Tổng quan nghiên cứu

Ngành xây dựng đóng góp khoảng 10.6% GDP Việt Nam và có tác động lan tỏa đến nhiều ngành kinh tế khác, đặc biệt tại vùng kinh tế trọng điểm phía Nam với GRDP ước đạt 512 nghìn tỷ đồng trong nửa đầu năm 2022. Quản lý dự án xây dựng hiện đối mặt với thách thức cân bằng đa mục tiêu gồm tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng và tác động môi trường. Việc tối ưu hóa các yếu tố này không chỉ giúp hoàn thành dự án đúng hạn, trong ngân sách mà còn nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng và giảm thiểu ô nhiễm môi trường.

Mục tiêu nghiên cứu là phát triển thuật toán lai Báo ghê-pa (hCO-CSBO) kết hợp hai thuật toán tối ưu hóa CO và CSBO nhằm giải quyết bài toán tối ưu đa mục tiêu trong quản lý xây dựng. Thuật toán này được áp dụng để cân bằng 4-5 yếu tố quan trọng trong dự án xây dựng, đồng thời đánh giá hiệu quả so với các thuật toán tối ưu khác qua 2 bài toán kiểm định, 3 chỉ số đánh giá và 23 hàm kiểm tra phổ biến. Nghiên cứu thực hiện trong phạm vi các dự án xây dựng tại Việt Nam, sử dụng phần mềm MATLAB và Python, hoàn thành trong năm 2024.

Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện rõ trên cả phương diện học thuật và thực tiễn. Thuật toán lai hCO-CSBO góp phần mở rộng kho tàng các phương pháp tối ưu đa mục tiêu, đồng thời cung cấp công cụ hỗ trợ nhà quản lý dự án đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác trong điều kiện số lượng công tác lớn và thời gian hạn chế. Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng trong lập kế hoạch, điều chỉnh và kiểm soát tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng và môi trường trong các dự án xây dựng hiện đại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai thuật toán tối ưu hóa meta-heuristic chính:

  • Thuật toán Báo ghê-pa (Cheetah Optimizer - CO): Lấy cảm hứng từ hành vi săn mồi của loài báo ghê-pa, CO sử dụng các chiến lược tìm kiếm, ngồi chờ và tấn công để khai thác không gian tìm kiếm hiệu quả, tránh hội tụ sớm và tối ưu cục bộ. Thuật toán đã chứng minh hiệu quả trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật với khả năng xử lý các bài toán quy mô lớn.

  • Thuật toán dựa trên hệ tuần hoàn ở người (Circulatory System Based Optimization - CSBO): Mô phỏng quá trình tuần hoàn máu trong cơ thể người, CSBO khai thác sự di chuyển của khối máu trong các mạch máu để tìm kiếm giải pháp tối ưu. Thuật toán này có khả năng khám phá đa vùng trong không gian tìm kiếm, hội tụ ổn định và hiệu quả hơn so với một số thuật toán truyền thống.

Nghiên cứu phát triển thuật toán lai hCO-CSBO, kết hợp ưu điểm của CO và CSBO nhằm tăng cường khả năng khai thác và đa dạng hóa quần thể giải pháp. Thuật toán này được áp dụng cho bài toán tối ưu đa mục tiêu cân bằng các yếu tố: tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng và môi trường trong quản lý xây dựng.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Tập Pareto: Tập hợp các giải pháp tối ưu không bị chi phối, thể hiện sự đánh đổi giữa các mục tiêu.

  • Chỉ số đánh giá hiệu suất: C-metric (độ bao phủ), SP (độ mở rộng), HV (giá trị thể tích siêu lớn) dùng để đánh giá chất lượng tập giải pháp.

  • Mô hình toán học bài toán đa mục tiêu: Xây dựng hàm mục tiêu và ràng buộc liên quan đến tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng tiêu thụ và lượng phát thải CO2.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ các dự án xây dựng thực tế và các hàm kiểm tra chuẩn trong lĩnh vực tối ưu hóa đa mục tiêu. Nghiên cứu sử dụng phần mềm MATLAB và Python để xây dựng mô hình và thuật toán.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Xây dựng mô hình toán học: Mô hình hóa mối quan hệ giữa các công tác và nguồn lực trong dự án, tính toán các yếu tố chi phí, tiến độ, chất lượng, năng lượng và môi trường.

  • Phát triển thuật toán hCO-CSBO: Kết hợp các chiến lược của CO và CSBO, khai báo tham số, khởi tạo quần thể và cập nhật vị trí giải pháp theo cơ chế lai ghép.

  • Đánh giá hiệu quả: Thực hiện trên hai bài toán kiểm định (TCQP và TCQEP trade-off) với số lượng công tác lớn, sử dụng 3 chỉ số đánh giá C-metric, SP và HV, đồng thời so sánh với 8 thuật toán tối ưu khác như CO, CSBO, SMA, ASSMA, GAMS AUGMECON, GWO, SSA và MFO.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu bắt đầu từ tháng 01/2024, hoàn thành mô hình và thuật toán vào tháng 05/2024, tiến hành đánh giá và phân tích kết quả trong cùng thời gian.

Cỡ mẫu gồm các bài toán kiểm định với số lượng công tác lớn, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của kết quả. Phương pháp chọn mẫu dựa trên các bài toán tiêu chuẩn và dữ liệu thực tế để kiểm chứng tính ứng dụng của thuật toán.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả tối ưu đa mục tiêu: Thuật toán hCO-CSBO đạt được tập giải pháp Pareto đa dạng và chất lượng cao hơn so với các thuật toán CO và CSBO riêng lẻ. Ví dụ, trong bài toán TCQP, chỉ số C-metric của hCO-CSBO vượt trội hơn 15% so với CO và 12% so với CSBO.

  2. Khả năng hội tụ nhanh và ổn định: Qua 23 hàm kiểm tra phổ biến, hCO-CSBO thể hiện tốc độ hội tụ nhanh hơn trung bình 20% so với các thuật toán so sánh, đồng thời duy trì sự ổn định trong các lần chạy khác nhau.

  3. Cân bằng đa yếu tố trong quản lý xây dựng: Thuật toán giải quyết hiệu quả bài toán cân bằng 4-5 yếu tố (tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng, môi trường), cung cấp các giải pháp khả thi giúp nhà quản lý lựa chọn phương án tối ưu phù hợp với điều kiện thực tế.

  4. So sánh với các thuật toán khác: hCO-CSBO vượt trội hơn các thuật toán SMA, ASSMA, GAMS AUGMECON, GWO, SSA và MFO về cả chất lượng giải pháp và thời gian tính toán, với mức cải thiện từ 10-25% trên các chỉ số đánh giá.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả vượt trội đến từ việc kết hợp chiến lược tìm kiếm đa dạng của CO với khả năng khai thác không gian tìm kiếm sâu của CSBO, giúp thuật toán tránh được hội tụ cục bộ và tăng cường khả năng khám phá. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về ưu điểm của thuật toán lai trong tối ưu hóa đa mục tiêu.

Biểu đồ Pareto thể hiện rõ sự phân bố rộng và đồng đều của các giải pháp hCO-CSBO, trong khi các thuật toán đơn lẻ thường tập trung vào một vùng nhỏ của không gian giải pháp. Bảng so sánh các chỉ số C-metric, SP và HV minh họa sự vượt trội của hCO-CSBO trên các bài toán kiểm định.

Ý nghĩa của kết quả là thuật toán hCO-CSBO có thể được ứng dụng rộng rãi trong quản lý dự án xây dựng, giúp cân bằng các yếu tố quan trọng, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý, giảm chi phí và tác động môi trường, đồng thời đảm bảo tiến độ và chất lượng công trình.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thuật toán hCO-CSBO trong phần mềm quản lý dự án: Tích hợp thuật toán vào các công cụ lập kế hoạch và kiểm soát dự án nhằm tự động hóa việc tìm kiếm giải pháp tối ưu đa mục tiêu, giúp nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng; chủ thể: các công ty phần mềm quản lý xây dựng.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ quản lý dự án: Tổ chức các khóa đào tạo về ứng dụng thuật toán tối ưu đa mục tiêu và công nghệ số trong quản lý xây dựng, nhằm nâng cao nhận thức và kỹ năng sử dụng công cụ mới. Thời gian: 3-6 tháng; chủ thể: các trường đại học, viện đào tạo chuyên ngành.

  3. Mở rộng nghiên cứu ứng dụng thuật toán cho các loại dự án khác: Áp dụng và điều chỉnh thuật toán hCO-CSBO cho các lĩnh vực xây dựng hạ tầng, công nghiệp và đô thị để đánh giá tính linh hoạt và hiệu quả trong các bối cảnh khác nhau. Thời gian: 12-18 tháng; chủ thể: các viện nghiên cứu, doanh nghiệp xây dựng.

  4. Phát triển giao diện người dùng thân thiện: Thiết kế giao diện trực quan, dễ sử dụng cho thuật toán hCO-CSBO nhằm hỗ trợ người dùng không chuyên về kỹ thuật có thể vận hành và khai thác hiệu quả. Thời gian: 6 tháng; chủ thể: nhóm phát triển phần mềm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà quản lý dự án xây dựng: Nghiên cứu cung cấp công cụ và phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu giúp cân bằng tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng và môi trường, hỗ trợ ra quyết định hiệu quả trong quản lý dự án.

  2. Chuyên gia và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tối ưu hóa: Luận văn trình bày thuật toán lai hCO-CSBO mới, mở rộng kiến thức về các thuật toán meta-heuristic và ứng dụng trong bài toán đa mục tiêu phức tạp.

  3. Doanh nghiệp phát triển phần mềm quản lý xây dựng: Tham khảo để tích hợp thuật toán tối ưu vào các sản phẩm phần mềm, nâng cao tính cạnh tranh và giá trị gia tăng cho khách hàng.

  4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành quản lý xây dựng và kỹ thuật: Tài liệu tham khảo hữu ích cho việc nghiên cứu, phát triển các đề tài liên quan đến tối ưu hóa đa mục tiêu và ứng dụng công nghệ trong quản lý dự án.

Câu hỏi thường gặp

  1. Thuật toán hCO-CSBO là gì và có điểm gì nổi bật?
    Thuật toán hCO-CSBO là sự kết hợp giữa thuật toán Báo ghê-pa (CO) và thuật toán dựa trên hệ tuần hoàn ở người (CSBO), tận dụng ưu điểm của cả hai để tăng cường khả năng khai thác và đa dạng hóa giải pháp, giúp giải quyết hiệu quả các bài toán tối ưu đa mục tiêu phức tạp trong quản lý xây dựng.

  2. Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của thuật toán hCO-CSBO?
    Hiệu quả được đánh giá qua các chỉ số C-metric, SP và HV trên 2 bài toán kiểm định và 23 hàm kiểm tra phổ biến, so sánh với nhiều thuật toán tối ưu khác. Kết quả cho thấy hCO-CSBO có khả năng hội tụ nhanh, phân bố giải pháp rộng và ổn định hơn.

  3. Thuật toán này có thể áp dụng cho những loại dự án xây dựng nào?
    Thuật toán phù hợp với các dự án xây dựng có quy mô lớn, phức tạp, cần cân bằng nhiều yếu tố như tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng và môi trường. Có thể mở rộng ứng dụng cho các dự án hạ tầng, công nghiệp và đô thị.

  4. Phần mềm nào được sử dụng để phát triển và thử nghiệm thuật toán?
    Nghiên cứu sử dụng phần mềm MATLAB và ngôn ngữ lập trình Python để xây dựng mô hình, phát triển thuật toán và thực hiện các bài toán kiểm định.

  5. Làm thế nào để nhà quản lý dự án sử dụng kết quả từ thuật toán này?
    Nhà quản lý có thể sử dụng tập giải pháp Pareto do thuật toán cung cấp để lựa chọn phương án tối ưu phù hợp với ưu tiên và điều kiện thực tế của dự án, từ đó lập kế hoạch, điều chỉnh và kiểm soát dự án hiệu quả hơn.

Kết luận

  • Thuật toán lai hCO-CSBO kết hợp ưu điểm của CO và CSBO, nâng cao hiệu quả giải quyết bài toán tối ưu đa mục tiêu trong quản lý xây dựng.
  • Kết quả thực nghiệm trên 2 bài toán kiểm định và 23 hàm kiểm tra cho thấy hCO-CSBO vượt trội về chất lượng giải pháp và tốc độ hội tụ so với nhiều thuật toán hiện có.
  • Thuật toán hỗ trợ cân bằng đồng thời các yếu tố tiến độ, chi phí, chất lượng, năng lượng và môi trường, đáp ứng yêu cầu quản lý dự án hiện đại.
  • Nghiên cứu đề xuất các giải pháp ứng dụng thuật toán vào phần mềm quản lý dự án, đào tạo cán bộ và mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực xây dựng khác.
  • Các bước tiếp theo bao gồm phát triển giao diện người dùng, thử nghiệm trên các dự án thực tế quy mô lớn và tích hợp với các công cụ quản lý hiện hành để nâng cao tính ứng dụng.

Hành động ngay: Các nhà quản lý dự án và doanh nghiệp phần mềm nên xem xét áp dụng thuật toán hCO-CSBO để nâng cao hiệu quả quản lý và tối ưu hóa nguồn lực trong các dự án xây dựng.