Tổng quan nghiên cứu

Trong ngành xây dựng hiện đại, khoảng 70% các dự án quy mô vừa và lớn tại Việt Nam đối mặt với tình trạng chậm tiến độ và vượt ngân sách từ 15% đến 30% do phân bổ nguồn lực kém hiệu quả. Vấn đề cốt lõi của quản lý dự án là sự xung đột trực tiếp giữa ba yếu tố: thời gian thi công, tổng chi phí và điều hòa nhân lực. Khi nhà thầu tìm cách rút ngắn thời gian hoàn thành, chi phí trực tiếp thường tăng vọt do phải huy động dồn dập máy móc và nhân công. Ngược lại, việc cắt giảm ngân sách lại kéo dài thời lượng thực hiện, làm phát sinh chi phí gián tiếp và nguy cơ phạt vi phạm hợp đồng. Hơn thế nữa, môi trường xây lắp luôn tiềm ẩn tính bất định cao về thời tiết, biến động giá cả và năng suất lao động thực tế.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là xây dựng mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu thời gian – chi phí – nhân lực (TCT-R) thông qua việc kết hợp thuật toán tối ưu hóa cá ngựa (Sea-horse Optimizer - SHO) và lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các công trình xây dựng dân dụng tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn thực hiện từ tháng 09/2023 đến tháng 01/2024.

Về mặt ý nghĩa thực tiễn, mô hình mang lại giải pháp toàn diện giúp nhà thầu tiết giảm từ 8% đến 12% tổng chi phí thi công, tối ưu hóa biểu đồ nhân lực nhằm giảm độ biến động lao động xuống dưới 15%, đồng thời bảo đảm hoàn thành công trình đúng các mốc tiến độ cam kết.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng của hai lý thuyết trụ cột: Lý thuyết tối ưu hóa đa mục tiêu (Multi-Objective Optimization - MOO) theo khái niệm biên Pareto và Lý thuyết tập mờ (Fuzzy Logic) do Lotfi Zadeh khởi xướng năm 1965.

Mô hình nghiên cứu kết hợp giải thuật metaheuristic hiện đại là thuật toán tối ưu hóa cá ngựa (SHO) với mô hình suy luận mờ Mamdani và kỹ thuật giải mờ trọng tâm (Center of Gravity). Ba hành vi tự nhiên cốt lõi của cá ngựa được toán học hóa bao gồm: chuyển động xoắn ốc kết hợp bước nhảy Levy để khai thác không gian cục bộ, chuyển động Brown ngẫu nhiên phục vụ tìm kiếm toàn cục, tập tính săn mồi với xác suất thành công trên 90%, và cơ chế mang thai đặc thù ở con đực giúp duy trì tính đa dạng di truyền của quần thể.

Nghiên cứu tích hợp 5 khái niệm chuyên ngành then chốt: Sơ đồ mạng nút (Activity-on-Node - AON), Phương pháp đường găng (Critical Path Method - CPM), Quan hệ phụ thuộc hoàn thành - bắt đầu (Finish-to-Start), Số mờ tam giác biểu diễn tính bất định của thời gian và chi phí, cùng Hệ số biến động nhân lực cực đại (Rmax).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp và thứ cấp thu thập trực tiếp từ hồ sơ thiết kế, dự toán và tiến độ thi công của một dự án công trình xây dựng thực tế tại Thành phố Hồ Chí Minh. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 18 gói công tác thi công trọng điểm tạo thành chuỗi liên kết đường găng phức tạp.

Phương pháp chọn mẫu có chủ đích (Purposive Sampling) được áp dụng nhằm chọn lọc các công tác có biến động nhân công lớn và yêu cầu kỹ thuật cao để thử nghiệm năng lực tối ưu.

Phương pháp phân tích chủ đạo là mô phỏng thuật toán tối ưu đa mục tiêu MOSHO-Fuzzy lập trình trên nền tảng phần mềm Matlab. Lý do lựa chọn phương pháp này xuất phát từ khả năng vượt trội của SHO trong việc cân bằng giữa thăm dò toàn cục và khai thác cục bộ, giúp khắc phục triệt để nhược điểm dễ bị mắc kẹt tại các điểm cực trị địa phương của các giải thuật truyền thống như GA hay PSO. Toàn bộ quy trình nghiên cứu, xây dựng mã nguồn và kiểm chứng thực nghiệm được thực hiện nghiêm ngặt trong khung thời gian từ ngày 17/09/2023 đến ngày 18/12/2023.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, mô hình MOSHO-Fuzzy đã tìm kiếm thành công tập hợp nghiệm tối ưu Pareto phân bố đồng đều trên không gian ba chiều, xác lập 5 phương án tiến độ thi công tiêu biểu có tính khả thi vượt trội. Cụ thể: Giải pháp 1 rút ngắn thời gian dự án xuống 70 ngày với tổng mức chi phí trực tiếp được kiểm soát tối ưu; Giải pháp 5 đạt mốc tiến độ 73 ngày mang lại sự cân bằng hoàn hảo giữa ngân sách và phân bổ nhân sự; Giải pháp 3 đạt thời gian hoàn thành 86 ngày với chi phí thi công thấp nhất trong toàn bộ tập nghiệm.

Thứ hai, thuật toán SHO thể hiện tốc độ hội tụ nhanh hơn khoảng 20% đến 25% so với các thuật toán tối ưu bầy đàn trước đây như PSO và ACO khi xử lý bài toán tối ưu tổ hợp phức tạp.

Thứ ba, việc áp dụng số mờ tam giác để mờ hóa các biến đầu vào đã giúp kiểm soát rủi ro phát sinh thời gian và chi phí, giảm thiểu sai số dự báo thực tế xuống dưới mức 5%.

Thứ tư, biểu đồ nhân lực sau khi tối ưu bằng SHO đã triệt tiêu hoàn toàn các đỉnh nhọn đột biến, giữ cho số lượng nhân công huy động hàng ngày luôn dao động quanh mức trung bình ổn định, giảm tỷ lệ chênh lệch nhân lực cực đại xuống dưới 12%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi giúp mô hình đạt hiệu suất cao là nhờ sự kết hợp hài hòa giữa cơ chế bước nhảy Levy và chuyển động Brown trong thuật toán SHO, cho phép các cá thể cá ngựa vượt qua các vùng hội tụ sớm để tiến đến mặt trận Pareto tối ưu toàn cục.

So với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam vốn chỉ xem xét bài toán đơn mục tiêu hoặc sử dụng phương pháp gán trọng số làm mất đi các nghiệm ở vùng Pareto không lồi, mô hình SHO-Fuzzy duy trì được sự phân bổ nghiệm rộng khắp và đồng đều.

Dữ liệu kết quả được trực quan hóa sinh động thông qua đường cong 3 chiều Thời gian – Chi phí – Nhân lực, các biểu đồ phân tán 2 chiều tương quan giữa chi phí với nhân lực, và bảng đối sánh đa tiêu chí. Các đồ thị này cung cấp cho người quản lý dự án cái nhìn trực quan, giúp lượng hóa sự đánh đổi giữa việc tăng tốc tiến độ và kinh phí phát sinh, từ đó lựa chọn phương án thi công phù hợp nhất với điều kiện thực tế của công trường.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, chuẩn hóa quy trình ước lượng thời gian và chi phí bằng công cụ mờ. Phòng kỹ thuật và ban đấu thầu của nhà thầu cần áp dụng số mờ tam giác cho 100% các công tác thuộc đường găng dự án, thiết lập khoảng giá trị lạc quan, bình thường và bi quan nhằm giảm thiểu rủi ro biến động giá nguyên vật liệu và điều kiện thời tiết thất thường.

Thứ hai, số hóa và tích hợp module tối ưu hóa SHO-Fuzzy vào hệ thống quản trị doanh nghiệp. Ban lãnh đạo công ty xây dựng cần phê duyệt kế hoạch triển khai phần mềm tối ưu tiến độ tự động trên nền tảng quản trị dự án nội bộ trong vòng 6 tháng tới, hướng đến mục tiêu cắt giảm ít nhất 15% thời gian lập và điều chỉnh tiến độ thi công.

Thứ ba, thực hiện điều hòa biểu đồ nhân lực thi công theo giải pháp tối ưu Pareto. Chỉ huy trưởng công trường cần chủ động dịch chuyển thời điểm bắt đầu của các công tác có thời gian dự trữ tự do, nhằm duy trì mức biến động thợ xây lắp giữa các tuần liên tiếp không vượt quá 10%, giúp giảm thiểu chi phí quản lý lán trại và đào tạo nhân sự mới.

Thứ tư, đào tạo nâng cao năng lực ứng dụng công nghệ mô phỏng cho kỹ sư hiện trường. Bộ phận nhân sự cần tổ chức 2 khóa đào tạo chuyên sâu trong năm 2024 cho tối thiểu 80% đội ngũ kỹ sư lập tiến độ và chỉ huy phó công trình về kỹ thuật ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) và ứng dụng phần mềm phân tích định lượng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nhà thầu xây dựng và Ban chỉ huy công trường: Nắm vững phương pháp tối ưu hóa để lập kế hoạch tiến độ thi công chi tiết, tiết kiệm từ 8% đến 12% chi phí sản xuất trực tiếp và ngăn ngừa tình trạng thiếu hụt nhân công cục bộ trong các giai đoạn cao điểm.

Chủ đầu tư và các đơn vị Tư vấn Quản lý dự án: Sử dụng bộ công cụ Pareto đa mục tiêu để thẩm tra tiến độ tổng thể, kiểm soát dòng tiền giải ngân định kỳ và đánh giá chính xác tính khả thi của hồ sơ dự thầu từ các nhà thầu thi công.

Học viên cao học, Nghiên cứu sinh chuyên ngành Quản lý xây dựng: Tiếp cận tài liệu tham khảo học thuật giá trị về việc ứng dụng các thuật toán metaheuristic phỏng sinh học thế hệ mới kết hợp lý thuyết mờ phục vụ công bố các công trình khoa học chuyên sâu.

Kỹ sư phần mềm và chuyên gia công nghệ xây dựng: Khai thác mã nguồn lập trình Matlab và khung thuật toán SHO để tích hợp vào các nền tảng công nghệ quản lý công trình hiện đại như Mô hình thông tin công trình (BIM) và hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP).

Câu hỏi thường gặp

Thuật toán cá ngựa (SHO) có ưu thế gì vượt trội so với giải thuật di truyền (GA) và bầy đàn (PSO)?

Thuật toán SHO tích hợp ba cơ chế sinh học linh hoạt gồm chuyển động xoắn ốc Levy, săn mồi xác suất và bảo tồn ưu thế giống đực. Sự kết hợp này giúp thuật toán cân bằng hoàn hảo giữa khả năng tìm kiếm toàn cục và khai thác cục bộ, giúp tăng tốc độ hội tụ nhanh hơn khoảng 20% và hạn chế rơi vào bẫy cực trị địa phương mà GA hay PSO thường gặp phải.

Tại sao cần tích hợp lý thuyết mờ (Fuzzy Logic) vào quản lý thời gian và chi phí?

Trong thực tế công trường, thời gian và chi phí thi công luôn chịu tác động bởi thời tiết xấu, năng suất lao động thay đổi và chậm trễ cung ứng vật tư. Việc sử dụng số mờ tam giác giúp mô phỏng chính xác sự bất định khách quan này, nâng cao độ tin cậy của kế hoạch tiến độ và giảm thiểu sai số dự toán xuống dưới 5%.

Mô hình MOSHO-Fuzzy có thể áp dụng cho các công trình quy mô lớn với hàng trăm công tác không?

Hoàn toàn có thể áp dụng. Mô hình được xây dựng trên cấu trúc ma trận nút mở rộng và tối ưu hóa mã nguồn trong Matlab, có khả năng xử lý nhanh chóng các mạng công việc phức tạp gồm hàng trăm nút công tác mà vẫn đảm bảo phân bổ nghiệm tối ưu Pareto đồng đều và chính xác.

Tối ưu hóa biểu đồ nhân lực mang lại giá trị kinh tế trực tiếp như thế nào cho nhà thầu?

Cân bằng biểu đồ nhân lực giúp hạn chế việc tuyển dụng ồ ạt trong thời gian ngắn rồi buộc phải cắt giảm đột ngột. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm khoảng 10% chi phí quản lý hành chính, bảo đảm năng suất lao động của công nhân luôn duy trì ở mức cao và tránh lãng phí quỹ lương gián tiếp.

Doanh nghiệp xây dựng cần chuẩn bị những điều kiện gì để ứng dụng thành công mô hình này?

Doanh nghiệp cần xây dựng cơ sở dữ liệu lịch sử về định mức lao động và đơn giá để xác định các thông số mờ chính xác. Đồng thời, công ty cần trang bị máy tính có cấu hình tiêu chuẩn, cài đặt môi trường Matlab hoặc Python và bồi dưỡng đội ngũ kỹ sư có kiến thức về phân tích sơ đồ mạng.

Kết luận

  • Luận văn đã giải quyết toàn diện bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu Thời gian – Chi phí – Nhân lực vốn là thách thức lớn nhất trong quản lý dự án xây dựng.
  • Ứng dụng thành công thuật toán tiên tiến Sea-horse Optimizer (SHO) kết hợp lý thuyết mờ Mamdani nhằm xử lý triệt để tính bất định của dữ liệu thi công.
  • Thiết lập tập nghiệm tối ưu Pareto chất lượng cao, cung cấp nhiều phương án điều hòa nhân lực giúp giảm chi phí trực tiếp và rút ngắn tiến độ hiệu quả.
  • Mô hình đã được kiểm chứng thực nghiệm trên dự án xây dựng tại Thành phố Hồ Chí Minh với độ chính xác cao và thời gian hội tụ nhanh hơn các thuật toán cũ từ 20% đến 25%.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển mở rộng để tích hợp thêm các tiêu chí quản lý chất lượng công trình, an toàn lao động và giảm thiểu phát thải môi trường.

Công trình là đóng góp học thuật và thực tiễn quan trọng, đặt nền móng cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công tác lập kế hoạch xây dựng tại Việt Nam. Các nhà quản lý và doanh nghiệp xây dựng nên bắt đầu áp dụng mô hình SHO-Fuzzy ngay trong năm 2024 để nâng cao hiệu quả quản trị dự án, tối ưu hóa lợi nhuận và gia tăng năng lực cạnh tranh trên thị trường.