Luận văn thạc sĩ quản lý xây dựng optimizing project resources using the hybrid multiobjective algorithm and decision making method

Luận văn thạc sĩ quản lý xây dựng nghiên cứu tối ưu hóa nguồn lực dự án bằng thuật toán đa mục tiêu kết hợp và phương pháp ra quyết định.

• Tác giả: Tran Khanh Nhan
• Người hướng dẫn: Assoc. Tran Duc Hoc
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Construction Management
• Đề tài: Tối Ưu Hóa Nguồn Lực Dự Án Trong Quản Lý Xây Dựng Bằng Thuật Toán Đa Mục Tiêu Kết Hợp
• Loại tài liệu: master’s thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• THE TASK SHEET OF MASTER’S THESIS
• AUTHOR’S COMMITMENT
• TABLE OF CONTENTS
• TABLE LIST
• FIGURE LIST
• ABBREVIATION LIST
• 1. CHAPTER 1: Research Problem
• 1.1. Scope of Research
• 1.2. Expected Research Packaging
• 2. LITERATURE REVIEW & THEORETICAL BASIC
• 2.1. Multi-objective optimization
• 2.2. Multiple-criteria decision-making (MCDM)
• 2.3. Overview of Multiple-criteria decision-making (MCDM)
• 2.4. The Evidential Reasoning (ER) method
• 2.5. Social Group Optimization (SGO)
• 2.6. Optimize project scheduling
• 2.7. Scheduling and Estimating
• 2.8. Optimization Using Mutiple Objective Social Group Optimization Algorithm (MOSGO)
• 2.8.1. The population solution choice
• 2.8.2. Conditions for discontinuation
• 3. THE APPLICATION TO CASE STUDIES
• 3.1. Multi-criteria decision making
• 4. CONCLUSION AND FURTHERMORE

Tóm tắt

I. Tổng quan về tối ưu hóa nguồn lực dự án trong quản lý xây dựng

Tối ưu hóa nguồn lực dự án là một yếu tố quan trọng trong quản lý xây dựng. Nó không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả và chất lượng của dự án. Việc áp dụng các thuật toán hiện đại như thuật toán đa mục tiêu kết hợp có thể mang lại những giải pháp tối ưu cho các vấn đề phức tạp trong quản lý dự án. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào việc áp dụng các phương pháp tối ưu hóa để cải thiện quy trình quản lý nguồn lực trong xây dựng.

1.1. Khái niệm về tối ưu hóa nguồn lực trong quản lý dự án

Tối ưu hóa nguồn lực trong quản lý dự án liên quan đến việc phân bổ hiệu quả các nguồn lực như nhân lực, vật liệu và thiết bị. Điều này giúp giảm thiểu lãng phí và tăng cường hiệu suất làm việc.

1.2. Tầm quan trọng của tối ưu hóa trong xây dựng

Tối ưu hóa không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn đảm bảo chất lượng và tiến độ của dự án. Việc áp dụng các phương pháp tối ưu hóa hiện đại có thể cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý dự án.

II. Vấn đề và thách thức trong quản lý nguồn lực dự án

Quản lý nguồn lực dự án trong xây dựng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự không chắc chắn trong điều kiện thực tế và sự phức tạp trong việc cân bằng giữa thời gian, chi phí và chất lượng. Những yếu tố này thường gây khó khăn cho các nhà quản lý trong việc đưa ra quyết định chính xác.

2.1. Những thách thức chính trong quản lý nguồn lực

Các thách thức bao gồm việc dự đoán chính xác nhu cầu nguồn lực, quản lý rủi ro và đảm bảo chất lượng trong khi vẫn giữ được tiến độ và chi phí.

2.2. Tác động của sự không chắc chắn đến quản lý dự án

Sự không chắc chắn từ các yếu tố bên ngoài như thời tiết, khả năng của thiết bị và hiệu suất lao động có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của dự án.

III. Phương pháp tối ưu hóa nguồn lực dự án bằng thuật toán đa mục tiêu

Thuật toán đa mục tiêu kết hợp là một trong những phương pháp hiệu quả nhất để tối ưu hóa nguồn lực trong quản lý xây dựng. Phương pháp này cho phép cân nhắc nhiều tiêu chí cùng một lúc, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu hơn cho các vấn đề phức tạp.

3.1. Giới thiệu về thuật toán đa mục tiêu

Thuật toán đa mục tiêu cho phép tối ưu hóa nhiều tiêu chí như thời gian, chi phí và chất lượng đồng thời, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn.

3.2. Lợi ích của việc sử dụng thuật toán đa mục tiêu

Việc áp dụng thuật toán đa mục tiêu giúp cải thiện khả năng ra quyết định, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực trong dự án.

IV. Ứng dụng thực tiễn của thuật toán đa mục tiêu trong quản lý xây dựng

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng thuật toán đa mục tiêu trong quản lý xây dựng có thể mang lại những kết quả tích cực. Các ứng dụng thực tiễn cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong việc quản lý nguồn lực và tối ưu hóa chi phí.

4.1. Các nghiên cứu điển hình về ứng dụng thuật toán

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng thuật toán đa mục tiêu trong các dự án xây dựng lớn đã giúp tiết kiệm chi phí và thời gian đáng kể.

4.2. Kết quả đạt được từ việc tối ưu hóa nguồn lực

Kết quả từ các ứng dụng thực tiễn cho thấy rằng việc tối ưu hóa nguồn lực không chỉ giúp giảm chi phí mà còn nâng cao chất lượng và sự hài lòng của khách hàng.

V. Kết luận và tương lai của tối ưu hóa nguồn lực trong quản lý xây dựng

Tối ưu hóa nguồn lực dự án bằng thuật toán đa mục tiêu kết hợp là một xu hướng quan trọng trong quản lý xây dựng hiện đại. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến và ứng dụng mới, giúp nâng cao hiệu quả và chất lượng của các dự án.

5.1. Tương lai của tối ưu hóa nguồn lực

Với sự phát triển của công nghệ và các phương pháp mới, tối ưu hóa nguồn lực trong quản lý xây dựng sẽ ngày càng trở nên hiệu quả hơn.

5.2. Những xu hướng mới trong quản lý dự án

Các xu hướng mới như trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao hiệu quả quản lý dự án.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong ngành xây dựng, việc quản lý dự án hiệu quả đóng vai trò then chốt để đảm bảo tiến độ, chi phí, chất lượng và sử dụng hợp lý nguồn lực. Theo ước tính, các yếu tố này có mối quan hệ phức tạp và ảnh hưởng lẫn nhau, đặc biệt trong các dự án quy mô lớn với nhiều biến động không chắc chắn như điều kiện thời tiết, năng lực máy móc và hiệu quả lao động. Tuy nhiên, hầu hết các mô hình phân tích đánh đổi hiện nay chỉ tập trung vào vấn đề thời gian - chi phí mà chưa xem xét đồng thời tác động của các hoạt động va chạm đến chi phí chất lượng. Mục tiêu nghiên cứu là phát triển một mô hình tối ưu cân bằng nguồn lực dự án có xét đến chất lượng (TCQT) bằng cách kết hợp thuật toán tối ưu hóa nhóm xã hội đa mục tiêu (MOSGO), logic mờ và phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM), đồng thời tích hợp sự không chắc chắn của các biến đầu vào. Nghiên cứu áp dụng trong giai đoạn lập kế hoạch dự án xây dựng, với phạm vi phân tích tập trung vào đánh đổi giữa thời gian, chi phí và chất lượng trong các dự án xây dựng tổng quát. Việc phát triển mô hình này có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định tối ưu, nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực, giảm thiểu chi phí và đảm bảo chất lượng công trình trong bối cảnh thực tế có nhiều yếu tố không chắc chắn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên ba lý thuyết và mô hình chính:

• Multi-objective Optimization (MOO): Tối ưu hóa đa mục tiêu nhằm cân bằng các mục tiêu mâu thuẫn như thời gian, chi phí và chất lượng. Phương pháp Pareto được sử dụng để xác định tập hợp các giải pháp tối ưu không bị chi phối (Pareto front).

• Logic mờ (Fuzzy Logic): Xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong dữ liệu dự án thông qua các tập mờ và số mờ tam giác/trapezoid. Phương pháp giải mờ (defuzzification) như Center of Gravity (CoG) được dùng để chuyển đổi kết quả mờ thành giá trị rõ ràng phục vụ ra quyết định.

• Phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM): Các kỹ thuật như Analytical Hierarchy Process (AHP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) và Evidential Reasoning (ER) giúp đánh giá và lựa chọn giải pháp tối ưu từ tập các giải pháp Pareto dựa trên nhiều tiêu chí.

Ngoài ra, thuật toán Multi-objective Social Group Optimization (MOSGO) được áp dụng để giải bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu trong quản lý dự án xây dựng. MOSGO mô phỏng quá trình học hỏi và tương tác trong nhóm xã hội nhằm tìm kiếm các giải pháp tối ưu hiệu quả hơn so với các thuật toán tiến hóa khác như GA, PSO, DE.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được thu thập từ hai nghiên cứu trường hợp thực tế trong lĩnh vực xây dựng, bao gồm dữ liệu về thời gian, chi phí, chất lượng và các yếu tố không chắc chắn liên quan. Cỡ mẫu gồm các phương án thực hiện các công việc trong dự án với các mức độ không chắc chắn khác nhau.

Phương pháp phân tích gồm:

• Xây dựng mô hình toán học tối ưu hóa đa mục tiêu kết hợp MOSGO và logic mờ để mô phỏng sự không chắc chắn trong các biến đầu vào.

• Sử dụng thuật toán MOSGO để tìm tập các giải pháp Pareto tối ưu về thời gian, chi phí và chất lượng.

• Áp dụng phương pháp MCDM, đặc biệt là Evidential Reasoning, để đánh giá và lựa chọn giải pháp tối ưu nhất từ tập Pareto.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 2 đến tháng 6 năm 2023, với việc triển khai mô hình trên phần mềm MATLAB, tích hợp các thuật toán SGO, logic mờ và MCDM.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của mô hình lai ghép MOSGO và logic mờ: Mô hình cho phép xác định tập hợp các đường cong Pareto tối ưu về thời gian, chi phí và chất lượng trong các dự án xây dựng với mức độ không chắc chắn khác nhau. Ví dụ, trong hai nghiên cứu trường hợp, mô hình đã tìm ra các giải pháp tối ưu với mức giảm thời gian trung bình khoảng 15% so với phương pháp truyền thống, đồng thời giảm chi phí gián tiếp khoảng 10%.

2. Ảnh hưởng của sự không chắc chắn: Khi mức độ không chắc chắn tăng, tập các giải pháp Pareto có xu hướng mở rộng, cho thấy sự đa dạng trong lựa chọn giải pháp. Điều này phản ánh thực tế rằng các yếu tố như điều kiện thời tiết và hiệu quả lao động có thể làm thay đổi đáng kể kết quả dự án.

3. Khả năng lựa chọn giải pháp tối ưu bằng MCDM: Phương pháp Evidential Reasoning đã giúp đánh giá và xếp hạng các giải pháp Pareto dựa trên các tiêu chí trọng số, từ đó lựa chọn được giải pháp có điểm số ưu thế cao nhất, cân bằng tốt giữa thời gian, chi phí và chất lượng.

4. So sánh với các thuật toán khác: MOSGO vượt trội hơn các thuật toán như GA, PSO và DE về tốc độ hội tụ và chất lượng giải pháp, giảm số lần đánh giá hàm mục tiêu khoảng 20-30% trong các trường hợp nghiên cứu.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc tích hợp MOSGO với logic mờ và MCDM tạo ra một công cụ mạnh mẽ để giải quyết bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu trong quản lý dự án xây dựng, đặc biệt khi có sự không chắc chắn trong các biến đầu vào. Sự đa dạng của tập giải pháp Pareto giúp nhà quản lý có nhiều lựa chọn phù hợp với các ưu tiên khác nhau về thời gian, chi phí và chất lượng. Việc sử dụng phương pháp Evidential Reasoning giúp xử lý tốt các thông tin không chắc chắn và mâu thuẫn trong quá trình ra quyết định.

So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào tối ưu thời gian - chi phí, nghiên cứu này mở rộng phạm vi bằng cách đưa thêm yếu tố chất lượng và các biến không chắc chắn vào mô hình, từ đó nâng cao tính thực tiễn và khả năng ứng dụng trong các dự án quy mô lớn. Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ 3D thể hiện mối quan hệ giữa thời gian, chi phí và chất lượng, cũng như các biểu đồ so sánh điểm số ưu thế của các giải pháp theo từng mức độ không chắc chắn.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình MOSGO kết hợp logic mờ trong giai đoạn lập kế hoạch dự án: Động từ hành động là "triển khai", mục tiêu là tối ưu hóa cân bằng thời gian, chi phí và chất lượng, thời gian thực hiện trong vòng 3-6 tháng, chủ thể là các nhà quản lý dự án và bộ phận lập kế hoạch.

2. Đào tạo và nâng cao năng lực sử dụng công cụ tối ưu hóa: Tổ chức các khóa đào tạo về thuật toán MOSGO, logic mờ và MCDM cho cán bộ quản lý dự án nhằm nâng cao khả năng ứng dụng mô hình trong thực tế.

3. Phát triển phần mềm hỗ trợ tích hợp mô hình: Khuyến khích các đơn vị phát triển phần mềm xây dựng tích hợp mô hình tối ưu hóa này để hỗ trợ tự động hóa quá trình ra quyết định, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu quả.

4. Theo dõi và cập nhật dữ liệu thực tế liên tục: Thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu về điều kiện thời tiết, năng lực máy móc, hiệu quả lao động để cập nhật mô hình thường xuyên, đảm bảo tính chính xác và kịp thời của các dự báo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý dự án xây dựng: Giúp nâng cao kỹ năng ra quyết định tối ưu trong việc phân bổ nguồn lực, cân bằng các yếu tố thời gian, chi phí và chất lượng.

2. Chuyên gia tư vấn quản lý dự án: Cung cấp công cụ và phương pháp luận mới để tư vấn cho các doanh nghiệp xây dựng trong việc tối ưu hóa dự án.

3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành quản lý xây dựng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu kết hợp logic mờ và MCDM trong quản lý dự án.

4. Các đơn vị phát triển phần mềm quản lý dự án: Hỗ trợ phát triển các giải pháp phần mềm tích hợp thuật toán MOSGO và logic mờ nhằm nâng cao hiệu quả quản lý dự án.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình này có thể áp dụng cho các loại dự án nào?
   Mô hình phù hợp với các dự án xây dựng tổng quát, đặc biệt là các dự án quy mô lớn có nhiều yếu tố không chắc chắn như điều kiện thời tiết, năng lực máy móc và hiệu quả lao động.

2. Thuật toán MOSGO có ưu điểm gì so với các thuật toán khác?
   MOSGO có khả năng hội tụ nhanh, tìm được tập giải pháp Pareto đa dạng và chất lượng cao, đồng thời thể hiện hiệu quả tính toán vượt trội so với GA, PSO và DE.

3. Logic mờ được sử dụng như thế nào trong mô hình?
   Logic mờ giúp mô hình xử lý các biến đầu vào không chắc chắn và mơ hồ, như hiệu quả lao động hay điều kiện thời tiết, thông qua các số mờ tam giác và trapezoid, từ đó nâng cao độ chính xác của kết quả.

4. Phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) đóng vai trò gì?
   MCDM giúp đánh giá và lựa chọn giải pháp tối ưu nhất từ tập các giải pháp Pareto dựa trên nhiều tiêu chí như thời gian, chi phí và chất lượng, hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định phù hợp.

5. Mô hình có thể được triển khai thực tế như thế nào?
   Mô hình có thể được tích hợp vào phần mềm quản lý dự án, sử dụng trong giai đoạn lập kế hoạch để phân bổ nguồn lực tối ưu, đồng thời cập nhật dữ liệu thực tế để điều chỉnh kế hoạch kịp thời.

Kết luận

• Đã phát triển thành công mô hình tối ưu hóa cân bằng nguồn lực dự án xây dựng kết hợp MOSGO, logic mờ và MCDM, giải quyết đồng thời các mục tiêu thời gian, chi phí và chất lượng.
• Mô hình tích hợp sự không chắc chắn của các biến đầu vào, nâng cao tính thực tiễn và khả năng ứng dụng trong các dự án quy mô lớn.
• Thuật toán MOSGO thể hiện hiệu quả vượt trội so với các thuật toán tiến hóa khác về chất lượng giải pháp và tốc độ hội tụ.
• Phương pháp MCDM giúp lựa chọn giải pháp tối ưu từ tập các giải pháp Pareto, hỗ trợ ra quyết định chính xác và hiệu quả.
• Đề xuất triển khai mô hình trong giai đoạn lập kế hoạch dự án, đồng thời phát triển phần mềm hỗ trợ và đào tạo nhân lực để nâng cao hiệu quả quản lý dự án.

Các nhà quản lý dự án và chuyên gia nên áp dụng mô hình này trong các dự án thực tế để đánh giá hiệu quả, đồng thời tiếp tục nghiên cứu mở rộng ứng dụng cho các lĩnh vực khác trong xây dựng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY TRAN KHANH NHAN OPTIMIZING PROJECT RESOURCES USING THE HYBRID MULTI-OBJECTIVE ALGORITHM AND DECISION-MAKING METHOD Major: CONSTRUCTION MANAGEMENT Major code: 8580302 MASTER’S THESIS HO CHI MINH CITY, July 2023 THIS THESIS IS COMPLETED AT HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY – VNU-HCM Supervisor: Assoc. Tran Duc Hoc Examiner 1: Dr. Nguyen Thanh Viet Examiner 2: Assoc. Luong Duc Long This master’s thesis is defended at HCM City University of Technology, VNU-HCM on July 12th, 2023.

Master’s Thesis Committee: (Please write down full name and academic rank of each member of the Master Thesis Defense Council) 1. Do Tien Sy - Chairman 2. Nguyen Anh Thu - Member, Secretary 3. Nguyen Thanh Viet - Reviewer 1 4.

Luong Duc Long - Reviewer 2 5. Nguyen Van Tiep - Member Approval of the Chairman of Master’s Thesis Committee and Dean of Faculty of Civil Engineering after the thesis being corrected (If any) CHAIRMAN OF THESIS COMMITTEE HEAD OF FACULTY OF CIVIL ENGINEERING Assoc. Do Tien Sy Assoc. Le Anh Tuan i VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY-HO CHI MINH CITY SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Independence – Freedom – Happiness THE TASK SHEET OF MASTER’S THESIS Full name: Tran Khanh Nhan Student code: 2170880 Date of birth: March 16th, 1997 Place of birth: Ho Chi Minh city, Vietnam Major: Construction Management Major code: 858032 I.

THESIS TOPIC: Optimizing Project Resources Using The Hybrid Multi-Objective Algorithm And Decision-Making Method. Tối Ưu Cân Bằng Tài Nguyên Dự Án Sử Dụng Lai Ghép Thuật Toán Đa Mục Tiêu và Phương Pháp Ra Quyết Định. TASKS AND CONTENTS: Introducing a new algorithm that combines SGO, Fuzzy Logic in addition to Multiple-criteria decision-making (MCDM) methods to solve the optimization problem requiring resources along with quality control in construction with the integration of uncertainty that occurs in the actual project or built into the model. TASKS STARTING DATE: February 2nd, 2023 IV.

TASKS ENDING DATE: June 10th, 2023 V. Tran Duc Hoc Ho Chi Minh City, June 10th, 2023 ADVISOR HEAD OF DEPARTMENT Assoc. Tran Duc Hoc Dr. Le Hoai Long ii DEAN OF FACULTY OF CIVIL ENGINEERING Assoc.

Le Anh Tuan iii ACKNOWLEDGEMENT I would like to express my deepest appreciation and gratitude to all those who have In order to successfully complete this Master's program, I would like to extend my heartfelt appreciation to the esteemed faculty members of Ho Chi Minh City University of Technology, especially the professors and instructors of the Department of Construction and Construction Management within the Department of Construction and Construction Management. Their invaluable guidance and instruction, encompassing both theoretical knowledge and practical applications, have greatly enhanced my academic journey over the past two academic years. Furthermore, I would like to express my profound gratitude to Associate Professor, Dr. Tran Duc Hoc for his exceptional mentorship and unwavering support throughout the entire research process.

Drawing upon Dr. Tran Duc Hoc's prior research contributions, coupled with the dedicated guidance and constructive feedback from these esteemed professionals, I have been able to strengthen my research capabilities and foster a genuine enthusiasm for scholarly exploration. Also, I extend my sincere thanks to my fellow colleagues and classmates of IMP CM 2021. Through our collaborative efforts, we have fostered an environment of knowledge sharing and mutual support, which has played an instrumental role in my thesis completion.

Last but not least, I would like to express my gratitude to my family for their unwavering support during this transformative period of my academic pursuits. Their constant presence and encouragement have been a source of strength and motivation. Sincerely, Tran Khanh Nhan iv ABSTRACT Schedule, cost, quality control, and rational use of labor and resources are key factors that project management aims to achieve, and these factors have a complex relationship with each other. However, almost all existing trade-off analysis models have only focused on addressing the time-cost issue without simultaneously considering the impact of collision activities on quality costs.

Moreover, the results will be influenced by several external elements that are uncertain and hard to identify, such as weather conditions, machine and equipment capability, and labor efficiency, among others. Therefore, this research aims to develop an optimal model of project resource balance with quality considerations (TCQT) by applying fuzzy logic, the multi-objective social group optimization (MOSGO) algorithm, and the multi-criteria decision-making method (MCDM), while also considering the uncertainty of input variables. In this paper, fuzzy logic is used to select input and defuzzification to filter the results according to various factors. Additionally, the MOSGO algorithm is applied to determine a set of Pareto-optimal time-cost-quality curves, and multi-criteria decision-making methods are used to obtain the best outcome.

The expected research outcome is the introduction of an optimization model that combines SGO, fuzzy techniques, and MCDM to optimize problems requiring resources along with quality control (TCQT) and integrate uncertainty that occurs in actual large-scale projects. Keywords: Fuzzy logic, hybrid multi-objective, social group optimization, time – cost – quality trade-off, uncertainty. v TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Tiến độ, chi phí, kiểm soát chất lượng và sử dụng hợp lý lao động và nguồn lực là những yếu tố chính mà quản lý dự án hướng tới và những yếu tố này có mối quan hệ phức tạp với nhau. Tuy nhiên, hầu hết các mô hình phân tích đánh đổi hiện tại mới chỉ tập trung giải quyết vấn đề chi phí thời gian mà không xem xét đồng thời tác động của các hoạt động va chạm đến chi phí chất lượng.

Hơn nữa, kết quả sẽ bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố bên ngoài không chắc chắn và khó xác định, chẳng hạn như điều kiện thời tiết, khả năng của máy móc và thiết bị, hiệu quả lao động, v. Do đó, nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình tối ưu về cân bằng nguồn lực dự án có xét đến chất lượng (TCQT) bằng cách áp dụng logic mờ, thuật toán tối ưu hóa nhóm xã hội đa mục tiêu (MOSGO) và phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM), đồng thời xem xét tính không chắc chắn của các biến đầu vào. Trong bài báo này, logic mờ được sử dụng để chọn đầu vào và giải mờ để lọc kết quả theo các yếu tố khác nhau. Ngoài ra, thuật toán MOSGO được áp dụng để xác định một tập hợp các đường cong chất lượng-chi phí-thời gian tối ưu Pareto và các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí được sử dụng để đạt được kết quả tốt nhất.

Kết quả nghiên cứu dự kiến là giới thiệu một mô hình tối ưu hóa kết hợp SGO, kỹ thuật mờ và MCDM để tối ưu hóa các vấn đề yêu cầu tài nguyên cùng với kiểm soát chất lượng (TCQT) và tích hợp sự không chắc chắn xảy ra trong các dự án quy mô lớn thực tế. Từ khóa: Logic mờ, lai ghép đa mục tiêu , tối ưu hóa nhóm xã hội, đánh đổi thời gian – chi phí – chất lượng, sự không chắc chắn vi AUTHOR’S COMMITMENT The undersigned below: Student full name: Tran Khanh Nhan Student ID: 2170880 Place and date of born: Ho Chi Minh City, Vietnam, March 16th, 1997 Address: District 3, Ho Chi Minh City With this declaration, the author finishes his master’s thesis entitled “OPTIMIZING PROJECT RESOURCES USING THE HYBRID MULTI- OBJECTIVE ALGORITHM AND DECISION-MAKING METHOD” under the advisor's supervision. All works, ideas, and materials that was gain from other references have been cited correctly. Ho Chi Minh City, June 10th, 2023 Tran Khanh Nhan vii TABLE OF CONTENTS THE TASK SHEET OF MASTER’S THESIS.

iv AUTHOR’S COMMITMENT. vi TABLE OF CONTENTS. vii TABLE LIST. ix FIGURE LIST.

Scope of Research. Expected Research Packaging. LITERATURE REVIEW & THEORETICAL BASIC. Multi-objective optimization.

Multiple-criteria decision-making (MCDM). Overview of Multiple-criteria decision-making (MCDM). The Evidential Reasoning (ER) method. Social Group Optimization (SGO).

Optimize project scheduling. Scheduling and Estimating. Optimization Using Mutiple Objective Social Group Optimization Algorithm (MOSGO) .6 The population solution choice .6 Conditions for discontinuation. THE APPLICATION TO CASE STUDIES.

Multi-criteria decision making. CONCLUSION AND FURTHERMORE. 85 ix TABLE LIST Table 2.1: Summary of some previous relative research .2: Multiple-criteria decision-making assessment .3: General relationships in the project network diagram .1: Data of case study 1 .2: Data of case study 2.3: Optimal solution for the uncertainty levels of case 1 .4: Optimal solution for the uncertainty levels of case 2 .5: The result of the solution with the best utility score rating .6: Comparison the Optimum Solution from the Three Algorithms case 1 .7: Comparison of the Optimum Solution from the Three Algorithms case 2. 73 x FIGURE LIST Figure 2.1: Project Cost Curves .2: Triangle fuzzy number .3: Trapezoidal fuzzy number .4: Defuzzification using CoG method .1: MOSGO flowchart for the TCQT Problem .2: Centroid method of defuzzification Time.3: Centroid method of defuzzification Cost.4: Centroid method of defuzzification Quality .5: Population selection procedure .1: Time - Cost - Quality 3D view of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 1 .2: Trade of Time - Cost of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 1 .3: Trade of Time - Quality of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 1 .4: Trade of Quality - Cost of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 1 .5: Time - Cost - Quality 3D view of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 2 .6: Trade of Time - Cost of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 2 .7: Trade of Time - Quality of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 2 .8: Trade of Quality - Cost of optimal solutions for each respective uncertainty level in case study 2 .9: Utility assessment of each solution – case study 1 .10: Utility assessment of each solution – case study 2.

71 xi ABBREVIATION LIST ACO: Ant Colony Optimization AHP: Analytical Hierarchy Process CoG: Center of Gravity DE: Differential Evolution DMOEA: Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm ER: Evidential Reasoning GA: Genetic Algorithms HS: Harmony Search MCDM: Multiple-criteria decision-making MODTFLP: Multi-Objective Dynamic Facility Problems MOEAs: Multi-objective evolutionary algorithms MOO: Multi-objective optimization MOPSO: Multi-Objective Particle Swarm Optimization MOSGO: Multi-objective Social Group Optimization Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II: NSGA-II PSO: Particle Swarm Optimization RDGA: Rank-Density Based Genetic Algorithm SAW: Simple Additive Weighting SGO: Social Group Optimization TCQT: Time Cost Quality Trade-off TCRO: Time-Cost-Resource Optimization TCT: Time Cost Trade-Off xii TOPSIS: Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution VEGA: The Vector Evaluated Genetic Algorithm WSM: Weighted Sum Model 1 CHAPTER 1. Research Problem In today's economy, the construction industry is experiencing a period of growth, accompanied by a range of challenges. Despite the promising growth, construction companies cannot overlook the obstacles that come their way. To ensure maximum profitability in each project, it is imperative for construction corporations to enhance not only their technical expertise but also their management skills.

Effective project management plays a pivotal role in this regard, encompassing a sequence of activities such as planning, organizing, managing, and controlling. These activities are crucial for successfully fulfilling the mission of construction projects and achieving desired outcomes [1]. In the realm of construction, achieving organizational goals necessitates striking a delicate equilibrium between progress, cost, quality, and resources, as these elements intricately intertwine with one another. Depending on factors such as contractual agreements and strategic considerations, organizations may prioritize minimizing costs and time to enhance efficiency and profitability.

Conversely, others may opt to optimize control of quality, ensuring client satisfaction and long-term viability. Successfully navigating these complex connections requires effective project management, astute decision-making, and prudent resource allocation.