《Mathematics》：Integrated Time–Cost–Risk Management in Industrial Construction: A Systematic Review and Unified Analytical Taxonomy
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工业建筑项目涉及不确定性、风险、进度与成本之间的复杂交互，推动了先进分析和决策支持方法的发展。本研究遵循PRISMA 2020（系统综述和荟萃分析首选报告项目）指南，对工业建筑中的风险评估与绩效管理方法进行了系统综述。通过对Scopus和Web of Scie
工业建筑项目涉及不确定性、风险、进度与成本之间的复杂交互，推动了先进分析和决策支持方法的发展。本研究遵循PRISMA 2020（系统综述和荟萃分析首选报告项目）指南，对工业建筑中的风险评估与绩效管理方法进行了系统综述。通过对Scopus和Web of Science的检索，共识别出234条记录，其中2011年至2025年间发表于Q1区期刊的56篇文章符合预先设定的纳入标准。所选研究按方法学类别、不确定性表示方式以及时间-成本-风险集成程度进行分类。研究识别出四个主要方法学类别：多准则决策（MCDM）与模糊决策、概率与仿真建模、基于优化的计划与资源配置、以及数据驱动与人工智能方法。27项研究独立于时间和成本进行风险评估，只有4项研究同时对所有三个维度进行联合建模。概率与基于优化的方法表现出最高的集成分析水平，而大多数机器学习方法仍以预测为导向，且大多数现有模型是静态而非自适应的。基于上述综合，本综述提出了一个统一的分析分类法和研究议程，以构建结合动态不确定性更新、预测分析和多目标优化的集成决策支持框架。研究结果识别了方法学空白，并为在复杂工业建筑环境中支持稳健决策的自适应模型奠定了基础。
1. 引言
工业建筑项目具有资本密集、技术复杂、不确定性高等特征，时间、成本与风险相互耦合。早期研究以定性风险分析为主，随后发展出多准则决策分析、概率仿真、优化调度和人工智能等方法。现有方法大多仅针对单一绩效维度，模型多呈静态，且较少针对工业情境定制。本文提出统一分析分类法，旨在识别方法学空白并推动集成决策支持框架的发展。
2. 方法
2.1 文献检索策略
在Scopus和Web of Science核心合集检索，限定2011—2025年英文期刊论文，初始获得234条记录。
2.2 纳入与排除标准
纳入直接研究工业建筑或方法可迁移至工业项目、且报告充分建模细节的研究；仅接收
