BIM应用方案决策支持方法研究

赵彬 李若媛

摘要：针对BIM应用方案决策存在盲目性问题，引入案例推理方法支持BIM应用方案决策。首先通过文献调查、BIM标书分析，从项目和BIM应用角度选取12个特征属性表示案例;其次在采用专家排序法与熵权法相结合的方法确定属性权重后，应用局部-全局方法计算得到总体相似度;最后利益相关者通过事先制定好的阈值筛选案例得到相似案例集，再对其进行适应性修改，得到新BIM项目的应用方案。以重庆某高校综合实验楼BIM项目应用方案制定为例，运用案例推理对其进行实证分析。结果表明，案例推理可以从过去相似案例中得到有价值的经验，指导决策者对新BIM项目应用方案作出决策。

关键词：BIM;案例推理;决策支持;案例分析

中图分类号：TU17 文献标识码：A

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

BIM技术有助于实现工程项目从规划、设计、施工、运维到拆除全生命周期的信息交换与共享。BIM的全面普及和深入应用将带来更多的工程价值和社会效益。然而如今，行业人员BIM应用水平参差不齐、企业对待BIM技术不够理性等导致BIM应用价值未完全体现。在BIM市场尚未完全成熟情况下，企业需结合自身能力，考虑不同项目特征，注重制定完善有效的BIM应用方案，才能更好地发挥BIM的应用价值，推动BIM在企业中落地开花。

BIM应用方案的制定是一个复杂的过程，涉及的因素众多。已有的研究工作大致可分为两类：一类是提出BIM通用方案或特定类型项目BIM应用方案，目的是提供經验。如陈丽娟等提出了基于BIM的大型博览项目全寿命周期管理平台的理论架构以及具体实施规划;王淑嫱等探讨EPC工程总承包模式下BIM技术在装配式建筑的设计、预制构件生产和现场装配施工3个阶段的具体应用。另一类是应用数学模型支持方案决策。如内布拉斯加林肯大学Sneha开发了一种决策算法，用于评价任意应用点对成本、时间、质量、业主满意度4个目标的贡献程度，帮助企业抉择设计阶段BIM应用方案;许燕等利用熵权-模糊综合评价模型从软件功能、推广环境、项目综合管理3方面，综合评价3种BIM实施方案的适用性，确定现阶段BIM在电力工程造价行业的最优方案。但上述研究仅从大方向提出某个阶段、某类项目或行业的BIM应用方案，忽略了同类项目或者不同企业之间存在的差异，当应用环境改变时，所提出的方案缺少针对性。基于此，本文引入案例推理协助BIM应用方案决策。案例推理（CBR）是一种解决非结构化和复杂性问题的有效辅助手段，具有借鉴类似问题经验迅速生成方案的优点。根据住建部发布的数据，近年来应用BIM技术的工程项目数量逐年递增，且应用阶段和项目类型重复率较高，遇到相似项目的可能性较大，为CBR的应用奠定了基础。本文采用CBR方法提高了方案制定的针对性，为BIM应用方案决策提供了新思路。

1 决策支持方法构建

案例推理是一种解决问题的方法，符合人类思维活动。该方法的两种主要假设为：相似问题的解决方法是相同的;已发生问题有重复发生的可能性。本研究基于案例推理的5RE （Represent，Retrieve，Reuse，Revise，Retain）循环模型构建了决策支持方法框架，过程描述如图1所示。

1.1 案例表示

在本研究中，案例库中的每个案例都由<特征属性、应用方案、评价建议>三个部分组成。目标案例则仅需输入<特征属性>部分的值，经案例推理方法得到应用方案，专家对方案作出评价并根据方案运行效果给出修改性建议，最终三部分一并存入案例库，作为学习到的新知识。特征属性是案例检索的依据，包含影响BIM应用方案决策的主要因素及对应的属性值;而BIM应用方案和方案评价及建议是案例检索的最终结果。其中，特征属性是实现案例推理方法成功的重要影响因素之一。为确保所提取特征属性的合理性与全面性，将从两个方面入手：①回顾梳理发表于核心期刊集的关于BIM应用影响因素、BIM应用关键成功因素和BIM应用障碍的国内外文献，初步选取指标。②搜集与BIM应用方案决策关系最紧密的文本文件——BIM标书，确定最终指标。在考虑数据可用性下，从项目角度选取的特征属性有建设性质、建筑面积、建设地点、项目投资总额、资金来源、建设时间、项目用途、项目交付方式;从BIM应用角度提取的特征属性有BIM应用模式、BIM应用阶段、BIM经验及人员水平。

1.2案例检索

案例检索是整个案例推理方法的核心。检索的目的是匹配到最有参考意义的近似案例。常用的检索算法有神经网络法、知识引导法、归纳索引法、最近相邻法和局部-全局法。其中局部-全局法在建设领域得到了广泛的应用。局部-全局方法分为三个步骤：首先计算各个特征的局部相似性;其次确定各个特征属性权重;最后结合局部相似度和对应的权重计算两个案例之间的全局相似度。

1.2.1 局部相似性计算

对目标案例进行相似匹配时，需要根据特征属性的类型用不同方法计算相似度。上文列举的特征属性按照其特点可以分为三类：数值型、文本型和模糊型如表1所示。

（1）数值型数据

采用海明距离法计算。通过计算两个数值之间的距离衡量目标案例和源案例之间的相似性，如式（1）所示。

（1）

式（1）中：α、β分别表示该特征值的下限和上限。

（2）文本型数据

文本是由企业人员在确定好的文本结构基础上，填入相应词汇后构成。文本相似度计算一般有余弦相似度和SimHash两种算法。经相关文献研究表明，SimHash适合长文本;而余弦相似度算法由于其使用简便高效，适用于短文本。余弦相似度算法分为五步，其计算公式如式（2）所示。

（2）

式（2）中：向量A、B分别表示目标案例、第i个源案例的第j个特征属性的文本词频向量;Am、Bm分别代表向量A和向量B的各分向量。

（3）模糊型数据

采用梯形隶属函数的重叠面积法来计算两个模糊数据之间的相似度如式（3）所示。其隶属函数如图2所示。

（3）

式（3）中：Si和S分别表示第i个源案例和目标案例BIM水平值所对应的隶属函数图面积。

1.2.2 特征属性权重计算

权重的确定对检索结果至关重要。为在决策过程中既能反映专家的主观性，又能体现决策的客观性，利用专家排序法与熵值法相结合来计算权重。分为以下主要步骤：

（1）基于专家排序法的指标主观赋权

通过问卷调查收集专家对12个指标的重要性排序。允许存在两个及以上的指标重要性相同（即排序相同）。专家看法的一致性是确定主观权重信度的主要标准，采用肯德尔和谐系数检验如式（4）和（5）。

（4）

式（4）（5）中：mi表示第i个专家的排序结果中有重复排序的组数;nij表示第i个专家的排序结果中第j个重复排序的个数;S表示每个指标被评排序之和（Sj）与所有指标排序之和的平均数的离差平方和;K为专家数;N为指标数。

当w在0.7到0.8之间说明一致性相当好，而0.8以上则达到非常好。因此要求专家评价结果的信度应大于等于0.7。达到信度要求后，可根据式（6）计算主观权重。

（6）

（2）基于熵权法的指标客观赋权

假设案例库中有m个BIM项目案例。上文求得的所有局部相似度组成一个矩阵，即B= （Simj（Fj，Fij）） m×n。客观权重可由式（7）（8）（9）得到。

（7）

（8）

（9）

式（7）（8）（9）中：Pmn为第n项特征属性下，第m个案例的特征比重。若Pmn=0，则PmnInPmn=0。

（3）计算组合权重

基于最小偏差原则的组合指标赋权方法得到的组合权重为Wj=αWj?+（1-α）Wj??。合理的属性权重向量是能够使各种赋权方法得到的加权权重偏差最小的权重，为此构造如下单目标优化模型：

（10）

构造相应的拉格朗日函数，由克莱姆法则可知有唯一非零解，解为：

（11）

1.2.3 全局相似度计算

全局相似度是指两个案例之间通过整合所有属性的局部相似度而得到的总体相似度如式（12）。

1.3 案例重用及案例修正

通过案例检索得到了按相似度降序排列的候选案例集。候选案例集包含μ个案例，利益相关者根据需求设置μ值。由于案例库中不可能存在与目标案例完全匹配的源案例，检索得到的案例方案也只是建议方案。因此需要从候选案例集中选择最有参考性的BIM应用方案，再对其进行修正，使其能适应新案例。

案例修正非常依赖领域知识及各利益相关者的需求。专家需要与利益相关者进行沟通，比较目标案例与源案例，结合源案例实施后得到的方案建议进行适应性修改。

1.4 案例保存与维护

案例保存即将目标案例<特征属性、应用方案、评价建议>三部分信息录入，不断扩充案例库。随案例库中案例增多，案例的冗杂将导致案例检索效率降低。同时，BIM技术随着科技进步不断发展、完善，先前的应用方案可能早已不适用于新背景下的BIM项目，对案例库案例进行维护是非常重要的。维护过程是逐一将案例库中源案例设为目标案例并进行案例检索。设λ值为相似度，由专家设置λ值。如若存在两个案例之间的相似度超过λ值，则自动提醒专家，由专家根据当前BIM发展现状，删除方案不再适用的案例，以达到更新案例库的目的。

2 实例分析

2.1 案例表示

BIM项目数量快速递增，大量的BIM应用案例以报告或文献的形式出现。为确保收集的案例能提供本研究所需的完整信息，本次研究从相关网站中收集，并与某BIM研究中心团队（主要从事技术开发咨询服务、建设管理信息化工作）沟通后，最终选取了5个案例。其中1个刚启动的项目作为本次的目标案例，其余4个为源案例。目标案例是重庆某所高校综合实验楼建设项目。项目建设地点位于校区核心教学区内，紧邻已建图书馆，周边多为教学楼、实验楼。作为学校新建项目，该校要求BIM应用方案的制定需从总体上把握环境特点、功能要求，保障进度控制目标实现。案例特征属性信息如表2所示。

2.2 案例检索

2.2.1 局部相似性计算

根据式（1）到（3），计算目标案例与源案例之间的局部相似度，计算结果如表3所示。

2.2.2 特征属性权重计算

邀请从事BIM工作的6位专家（具有高级职称，从事BIM相关工作5年及以上）填写调查问卷，调查特征属性的重要性程度，得到的专家排序结果。由式（4）和（5）得到肯德尔和谐系数为0.81，达到信度要求。由专家排序法和熵值法计算得到权重值之后，由式（11）可计算得到系数α = 0.48。因此最终权重为Wj = 0.48 * Wj?+ 0.52 * Wj??，权重如表4所示。

2.2.3 全局相似度计算

根据式（12）得到目标案例与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

设置μ值为2，全局相似度最高的兩个案例Y4、Y2的BIM应用方案被选用为建议方案。这两个案例首先介绍给该高校BIM项目的5个利益相关者，他们都认为这两个案例与目标案例有很强的相似性，可以为该校的BIM应用方案制定提供参考。Y4案例与该校相似度最高，且两个均为学校，作为主要参考;Y2案例则作为辅助参考。该高校可从源案例中选取的BIM应用方案如表6所示。将可参考的方案整理，交由参与问卷调查的6位专家审定，均表示从这两个案例中得到的方案具有针对性，可以为决策者提供参考。

2.4 案例保存

未来，在该高校BIM项目实施完成后，将其BIM应用方案及相关专家评价建议存入案例库中，完成案例库新知识的增加。

3 结论

针对BIM应用方案制定缺少针对性的情况，本研究引入了案例推理的方法，构建了12个影响BIM应用方案决策的特征属性。根据不同数据类型选取了合适的相似度计算方法。此外，由于主观方法与客观方法所得权重往往存在差异，考虑二者的优劣性，将主客观权重进行叠加得到的组合权重在一定程度上避免了主观的武断性和客观的片面性。最后选取重庆一所新建高校综合实验室项目来演示CBR方法的应用。通过案例相似度检索，匹配到两个具有参考性的BIM项目。结合两个项目的方案及建议，制定了该实验楼项目的应用方案。所采纳的应用点均被专家认可。综上，基于案例推理的方法可以帮助从相似案例中提取有用的经验信息，使决策者做出更科学、更有针对性的决策。本研究的局限性在于：（1）选取的源案例较少，匹配效果受案例特征影响较大，未来可通过数据挖掘等计算机技术爬取更多案例;（2）探索缺少部分特征属性值案例的案例检索方法;（3）考虑引入专家系统，将CBR与专家知识的结合，提高智能化;（4）下一步的工作是将该系统实现。

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作者简介：赵彬，重庆大学管理科学与房地产学院副教授。

李若媛，重庆大学管理科学与房地产学院研究生。