MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION OF DYNAMIC CONSTRUCTION SITE LAYOUT USING ARTIFICIAL INTELLIGENT ALGORITHM

• Tác giả: Phạm Minh Huy
• Người hướng dẫn: PTS. Phạm Vũ Hồng Sơn
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Construction Management
• Đề tài: Tối Ưu Hóa Đa Mục Tiêu Bố Trí Mặt Bằng Xây Dựng Động Bằng Thuật Toán Trí Tuệ Nhân Tạo/ Multi-objective Optimization Of Dynamic Construction Site Layout Using Artificial Intelligence Algorithm
• Loại tài liệu: Master’s Thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Construction Site Layout Planning
• 1.2. Reason for choosing the topic - Research objectives
• PHỤ LỤC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Tối Ưu Hóa Mặt Bằng Xây Dựng Với AI 55

Tối ưu hóa mặt bằng xây dựng là một bài toán phức tạp, đòi hỏi sự xem xét đa chiều về quy hoạch và thiết kế. Các cơ sở vật chất như máy móc, khu vực làm việc đều có mục đích riêng. Thiết kế mặt bằng hiệu quả là yếu tố then chốt cho thành công của dự án [1, 2]. Một mặt bằng được quy hoạch tốt sẽ thích ứng nhanh chóng với những thay đổi, trong khi mặt bằng kém có thể dẫn đến tắc nghẽn vật liệu, quá tải thiết bị và chậm trễ [3]. Đây là lý do tại sao quy hoạch mặt bằng được coi là yếu tố quan trọng trong hiệu quả sản xuất và kinh tế dự án [4]. Các nghiên cứu chỉ ra rằng mặt bằng tối ưu có thể giảm chi phí vận hành từ 20-50%, trong khi mặt bằng kém có thể làm tăng chi phí xử lý vật liệu lên đến 36% [5, 6]. Tuy nhiên, thiết kế mặt bằng đặt ra một thách thức phức tạp. Đó là một vấn đề khoa học máy tính cổ điển, cực kỳ khó giải quyết hoàn hảo trong một khung thời gian hợp lý, đặc biệt khi đối phó với số lượng lớn các cơ sở vật chất [7, 8]. Với n cơ sở, số lượng các phương án có thể là n!. Với 10 cơ sở, con số này vượt quá 10! = 3,628,000. Các phương pháp truyền thống như bài toán gán bậc hai (QAP) coi tất cả các cơ sở là các đơn vị có thể hoán đổi cho nhau và có thể đặt ở bất kỳ đâu trên địa điểm [9]. Các kỹ thuật như nhánh và cận hoặc quy hoạch động đã được sử dụng để giải quyết vấn đề này [10-13], nhưng tính chất động của các công trường xây dựng với các hoạt động liên tục thay đổi đòi hỏi các phương pháp tiếp cận mới.

1.1. Tầm quan trọng của quy hoạch mặt bằng xây dựng CSLP

Quy hoạch mặt bằng xây dựng (CSLP) đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả và giảm chi phí cho các dự án xây dựng. Mặt bằng được thiết kế tốt giúp tối ưu hóa luồng vật liệu, giảm thiểu thời gian di chuyển của công nhân và thiết bị, đồng thời tăng cường an toàn lao động. Ngược lại, một mặt bằng kém có thể dẫn đến tắc nghẽn, lãng phí thời gian và nguồn lực, và thậm chí gây ra tai nạn lao động.

1.2. Thách thức trong quy hoạch mặt bằng xây dựng truyền thống

Quy hoạch mặt bằng xây dựng truyền thống thường dựa trên kinh nghiệm và trực giác của các nhà quản lý, dẫn đến các quyết định chủ quan và thiếu tính tối ưu. Các phương pháp này cũng gặp khó khăn trong việc xử lý sự phức tạp và tính động của các công trường xây dựng hiện đại, nơi mà các hoạt động và yêu cầu liên tục thay đổi.

II. Tại Sao Cần Ứng Dụng AI Tối Ưu Mặt Bằng Xây Dựng 57

Các dự án xây dựng hiện đại đòi hỏi sử dụng hiệu quả nguồn lực và lập kế hoạch mặt bằng tối ưu để đảm bảo thành công. Không giống như bố cục tĩnh, các công trường xây dựng liên tục phát triển với nhiều hoạt động diễn ra đồng thời, khiến các phương pháp lập kế hoạch thủ công trở nên kém hiệu quả và dễ mắc lỗi, dẫn đến tăng chi phí và chậm trễ. Đây là lúc các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) đang được chú ý. Tối ưu hóa bố cục công trường xây dựng động bằng AI là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, có tiềm năng tác động đáng kể đến thời gian và chi phí dự án. Bằng cách sử dụng hiệu quả các nguồn lực và sắp xếp các cơ sở vật chất một cách chiến lược, AI có thể cách mạng hóa quản lý dự án xây dựng. Độ phức tạp của các công trường xây dựng, với các cơ sở hiện có, khu vực lưu trữ vật liệu và thiết bị luôn di chuyển, càng làm nổi bật nhu cầu về các giải pháp tiên tiến. Cần cẩu tháp và các máy móc lớn khác có thể cản trở đáng kể các lối đi và liên tục thay đổi vị trí, cản trở năng suất. Do đó, việc triển khai các giải pháp công nghệ tiên tiến như AI để giải quyết những thách thức của việc bố trí công trường xây dựng động là rất quan trọng. Theo nghiên cứu từ Đại học Quốc gia TP.HCM, việc ứng dụng AI trong quy hoạch xây dựng có thể giảm tới 15% chi phí dự án.

2.1. Tính động của công trường xây dựng Vấn đề nan giải

Công trường xây dựng không phải là một môi trường tĩnh. Các hoạt động, vị trí vật tư, và thậm chí cả vị trí của các thiết bị nặng thường xuyên thay đổi. Điều này gây khó khăn cho việc duy trì một mặt bằng hiệu quả trong suốt quá trình xây dựng. Các phương pháp truyền thống thường không đủ linh hoạt để đối phó với những thay đổi này.

2.2. Tiềm năng của AI trong việc giải quyết bài toán động

AI với khả năng học hỏi và thích ứng từ dữ liệu, có thể giúp các nhà quản lý xây dựng đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác trong việc bố trí mặt bằng. Các thuật toán Machine Learning có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến, camera, và các nguồn khác để dự đoán các thay đổi và tối ưu hóa mặt bằng theo thời gian thực.

III. Cách Thuật Toán AI Tối Ưu Hóa Mặt Bằng Xây Dựng Động 59

Đối với các vấn đề lớn và phức tạp, việc tìm ra giải pháp tối ưu tuyệt đối có thể không thực tế. Đây là nơi các phương pháp heuristic phát huy tác dụng. Chúng giống như những lối tắt thông minh cung cấp các giải pháp gần với giải pháp tối ưu, nhưng có thể tìm thấy nhanh hơn nhiều. Trong những năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào siêu heuristic lặp đi lặp lại, là các kỹ thuật cải tiến từng bước. Chúng bao gồm các phương pháp như mô phỏng luyện kim, thuật toán di truyền và tối ưu hóa thuộc địa kiến [14-18]. Những tiến bộ mới hơn thậm chí còn liên quan đến tìm kiếm phân tán, tối ưu hóa bầy đàn và tìm kiếm tabu [19-21]. Mặc dù các kỹ thuật này đã được áp dụng cho nhiều vấn đề tối ưu hóa khác nhau, nhưng hiệu quả của chúng bị giới hạn bởi khả năng vốn có. Các kỹ thuật tiến hóa, như thuật toán di truyền, đã xuất hiện từ những năm 1980 và đã được chứng minh là thành công trong việc giải quyết các vấn đề rất phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau [22, 23]. Chúng vượt trội trong việc khám phá các không gian tìm kiếm phức tạp và tìm ra các giải pháp tốt cho các vấn đề khó khăn mà các giải pháp chính xác khó có được [23]. Ví dụ, thuật toán di truyền đã được sử dụng để tối ưu hóa bố trí cơ sở vật chất và vị trí lưu trữ [24-27]. Một phương pháp tiến hóa khác, tiến hóa vi phân (DE), đã được chứng minh là vượt trội hơn thuật toán di truyền trong các vấn đề cụ thể như hình thành tế bào sản xuất [28, 29].

3.1. Giới thiệu thuật toán Mountain Gazelle Optimizer MGO

Nghiên cứu này đề xuất một siêu heuristic lai mới, Bộ tối ưu hóa linh dương núi (MGO). MGO được phát triển gần đây, lấy cảm hứng từ tổ chức thứ bậc và cấu trúc xã hội của loài linh dương núi hoang dã. Các yếu tố cơ bản như đàn bà mẹ, đàn con trai độc thân, đàn ông có lãnh thổ, đơn độc và các phong trào kiếm ăn, được sử dụng để mô hình hóa thuật toán.

3.2. Kết hợp MGO với Evolved Opposition Based Learning EOBL

Để giải quyết những hạn chế của thuật toán MGO, nghiên cứu này đề xuất một phương pháp lai kết hợp MGO với Evolved Opposition-based learning (EOBL), được lấy cảm hứng từ Opposition-based learning (OBL), giúp tăng cường khả năng khám phá không gian giải pháp.

3.3. Các chiến lược tối ưu hóa chính của MGO

MGO sử dụng bốn chiến lược chính để thực hiện các giai đoạn thăm dò (đa dạng hóa) và khai thác (tăng cường) đồng thời. Các chiến lược này bao gồm (1) Di chuyển kiếm ăn, (2) Đàn con trai độc thân, (3) Đàn bà mẹ, và (4) Con đực có lãnh thổ.

IV. Ứng Dụng Thực Tế AI Nghiên Cứu Điển Hình Kết Quả 58

Các kỹ thuật trí tuệ bầy đàn, lấy cảm hứng từ cách các loài động vật như ong hoặc kiến điều hướng và cộng tác, là một công cụ mạnh mẽ khác. Tối ưu hóa bầy đàn (PSO) đã được sử dụng hiệu quả để thiết kế bố cục kho, thậm chí vượt qua các phương pháp truyền thống như nhánh và cận [30]. Tương tự, thuật toán thuộc địa ong (ABC) đã được chứng minh là vượt trội hơn các thuật toán di truyền cho các vấn đề có nhiều đỉnh hoặc thung lũng trong không gian tìm kiếm [31]. Các phương pháp trí tuệ bầy đàn khác như thuật toán đom đóm (FA) cũng đã cho thấy nhiều hứa hẹn, với các nghiên cứu cho thấy chúng có thể hội tụ nhanh hơn PSO đối với một số vấn đề nhất định [32, 33]. Mặc dù các siêu heuristic này mang lại những lợi thế đáng kể, nhưng điều quan trọng cần nhớ là chúng không đảm bảo giải pháp tốt nhất tuyệt đối. Chúng cung cấp các giải pháp chất lượng cao trong một khoảng thời gian hợp lý, thường là một sự đánh đổi đáng giá. Các phương pháp lai tận dụng sức mạnh giải quyết vấn đề của AI và kiến thức của con người cho các ràng buộc cụ thể có thể rất hiệu quả. Điều này đã dẫn đến sự gia tăng của siêu heuristic lai, kết hợp các khái niệm từ các thuật toán khác nhau để tạo ra các công cụ tối ưu hóa mạnh mẽ hơn nữa [34]. Tuy nhiên, việc kết hợp các thuật toán đòi hỏi sự lựa chọn và thử nghiệm cẩn thận, vì không phải tất cả các thuật toán đều hoạt động tốt với nhau. Lựa chọn phương pháp lai phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất cho các vấn đề phức tạp.

4.1. Nghiên cứu 1 Tối ưu hóa vị trí lưu trữ vật liệu tại công trình cao tầng

Nghiên cứu này tập trung vào tối ưu hóa vị trí lưu trữ vật liệu và hoạt động nâng hạ vật liệu trong một công trình cao tầng. Các kết quả cho thấy việc sử dụng thuật toán HMGO giúp giảm đáng kể chi phí vận chuyển vật liệu so với các phương pháp truyền thống.

4.2. Nghiên cứu 2 Lập kế hoạch mặt bằng dựa trên chỉ số độ gần

Nghiên cứu này áp dụng thuật toán HMGO để giải quyết bài toán lập kế hoạch mặt bằng dựa trên chỉ số độ gần giữa các cơ sở vật chất trên công trường. Kết quả cho thấy HMGO vượt trội so với các thuật toán GA, MIP và MMAS-GA trong việc tìm ra bố cục tối ưu.

4.3. Nghiên cứu 3 Áp dụng thuật toán vào dự án thực tế

Nghiên cứu này sử dụng thuật toán HMGO trong một dự án xây dựng thực tế. Các kết quả cho thấy HMGO có thể được tích hợp vào quy trình làm việc hiện tại và giúp cải thiện hiệu quả lập kế hoạch mặt bằng.

V. Ưu Điểm Của HMGO So Với Các Thuật Toán Khác 53

Một số nghiên cứu đã được thực hiện trong lĩnh vực này, làm nổi bật hiệu quả của việc tích hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo với lập kế hoạch bố trí địa điểm. Tuy nhiên, các thuật toán trước đây, chẳng hạn như GA, DE, PSO, BA và FA có một số hạn chế vẫn chưa giải quyết hoàn toàn vấn đề này. Mặc dù các thuật toán trí tuệ nhân tạo cung cấp các giải pháp đầy hứa hẹn để tối ưu hóa bố cục công trường xây dựng động, nhưng có những thách thức trong việc mô hình hóa chính xác bản chất động của các công trường xây dựng. Do đó, để cải thiện hiệu suất, nghiên cứu này đề xuất một siêu heuristic lai mới, đó là bộ tối ưu hóa linh dương núi (MGO), được phát triển gần đây. MGO lấy cảm hứng từ tổ chức thứ bậc và cấu trúc xã hội của linh dương núi hoang dã. Các nhu cầu xã hội và thứ bậc của linh dương núi đóng vai trò là nền tảng cho mô phỏng toán học của MGO. Các yếu tố cơ bản—đàn bà mẹ, đàn con trai độc thân, đàn ông có lãnh thổ, đơn độc và phong trào kiếm ăn—được sử dụng để mô hình hóa thuật toán. Bốn quy trình được sử dụng để thực hiện các giai đoạn thăm dò (đa dạng hóa) và khai thác (tăng cường) của MGO đồng thời. Mặc dù MGO hoạt động khá tốt, nhưng các mô phỏng cho thấy rằng các lần lặp lại sớm có thể bị mắc kẹt trong các miền không gian tìm kiếm không mong muốn khi làm việc với các kích thước lớn hơn. Nói một cách khác, có những vấn đề trong đó các chu kỳ xử lý ban đầu không đạt được sự đa dạng giải pháp và phần lớn các giải pháp được tạo ra vượt quá vùng tối ưu.

5.1. HMGO Giải pháp cho bài toán QAP

Nghiên cứu cho thấy HMGO hiệu quả hơn so với các thuật toán tối ưu hóa hiện có trong việc giải quyết các vấn đề bố trí cơ sở vật chất, đặc biệt là trong các bài toán gán vị trí bậc hai (QAP).

5.2. Khả năng thích ứng với môi trường xây dựng động

HMGO có khả năng thích ứng với những thay đổi liên tục trên công trường xây dựng, giúp đưa ra các quyết định tối ưu trong thời gian thực.

5.3. Nâng cao hiệu quả công việc cho nhà quản lý xây dựng

Bằng cách kết hợp kinh nghiệm và điểm mạnh của thuật toán HMGO, nghiên cứu này hỗ trợ các nhà quản lý xây dựng nâng cao hiệu quả công việc trong các tình huống thực tế.

VI. Triển Vọng Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về AI Xây Dựng 60

Để giải quyết những hạn chế của thuật toán MGO, nghiên cứu này đề xuất một phương pháp lai kết hợp MGO với Evolved Opposition-based learning (EOBL), được lấy cảm hứng từ Opposition-based learning (OBL), giúp tăng cường khả năng khám phá không gian giải pháp. Một số nghiên cứu đã được thực hiện trong lĩnh vực này, làm nổi bật hiệu quả của việc tích hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo với lập kế hoạch bố trí địa điểm. Tuy nhiên, các thuật toán trước đây, chẳng hạn như GA, DE, PSO, BA và FA có một số hạn chế vẫn chưa giải quyết hoàn toàn vấn đề này. Mặc dù các thuật toán trí tuệ nhân tạo cung cấp các giải pháp đầy hứa hẹn để tối ưu hóa bố cục công trường xây dựng động, nhưng có những thách thức trong việc mô hình hóa chính xác bản chất động của các công trường xây dựng. Do đó, để cải thiện hiệu suất, nghiên cứu này đề xuất một siêu heuristic lai mới.

6.1. Tích hợp AI và BIM Building Information Modeling

Trong tương lai, việc tích hợp AI với BIM sẽ mở ra những khả năng mới cho việc tối ưu hóa mặt bằng xây dựng. BIM cung cấp một mô hình 3D chi tiết của công trình, cho phép AI phân tích và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra.

6.2. Sử dụng dữ liệu lớn và học sâu để dự đoán rủi ro

Việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn từ các công trường xây dựng có thể giúp AI học hỏi và dự đoán các rủi ro, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời.

6.3. Phát triển các thuật toán AI mới cho bài toán xây dựng động

Các nhà nghiên cứu cần tiếp tục phát triển các thuật toán AI mới, đặc biệt là các thuật toán có khả năng xử lý tính động và sự phức tạp của các công trường xây dựng.

Tổng quan nghiên cứu

Bố trí mặt bằng xây dựng (Construction Site Layout - CSL) là một bài toán phức tạp liên quan đến việc sắp xếp các cơ sở vật chất trên công trường nhằm tối ưu hóa chi phí vận chuyển và luồng công việc. Theo báo cáo ngành, chi phí vận chuyển vật liệu có thể chiếm từ 20% đến 50% tổng chi phí vận hành, trong khi bố trí không hợp lý có thể làm tăng chi phí xử lý vật liệu lên đến 36%. Với số lượng cơ sở vật chất lớn, số phương án bố trí có thể lên đến hàng triệu, khiến việc tìm giải pháp tối ưu trở thành bài toán NP-hard. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển một thuật toán tối ưu đa mục tiêu cho bài toán bố trí mặt bằng xây dựng động, ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm giảm thiểu chi phí vận chuyển và tối ưu luồng công việc trên công trường. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các dự án xây dựng tại Việt Nam trong giai đoạn 2023-2024, với các trường hợp thực tế tại các công trình cao tầng và công trường xây dựng đa chức năng. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả quản lý xây dựng, giảm thiểu chi phí và thời gian thi công, đồng thời hỗ trợ các nhà quản lý xây dựng trong việc ra quyết định bố trí công trường một cách khoa học và linh hoạt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Bài toán gán vị trí bậc hai (Quadratic Assignment Problem - QAP): Mô hình hóa bài toán bố trí mặt bằng như một bài toán gán vị trí, trong đó mục tiêu là tối thiểu hóa tổng chi phí vận chuyển dựa trên luồng công việc và khoảng cách giữa các cơ sở vật chất.
• Thuật toán tối ưu siêu heuristics: Bao gồm các thuật toán tiến hóa như Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Differential Evolution (DE), Firefly Algorithm (FA), và đặc biệt là Mountain Gazelle Optimizer (MGO) - thuật toán mới mô phỏng hành vi xã hội của linh dương núi.
• Học đối lập phát triển (Evolved Opposition-based Learning - EOBL): Phương pháp cải tiến giúp tăng khả năng khám phá không gian tìm kiếm và tránh rơi vào cực trị cục bộ.
• Phương pháp chọn lọc giải đấu (Tournament Selection - TS): Kỹ thuật chọn lọc trong thuật toán tiến hóa nhằm cân bằng giữa khai thác và khám phá, tăng tốc độ hội tụ và độ chính xác của giải pháp.

Các khái niệm chính bao gồm: đa mục tiêu tối ưu hóa, siêu heuristics lai, mô hình hóa động công trường, và tích hợp BIM với thuật toán tối ưu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm các số liệu thực tế từ các công trình xây dựng cao tầng tại Việt Nam, dữ liệu luồng công việc, chi phí vận chuyển, và bản vẽ mặt bằng công trường. Phương pháp nghiên cứu sử dụng:

• Phân tích mô hình QAP: Mô hình hóa bài toán bố trí mặt bằng dưới dạng bài toán gán vị trí bậc hai.
• Phát triển thuật toán HMGO: Kết hợp MGO, EOBL và TS để tạo ra thuật toán lai tối ưu đa mục tiêu.
• Thực nghiệm mô phỏng: Sử dụng phần mềm MATLAB để chạy thuật toán trên các bộ dữ liệu mô phỏng và thực tế.
• Tích hợp với BIM: Ứng dụng Revit API để nhập xuất dữ liệu và trực quan hóa kết quả bố trí.
• So sánh hiệu năng: Đánh giá thuật toán HMGO so với các thuật toán GA, MIP, MMAS-GA dựa trên các chỉ số chi phí vận chuyển, luồng công việc và thời gian hội tụ.

Quá trình nghiên cứu kéo dài từ tháng 1 đến tháng 5 năm 2024, với cỡ mẫu gồm ba trường hợp nghiên cứu điển hình và một dự án thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả thuật toán HMGO: Thuật toán HMGO cho kết quả tối ưu hơn so với GA, MIP và MMAS-GA trong việc giảm chi phí vận chuyển và tối ưu luồng công việc. Ví dụ, trong bài toán bố trí vật liệu trên công trình cao tầng, HMGO giảm chi phí vận chuyển xuống khoảng 15% so với GA và 10% so với MIP.
2. Tăng tốc hội tụ: HMGO rút ngắn thời gian hội tụ trung bình khoảng 50% so với MGO gốc nhờ tích hợp EOBL và TS, giúp tìm ra giải pháp tốt hơn trong thời gian ngắn hơn.
3. Ứng dụng thực tế: Áp dụng thuật toán vào dự án xây dựng thực tế cho thấy khả năng thích ứng với các ràng buộc động và phức tạp của công trường, đồng thời cải thiện hiệu quả vận chuyển vật liệu và bố trí thiết bị.
4. Tính linh hoạt và mở rộng: Thuật toán có thể dễ dàng điều chỉnh cho các bài toán bố trí khác nhau, từ bố trí kho vật liệu đến sắp xếp thiết bị thi công, phù hợp với nhiều quy mô công trình.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả vượt trội là do HMGO tận dụng được ưu điểm của từng thuật toán thành phần: MGO mô phỏng hành vi xã hội linh dương núi giúp khai thác không gian tìm kiếm hiệu quả; EOBL tăng cường khả năng khám phá và tránh bẫy cực trị cục bộ; TS giúp chọn lọc giải pháp tốt hơn, tăng tốc hội tụ. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng một thuật toán đơn lẻ hoặc lai đơn giản, HMGO thể hiện sự cải tiến rõ rệt về chất lượng và tốc độ giải pháp. Kết quả có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh chi phí vận chuyển và thời gian hội tụ giữa các thuật toán, cũng như bảng thống kê chi tiết các chỉ số hiệu năng trên từng trường hợp nghiên cứu. Ý nghĩa của nghiên cứu là cung cấp công cụ hỗ trợ quản lý xây dựng tối ưu, giảm thiểu chi phí và rủi ro trong quá trình thi công.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai HMGO trong phần mềm quản lý công trường: Đề nghị các công ty xây dựng tích hợp thuật toán HMGO vào hệ thống BIM và phần mềm quản lý dự án để tự động hóa việc bố trí mặt bằng, giảm thiểu chi phí vận chuyển và tăng hiệu quả thi công. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng.
2. Đào tạo và nâng cao năng lực nhân sự: Tổ chức các khóa đào tạo về ứng dụng AI và thuật toán tối ưu cho cán bộ quản lý và kỹ sư xây dựng nhằm nâng cao khả năng áp dụng công nghệ mới. Thời gian: 3-6 tháng.
3. Mở rộng nghiên cứu ứng dụng: Khuyến khích nghiên cứu tiếp tục phát triển thuật toán cho các bài toán phức tạp hơn như quản lý rủi ro, điều phối thiết bị, và tối ưu hóa tiến độ thi công. Chủ thể thực hiện: các viện nghiên cứu và trường đại học.
4. Phát triển giao diện người dùng thân thiện: Xây dựng giao diện tích hợp trực quan trên nền tảng BIM để người dùng dễ dàng nhập dữ liệu, theo dõi và điều chỉnh bố trí công trường theo thời gian thực. Thời gian: 6 tháng.
5. Thực hiện đánh giá và cải tiến liên tục: Đề xuất các dự án thí điểm áp dụng HMGO tại các công trường lớn để thu thập dữ liệu thực tế, đánh giá hiệu quả và điều chỉnh thuật toán phù hợp với đặc thù từng công trình.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý dự án xây dựng: Giúp nâng cao hiệu quả quản lý công trường, giảm chi phí vận chuyển và tối ưu hóa luồng công việc.
2. Kỹ sư thiết kế và lập kế hoạch thi công: Cung cấp công cụ hỗ trợ thiết kế mặt bằng công trường khoa học, linh hoạt và thích ứng với các điều kiện thực tế.
3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành quản lý xây dựng, kỹ thuật xây dựng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng thuật toán tối ưu và trí tuệ nhân tạo trong xây dựng.
4. Các công ty phát triển phần mềm BIM và quản lý dự án: Tham khảo để tích hợp thuật toán HMGO vào sản phẩm, nâng cao giá trị và tính cạnh tranh trên thị trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Thuật toán HMGO có thể áp dụng cho những loại công trình nào?
   HMGO phù hợp với các công trình xây dựng đa dạng, đặc biệt là các dự án cao tầng, công trường có nhiều cơ sở vật chất và yêu cầu bố trí phức tạp. Ví dụ, trong nghiên cứu đã áp dụng thành công cho công trình 30 tầng với nhiều khu vực lưu trữ vật liệu.

2. HMGO khác gì so với các thuật toán tối ưu truyền thống?
   HMGO là thuật toán lai kết hợp ưu điểm của Mountain Gazelle Optimizer, Evolved Opposition-based Learning và Tournament Selection, giúp tăng khả năng khám phá không gian tìm kiếm, tránh rơi vào cực trị cục bộ và tăng tốc hội tụ, vượt trội hơn các thuật toán đơn lẻ như GA hay PSO.

3. Làm thế nào để tích hợp HMGO vào quy trình quản lý công trường hiện tại?
   HMGO có thể được tích hợp thông qua API của phần mềm BIM như Revit, cho phép tự động hóa việc nhập dữ liệu, tính toán và trực quan hóa kết quả bố trí mặt bằng, giúp nhà quản lý dễ dàng áp dụng trong thực tế.

4. Thuật toán có xử lý được các thay đổi động trên công trường không?
   HMGO được thiết kế để tối ưu bố trí mặt bằng động, có khả năng thích ứng với các thay đổi về vị trí thiết bị, vật liệu và điều kiện thi công, giúp cập nhật kế hoạch bố trí linh hoạt theo thời gian thực.

5. Chi phí và thời gian triển khai thuật toán trong doanh nghiệp là bao nhiêu?
   Chi phí và thời gian phụ thuộc vào quy mô dự án và mức độ tích hợp phần mềm. Theo ước tính, việc triển khai và đào tạo có thể kéo dài từ 6 đến 12 tháng với chi phí hợp lý so với lợi ích tiết kiệm chi phí vận chuyển và tăng hiệu quả thi công.

Kết luận

• Đã phát triển thành công thuật toán HMGO, một mô hình lai tối ưu đa mục tiêu cho bài toán bố trí mặt bằng xây dựng động, kết hợp MGO, EOBL và TS.
• Thuật toán HMGO vượt trội hơn các phương pháp truyền thống về chất lượng giải pháp và tốc độ hội tụ, giảm chi phí vận chuyển vật liệu từ 10-15%.
• Ứng dụng thực tế tại công trình cao tầng chứng minh tính khả thi và hiệu quả của HMGO trong môi trường xây dựng phức tạp.
• Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả quản lý công trường, hỗ trợ ra quyết định khoa học và giảm thiểu rủi ro trong thi công.
• Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm triển khai tích hợp phần mềm, đào tạo nhân sự và mở rộng nghiên cứu ứng dụng cho các bài toán xây dựng đa dạng hơn.

Mời các nhà quản lý, kỹ sư và nhà nghiên cứu quan tâm áp dụng và phát triển thêm thuật toán HMGO nhằm nâng cao hiệu quả quản lý xây dựng trong tương lai.