CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1. Lý do chọn đề tài 1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1. Phương pháp, quy trình nghiên cứu 1.
Đóng góp của Luận văn 1. Bố cục Luận văn CHƯƠNG 2: NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY GVHD1: PGS. PHẠM VŨ HỒNG SƠN Trang 5 GVHD2: TS. CHU VIỆT CƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ 2023 HVTH: BÙI NHẬT TRÍ 2.
Liệt kê các nghiên cứu trước đây về vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu 2. Liệt kê các nghiên cứu trước đây về Thuật toán mình áp dụng CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 3. Giới thiệu chi tiết về thuật toán tối ưu Hướng Dòng Chảy – Flow Drection Algorithm (FDA) 3. Sự khác biệt của thuật toán FDA với các thuật toán khác 3.
Các vấn đề hạn chế của FDA CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 4. Giới thiệu về case study về tối ưu chi phí, tiến độ, chất lượng trong một dự án xây dựng 4. Giải bằng thuật toán 4. So sánh kết quả 4.
Nhận xét CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG VÀO THỰC TIỄN 5. Giới thiệu dự án xây dựng nhà xưởng ST Food tại khu công nghiệp Vsip 2 Bình Dương 5. Các phương án về tiến độ, chi phí, nhân lực trong quá trình thực hiện dự án 5. Chuẩn hóa dữ liệu và giải bằng thuật toán 5.
So sánh phương án tối ưu với kết quả dự án thực tế hoàn thành CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 6. Những đóng góp của nghiên cứu 6. Những hạn chế 6. Đề xuất hướng phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO GVHD1: PGS.
PHẠM VŨ HỒNG SƠN Trang 6 GVHD2: TS. CHU VIỆT CƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ 2023 HVTH: BÙI NHẬT TRÍ CHƯƠNG 2: NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2. Liệt kê các nghiên cứu trước đây về vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu Tối ưu hoá đa mục tiêu là quá trình tìm kiếm sự cân bằng lý tưởng giữa nhiều mục tiêu mà không ưu tiên một mục tiêu cụ thể nào quá mức. Trong lĩnh vực toán học và kỹ thuật tối ưu hoá, các phương pháp như "đa mục tiêu tối ưu hoá" (multi-objective optimization) được phát triển để xử lý các bài toán có nhiều mục tiêu đối với các ràng buộc khác nhau Bảng 2.
Tóm tắt các nghiên cứu liên quan đến tối ưu hóa đa mục tiêu STT Tên bài báo Tác giả Năm Mô tả (Vấn đề, ưu/ nhược điểm) - Bài nghiên cứu sử dụng thuật toán GA và áp dụng vào việc tìm kiếm giải pháp tối ưu hóa tiến độ-chi phí xây dựng - Ưu điểm: Thuật toán GA được phát Using genetic triển tối ưu hóa đa mục tiêu các yếu tố algorithms to Feng C-W, chính nhằm chứng tỏ tính hiệu quả của solve 1 Liu L, 1997 mô hình bằng cách tìm kiếm một phần construction Burns SA nhỏ trong trong tổng không gian. Qua time cost trade nhiều trường hợp thử nghiệm để chứng off problems minh tính chính xác của thuật toán - Nhược điểm: Thuật toán được đánh giá là khó và trừu tượng, khiến nhiều người ít thực hành được. - Nghiên cứu trình bày mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu nhằm hỗ trợ cho người quản lý ra quyết định. - Mô hình được thiết kế để tìm kiếm việc Time cost sử dụng tài nguyên một cách tối ưu có kế Khaled El- quality trade hoạch nhằm giảm thiểu chi phí, thời gian Rayes, 2 off analysis for 2005 đồng thời tối ưu nguồn lực.
Mô hình Amr highway phát triển theo các giai đoạn đơn giản, Kandil, construction - Ưu điểm: Nghiên cứu tỏ ra hữu ích cho những người ra quyết định trong các dự án xây dựng, đặc biệt là những đơn vị tham gia vào các loại hợp đồng đòi hỏi hiệu suất, chất lượng. PHẠM VŨ HỒNG SƠN Trang 7 GVHD2: TS. CHU VIỆT CƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ 2023 HVTH: BÙI NHẬT TRÍ - Một nghiên cứu sử dụng thuật toán lai MOABCDE để hỗ trợ nhà quản lí lựa chọn kế hoạch thích hợp để tối ưu hóa đa mục tiêu các yếu tố thời gian, chi phí và chất lượng. - Ưu điểm: Thuật toán lai MOABCDE Hybrid Duc-Hoc được so sánh với 4 thuật toán khác multiple Tran, Min- (NSGA-II, MOPSO, MODE, MOABC) objective Yuan đã xác minh tính hiệu quả của thuật toán 3 artificial bee 2015 Cheng, - Nhược điểm: trong thực tế các chuyên colony with Minh-Tu gia, nhà thầu, kỹ sư và nhà quản lý differential Cao thường đánh giá hiệu suất bằng ngôn evolution ngữ và thuật ngữ không chính xác do sự cân nhắc không chắc chắn của môi trường và tính chủ quan.
Vì vậy, cần nghiên cứu thêm để xây dựng mô hình tối ưu hóa, xem xét các khía cạnh mơ hồ, không chắc chắn và không chính xác. - Nghiên cứu tiếp cận phương pháp mới gọi là "Tìm kiếm sinh vật đa mục tiêu" (MOSOS), áp dụng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa cân bằng giữa thời gian, chi phí và việc sử dụng lao đông ca tối & đêm trong khi vẫn duy trì tính liên tục A novel công việc và các hạn chế về nguồn lực Multiple có sẵn. Objective Duc-Hoc - Thuật toán đánh giá so với các mô hình Symbiotic Tran, Min- khác được sử dụng rộng rãi (NSGA-II, Organisms Yuan MOPSO, MODE, MOABC). Các kết 4 Search 2016 Cheng, quả chứng minh MOSOS là một phương (MOSOS) for Doddy pháp kỹ thuật mạnh mẽ để tìm kiếm và time cost labor Prayogo tối ưu hóa lịch trình ca làm việc nhằm hỗ utilization trợ nhà quản lý dự án trong việc lựa tradeoff chọn phương án phù hợp.
problem - Ưu điểm: MOSOS thể hiện các đặc điểm đa dạng tốt hơn, mang lại các giải pháp thỏa hiệp tốt hơn và đạt được mức độ hài lòng cao hơn. Người ta cũng nhận thấy rằng phương pháp đề xuất mang lại hiệu quả cạnh tranh về đặc điểm đa GVHD1: PGS. PHẠM VŨ HỒNG SƠN Trang 8 GVHD2: TS. CHU VIỆT CƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ 2023 HVTH: BÙI NHẬT TRÍ dạng, giải pháp thỏa hiệp và mức độ hài lòng.
- Nghiên cứu tập trung phát triển một thuật toán tối ưu hóa mới, tiến hóa vi sai Optimizing đa mục tiêu dựa trên đối lập (OMODE), multi mode được trình bày để giải quyết vấn đề cân time cost bằng thời gian-chi phí-chất lượng Duc-Long quality trade (TCQT). Luong, off of - Ưu điểm: Mô hình OMODE giải quyết Duc-Hoc construction đa mục tiêu một cách hiệu quả và tìm ra 5 Tran & 2018 project using Pareto đa mục tiêu các giải pháp tối ưu Phong opposition trong các lần chạy mô phỏng, đa dạng Thanh multiple tốt hơn, mang lại hiệu quả tốt hơn, mức Nguyen objective độ chính xác hơn. difference - Nhược điểm: công cụ lập kế hoạch evolution trong nghiên cứu chỉ xem xét dữ liệu đầu vào xác định và giả định các mối liên hệ giữa các công tác. - Nghiên cứu thực hiện các tính toán bằng mô hình sử dụng Thuật toán di truyền sắp xếp không thống trị II (NSGA Tianqi II) và tạo ra mô hình đánh đổi giữa thời Time cost Wang, gian, chi phí và chất lượng.
quality trade Moatassem - Ưu diểm: Hiệu suất của mô hình đã off analysis for Abdallah, phát triển được kiểm tra bằng cách sử 6 2021 planning Caroline dụng mô hình xây dựng Dự án bao gồm construction Clevenger, 20 hoạt động để xác định sự cân bằng tối projects Shahryar ưu giữa các mục tiêu quan trọng của dự Monghasem án về thời gian, chi phí và chất lượng. - NSGA II được sử dụng để giải bài toán TCQT phi tuyến tính phức tạp và xác định các giải pháp tối ưu. PHẠM VŨ HỒNG SƠN Trang 9 GVHD2: TS. CHU VIỆT CƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ 2023 HVTH: BÙI NHẬT TRÍ - Nghiên cứu trình bày một mô hình tối ưu hóa sự cân bằng giữa thời gian, chi phí, chất lượng & an toàn bị ràng buộc Latin về tài nguyên đa phương thức.
Ngoài ra, hypercube nghiên cứu này còn xem xét đến sự hạn sampling chế về nguồn lực sẵn có cho từng based NSGA- phương thức thực hiện hoạt động. Thuật III toán Di truyền phân loại không trội III optimization Kamal (NSGA III) được sử dụng để phát triển model for Sharma & mô hình. 7 multimode Manoj 2022 - Mô hình sử dụng LHS để tạo ra quần resource Kumar thể bố mẹ được phân bố tốt. Bên cạnh constrained Trivedi đó, phương pháp AHP đã được sử dụng time cost để xác định trọng lượng của các chỉ số quality safety chất lượng và các hoạt động, phương trade off in pháp logic mờ được sử dụng để đánh giá construction yếu tố rủi ro, biểu đồ đường dẫn giá trị projects được sử dụng thể hiện bốn mục tiêu và cách tiếp cận tiên nghiệm được sử dụng để lựa chọn một giải pháp từ các giải pháp tối ưu Pareto thu được.
- Nghiên cứu trình bày Thuật toán Nấm nhầy (SMA) để giải quyết bài toán đánh đổi thời gian, chi phí ,chất lượng trong một dự án xây dựng. - Nghiên cứu thảo luận và giải quyết vấn đề tối ưu hóa và so sánh đánh giá với các Utilizing thuật toán khác như Tiến hóa vi phân đa Pham Vu artificial mục tiêu dựa trên đối lập (OMODE), Hong Son intelligence to Thuật toán di truyền sắp xếp không & Luu 8 solving time 2022 thống trị (NSGA), Tối ưu hóa nhóm hạt Ngoc cost quality đa mục tiêu (MODE). để xác minh tính Quynh trade off hiệu quả và tiềm năng của thuật toán đề Khoi problem xuất. - Ưu điểm: Nghiên cứu này được đưa vào thực tế, tối ưu hóa cục bộ, được sử dụng để tối ưu hóa đồng thời ba mục tiêu, cũng cho thấy rõ những hạn chế của SMA.
Các tác giả đề xuất kết hợp mô hình SMA với các kỹ thuật nổi tiếng như GVHD1: PGS. PHẠM VŨ HỒNG SƠN Trang 10 GVHD2: TS. CHU VIỆT CƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ 2023 HVTH: BÙI NHẬT TRÍ học đối lập, lựa chọn đối ngẫu và các phương pháp khác để hoàn thiện mô hình theo hướng tích cực nhằm phát triển mô hình SMA ngày càng ưu việt và vận hành để xử lý các vấn đề tối ưu hóa trong ngành xây dựng cũng như các lĩnh vực xã hội khác. A Robusst - Nghiên cứu nhằm mục đích xem xét Time-Cost- các yếu tố chính trong việc lập kế hoạch Quality- dự án và sự không chắc chắn trong việc Energy- lập mô hình chúng.
Environment R Lotfi, Z - Ưu điểm: Nghiên cứu sử dụng lập trình trade off with Yadegari, S phi tuyến mạnh mẽ (NLP) để giải quyết resource Hosseini, A 9 2022 vấn đề tối ưu đa mục tiêu chi phí, chất constrained in Khameneh, lượng, năng lượng và mức độ ô nhiễm project E Tirkolaee, trong sự hạn chế về mặt tài nguyên. management: G Weber - Những hạn chế của nghiên cứu là quy A case study mô của vấn đề. Khi quy mô của vấn đề for a Bridge lớn, thời gian tăng trưởng theo cấp số construction nhân và NP-cứng.
