多形式從優預設在電力施工中的效用
1多目標優化方法
1 1多目標優化理論基礎
多目標優化比單目標復雜得多，因為目標和目標之間往往是相互矛盾的，而且量綱也不可公度。
由于多目標問題根本不存在一個使所有目標都同時達到最優的方案，因此，我們只能借助于理想點法來尋解，其思路是最靠近理想點的解為多目標優化解。由于多目標量綱的不可公度，因此我們應用模糊數學的隸屬函數來進行度量，并用模糊數學中的距離特征值來計算，即以與理想點的距離最接近的解為多目標的優化解。
1 2多目標優化數學模型
設求解的問題有P個目標：f 1（ x ） ，f 2（ x） ，， f p（ x）使目標優化，即最大或最小，寫成數學式為：max或min{f 1（ x） ，f 2（ x） ，，f p（ x） } X D （ 1）若對（ 1）式有X使得f 1（ x）、f 2（ x ） ，， f p（ x）達到最大或最小，則稱X為理想點。也即：F（ X） = T滿足多個約束條件。定義在非劣解中與理想點最接近的解稱為多目標的優化解。
若多目標的非劣解己求得：F 1（ x） = < f 11（ x 1） ， f 12（ x 1） ，，f 1p（ x 1） > T F 2（ x） = < f 21（ x 2） ， f 22（ x 2） ，，f 2p（ x 2） > T F k（ x） = T理想點為：F= < f1， f2，，fp > T式中fj由原目標優化求出。求fj可統一表達為：X= （ x 1， x 2，， x n）T使max或min f j（ x）約束于q j（ x） 0，（ j= 1， 2， ， m）（ 2）從而將非劣解的理想點為最優的隸屬函數表征，均以（f ij）來表達，它們在目標論域上的模糊子集為：F 1 = <（ f 11） ，（ f 12） ，，（ f 1p） > T F 2 = < （f 21） ， （ f 22） ，， （f 2p） > T F k = < （f k1） ， （ f k2） ，， （f kp） > T理想點的目標值亦可表達為目標論域上的模糊子集：F= < （ f1） ， （f2） ，， （fp） > T這樣，不同量綱的目標值，均可用模糊數學的方法尋優計算，即最接近F的解為優化解。
1 3目標隸屬函數
以理想點的目標值為優來表征的隸屬函數，通常有定量指標、定性指標2種目標的隸屬函數，下面分別進行描述。
1 4尋優方法
根據上面論述情況，我們用模糊數學的模糊性及其度量中的距離概念來尋求優化解，即與理想點距離最近的非劣解就是多目標的優化解。
在模糊數學的距離概念計算中目前有幾種不同的計算公式，下面介紹一種常用的計算公式相對海明（Hamming）距離求優化解公式。
2多目標優化的實際應用
廣東粵連電廠（ 2 % 125 MW）工程由于設備定貨及設計圖紙拖后，造成1號鍋爐構架（重要節點工期項目）的施工圖紙比原定計劃拖后1個半月，但甲方仍要求1號鍋爐構架結構交付安裝時間按合同工期不變。該工程地處粵北山區，可能面臨冬季施工的不利氣候影響而無法按要求工期完成。在工期受限，面臨不利氣候的情況下，如何選擇合理施工方案是保證該工程能否按合同要求交付安裝的關鍵。
該工程采用了支�，F澆施工方案，且施工中組織協調科學合理，并改進了柱梁模板支撐、加固工藝，運用網絡計劃技術、施工作業表等控制手段，使1號鍋爐構架自1999年9月18日至12月22日（日歷工期96天）完成了標高0 52 2 m的結構施工任務。不僅趕在冬季前完成了施工，而且比合同規定交付安裝時間還提前；同時該工程安全文明施工良好，未發生安全事故，質量優良。
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