Оценка интегральных параметров проекта на основе нейросетевых моделей прогноза стоимости и сроков реализации проекта

В современных мегаполисах перед муниципальными властями встает ряд сложных задач, связанных с необходимостью развития и оперативного обновления городских коммуникаций, обеспечивающих снабжение жилых и общественных зданий теплом, водой, электроэнергией и связью. Очевидно, что чем рациональное и эффективнее осуществляются работы по прокладке коммуникаций в реальной среде современного большого города, тем меньше негативного влияния оказывается на повседневную жизнь людей и городское хозяйство в целом.

Строительство коммуникационных тоннелей (КТ) – это сложный многоэтапный процесс, в котором важнейшую роль играет этап разработки проекта строительных работ [5]. Автоматизация проектной деятельности в строительстве успешно развивается не один десяток лет. Сегодня при разработке проектов находят применение различные современные информационные технологии. Проектировщики-профессионалы при разработке проектов опираются на геологические информационные системы, используют различные ERP-программы, системы подготовки проектной документации, PM-программы, а также специализированное программное обеспечение для осуществления проектно-технологических расчетов [2]. Однако, несмотря на высокое качество проектной документации и правильно выбранные «в теории» технологии прокладки тоннелей, на практике, графики проведения работ зачастую нарушаются. В итоге, такие важнейшие параметры проекта, как суммарная стоимость строительства (С) и сроки реализации (Т) в реальности существенно отличаются от тех, которые фигурировали на этапе формирования технического задания (ТЗ) и проведения тендеров, и даже от тех, которые определены в проектных решениях.

Такая ситуация обуславливается комплексным характером этих строительных проектов, наличием сложных взаимосвязей технологических процессов с объектами инфраструктуры, которые невозможно полностью учесть априори, а также воздействием в ходе реализации строительства множества техногенных и социальных факторов, влияющих на графики работ и потребляемые ресурсы [8].

Поэтому при выборе наилучшего варианта проектного решения (ПР) необходимо ориентироваться не только на такие критерии, как стоимость проекта и сроки его реализации, но и учитывать различные риски, которые могут возникнуть при выборе проектных решений (технология, схема трассы, конструктивные особенности) в рамках конкретных геологических, геотехнических и социальных условий реализации проекта [4]. Таким образом, при выборе проектного решения, необходимо использовать модели, учитывающие взаимовлияние факторов, которые определяют развитие проекта. В данной статье рассматривается эмпирический подход к построению таких моделей и их использованию для оценки проекта на начальной стадии его реализации в ходе выбора наилучших проектных решений.

Схема и основные этапы выбора проектного решения

В самом общем виде процедура строительства коммуникационного тоннеля может быть разбита на 4-х этапа:

Этап 1 . Формирование технического задания и организация конкурсных процедур.

Этап 2 . Разработка проектной документации.*

*Необходимо отметить, что существенным видом работ в рамках первых двух этапов является т.н. проектно-изыскательская деятельность.

Этап 3 . Процесс строительства.

Этап 4 . Ввод объекта в эксплуатацию.

Как отмечалось ранее, ошибки при проведении проектноизыскательских работ и при выборе окончательного варианта проекта (этапы 1,2), могут привести в итоге к существенному отклонению фактических значений базовых параметров от желательных (ТЗ) или планируемых (ПР). В целом процедура выработки и согласования проектного решения является достаточно трудоемкой, многосторонней и итерационной. Общая схема этой процедуры представлена на рис. 1.

Рис. 1. Схема процесса выработки и согласования проектного решения.

Коротко суть процесса состоит в следующем. Представитель городского заказчика формирует предварительное техническое задание, в котором определяются некоторые базовые параметры планируемого проекта. После этого к работе привлекаются проектировщики (например, Мосинжпроект и другие организации), которые детально изучают геологические условия и внешнюю среду реализации проекта [3]. Далее на основе конкурсных процедур, и не всегда достаточно обоснованно определяется базовое технологическое и проектное решение. После этого проводятся согласования с такими организациями, как Москомархитектура, Москомприрода и выбирается строительный подрядчик. При этом на любых этапах взаимодействий и согласований базовые параметры проекта, а именно: суммарная стоимость и продолжительность работ могут изменяться.

С позиции формирования основных проектных данных рассматриваемый процесс можно представить как цепочку функциональных блоков, на выходе которых формируется набор уточненных и дополненных параметров проекта (рис. 2).

Рис. 2. Процесс формирования основных проектных данных.

На рис. 2 представлены следующие основные группы параметров: Назначение КТ;

С - стоимость строительства , Т — сроки строительства ;

Конструктивные параметры (S):

• 1.    размер сечения (диаметр) КТ - d ;

• 2.    глубина заложения КТ- h ;

• 3.    длина КТ - 1 ;

• 4.    трасса КТ - tr ;

• 5.    форма сечения - ФС .

Технологические параметры (G):

• 1.    скорость проходки - v ;

• 2.    тип применяемого оборудования, его характеристики:

• а.    размер сечения выработки - d;

• b.    протяженность выработки - 1 ;

• с.    глубина проходки - h ;

• 3.    материалы для конструкций - МК;

• 4.    стоимость оборудования и материалов - С об ;

• 5.    стоимость работ - С р .

Формальная постановка задачи.

Как видно из представленных схем, формирование проектного решения - это достаточно длительный процесс, в который вовлечено значительное число участников. Каждый из участников строительства КТ, в зависимости от роли, которую он играет в общей структуре формирования проекта строительства (финансирование, разработка, контроль, строительство), имеет собственную иерархию критериев оценки качества и успешности проекта [9]. Именно поэтому, а также из-за невозможности найти оптимальные решения    на основе строгих математических критериев и формальных методов, при оценке строительных проектов необходимо использовать     экспертную информацию. Известно, что основные приоритеты, которые должны учитываться при реализации любого строительного проекта, это:

• 1.    уменьшение стоимости строительства КТ, ( К с ^ min);

• 2.    сокращение сроков строительства КТ , ( K t ^ min) [6];

• 3.    обеспечение экологической безопасности в ходе строительства и в процессе эксплуатации КТ ( К б ^ min).

При этом следует учитывать, что для оценки экологической безопасности приходится использовать специальную условную шкалу [10].

Исходной точкой для начала процесса проектирования коммуникационного тоннеля являются технические условия заказчика, в которых он определяет функциональное назначение, основные конструктивные параметры КТ, указывает желательные сроки реализации и стоимость проекта [1]. На основании этой информации проектноизыскательская организация (организации) подготавливает варианты проектов D 1 ,D 2 ,…….D n реализации требуемых коммуникационных соединений с учетом:

типов грунтов и их водно-физических свойств;

наличия и плотности подземных сооружений в предполагаемой зоне строительства;

характеристик внешней территории строительства (плотность поверхностной застройки, заселенность, наличие ж/д и авто -магистралей, наличие памятников архитектуры);

а также с учетом опыта работы с аналогичными объектами, имеющихся технологических возможностей, человеческих и финансовых ресурсов.

Все перечисленные факторы будем рассматривать как внешнее окружение реализуемого строительного проекта – условия строительной площадки ( W ). Исходя из решаемых нами задач, каждый проект можно представить в виде информационной структуры:

D i { W i , G i , K ci , K ti , K бi , S i } ,                                    (1)

где:

W i – множество значений параметров, характеризующих конкретную внешнюю среду объекта;

G i - технология или технологии, которые закладываются в основу проекта;

K ci , K ti , K_6i - интегральные характеристики проекта: стоимость проекта, сроки его реализации, экологическая безопасность;

S i - конструктивные параметры технологии.

Как уже отмечалось выше, в реальной практике некоторые фактические характеристики реализованных коммуникационных тоннелей, как проектно-технологические, так и интегральные, которые можно рассматривать в качестве критериев, существенно отличаются от тех, что были заложены в проектные документы.

Поэтому на этапе принятия решения по выбору проекта, т.е. когда нужно окончательно определить, какой же из представленных вариантов проекта лучше ( D i лучше D j ), необходимо учитывать не только важные интегральные характеристики «сроки реализации», «суммарная стоимость», но и вероятность того, что проект будет надежно реализован без существенных отклонений от проектных значений. Очевидно, что использование тех или иных технологий и конструктивных параметров в различных условиях внешней среды имеет различные риски, которые необходимо учитывать при выборе проекта [11]. Поэтому необходимо разработать инструмент оперативной оценки параметров проектов с тем, чтобы оценить риски отклонения фактических значений от проектных.

Если рассматриваются п проектов: D 1 , D 2 ,....D_n, то для каждого из них определены { K_cI, K_ti , К б1 } = y_b..., { K cn , К_м К бп }= У п- В результате реализации проекта фактические значения у 1ф ,у₂ ф , ...у_п ф будут отличаться от проектных. Если исключить из рассмотрения какие-то форс-мажорные обстоятельства, то величина

5 i = У iф - Уш или, где i =[1,n], (2) зависит от сочетания параметров внешних условий стройплощадки (геологических характеристик, плотности подземных сооружений, плотности поверхностной застройки и т.д.) и используемой технологии прокладки тоннеля. В случае если одна и таже технология лежит в основе разных проектов, то - зависит в значительной степени от конструктивных параметров и условий стройплощадки. Таким образом, можно сказать, что каждый из рассматриваемых проектов характеризуется некоторой вероятностью нарушения проектных параметров. Очевидно, что определить р (5>5 _кр . ), где 5 _кр . - предельно допустимое значение отклонения исходя из каких либо теоретико-вероятностных соображений, невозможно. Поэтому может быть использован либо эмпирический (если доступна ключевая информация о ранее реализованных проектах), либо экспертный подход. Далее рассматриваются основные этапы функционирования алгоритма сравнительной оценки проектов по фактору надежности (рисков отклонения) интегральных проектных параметров.

Основные этапы процедуры оценки.

Будем считать, что нам доступна базовая информация (детальная проектно-технологическая и сметная документация не требуется) о ранее реализованных проектах строительства коммуникационных тоннелей. В этом случае может быть сформирована обучающая матрица - L , которая используется для построения моделей, связывающих между собой условия реализации проектов (условия стройплощадки), применявшиеся технологии (их характеристики) и некоторые важные для нас интегральные параметры y .

Обучающий пример (информация о ранее реализованном проекте (j) -строка таблицы L ) состоит из элементов:

W j1 , W j2..... W ni , g j g j . g kjn2 , 6 j ,                   (3)

где:

Wj– значения факторов, характеризующих условия строй площадки, n1– количество этих факторов, gjk –параметры, которые задаются экспертами для оценки данной технология Gk, k= , p – количество всех рассматриваемых технологий,

• 5—    отклонение фактического значения интегрального параметра от проектного,

j= , N – общее количество обучающих примеров (исследуемых проектов).

Элементы, из которых формируются обучающие примеры, составляющие матрицу L могут быть достаточно разнородны, поэтому конкретный способ кодирования в ходе процесса обработки зависит от той модели { F }, которую мы хотим использовать для оценки 5. В общем виде эта модель имеет вид:

5=F d { W,G,S,Y }                             (4)

В зависимости от объема и качества доступной информации могут быть построены модели, относящиеся к одному из следующих способов:

• ■    нейронные сети обратного распределения,

• ■    базы знаний продукционного типа,

• ■    нечеткие решающие деревья [7].

Нам представляется, что наиболее эффективным будет объединение нейросетевого подхода с аппаратом нечетких множеств.

В целом процедура принятия решений включает следующие этапы:

• 1.    Формируется обучающие таблицы.

• 2.    На основании обработки обучающих таблиц (данных о ранее реализованных проектах D 1 , D 2 ...D N ) строится модель F D .

• 3.    Для всех конкурирующих проектов, которые потенциально могут быть    реализованы    при    строительстве    очередного

коммуникационного тоннеля  Dj,  j=          вычисляются прогнозные значения:

δ ^∧ N+1 =F{ W N+1 ,G N+1 ,S N+1 ,Y N+1 }

^ N+q F{ W N+q >^G N+q >S N+q >^Y N+q } (5)

При этом имеем ввиду, что внешние условия одинаковы. Величины δ ^∧ N+1 , δ N+q – можно использовать как оценку возможных отклонений реальных величин интегральных параметров от их проектных значений.

В результате лица принимающие решение (ЛПР) имеют инструмент в виде нейросетевой модели, с помощью которого можно получить дополнительную информацию для анализа. Выбор лучшего проектного решения при этом становится более обоснованным, так как модель учитывает суммарные риски.

Необходимо отметить, что предлагаемый подход может быть использован в случае, если оцениваемые проекты не являются уникальными с точки зрения особенностей внешних условий.

Для построения нейросетевых моделей использовались данные трех проектов прокладки коммуникационных тоннелей на территории Южного и Юго-Восточного округов Москвы.

В качестве инструмента исследования структур ИНС использовался пакет MatLAB, приложение – Neural Network Toolbox.

В результате селекции, которая закончилась в анализе поведения динамики стандартных критериев качества модели (среднее квадратичное отклонение и т.д.) было отобрано несколько типов сетей вида {N i (10),N h1 (K 1 ), N h2 (K 2 ), N 0 (3)}с двумя скрытыми слоями. Параметры K 1 , K₂ – количество нейронов в скрытых слоях варьирования в диапазоне K 3 <=K<=8.

проектное решение, коммуникационный тоннель, интегральный параметр, нейронная сеть, нечеткое множество, база знаний, принятие решения design solution, the communication tunnel, integral parameter, neural network, fuzzy set, knowledge base, decision making