Chương 1 giới thiệu lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, các giả định, giả thiết và bố cục của luận văn. Chương 2 trình bày một số nghiên cứu trước đây về vấn đề nghiên cứu. Chương 3 trình bày TCL và đánh giá các phương pháp hiện có. Chương này giới thiệu các khái niệm về các thuật toán khác nhau, ví dụ như PSO, FA, DE, Levy flights.
Bên cạnh đó, những ứng dụng, ưu điểm và nhược điểm của mỗi thuật toán. Chương 4 trình bày sự phát triển của thuật toán được đề xuất bao gồm cấu trúc chính. Sự cải tiến của thuật toán mới được đóng góp bởi sự lai ghép các thuật toán khác nhau. Các bước chi tiết của phương pháp đề xuất được trình bày.
Chương 5 xác minh hiệu quả của mô hình HFA giải quyết hai tình huống nghiên cứu khác nhau được thông qua để chứng minh rằng HFA có thể được tin cậy để giải quyết vấn đề bố trí vị trí cẩu tháp trên công trường xây dựng ngoài thực tế. Chương 6 trình bày kết luận, đóng góp và kiến nghị hướng đi mới cho các nghiên cứu trong tương lai. HVTH: TRƯƠNG MINH LUẬN – MSHV:1670143 GHVD: PHẠM VŨ HỒNG SƠN LUẬN VĂN THẠC SĨ 7 Chương 2 : Tổng quan tài liệu Tối ưu hóa vị trí cần trục là một vấn đề mặt bằng công trường điển hình. Vấn đề liên quan tới mặt bằng công trường luôn được coi là một vấn đề tối ưu hết sức phức tạp (NP-hard problems), phi tuyến tính và đã được nghiên cứu gần hơn bốn mươi năm.
Vào ban đầu có hai yếu tố cần được cân nhắc khi chọn vị trí cẩu tháp: (1) Móc cẩu phải có khả năng vương tới tất cả các điểm cung cấp trên công trường, (2) Một không gian vừa đủ cho việc lắp ráp vào tháo rời theo tiêu chuẩn an toàn (Zhang, 1996). Cho trường hợp nhiều cẩu tháp, có thêm hai yếu tố nữa cần được cân nhắc: (1) Cân bằng khối lượng công việc và (2) Có thể có sự va chạm giữa hai cần trục. Tuy nhiên, kết quả cho được từ các ràng buộc này thường là một vùng tối ưu hơn là một điểm, rất dễ bị điều chỉnh. Vì vậy, các giám sát trên công trường đứng trước nhiều lựa chọn và ít sự tham khảo.1 Hình ảnh cần trục ngoài công trường HVTH: TRƯƠNG MINH LUẬN – MSHV:1670143 GHVD: PHẠM VŨ HỒNG SƠN LUẬN VĂN THẠC SĨ 8 Từ những lý do trên, mô phỏng cần được áp dụng để chọn một vị trí chính xác nhất trên công trường cho cẩu tháp.
Nhờ sự phát triển của công nghệ máy tính, phần mềm mà nhiều mô hình toán học được sử dụng tối ưu hóa dựa thời gian cẩu và chi phí. Đầu tiên có thể kể đến mô hình của (W. Rodriguez-Ramos, 1983) giúp tìm vị trí tối ưu dựa vào sự di chuyển của tay cẩu theo góc độ, điểm hạn chế của mô hình này là nó đã không kể đến thời gian cẩu vật và sự xảy ra đồng thời của di chuyển ngang và dọc. Sau đó, mô hình này được sửa lại bởi (C.
Choi, 1991), họ tối ưu hóa bằng cách chọn những điểm tối ưu theo mặt bằng vật tư có trước. Một phần mềm có tên CRANES được đề xuất bởi (Cooper, 1987) giúp kiểm tra các vị trí mà người dùng chọn theo các chuẩn kĩ thuật, tuy nhiên, hệ thống này bị chỉ trích vì được cho là chỉ cung cấp những chỉ dẫn, quyền quyết định vẫn là người dùng. Mô hình đáng chú ý nhất là của (P. Zhang, 1999), một mô hình theo mô phỏng Monte Carlo nhằm tìm vị trí tối ưu cho nhóm cần trục.
Huang, 2011) đề xuất mô hình MILP (Mixed Integer Linear Programming) giúp tuyến tính vấn đề tối ưu theo những ràng buộc tuyến tính, từ đó tìm được điểm tối ưu thật sự. Nhìn chung, các mô hình này rất khó thực hiện và không có độ chính xác cao bời vì những giả thiết oversimplification và vị trí tối ưu không có sự liên hệ với vị trí của kho vật tư (Supply point). Tóm tắt về các nghiên cứu theo mô hình toán học được cho trong Bảng 2. HVTH: TRƯƠNG MINH LUẬN – MSHV:1670143 GHVD: PHẠM VŨ HỒNG SƠN LUẬN VĂN THẠC SĨ 9 Bảng 2.1 Các nghiên cứu theo mô hình toán học Tác giả Năm Nội dung Một mô hình toán học được đưa ra để tìm vị trí tối ưu của cần trục.
Kỹ thuật này cân nhắc chuyển động theo góc và W. 1983 độ của cần trục trong quá trình vận Francis chuyển vật tư. Mục đích của mô hình là giảm thiểu chi phí vận chuyển giữa cần trục và kho vật tư. Phát triển một mô hình toán học tối ưu hóa vị trí cần trục xem xét tới chuyển động theo góc và độ xảy ra đồng thời với C.
Harris 1991 việc cẩu lên cao. Thay vì chọn điểm móc tối ưu, họ đề xuất tối ưu vị trí cẩu tháp theo kho vật tư định trước. Phát triển thêm một số cải tiến cho mô Emsley, M. 1992 hình của Choi & Harris, đưa ra thêm 4 gợi ý.
Một mô hình đồ họa tên CRANES được phát triển. Nó giúp cho người dùng chọn được vị trí của cần trục.N Cooper 1987 nó là kiểm tra những vị trí người dùng gợi có phù hợp với những yêu cầu kỹ thuật của những cần trục có sẵn. Một mô hình toán học được phát triển P. cho việc tối ưu vị trí cho nhóm cần trục 1999 Olomolaiye, G.
Holt tháp bằng việc sử dụng mô phỏng Monte Carlo Sử dụng các ràng buộc về tuyến tính, vấn đề tối ưu hóa có thể được tuyến tính C. 2011 và tạo ra một hàm trong vấn đề mixed- Tam integer-linear programming (MILP) đề tìm ra những kết quả tối ưu thật sự. HVTH: TRƯƠNG MINH LUẬN – MSHV:1670143 GHVD: PHẠM VŨ HỒNG SƠN LUẬN VĂN THẠC SĨ 10 Khi công nghệ phát triển hơn, nhiều phần mềm đồ họa xuất hiện cũng là lúc có những giải pháp tối ưu mới xuất hiện bằng việc tạo ta các mô hình 3D. Để giảm đi sự xung đột của hai cần trục tháp, (Javier Irizarry, 2012) đề xuất sử dụng kết hợp GIS và BIM bằng cách dùng sự gần nhau địa lý và bao phủ tất cả nhu cầu về kho vật tư như là một điều kiện quan trọng, tuy nhiên, phương pháp này thiếu sự kết nối giữa hai phần mềm GIS và BIM.
Một phương pháp khác được đề xuất bởi (Jang, 2013) là việc tạo ra những mô hình cần trục trên công trình thực tế bằng thiết bị thông minh, từ đó giúp giảm thiểu việc mô hình 3D vì chỉ cần mô hình cần trục, không cần phải mô hình toàn bộ công trường như BIM., 2014) lai ghép giữa mô hình BIM và thuật toán đom đóm nhưng lại không đưa được thuật toán tính toán khối lượng vật liệu theo BIM và xác định số lượng cần trục cần thiết. Nhìn chung, sử dụng các mô hình 3D là một cách trực quan giúp ta tìm được vị trí tối ưu, nhưng nó đòi hỏi công nghệ cao, tốn nhiều thời gian cho mô hình và thiếu sự kết nối giữa các phần mềm được sử dụng. Tóm tắt về các nghiên cứu theo phần mềm đồ họa được cho trong Bảng 2.2 Các nghiên cứu theo phần mềm đồ họa Tác giả Năm Nội dung Sử dụng GIS và BIM to tìm ra vị trí tối ưu thực tế của cần trục tháp. GIS được sử Irizarry and Karan 2012 dụng với lượng lớn thông tin về không gian và BIM được sử dụng để tạo ra môi trường mô phỏng.
Đề xuất một phương pháp dựa vào việc sử dụng thực tế gia tăng. Nó giới thiệu những Jang and Ji 2013 mô hình cẩu tháp trên công trương thực tế bằng camera của thiết bị thông minh. Kết hợp BIM và thuật toán đom đóm để Wang 2014 tìm ra vị trí tối ưu của cẩu tháp. Cách tiếp cận này gồm 3 bước.
HVTH: TRƯƠNG MINH LUẬN – MSHV:1670143 GHVD: PHẠM VŨ HỒNG SƠN LUẬN VĂN THẠC SĨ 11 Kể từ khi những chủ đề tối ưu hóa được nhắc tới trong hơn một thập kỉ qua, nhiều nghiên cứu đã được đưa ra, chủ yếu là về Meta – Heuristic. Rất nhiều giải pháp đều xoay quanh các thuật toán vì nó là một cách giải quyết vấn đề tối ưu vô cùng hiệu quả, nhiều kỹ thuật cũng được đưa ra để có được một kết quả tốt hơn, giảm thiểu thời gian hơn. Bởi vì cần có sự liên quan giữa cẩu tháp và các điểm cung cấp vật tư đề quyết định vị trí tối ưu, nhiều nhà nghiên cứu đã đưa ra nhiều thuật toán khác nhau. Tam, 2003) sử dụng mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và thuật toán di truyền (GA) để xác định vị trí tối ưu, tuy nhiên, nó chỉ tập trung vào vị trí điểm cung cấp chứ không phải cẩu tháp.
Tiếp đó, (Alkriz, 2005) phát triển một thuật toán GA khác giúp tìm ra vị trí cẩu tháp và kho vật tư tối ưu, thực nghiệm cho thấy thời gian di chuyển của cần trục giảm 31% khi dùng GA. (Alkriz, 2005) cho rằng thời gian chất tải và dỡ tải của (Zhang, 1996) được bỏ qua vì chúng không thay đổi khi thực nghiệm. Lien, 2014) đưa ra mô hình lai giữa thuật toán bầy đàn (PSO) và thuật toán bầy ong (ABC) gọi là PBE. Kỹ thuật được áp dụng vào mô hình của (C.
Huang, 2011), kết quả cho thấy khi lai ghép kết quả có được tốt hơn và thời gian hội tụ cũng nhanh hơn, tuy nhiên, việc chọn vị trí cần trục phụ thuộc vào những vị trí cho trước. Sau đó, (Abdelmegid, 2015) phát triển thêm thuật toán GA có sẵn bằng cách thêm vào các yếu tố về chu kì và vận tốc phương đứng. Thuật toán bầy kiến (ACO) cũng được (Trevino, 2017) sử dụng để tìm vị trí tối ưu cho một cần trục, kết quả cho thấy thời gian hội tụ rất nhanh. (Ali Kaveh, 2018) đưa ra các mô hình từ thuật toán tối ưu dựa trên sự va chạm của các cá thể (CBO) và hệ thống cá thể dao động (VPS), sau đó tiến hành so sánh và tìm ra thuật toán tối ưu được cả chi phí và vị trí cần trục tháp.
Tóm tắt về các nghiên cứu theo thuật toán được cho trong Bảng 2. HVTH: TRƯƠNG MINH LUẬN – MSHV:1670143 GHVD: PHẠM VŨ HỒNG SƠN LUẬN VĂN THẠC SĨ 12 Bảng 2.3 Các nghiên cứu theo thuật toán Tác giả Năm Nội dung Sử dụng mạng nơron nhân tạo để dự đoán quá trình hoạt động của cẩu tháp, thuật toán di truyền để tìm vị trí Tam and Tong 2003 của cẩu tháp, điểm cung cấp, điểm yêu cầu bằng cách tối ưu thời gian và chi phí. Đề xuất thuật toán di truyền để tối ưu hóa vị trí của cẩu tháp và kho bãi.
