工期优化系统与方法

摘要

这里我们提出了一个跟踪既定任务进度的系统和方法，同时还可采用启发式方法对项目调度进行优化。在一个实施例中，这一方法包括：重置项目活动，将成本调至最低，项目工期调至最长，然后开展时间成本权衡分析；同时在任何TCT周期内，不能让所有的关键性活动同时赶工，选择成本最低的活动逐一赶工，这样可减少项目的关键路径数量；如果在TCT周期内，所有的关键项目活动都在赶工，那么就应该让成本最低的非关键性活动逐一赶工；在每个TCT周期结束的时候开展限制性资源调度（CRS）分析，以便达到项目资源限制，并且起码能提供一项可行的解决方案，让项目工期不超出项目资源限制；从所有周期当中保留总成本最低的最佳解决方案；在每个周期内都开展时间成本权衡分析，综合考虑所有成本。另一方面，本文还提出了一种为调度优化而开发的数据收集系统和方法，筛选出要求进行进度更新的项目活动，获取与项目活动相关的用户联络信息；发起与用户设备的联系，以便从用户设备所需项目活动进度信息中收集到的进度更新请求；根据从用户设备中收集到的最新进度信息更新项目活动进度信息。

权利要求

1.一种计算机执行的渐进式调度优化的启发式方法，包括：

由计算机处理器自动鉴别和筛选出符合条件的项目活动，并且需按要求更新进度，所述项目活动与多种类型的可受控方相关；

由所述计算机处理器从至少一个用户设备收集项目活动的每日进度信息；

由所述计算机处理器，通过初始地将项目活动重置为它们的成本最低选项，然后基于收集的所述每日进度信息对一些活动进行赶工，来开展时间成本权衡TCT分析，其中活动选项中的每一个活动选项与一个或多个施工方法相关联，并且所述一个或多个施工方法中的每一个施工方法由方法指数表示并且具有对应活动工期和活动成本；

在任何TCT周期，虽然所有关键性活动并不需要赶工，但需由所述计算机处理器选择成本最低的关键性活动逐个进行赶工，可降低项目的关键路径数量；

在任何TCT周期，如果所有关键性项目活动都在赶工，那么由所述计算机处理器对成本最低的非关键性活动逐个赶工；

由所述计算机处理器在每个TCT周期结束的时候开展限制性资源调度CRS分析，以便达到项目资源限制，并提供针对项目工期的至少一个可行性解决方案，所述至少一个可行性解决方案满足预定最后期限，并且基于每一个施工方法的对应活动工期和活动成本，不会超出项目资源限制，其中所述CRS分析包括对在所述TCT周期中与所述项目活动相关联的所述一个或多个施工方法中的每一个施工方法应用启动延迟时间；

由所述计算机处理器执行额外的TCT周期，所述额外的TCT周期在数百万个周期上同时改变所述施工方法指数和启动延迟时间中的一些值，其中值的所述改变由优化技术生成以计算每一个周期中的项目成本；以及由所述计算机处理器从所有TCT周期当中保留成本最低的最佳解决方案，所述最佳解决方案包括由方法指数表示的针对每一个活动的至少一个施工方法，以及如由所述CRS分析应用的针对每一个活动的相关联启动延迟时间。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

每个TCT周期都要综合考虑各项成本，所述各项成本包括所述施工方法的间接总成本、直接成本、项目工期延误的违约金及提前完工的激励奖励。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在进行优化前，第一步是要确定是否在采用最快施工方法的同时所有项目活动都能达到现有项目限制条件；

将尽可能缩短完工的结果与最后期限完工的结果进行对比；以及

如果不能达到截止日期要求，那么应寻找最紧凑的赶工方案，以达到工期限制。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

如果得出了一个近似最终解决方案，那么可放松赶工项目活动，看看采用较慢的进度是否会减少成本，或者相同成本是否会打破项目资源限制，如果答案是肯定的，那么继续维持宽松的项目活动进度，减少或维持总成本不增长。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括使用图形显示器展示赶工活动和最终解决方案，以便通过视觉确定项目的关键路径。

6.一种用于渐进式调度优化的启发式计算机系统，其中所述计算机系统包括计算机处理器，所述计算机处理器被配置为：自动鉴别和筛选出符合条件的项目活动，并且需按要求更新进度，所述项目活动与多种类型的可受控方相关；

从至少一个用户设备收集项目活动的每日进度信息；

通过初始地将项目活动重置为它们的成本最低选项，然后基于收集的所述每日进度信息对一些活动进行赶工，来开展时间成本权衡TCT分析，其中活动选项中的每一个活动选项与一个或多个施工方法相关联，并且所述一个或多个施工方法中的每一个施工方法由方法指数表示并且具有对应活动工期和活动成本；

在任何TCT周期中，虽然所有关键性活动并不需要赶工，但需选择成本最低的关键性活动逐个进行赶工，可降低项目的关键路径数量；

在任何TCT周期，如果所有的关键性项目活动都在赶工，那么对成本最低的非关键性活动逐个赶工；

在每个TCT周期结束的时候开展限制性资源调度CRS分析，以便达到项目资源限制，并提供针对项目工期的至少一个可行性解决方案，所述至少一个可行性解决方案满足预定最后期限，并且基于每一个施工方法的对应活动工期和活动成本，不会超出项目资源限制，其中所述CRS分析包括对在所述TCT周期中与所述项目活动相关联的所述一个或多个施工方法中的每一个施工方法应用启动延迟时间；

由所述计算机处理器执行额外的TCT周期，所述额外的TCT周期在数百万个周期上同时改变所述施工方法指数和启动延迟时间中的一些值，其中值的所述改变由优化技术生成以计算每一个周期中的项目成本；以及从所有TCT周期当中保留成本最低的最佳解决方案，所述最佳解决方案包括由方法指数表示的针对每一个活动的至少一个施工方法，以及如由所述CRS分析应用的针对每一个活动的相关联启动延迟时间。

7.根据权利要求6所述的系统还可用于：

每个TCT周期都要综合考虑各项成本，所述各项成本包括所述施工方法的间接总成本、直接成本、项目工期延误的违约金及提前完工的激励奖励。

8.根据权利要求6所述的系统还可用于：

在进行优化前，第一步就是确定是否在采用最快施工方法的同时所有项目活动都能达到现有项目限制条件；

将尽可能缩短完工的结果与最后期限完工的结果进行对比；以及

如果不能达到最终期限要求，那么应寻找最紧凑的赶工方案，以达到工期限制要求。

9.根据权利要求6所述的系统还可用于如果得出了一个近似最终解决方案，那么可放松赶工项目活动，看看采用较慢的进度是否会减少成本，或者相同成本是否会打破项目资源限制，如果答案是肯定的，那么继续维持宽松的项目活动进度，减少或维持总成本不增长。

10.根据权利要求6所述的系统还可用于通过图形显示器展示赶工活动和最终解决方案，便于通过视觉确定项目的关键路径。

说明书

工期优化系统与方法

[0001] 相关申请的交叉引用

[0002] 本申请要求2011年3月21日提交的61/457,406号和2011年3月21日提交的61/457,407号美国临时专利申请的优先权。

技术领域

[0003] 本说明书介绍了一种跟踪预设任务进程和使用新型启发式方法优化项目工期的系统和方法。

背景技术

[0004] 项目截止日期和资源限制是大多数项目都存在的实际问题。虽然启发式资源约束项目调度法逐渐成为商务调度软件的主流，但他们通常不具备确定截止日期和达到资源约束要求的功能。

[0005] 另一方面，收集实时、准确的现场数据对评估项目绩效、确定补救措施和记录施工细节非常重要。但是，收集信息依然是一个既费时又容易出错的手动过程。

[0006] 另一方面，施工信息对进程跟踪、补救措施和调度分析非常重要。但是，完工信息记录一般还是一个既费时又容易出错的手动过程。

[0007] 因此，就需要更完善的调度优化系统和方法，以便解决这些约束性问题。

发明内容

[0008] 本说明书介绍了一种跟踪预设任务进程和使用新型启发式方法优化项目工期的系统和方法。

[0009] 一方面，现有系统和方法采用语音和视觉跟踪来确定项目过程中各项任务的进程。虽然很多主流商务规划软件采用启发式方法对限制资源进行调度，但据发明者所知，目前还没有商务软件使用时间成本权衡启发法帮助项目按期完成任务，或能同时解决截止日期和资源约束的问题。

[0010] 因此，本说明书提出了一项实用的启发式系统和方法，可同时满足截止日期和资源约束的要求。从根本上来讲，本文提出的方法利用了最低成本关键活动的赶工周期（即TCT分步过程），同时还可避免每个TCT周期的资源过度分配（即CRS）。这是一种既合乎逻辑速度又快的综合统筹方式，并且还能在不超出资源限制的前提下提供一套合理的项目工期。为了促进这一方法的实际应用，我们对建议方法进行了编程处理之后，作为微软项目管理软件的附加工具。本说明书列举了许多案例研究，表明建议方法对科研人员和专业人员都具有一定的实用性和有效性，同时还将这一方法所得出的结果与其他文献得出的结果进行了对比。因此，人们最急需的是一个解决方案，至少能帮助个人满足部分限制条件。

[0011] 另一方面，为了加强对现场信息的跟踪，本说明书建议项目人员之间可采用语音/视觉方式进行通信，收集日常现场数据。本说明书介绍了具有成本效益的信息技术工具，例如电子邮件、网络电话、SMS（短信服务）等商业成本较低的工具。另外，本说明书还建议应建立现场信息收集框架，将IT工具与调度系统整合在一起。在一个实施例中，该框架已成功用于手持设备中，能够支持语音和视频通信及文件。该系统能够收集所有活动相关的现场信息及支持性文件（图片、视频、语音、竣工草图及其他文件）。由此可见，它能帮人们更全面、更轻松地对施工进度和竣工成果进行记录。建议系统使建筑公司能够更好地对施工操作进行控制，并为决策提供实时数据，提高生产率，减少纠纷。

[0012] 一方面，我们提供了一种可用于电脑的调度优化方法，包括：重置项目活动，将成本调至最低，项目工期调至最长，然后开展时间成本权衡分析；在所有TCT周期内，如果关键性活动没有赶工，选择成本最低的关键性活动，并逐一进行赶工，减少项目的关键路径数量；相反在TCT周期内，如果所有关键性项目都在赶工，那么应对非关键性活动逐一进行赶工；在每个TCT周期结束的时候开展约束性资源调度分析，旨在达到项目的资源约束要求，并在不超出项目资源约束的前提下至少提出一个可行的项目工期解决方案；并且最终保留总成本最低的最佳解决方案。

[0013] 另一方面，我们提出了一个调度优化系统，可适用于：重置项目活动，将成本调至最低，项目工期调至最长，然后开展时间成本权衡分析；在所有TCT周期内，如果关键性活动没有赶工，选择成本最低的关键性活动，并逐一进行赶工，减少项目的关键路径数量；相反在TCT周期内，如果所有关键性项目都在赶工，那么应对非关键性活动逐一进行赶工；在每个TCT周期结束的时候开展约束性资源调度分析，旨在达到项目的资源约束要求，并在不超出项目资源约束的前提下至少提出一个可行的项目工期解决方案；并且最终保留总成本最低的最佳解决方案。

[0014] 另一方面，我们还提出了一个计算机运行的信息搜索和调度优化方法，包括：自动鉴别并筛选出符合条件的项目活动，并且需按要求更新进度，获取项目活动相关用户设备的联系信息；从用户设备所需的项目进度信息中收集最新信息；以及根据从用户设备中收集的进度状况更新项目活动的进度信息。

[0015] 另一方面，我们还提出了一个为优化调度而收集信息的系统，可适用于：自动鉴别并筛选出符合条件的项目活动，并且需按要求更新进度，获取项目活动相关用户设备的联系信息；从用户设备所需的项目进度信息中收集最新信息；以及根据从用户设备中收集的进度状况更新项目活动的进度信息。

[0016] 从这一方面来看，我们在对本说明书中系统和方法的至少一个实施例进行详细介绍之前，应首先知道现有系统和方法的用途不仅限于施工细节，还要知道在下列描述中或图表中阐述的各组成部分的工作安排。现有系统和方法可用于其他实施例，并且可以借助多种方式实施和展开。此外，应该了解本文所使用的措辞和术语是为了描述需要，而不能视作是限制。

附图说明

[0017] 图1阐述了利用启动延迟避免资源分配过程的冲突问题。

[0018] 图2阐述了通过加快施工进度的方法在截止日期前完工。

[0019] 图3阐述了如何同时达到项目工期和资源约束两项要求。

[0020] 图4阐述了一个约束性资源调度的应用实例。

[0021] 图5阐述了时间成本权衡（TCT）的应用实例。

[0022] 图6根据一个实施例阐述了如何采用兼顾CRS和TCT分析的建议系统方法。

[0023] 图7结合一个实施例阐述了CRS与TCT分析相集成的启发式方法的整体流程图。

[0024] 图8结合一个实施例阐述了CRS和TCT分析相集成的项目。

[0025] 图9根据另一个实施例阐述了一个如何同时采用CRS与TCT分析的实例。

[0026] 图10根据一个实施例阐述了一个建议的框架，将电子邮件、网络电话和虚拟工具集成到单一的综合框架中，便于收发工程活动信息。

[0027] 图11根据一个实施例阐述了路面施工过程中日常事件的代表信息流方案。

[0028] 图12根据一个实施例阐述了一个针对一组问题设计的呼叫流程图，编程处理后可支持语音电话、电子邮件等，可从监管人员那里接收到完整的现场信息。

[0029] 图13根据一个实施例阐述了本系统和方法的示意流程图。

[0030] 图14根据一个实施例阐述了不同的完工信息相近程度具有不同的用途。

[0031] 图15借助一个实施例阐述了一个电子邮件格式的实例。

[0032] 图16根据一个实施例展示了建议施工跟踪框架各组成部分的实例。

[0033] 图17以一个实施例为基础展示了一个示例项目的通讯列表。

[0034] 图18根据一个实施例展示了一个桥墩地基工程实例及主系统选项。

[0035] 图19根据一个实施例展示了基于电子邮件的完工跟踪进程。

[0036] 图20根据一个实施例展示了项目文件夹中收到的电子邮件回复。

[0037] 图21根据一个实施例展示了信息请求如何发送给相关负责人。

[0038] 图22根据一个实施例展示了电子邮件通讯日志和调度报告。

[0039] 图23展示了一个通用的计算机系统，可为各种实施例提供适用的操作环境。

具体实施方式

[0040] 综上所述，本说明书介绍了一种既能跟踪预设任务的进程又能利用启发式方法进行项目调度优化的系统和方法。

[0041] 一方面，目前项目管理仍是基于众所周知的关键路线法（CPM），但它同时又存在很多问题，包括：（1）CPM可以管理项目任务间存在的复杂关系，但这也导致了浮动时间和关键活动计算不准确；（2）CPM无法对活动中期的事件进行记录和描述，比如返工及其他关系到工作进程的事件，因此，我们将很难对项目延期进行分析，同时也很难进行责任分配；以及（3）CPM不适用于重复性项目，例如高速公路、高楼及多个分散单元（如基础设施）。

[0042] 由于利用项目任务间的复杂关系会导致计算结果不准确，这也是CPM的固有问题。此外，它还不能描述活动中期事件。上述复杂性使CPM无法从参与施工的各相关方中精确地找到造成项目延误的责任方。同时，CPM不适用于重复性工作，例如高速公路、高楼及多单元建筑（多套住房）。此外，调度的详细信息与工程项目的物理位置并不是简单地联系在一起。
研究人员对相关领域进行了大量研究，包括重复性调度，引入新的浮动计算及引进新的关系。但这些发展仍是基于传统的CPM方法，因此同样会沿袭CPM计算结果不准确的缺点。

[0043] 本说明书介绍了一种发明人借助自己开发的全新调度法——关键路径法（CPS）——发明的一种全新的项目管理方法，这里项目活动持续时间不再是一个连续不间断的时间块，而是有很多相互分割的时间段彼此连接构成。另外，新系统还具有全新的调度功能，例如将所有项目关系自动转化成完成-启动关系、活动中期事件描述及精确的浮动计算。本说明书还介绍了创新性框架和流程，如下所示：（i）利用不同类型的独立时间段对活动进行描述的程序；（ii）在时间段之间将活动关系转化成完成-启动关系的程序；（iii）借助不同类型的时间段对活动中期的事件进行记录的程序；以及（iv）对一个或多个涉及重复性和非重复性活动的项目进行关键路径调度和报告的方法，各项活动又包括独立时间段和不同类型的制约因素。

[0044] 另一方面，传统关键路径法和线性/重复性调度法等现有项目管理方法都会受到各种约束因素的制约，包括：（1）手动收集进度和施工细节信息是一项耗时的工作，缺乏自动化控制，易出错；（2）所有方法都无法综合全面地考虑工期、资源限制、预算及其他各项约束性因素，因此这样的调度并不是成本最低的，特别是既包括重复性又包括非重复性活动的项目；以及（3）现有方法无法对涉及到返工及其他影响进度事件的任务安排进行准确地分析。因此，这样会很难对项目延期进行合理分析，也无法找到责任相关方。

[0045] 本说明书从不同的角度对一种全新的项目控制和调度优化框架进行了介绍，同时还介绍了多个全新的程序，包括一个系统和方法，可用于：语音或视频信息跟踪；可综合全面考虑各种因素的启发式项目调度优化；对项目调度进行渐进式/数学优化；以及控制、延期分析及视频报告。

[0046] 实际操作过程中，经证明，如果项目截止日期不是固定的，同时资源也不具有约束性，那么CPM和PERT将会是很有效的调度技术。但是，由于CPM法并未集成项目期限或资源约束，因此在用CPM确定了初步调度之后，还需再单独借助其他技术进行校验。下文将简要地突出介绍两种CPM调度的补充技术。

[0047] 约束性资源调度（CRS）

[0048] 在大多数实际操作中，项目资源的可用量都是有限的，特别是在多种活动甚至多个项目同时启动占用资源的时候（Lu和Li，2003）。为了解决多种活动同步启动时的CRS问题，研究人员提出了多种更精确的元启发式和启发式方法，因此所需的资源量超出可用的资源量。上述方法的目标是找到一种能避免过度分配问题的最佳或近似最佳的解决方案，甚至不惜延长项目的工期。要想描述一个解决方案，可以采用更简单的方式，各项活动可利用启动延迟数值来减少同步开展的活动数量。图1中的实例中展示了B、C、D三个活动同步推进，因此所需的资源量会超出可用的资源量。根据最佳解决方案，要想避免资源过度分配，就要针对不同的活动启用启动延迟[0,0,2,2,0]，但这样一来项目就要延期8-10天。值得注意的是，一个活动的启动延迟应在上一项活动结束的时候启用，因此继承了项目中各项活动的逻辑关系。此外，还需注意的是，解决方案的质量取决于启动延迟的数值，也有可能有多项不错的解决方案（即项目工期相同），如图1中的两个解决方案，解决方案能根据资源状况进行调整。此外，要考虑的活动和资源越多，启动延迟的数值组合就越大，这样做可为难度较大的工作找到最佳的解决方案。

[0049] 精确的CRS方法在开发上都有一定的难度，如动态规划（Elmaghraby1993）、零一规划（Son和Mattila2004）及分支定界隐枚举法（Jiang和Shi2005），并且通常无法正确处理项目中设计的复杂关系。另一方面，元启发式方法，例如遗传算法（Hegazy1999）和模拟退火算法（Son和Skibniewski1999）能够利用随机搜索技术有效地检索整个解空间，并且能搜索到几个可行的解决方案，可帮助决策者进行决策（Lucko2011）。但是，元启发式程序要按照问题调整参数，要有大量计算时间，并且不保证能查找到最佳的项目调度方案（Hariga和El-Sayegh2011），因此这对大型项目来说具有一定的难度。

[0050] 启发式求解法，例如优先级调度（Christodoulou等人2010，Harris1990，Hiyassat2001）能够快速搜索到解决方案，因此更可行。虽然启发式求解不保证能搜索到最优的解决方案，但却能提供一个近似最有解决方案（Kastor和Sirakoulis2009）。差不多所有项目管理软件都采用优先级调度启发式法来避免资源过度分配的问题，如Primavera Project Planner和Microsoft Project。例如，Microsoft Project软件的资源“分级”工具能根据总的浮动时间和用户指定优先级设置资源分配，部分活动占用资源的优先级比别的活动更高（Christodoulou等人2010），利用启发式方法解决资源约束问题。在这一案例中，首先将资源分配给优先级较高的活动，而其他活动则需要延迟，直到占用的资源闲置下来方可启动。因此，资源分级已经成为现有软件系统的主流。

[0051] 时间-成本权衡（TCT）分析

[0052] TCT分析是一项能够弥补CPM无法在特定时间区间内进行调度不足的技术。TCT分析的目的是缩短CPM计算的原石项目工期，旨在以最低的成本在规定的截止日期内完成既定工作（Chassiakos和Sakellaropoulos2005）。TCT分析是一个重要的管理工具，可以用它来加快项目的进度，以便能有效追回工期的延误，并可避免偿付违约金。通过增加资源投入（如人力/设备）或增加工时加快项目的总体进度，加快关键活动的进度（管理项目工期的人员）。因此，TCT算法能够确定成本最低且需加快施工速度的关键活动（甚至成本更高）。因此，缩短项目工期会导致直接成本的增加（例如材料、劳动力和设备），如果间接成本降低（管理与监管支出）或者如果因项目提前完工而获得了奖金，那么就能有效说明这一点（Gould2005）。

[0053] 一个可简单直观地描述TCT解决方案的方式是应用一组数字表示每个活动中采用的施工方法指数（图2）。图2就展示了一个简单直观的实例，如果每个活动都应用了最低成本的施工方法（即解集为[1,1,1,1,1]），那么项目的总成本也会最低（为了便于计算，假设没有间接成本），但是CPM计算的项目工期将延期8天。为了能在工期内顺利完工，图2最下方展示了两个可能的解决方案及他们的解集（施工方法指数）。另外需要注意的是，TCT分析需要各种活动持续时间及最佳施工方法成本的现成可用数据。此外，跟CRS案例一样，TCT解决方案的质量取决于解集的数值大小。例如，图2中的解决方案1要优于解决方案2，原因在于解决方案1能以最低的总成本在工期内完成工作。另外，也有可能会有一个以上同样有效的解决方案，并且跟预期一样，活动数量及选择的数值越大，施工方法指数的组合数字就越大，这样可以为有难度的任务搜索一个最佳方案。跟CRS一样，很多研究课题都采用优化、元启发式和单纯的启发式程序对TCT模型进行论述。近期的研究包括Chassiakos和Sakellaropoulos（2005）、Vanhoucke和Debels（2007）、Eshtehardian等人（2008）、Rogalska等人（2008）及Ammar(2011)。虽然各种模型不断涌现，但遗憾的是，没有一款商业软件是应用即用型算法来进行TCT分析的，只是在优化过程中集成了CRS和TCT模型。

[0054] 整合优化工作

[0055] 实际项目中通常都包括多种约束因素和挑战，包括项目工期和有限的资源。虽然文献中介绍了很多可以单独解决一项约束性因素的技术，但是正如前边所提到的，由于建模的复杂性使然，很少人会考虑到要同时应对这些约束性因素。在目前涉及项目全面优化的研究中，研究者们很少使用元启发式算法，大多数采用遗传算法（GAs），这是一种非传统的渐进式优化工具，针对难题或大规模问题，可采用随机搜索进程检索到近似最佳解决方案。

[0056] Leu和Yang(1999)提出了利用遗传算法对TCT和CRS进行整合的模型，这也是最早的模型之一。Senouci和Eldin(2004)提出了另一个整合模型，借助增强型拉格朗日遗传算法进行优化。Elazouni和Metwally(2007)也采用遗传算法扩展财务调度，并将TCT分析、资源分配和资源平衡进行了整合。Chen和Weng(2009)基于遗传算法提出了一个将优化过程分为两个阶段的模型，即首先应用TCT分析，然后分别采用遗传模型进行CRS分析。Zahraie和Tavakolan(2009)借助改进的遗传算法模型将时间成本权衡和资源分级与分配两个概念同时应用到随机多目标优化中。Wuliang和Chengen(2009)也提出了一个多模式资源受限离散时间/成本权衡模型。他们开发了一个更先进的遗传模型，综合考虑了时间限制、可再生资源限制和成本限制三个方面。

[0057] 发明人在上文介绍了另一种集成了CRS与TCT的遗传算法，如图1和图2的简化图表所示。图3实例展示了结合两种行为变量（方法指数和启动延迟）能够同时解决工期和资源约束问题。真正的问题在于确定能得出近似解的变量精确值（即以最低的成本在工期内完工，同时不会超过资源限制）。关于如何使用GA工具确定近似值的更多信息可阅读Hegazy,T.(2006)的《简化施工人员的项目管理》（"Simplified Project Management for Construction Practitioners”《，成本工程学报》，国际成本工程师协会，第11期48卷，20-28页）及Hegazy,T.(2002)《基于计算机的施工项目管理》，Prentice Hall出版社，美国新泽西州上鞍河。

[0058] 虽然它们具有很多优点，但元启发式算法，例如前文提到的遗传算法模型，在常用参数调整方面仍然存在一些难题，并且需要大量运算时间，因此它们更适合改善解决方案，而不是生成解决方案。为了避免这些问题，并能够快速得出优解，本说明书介绍了一种有效的启发式系统和方法，它能够使调度工具同步或同时开展TCT和CRS分析。建议系统和方法能够迅速得出对约束性因素进行调度且具有可行性的近似最佳解决方案，可供专业人士使用。此外，必要时还可将启发式解决方案作为进一步优化的良好开端。

[0059] 整合启发式CRS和TCT同步优化法

[0060] 如上文所述，CRS和TCT问题需要两个独立的方案（参见图3）：（a）可解决资源过度分配问题的启动延迟数值；及（b）能达到项目工期限制的施工方法指数。在实际项目中，这两个活动变量决定了重要的补救措施方案。例如，如果一个项目延迟了，那么就应该采取一项恰如其分的补救措施来修改这两个变量的数值。因此，本文建议的启发式CRS与TCT集成方法将根据项目约束性因素的动态解集确定这些活动变量的正确数值。为了进一步阐述建议的方法，并将它付诸实践，研究人员将Microsoft Project软件的VBA编程功能作为执行媒介。下文将结合案例研究对本文建议的方法进行讨论。

[0061] 图3中的说明性实例展示了先后采取现行CRS和TCT启发式方法的传统方式与CRS和TCT相集成的简易方式之间的差异。图3最上方展示了该案例分析中的各项活动所用时间和成本。基本项目信息指出应严格遵守10天工期，如有延误每天支付违约金400美元，每天将产生100美元间接成本，每天资源约束用量为2。值得注意的是，每个活动都有两组估测值，展现了实际方案从进度慢和成本低（方案1）到进度快和成本高（方案2）的演变情况。其中进度快且成本高的估算结果表明施工方采用了高效率设备/人员、加班或外包给分包商的施工方法。

[0062] 在本案例研究中，说明性实例中每项活动在不考虑资源限制的前提下采用成本最低的方案（方案1），项目工期变成13天（超过规定工期3天），总成本为8,500美元（其中直接成本6,000美元+间接成本1,300美元+违约金1,200美元）。

[0063] 先后应用传统的CRS和TCT分析

[0064] 为了手动达到资源和工期限制要求，可以先后采用传统方法。首先，如下表1所示，本实例中采用了传统的手动CRS进程（Hegazy2002）。

[0065] 表1：手动CRS计算

[0066]

[0067]

[0068] 注:-资源约束=2/天

[0069] -最终项目工期为18天。

[0070] -从表中可以看出，只有活动C启动延迟了5天。

[0071] 如上表所示，这一进程根据逻辑关系对活动进行调度，综合考虑了四个周期所需资源量和每天可用资源量。第一个周期（目前时间=0），对活动A进行了调度。接下来在第二个周期，活动A的当前时间等于完工时间（即此时将释放出资源）。在第二个周期，活动B和活动C符合开工条件（在A后），但由于资源限制，只能让B在当前时间开工（第三天），并且在第8天完工（下一个周期的当前时间），而活动C只能延后。在这一周期内，假设活动B的优先级比C高（可以根据不同的规律设置优先级，如最小总浮动成本（Hegazy2002））。完成这一进程后，因此而产生的资源负荷量调度表明项目工期将从13天延长到18天。图4展示了应用Microsoft Project对相同实例开展CRS（通过该软件的资源平衡方案）分析。这项数字表明为了避免资源过度分配，将活动C的启动延迟设为5天，从而得出CRS解决方案。该项目的总成本也相应的从8,500美元增加到11,000美元（图4）。

[0072] 在第一步解决了资源约束问题后，接下来通过传统的TCT分析尽量缩短18天的项目工期，并使其达到规定的工期（10天）。各个周期采用的分析（Hegazy2002）如图5所示，在每个周期，重点突出关键性活动，并筛选出成本增量最低的可以赶工的活动。为此，针对筛选的关键性活动，施工方法也相应地变更为进度较快的可替代方案。在这个过程中，并没有考虑资源约束。

[0073] 如图5所示，第一个周期可将项目工期缩短到15天，同时项目总成本变为10,500美元。如图5，三个周期过后，所有的关键性活动现在都在赶工，项目工期再次缩短到12天（超过规定工期2天），总成本为12,000美元。这一解决方案的结果无法进一步优化。对于更大型项目来讲，即使达到了项目工期要求，也可能会出现资源过度分配的问题，随后又必须要进行下一轮的CRS方案优化，然后是另一轮的TCT分析，但是也不能确保一定会找到可同时解决两大问题的解决方案。

[0074] 采用建议的CRS与TCT整合方法

[0075] 从初步预期的13天工期（图4最上方）开始，这是成本最低但工期最长的方案，图6展示了建议方法在该案例研究中的应用。这一解决方案包括三个TCT周期，每个周期要先后开展三个步骤：（a）明确资源分配（即启动延迟为0）；（b）选择成本最低的活动进行赶工，逐步缩短项目工期；及（c）采用CRS来解决现有调度中资源过度分配的问题。由于最后一步可能会使实际工期超过既定工期，因此该进程要不断重复这个步骤，直到使整个项目工期的成本最低且达到资源约束要求，或者没有其他活动在赶工。由于该进程考虑了因超过规定工期而导致的违约金和提前完工的奖金，因此尽可能降低项目总成本就成为一个良好的定量测量法，同时还可作为这一进程终止的标准。

[0076] 根据上述案例研究的过程，图6中将每个周期中与a,b,c三个步骤相关的决策圈出来，同时也展示了因此而造成的调度变化。在第一个周期内，当活动B赶工的时候，项目工期仍为13天，采用CRS之后延长到15天。在第二个周期内，活动D也在赶工（同时活动B仍在赶工），因此项目工期可缩短为10天，采用CRS之后再度延长到12天。在第三个周期，经过活动C的赶工，项目工期缩短到8天，但随后由于采用CRS又将工期延长到10天。在这一阶段，工期和资源限制均可达标，总项目成本为10,000美元，因此这一进程就此告一段落。

[0077] 简单的例子阐述了能够利用建议方法制定低成本项目规划，同时还能达到工期和资源约束标准。图5展示的传统顺序方法与图6中建议方法都包含三个TCT周期，但是得出的结果却截然不同。两者主要的不同点在于建议方法中CRS（及其启动延迟数值集）是在每个TCT周期内进行估算。

[0078] 具体程序及执行

[0079] 图7展示了集成了CRS与TCT的建议启发式方法的详细流程图。在这一进程的开始（图7最上方），将首先开展初步审查，检查是否存在针对现有项目限制因素的解决方案。在这一阶段，所有的项目活动都采用最快的施工方法启动（成本最高）。然后，将项目工期（时间最短的方法）与规定工期进行对比，查看项目工期最短的时候是否能达到工期限制要求。如果不能，那么就需要告知用户即使所有活动都在赶工，也无法达到规定的工期限制（即根本无解），并且需要更多赶工方案。因此，用户可终止这一进程，并且增加更多活动方案，或者只是单纯地尽可能去发掘最佳解决方案。

[0080] 经过初步检查后，执行CRS与TCT集成进程，将活动重置到成本最低的方案（工期最长），随后继续进行赶工周期，直到不能再赶工为止。在前几个周期，为了减少关键性路径，我们让成本最低的关键性活动逐个赶工。如果在所有周期内，所有关键活动都在赶工，那么算法便开始调度成本最低的非关键性活动进行赶工，避免进程停滞。随着进程的推进，在每个周期结束的时候都采用CRS分析，以便达到资源限制标准。因此，每个周期都会有一个不超过资源限制标准的可行项目工期（和成本）。接下来，保留所有周期中最佳解决方案（总成本最低）及其启动延迟和施工方法相应的数值。计算每个周期总成本的时候都会考虑施工方法的所有直接成本，另外还包括间接总成本、项目延迟违约金及缩短项目工期的刺激性奖励。

[0081] 在向用户报告结果之前，应对最佳解决方案进行审查，并且随后是一个减缓赶工的过程（图7最下方）。在这一过程中，一次应考虑一种赶工活动，寻找成本最低的方法（如第三个方法变成第二个等），并对总成本进行审查。如果总成本降低或保持持平，那么就应保持宽松的方法；反之则需要采用赶工的方法。审查完所有的赶工活动并做最终调整后，才能将最终解决方案移交给用户。需要注意的是人们可能更倾向于将这种宽松的施工方法放在每个周期结束的时候，而不是整个进程结束的时候。这样做可能会提高整体效果，但是却会延长进程时间。

[0082] 由于应用了Microsoft Project的宏语言，本文建议程序可以用一个简单的应用程序进行编码，用于自动运行CRS与TCT综合分析。图8展示了这一先进的应用程序（如上所述可以下载），可以利用输入屏幕输入项目数据，每个活动最多可采用5个施工方法。将这一应用程序作为现有软件的补充工具可带来很多优势，包括：（1）应用程序能轻松地应用网络列表、甘特图、关系、报告和软件的资源分级（CRS）引擎，不需要单独再进行编程；（2）该应用程序可适用于各种规模的项目，原因在于它能够自动检测项目中活动的数量；（3）该应用程序能够适用于不同数量的资源限制，原因在于它能够自动检测项目中的资源数量及它们的可用性状态，随时间变化而发生变化；（4）该应用程序利用软件的日历系统自动确定活动的启动与结束日期，也会将节假日考虑在内；以及（5）该应用程序应用灵活，可以让活动根据不同的施工方法采用不同的资源组合。由于具有上述优势，该应用程序随时可付诸于实际项目中，作为处理项目限制因素决策的支持工具。

[0083] 与GA优化对比

[0084] CRS与TCT集成系统和方法已成功应用于含有不同活动数量的不同案例中，并且经证明可对工作进行统筹。为了对其绩效水平进行考察，研究人员将它得出的结果与三个采用遗传算法优化TCT和CRS决策的文献案例研究（Leu和Yang1999;Senouci和Eldin2004;及Chen和Weng2009）结果进行了对比。作者发现在这一文献中并未采用集成了TCT和CRS决策的精确数学优化法进行案例研究。对于试验案例，下表2中的结果对比表明建议的启发式解决方案具有良好的绩效水平（理想的绩效水平是接近但又低于GA）。

[0085] 表2建议的启发式方法与现有研究的对比

[0086]

[0087]

[0088] 表3根据上述结果展示了建议的启发式方法与GA优化研究相比具有哪些优点和缺点。

[0089] 表3.建议的启发式方法的优缺点

[0090]

[0091] 建议启发式方法的主要优势是它简单的逻辑和可快速得出可重复结果。为了能达到工期限制和资源限制的要求，这一算法从根本上来讲是“对成本最低的关键性活动逐步进行赶工，同时在每个阶段解决资源限制问题”。这与GA模型的随机性特征恰好相反。因此，建议算法还能为GA模型提供一个良好的初步解决方案，因此提高了更快获得更佳解决方案的可能性。

[0092] 从处理时间性能上来讲，建议补充应用程序在分析含有9个、45个、90个、180个、360个活动的案例时用时分别约为2秒、11秒、46秒、4分钟、32分钟，统一采用了处理器速度为1.6GHz的笔记本电脑。这一处理时间比任何GA程序都快得多。例如，Chen和Weng(2009)指出在对含有10个活动的案例进行分析时，GA的处理时间为8分钟（而建议算法只需2分钟）。
另外，Kandil和El-Rayes(2005)也通过实验得出在对包含360个活动的案例进行研究时，GA的处理时间为55小时，但如果采用内置50个处理器的系统并行计算的话，可将时间缩短到
9.3个小时。与这些处理方式相比，建议的启发式方法的处理速度要快得多，因此更可用并适用于更大型项目。另外，人们还可以借助更快的编程语言和处理速度更快的硬件设施重新编写现有基本算法，进一步提高处理速度。因此，建议算法的解决方案质量和处理时间性能相结合既可验证概念，又能促使现有软件系统的开发人员采用这类算法，特别是由于这一算法无需针对具体问题对任何参数进行调整。

[0093] 目前，作者还在不断通过实验进一步完善建议方法，提高建议程序及其应用程序的性能，包括：对实际项目的广泛测试；将建议启发式方法的结果作为GA优化模型的初步解决方案；利用这一算法对多项目并行的环境进行试验；将这一算法试验性用于项目控制和补救措施中；以及利用多功能资源进行试验，优化最终结果。

[0094] 现场信息跟踪的简单的IT工具

[0095] 另一方面，为了提高现场信息跟踪效率，本说明书提出了一种有助于项目人员通信及收集日常现场信息的语音/视频方式。本说明书对具有成本效益的信息技术工具进行了讨论，如电子邮件，网络电话，SMS（短信服务）等低成本商用工具。另外，本说明书还提出了一个将IT工具与调度系统相集成的可收集现场信息的框架。在一个实施例中，这一框架可用于既支持语音和可视通信又可阅读文件的手持设备。这一系统能搜集到每项活动的所有日常现场信息，同时还附有支持性文件（图片、视频、音频、竣工草图及其他文件）。因此，它能够帮助施工人员全面、轻松地记录项目进程的发展及完工图成果。建议系统能够让建筑公司更好地对施工操作进行控制，并且为决策提供及时的数据支持，这样不仅能够提高效率，而且还能减少纠纷。

[0096] 建筑业是世界上最大的产业之一，占工业国家国民生产总值（GNP）的10%（Allmon等人，2000）。因此，这个行业的性能有一点提高就将产生深远的经济影响。虽然产业很大，但是许多科研人员（例如Moura和Texeira2006;Ghanem2007）在著作中指出建筑业目前正面临着低效率、高事故率、成本超支、延期和质量差等难题。建筑行业管理人员在项目控制方面面临的最大难题是如何持续跟踪现场的所有行动，以便于开展绩效分析，找到潜在的问题，并且选择可行的补救措施（Wang等人，2007;Russell等人，2009）。但是，这里所说的信息跟踪并没有想象的那么简单，因为建筑项目涵盖了各个方面的海量信息，例如调度、施工方法、成本管理、资源、质量控制及施工顺序变动管理。海量建筑行业信息来自于不同的来源，并且以不同的形式呈现在人们面前（Korde2005）。通常，这类信息含糊不清，不能准确记录，因此容易造成误导，导致项目绩效的不正确评估及缺乏预警。

[0097] 直到近几年，现场进程数据收集仍是书面形式的，这种方式即使是对小项目来说效率也很低，并且被认为是造成项目延期和成本超支的主要原因之一（Gajamani和Varghese2007）。书面数据收集速度慢、不够准确、不完整、浪费时间，同时还是劳动力密集型行为（Davidson和Skibniewski1995;McCullouch(1997);Navon2005;Reinhardt等人，2004;Trupp等人，2004;Navon和Sacks2007）。正是这些限制性因素使项目管理人员及其团队要花上大量时间来处理次生问题或解决数据出错问题（Navon和Sacks2007）。McCullouch(1997)开展的一项研究表明现场监管人员30-50%的时间用于记录和分析现场数据。

[0098] 近期，大量信息技术工具已经人人都用得起，并且能够用来收集各种格式的数据，包括短信、图片、语音和视频。这类工具能够用于为项目控制提供及时精确的数据（Hwang等人，2003），同时还可以加强项目人员之间的通信和协调（Wang等人，2007）。

[0099] 本说明书介绍了人类基于可用语音/视频技术开发自动化信息收集系统时的早期工作，这一系统为用户提供了一种准确跟踪施工进度及记录项目开展过程中所有日常现场事件的简单却有效的机制。

[0100] 语音/视频现场信息跟踪框架

[0101] 建议框架将集成电子邮件、网络电话和虚拟化工具等多种功能，形成一个可收发活动信息的单一框架，这样框架就能够自动更新项目调度信息，记录完工信息，并且采取补救措施。图10详细介绍了这一框架。

[0102] 为了能开发出可跟踪日常现场信息的建议语音/视频框架，本研究将介绍三个主要方面：收集并分析以前的施工数据，更好地了解施工活动的数据收集需求，确定最适合他们的信息跟踪方法（视频、语音、电子邮件等）；结合多种语音/视频工具开发一个综合框架来跟踪现场信息；借助实际案例研究来校准并测试框架。

[0103] 数据收集与分析

[0104] 为了确定每个活动可能出现的现场事件，我们会与施工专家进行深度访谈，获取每个活动所需的进程跟踪信息，并确定跟踪现场信息的最佳方式；跟踪各个活动信息的适当频率；以及有效记录活动事件的方法。本研究将分两个阶段开展：第一阶段确定潜在的现场事件，第二阶段得出并完善不同的进度跟踪方案。

[0105] 第一阶段调查：为了给现场数据调研设计提供支持，我们会首先通过现有文献查找现场信息类的可用信息。例如，Scott和Assadi(1999)将现场信息分为三类：资金、质量和进度。La Garza和Howitt(1998)则分为十类：现场记录保存、信息需求、调度和方法、质量控制/保障、安全、进度计划、材料管理、设备管理、成本管理及未来发展趋势。本报告集多家之长，综合考虑了以下六类活动相关信息，如表4中的初步调查表所示：

[0106] 表4：获取活动跟踪请求的调查表

[0107]

[0108]

[0109] *文件类型：图片、视频、CAD、备忘录、电子邮件等。

[0110] 前三类是一般活动信息，可用于建立现场追踪系统。后三类是可在实际活动进度中收集到的数据。这六类活动信息能够记录一个活动所有可能发生的现场事件。调查表还根据各种不同的活动收集到各种IT工具的适用性信息。需要注意的是，为了节省时间和精力，我们用同一个调查表对含有同类信息的活动组进行了调查，例如，柱子、房梁、楼板、地基的浇注活动都含有差不多相同的信息，当然也存在小小的区别，这应该在与专业人士访谈的时候应特别咨询这类问题。

[0111] 数据分析：我们在收到调查回馈后就开始着手对数据进行分析。收集了所有活动信息后，我们会开展深度分析，确定每个活动信息跟踪的逻辑流程，同时生成潜在的日常事件情境。例如，图11列举了路面施工过程中日常事件跟踪的两个信息流情境示例。

[0112] 第二阶段调查：在制定可能的跟踪方案和他们建议的数据收集方案之后，就要开展第二次调查，验证建议跟踪流程的实用性，并提出改动意见。为了确保每种通讯工具（电子邮件、电话、短信等）能采用最佳流程，应在访谈过程中对方案进行讨论。在访谈期间，最终确定每种活动的最终流程图，并将其整合到建议的现场信息收集系统中。如图12所示的呼叫流程图实例，将一系列问题编译成语音电话、邮件等，以便从监管人员那里获取全面的路面施工现场信息。例如，假设某一天开始铺设沥青层，预期的每日进度是完成15%。在这一天，系统将利用图12所示的流程自动发起与监管人员的通信，并根据用户的答案自动变换问题。例如，如果回答者按1号键回答第一个问题，表示取得了一些进展，然后根据这一答案要问的问题就会出现在左边侧栏内。如果回答者按2号键代表延期（工作终止），那么系统将根据右侧栏的问题进行提问。根据按钮的顺序，系统会记录每天的进度，延期的原因及其他现场事件。

[0113] 语音数据收集实例

[0114] 下一个实例阐释了如何借助多层面动态交互应用建议框架的语音工具收集现场信息。根据预设安排，一个简单修路工程中铺沥青层的活动预计从11月10日开始。假设这一活动的进度跟踪流程图如图12所示，那么截至进度日期结束，系统会根据图13中的流程开始对进程进行跟踪。首先，合乎条件的活动确定了，死后系统会自动检索与之相关的监管人员联系信息（姓名、电子邮箱、手机号码、其他电话号码等）。接下来，利用最优先的联系方式联系监管人员收集当天的进度信息。如果没有任何进展，那么就会询问监管人员延期是由哪一方造成的，告知延期原因，并提交相关文件。如果监管人员提出操作请求（RFA）或信息请求（RFI），那么系统会自动重新拨打负责回复这一请求的相关负责人。

[0115] 因此，建议的框架实质上是一个多层级交互式语音应答（IVR）系统，能及时提供所需信息，并帮助管理人员针对紧急问题制定可行的解决方案。如果收到回复，那么系统会发送回执信息。除了语音通信之外，系统还可支持监管人员使用手持设备查看项目电子图片（或者2D/3D CAD绘图）上突出显示的施工区域。这种方法更高效，能够根据图片、声音等方式从视觉上确定截至当时已经完工的区域。因此，可用它们自动收集施工信息。决策者将会了解到全面的施工进度信息，从而提高对项目延期和纠纷的分析效率。

[0116] 收集完包括进度数据在内的所有现场事件信息后，系统会自动更新项目安排。随后系统会自动对比预设安排与实际施工安排之间的差异，确定哪里需要变动。如果差异较大，那么系统会自动与活动监管人员发起通信（例如电子邮件、电话、短信等等），验证前期收集的数据，并重新确认调度信息。根据更新的信息，框架会生成多个供项目人员参考的进度报告。

[0117] 本说明书旨在开发出可使用语音和视频IT工具进行日常现场信息跟踪的简化框架。首先，我们要通过调查的方式更好地了解活动的进程跟踪需求。根据调查结果，我们可以得出与每项活动相关的日常现场事件的应对方案，并且为了跟踪现场信息，可用它设计自动语音应答系统的系列问题。本说明书介绍了一个采用此类可收集建筑项目每天现场信息的语音框架实例，阐释了建议的概念。目前，作者正在收集并分析数据，随后将通过实际案例研究开发并校准原型，检验这一系统在建筑公司的实用性。虽说目前尚未对其实际的实用性进行检验，但建议框架可最大限度减少数据收集、调度升级、生成报告和发送报警信号的时间和成本。此外，它还能够根据对施工进度中所有步骤的综合描述自动生成精确的施工信息。这一系统能够帮助建筑公司更好地控制施工操作，并为决策及时地提供数据支撑。此外，它还能够促进建筑行业自动化的发展，以大幅提高生产力，并减少纠纷。

[0118] 记录施工详细信息的电子邮件系统

[0119] 另一方面，本说明书提出了一个低成本框架，可借助目前常用的通信工具（电子邮件）开发一个项目专用系统，在进行项目跟踪的同时，还能促进项目参与人员与总办公室的双向通信。这一框架整合了三个主要元素：现场数据收集的电子邮件格式；定制调度的应用程序；以及定制电子邮件的应用程序。在工作调度系统中，活动会以固定的邮件格式自动发送邮件询问完工信息，其中邮件格式中包含了可能的现场事件列表，监管人员可以添加备注和信息请求。系统每天会自动读取监管人员回复的邮件，并借助记录的施工详细信息更新工作调度。本声明介绍了一个原型系统的开发，同时也根据桥梁墩地基的简单实例证明了它的可用性。

[0120] 完工信息在绩效分析、补救措施规划及后期项目的运营与维护中起着重要的作用[1；2]。但不同格式的海量完工信息来自于不同的信息源[3]，如调度、施工方法、成本数据、资源、质量控制数据、书面与口头交流、每日进度和现场事件、施工顺序变更。这类信息通常含糊不清，并且没有正确地记录，因此会造成误导，并导致项目绩效的错误评估及缺乏预警等问题。

[0121] 直到近年，现场进度数据收集仍大多是基于披露的，据称这也是造成项目延期和成本超支[4]的主要原因之一。手动数据收集方法速度慢、不够准确、不够完整、浪费时间，并浪费人力[5；6]。这些限制性因素会导致管理人员及其团队不能合理地解决实际问题，并且让他们不得不花费大量时间来处理因手动收集数据而造成的问题[7;8]。例如，McCulloutch[7]的研究称现场监管人员有30-50%的时间都用来记录和分析现场数据。

[0122] 鉴于现场信息跟踪的挑战，科研人员对从低端（基于披露）到高端（传感技术等，后文将对其进行讨论）的各种现场数据收集技术进行了调查（用于进度跟踪或现场检测）。完善基于披露的传统技术旨在减少手动收集，如图5所示。

[0123] 表5.现有现场数据收集技术对比。

[0124]

[0125] 介于低端与高端工具之间的类别是价位上可以接受且具有巨大潜力的工具，其中包括多媒体[11]、信息与通信技术（如语音和无线）[12;13;14;15]、手持工具[16；17]及网络工具[18；19]。目前很多研究工作都证明了这类工具潜在的巨大潜力，但是大多数文献中都没有针对项目控制提出有效的自动化解决方案。例如早在1990年就有人提出用多媒体来提高延期分析的数据收集效率[11]，将记录的视频文件作为调度中活动的附件。虽然这样很有帮助，但这对现场工作人员来讲仍然无法安排时间和精力去收集这类信息，也没有足够的时间将它与工期结合起来。此外，这一信息（例如根据视频了解工程完成情况）的采用仍停留在手动阶段。

[0126] 除了多媒体外，各种低成本高效率的IT工具也逐渐被人们广泛应用，包括交互式语音应答系统（IVR）、电子邮件服务及短信服务（SMS）。这类技术在及时收集并分享现场信息方面有着巨大的潜力。IVR是一种效率很高的工具，可用于基于语音的系统，可与用户进行互动，通过语音识别方式将信息自动输入到系统中。另外，它还可以高效地从电脑上读取信息[13;14]。另一方面电子邮件也可以成为数据收集、交换和共享的常用工具[20]。总体来讲，电子邮件是快速收发邮件最经济的方式。因此，使用电子邮件收集并跟踪施工现场信息不仅效率高，而且成本低，还没有区域限制。鉴于其可用性、经济承受力和巨大的潜力，我们在本研究中采用了电子邮件的方式，将来将进一步使用IVR等数据收集工具。

[0127] 近期，实时进度监控类研究文献对许多项高端技术进行了调查研究（例如条形码、RFID传感器、3D激光扫描、摄影测量法、GPS）；跟踪劳动生产率；以及跟踪材料和设备。举例来讲，人们目前采用条形码和无线射频识别（RFID）来跟踪资源产地[21;22;23;24]；使用图像识别和3D激光扫描来跟踪现场工作完成的质量[6;25;26]；同时集成摄影测量法与其他工具（如3D激光扫描[27]）从2D进度图像中抽取出3D数据。基于这些工具自动化水平的巨大潜力，我们期望以后科研人员应继续对高端工具进行研究，从而降低项目执行的未来成本。

[0128] 文献中明确地阐述了低成本IT工具的巨大潜力（电子邮件和电子信息），本研究旨在将这些技术整合用于项目内部的通信和记录系统，将原来手动的功能转化成自动化完成，如表5所示。这包括全程记录完工过程，并且能进行补救措施决策和工期分析。

[0129] 完工信息细节程度

[0130] 项目管理人员要具有确定可行补救措施或进度诊断分析的能力，这就需要了解施工人员的工作取得了怎样的进展等细节信息，包括工作休息、赶工和返工等。为了给项目控制提供实际可行的支持，对项目完工细节的程度进行评估就显得尤为重要了，基于此能有效地制定项目控制决策。从根本上来讲，当且仅当某类细节信息直接影响到项目控制决策的时候，才有必要提高信息的详细程度。图14说明了如何检测项目信息的不同详细程度。图中展示了一个简单的四个活动项目的既定任务安排案例，另外两个是施工细节信息的案例。设计工期持续时间为6天（顶部路径总共可有两天的浮动空间），完工持续周期为9天（顶部路径就变得非常重要），项目将延期3天。下文将对两个案例进行简单的解释，同时对完工工期进行分析。

[0131] 案例1：展示了现有商务软件规划的典型进度描述。这一完工调度只需借助每个活动的实际启动和结束时间等极少量信息（完成比例为100%）就可以确定。这一信息的详细程度并不能描述日常工作中断的责任方或原因。因此，由于细节信息的匮乏，三天的延期责任就被推到唯一的承包商身上。

[0132] 案例2：同样展示了9天的完工调度，但是信息更详尽，要求每天的完工事件，并且调度中也表明了部分业主和承包商的施工中断（O代表业主；C代表承包商）。同时，图中还展示了每天的进度（例如活动B第四天赶工，第6-8天进度缓慢）。在这种情况下，从规划工期开始就对案例2的日常事件进行了记录和分析。活动B的两次（第二天和第三天）O施工中断占用了两天时间。因此，跟第三天结束的时候一样，项目存在两条主要路径。随后，进度达到80%表示加速赶工，因为活动B要早点完工，因此这样顶端路径可以有一天的浮动时间。但是，由于承包商第五天的施工中断消耗了浮动时间，因此又重新有了两条主要路径。随后，继续对第六天进行分析，业主和承包商同时误工一天。后续的工作由于承包商的进度缓慢又延误了两天。因此，项目工期延误的责任方是（承包商+业主一天，承包商两天）。

[0133] 为了对案例2进行调度分析，我们采用了每天窗口分析法[28]，需每天记录施工信息。与案例1相比，结果（两天项目延误的责任方）很容易受到信息详细程度的影响，很明显，如果使用的信息详细程度较低，那么将会导致错误的诊断分析，因此制定出不当的补救措施。因此，建议进度跟踪框架将可以收集每天数据。

[0134] 各项活动的现场事件

[0135] 首先第一步开发一个现场信息自动跟踪框架，这样能够很好地了解各个活动的跟踪需求。特别是高速公路项目，首先要对每天完工示例进行分析，并根据相关参考文献[例如29;30;31;32]开展文献综述分析。如下表6，概括了文献信息，包括各项活动中业主、承包商及其他相关方（即第三方）的现场事件；测量单位；及各项活动的相关思考。

[0136] 表6.高速公路施工活动的跟踪需求

[0137]

[0138]

[0139] O*:业主C*:承包商 N*:第三方

[0140] 根据这一信息，我们针对不同活动设计了相应的电子邮件格式，用于收集施工数据。图15展示了一个html电子邮件格式示例（这种格式可用于发送设定好格式的电子邮件）。这一格式包括四类施工信息：进度测量；现场事件；信息请求；及质量控制问题。采用这种提前设计好的邮件格式收集施工信息非常简便快捷。

[0141] 追踪完工信息的基于电子邮件的框架

[0142] 为了方便现场与总部办公室之间的双向通信，了解完工信息，我们开发了一个基于电子邮件的框架，包括下列因素（参见图16）：

[0143] (1)一个可定制的工作安排引擎。鉴于Microsoft Project工作调度软件的易用性和可编程性，我们在这里采用了这一软件。框架采用了软件的VBA编程语言，便于活动了解各自的计划进度，并自动开启对话，根据实际进度进行实时更新；

[0144] (2)针对不同活动的电子邮件格式上文已经介绍过了（图15），它是一种数据收集工具，可用于进度更新、现场事件及其他信息请求；

[0145] (3)一个界定了活动各方的项目通信列表，包括联络监管机构，它会对电子邮件请求作出响应，同时还与负责回答各种附加信息请求的相关方联络。通信列表以Excel电子表格格式执行，如图17所示。

[0146] (4)一个可定制的电子邮件通信工具。我们选择了Microsoft Outlook，因为它也可使用VBA语言进行编程；以及

[0147] (5)一个报告工具，可提供所有通信和最新项目状态的日志。

[0148] 我们已经开发出了建议框架的原型，包括了上述五个方面。它能够让每个活动向相应的监管人员自动发送进度请求，分析接收到的回复，并相应地更新项目任务安排。这一系统减少了收集、分析和记录现场信息的时间。为了具体阐述这一系统的工作流程，我们将在下文中介绍一项示范案例研究。

[0149] 完工跟踪：简单直观的案例研究

[0150] 为了论证，我们已经将开发出的模型用于桥梁墩施工的简单案例中。应用Microsoft Project软件对该案例研究涉及的8项活动及预计的工期进行了设定，如图18所示。该项目预计将持续16个工作日（包括周末22天），从2011年12月1日开始。用户可以通过主系统方案（图18）修改通信列表，开启电子邮件数据收集，读取电子邮件回复，检查Fries，更新工作安排表，并生成完整的完工报告。

[0151] 示范项目的完工跟踪过程如图19所示。详细的分步工作流程如下所述：

[0152] (1)确认进度活动：如果用户首先采用了电子邮件数据收集（可以设置成在每天固定时间自动开启），那么这一过程就以自动识别预计要开始的活动（前面的活动都已经完成了）为开端，或者仍按照现有进度日期进行，如图19中第一步所示。在这一案例分析中，活动1和活动2都是从项目启动的第一天开始的。

[0153] (2)检索通信列表：在识别了符合规定的活动之后，系统会对提前设定的项目通信列表进行检索，并为活动的监管人员加载电子邮件地址。此外，系统还可以配置Microsoft Outlook的电子邮件文件夹，接收回复（图17最上方）。

[0154] (3)发送进度请求邮件：在这一步，系统会通过发送电子邮件向相关的监管人员发起进度请求，如图19中第三步所示。

[0155] (4)读取回复：如果监管人员回复了邮件请求，所有的回复内容及附件均保存到指定的文件夹中，如图20所示。随后，系统将加载最后一封邮件回复，并读取信息，然后将其及图片等其他文件保存至项目数据库中（如图19第四步所示）。

[0156] 同样在这一步，系统会自动检查是否存在信息请求（RFI）、质量控制问题或安全问题。例如12月5日，挖掘作业的监管人员请求更多信息进一步明确挖掘的深度。相应地，系统在接到这一请求之后，自动根据项目通信列表中的邮件地址（图21）转发给相应的负责人。接下来，根据这一信息请求，监管人员就能接收到相应的信息。这种现场与总部办公室的双向通信是这一系统的一个明显优势，能够快速响应紧急需求及其他需求，如质量控制或效率问题。

[0157] (5)更新项目信息：读取了进度信息之后，系统会自动更新项目安排，并将活动相关的现场信息及所有通信日志中的附件保存起来（图22a）。日志的每一行代表一个接收到的回复，包括了所有的数据和读取附件的超链接。除了详细的日志之外，系统还会自动生成两个重要的报告：MS Project项目文件夹自动更新，根据最新信息（图22b）显示每个活动的累积完成百分比；并且随着每天的事件更新具体的完工调度，所有具体信息可作为对活动工期的评价（图22c）。两个报告都显示项目工期延长到了26天（延期4天）。MS Project任务安排报告只能显示完成的进度条和延误且尚在进行中的任务，不显示任何进度细节。另一方面，完工报告可提供每天的任务细节，另外还可根据相应的完工天数进行评价。举例来讲，在第一天结束的时候（12月1日），“挖掘”和“打承台基础”任务的状态就更新了，表示挖掘工作的进度缓慢（第一天进度10%，但根据预计工期，两天完成，每天完成50%）。系统记录（邮件日志和完工任务安排）进度慢的原因是“缺少劳动力”，这是承包商的责任。同一天，承台基础任务进度为0%，原因在于业主延误了申请开工的日期（业主责任）。因此，完工报告的信息更全面，也更适合用于纠正措施规划和任务安排分析。

[0158] 系统性能和未来发展

[0159] 人们在很多案例中都采用完工记录的原型系统来测试它的功能性及未来的可发展空间。虽然实际项目的实践尚未开展，但是首批实验表明这一系统凭借其架构及作为现有项目管理工具的补充设备具有很多优势。其中包括：

[0160] 系统整合了常用的价格较低的工具：Excel、MS Project及MS Outlook。这些工具都能够兼容VBA编程语言，因此能够快速开发出原型，并且让系统的各项功能全部实现自动化；

[0161] (1)作为MS Project的有效补充，该系统能从软件的大量内置功能中获益匪浅。这包括确定各项活动及其关系的简易程序；项目资源分级；以及处理大型项目；

[0162] (2)面向不同活动的电子邮件格式让监管人员能快速响应，并且可随邮件添加进度图片、视频、语音提示及进度文本提示信息。

[0163] (3)项目活动能够有效了解进度状态，并且能够发起通信来收集数据；

[0164] (4)系统具有双向通信功能，因此能够对各种信息请求进行及时地响应；

[0165] (5)自动生成的完工任务安排可作为可视化和文档记录工具记录一天当中所有进度具体信息（例如进度比例、延误、负责人、质量控制等等）。因此，这一系统非常适用于制定补救措施及开展深入任务安排分析；以及

[0166] (6)系统能够自动更新MS Project中的任务调度安排，同时还能生成完整的完工调度报告（图22b和c）。这两个报告与图14中的两个案例相似，但图14提供了记录每天完工信息的数值。

[0167] 系统还可以进一步扩展，进一步完善功能，但从实际操作上要遵循以下几个步骤：

[0168] (1)扩展调度引擎，对包括线性和/或重复性活动的项目进行统筹规划；

[0169] (2)利用关键路径段法（CPS）来完善调度引擎，将活动持续周期按天分割，旨在改善资源管理，并且能与建议系统的每天进度记录系统相兼容；

[0170] (3)不同的活动可采用不同的项目跟踪频率（每天、每周等），这样可以适应各项活动的不同需求，并且减少信息收集的工作量；

[0171] (4)通过整合监管人员跟进和提醒系统扩展电子邮件通信系统，避免数据收集的延误；

[0172] (5)扩展系统，集成交互式语音应答（IVR）功能，用电子邮件和电话收集完工信息；

[0173] (6)扩展完工记录文件，不仅包括影响时间表的事件信息（现在），而且还包括其他重要信息，如完工图纸、规模、地点、操作参数等的变更；以及

[0174] (7)将合理的任务安排分析和补救措施优化流程进行整合，为追回延误期和保持项目跟踪决策提供支持。

[0175] 因此，另一方面，本说明书介绍了开发低成本简易框架的过程，根据现场工作人员提供的信息借助电子邮件自动跟踪每天完工信息。根据对项目跟踪需求的综合了解，我们面向每个项目开发了相应的进度跟踪电子邮件格式，整合了各种可能发生的现场事件。建议框架已经在桥墩地基建设的简单案例中得到了应用，印证了我们提出的概念。这一框架能够减少现场信息收集、调度更新、生成报告、发起预警标识的时间和成本。这样的系统能够帮助建筑公司更好地对施工操作进行控制，同时为决策提供及时的信息支持。框架可支持双向通信，并且能够集成语音（电话）及可视（平板电脑或pad）等技术，并且价格适中，对现场工作人员来讲是个经济的选择。建议框架展示了一个采用普通通信技术加强合作并大大提高施工工作效率的范例，可供其他领域效仿。

[0176] 如图23所示，现有系统和方法可能适用于各种实施例。一个合理配置的通用计算机设备及相应的通信网络、设备、软件和固件就能构成一个平台，并可适用于一个或多个实施例。借助这一案例，图23展示了一个内置中央处理单元102（CPU）的通用计算机设备100，连接到一个存储单元104和随机存取存储器106。CPU102可运行一个操作系统101，应用程序103和数据123。操作系统101、应用程序103和数据123将存储到存储单元104中，并且可加载到内存106中，视具体需求而定。计算机设备100可再集成图形处理单元122（GPU），可与CPU102和内存106同步运行，从CPU102上卸载密集地图像处理计算，并且这些计算可与CPU102同步运行。一位操作员107可通过与视频界面105相连接的视频显示器108与计算机设备100互动，也可与各种输入/输出设备互动，如通过I/O界面连接的键盘110、鼠标112及磁盘驱动器或固态驱动器114。众所周知，鼠标112经配置可通过鼠标按键控制视频显示108的指针活动，并且还可以运行视频显示108的各种图形用户界面（GUI）控制功能。磁盘驱动器或固态驱动器114经配置可兼容计算机可读介质116。计算机设备110可通过网络界面111成为网络的一个组成节点，这样计算机设备100就能通过线缆或无线通信与其他适当配置的数据处理系统进行通信（未展示）。通用计算机设备100能够与各种要素相集成，包括台式电脑、笔记本电脑及无线移动电脑设备（如使用不同操作系统的平板电脑、智能手机和超级手机）。值得肯定的一点是，目前的介绍并没有限制可兼容现有系统和方法的计算机设备的规模或形状因子。

[0177] 总而言之，在过去的几十年里，许多研究人员都将目光转向了限制性资源调度（CRS）和时间成本权衡（TCT）问题。现有系统和方法虽说姗姗来迟，但也提供了一种能同时解决项目中时间和资源限制的工具。本说明书首先介绍了两种适用于CRS和TCT决策的行为变量（启动延迟和施工方法指数）。本说明书随后针对CRS和TCT综合分析提出了一个启发式方法，能同时对时间和资源限制进行分析。建议方法非常简单，可手动教授。建议程序是Microsoft Project软件的附加工具，这证明了它能与现有项目调度软件工具相兼容。经过多次试验，科研人员证明建议程序具有快速生成可重复性解决方案的能力。该程序不仅可以用于确定可行的施工调度安排，而且还能在施工过程中跟踪项目进度。

[0178] 因此，一方面，本说明书介绍了一个项目管理框架和程序，可用于调度优化和语音/视频跟踪，并对包含多个相互关联活动的项目进行有效控制，其中活动可以是重复或非重复性活动；一个项目可包含线性、非线性和分散性子项目；以及调度方法可以是关键路径方法、关键路径段或两者相结合的方法。其中，所谓的CPM方法采用了连续的活动持续时间，而CPS方法则把活动连续的时间分成时间段，面向不同的活动可采用不同类型时间段对事件进行记录，包括资源-延迟时间段、进度时间段、标志性时间段、返工时间段、承包商延误时间段、业主延误时间段、第三方事件时间段或其他可能影响到项目活动的预设、实际或建议事件的时间段。本框架包括：采用至少一种算法和设备针对活动时间段内实际事件建立语音/视频进度监管系统。该算法应包括多种自动记录活动事件的方法，包括基于披露且可读取2D/3D图表的手持设备和建筑信息模型（BIM）、基于语音的无线通信、电话、收集、电子邮件、基于网络的社交网络及短信。算法和设备至少应包括一种可对图片、语音记录及其他文件进行管理的算法，其中设备至少包括一种室外和室内定位功能；采用至少一种启发式调度优化算法，它本身应内置了上述活动事件记录方法，以便能确定一个可满足各种活动需求、时间段、子项目及项目要求的调度安排，这里的限制性因素包括不同阶段、资源的工作连续性限制、资源的可用性对活动和时间段的限制、预算限制、截止日期、逻辑关系及其他形式的限制因素。该算法能够优化调度安排，根据时间段更合理地分配资源，达到工期限制，尽可能降低成本，并且确定最佳执行方法；至少采用渐进式算法和数学算法中的一种，或两者的组合算法，对大型多活动项目进行调度，该算法能优化资源使用、项目工期、成本，并达到各种限制要求。该算法还能确立最优的调度安排，然后将它与启发式调度优化算法的结果进行对比；采用至少一种算法开发一种调度控制方法，并对延误及相应的补救措施进行分析；采用至少一种算法建立一个视觉报告系统，这里这种算法可采用地理信息系统、线性及可重复性调度图标、关键时间段图标涵盖所有调度类型。

[0179] 另一方面，本说明书介绍了一种对项目进行调度和跟踪的项目管理工具，其中活动可能是重复性或非重复性的，项目则由线性、非线性及分散性子项目组成。本框架包括：将每个项目的持续时间分割成链式连续时间段的程序，这里的时间段长度可以是一个月、一天、一小时、一分钟或一秒钟，或其他计时单位。一个活动由不同长度的时间段相接构成；
该框架和程序在不同活动中使用不同类型的时间段，包括资源延误时间段、进度时间段、不同阶段时间段、返工时间段、承包商延误时间段、业主延误时间段、第三方事件时间段，或其他预测的时间段，或在项目活动过程中可能会出现的建议事件时间段；转变任意两个活动之间关系的流程，这里的活动关系可以分成不同的类型，包括可将启动-启动、结束-结束及存在提前或滞后的启动-结束关系在两个活动适宜的时间段内转化成结束-启动的关系；一个采用不同类型时间段对活动事件进行明确记录的程序，建立预设的、实际的（执行或施工）及建议的（补救措施）项目调度；采用至少一种算法对活动时间段进行调度，确定每个活动每个时间段的启动和结束日期。另外，该算法还能确定关键的、非关键的和浮动的时间段，这里的活动可以是重复性或非重复性的，项目可以包括线性、非线性和分散性子项目。
另外，该算法还综合考虑了各种在预设、实际或建议事件中可能碰到的活动时间段类型。此外，算法还考虑了为保证工作连续性各项活动所需的资源量，活动和时间段内资源的可用性限制、预算限制、资源限制、工期限至及其他项目、子项目、活动或活动在各个时间段内的其他限制因素；采用至少一种算法建立可视报告系统，这里这种算法可采用地理信息系统、线性和可重复性调度图表及关键时间段图表来表示不同的调度类型。

[0180] 本发明的说明性实施例在上文已经阐述过了，在不偏离本发明范围的前提下进行了修改。

[0181] 参考文献

[0182] Ammar,M.(2011)."Optimization of project time-cost trade-off problem with discounted cash flows."Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,137(1),65-71.

[0183] Chassiakos,A.P.,and Sakellaropoulos,S.P.(2005)."Time-cost optimization of construction projects with generalized activity constraints."Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,131(10),1115-1124.[0184] Chen,P.H.and Weng,H.(2009)“A two-phase GA model for resource constrained project scheduling,”Automation in Construction,18(4),485-498.[0185] Christodoulou,S.E.,Ellinas,G.,and Michaelidou-Kamenou,A.(2010).“Minimum Moment Method for Resource Leveling Using Entropy Maximization.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,136(5),518-527.[0186] Elazouni,A.and Metwally,F.(2007)“. Expanding Finance-Based Scheduling to Devise Overall-Optimized Project Schedules”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,133(1),86-90.

[0187] Elmaghraby,S.(1993)“. Resource allocation via dynamic programming in activity networks.”European Journal of Operational Research,64(2),199–215.[0188] Eshtehardian,E.,Afshr,A.,and Abbasnia,R.(2008).“Time–cost optimization:using GA and fuzzy sets theory for uncertainties in cost.”Construction Management and Economics,26,679-691.

[0189] Gould,F.E.(2005).Managing the Construction Process:Estimating,Scheduling and Project Control.Pearson Education,Inc,.Upper Saddle River,NJ,USA.

[0190] Hariga,M.and El-Sayegh,S.(2011)."Cost optimization model for the multiresource leveling problem with allowed activity splitting."Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,137(1),56–64.

[0191] Harris,R.B.(1990).‘‘Packing method for resource leveling(pack).’’Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,116(2),331–350.[0192] Hegazy,T.(2006)"Simplified Project Management for Construction Practitioners,”Cost Engineering Journal,AACE International,vol.48,No.11,pp.20-28.

[0193] Hegazy,T.(2002).Computer-Based  Construction  Project Management.Prentice Hall,Upper Saddle River,NJ,USA.

[0194] Hegazy,T.(1999).“Optimization of resource allocation and leveling using genetic algorithms.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,125(3),167–175.

[0195] Hiyassat,M.A.S.(2001).“Applying modified minimum moment method to multiple resource leveling.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,127(3),192–198.

[0196] Jiang,G.and Shi,J.(2005).“Exact Algorithm for Solving Project Scheduling Problems under Multiple Resource Constraints.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,131(9),986–992.

[0197] Kandil,A,and El-Rayes,K.(2005)“Parallel Computing Framework for Optimizing Construction Planning in Large Scale Projects,”Journal of Computing in Civil Engineering,ASCE,19(3),304-312.

[0198] Kastor,A.,and Sirakoulis,K.(2009).“The effectiveness of resource levelling tools for resource constraint project scheduling problem.”International journal of project management,27(5),493–500.

[0199] Leu,S.and Yang,C.(1999)“GA-based multicriteria optimal model for construction scheduling,”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,125(6),420-427.

[0200] Lu,M.,and Li,H.(2003)."Resource-activity critical-path method for construction planning."Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,,129(4),412-420.

[0201] Lucko,G.(2011).“Integrating Efficient Resource Optimization and Linear Schedule Analysis with Singularity Functions.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,137(1),45–55.

[0202] Rogalska,M., W.,and Hejducki,Z.(2008)."Time/cost optimization using hybrid evolutionary algorithm in construction project scheduling."Automation in Construction,18(1),24–31.

[0203] Senouci,A.and Eldin,N.(2004)“Use of genetic algorithms in resource scheduling of construction projects,”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,130(6),869-877.

[0204] Son,J.,and Mattila,K.(2004).“Binary resource leveling model:Activity splitting allowed.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,130(6),887–894.

[0205] Son,J.,and Skibniewski,M.(1999)“. Multiheuristic approach for resource leveling problem in construction engineering:Hybrid approach.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,125(1),23–31.

[0206] Vanhoucke,M.,Debels,D.,(2007).“The discrete time/cost trade-off problem:extensions and heuristic procedures.”Journal of Scheduling,10,311-326[0207] Wuliang,P.and Chengen,W.(2009).“A multi-mode resource-constrained discrete time–cost tradeoff problem and its genetic algorithm based solution.”International Journal of Project Management,27,600–609

[0208] Zahraie,B.and Tavakolan,M.(2009).“Stochastic time-cost-resource utilization optimization using nondominated sorting genetic algorithm and discrete fuzzy sets.”Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,135(11),1162–1171.

[0209] ---------

[0210] Allmon,E.,Haas,C.T.,Borcherding,J.D.,and Goodrum,P.M.,“U.S.construction labor productivity trends,”1970–1998,Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,2000;126(2):pp97–104.[0211] Davidson I.N.and Skibniewski M.J.“Simulation of automated data collection in buildings,”Journal of Computing in Civil Engineering,1995;9(1):
pp9-20.

[0212] De la Garza,J.M.and Howitt,I.,“Wireless communication and computing at the construction jobsite,”Journal of Automation in Construction,1998;7(4):pp327-347.

[0213] Gajamani,G.K.,Varghese,K.,“Automated project schedule and inventory monitoring using RFID,”24th International Symposium on Automation in Robotics in Construction(ISARC),2007.

[0214] Ghanem,A.“,Real-time construction project progress tracking:a hybrid model for wireless technologies selection,assessment,and implementation,”PhD.Thesis,University Of British Columbia,Canada,2007.

[0215] Hwang,S.,Trupp,T.and Liu,L.,“Needs and  trends of IT-based construction field data collection,Proceedings Towards a Vision for Information Technology in Civil Engineering,”4th Joint International Symposium on Information Technology in Civil Engineering,pp1-9,Nashville,2003.

[0216] Korde,T“. Visualization of construction data,”MSc Thesis,University Of British Columbia,Canada,2005.

[0217] McCullouch,B.“Automating field data collection in construction organizations,”4th ASCE Construction Congress,ASCE,Minneapolis,Minnesota,1997.

[0218] Moura,H.and Texeira,J.C“. Why can’t main project management functions be achieved in most construction projects?,”1st ICEC and IPMA Global Congress Incorporating the5th ICEC World Cost Engineering,Project Management,Cost Management and Quantity Surveying Congress,pp23-26,Ljubljana,Eslovénia,2006.[0219] Navon R.and Sacks R“. Assessing research issues in automated project performance control(APPC),”Journal of Automation in Construction,2007;(16):pp474–484.

[0220] Navon,R.“Automated project performance control of construction projects,”Journal of Automation in Construction,2005;(14):pp467–476.[0221] Reinhardt,J.,Akinci,B.,and Garrett,J.H.“Navigational models for computer supported project management tasks on construction sites,”Journal of Computing in Civil Engineering,2004;18(4):pp281–290.

[0222] Russell,A.D.,Chiu,C-Y,and Korde,T.“Visual representation of construction management data,”Journal of Automation in Construction,2009;(18):pp.1045–1062.

[0223] Scott,S.and  Assadi,S.“A survey of  the site  records kept  by construction supervisors,”Journal of Construction Management and Economics,1999;17(3):pp375-382

[0224] Trupp,T.,Soibelman,L.,Hashash,T.M.A.,and Liu,L.Y.“Novel technologies for construction field data collection,”International Conference on Computing in Civil and Building Engineering,ICCCBE,10,Weimar,Germany,2004.

[0225] Wang,L.-C.,Lin,Y.-C.,Lin,P.H.“Dynamic mobile RFID-based supply chain control and management system in construction,”Advanced Engineering Informatics,2007;(21):pp377-390.

[0226] ---------

[0227] [1]L-C Wang,Y-C.Lin,and P.H.Lin,Dynamic mobile RFID-based supply chain control and management system in construction,Advanced Engineering Informatics21(2007)377-390.

[0228] [2]L.Y.Liu,Hand-held Multimedia Documentation for Tunnel Inspection,Proceedings of the Eighth Congress on Computing in Civil Engineering,ASCE,2000.

[0229] [3]T.Korde,2005.Visualization of construction data,MSc Thesis,University Of British Columbia,Canada.

[0230] [4]I.N.Davidson and M.J.Skibniewski,Simulation of automated data collection in buildings,Journal of Computing in Civil Engineering,ASCE9(1)(1995)9–20.

[0231] [5]R.Navon,Research in automated measurement of project performance indicators,Journal of Automation in Construction16(2)(2007)176–188.[0232] [6]T.Trupp,L.Soibelman,T.M.A.Hashash,and L.Y.Liu,Novel technologies for construction field data collection,International Conference on Computing in Civil and Building Engineering,ICCCBE10(2004),Weimar,Germany.

[0233] [7]B.McCullouch,Automating field data collection in construction organizations,4th ASCE Construction Congress,ASCE,Minneapolis,Minnesota,1997.[0234] [8]R.Navon and R.Sacks,Assessing research issues in automated project performance control(APPC),Journal of Automation in Construction16(2007)474–484.

[0235] [9]S.Chin,S-W.Yoon,Y-S.Kim,Y-S.Jung,S-C Park,and M.Chung,A project progress measurement and management system,Proceedings of21st International Symposium on Automation and Robotics in Construction,Jeju,S.Korea,2004.[0236] [10]R.Navon,and I.Haskaya,Is detailed progress monitoring possible without designated manual data collection?,Construction Management and Economics24(12)(2006)1225-1229

[0237] [11]O.Y.Abudayyeh,A multimedia construction delay management system,Journal of Microcomputers in Civil Engineering12(1997)183–192.

[0238] [12]J.Sunkpho,and J.H.Garrett,Opportunities to use speech recognition for bridge inspection,Proceedings of Construction Congress VI,Orlando,Florida,2000.

[0239] [13]M-K Tsai,J-B Yang,and C-Y Lin,Integrating wireless and speech technologies for synchronous on-site data collection,Journal of Automation in Construction16(2007)378-391.

[0240] [14]M-K Tsai,Improving communication barriers for on-site information flow:An exploratory study,Journal of Advanced Engineering Informatics23(2009)323–331.

[0241] [15]C.Liao and P.Tseng,Influential factors of Voip adoption of top500export-import enterprises in Taiwan,Journal of Contemporary Management Research6(1)(2010)11-28.

[0242] [16]T.Hegazy,M.Attalla,L.Hayter,and S.Penny,Ultra mobile computer system for accurate and speedy  inspection of  buildings,CSCE Annual Conference,Québec,Canada,2008.

[0243] [17]H.P.Tserng,and R-JDzeng,Mobile construction supply chain management using PDA and bar codes,Journal of Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering20(4)(2005)242-264

[0244] [18]S.O.Cheung,H.C.H.Suen,and K.K.W.Cheung,PPMS:a Web-based construction Project Performance Monitoring System13(3)(2004)361-376.[0245] [19]A.P.Chassiakos and S.P.Sakellaropoulos,A web-based system for managing construction information.Journal of Advances in Engineering Software39(2008)865–876.

[0246] [20]S.Ahsan,A.El-Hamalawi,D.Bouchlaghem,and S.Ahmad,Applications of converged networks in construction,International Journal of Product Development,7(3/4)(2009)281-300.

[0247] [21]G.K.Gajamani and K.Varghese,Automated project schedule and inventory monitoring using RFID,Proc.24th International Symposium on Automation and Robotics in Construction(ISARC)Construction Automation Group,I.I.T.Madras,(2007)47-53.

[0248] [22]T.Shehab,O.Moselhi,and E.Nasr,Barcode-assisted system for document management of construction projects,International Journal of Construction Education and Research5(1)(2009)45-60

[0249] [23]O.Moselhi and S.El-Omari,Integrating automated data acquisition technologies for  progress reporting of construction  projects,26th International Symposium on Automation and Robotics in Construction,2009.[0250] [24]J.Song,C.Haas,C.Caldas,E.Ergen,and B.Akinci,Automating the task of tracking the delivery and receipt of fabricated pipe spools in industrial project.Journal of Automation in Construction15(2006)166-177.

[0251] [25]F.Bosche,C.T.Haas,and P.Murray,Performance of automated project progress tracking with3d data fusion,CSCE Annual Conference,2008,Québec,Canada.

[0252] [26]F.Kern,Precise determination of volume with terrestical3D laser scanner,Proceeding2nd symposium on geodesy for geotechnical and structural engineering II(2002)531–534,Berlin,Germany.

[0253] [27]S.El-Omari and O.Moselhi,Hybrid methodology for automated collection of data from construction sites,International Symposium on Automation&Robotics in Construction ISARC,Kochi,Kerala,India,2007.

[0254] [28]T.Hegazy,and W.Menesi,Delay analysis under multiple baseline updates.Journal of Construction Engineering and Management,ASCE134(8)(2008)575-582.

[0255] [29]S.A.Assaf and S.Al-Hejji,Causes of delay in large construction projects.International Journal of Project Management24(2006)349–357.[0256] [30]S.Ahmad,S.Azher,M.Castillo,P.Kappagantula,Construction delays in Florida:An empirical study Florida(2002),(http://www.cm.fiu.edu/pdfs/Research_Reports/Delays_Project.pdf)

[0257] [31]R.D.Ellis and H.R.Thomas,The Root Causes of Delays in Highway Construction.82nd Annual Meeting of the Transportation Research Board,Transportation Research Board,Washington,D.C.,2003.

[0258] [32]Ministry of  Transportation and  Infrastructure,Standard Specifications for Highway Construction.Ministry of Transportation and Infrastructure,British Columbia,CA,2012.(Accessed online on November,29athttp://www.th.gov.bc.ca/publications/const_maint/contract_serv/sta ndard_specs/Volume_1_SS2012.pdf).

[0259] [33]T.Hegazy and W.Menesi,Critical Path Segments(CPS)scheduling technique."Journal of Construction Engineering and Management,ASCE,136(10),2010,1078-1085