I. Tổng quan về ứng dụng thuật toán trong tối ưu hóa chi phí
Thị trường xây dựng cạnh tranh đòi hỏi các nhà quản lý phải liên tục tìm kiếm giải pháp tối ưu hóa chi phí nguồn lực. Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp tiếp cận mới, kết hợp sức mạnh của thuật toán sinh vật cộng sinh (SOS) và thuật toán Bayesian Optimization Leveling (BOL). Phương pháp này hướng đến việc đưa ra các phương án tối ưu nhất, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực. Các nghiên cứu trước đây tập trung vào tối ưu hóa riêng lẻ các nguồn lực, nhưng thực tế cho thấy cần một cách tiếp cận toàn diện hơn. Sự kết hợp giữa MSOS và BOL hứa hẹn sẽ giải quyết bài toán phức tạp này một cách hiệu quả. Theo nghiên cứu của Georgy (2008), quản lý tài nguyên hiệu quả đóng vai trò then chốt trong thành công của dự án.
1.1. Giới thiệu chung về thuật toán sinh vật cộng sinh
Thuật toán sinh vật cộng sinh (SOS) là một thuật toán tối ưu hóa dựa trên quần thể, lấy cảm hứng từ mối quan hệ cộng sinh trong tự nhiên. SOS được đánh giá cao nhờ khả năng tối ưu hóa toàn cầu hiệu quả cho các bài toán liên tục. Trong SOS, các cá thể (sinh vật) tương tác với nhau thông qua ba pha: tương hỗ, cộng sinh và ký sinh, để tìm kiếm giải pháp tối ưu. Thuật toán này đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả quản lý nguồn lực.
1.2. Tìm hiểu về thuật toán Bayesian Optimization Leveling BOL
Thuật toán Bayesian Optimization Leveling (BOL) là một phương pháp tối ưu hóa dựa trên mô hình xác suất. BOL sử dụng mô hình Gaussian Process (GP) để dự đoán hiệu suất của các cấu hình khác nhau và chọn ra cấu hình tốt nhất để thử nghiệm tiếp theo. Leveling trong BOL đề cập đến việc cân bằng các mục tiêu khác nhau, trong trường hợp này là các chi phí liên quan đến các nguồn lực khác nhau. BOL giúp lựa chọn kết quả tối ưu nhất từ nhiều nhóm tiêu chí.
II. Vấn đề và thách thức trong tối ưu chi phí nguồn lực xây dựng
Trong ngành xây dựng, việc quản lý và phân bổ nguồn lực hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo dự án hoàn thành đúng tiến độ và trong ngân sách. Tuy nhiên, việc tối ưu hóa chi phí liên quan đến nguồn lực lại là một thách thức lớn, đặc biệt trong bối cảnh thị trường cạnh tranh khốc liệt. Các yếu tố như biến động giá cả nguồn lực, sự phức tạp của dự án và sự thiếu hụt nguồn lực có thể ảnh hưởng đáng kể đến chi phí và tiến độ dự án. Do đó, việc tìm kiếm các phương pháp tối ưu hiệu quả để quản lý chi phí nguồn lực là vô cùng quan trọng. El-Rayes và Jun (2009) đã chỉ ra rằng việc lập kế hoạch tiến độ xây dựng chỉ dựa trên sơ đồ mạng có thể dẫn đến sự biến động không hiệu quả và tốn kém cho nguồn lực.
2.1. Khó khăn trong việc quản lý nguồn lực truyền thống
Các phương pháp quản lý nguồn lực truyền thống thường dựa trên kinh nghiệm và trực giác của người quản lý, điều này có thể dẫn đến các quyết định chủ quan và không tối ưu. Ngoài ra, các phương pháp này thường không thể xử lý được sự phức tạp của các dự án xây dựng hiện đại, với nhiều ràng buộc và yếu tố ảnh hưởng. Việc thiếu công cụ và phương pháp tiếp cận tối ưu hóa dẫn đến việc phân bổ nguồn lực không hiệu quả và tăng chi phí.
2.2. Yêu cầu tối ưu hóa chi phí toàn diện các nguồn lực liên quan
Các nghiên cứu trước đây thường tập trung vào tối ưu hóa riêng lẻ một hoặc một vài nguồn lực, chẳng hạn như lao động hoặc thiết bị. Tuy nhiên, trong thực tế, các nguồn lực thường có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, và việc tối ưu hóa riêng lẻ một nguồn lực có thể ảnh hưởng tiêu cực đến các nguồn lực khác. Do đó, cần một phương pháp tiếp cận tối ưu hóa toàn diện, xem xét tất cả các nguồn lực liên quan và tối đa hóa hiệu quả tổng thể. Cần xét đến nhiều yếu tố, không chỉ chi phí mà còn thời gian, chất lượng và rủi ro.
III. Phương pháp tối ưu hóa kết hợp MSOS và BOL Giải pháp mới
Để giải quyết các thách thức trong tối ưu hóa chi phí nguồn lực, nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới kết hợp thuật toán Modified Symbiotic Organisms Search (MSOS) và thuật toán Bayesian Optimization Leveling (BOL). MSOS được sử dụng để tối ưu hóa tiến độ và phân bổ nguồn lực ban đầu, trong khi BOL được sử dụng để lựa chọn cấu hình nguồn lực tốt nhất dựa trên các tiêu chí chi phí khác nhau. Sự kết hợp này cho phép tìm ra các phương án tối ưu toàn diện và hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực. Theo Martinez và Loannou (1993), việc quản lý không hiệu quả nguồn lực có thể dẫn đến việc dự án không hoàn thành theo tiến độ.
3.1. Cải tiến thuật toán SOS bằng cơ chế tìm kiếm lân cận của MSOS
MSOS là một phiên bản cải tiến của thuật toán SOS, được thiết kế để tăng cường khả năng tìm kiếm và tránh bị mắc kẹt trong các điểm tối ưu cục bộ. MSOS sử dụng một cơ chế ký sinh mới và hiệu quả, kết hợp với cơ chế tìm kiếm hàng xóm, để khám phá không gian giải pháp một cách hiệu quả hơn. Điều này cho phép MSOS tìm ra các giải pháp chất lượng tốt hơn so với thuật toán SOS tiêu chuẩn, đặc biệt trong các bài toán tối ưu hóa phức tạp.
3.2. BOL Leveling lựa chọn giá trị tối ưu chi phí từ nhiều tiêu chí
BOL đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn cấu hình nguồn lực tốt nhất từ nhiều lựa chọn do MSOS tạo ra. BOL sử dụng mô hình xác suất để đánh giá hiệu suất của các cấu hình khác nhau và chọn ra cấu hình tốt nhất để thử nghiệm tiếp theo. Leveling trong BOL đề cập đến việc cân bằng các mục tiêu khác nhau, chẳng hạn như chi phí, thời gian và rủi ro. Bằng cách xem xét tất cả các tiêu chí này, BOL giúp tìm ra các phương án tối ưu toàn diện và phù hợp nhất với yêu cầu của dự án.
IV. Ứng dụng MSOS BOL trong quản lý chi phí thiết bị thực tế
Để đánh giá tính hiệu quả của phương pháp MSOS-BOL, nghiên cứu này sẽ áp dụng nó vào một dự án xây dựng thực tế. Dữ liệu từ dự án sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình và thử nghiệm thuật toán. Kết quả tối ưu hóa từ MSOS-BOL sẽ được so sánh với các phương pháp tối ưu hóa khác để đánh giá hiệu suất. Mục tiêu là chứng minh rằng MSOS-BOL có thể cung cấp các phương án tối ưu tốt hơn so với các phương pháp hiện tại, giúp giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực. Nghiên cứu của Trần Đức Học và Doddy Prayogo (2018) đã chứng minh tính hiệu quả của MSOS trong việc tối ưu hóa nguồn lực lao động.
4.1. Mô hình hóa dự án xây dựng với các ràng buộc thực tế
Để ứng dụng MSOS-BOL vào dự án xây dựng thực tế, cần xây dựng một mô hình dự án chi tiết, bao gồm tất cả các hoạt động, nguồn lực và ràng buộc liên quan. Mô hình này cần phản ánh chính xác các điều kiện thực tế của dự án, bao gồm các yếu tố như thời gian, chi phí, chất lượng và rủi ro. Việc mô hình hóa chính xác sẽ đảm bảo rằng kết quả tối ưu hóa từ MSOS-BOL là đáng tin cậy và có thể áp dụng trong thực tế.
4.2. Đánh giá hiệu suất và so sánh với các giải thuật khác
Sau khi áp dụng MSOS-BOL vào mô hình dự án, cần đánh giá hiệu suất của thuật toán bằng cách so sánh kết quả tối ưu hóa với các phương pháp tối ưu hóa khác. Các tiêu chí đánh giá có thể bao gồm chi phí tổng thể, thời gian hoàn thành dự án, hiệu quả sử dụng nguồn lực và mức độ rủi ro. Việc so sánh này sẽ giúp xác định xem MSOS-BOL có thực sự cung cấp các phương án tối ưu tốt hơn so với các phương pháp hiện tại hay không.
4.3. Thử nghiệm ứng dụng thực tế trên dự án đang triển khai
Để kiểm chứng tính hiệu quả của mô hình nghiên cứu, cần thử nghiệm ứng dụng thực tế trên dự án đang triển khai. Các dữ liệu thu thập được từ quá trình thử nghiệm sẽ là cơ sở đánh giá khách quan về khả năng giải quyết bài toán tối ưu chi phí của mô hình, cũng như những ưu nhược điểm so với cách thức quản lý truyền thống.
V. Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo về tối ưu chi phí
Nghiên cứu này đã trình bày một phương pháp mới để tối ưu hóa chi phí dự án xây dựng bằng cách sử dụng thuật toán MSOS-BOL. Kết quả ban đầu cho thấy phương pháp này có tiềm năng cung cấp các phương án tối ưu tốt hơn so với các phương pháp hiện tại, giúp giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực. Tuy nhiên, cần có thêm nghiên cứu để đánh giá đầy đủ hiệu suất của phương pháp trong các dự án khác nhau và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của nó. Đồng thời, việc phát triển các công cụ hỗ trợ triển khai MSOS-BOL trong thực tế cũng là một hướng đi quan trọng. Christodoulou et al. (2009) và El-Rayes và Jun (2009) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giảm thiểu biến động trong việc sử dụng nguồn lực.
5.1. Tóm tắt đóng góp của ứng dụng thuật toán MSOS BOL
Nghiên cứu đã đóng góp vào lĩnh vực quản lý chi phí dự án xây dựng bằng cách đề xuất một phương pháp tối ưu hóa mới, kết hợp sức mạnh của thuật toán MSOS và thuật toán BOL. Phương pháp này có tiềm năng giúp các nhà quản lý dự án đưa ra các quyết định phân bổ nguồn lực tốt hơn, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả tổng thể của dự án.
5.2. Hướng phát triển trong tương lai về bài toán tối ưu nguồn lực
Trong tương lai, có thể tiếp tục nghiên cứu và phát triển phương pháp MSOS-BOL bằng cách tích hợp thêm các yếu tố khác, chẳng hạn như rủi ro và sự không chắc chắn. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các biến thể khác của thuật toán MSOS và thuật toán BOL để tìm ra các cấu hình tốt hơn. Cuối cùng, việc phát triển các công cụ phần mềm hỗ trợ triển khai MSOS-BOL trong thực tế sẽ giúp phương pháp này được ứng dụng rộng rãi hơn trong ngành xây dựng. Việc kết hợp thêm thuật toán học máy cũng là một hướng đi tiềm năng.
