摘要: 在全球应对气候变化和“双碳” 目标的紧迫背景下, 预制构件作为装配式建筑低碳转型的核心, 其生产过程中的工期、成本、质量与碳排放多目标冲突日益突出, 亟须高效优化方法, 以提升预制构件的管理水平和促进其可持续发展。鉴于此, 构建预制构件生产多目标优化模型, 以实现工期、成本、质量和碳排放的平衡。通过文献收集与实地调研明确各目标要素, 分别建立预制构件生产流程“ 工期-成本-质量-碳排放” 子模型, 运用层次分析法确定权重, 采用蚁群算法对模型求解, 并验证最优解的有效性进行, 同时开展蚁群算法与第二代遗传算法对比分析。结果显示, 对叠合底板生产这类强调快速响应、频繁重算的工程场景而言, 蚁群算法能以更低计算成本、更快得到稳定可用的优化方案, 具有更强的在线决策价值。研究旨在为预制构件生产提供兼顾低碳与效率的决策工具, 研究对推动建筑行业低碳转型具有重要的理论价值和实践指导意义。