資料就可以表達屬性的可直接賦值，對于資料缺少或難以識別的屬性需通過專家訪談來確定，把該屬性離散化成區(qū)間：［0，25），［25，50)，［50，75)，［75,100］，并依次符號化為 1、2、3、4。其中，賦值越大，表示指標(biāo)性能越好。因篇幅有限，以組織復(fù)雜性為例，如表3 所示。

表3 重大工程復(fù)雜性的初始案例特征屬性信息系統(tǒng)

表3（續(xù)）

屬性約簡是通過約簡方法刪除不必要的、冗余的屬性，但又對整個系統(tǒng)本身的功能沒有影響［28］。選取A1為參照變量，基于粗糙集理論，對案例特征屬性約簡，具體步驟如下：

由以上計算結(jié)果可知，A1（組織規(guī)模及層級數(shù)）、A2（組織間關(guān)系及動態(tài)性）、A4（組織間差異及不均衡性）、A6（組織間合作意識）、A7（組織間信任程度）為重要案例特征屬性，不能被約簡，同理可得其余二級案例特征屬性約簡結(jié)果如表4 所示。

表4 基于粗糙集的案例特征屬性約簡集

4.3 相似源案例的檢索

4.3.1 歸一化處理

以一級案例特征屬性組織復(fù)雜性為例，基于約簡后的案例特征屬性信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)，可構(gòu)建二級案例特征屬性信息的判斷矩陣A1，經(jīng)過歸一化處理得到矩陣A2，如表5 所示。

表5 重大工程復(fù)雜性的二級案例特征屬性信息歸一化

表5（續(xù)）

4.3.2 權(quán)重計算

為規(guī)避各種權(quán)重確定方法的不足，根據(jù)公式（3）（4）（5）以及SD 軟件，分別計算出客觀權(quán)重、主觀權(quán)重和綜合權(quán)重，如表6 所示。

表6 重大工程復(fù)雜性的案例特征屬性權(quán)重

4.3.3 相似度計算

根據(jù)公式（6）（7），可得案例特征屬性局部相似度和總體相似度，如表7、表8 所示。

表7 重大工程復(fù)雜性的案例特征屬性局部相似度

表8 重大工程案例總體相似度

4.3.4 結(jié)果分析

基于重大工程案例的案例表示，運用CBR 模型進行相似度計算，可得F1的相似度值最大，計算結(jié)果為0.903，求解目標(biāo)U=F1，即重大工程案例庫中長沙國際金融中心項目與擬建項目（武漢周大福金融中心）的總體相似度最大。從項目的多維復(fù)雜性進行對比分析，具體分析過程如下：長沙國際金融中心項目基坑深度達到32.5 m 且周邊有3 棟100 m高的大樓，基坑開挖會導(dǎo)致大樓下沉甚至坍塌的危險，項目技術(shù)人員采用順逆結(jié)合施工法，即先保留基坑南北兩側(cè)一部分地基，在中心位置開挖到計算的預(yù)定深度，用南北兩側(cè)地基形成的有效護坡穩(wěn)固原有三棟大樓的地基，從而有效削弱周邊原有三棟大樓的壓力。項目1 號塔樓需選用高壓泵車把體積50 萬m3的混凝土輸送到塔頂且桁架層施工區(qū)域施工復(fù)雜，項目采用一泵到頂和BIM 技術(shù)，解決了該技術(shù)難題。擬建項目的基坑深且復(fù)雜，施工過程中會對相鄰項目產(chǎn)生影響，高強泵送混凝土的水泥用量大，超高層工程的結(jié)構(gòu)方案復(fù)雜。通過分析可知，擬建項目的技術(shù)復(fù)雜性與長沙國際金融中心相似，可以根據(jù)擬建項目實際情況，重用或修正上述治理措施來解決施工中存在的難題，從而提高施工效率。

5 重大工程項目復(fù)雜性治理策略分析

重大工程項目是一個復(fù)雜、動態(tài)的系統(tǒng)，項目復(fù)雜性由許多相互作用的要素構(gòu)成，在項目的不同階段復(fù)雜性問題也不同，不存在適應(yīng)所有項目的治理通用模式。因此，本文在研究長沙國際金融中心項目復(fù)雜性的基礎(chǔ)性上，總結(jié)了該項目比較有重要參考價值的組織復(fù)雜性和任務(wù)復(fù)雜性的治理策略，供今后相似的重大工程項目復(fù)雜性治理策略提供參考。

（1）重大工程組織復(fù)雜性的治理策略分析。由于重大工程的規(guī)模性、不確定性和動態(tài)性，導(dǎo)致了項目復(fù)雜性，給項目管理者帶來了極大挑戰(zhàn)，組織應(yīng)加強適應(yīng)復(fù)雜的內(nèi)外部環(huán)境能力以應(yīng)對重大工程的多維復(fù)雜性。關(guān)于風(fēng)險管理、環(huán)境影響、利益相關(guān)者數(shù)量、目標(biāo)控制及長期運維等投融資和全生命周期管理問題，重大工程項目需構(gòu)建合理的組織架構(gòu)，也是面對復(fù)雜性環(huán)境特點所必須采取的措施。由于項目外部環(huán)境、目標(biāo)調(diào)整、項目采購、工程階段等發(fā)生變化，尤其是在項目從立項到竣工的各個階段，工程組織的結(jié)構(gòu)在不斷動態(tài)調(diào)整中。項目對橫向上的跨機構(gòu)、跨部門和跨地域的組織構(gòu)成進行水平集成，對縱向上多層次的組織構(gòu)成進行垂直集成，由此形成了組織的多層次結(jié)構(gòu)和功能，有利于適應(yīng)復(fù)雜的內(nèi)外部環(huán)境［29］。

（2）重大工程任務(wù)復(fù)雜性的治理策略分析。重大工程項目由多家單位共同參與，由共同組成的成千上萬項任務(wù)在時間和空間上相互作用、相互制約，形成錯綜復(fù)雜的關(guān)系。在項目系統(tǒng)中數(shù)以萬計的任務(wù)活動涉及多個專業(yè)領(lǐng)域且跨度較大，既包含項目審批、設(shè)計管理、資金融集等項目層面，又可能包含生態(tài)環(huán)境、社會穩(wěn)定、節(jié)約資源等社會層面。這些任務(wù)并不是彼此孤立、單獨實現(xiàn)的，而是有著顯性或隱性的相互聯(lián)系，每一項任務(wù)的動態(tài)變化都會影響其他工作任務(wù)發(fā)生改變，繼而對整個項目的進度產(chǎn)生影響。因此，重大工程相關(guān)主體有目的、有規(guī)劃地分解工程及主體之間的關(guān)聯(lián)，將重大工程及關(guān)聯(lián)主體分解為較小的系統(tǒng)，使具有有限能力和經(jīng)驗的工程主體能夠完成分解后的工程任務(wù)，從而實現(xiàn)重大項目復(fù)雜性分解。為完成該目標(biāo)，既可以采取不同主體進行分類的方式并通過層級化的組織結(jié)構(gòu)進行管理，也可以在技術(shù)上通過模塊化降低工程任務(wù)技術(shù)之間的聯(lián)系［17］。

6 結(jié)論

重大工程項目不同的復(fù)雜性特征導(dǎo)致涌現(xiàn)的復(fù)雜性維度存在差別，為了針對性提出重大工程復(fù)雜性治理策略，減少項目成本和提高項目成功概率，本文將CBR 方法應(yīng)用到重大工程復(fù)雜性治理策略研究。以武漢周大福金融中心項目為目標(biāo)案例，通過對源案例檢索，得出目標(biāo)案例的相似案例為長沙國際金融中心項目。將兩個案例在復(fù)雜性維度上進行對比分析，根據(jù)項目施工的相似情況，借鑒相似案例在技術(shù)復(fù)雜性方面的治理策略，從而更快制定施工方案，提高項目績效。同時，對目標(biāo)項目進行更深入的研究，從組織復(fù)雜性和任務(wù)復(fù)雜性的角度凝練了重大工程復(fù)雜性治理策略，對重大工程管理者識別復(fù)雜性維度及提出復(fù)雜性治理策略具有借鑒意義。

作為一項探索性研究，本文也存在一定的局限性。本研究選取重大工程案例庫中的摩天大樓類項目為驗證對象，但不同類別的項目之間存在一定差異，因此，將模型運用在能源、鐵路、水利、橋梁等類別重大工程項目中的效果有待進一步驗證。