BIM應(yīng)用方案決策支持方法研究

趙彬 李若媛

摘要：針對BIM應(yīng)用方案決策存在盲目性問題，引入案例推理方法支持BIM應(yīng)用方案決策。首先通過文獻調(diào)查、BIM標書分析，從項目和BIM應(yīng)用角度選取12個特征屬性表示案例;其次在采用專家排序法與熵權(quán)法相結(jié)合的方法確定屬性權(quán)重后，應(yīng)用局部-全局方法計算得到總體相似度;最后利益相關(guān)者通過事先制定好的閾值篩選案例得到相似案例集，再對其進行適應(yīng)性修改，得到新BIM項目的應(yīng)用方案。以重慶某高校綜合實驗樓BIM項目應(yīng)用方案制定為例，運用案例推理對其進行實證分析。結(jié)果表明，案例推理可以從過去相似案例中得到有價值的經(jīng)驗，指導(dǎo)決策者對新BIM項目應(yīng)用方案作出決策。

關(guān)鍵詞：BIM;案例推理;決策支持;案例分析

中圖分類號：TU17 文獻標識碼：A

文章編號：1001-9138-（2021）01-0027-33 收稿日期：2020-12-10

BIM技術(shù)有助于實現(xiàn)工程項目從規(guī)劃、設(shè)計、施工、運維到拆除全生命周期的信息交換與共享。BIM的全面普及和深入應(yīng)用將帶來更多的工程價值和社會效益。然而如今，行業(yè)人員BIM應(yīng)用水平參差不齊、企業(yè)對待BIM技術(shù)不夠理性等導(dǎo)致BIM應(yīng)用價值未完全體現(xiàn)。在BIM市場尚未完全成熟情況下，企業(yè)需結(jié)合自身能力，考慮不同項目特征，注重制定完善有效的BIM應(yīng)用方案，才能更好地發(fā)揮BIM的應(yīng)用價值，推動BIM在企業(yè)中落地開花。

BIM應(yīng)用方案的制定是一個復(fù)雜的過程，涉及的因素眾多。已有的研究工作大致可分為兩類：一類是提出BIM通用方案或特定類型項目BIM應(yīng)用方案，目的是提供經(jīng)驗。如陳麗娟等提出了基于BIM的大型博覽項目全壽命周期管理平臺的理論架構(gòu)以及具體實施規(guī)劃;王淑嬙等探討EPC工程總承包模式下BIM技術(shù)在裝配式建筑的設(shè)計、預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)和現(xiàn)場裝配施工3個階段的具體應(yīng)用。另一類是應(yīng)用數(shù)學(xué)模型支持方案決策。如內(nèi)布拉斯加林肯大學(xué)Sneha開發(fā)了一種決策算法，用于評價任意應(yīng)用點對成本、時間、質(zhì)量、業(yè)主滿意度4個目標的貢獻程度，幫助企業(yè)抉擇設(shè)計階段BIM應(yīng)用方案;許燕等利用熵權(quán)-模糊綜合評價模型從軟件功能、推廣環(huán)境、項目綜合管理3方面，綜合評價3種BIM實施方案的適用性，確定現(xiàn)階段BIM在電力工程造價行業(yè)的最優(yōu)方案。但上述研究僅從大方向提出某個階段、某類項目或行業(yè)的BIM應(yīng)用方案，忽略了同類項目或者不同企業(yè)之間存在的差異，當應(yīng)用環(huán)境改變時，所提出的方案缺少針對性。基于此，本文引入案例推理協(xié)助BIM應(yīng)用方案決策。案例推理（CBR）是一種解決非結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜性問題的有效輔助手段，具有借鑒類似問題經(jīng)驗迅速生成方案的優(yōu)點。根據(jù)住建部發(fā)布的數(shù)據(jù)，近年來應(yīng)用BIM技術(shù)的工程項目數(shù)量逐年遞增，且應(yīng)用階段和項目類型重復(fù)率較高，遇到相似項目的可能性較大，為CBR的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。本文采用CBR方法提高了方案制定的針對性，為BIM應(yīng)用方案決策提供了新思路。

1 決策支持方法構(gòu)建

案例推理是一種解決問題的方法，符合人類思維活動。該方法的兩種主要假設(shè)為：相似問題的解決方法是相同的;已發(fā)生問題有重復(fù)發(fā)生的可能性。本研究基于案例推理的5RE （Represent，Retrieve，Reuse，Revise，Retain）循環(huán)模型構(gòu)建了決策支持方法框架，過程描述如圖1所示。

1.1 案例表示

在本研究中，案例庫中的每個案例都由<特征屬性、應(yīng)用方案、評價建議>三個部分組成。目標案例則僅需輸入<特征屬性>部分的值，經(jīng)案例推理方法得到應(yīng)用方案，專家對方案作出評價并根據(jù)方案運行效果給出修改性建議，最終三部分一并存入案例庫，作為學(xué)習到的新知識。特征屬性是案例檢索的依據(jù)，包含影響B(tài)IM應(yīng)用方案決策的主要因素及對應(yīng)的屬性值;而BIM應(yīng)用方案和方案評價及建議是案例檢索的最終結(jié)果。其中，特征屬性是實現(xiàn)案例推理方法成功的重要影響因素之一。為確保所提取特征屬性的合理性與全面性，將從兩個方面入手：①回顧梳理發(fā)表于核心期刊集的關(guān)于BIM應(yīng)用影響因素、BIM應(yīng)用關(guān)鍵成功因素和BIM應(yīng)用障礙的國內(nèi)外文獻，初步選取指標。②搜集與BIM應(yīng)用方案決策關(guān)系最緊密的文本文件——BIM標書，確定最終指標。在考慮數(shù)據(jù)可用性下，從項目角度選取的特征屬性有建設(shè)性質(zhì)、建筑面積、建設(shè)地點、項目投資總額、資金來源、建設(shè)時間、項目用途、項目交付方式;從BIM應(yīng)用角度提取的特征屬性有BIM應(yīng)用模式、BIM應(yīng)用階段、BIM經(jīng)驗及人員水平。

1.2案例檢索

案例檢索是整個案例推理方法的核心。檢索的目的是匹配到最有參考意義的近似案例。常用的檢索算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、知識引導(dǎo)法、歸納索引法、最近相鄰法和局部-全局法。其中局部-全局法在建設(shè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。局部-全局方法分為三個步驟：首先計算各個特征的局部相似性;其次確定各個特征屬性權(quán)重;最后結(jié)合局部相似度和對應(yīng)的權(quán)重計算兩個案例之間的全局相似度。

1.2.1 局部相似性計算

對目標案例進行相似匹配時，需要根據(jù)特征屬性的類型用不同方法計算相似度。上文列舉的特征屬性按照其特點可以分為三類：數(shù)值型、文本型和模糊型如表1所示。

（1）數(shù)值型數(shù)據(jù)

采用海明距離法計算。通過計算兩個數(shù)值之間的距離衡量目標案例和源案例之間的相似性，如式（1）所示。

（1）

式（1）中：α、β分別表示該特征值的下限和上限。

（2）文本型數(shù)據(jù)

文本是由企業(yè)人員在確定好的文本結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，填入相應(yīng)詞匯后構(gòu)成。文本相似度計算一般有余弦相似度和SimHash兩種算法。經(jīng)相關(guān)文獻研究表明，SimHash適合長文本;而余弦相似度算法由于其使用簡便高效，適用于短文本。余弦相似度算法分為五步，其計算公式如式（2）所示。

（2）

式（2）中：向量A、B分別表示目標案例、第i個源案例的第j個特征屬性的文本詞頻向量;Am、Bm分別代表向量A和向量B的各分向量。

（3）模糊型數(shù)據(jù)

采用梯形隸屬函數(shù)的重疊面積法來計算兩個模糊數(shù)據(jù)之間的相似度如式（3）所示。其隸屬函數(shù)如圖2所示。

（3）

式（3）中：Si和S分別表示第i個源案例和目標案例BIM水平值所對應(yīng)的隸屬函數(shù)圖面積。

1.2.2 特征屬性權(quán)重計算

權(quán)重的確定對檢索結(jié)果至關(guān)重要。為在決策過程中既能反映專家的主觀性，又能體現(xiàn)決策的客觀性，利用專家排序法與熵值法相結(jié)合來計算權(quán)重。分為以下主要步驟：

（1）基于專家排序法的指標主觀賦權(quán)

通過問卷調(diào)查收集專家對12個指標的重要性排序。允許存在兩個及以上的指標重要性相同（即排序相同）。專家看法的一致性是確定主觀權(quán)重信度的主要標準，采用肯德爾和諧系數(shù)檢驗如式（4）和（5）。

（4）

式（4）（5）中：mi表示第i個專家的排序結(jié)果中有重復(fù)排序的組數(shù);nij表示第i個專家的排序結(jié)果中第j個重復(fù)排序的個數(shù);S表示每個指標被評排序之和（Sj）與所有指標排序之和的平均數(shù)的離差平方和;K為專家數(shù);N為指標數(shù)。

當w在0.7到0.8之間說明一致性相當好，而0.8以上則達到非常好。因此要求專家評價結(jié)果的信度應(yīng)大于等于0.7。達到信度要求后，可根據(jù)式（6）計算主觀權(quán)重。

（6）

（2）基于熵權(quán)法的指標客觀賦權(quán)

假設(shè)案例庫中有m個BIM項目案例。上文求得的所有局部相似度組成一個矩陣，即B= （Simj（Fj，F(xiàn)ij）） m×n。客觀權(quán)重可由式（7）（8）（9）得到。

（7）

（8）

（9）

式（7）（8）（9）中：Pmn為第n項特征屬性下，第m個案例的特征比重。若Pmn=0，則PmnInPmn=0。

（3）計算組合權(quán)重

基于最小偏差原則的組合指標賦權(quán)方法得到的組合權(quán)重為Wj=αWj?+（1-α）Wj??。合理的屬性權(quán)重向量是能夠使各種賦權(quán)方法得到的加權(quán)權(quán)重偏差最小的權(quán)重，為此構(gòu)造如下單目標優(yōu)化模型：

（10）

構(gòu)造相應(yīng)的拉格朗日函數(shù)，由克萊姆法則可知有唯一非零解，解為：

（11）

1.2.3 全局相似度計算

全局相似度是指兩個案例之間通過整合所有屬性的局部相似度而得到的總體相似度如式（12）。

1.3 案例重用及案例修正

通過案例檢索得到了按相似度降序排列的候選案例集。候選案例集包含μ個案例，利益相關(guān)者根據(jù)需求設(shè)置μ值。由于案例庫中不可能存在與目標案例完全匹配的源案例，檢索得到的案例方案也只是建議方案。因此需要從候選案例集中選擇最有參考性的BIM應(yīng)用方案，再對其進行修正，使其能適應(yīng)新案例。

案例修正非常依賴領(lǐng)域知識及各利益相關(guān)者的需求。專家需要與利益相關(guān)者進行溝通，比較目標案例與源案例，結(jié)合源案例實施后得到的方案建議進行適應(yīng)性修改。

1.4 案例保存與維護

案例保存即將目標案例<特征屬性、應(yīng)用方案、評價建議>三部分信息錄入，不斷擴充案例庫。隨案例庫中案例增多，案例的冗雜將導(dǎo)致案例檢索效率降低。同時，BIM技術(shù)隨著科技進步不斷發(fā)展、完善，先前的應(yīng)用方案可能早已不適用于新背景下的BIM項目，對案例庫案例進行維護是非常重要的。維護過程是逐一將案例庫中源案例設(shè)為目標案例并進行案例檢索。設(shè)λ值為相似度，由專家設(shè)置λ值。如若存在兩個案例之間的相似度超過λ值，則自動提醒專家，由專家根據(jù)當前BIM發(fā)展現(xiàn)狀，刪除方案不再適用的案例，以達到更新案例庫的目的。

2 實例分析

2.1 案例表示

BIM項目數(shù)量快速遞增，大量的BIM應(yīng)用案例以報告或文獻的形式出現(xiàn)。為確保收集的案例能提供本研究所需的完整信息，本次研究從相關(guān)網(wǎng)站中收集，并與某BIM研究中心團隊（主要從事技術(shù)開發(fā)咨詢服務(wù)、建設(shè)管理信息化工作）溝通后，最終選取了5個案例。其中1個剛啟動的項目作為本次的目標案例，其余4個為源案例。目標案例是重慶某所高校綜合實驗樓建設(shè)項目。項目建設(shè)地點位于校區(qū)核心教學(xué)區(qū)內(nèi)，緊鄰已建圖書館，周邊多為教學(xué)樓、實驗樓。作為學(xué)校新建項目，該校要求BIM應(yīng)用方案的制定需從總體上把握環(huán)境特點、功能要求，保障進度控制目標實現(xiàn)。案例特征屬性信息如表2所示。

2.2 案例檢索

2.2.1 局部相似性計算

根據(jù)式（1）到（3），計算目標案例與源案例之間的局部相似度，計算結(jié)果如表3所示。

2.2.2 特征屬性權(quán)重計算

邀請從事BIM工作的6位專家（具有高級職稱，從事BIM相關(guān)工作5年及以上）填寫調(diào)查問卷，調(diào)查特征屬性的重要性程度，得到的專家排序結(jié)果。由式（4）和（5）得到肯德爾和諧系數(shù)為0.81，達到信度要求。由專家排序法和熵值法計算得到權(quán)重值之后，由式（11）可計算得到系數(shù)α = 0.48。因此最終權(quán)重為Wj = 0.48 * Wj?+ 0.52 * Wj??，權(quán)重如表4所示。

2.2.3 全局相似度計算

根據(jù)式（12）得到目標案例與源案例的全局相似度如表5所示。

2.3 案例重用及案例修正

設(shè)置μ值為2，全局相似度最高的兩個案例Y4、Y2的BIM應(yīng)用方案被選用為建議方案。這兩個案例首先介紹給該高校BIM項目的5個利益相關(guān)者，他們都認為這兩個案例與目標案例有很強的相似性，可以為該校的BIM應(yīng)用方案制定提供參考。Y4案例與該校相似度最高，且兩個均為學(xué)校，作為主要參考;Y2案例則作為輔助參考。該高校可從源案例中選取的BIM應(yīng)用方案如表6所示。將可參考的方案整理，交由參與問卷調(diào)查的6位專家審定，均表示從這兩個案例中得到的方案具有針對性，可以為決策者提供參考。

2.4 案例保存

未來，在該高校BIM項目實施完成后，將其BIM應(yīng)用方案及相關(guān)專家評價建議存入案例庫中，完成案例庫新知識的增加。

3 結(jié)論

針對BIM應(yīng)用方案制定缺少針對性的情況，本研究引入了案例推理的方法，構(gòu)建了12個影響B(tài)IM應(yīng)用方案決策的特征屬性。根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型選取了合適的相似度計算方法。此外，由于主觀方法與客觀方法所得權(quán)重往往存在差異，考慮二者的優(yōu)劣性，將主客觀權(quán)重進行疊加得到的組合權(quán)重在一定程度上避免了主觀的武斷性和客觀的片面性。最后選取重慶一所新建高校綜合實驗室項目來演示CBR方法的應(yīng)用。通過案例相似度檢索，匹配到兩個具有參考性的BIM項目。結(jié)合兩個項目的方案及建議，制定了該實驗樓項目的應(yīng)用方案。所采納的應(yīng)用點均被專家認可。綜上，基于案例推理的方法可以幫助從相似案例中提取有用的經(jīng)驗信息，使決策者做出更科學(xué)、更有針對性的決策。本研究的局限性在于：（1）選取的源案例較少，匹配效果受案例特征影響較大，未來可通過數(shù)據(jù)挖掘等計算機技術(shù)爬取更多案例;（2）探索缺少部分特征屬性值案例的案例檢索方法;（3）考慮引入專家系統(tǒng)，將CBR與專家知識的結(jié)合，提高智能化;（4）下一步的工作是將該系統(tǒng)實現(xiàn)。

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作者簡介：趙彬，重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院副教授。

李若媛，重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院研究生。