Tổng quan nghiên cứu

Ngành công nghiệp xây dựng đóng vai trò nòng cốt trong tăng trưởng kinh tế toàn cầu nhưng cũng tạo ra khoảng 39% tổng lượng phát thải khí nhà kính và tiêu thụ hơn 30% tài nguyên thiên nhiên. Tại nhiều dự án xây dựng, tình trạng vượt chi phí và chậm tiến độ diễn ra phổ biến ở hơn 50% các gói thầu, gây áp lực tài chính nghiêm trọng cho các bên liên quan. Bài toán cân bằng Thời gian - Chi phí (TCT) truyền thống thường chỉ tập trung vào khía cạnh kinh tế mà bỏ qua các tác động môi trường tiêu cực, đặc biệt là lượng phát thải carbon dioxide (CO2).

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm là giải quyết sự đánh đổi phức tạp giữa ba yếu tố then chốt: tiến độ thi công, tổng chi phí dự án và lượng phát thải khí nhà kính (bài toán TCTC). Trong thực tế, các phương pháp quy hoạch toán học cổ điển không thể xử lý hiệu quả không gian tìm kiếm khổng lồ, dao động từ 1,63 x 10^10 phương án khả thi ở các mô hình cơ bản cho đến 2,07 x 10^26 phương án ở các công trình thực tế.

Mục tiêu cụ thể của đề tài là xây dựng mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu dựa trên trí tuệ nhân tạo, phát triển thuật toán cải tiến eGOA (Enhanced Grasshopper Optimization Algorithm) nhằm tìm ra tập nghiệm tối ưu Pareto cân bằng giữa thời gian, chi phí và mức độ phát thải CO2. Nghiên cứu được thực hiện trên cơ sở dữ liệu các dự án xây dựng tại Việt Nam, hoàn thành và bảo vệ vào tháng 01 năm 2024 tại Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa to lớn trong việc hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định thông minh, giúp giảm từ 8% đến 14,5% lượng khí thải CO2 và tiết kiệm 5% đến 10% chi phí dự án thông qua quy trình tự động hóa chính xác.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng của lý thuyết tối ưu hóa đa mục tiêu (Multi-Objective Optimization - MOO) và lý thuyết đánh giá vòng đời công trình (Life Cycle Assessment - LCA). Mô hình tích hợp ba khái niệm cốt lõi:

  1. Rút ngắn thời gian dự án (Project Duration - PD) thông qua việc phân tích đường găng và lịch trình thực hiện song song.
  2. Tổng chi phí dự án (Project Cost - PC), cấu thành từ tổng chi phí trực tiếp của từng công tác và chi phí gián tiếp phát sinh theo thời gian thi công hàng ngày.
  3. Tổng lượng phát thải khí nhà kính, bao gồm phát thải trực tiếp từ máy móc thiết bị thi công tại hiện trường và phát thải gián tiếp từ quá trình sản xuất, vận chuyển vật liệu xây dựng (dựa trên hệ số phát thải carbon POST 2006).

Thuật toán tối ưu hóa bầy châu chấu (Grasshopper Optimization Algorithm - GOA) được lựa chọn làm nền tảng mô phỏng hành vi di chuyển và tương tác xã hội của đàn châu chấu. Để khắc phục nhược điểm hội tụ sớm và rơi vào cực tiểu cục bộ, tác giả tích hợp hai kỹ thuật tiên tiến: Phương pháp học dựa trên sự đối diện (Opposition-Based Learning - OBL) giúp mở rộng không gian tìm kiếm ban đầu, và Cơ chế lựa chọn giải đấu (Tournament Selection - TS) nhằm gia tăng áp lực chọn lọc các cá thể ưu tú qua từng thế hệ.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm bộ dữ liệu chuẩn quốc tế (Case study 1 với không gian giải pháp 1,63 x 10^10 phương án) và hồ sơ thiết kế kỹ thuật, dự toán thi công của một dự án công trình xây dựng thực tế tại Việt Nam (Case study 2 với 2,07 x 10^26 phương án kết hợp).

Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích (purposive sampling) đối với các gói thầu xây dựng có mức độ phức tạp cao, nhiều hoạt động phụ thuộc và đa dạng về phương án thi công (vật liệu, thiết bị, nhân lực). Quy trình phân tích được thực hiện thông qua mô phỏng thuật toán trên môi trường máy tính với cỡ mẫu thử nghiệm gồm 30 lần chạy độc lập cho mỗi thuật toán nhằm đảm bảo độ tin cậy và tính ổn định thống kê. Phương pháp phân tích metaheuristic cải tiến eGOA được lựa chọn vì khả năng giải quyết các bài toán tối ưu hóa tổ hợp phi tuyến tính quy mô lớn trong thời gian thực, điều mà các phương pháp quy hoạch nguyên hay quy hoạch tuyến tính truyền thống hoàn toàn bất khả thi. Toàn bộ quá trình nghiên cứu, mô hình hóa và kiểm nghiệm thực nghiệm diễn ra liên tục trong 4 tháng, từ tháng 09/2023 đến tháng 12/2023.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã mang lại các kết quả thực nghiệm nổi bật khi so sánh thuật toán eGOA với thuật toán GOA nguyên bản cùng bốn thuật toán tối ưu hóa bầy đàn phổ biến hiện nay (DA, ALO, SMA và PSO):

  1. Thuật toán cải tiến eGOA đạt hiệu suất vượt trội về chỉ số độ bao phủ C-metric, cao hơn từ 15% đến 28% so với thuật toán GOA gốc và các thuật toán đối sánh khác trên cả hai trường hợp nghiên cứu.
  2. Mô hình eGOA thiết lập được biên Pareto phân bố đồng đều, cung cấp các kịch bản cân bằng giúp cắt giảm từ 8,2% đến 14,5% tổng lượng phát thải CO2 mà tổng chi phí trực tiếp chỉ tăng nhẹ ở mức 2,1% đến 3,4% so với kịch bản ưu tiên tiến độ tối đa.
  3. Tốc độ hội tụ của eGOA được cải thiện rõ rệt, đạt trạng thái tối ưu ổn định chỉ sau 100 đến 120 vòng lặp, rút ngắn hơn 25% thời gian tính toán so với mô hình tối ưu hóa thông thường.
  4. Thuật toán chứng minh khả năng giải quyết bài toán quy mô siêu lớn với 2,07 x 10^26 phương án của Case study 2, đưa ra tập giải pháp thi công tối ưu chỉ trong thời gian xử lý chưa đầy 60 giây.

Thảo luận kết quả

Hiệu quả vượt trội của mô hình eGOA xuất phát từ việc kết hợp sức mạnh bổ trợ giữa OBL và TS. Kỹ thuật OBL tạo điều kiện cho các cá thể châu chấu khám phá đồng thời cả hướng giải pháp hiện tại lẫn giải pháp đối diện, loại bỏ nguy cơ bế tắc tại các điểm cực trị cục bộ. Trong khi đó, cơ chế lựa chọn giải đấu TS duy trì sự đa dạng sinh học trong quần thể, giúp các phương án thi công tiết kiệm phát thải carbon và tối ưu chi phí được duy trì qua các thế hệ tiến hóa.

Khi so sánh với các nghiên cứu trước đây như mô hình MOSGO của Huynh và cộng sự (2021) hay thuật toán PSO kết hợp LCA của Liu và cộng sự (2013), thuật toán eGOA cho thấy khả năng dàn trải giải pháp mượt mà hơn trên đường biên Pareto.

Trong thực tế phân tích dữ liệu dự án, kết quả tối ưu hóa đa mục tiêu được trực quan hóa qua biểu đồ không gian 3 chiều (3D Pareto Front) với trục hoành biểu thị Tiến độ thi công (ngày), trục tung thể hiện Tổng chi phí (triệu VNĐ) và trục cao độ là Lượng phát thải CO2 (tấn CO2 tương đương). Biểu đồ tiến độ Gantt tự động trích xuất từ nghiệm tối ưu giúp nhà quản lý nhận diện chính xác các công tác then chốt cần thay đổi công nghệ hoặc vật liệu phát thải thấp nhằm đạt hiệu quả bền vững cao nhất.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hiện thực hóa các đóng góp của nghiên cứu vào thực tiễn quản lý xây dựng tại Việt Nam, các giải pháp và khuyến nghị hành động cụ thể bao gồm:

  1. Tích hợp thuật toán eGOA vào phần mềm quản lý thông tin công trình (BIM) và hệ thống ERP doanh nghiệp. Ban giám đốc và bộ phận quản lý kỹ thuật của các nhà thầu cần triển khai áp dụng từ quý II/2024 nhằm rút ngắn 10% đến 15% thời gian lập kế hoạch đấu thầu và tiến độ thi công.
  2. Xây dựng bộ chỉ số định mức phát thải carbon chuẩn quốc gia cho hơn 100 chủng loại vật liệu và thiết bị xây dựng phổ biến. Cơ quan quản lý nhà nước như Bộ Xây dựng cùng các viện nghiên cứu chuyên ngành cần chủ trì ban hành hướng dẫn chi tiết trong năm 2024 để làm căn cứ tính toán cho các mô hình AI.
  3. Áp dụng điều khoản thưởng phạt liên quan đến định mức phát thải khí nhà kính trong hợp đồng thi công xây dựng. Chủ đầu tư và các ban quản lý dự án công cần triển khai từ quý III/2024 nhằm thúc đẩy nhà thầu giảm thiểu ít nhất 5% đến 12% lượng phát thải CO2 thực tế tại công trường.
  4. Tổ chức chương trình đào tạo chuyên sâu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi xanh trong quản lý dự án. Các hiệp hội xây dựng và trường đại học cần thiết lập các khóa bồi dưỡng định kỳ 6 tháng một lần cho đội ngũ kỹ sư trưởng và chỉ huy trưởng công trình.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn mang lại giá trị thiết thực cho bốn nhóm đối tượng chính:

  1. Chủ đầu tư và Ban quản lý dự án: Giúp lựa chọn các phương án đầu tư tối ưu, đảm bảo công trình hoàn thành đúng hạn, tiết kiệm từ 5% đến 10% ngân sách và đáp ứng tiêu chuẩn công trình xanh như LOTUS hoặc LEED.
  2. Tổng thầu và Kỹ sư quản lý tiến độ: Cung cấp công cụ lập lịch thi công khoa học, tự động hóa quá trình phân bổ nhân lực, thiết bị và vật liệu, giảm thiểu rủi ro bị phạt hợp đồng do chậm trễ tiến độ.
  3. Giảng viên và Nhà nghiên cứu khoa học: Nguồn tài liệu học thuật giá trị về thuật toán metaheuristic lai ghép eGOA, phương pháp xử lý bài toán tối ưu hóa tổ hợp đa mục tiêu và mô hình hóa phát thải carbon trong kỹ thuật xây dựng.
  4. Cơ quan quản lý nhà nước và Hoạch định chính sách: Cung cấp cơ sở thực tiễn để xây dựng khung pháp lý, quy chuẩn định mức tiêu chuẩn xanh và lộ trình giảm phát thải khí nhà kính trong ngành xây dựng hướng tới cam kết Net Zero.

Câu hỏi thường gặp

  1. Thuật toán eGOA có điểm gì cải tiến nổi bật so với thuật toán GOA truyền thống? Thuật toán eGOA tích hợp kỹ thuật học dựa trên sự đối diện (OBL) và cơ chế lựa chọn giải đấu (TS). Sự kết hợp này giúp mở rộng không gian tìm kiếm, nâng cao khả năng thoát khỏi các điểm cực trị cục bộ và tăng chỉ số bao phủ C-metric từ 15% đến 28% so với phiên bản gốc.

  2. Tại sao việc đưa yếu tố phát thải CO2 vào bài toán tối ưu chi phí và tiến độ lại cấp thiết? Ngành xây dựng phát sinh lượng khí thải rất lớn trong suốt vòng đời dự án. Việc lồng ghép phát thải CO2 trực tiếp và gián tiếp giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu về mặt kinh tế mà còn giảm thiểu tác động môi trường, đáp ứng các tiêu chuẩn xây dựng bền vững quốc tế.

  3. Giảm phát thải CO2 có làm gia tăng quá mức tổng chi phí của dự án xây dựng hay không? Không. Kết quả phân tích biên Pareto của nghiên cứu chứng minh rằng khi áp dụng eGOA, dự án có thể giảm từ 8% đến 14,5% lượng CO2 phát thải trong khi tổng chi phí trực tiếp chỉ tăng dao động ở mức từ 2,1% đến 3,4%, hoàn toàn nằm trong biên độ dự phòng cho phép.

  4. Nghiên cứu xử lý thách thức khi không gian tìm kiếm lên tới 2,07 x 10^26 phương án như thế nào? Bằng việc ứng dụng thuật toán eGOA với cơ chế tìm kiếm định hướng thông minh, mô hình loại bỏ các vùng không khả thi và hội tụ nhanh chóng sau khoảng 100 vòng lặp, xử lý bài toán quy mô lớn chỉ trong vài chục giây mà phương pháp toán học cổ điển không thể giải được.

  5. Mô hình này có thể áp dụng cho các loại hình công trình xây dựng khác nhau không? Có. Cấu trúc mô hình toán học và thuật toán eGOA hoàn toàn có thể tùy biến linh hoạt cho các dự án giao thông, hạ tầng kỹ thuật, nhà xưởng công nghiệp hay công trình cao tầng bằng cách thay đổi bảng cơ sở dữ liệu công tác, định mức chi phí và hệ số phát thải tương ứng.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học giải quyết trọn vẹn bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu Thời gian - Chi phí - Phát thải CO2 (TCTC) trong quản lý xây dựng.
  • Thuật toán cải tiến eGOA chứng minh tính ưu việt vượt trội về độ hội tụ, chất lượng tập nghiệm Pareto và chỉ số C-metric khi xử lý không gian nghiệm lên tới 2,07 x 10^26 phương án.
  • Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và định lượng giúp các nhà quản lý dự án cắt giảm 8% đến 14,5% lượng khí thải nhà kính với mức chi phí tối ưu nhất.
  • Đóng góp quan trọng của đề tài nằm ở việc kết nối chuyển đổi số trí tuệ nhân tạo với mục tiêu phát triển bền vững cho ngành xây dựng Việt Nam.
  • Kế hoạch tiếp theo trong năm 2024 tập trung vào việc số hóa mô hình thành công cụ phần mềm tiện ích và mở rộng tích hợp dữ liệu cảm biến thời gian thực tại công trường.

Các doanh nghiệp xây dựng, chủ đầu tư và nhà nghiên cứu quan tâm có thể khai thác, ứng dụng trực tiếp mô hình eGOA để nâng cao năng lực cạnh tranh và thúc đẩy các dự án công trình xanh hiệu quả.