Tổng quan nghiên cứu

Thị trường xây dựng hiện nay có tính cạnh tranh cao với các dự án ngày càng lớn và phức tạp, đặt ra thách thức lớn trong việc tối ưu hóa lợi nhuận cho các nhà quản lý dự án. Theo ước tính, việc hoàn thành dự án với thời gian ngắn nhất và chi phí thấp nhất là mục tiêu quan trọng hàng đầu. Một trong những nhiệm vụ chính của nhà quản lý dự án trong giai đoạn lập kế hoạch là xây dựng đường cong cân bằng thời gian - chi phí (Time-Cost Trade-off - TCT) và xác định lịch trình thi công phù hợp nhất. Tuy nhiên, các mô hình phân tích TCT hiện tại thường tập trung vào các bài toán đơn giản, chưa xem xét đầy đủ các mối quan hệ tổng quát giữa các công tác trong dự án thực tế.

Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình phân tích cân bằng thời gian - chi phí tổng quát, áp dụng thuật toán tối ưu đa mục tiêu nhóm xã hội (Multiple Objective Social Group Optimization - MOSGO) để giải quyết bài toán TCT trong các dự án xây dựng thực tế tại Thành phố Hồ Chí Minh. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các dự án xây dựng có mối quan hệ tổng quát giữa các công tác, bao gồm các loại quan hệ Finish-Start (FS), Finish-Finish (FF), Start-Finish (SF), Start-Start (SS). Mục tiêu cụ thể là phát triển thuật toán MOSGO nhằm tìm ra tập Pareto các giải pháp tối ưu về thời gian và chi phí, đồng thời áp dụng các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí để lựa chọn lịch trình thi công phù hợp nhất.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ nhà quản lý dự án lựa chọn phương án thi công tối ưu, giúp giảm thiểu chi phí và rút ngắn thời gian hoàn thành dự án, từ đó nâng cao hiệu quả kinh tế và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp xây dựng. Kết quả nghiên cứu được kiểm nghiệm trên các dự án thực tế tại TP. Hồ Chí Minh, với thời gian nghiên cứu từ năm 2019 đến 2020.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết cân bằng thời gian - chi phí (Time-Cost Trade-off - TCT): Đây là bài toán đa mục tiêu trong quản lý dự án xây dựng, nhằm cân bằng giữa thời gian hoàn thành và chi phí dự án. Các mối quan hệ tổng quát giữa các công tác được mô hình hóa qua các loại quan hệ FS, FF, SF, SS, giúp phản ánh chính xác hơn tính phức tạp của dự án thực tế.

  • Thuật toán tối ưu đa mục tiêu nhóm xã hội (MOSGO): MOSGO là thuật toán metaheuristic dựa trên mô hình hành vi nhóm xã hội, được phát triển để giải quyết các bài toán tối ưu đa mục tiêu phức tạp. Thuật toán này kết hợp ưu điểm của các thuật toán tiến hóa và khai thác thông tin nhóm để tìm kiếm hiệu quả các giải pháp tối ưu Pareto.

  • Phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (Multi-Criteria Decision Making - MCDM): Các phương pháp như AHP (Analytic Hierarchy Process), ER (Evidential Reasoning) được sử dụng để đánh giá và lựa chọn giải pháp tối ưu từ tập Pareto, dựa trên các tiêu chí phức tạp và không chắc chắn trong thực tế.

Các khái niệm chính bao gồm: mối quan hệ tổng quát giữa các công tác, tập Pareto, hàm mục tiêu đa tiêu chí, thuật toán MOSGO, và phương pháp ra quyết định đa tiêu chí.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các dự án xây dựng thực tế tại TP. Hồ Chí Minh, bao gồm thông tin về thời gian, chi phí từng công tác, mối quan hệ giữa các công tác, và các ràng buộc kỹ thuật, tài nguyên.

  • Phương pháp phân tích: Nghiên cứu xây dựng mô hình toán học bài toán TCT với các mối quan hệ tổng quát, sau đó phát triển thuật toán MOSGO để giải bài toán này. Thuật toán được kiểm nghiệm và so sánh với các thuật toán tiến hóa đa mục tiêu khác như NSGA-II, MOPSO, MODE trên các trường hợp thực tế.

  • Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu diễn ra từ tháng 8/2019 đến tháng 12/2019, bao gồm các bước: thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, phát triển thuật toán, kiểm thử và đánh giá kết quả.

  • Cỡ mẫu và chọn mẫu: Nghiên cứu áp dụng trên hai dự án thực tế có quy mô và tính chất khác nhau tại TP. Hồ Chí Minh, nhằm đánh giá tính hiệu quả và khả năng ứng dụng của thuật toán MOSGO trong các điều kiện thực tế đa dạng.

  • Lý do lựa chọn phương pháp: Thuật toán MOSGO được lựa chọn do khả năng khai thác thông tin nhóm xã hội, tính linh hoạt và hiệu quả trong việc tìm kiếm các giải pháp tối ưu đa mục tiêu phức tạp, phù hợp với bài toán TCT có nhiều ràng buộc và mối quan hệ tổng quát.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả của thuật toán MOSGO trong tìm tập Pareto: Thuật toán MOSGO đã tìm được tập Pareto các giải pháp tối ưu về thời gian và chi phí cho các dự án thực tế. So với các thuật toán tiến hóa đa mục tiêu phổ biến, MOSGO cho kết quả tốt hơn về độ đa dạng và độ phủ của tập giải pháp, với thời gian tính toán chỉ trong vài giây cho các dự án quy mô vừa và lớn.

  2. Khả năng xử lý mối quan hệ tổng quát giữa các công tác: Mô hình TCT được xây dựng với các mối quan hệ FS, FF, SF, SS giúp phản ánh chính xác hơn các ràng buộc thực tế trong dự án. Việc áp dụng MOSGO trên mô hình này cho thấy khả năng tối ưu hóa hiệu quả hơn so với các mô hình chỉ xét quan hệ FS truyền thống.

  3. Ứng dụng phương pháp ra quyết định đa tiêu chí: Việc sử dụng phương pháp Evidential Reasoning (ER) để lựa chọn giải pháp tối ưu từ tập Pareto giúp nhà quản lý dự án có thể cân nhắc các tiêu chí phức tạp và không chắc chắn, từ đó đưa ra quyết định phù hợp với yêu cầu thực tế.

  4. So sánh với các thuật toán khác: Kết quả so sánh cho thấy MOSGO vượt trội hơn các thuật toán NSGA-II, MOPSO, MODE về cả chất lượng giải pháp và thời gian tính toán, đặc biệt trong các trường hợp dự án có mối quan hệ tổng quát phức tạp.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả MOSGO là do thuật toán khai thác thông tin nhóm xã hội, cho phép các cá thể trong quần thể học hỏi và cải tiến lẫn nhau, từ đó tăng khả năng tìm kiếm toàn cục và tránh rơi vào cực trị cục bộ. Việc mô hình hóa mối quan hệ tổng quát giữa các công tác giúp thuật toán có thể xử lý các ràng buộc phức tạp hơn, phù hợp với thực tế dự án xây dựng.

So với các nghiên cứu trước đây tập trung vào mô hình đơn giản hoặc chỉ quan hệ FS, nghiên cứu này mở rộng phạm vi áp dụng và nâng cao tính thực tiễn. Việc kết hợp MOSGO với phương pháp ra quyết định đa tiêu chí ER cũng là điểm mới, giúp lựa chọn giải pháp tối ưu phù hợp hơn với yêu cầu đa chiều của dự án.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ tập Pareto thể hiện sự phân bố các giải pháp tối ưu về thời gian và chi phí, bảng so sánh hiệu suất các thuật toán về chất lượng giải pháp và thời gian tính toán, cũng như sơ đồ mô tả mối quan hệ tổng quát giữa các công tác trong dự án.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng thuật toán MOSGO trong lập kế hoạch dự án: Các nhà quản lý dự án nên sử dụng MOSGO để xây dựng lịch trình thi công tối ưu, giúp cân bằng hiệu quả giữa thời gian và chi phí, đặc biệt với các dự án có mối quan hệ công tác phức tạp. Thời gian áp dụng có thể bắt đầu từ giai đoạn lập kế hoạch chi tiết.

  2. Tích hợp phương pháp ra quyết định đa tiêu chí: Kết hợp MOSGO với các phương pháp MCDM như Evidential Reasoning để lựa chọn giải pháp phù hợp nhất với các tiêu chí thực tế, bao gồm cả yếu tố kỹ thuật, tài chính và yêu cầu khách hàng. Chủ thể thực hiện là bộ phận quản lý dự án và các chuyên gia tư vấn.

  3. Đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ quản lý: Tổ chức các khóa đào tạo về mô hình TCT tổng quát và thuật toán MOSGO nhằm nâng cao năng lực lập kế hoạch và quản lý dự án cho cán bộ kỹ thuật và quản lý. Thời gian triển khai trong vòng 6 tháng tới.

  4. Phát triển phần mềm hỗ trợ: Xây dựng hoặc tích hợp thuật toán MOSGO vào các phần mềm quản lý dự án hiện có để tự động hóa quá trình tối ưu lịch trình và chi phí, giúp tăng tính chính xác và tiết kiệm thời gian. Chủ thể thực hiện là các đơn vị phát triển phần mềm và phòng quản lý dự án.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà quản lý dự án xây dựng: Giúp hiểu rõ hơn về mô hình cân bằng thời gian - chi phí tổng quát và ứng dụng thuật toán MOSGO để tối ưu lịch trình thi công, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý dự án.

  2. Chuyên gia tư vấn và lập kế hoạch: Cung cấp công cụ và phương pháp mới để phân tích và lựa chọn giải pháp thi công phù hợp, đặc biệt trong các dự án phức tạp với nhiều ràng buộc.

  3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành quản lý xây dựng: Là tài liệu tham khảo quý giá về các thuật toán tối ưu đa mục tiêu, mô hình hóa mối quan hệ công tác tổng quát và phương pháp ra quyết định đa tiêu chí.

  4. Các đơn vị phát triển phần mềm quản lý dự án: Tham khảo để tích hợp thuật toán MOSGO và mô hình TCT tổng quát vào phần mềm, nâng cao tính năng và hiệu quả ứng dụng trong thực tế.

Câu hỏi thường gặp

  1. Thuật toán MOSGO là gì và có ưu điểm gì?
    MOSGO là thuật toán tối ưu đa mục tiêu dựa trên mô hình hành vi nhóm xã hội, có khả năng khai thác thông tin nhóm để tìm kiếm giải pháp tối ưu hiệu quả, tránh rơi vào cực trị cục bộ và xử lý tốt các bài toán phức tạp như cân bằng thời gian - chi phí trong xây dựng.

  2. Mối quan hệ tổng quát giữa các công tác trong dự án là gì?
    Bao gồm các loại quan hệ Finish-Start (FS), Finish-Finish (FF), Start-Finish (SF), Start-Start (SS), phản ánh các ràng buộc thực tế giữa các công tác thi công, giúp mô hình hóa chính xác hơn quá trình thi công dự án.

  3. Tập Pareto là gì và tại sao quan trọng?
    Tập Pareto là tập các giải pháp tối ưu đa mục tiêu mà không có giải pháp nào vượt trội hoàn toàn các giải pháp khác trên tất cả các tiêu chí. Nó giúp nhà quản lý lựa chọn phương án cân bằng giữa các mục tiêu như thời gian và chi phí.

  4. Phương pháp ra quyết định đa tiêu chí Evidential Reasoning (ER) có vai trò gì?
    ER giúp tổng hợp và phân tích các tiêu chí đa dạng, không chắc chắn trong lựa chọn giải pháp, hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định phù hợp nhất từ tập Pareto các giải pháp tối ưu.

  5. Nghiên cứu này có thể áp dụng cho các dự án khác ngoài TP. Hồ Chí Minh không?
    Có thể áp dụng cho các dự án xây dựng có tính chất tương tự, đặc biệt là các dự án có mối quan hệ công tác phức tạp và yêu cầu tối ưu đa mục tiêu về thời gian và chi phí. Tuy nhiên cần điều chỉnh tham số và dữ liệu phù hợp với điều kiện địa phương.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã xây dựng mô hình cân bằng thời gian - chi phí tổng quát, bao gồm các mối quan hệ công tác đa dạng, phù hợp với thực tế dự án xây dựng.
  • Thuật toán MOSGO được phát triển và chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc tìm kiếm tập Pareto các giải pháp tối ưu đa mục tiêu.
  • Phương pháp ra quyết định đa tiêu chí Evidential Reasoning giúp lựa chọn giải pháp thi công phù hợp nhất từ tập Pareto.
  • Kết quả nghiên cứu được kiểm nghiệm trên các dự án thực tế tại TP. Hồ Chí Minh, cho thấy tính ứng dụng cao và khả năng hỗ trợ nhà quản lý dự án.
  • Đề xuất triển khai áp dụng MOSGO trong lập kế hoạch dự án, đào tạo cán bộ và phát triển phần mềm hỗ trợ nhằm nâng cao hiệu quả quản lý xây dựng.

Các nhà quản lý dự án và chuyên gia xây dựng nên nghiên cứu và áp dụng thuật toán MOSGO kết hợp với phương pháp ra quyết định đa tiêu chí để tối ưu hóa lịch trình và chi phí dự án, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả kinh tế trong ngành xây dựng.