Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Tối Ưu Chi Phí Tiến Độ Dự Án Xây Dựng Có Xét Đến Yếu Tố Môi Trường

Chuyên khảo kỹ thuật phân tích Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu chi phí tiến độ dự án xây dựng có xét đến yếu tố môi trường, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng

• Tác giả: Võ Duy Phước
• Người hướng dẫn: Ts. Phạm Vũ Hồng Sơn
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa
• Chuyên ngành: Quản lý Xây dựng
• Đề tài: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu chi phí tiến độ dự án xây dựng có xét đến yếu tố môi trường
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Ứng dụng AI Tối Ưu Chi Phí Tiến Độ Xây Dựng

Ngành xây dựng đối mặt với nhiều thách thức do tính chất phức tạp và duy nhất của mỗi dự án. Việc tối ưu chi phí và tiến độ dự án xây dựng (TCT) là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất. Các nhà quản lý dự án thường gặp khó khăn trong việc cân bằng giữa tiến độ và chi phí để hoàn thành dự án đúng hạn với chi phí thấp nhất. Đồng thời, ngành xây dựng cũng gây ra nhiều vấn đề về môi trường, đặc biệt là phát thải khí nhà kính. Do đó, việc ứng dụng AI trong xây dựng để giải quyết bài toán TCT có xét đến yếu tố môi trường là vô cùng cần thiết. Luận văn này tập trung vào việc khám phá và phát triển các phương pháp quản lý xây dựng thông minh và bền vững, tạo ra một công cụ ra quyết định tiềm năng cho các nhà quản lý.

1.1. Tầm quan trọng của Tối Ưu Chi phí và Tiến độ

Việc tối ưu chi phí dự án xây dựng giúp tiết kiệm nguyên vật liệu, nhân lực, giảm chi phí vận hành và bảo trì sau khi hoàn thành. Tối ưu tiến độ dự án xây dựng đảm bảo dự án hoàn thành đúng thời hạn, giảm thiểu rủi ro, tránh chậm trễ và phạt hợp đồng. Điều này tạo niềm tin cho các bên liên quan và tạo thuận lợi cho khởi động hoạt động kinh doanh, mở ra cơ hội tiếp cận thị trường và tạo thu nhập sớm cho nhà đầu tư. Tóm lại, TCT mang lại nhiều lợi ích cho công ty xây dựng, từ tiết kiệm tài nguyên đến đảm bảo đúng tiến độ và tạo cơ hội kinh doanh.

1.2. Thách thức Môi Trường và Xây Dựng Bền Vững

Ngành xây dựng góp phần gây ra nhiều vấn đề môi trường liên quan đến hoạt động xây dựng và vận hành công trình. Những quá trình này đóng vai trò chủ yếu trong ô nhiễm môi trường ngoài trời và thải ra khí nhà kính. Trong đó, quá trình sản xuất vật liệu xây dựng tạo ra lượng khí CO2 cao nhất. Đề tài này tập trung giải quyết bài toán TCT, đồng thời giảm thiểu tác động môi trường, hướng tới mục tiêu xây dựng bền vững và phát triển bền vững.

II. Giải Pháp Ứng Dụng AI Để Quản Lý Dự Án Xây Dựng Hiệu Quả

Các phương pháp tối ưu truyền thống gặp nhiều hạn chế khi giải quyết bài toán TCT, đặc biệt khi xét đến yếu tố môi trường. Các phương pháp lập trình toán học đòi hỏi chi phí tính toán cao, trong khi các phương pháp heuristic chỉ mang lại giải pháp gần tối ưu. Do đó, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý dự án xây dựng (AI) để giải quyết bài toán này là một giải pháp tiềm năng. AI trong xây dựng có thể giúp đạt được tính toán hiệu quả và nhanh chóng cho bài toán TCTC, cung cấp cho các nhà quản lý dự án và nhà thầu một công cụ có khả năng lựa chọn các phương án tối ưu một cách có cơ sở, nhanh chóng và hiệu quả.

2.1. Giới thiệu về các Thuật Toán Trí Tuệ Nhân Tạo

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các thuật toán AI trong dự báo chi phí xây dựng, đặc biệt là thuật toán châu chấu (GOA) và các biến thể của nó. Các thuật toán này có khả năng tìm kiếm các giải pháp tối ưu trong không gian tìm kiếm rộng lớn, giúp giải quyết các bài toán phức tạp trong quản lý dự án xây dựng. Cần so sánh kết quả của luận văn với các nghiên cứu trước đây để chứng minh hiệu quả của phương pháp.

2.2. Phương pháp Học Dựa Trên Sự Đối Diện OBL và Lựa Chọn Giải Đấu TS

Nghiên cứu cũng sử dụng các phương pháp học dựa trên sự đối diện (OBL) và lựa chọn giải đấu (TS) để cải thiện hiệu suất của các thuật toán AI trong lập kế hoạch tiến độ xây dựng. Phương pháp OBL giúp tăng cường khả năng khám phá không gian tìm kiếm, trong khi phương pháp TS giúp lựa chọn các giải pháp tốt nhất trong mỗi thế hệ. Nhờ đó, các thuật toán AI có thể hội tụ nhanh hơn và tìm ra các giải pháp tối ưu hơn.

2.3 Mô hình thông tin công trình BIM và AI

Sự kết hợp giữa Mô hình thông tin công trình (BIM) và AI mang lại lợi ích to lớn trong việc quản lý dự án. BIM cung cấp dữ liệu chi tiết và chính xác về công trình, tạo nền tảng cho AI phân tích và đưa ra quyết định tối ưu. Ví dụ: AI có thể sử dụng dữ liệu BIM để dự đoán chi phí, tiến độ, và rủi ro tiềm ẩn, từ đó giúp nhà quản lý dự án đưa ra các biện pháp phòng ngừa và ứng phó kịp thời.

III. Mô Hình Tối Ưu Mới eGOA và Trường Hợp Ứng Dụng Thực Tế

Luận văn này đề xuất một thuật toán tối ưu mới, được gọi là eGOA, dựa trên thuật toán châu chấu (GOA) và các phương pháp OBL và TS. Thuật toán eGOA được thiết kế để giải quyết bài toán TCTC một cách hiệu quả và nhanh chóng. Nghiên cứu này cũng trình bày các trường hợp ứng dụng thực tế để chứng minh hiệu quả của thuật toán eGOA trong việc giảm thiểu tác động môi trường trong xây dựng và tối ưu hóa chi phí dự án xây dựng.

3.1. Xây Dựng Thuật Toán Tối Ưu eGOA

Thuật toán eGOA kết hợp các ưu điểm của thuật toán GOA, phương pháp OBL và phương pháp TS để tạo ra một thuật toán mạnh mẽ và hiệu quả. Thuật toán này có khả năng tìm kiếm các giải pháp tối ưu trong không gian tìm kiếm phức tạp và hội tụ nhanh chóng đến các giải pháp tốt nhất. eGOA được kỳ vọng sẽ mang lại kết quả vượt trội so với các thuật toán tối ưu truyền thống.

3.2. Ứng Dụng eGOA trong Các Dự Án Thực Tế

Nghiên cứu này trình bày các trường hợp ứng dụng thực tế của thuật toán eGOA trong các dự án xây dựng khác nhau. Các kết quả cho thấy rằng thuật toán eGOA có khả năng tìm ra các giải pháp tối ưu, giúp giảm thiểu chi phí, rút ngắn tiến độ và giảm thiểu tác động môi trường của dự án. Phân tích dữ liệu dự án xây dựng cho thấy thuật toán eGOA hoạt động hiệu quả hơn các thuật toán khác.

IV. Phân Tích Chi Phí Vòng Đời LCA Kết Hợp Trí Tuệ Nhân Tạo

Để đánh giá đầy đủ tác động môi trường của các quyết định xây dựng, việc tích hợp phân tích chi phí vòng đời (LCA) với trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng. AI và phân tích vòng đời công trình (LCA) cho phép tự động hóa quá trình thu thập và phân tích dữ liệu môi trường, từ đó cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho việc ra quyết định. Điều này giúp xác định các điểm nóng về môi trường và đề xuất các giải pháp giảm thiểu hiệu quả.

4.1. Thu thập và Phân tích Dữ liệu Môi trường bằng AI

AI có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu về tiêu thụ năng lượng, sử dụng nước, và phát thải khí nhà kính trong suốt vòng đời của công trình. Các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu này để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tác động môi trường và đề xuất các biện pháp cải thiện. Dữ liệu này có thể đến từ IoT trong xây dựng được thu thập.

4.2. Tối ưu hóa Thiết kế và Vật liệu Xây dựng dựa trên LCA và AI

AI có thể giúp các nhà thiết kế và kỹ sư lựa chọn vật liệu xây dựng và phương pháp thi công có tác động môi trường thấp nhất, đồng thời đảm bảo hiệu suất và độ bền của công trình. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu, kết hợp LCA và các tiêu chí kinh tế và kỹ thuật khác. Đồng thời phân tích chi phí môi trường trong xây dựng.

V. Kết Luận Triển Vọng và Hướng Nghiên Cứu Ứng Dụng AI

Luận văn này đã chứng minh tiềm năng của việc ứng dụng AI trong tối ưu chi phí và tiến độ dự án xây dựng có xét đến yếu tố môi trường. Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng thuật toán eGOA có khả năng tìm ra các giải pháp tối ưu, giúp giảm thiểu chi phí, rút ngắn tiến độ và giảm thiểu tác động môi trường của dự án. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức và cơ hội để tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này.

5.1. Tổng Kết Các Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu này đã đóng góp vào việc phát triển các phương pháp quản lý xây dựng thông minh và bền vững. Thuật toán eGOA có thể được sử dụng như một công cụ ra quyết định hiệu quả cho các nhà quản lý dự án và nhà thầu, giúp họ lựa chọn các phương án tối ưu một cách có cơ sở, nhanh chóng và hiệu quả.

5.2. Hướng Nghiên Cứu và Phát Triển Trong Tương Lai

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán AI mạnh mẽ hơn và hiệu quả hơn để giải quyết các bài toán phức tạp trong quản lý dự án xây dựng. Ngoài ra, cần tăng cường tích hợp các công nghệ Big Data trong xây dựng, IoT trong xây dựng và Mô hình thông tin công trình (BIM) với các thuật toán AI để tạo ra các giải pháp toàn diện và hiệu quả hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -------------------- VÕ DUY PHƯỚC ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG TỐI ƯU CHI PHÍ TIẾN ĐỘ DỰ ÁN XÂY DỰNG CÓ XÉT ĐẾN YẾU TỐ MÔI TRƯỜNG APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN OPTIMIZING COST AND SCHEDULE OF CONSTRUCTION PROJECTS CONSIDERING ENVIRONMENTAL FACTORS Chuyên ngành: Quản lý Xây dựng Mã số: 8.02 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2024 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học 1 : PGS. (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ hướng dẫn khoa học 2: TS. (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 1 : PGS.TS Đỗ Tiến Sỹ (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS. Đặng Ngọc Châu (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM ngày 17 tháng 01 năm 2024. Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) 1. Chủ tịch hội đồng bảo vệ: PGS.TS Lương Đức Long 2. Ủy viên Thư ký hội đồng: PGS.TS Trần Đức Học 3. Ủy viên: TS. Phản biện 1: PGS.TS Đỗ Tiến Sỹ 5. Phản biện 2: TS. Đặng Ngọc Châu Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có). CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG PGS. Lê Anh Tuấn i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự do - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Võ Duy Phước MSHV : 2170885 Ngày, tháng, năm sinh: 09/10/1989 Nơi sinh: Tp. HCM Chuyên ngành: Quản lý xây dựng Mã số : 8580302 I. TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG TỐI ƯU CHI PHÍ TIẾN ĐỘ DỰ ÁN XÂY DỰNG CÓ XÉT ĐẾN YẾU TỐ MÔI TRƯỜNG (APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN OPTIMIZING CONSTRUCTION PROJECT TIME AND COST, CONSIDERING ENVIRONMENTAL FACTORS) II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG 1. Phân tích tầm quan trọng của yếu tố chi phí và tiến độ trong quản lý xây dựng và ảnh hưởng của yếu tố môi trường trong dự án xây dựng. Xác định hàm mục tiêu tối ưu cho bài tối ưu hóa chi phí và tiến độ trong dự án xây dựng có xem xét đến yếu tố môi trường. Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo trong quản lý xây dựng và phát triển thuật toán AI nhằm tối ưu chi phí và tiến độ trong dự án xây dựng có xem xét đến yếu tố môi trường. So sánh, nhận xét, phân tích và đánh giá kết quả khi áp dụng thuật toán AI cho bài tối ưu hóa chi phí và tiến độ trong dự án xây dựng có xem xét đến yếu tố môi trường. Kết luận và kiến nghị. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 04/09/2023 IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 18/12/2023 V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS. PHẠM VU HỒNG SƠN Tp. Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 02 năm 2024 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN 1 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN 2 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO PGS. Phạm Vũ Hồng Sơn TS. Lưu Xuân Lộc TS. Lê Hoài Long TRƯỞNG KHOA KĨ THUẬT XÂY DỰNG PGS. Lê Anh Tuấn ii LỜI CẢM ƠN Đề cương Luận văn thạc sĩ trong lĩnh vực quản lý xây dựng là một phần quan trọng trong chương trình đào tạo cao học, nhằm trang bị cho học viên khả năng tự nghiên cứu và khả năng giải quyết những vấn đề cụ thể trong thực tế xây dựng. Đây là trách nhiệm và niềm tự hào của mỗi học viên cao học. Tôi muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến những tập thể và cá nhân đã hỗ trợ tôi trong quá trình hoàn thành đề cương luận văn "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu chi phí tiến độ dự án xây dựng có xét đến yếu tố môi trường". Bên cạnh sự cố gắng và nỗ lực cá nhân, tôi đã nhận được nhiều sự giúp đỡ quý báu từ những người này. Tôi xin bày tỏ lòng tri ân đặc biệt đến Thầy PGS. Phạm Vũ Hồng Sơn và Thầy TS. Lưu Xuân Lộc, người đã tận tâm hướng dẫn và đưa ra gợi ý đầu tiên, giúp tôi hình thành ý tưởng cho đề tài. Thầy cũng đã góp ý về cách nhận định chính xác trong quá trình nghiên cứu cũng như cách tiếp cận hiệu quả. Sự tận tâm và sự chỉ bảo của Thầy là nguồn động lực lớn giúp tôi hoàn thành đề cương luận văn một cách xuất sắc. Tôi cũng muốn chân thành cảm ơn quý Thầy Cô Khoa Kỹ Thuật Xây dựng, trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh, đã truyền đạt cho tôi những kiến thức quý giá. Những kiến thức này không chỉ quan trọng trong quá trình nghiên cứu khoa học mà còn trong sự nghiệp của tôi trong tương lai. Đề cương Luận văn thạc sĩ đã được hoàn thành đúng thời hạn nhờ sự nỗ lực của tôi. Tuy nhiên, tôi nhận thấy vẫn còn một số thiếu sót. Vì vậy, tôi mong được sự chỉ bảo từ quý Thầy, Cô để tôi có thể bổ sung kiến thức và hoàn thiện bản thân mình. Xin trân trọng cảm ơn. Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 02 năm 2024 Võ Duy Phước iii TÓM TẮT ĐỀ TÀI Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như công cụ không thể bỏ qua trong lĩnh vực quản lý xây dựng, mở ra những triển vọng mới trong việc cải tiến, tối ưu hóa chi phí, tiến độ, cũng như giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường trong các dự án xây dựng. Đề tài "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu chi phí tiến độ dự án xây dựng có xét đến yếu tố môi trường" không chỉ hướng tới việc khám phá và phát triển phương thức quản lý xây dựng thông minh và bền vững, mà còn tạo ra một công cụ ra quyết định tiềm năng cho các nhà quản lý. Nghiên cứu này không chỉ tận dụng AI để tìm kiếm những giải pháp tối ưu cho những thách thức lớn như chi phí, tiến độ, và bảo vệ môi trường, mà còn góp phần đáng kể trong việc nâng cao hiệu suất và chất lượng của các dự án xây dựng. Đồng thời, đề tài này cũng cung cấp cơ sở cho việc ra quyết định thông minh trong quản lý xây dựng, giúp các chuyên gia và nhà quản lý dự án tiếp cận với một quy trình làm việc hiệu quả, nhanh chóng và có hiệu suất cao. iv ABSTRACT Artificial Intelligence (AI) is rapidly becoming an essential tool in the field of construction management, offering new avenues for enhancement, cost and schedule optimization, and the reduction of negative environmental impacts in construction projects. The research topic "Application of Artificial Intelligence in Optimizing Cost and Schedule of Construction Projects Considering Environmental Factors" aims not only to explore and develop intelligent and sustainable construction management methods but also to forge a powerful decision-making tool for managers. This study utilizes AI to identify optimal solutions to key challenges such as cost management, scheduling, and environmental protection, significantly improving the efficiency and quality of construction projects. Furthermore, this topic lays a solid foundation for intelligent decision-making in construction management, providing experts and project managers with the means to achieve more effective, rapid, and high-performance work processes. v LỜI CAM ĐOAN Tôi xin xác nhận rằng đề cương luận văn này là thành quả của công việc cá nhân của tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn tận tâm của PGS. Phạm Vũ Hồng Sơn và TS. Tất cả những kết quả được trình bày trong luận văn này đều đáng tin cậy và chưa được công bố trong bất kỳ nghiên cứu nào khác. Tôi chịu trách nhiệm hoàn toàn về quá trình nghiên cứu và thực hiện của mình, và tôi cam đoan rằng tôi đã tuân thủ các quy tắc và nguyên tắc đạo đức nghiên cứu trong quá trình thực hiện đề cương luận văn này. Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 12 năm 2023 Võ Duy Phước vi MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN . ii TÓM TẮT ĐỀ TÀI .iv LỜI CAM ĐOAN . v DANH MỤC CÁC HÌNH . viii DANH MỤC CÁC BẢNG .ix DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT.xi CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .1 Lý do chọn đề tài .2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .3 Phương pháp nghiên cứu .4 Mục tiêu nghiên cứu .5 Đóng góp của đề tài .1 Về mặt học thuật .2 Về mặt thực tiễn .6 Cấu trúc luận văn . 8 CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN .1 Các nghiên trong nước .2 Các nghiên cứu nước ngoài .1 Tối ưu chi phí, tiến độ và khí thải CO2 .2 Thuật toán châu chấu (GOA) .3 Phương pháp học dựa trên sự đối diện (OBL) .4 Phương pháp lựa chọn giải đấu (TS) . 32 vii CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .1 Tính toán chi phí tiến độ và ước tính phát thải CO2 từ hoạt động xây dựng .1 Tính toán tiến độ chi phí dự án xây dựng .2 Mối quan hệ chi phí-tiến độ trong một dự án .3 Rút ngắn tiến độ của dự án .4 Phương pháp ước tính phát thải CO2 từ hoạt động xây dựng . 38 Phát thải trực tiếp . 38 Phát thải gián tiếp.5 Tối ưu chi phí vật liệu và phát thải CO2 .2 Thuật toán châu chấu - Grasshopper Optimisation Algorithm (GOA) . 54 CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH TỐI ƯU HÓA VÀ TRƯỜNG HỢP ỨNG DỤNG.1 Phương pháp học dựa trên sự đối diện (Opposition-based learning) .2 Phương pháp lựa chọn giải đấu (TS) .3 Xây dựng thuật toán tối ưu mới eGOA . 90 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI .2 Hướng nghiên cứu trong tương lai . 91 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC . 93 TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ TRÍCH DẪN. 94 viii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1. Sự phức tạp của một dự án xây dựng . Yếu tố trong quản lý xây dựng . Phát thải CO2 trực tiếp và gián tiếp của ngành xây dựng theo quốc gia/khu vực (Triệu tấn) năm 2009 [8] . Cường độ phát thải CO2 trực tiếp và gián tiếp của ngành xây dựng theo quốc gia/khu vực (Kilotons/Triệu USD) năm 2009 [8] . Mối quan hệ chi phí-tiến độ trong một dự án . Phạm vi của hàm s khi l=1,5 và f=0,5 (phải) của hàm s khi x nằm trong [1,4] [31]. Hành vi của hàm s khi thay đổi l hoặc f [31] . Mô hình điều chỉnh giữa các cá thể trong một bầy châu chấu [31] . Hành vi của bầy đàn trong không gian 2D [31] . Hành vi của bầy đàn trong không gian 3D [31] . Hành vi của châu chấu xung quanh mục tiêu cố định và di động trong không gian 2D [31] .