进度计划是影响项目实施的一个重要因素，合理的进度安排为项目进度控制提供依据，并且有利于项目成本控制和质量控制。 进度安排需要考虑大量的约束条件，如工作面、机械设备、劳动力、工作方法、工作效率、成本等，在大量的工程进度安排实例中最常用的是经验和直觉。 如果进度安排不合理，则对工程的指导作用降低，导致拖期、资源安排不合理和成本增加。 如果要编制比较合理的进度计划，则必须考虑不同约束条件，进行大量的工程量计算、持续时间计算、资源需求量计算，导致进度计划编制周期增加。 
　　近年来，随着人工智能(Artificial Intelligent，AI)技术的迅速发展，为施工进度计划的自动安排创造了条件。施工进度自动安排是建筑、工程和施工(Architecture，Engineering，and Construction，AEC)并行工程技术中非常重要的一个环节，进度安排所需的数据可与CAD（computer aided design）接口。 施工进度自动安排一直是研究的热点，例如，Morad 和Beliveau 提出KNOW－PLAN专家系统，利用三维计算机模型产生所需的输入数据，进行进度安排[1] 。Zozaya2Gorosti2 za 等开发CONSTRUCION PLANEX专家系统，计算项目的成本和进度安排[2] 。Thabet和Beliveau开发SCaRC专家系统，对空间约束和资源约束条件下的项目进度进行自动安排[3] 。利用计算机辅助施工(computer integrated construction) 可以加快工程施工进度，降低工程施工成本。笔者基于知识系统( knowledge2based system，KBS)，提出适合于施工进度自动安排的新方法。 
　　1.系统模型 
　　基于知识的专家系统( knowledge－based expert system，KBES) 作为人工智能技术的一个分支，广泛应用于各个专业领域[4]。使用KBES 技术可以实现进度安排自动化，使计划员从繁杂的工程活动分类及其工程量和持续时间计算、工程进度计划安排和调整等工作中解脱，可以自动生成高质量的进度计划[5] 。 
　　本文模型的核心是基于知识的系统和进度生成系统，此外还包括输入输出系统。系统模型原理图见图1。　

　　本文模型的知识系统由项目分解、活动分类、工期定额库和工程经验等组成。项目分解是将项目自上而下逐层分解，例如一个建设项目一般可以分解为单项工程、单位工程、分部工程、分项工程和工序活动等几个层次。项目分解的层次与进度计划类型和项目复杂程度有关[6] 。对于复杂网络和进度安排采用子网络和子工程进度就可以使总进度计划简洁、易于理解。 
　　活动分类就是以不同的类表示工作活动，类的层级与项目分解的层级相一致。 同一类和不同类的工作活动之间的逻辑关系由类与类之间的关系推导而来。 
　　工期定额库体现了社会平均生成水平。劳动生成效率主要与生产方式(手工或机械) 相关，建筑行业仍然是劳动密集型行业，手工生产占有较大比重，因此，在计算工作的持续时间时以手工生产为主。工作的持续时间与工程量、劳动生产效率和劳动力数量等有关: 
　　Di = Qi/ SRi （1） 
　　式中:Di 为工作活动i 的持续时间；Qi为工作活动i的工程量；S为每一工作日(或台班)的产量；Ri 为工作活动i 所需要的劳动力数量(或机械台班数) 。工作持续时间计算的前提条件是工程活动的分解和整合，在同一工程项目中建立统一的工程分解原则。因为综合性强的工作可以分解为许多子工作，而子工作也可以使用上式计算其持续时间。工程经验是大量工程实践的总结。工程经验对确定工作活动分类、工作活动的先后逻辑关系、劳动力数量和工作的持续时间等均具有重要意义，考虑工程经验可以减轻进度生成系统对项目详细数据的过度依赖，可以合理估计相关数据，并且可以编制出更加合理的工程进度计划。进度生成系统由进度计划安排、资源计划和人工调整等组成。由知识系统生成的工作活动之间的逻辑关系和活动的持续时间可以自动安排进度计划，以及相应的资源需求量计划，根据工程实际，用户可对进度计划和资源安排进行调整。施工进度自动安排系统所涉及的大量数据以数据库形式存储和读取。
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