← 論文一覧に戻る

Multi-Objective Optimization of Green Construction Using an Engineering-Oriented Genetic Algorithm: Coordinated Trade-Offs Among Duration, Cost, and Carbon Emissions

工学的遺伝的アルゴリズムを用いたグリーン建設の多目的最適化：工期・コスト・CO2排出量のトレードオフ調整 (AI 翻訳)

Bin Lv, Hongyan Gu, Kai Qiu

Buildings📚 査読済 / ジャーナル2026-04-21#炭素会計Origin: CN
DOI: 10.3390/buildings16081635
原典: https://doi.org/10.3390/buildings16081635
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、建設段階のグリーン意思決定において、工期・コスト・CO2排出量を並列目的とする多目的最適化モデルと、工学的制約を満たす遺伝的アルゴリズムを開発。実案例では従来手法より優れたPareto解集合を生成し、高負荷の型枠工事やコンクリート関連活動がコストと排出量変動の主要因であることを示した。

English

This study develops a multi-objective optimization model for construction mode configuration and an engineering-oriented genetic algorithm to balance duration, cost, and carbon emissions under feasibility constraints. Using real case data, the proposed GA framework outperforms conventional algorithms in hypervolume and convergence. Key drivers of cost and carbon are identified as high-load formwork and concrete activities.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の建設業界でもカーボンニュートラルへの圧力が高まっており、工事段階のCO2算定と最適化手法は、サプライチェーン排出量（Scope3）の削減にも寄与し得る。ただし、日本の建設慣行や気候特性に合わせた調整が必要。

In the global GX context

This research contributes to the global push for decarbonizing the construction sector by providing a verifiable carbon accounting and optimization framework at the activity level. The trade-off insights among cost, time, and emissions are valuable for green building certification and carbon footprint reduction strategies worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:遺伝的アルゴリズムの工学的制約下での改良手法として参考になる。

🏢実務担当者:建設プロジェクトのCO2排出量を考慮した工程計画立案に活用できる。

🏛政策担当者:建設分野の排出削減目標達成に向けた規制やガイドライン策定の基礎データとなり得る。

📄 抄録（日本語訳）

施工段階のグリーン意思決定における炭素統合の不足、検証可能性の弱い品質制約、および不安定なパレート集合生成に対処するため、本研究は施工モード構成のための多目的最適化モデルと、厳格な実現可能性制約下でのパレート解生成のための工学的指向の遺伝的アルゴリズム（GA）フレームワークを開発する。施工組織シナリオにおいて、工期、コスト、および炭素排出量は並列目的として定式化され、一方で品質閾値、明示的なプロセス論理、および基本的な資源・作業面の実現可能性条件が工学的実施可能性を確保するために組み込まれる。施工段階の炭素排出量は、監査可能な活動レベルの会計フレームワークの下で排出係数法を用いて定量化される。構成されたGAフレームワークは、従来のGA、非優占ソート遺伝的アルゴリズムII、および非優占ソート遺伝的アルゴリズムIIIと、反復実行統計および複数指標評価を通じて比較される。主要ケースでは、最高の平均ハイパーボリューム（0.723 ± 0.074、平均 ± 標準偏差）、最低の平均スページング（0.076 ± 0.207）、および最小の平均収束世代数（18.49 ± 2.57）を達成する。パレート結果は、工期、コスト、および炭素排出量の間の明確なトレードオフを明らかにし、高負荷の梁・スラブ型枠およびコンクリート関連活動がコストと炭素変動を支配し、一方でスケジュール上の優位性は主にクリティカルチェーン活動のより強い圧縮と階間引き渡しに依存する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

To address insufficient carbon integration, weakly verifiable quality constraints, and unstable Pareto-set generation in construction-stage green decision-making, this study develops a multi-objective optimization model for construction mode configuration and an engineering-oriented genetic algorithm (GA) framework for Pareto solution generation under hard feasibility constraints. In a construction organization scenario, duration, cost, and carbon emissions are formulated as parallel objectives, while a quality threshold, explicit process logic, and basic resource and workface-feasibility conditions are incorporated to ensure engineering implementability. Construction-stage carbon emissions are quantified using the emission factor method under an auditable activity-level accounting framework. The configured GA framework is compared with the conventional GA, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, and the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III through repeated-run statistics and multi-metric evaluation. On the main case, it achieves the highest mean hypervolume (0.723 ± 0.074, mean ± standard deviation), the lowest mean spacing (0.076 ± 0.207), and the smallest average convergence generation (18.49 ± 2.57). The Pareto results reveal a clear trade-off among duration, cost, and carbon emissions, in which high-load beam-and-slab formwork and concrete-related activities dominate cost and carbon variation, whereas schedule advantage mainly depends on stronger compression of critical-chain activities and inter-floor handover.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。