BIM應(yīng)用方案決策支持方法研究

趙彬 李若媛

摘要：針對(duì)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(xiàn)調(diào)查、BIM標(biāo)書分析，從項(xiàng)目和BIM應(yīng)用角度選取12個(gè)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(jì)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(duì)其進(jìn)行適應(yīng)性修改，得到新BIM項(xiàng)目的應(yīng)用方案。以重慶某高校綜合實(shí)驗(yàn)樓BIM項(xiàng)目應(yīng)用方案制定為例，運(yùn)用案例推理對(duì)其進(jìn)行實(shí)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(jià)值的經(jīng)驗(yàn)，指導(dǎo)決策者對(duì)新BIM項(xiàng)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(hào)：TU17 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

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

BIM技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)工程項(xiàng)目從規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)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(jià)值和社會(huì)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(duì)待BIM技術(shù)不夠理性等導(dǎo)致BIM應(yīng)用價(jià)值未完全體現(xiàn)。在BIM市場(chǎng)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(xiàng)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(jià)值，推動(dòng)BIM在企業(yè)中落地開花。

BIM應(yīng)用方案的制定是一個(gè)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(xiàng)目BIM應(yīng)用方案，目的是提供經(jīng)驗(yàn)。如陳麗娟等提出了基于BIM的大型博覽項(xiàng)目全壽命周期管理平臺(tái)的理論架構(gòu)以及具體實(shí)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(jì)、預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)和現(xiàn)場(chǎng)裝配施工3個(gè)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(píng)價(jià)任意應(yīng)用點(diǎn)對(duì)成本、時(shí)間、質(zhì)量、業(yè)主滿意度4個(gè)目標(biāo)的貢獻(xiàn)程度，幫助企業(yè)抉擇設(shè)計(jì)階段BIM應(yīng)用方案;許燕等利用熵權(quán)-模糊綜合評(píng)價(jià)模型從軟件功能、推廣環(huán)境、項(xiàng)目綜合管理3方面，綜合評(píng)價(jià)3種BIM實(shí)施方案的適用性，確定現(xiàn)階段BIM在電力工程造價(jià)行業(yè)的最優(yōu)方案。但上述研究?jī)H從大方向提出某個(gè)階段、某類項(xiàng)目或行業(yè)的BIM應(yīng)用方案，忽略了同類項(xiàng)目或者不同企業(yè)之間存在的差異，當(dāng)應(yīng)用環(huán)境改變時(shí)，所提出的方案缺少針對(duì)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(yàn)迅速生成方案的優(yōu)點(diǎn)。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(xiàng)目數(shù)量逐年遞增，且應(yīng)用階段和項(xiàng)目類型重復(fù)率較高，遇到相似項(xiàng)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(duì)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(dòng)。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(gè)案例都由<特征屬性、應(yīng)用方案、評(píng)價(jià)建議>三個(gè)部分組成。目標(biāo)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(duì)方案作出評(píng)價(jià)并根據(jù)方案運(yùn)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(xí)到的新知識(shí)。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(duì)應(yīng)的屬性值;而BIM應(yīng)用方案和方案評(píng)價(jià)及建議是案例檢索的最終結(jié)果。其中，特征屬性是實(shí)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(gè)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(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，初步選取指標(biāo)。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(biāo)書，確定最終指標(biāo)。在考慮數(shù)據(jù)可用性下，從項(xiàng)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(diǎn)、項(xiàng)目投資總額、資金來源、建設(shè)時(shí)間、項(xiàng)目用途、項(xiàng)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(yàn)及人員水平。

1.2案例檢索

案例檢索是整個(gè)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(shí)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(gè)步驟：首先計(jì)算各個(gè)特征的局部相似性;其次確定各個(gè)特征屬性權(quán)重;最后結(jié)合局部相似度和對(duì)應(yīng)的權(quán)重計(jì)算兩個(gè)案例之間的全局相似度。

1.2.1 局部相似性計(jì)算

對(duì)目標(biāo)案例進(jìn)行相似匹配時(shí)，需要根據(jù)特征屬性的類型用不同方法計(jì)算相似度。上文列舉的特征屬性按照其特點(diǎn)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(jì)算。通過計(jì)算兩個(gè)數(shù)值之間的距離衡量目標(biāo)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(jì)算一般有余弦相似度和SimHash兩種算法。經(jīng)相關(guān)文獻(xiàn)研究表明，SimHash適合長(zhǎng)文本;而余弦相似度算法由于其使用簡(jiǎn)便高效，適用于短文本。余弦相似度算法分為五步，其計(jì)算公式如式（2）所示。

（2）

式（2）中：向量A、B分別表示目標(biāo)案例、第i個(gè)源案例的第j個(gè)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(jì)算兩個(gè)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(gè)源案例和目標(biāo)案例BIM水平值所對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)圖面積。

1.2.2 特征屬性權(quán)重計(jì)算

權(quán)重的確定對(duì)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(jì)算權(quán)重。分為以下主要步驟：

（1）基于專家排序法的指標(biāo)主觀賦權(quán)

通過問卷調(diào)查收集專家對(duì)12個(gè)指標(biāo)的重要性排序。允許存在兩個(gè)及以上的指標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)，采用肯德爾和諧系數(shù)檢驗(yàn)如式（4）和（5）。

（4）

式（4）（5）中：mi表示第i個(gè)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(gè)專家的排序結(jié)果中第j個(gè)重復(fù)排序的個(gè)數(shù);S表示每個(gè)指標(biāo)被評(píng)排序之和（Sj）與所有指標(biāo)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(biāo)數(shù)。

當(dāng)w在0.7到0.8之間說明一致性相當(dāng)好，而0.8以上則達(dá)到非常好。因此要求專家評(píng)價(jià)結(jié)果的信度應(yīng)大于等于0.7。達(dá)到信度要求后，可根據(jù)式（6）計(jì)算主觀權(quán)重。

（6）

（2）基于熵權(quán)法的指標(biāo)客觀賦權(quán)

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

（7）

（8）

（9）

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

（3）計(jì)算組合權(quán)重

基于最小偏差原則的組合指標(biāo)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(biāo)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(jì)算

全局相似度是指兩個(gè)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(gè)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(biāo)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(duì)其進(jìn)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(shí)及各利益相關(guān)者的需求。專家需要與利益相關(guān)者進(jìn)行溝通，比較目標(biāo)案例與源案例，結(jié)合源案例實(shí)施后得到的方案建議進(jìn)行適應(yīng)性修改。

1.4 案例保存與維護(hù)

案例保存即將目標(biāo)案例<特征屬性、應(yīng)用方案、評(píng)價(jià)建議>三部分信息錄入，不斷擴(kuò)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(shí)，BIM技術(shù)隨著科技進(jìn)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(xiàng)目，對(duì)案例庫案例進(jìn)行維護(hù)是非常重要的。維護(hù)過程是逐一將案例庫中源案例設(shè)為目標(biāo)案例并進(jìn)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(gè)案例之間的相似度超過λ值，則自動(dòng)提醒專家，由專家根據(jù)當(dāng)前BIM發(fā)展現(xiàn)狀，刪除方案不再適用的案例，以達(dá)到更新案例庫的目的。

2 實(shí)例分析

2.1 案例表示

BIM項(xiàng)目數(shù)量快速遞增，大量的BIM應(yīng)用案例以報(bào)告或文獻(xiàn)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(tuán)隊(duì)（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(gè)案例。其中1個(gè)剛啟動(dòng)的項(xiàng)目作為本次的目標(biāo)案例，其余4個(gè)為源案例。目標(biāo)案例是重慶某所高校綜合實(shí)驗(yàn)樓建設(shè)項(xiàng)目。項(xiàng)目建設(shè)地點(diǎn)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(shí)驗(yàn)樓。作為學(xué)校新建項(xiàng)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(diǎn)、功能要求，保障進(jìn)度控制目標(biāo)實(shí)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(jì)算

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

2.2.2 特征屬性權(quán)重計(jì)算

邀請(qǐng)從事BIM工作的6位專家（具有高級(jí)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(dá)到信度要求。由專家排序法和熵值法計(jì)算得到權(quán)重值之后，由式（11）可計(jì)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(jì)算

根據(jù)式（12）得到目標(biāo)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(gè)案例Y4、Y2的BIM應(yīng)用方案被選用為建議方案。這兩個(gè)案例首先介紹給該高校BIM項(xiàng)目的5個(gè)利益相關(guān)者，他們都認(rèn)為這兩個(gè)案例與目標(biāo)案例有很強(qiáng)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(gè)均為學(xué)校，作為主要參考;Y2案例則作為輔助參考。該高?？蓮脑窗咐羞x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(gè)案例中得到的方案具有針對(duì)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(xiàng)目實(shí)施完成后，將其BIM應(yīng)用方案及相關(guān)專家評(píng)價(jià)建議存入案例庫中，完成案例庫新知識(shí)的增加。

3 結(jié)論

針對(duì)BIM應(yīng)用方案制定缺少針對(duì)性的情況，本研究引入了案例推理的方法，構(gòu)建了12個(gè)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(jì)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(jìn)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(shí)驗(yàn)室項(xiàng)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(gè)具有參考性的BIM項(xiàng)目。結(jié)合兩個(gè)項(xiàng)目的方案及建議，制定了該實(shí)驗(yàn)樓項(xiàng)目的應(yīng)用方案。所采納的應(yīng)用點(diǎn)均被專家認(rèn)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(yàn)信息，使決策者做出更科學(xué)、更有針對(duì)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(jì)算機(jī)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(shí)的結(jié)合，提高智能化;（4）下一步的工作是將該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

1.李恒 曹冬平 王廣斌.BIM的行業(yè)擴(kuò)散特征及企業(yè)應(yīng)用策略分析.土木建筑工程信息技術(shù).

2014.02

2.陳麗娟 駱漢賓 辛宏妍.基于BIM的大型博覽項(xiàng)目全壽命周期管理平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用.土木工程與管理學(xué)報(bào).2015.03

3.王淑嬙 周啟慧 田東方.工程總承包背景下BIM技術(shù)在裝配式建筑工程中的應(yīng)用研究.工程管理學(xué)報(bào).2017.06

4.封超 楊乃定 桂維民 鄒林豐.基于案例推理的突發(fā)事件應(yīng)急方案生成方法.控制與決策.2016.08

5.Finnie G，Sun Z.R5 model for case-based reasoning .Knowledge-Based Systems.2003.01

6.解濤瑞 佘健俊 宋家仁.基于關(guān)鍵成本影響因素分析的BIM應(yīng)用推進(jìn)對(duì)策.土木工程與管理學(xué)報(bào).2018.01

7.郄恩田 李勇 熊凱 劉元明 馬彩云.基于AHP的建筑施工企業(yè)BIM應(yīng)用影響因素分析.桂林理工大學(xué)學(xué)報(bào).2016.03

8.徐友全 孔媛媛.BIM在國(guó)內(nèi)應(yīng)用和推廣的影響因素分析.工程管理學(xué)報(bào).2016.02

9.高敏 郝生躍.我國(guó)建筑業(yè)BIM應(yīng)用影響因素研究——基于因子分析法.工程管理學(xué)報(bào).2019.04

10.徐世杰.BIM技術(shù)應(yīng)用面臨的困難障礙分析及相關(guān)建議.施工技術(shù).2017.S1

11.Ozorhon，Beliz，Karahan，et al.Critical Success Factors of Building Information Modeling Implementation.Journal of Management in Engineering.2017.03

12.劉德海 于倩 馬曉南 等.基于最小偏差組合權(quán)重的突發(fā)事件應(yīng)急能力評(píng)價(jià)模型.中國(guó)管理科學(xué).

2014.11

作者簡(jiǎn)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。