Phát triển thuật toán lai ghép kiến sư tử (ALO) để tối ưu chi phí logistics cho cấu kiện bê tông đúc sẵn

Nghiên cứu này dựa trên phương pháp chi phí dựa trên các hoạt động (Activity-based costing-ABC) để lập ra mô hình tính chi phí logistics cho cấu kiện bê tông đúc sẵn một cách toàn diện hơn. Nghiên cứu phát triển thuật toán lai ghép mới giữa kiến sư tử (ALO) và phương pháp học đối diện (Opposition-based learning), phương pháp đột biến và trao đổi chéo (Mutation and crossover strategy) để tối ứu hóa chi phí dựa trên ABC.

Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng, ĐHXDHN, 2021, 16 (1V): 48–63 PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN LAI GHÉP KIẾN SƯ TỬ (ALO) ĐỂ TỐI ƯU CHI PHÍ LOGISTICS CHO CẤU KIỆN BÊ TÔNG ĐÚC SẴN Phạm Vũ Hồng Sơna,b , Huỳnh Trung Hiếua,b,∗ a Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh, 268 đường Lý Thường Kiệt, quận 10, TP Hồ Chí Minh, Việt Nam b Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, phường Linh Trung, quận Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh, Việt Nam Nhận ngày 14/6/2021, Sửa xong 20/8/2021, Chấp nhận đăng 20/8/2021 Tóm tắt Cơng trình xây dựng sử dụng cấu kiện bê tông đúc sẵn (BTĐS) trở thành xu hướng hàng đầu ngành Xây dựng giới Trong khoản chi phí để thực cơng trình loại này, chi phí logistics cho cấu kiện bê tông đúc sẵn chiếm tỉ trọng lớn Các nghiên cứu tối ưu chi phí logistics trước tập trung vào chi phí vận chuyển, chi phí kho bãi mà thiếu yếu tố quan trọng khác chi phí mua hàng, quản lý, bốc xếp lắp đặt Vì vậy, nghiên cứu dựa phương pháp chi phí dựa hoạt động (Activity-based costing-ABC) để lập mơ hình tính chi phí logistics cho cấu kiện bê tơng đúc sẵn cách toàn diện Nghiên cứu phát triển thuật toán lai ghép kiến sư tử (ALO) phương pháp học đối diện (Opposition-based learning), phương pháp đột biến trao đổi chéo (Mutation and crossover strategy) để tối ứu hóa chi phí dựa ABC Kết so sánh đánh giá chứng minh thuật toán lai ghép có kết vượt trội so với thuật tốn sói xám GWO, thuật tốn tối ưu bày đàn PSO, thuật toán lai ghép chuồn chuồn – bầy đàn DA-PSO thuật toán ALO nguyên toán tìm chi phí logistics cho cấu kiện BTĐS Từ khố: thuật tốn kiến sư tử ALO; chi phí logistics; tối ưu hóa q trình vận chuyển; cấu kiện bê tơng đúc sẵn; thuật toán tối ưu bầy đàn DEVELOPING THE HYBRID ANTLION ALGORITHM (ALO) TO OPTIMIZE LOGISTICS COSTS FOR PRECAST CONCRETE STRUCTURES Abstract Precast concrete component utilization for building projects has been considered to become the leading trend in construction industry around the world The logistics costs for precast concrete elements have usually accounted for a large proportion in whole costs executing projects According to previous studies of logistics cost optimization that have been focused on the costs of transportation and warehouse, however, other necessary costs have not been examined carefully as costs of purchase, management, installation Therefore, this study provides the comprehensive model of logistics expenditures for precast concrete structures using the Activitybased costing method Also, this study develops the ALO algorithm by combining with other algorithms as opposition-based learning, mutation and crossover strategy to optimize costs The results of the comparison and evaluation have proved that the new hybrid algorithm has superior results compared to the grey wolf algorithm, the particle swarm optimization, the dragonfly - particle swarm algorithm (DA-PSO) in the problem of finding logistics costs for precast concrete structures Keywords: Ant Lion Optimizer (ALO); logistics cost; optimize inventory and delivery; precast concrete structures; particle swarm optimization https://doi.org/10.31814/stce.huce(nuce)2022-16(1V)-05 © 2021 Trường Đại học Xây dựng Hà Nội (ĐHXDHN) ∗ Tác giả đại diện Địa e-mail: huynhtrunghieu112@gmail.com (Hiếu, H T.) 48 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Giới thiệu Trong thời đại ngày nay, ngành xây dựng không ngừng đưa cải tiến, phát minh công nghệ nhiều lĩnh vực bao gồm vật liệu, máy móc thiết bị biện pháp kỹ thuật thi cơng như: mơ hình thơng tin cơng trình (BIM) [1]; bê tông cốt sợi [2]; công nghệ in 3D [3] Trong đó, thi cơng cơng trình lắp ghép cấu kiện bê tông đúc sẵn (BTĐS) xu hướng tại, tương lai ngành Xây dựng giới [4, 5] Theo báo cáo Polaris Market Research (2019) [6], quy mô thị trường BTĐS toàn cầu dự kiến đạt 149,1 tỷ USD vào năm 2026, tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng năm kép CAGR (Compounded Annual Growth rate) 6,6% Công nghệ thi cơng cơng trình cấu kiện BTĐS đem lại nhiều lợi ích kinh tế, mơi trường, xã hội cịn cải thiện độ bền kết cấu cơng trình nhờ việc tạo ứng suất trước Các lợi ích kể đến là: (i) Tốn nguồn lực nhân công làm việc, giảm rủi ro xảy tai nạn công trường; (ii) chất lượng cấu kiện bê tông nâng cao đồng đều; (iii) thời gian thực dự án rút ngắn; (iv) giảm tác động đến ô nhiễm môi trường Bên cạnh ưu điểm cơng nghệ có mặt cịn hạn chế như: (i) Vì cấu kiện BTĐS thường có kích thước trọng lượng lớn nên khó khăn vận chuyển, lắp đặt cơng trường; (ii) u cầu có đội ngũ kỹ sư, cơng nhân đủ trình độ kỹ thuật lắp ghép, xử lý mối nối quy trình kỹ thuật; (iii) Dễ dẫn đến gián đoạn vị trí khớp nối cấu kiện BTĐS, ảnh hưởng đến khả chịu lực thấm nứt Để tối ưu chi phí thực dự án việc tối ưu chi phí logistics cho cấu kiện BTĐS quan trọng Điều khơng giúp tăng tính hiệu tiết kiệm chi phí chung cho dự án mà cịn giúp giải rủi ro kèm theo công tác logistics không thực tốt tiến độ, tiền phạt chi phí nhân cơng Hơn nữa, vấn đề tối ưu chi phí Logistics cần đặt biệt quan tâm dự án có nguồn vốn hạn hẹp, suất nhà máy chế tạo ít, kinh nghiệp quản lý chưa tốt dự án vị trí đơng đúc, diện tích cơng trường xây dựng bị giới hạn cho việc lưu trữ Gần có nhiều nghiên cứu việc áp dụng cơng nghệ 4.0 AI (Artificial intelligence) vào quản lý xây dựng như: Phát triển thuật tốn chó rừng vằn hơng để tối ưu hóa q trình vận chuyển [7];Tối ưu hóa bình đồ cơng trường sử dụng thuật tốn lai ghép vi khuẩn đàn kiến [8]; Giám sát tiến độ khối lượng thực tế mơ hình 3D liệu đám mây thông qua tảng Autodesk Forge [9] Về mơ hình tính chi phí logistics cho cấu kiện BTĐS, có nhiều nghiên cứu với mức độ bao quát khác nhau, từ khâu lưu kho nhà máy, kho trung gian, đến vận chuyển, bố trí cấu kiện công trường vận chuyển lên cao Một số nghiên cứu bật Liu cs [10] ứng dụng mơ hình thời gian thực trích xuất từ mơ hình thơng tin cơng trình 4D (BIM) để tối ưu trình lưu trữ vận chuyển cấu kiện BTĐS theo thời gian thực Din cs [11] nghiên cứu tối ưu chi phí logistics xây dựng Ai Cập theo mơ hình kế hoạch cung ứng vật liệu (Construction Logistic Planning) Hsu cs [12] đề xuất mơ hình tốn học để tối ưu kế hoạch logistics cho cơng trình xây dựng lắp ghép Hisham Khaled [13] đề xuất mơ hình tối ưu logistics xây dựng đa mục tiêu Tai cs [14] sử dụng chương trình LINGO 12.0 để tối ưu chi phí logistics sản xuất cấu kiện BTĐS By Choong [15] áp dụng phương pháp Just-tin-time (JIT) để quản lý kế hoạch vận chuyển cấu kiện BTĐS từ nhà máy đến công trường Fang Ng [16] lập mơ hình tính chi phí logistics cho cấu kiện BTĐS phương pháp tính chi phí dưa hoạt động (ABC) Bên cạnh đóng góp đáng ghi nhận mơ hình chi phí logistics cho cấu kiện BTĐS nghiên cứu trước mặt hạn chế như: (i) chưa xét kỹ đến yếu tố chi phí cần thiết (mua hàng, bốc xếp, lắp đặt, quản lý, hội); (ii) trình bày áp dụng giải tình đơn giản; (iii) thiếu thành phần chi phí logistics tương ứng với mơ hình đề xuất; (iv) cịn đặt nhiều giả thiết cho toán; (v) chưa giải tốn gồm nhiều nhà máy, kho trung gian, cơng 49 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng trường Vì vậy, nghiên cứu đề xuất sử dụng mơ hình ước lượng chi phí logistics chi tiết tồn diện hơn, khơng bao gồm chi phí vận chuyển, chi phí lưu trữ cịn tính đến chi phí mua hàng, quản lý, lắp đặt thi công, dựa phương pháp Activity-based costing (ABC) Để giải mục tiêu tối ưu chi phí logistics, ngày phương pháp giải thuật khám phá (Meta – heuristic) nhiều nhà nghiên cứu lựa chọn Các phương pháp giải thuật khám phá cải thiện khả tìm kiếm lời giải tối ưu cách tính tốn lặp lặp lại liên quan đến tiêu chí định mà khơng đưa nhiều giả định vấn đề tối ưu Các nghiên cứu trước thường sử dụng thuật toán di truyển GA [7–9, 13], thuật toán chuồn chuồn DA [17] để tối ưu chi phí logistics q trình sản xuất cấu kiện BTĐS Các nghiên cứu trước vấp phải hạn chế như: (i) thiếu cải tiến, phát triển cho thuật toán gốc nên chưa khắc phục hạn chế thuật toán; (ii) áp dụng phương pháp tốn học địi hỏi nhiều thơng tin đầu vào trình xử lý phức tạp; (iii) chưa so sánh, đánh giá mạnh với thuật toán khác; (iv) đặt nhiều giả thiết dẫn đến tốn tính tự nhiên Nghiên cứu áp dụng thuật toán kiến sử tử (ALO), thuật toán giải thuật khám phá giới thiệu vào năm 2015 Mirjalili [15] Cho đến tại, ALO áp dụng phát triển nhiều lĩnh vực, nhiên chưa áp dụng vào toán tối ưu chi phí logistics Các nghiên cứu trước chứng minh ALO có nhiều điểm mạnh, phù hợp để giải vấn đề tối ưu thuật toán đơn giản, thơng số đầu vào, tốc độ hội tụ cao, khả khám phá cục mạnh, quần thể vòng lặp lựa chọn vừa có tính ngẫu nhiên vừa có tính kế thừa giá trị tối ưu vòng lặp trước Tuy nhiên ALO có điểm yếu cần khắc phục như: khả khám phá chưa mạnh trì cân khai thác khám phá, dễ dẫn đến tối ưu cục khơng gian tìm kiếm lớn, tham số thuật toán qua lần lặp có xu hướng hội tụ giá trị Đã có số nghiên cứu đề xuất cách cải tiến phát triển thuật toán ALO như: Wang cs [16] cải tiến ALO mẫu tìm kiếm đường xoắn ốc (Spiral Complex Path); Tian cs [17] lai ghép ALO với PSO nghiên cứu tìm kiếm thơng số hệ thống điều khiển tuabin thủy lực; Zhang cs [18] chứng minh việc kết hợp phương pháp tìm kiếm hỗn loạn (Chaos search) vào ALO mang lại kết tối ưu kiểm tra so sánh 13 hàm chuẩn; Ba cs [19] kết hợp phương pháp Lèvy ALO toán sơ đồ học tập trực giao Trong nghiên cứu này, để khắc phục mặt hạn chế, thuật toán ALO lai ghép với phương pháp học đối diện Opposition-based learning (OBL) [20], phương pháp đột biến trao đổi chéo Mutation and crossover strategy (MCS) [21], đồng thời thay phương pháp lựa chọn bánh xe Roulette phương pháp lựa chọn cạnh tranh Tournament selection (TS) [22] Hình trình bày lưu đồ thuật toán lai ghép ALO-TS-OBL-MCS Phương pháp nghiên cứu 2.1 Thuật toán kiến sư tử (ALO) Thuật toán ALO bắt chước hành vi thơng minh lồi kiến sư tử việc săn mồi (thường kiến) tự nhiên Năm bước việc săn mồi gồm: Sự di chuyển ngẫu nhiên mồi; xây dựng bẫy; nhốt kiến bẫy; bắt mồi; xây dựng lại bẫy Các bước di chuyển ngẫu nhiên kiến biểu diễn qua công thức: X (t) = [0, cumsum (2r (t1 ) − 1) , cumsum (2r (t2 ) − 1) , , cumsum (2r (tn ) − 1)] 50 (1) Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng cumsum tổng tích lũy, n số lần lặp tối đa, t vòng lặp (bước di chuyển) r(t) hàm ngẫu nhiên định nghĩa sau:    1i f rand > 0.5 r (t) =  (2)  0i f rand ≤ 0.5 rand số ngẫu nhiên tạo với phân phối đồng khoảng [0, 1] Để giữ bước ngẫu nhiên kiến bên khơng gian tìm kiếm, vị trí kiến chuẩn hóa phương trình sau: Xit − × dit − cti t + cti (3) Xi = (bi − ) , bi bước ngẫu nhiên nhỏ lớn biến thứ i; cti , dit giá trị nhỏ lớn biến thứ i lần lặp thứ t Để mơ hình hóa hành vi kiến bẫy kiến sư tử, phương trình sau đưa ra: cti = Antlionti + ct dit = ct = Antlionti ct ; I dt dt = ; I I t = 10w +d t (4) (5) (6) (7) t T (8) ct , dt giá trị nhỏ lớn tất biến lần lặp thứ t Antlionti vị trí kiến sư tử thứ i lần lập thứ t.T số lần lặp tối đa I tỉ số trượt w số xác định dựa lần lặp tại, w = [2, 3, 4, 5, 6] t lớn [0, 1T ; 0, 5T ; 0, 75T ; 0, 9T ; 0, 95] cách tương ứng Vị trí kiến sư tử ưu tú (giải pháp tốt nhất) lần lặp lưu lại ảnh hưởng đến di chuyển tất kiến lần lặp Vì vậy, vị trí kiến thể thơng qua phương trình sau: Rt + RtE Antit = A (9) RtA bước ngẫu nhiên xung quanh antlion chọn thuật toán bánh xe roulette lần lặp thứ t, RtE bước ngẫu nhiên quanh kiến sư tử ưu tú lần lặp thứ t Antit vị trí kiến thứ i lần lặp thứ t Sau tiêu thụ mồi, kiến sư tử cật nhật lại vị trí để tăng hội bắt mồi theo phương trình sau: (10) Antlionti = Antit f Antit > f Antit t lần lặp tại, Antlionti vị trí antlion thứ i lần lặp thứ t, Antit vị trí kiến thứ i lần lặp thứ thứ t f hàm thích nghi 51 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng 2.2 Phương pháp học dựa đối diện - Opposition-based learning (OBL) Khái niệm phương pháp học dựa đối diện ứng dụng Tizhoosh giới thiệu vào năm 2005 [23] Cho P (x1 , x2 , , xn ) điểm không gian n chiều, xi ∈ [ai , bi ] , ∀i ∈ {1, 2, , n} Điểm đối diện P định nghĩa P (x1 , x2 , , xn ), đó: xn = + bi − xi Hình mơ tả điểm đối diện X điểm X khơng gian tìm kiếm Giả định f (x) hàm số đo lường tối ưu giải pháp Nếu f P ≥ f (P), điểm P thay P; khơng tiếp tục với P Hình Phương pháp học dựa đối diện OBL [24] 2.3 Phương pháp đột biến trao đổi chéo - Mutation and crossover strategy (MCS) Mutation crossover thuật toán khai thác thơng dụng giai đoạn q trình tối ưu hóa Mỗi xi = {xi1 , xi2 , , xin } vectơ n hướng (dimensions) Bước 1: Mutation – đột biến Tạo vector đột biến ui cách lựa chọn thành phần ngẫu nhiên từ vector xa , xb , xc (a b b i) Công thức sau: ui = xa + F (xb − xc ) (11) F số ngẫu nhiên, thể mức độ kích thước xáo trộn đột biến Bước 2: Crossover – đổi chéo Tạo vector thử nghiệm vi việc sử dụng trao đổi chéo với vector đột biến Vector thử nghiệm tạo cách lựa chọn ngẫu nhiên thành phần từ vector ui vector mục tiêu xi dựa hệ số xác suất pc    ui j , rand ≤ pc j = jo vi j =  (12)   xi j , ngược lại pc hệ số xác suất kiểm sốt đa dạng quần thể làm giảm nguy tối ưu cục (trong nghiên cưu lấy pc = 0,1); jo số thuộc [1, 2, , n] nhằm đảm bảo vector vi có chứa thành phần từ vector đột biến ui 52 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng 2.4 Phương pháp lựa chọn cạnh tranh - Tournament selection (TS) Trong thuật toán ALO, bước lựa chọn kiến sư tử antlion, phương pháp bánh xe roulette thay phương pháp lựa chọn cạnh tranh Phương pháp lựa chọn cạnh tranh tiến hành chọn ngẫu nhiên k phần tử so sánh giá trị hàm mục tiêu Phần tử có giá trị hàm mục tiêu tốt chọn (Hình 2) Phương pháp giúp tăng nhanh khả tìm kiếm giá trị tối ưu thuật tốn ALO 187 Hình Mơ ví dụ phương pháp lựa chọn cạnh tranh Hình Mơ ví dụ phương pháp lựa chọn cạnh tranh 188 Bắt đầu I=0 Xác định số lượng quần thể, số vòng lặp tối đa Max(iter), I < Số lượng “kiến” Yes Vị trí ”kiến” “kiến sư tử” ban đầu No i curr = Tính tốn hàm thích nghi “kiến” Lựu chọn ngẫu nhiên “kiến sư tử” phương pháp TS Tính tốn hàm thích nghi “ kiến” “kiến sư tử” Sử dụng OBL, MCS sau thay “kiến sư tử” “kiến” tương ứng Khởi tạo bước di chuyển ngẫu nhiên chuẩn hóa Xác định “kiến sư tử” ưu tú (elitist) Cập nhật “kiến sư tử” ưu tú (elitist) Cập nhật vị trí “kiến” i curr < Max(iter) i curr ++ I ++ Yes No Kết thúc 189 Hình3.3.Lưu Lưu thực thuật tốn ghép ALO OBL, MCS Hình đồđồ thực thuật tốn lai lai ghép ALO vớivới TS,TS, OBL, MCS 2.5 Mơ hình logistics cho cấu kiện bê tơng đúc sẵn 190 hình logistics Tổng chi tính tốn dựa khái niệm phương 2.5 Mơ chophí cấulogistics kiện bê xây tơngdựng đúc sẵn 191 pháp ABC Khi nguồn lực, tài nguyên cho hoạt động logistics xác định, 194 với: 195 𝐾; = 𝑈?)@ × 𝑇29AB + 𝑈,C?AC-$)%$9# × 𝐶53 -9#%A)-% + 𝑈%A)DD$- × 𝐶-9#%A)-% = 𝐹𝐶; Tổng chi phí logistics xây dựng tính tốn dựa khái niệm phương pháp ABC Khi 192 chi phí logistics xác định dựa phương trình sau: nguồn lực, tài nguyên cho hoạt động logistics xác định, chi phí logistics xác 193 phương trình sau: 𝐾: = 𝐾; + 𝐾 (17) định dựa KL = KP + KS + KS + KT + KT + KLF + KS (13) (18) Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng với: KP = U pay × T work + Udepreciation × Ccontract + Utraffic × Ccontract = FC P (14) F T +P E KS = FCS + Rdepreciation + Radminitration + Ropportunity × Qt, f,e (15) f =1 t=1 e=1 F FCS = U pay × Qlabor + Urent × Qequip × (T + P) (16) f =1 T +P W KS = E Rrent + t=1 w=1 e=1 P+T F W KT = FCT + Ropportunity × Qt,w,e R pay × dt, f,w,e × D f,w NL f,w R pay × dt,w,s,e dt,w,s,e × Dw,s + Rpenalty1 × Pdelay × NLw,s NLw,s t=1 f =1 w=1 T W S KT = FCT + T W t=1 w=1 s=1 S E + Rpenalty2 Nt,s,e − dt,w,s,e Nt,s,e > dt,w,s,e (17) (18) (19) t=1 w=1 s=1 e=1 FCT = U pay,driver + Urent × Qdriver + Udepreciation × Qmat + U pay,ins × Qins × (P + T ) (20) FCT = U pay,driver + Urent × Qdriver + Udepreciation × Qmat + U pay,ins × Qins × T (21) S KLF = U pay + Urent + Udepreciation × Q = FC LF s=1 T S (22) E KS = Radminitration + Rdepreciation + Ropportunity × Qt,s,e (23) t=1 s=1 e=1 đó: KL KP , KS KS KS KT , KT KLF FC P , FC LF FCS , FCS FCT , FCT T, P t e f w : Chi phí logistics cho cấu kiện bê tơng đúc sẵn; : Chi phí mua hàng Chi phí lưu trữ nhà máy; : Chi phí lưu trữ kho trung gian; : Chi phí lưu trữ cơng trường; : Chi phí vận chuyển từ đế kho trung gian, đến công trường; : Chi phí vận chuyển, bốc xếp lắp ghép cơng trường; : Chi phí cố định KP , chi phí cố định KL F; : Chi phí cố định KS KS ; : Chi phí cố định KT KT ; : Lần lượt thời gian thi công công trình thời gian nhà máy sản xuất cấu kiện trước thi công; : t = [1, 2, , T + P] biểu thị ngày thứ t; : e = [1, 2, , E] biểu thị loại cáu kiện; : f = [1, 2, , F] biểu thị nhà máy; : w = [1, 2, , W] biểu thị kho trung gian; 54 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng s Q Qt, f,e Qt,w,e Qt,e,e D f,w , Dw,s NLw,s R penalty1 R penalty2 dt, f,w,e dt,w,s,e Nt,s,e Pdelay U pay Urent T work Udepreciation Ccontract Utraffic Radminitration Rdepreciation Ropportunity Rrent Qlabor , Qequip Qdriver Qmat Qins U pay,driver U pay,ins R pay : s = [1, 2, , S ] biểu thị công trường; : Tổng số lượng cấu kiện BTĐS cần có dự án; : Số lượng cấu kiện loại e lưu trữ nhà máy f vào ngày thứ t; : Số lượng cấu kiện loại e lưu trữ nhà kho w vào ngày thứ t; : Số lượng cấu kiện loại e lưu trữ công trường s ngày thứ t; : Là khoảng cách từ nhà máy đến kho từ kho đến công trường; : Lần lượt số lượng cấu kiện mà xe tải vận chuyển từ nhà máy đến kho từ kho đến công trường; : Mức phạt hàng đến trễ; : Mức phạt thiếu hàng; : Số lượng cấu kiện loại e vận chuyển từ công trường f đến kho trung gian w vào ngày thứ t; : Số lượng cấu kiện loại e vận chuyển từ kho trung gian w đến công trường s vào ngày thứ t; : Nhu cầu sử dụng cấu kiện loại e công trường s vào ngày thứ t; : Xác suất xe giao hàng đến công trường bị trễ; : Mức lương nhân viên, nhân cơng; : Mức giá th máy móc bị, xe tải; : Thời gian làm việc; : Mức khấu hao máy móc thiết bị chi phí mua sắm, vận chuyển; : Giá theo hợp đồng; : Mức chi phí lại; : Mức lương cho nhân viên quản lý; : Mức khấu hao dụng cụ, thiết bị phụ trợ ; : Mức chi phí hội; : Mức thuê kho bãi kho trung gian; : Số lượng nhân cơng máy móc thiết bị; : Số lượng tài xế, xe tải; : Số lượng vật tư phụ trợ vận chuyển; : Số lượng nhân viên nghiệm thu đầu vào; : Mức lương tài xế; : Mức lương nhân viên nghiệm thu; : Mức chi phí nhiên liệu; Tùy thuộc vào hoạt động sử dụng trình logistics, nguồn lực, tài nguyên sử dụng khác nhau, chia thành năm loại: Nhân cơng; Vật tư/vật liệu; Máy móc thiết bị; Cơ sở vật chất; Tài sản vốn Tổng chi phí logistics xây dựng tính tốn dựa phương pháp ABC xác định Bảng đến Bảng Bảng Các yếu tố chi phí mua sắm [16] Hoạt động Mua hàng Loại Tài nguyên Chi phí tài nguyên Chi phí vận hành Nhân cơng Nhân viên Mức lương Mức lương × thời gian làm việc Máy móc thiết bị Máy in, giấy, điện thoại, máy tính, Mức khấu hao Mức khấu hao × giá hợp đồng Vốn Chi phí lại Mức chi phí lại Mức chi phí lại × giá hợp đồng 55 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Bảng Các yếu tố chi phí lưu trữ kho trung gian [16] Hoạt động Loại Lưu trữ nhà kho trung gian Vốn Tài nguyên Chi phí tài nguyên Chi phí vận hành Thuê Mức thuê Mức thuê × số lượng lưu trữ × thời gian lưu trữ Chi phí hội bị đóng băng hàng tồn kho Mức chi phí hội Mức chi phí hội × số lượng lưu trữ × thời gian lưu trữ Bảng Các yếu tố chi phí lưu trữ nhà máy [16] Hoạt động Loại Tài nguyên Chi phí tài nguyên Chi phí vận hành Cơng nhân Mức lương Mức lương × Tổng số lượng Người quản lý Mức lương Mức lương quản lý × số lượng lưu trữ × thời gian lưu trữ Xe tải xử lý, vận chuyển Mức giá thuê Mức giá thuê × tổng số lượng Dụng cụ thiết bị sắt (xử lý) Mức khấu hao Mức khấu hao × tổng số lượng Vật tư Gỗ chèn Mức khấu hao Mức khấu hao × số lượng lưu trữ × thời gian lưu trữ Vốn Chi phí hội bị đóng băng hàng tồn kho Mức chi phí hội Mức chi phí hội × số lượng lưu trữ × thời gian lưu trữ Nhân cơng Lưu trữ kho bãi nhà máy Máy móc thiết bị Bảng Các yếu tố chi phí vận chuyển [16] Hoạt động Loại Tài nguyên Chi phí tài nguyên Chi phí vận hành Tài xế Mức lương Mức lương × tổng số lượng × thời gian làm việc Người nghiệm thu Mức lương Mức lương × số lần giao hàng Xe tải Mức giá thuê Mức giá thuê × tổng số lượng × thời gian thuê Gỗ chèn Mức khấu hao Mức khấu hao × Tổng số lượng Vật tư sắt Mức khấu hao Mức khấu hao × Tổng số lượng Nhân cơng Máy móc thiết bị Vận chuyển Vật tư Nhiên liệu Xăng, dầu Mức giá Mức giá × khoảng cách Vốn Tiền phạt Mức phạt Mức phạt × xác suất trễ × số chuyến Bảng Các yếu tố chi phí bốc xếp, lắp ghép lưu trữ công trường [16] Hoạt động Đưa cấu kiện lên cao, lắp cố định Lưu trữ công trường Loại Tài nguyên Chi phí tài nguyên Chi phí vận hành Nhân công Công nhân Mức lương Mức lương × tổng số lượng Máy móc thiết bị Cẩu tháp Mức giá thuê Giá thuê × tổng số lượng Vật tư Vật tư sắt Mức khấu hao Mức khấu hao × tổng số lượng Vật tư Gỗ chèn Mức khấu hao Mức khấu hao × số lượng lưu trữ × thời gian lưu trữ Vốn Chi phí hội Mức chi phí hội Mức chi phí hội × số lượng lưu trữ × thời gian lưu trữ 56 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng Đánh giá mô hình tốn Trường hợp nghiên cứu đề với dự án F1 S1 gồm nhà máy sản xuất (F1, F2, F3), kho trung W1 gian (W1, W2) cơng trường (S1, S2, S3) F2 (Hình 4) Các giả thiết đặt ra: (i) Chỉ xem xét S2 loại cấu kiện (tham số loại cấu kiện e bỏ W2 qua); (ii) Các nhà kho nhận hàng từ tất nhà F3 S3 228 trường; (iii) Các máy cung cấp đến tất công nhà máy vận chuyển cấu kiện 229BTĐS đến kho Hình Sơ đồ4.các máy, trung gian, gian, cơng trường Hình Sơ nhà đồ nhàkho máy, kho trung trung gian hàng ngày với số lượng cố định công trường đủ số lượng cần giao; (iv)230 kế hoạch vận Bảng chuyển Nhu cầu sử dụng cấu kiện BTĐS hàng ngày công trường S1 đến công trường theo khoảng thời gian Ngày cố định 2số lượng giao lần7 tổng9 nhu10cầu 11 sử dụng; (v) Để đơn giản giải tốn chi phí cố định lược bỏ Các thông số đầu vào Nhu cầu 9 9 9 21 15 15 12 tốn trình bày Bảng đến Bảng 13 Ngày 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Bảng Nhu cầu sử Nhu dụngcầu cấu kiện12 BTĐS S1 16 16 16 13 12hàng 12ngày14tại công 16 trường 16 16 Ngày 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 Ngày Nhu5cầu 7 87 79 710 11 124 13 414 12 12 26 13 40 Nhu cầu 9 Ngày 15 16 17 9 9 21 15 15 12 12 12 12 Bảng Nhu cầu sử dụng cấu kiện BTĐS hàng ngày công trường S2 248 10 26 11 1227 13 28 14 15 16 18 Ngày19 120 213 422 23 25 Nhu cầu 12 12 12 14 Ngày 29 30 31 cầu 32 Nhu 33 Nhu cầu 7 231 4 Ngày 20 21 16 834 14 Ngày 58 59 24 7 25 26 1436 14 14 37 143814 14 39 14 41 42 43 44 45 46 47 48 6 6 6 6 60 61 63 64 65 66 16 14 35 16 16 7 28 29 13 27 10 10 10 30 31 32 13 13 4014 1441 14 8 8 34 35 36 14 42 14 10 10 52 53 54 55 8 8 51 67 68 69 70 71 72 8 8 6 Bảng Nhu cầu sử Nhu dụngcầucấu kiện BTĐS hàng ngày công trường S24 4 4 4 4 62 4 4 Bảng Nhu cầu sử dụng cấu kiện BTĐS hàng ngày công trường S3 Ngày Nhu cầu 4 4 7Nhu cầu Ngày 20 21 22 23 24 25 Ngày 26 Nhu cầu 11 12 47 7 106 10 610 8 21 22 26 27 27 28 12 10 23 12 24 29 12 25 30 12 31 12 13 32 12 Nhu cầu 14 14 14 14 14Ngày14 Ngày 39 40 41 42 43 44 Nhu cầu 10 6 6 6Nhu cầu Ngày 58 59 60 61 233 62 Bảng649 Năng máy70 63 65 suất 66 67 68nhà69 Nhu cầu 8 8 Nhu cầu 17 33 40 10 23 50 39 Nhu cầu 22 16 Ngày 16 49 232 Ngày Nhu cầu 1 4 45 Ngày 14 28 15 10 29 33 12 12 30 34 14 16 15 16 17 18 86 68 68 8 8 8 31 32 33 36 37 38 35 36 14 16 16 61 62 86 47 16 16 16 16 12 8 76 77 86 86 68 68 3 66 86 68 52 69 53 71 72 4 12 57 75 86 6 73 68 58 72 67 14 57 71 66 14 56 70 65 Nhà máy 14 14 64 14 52 10 5310 54 1055 55 51 12 14 35 38 50 12 34 37 54 49 63 48 14 14 19 13 47 51 14 4814 49 1450 10 16 18 12 41 46 14 4214 431444 1445 14 46 17 11 56 74 57 Năng suất Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng Bảng Nhu cầu sử dụng cấu kiện BTĐS hàng ngày công trường S3 Ngày 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Nhu cầu 4 4 6 6 6 6 8 8 8 Ngày 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 Nhu cầu 12 12 12 12 12 12 12 12 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 16 Ngày 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Nhu cầu 16 16 16 16 16 16 16 12 12 12 8 8 8 8 8 Ngày 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 Nhu cầu 8 6 6 6 6 6 3 Bảng Năng suất nhà máy Nhà máy Năng suất F1 F2 F3 17 12 19 Bảng 10 Điều kiện lưu trữ tối đa nhà máy, nhà kho, công trường Số cấu kiện lưu trữ tối đa Nhà máy F3 Kho trung gian W2 Công trường S2 Công trường S3 100 600 100 480 Bảng 11 Các thông số chi phí lữu trữ áp dụng trường hợp nghiên cứu Giá trị (USD/cấu kiện) Thông số Diễn tả RadminitrationF1 + RdepreciationF1 + RdopportunityF1 Chi phí quản lý nhà máy F1 + Chi phí khấu hao nhà máy F1+ Chi phí hội nhà máy F1 730 RadminitrationF2 + RdepreciationF2 + RdopportunityF2 Chi phí quản lý nhà máy F2 + Chi phí khấu hao nhà máy F2 + Chi phí hội nhà máy F2 900 RadminitrationF3 + RdepreciationF3 + RdopportunityF3 Chi phí quản lý nhà máy F3 + Chi phí khấu hao nhà máy F3 + Chi phí hội nhà máy F3 750 RopportunityW + RrentW Chi phí hội nhà kho W1, W2 + Chi phí cho thuê nhà kho W1, W2 910 RadminitrationS + RdepreciationS + RdopportunityS Chi phí quản lý cơng trường S1 + Chi phí khấu hao cơng trường S1 + Chi phí hội công trường S1 1240 RadminitrationS + RdepreciationS + RdopportunityS Chi phí quản lý cơng trường S2 + Chi phí khấu hao cơng trường S2 + Chi phí hội cơng trường S2 900 RadminitrationS + RdepreciationS + RdopportunityS Chi phí quản lý cơng trường S3 + Chi phí khấu hao cơng trường S3 + Chi phí hội công trường S3 200 58 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Bảng 12 Các thơng số chi phí vận chuyển phạt trường hợp nghiên cứu Giá trị (USD/cấu kiện) Diễn tả Thơng số P payF11 Chi phí vận chuyển từ công trường F1 tới nhà kho W1 25 P payF12 Chi phí vận chuyển từ cơng trường F1 tới nhà kho W2 15 P payF21 Chi phí vận chuyển từ công trường F2 tới nhà kho W1 P payF22 Chi phí vận chuyển từ cơng trường F2 tới nhà kho W2 20 P payF31 Chi phí vận chuyển từ công trường F3 tới nhà kho W1 17 P payF32 Chi phí vận chuyển từ cơng trường F3 tới nhà kho W2 22 P payS 11 Chi phí vận chuyển từ nhà kho W1 tới cơng trường S1 (gồm phí phạt trễ với xác suất 5%) P payS 21 Chi phí vận chuyển từ nhà kho W2 tới cơng trường S1 (gồm phí phạt trễ với xác suất 5%) 15 P payS 12 Chi phí vận chuyển từ nhà kho W1 tới cơng trường S2 (gồm phí phạt trễ với xác suất 5%) 21 P payS 22 Chi phí vận chuyển từ nhà kho W2 tới công trường S2 (gồm phí phạt trễ với xác suất 5%) 24 P payS 13 Chi phí vận chuyển từ nhà kho W1 tới cơng trường S3 (gồm phí phạt trễ với xác suất 5%) P payS 23 Chi phí vận chuyển từ nhà kho W2 tới cơng trường S3 (gồm phí phạt trễ với xác suất 5%) R penalty Chi phí phạt khơng cung cấp đủ số lượng 100 Bảng 13 Thông số đầu vào thuật toán Thuật toán áp dụng ALO ALO-TS-OBL-MCS Số cá thể quần thể Số vòng lặp tối đa 150 100 150 100 Thực chạy toán 20 lần phần mềm Matlab 2019b, chọn kết hình ảnh lần chạy tốt làm kết cuối trình bày thuyết minh Đường cong hội tụ Chi phí logistics tối ưu tìm Chi phí logistics tối ưu tìm Đường cong hội tụ Vịng lặp Vịng lặp Hình So sánh kết tốc độ hội tụ thuật tốn (lần chạy tốt nhất) Hình So sánh kết tốc độ hội tụ thuật toán (lần chạy tốt nhất) Vì tham số số lượng cấu kiện lưu trữ địa điểm suy từ số lượng cấu kiện vận chuyển đến nhà kho đến công trường nên tham số cần tối 59 cần xét đến tham số số lượng ưu “vị trị tối ưu kiến” hàm mục tiêu vận chuyển 𝑑%,D,2,C 𝑑%,2,L,C Với giải thiết ban đầu, giá trị tham số 𝑑%,D,2,C với tuyến giao hàng từ công trường đến nhà kho định Bảng 15 đến Bảng 18 thể giá trị tối ưu tham số 𝑑%,D,2,C 𝑑%,2,L,C tìm thuật Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Bảng 14 Kết chi phí logistics tối ưu tìm Chi phí Logistics cần tìm Số vịng lặp bắt đầu hội tụ ALO ALO-TS-OBL-MCS 2866250 USD 32 2228710 USD 27 Vì tham số số lượng cấu kiện lưu trữ địa điểm suy từ số lượng cấu kiện vận chuyển đến nhà kho đến công trường nên tham số cần tối ưu “vị trị tối ưu kiến” hàm mục tiêu cần xét đến tham số số lượng vận chuyển dt, f,w,e dt,w,s,e Với giải thiết ban đầu, giá trị tham số dt, f,w,e với tuyến giao hàng từ công trường đến nhà kho định Bảng 15 đến Bảng 18 thể giá trị tối ưu tham số dt, f,w,e dt,w,s,e tìm thuật tốn ALO-TS-OBL-MCS Bảng 15 Kết tối ưu kế hoạch vận chuyển cấu kiện BTĐS đến kho Số ngày vận chuyển liên tục Số cấu kiện vận chuyển ngày 77 42 0 17 10 Nhà máy F1 đến kho W1 Nhà máy F1 đến kho W2 Nhà máy F2 đến kho W1 Nhà máy F2 đến kho W2 Nhà máy F3 đến kho W1 Nhà máy F3 đến kho W2 Bảng 16 Kết tối ưu số lượng cấu kiện vận chuyển đến công trường F1 Ngày thứ 10 11 12 13 14 Số lượng 9 9 9 21 15 15 12 12 12 12 Ngày thứ 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Số lượng 12 12 12 14 16 16 16 16 16 16 13 13 13 Ngày thứ 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 Số lượng 7 7 4 4 4 4 Bảng 17 Kết tối ưu số lượng cấu kiện vận chuyển đến công trường F2 Ngày 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Nhu cầu 4 4 7 7 7 10 10 10 8 8 8 Ngày 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 Nhu cầu 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 10 10 10 10 Ngày 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 Nhu cầu 10 6 6 6 6 6 8 8 8 8 Ngày 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 Nhu cầu 8 8 6 4 4 4 60 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Bảng 18 Kết tối ưu số lượng cấu kiện vận chuyển đến công trường F3 Ngày 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Nhu cầu 40 0 0 0 54 0 0 0 76 0 Ngày 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 Nhu cầu 0 0 102 0 0 0 114 0 0 0 Ngày 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Nhu cầu 124 0 0 0 72 0 0 0 60 0 Ngày 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 Nhu cầu 0 0 48 0 0 0 19 0 0 Để kiểm tra tính tối ưu thuật toán lai ghép ALO-TS-OBL-MCS, tiến hành so sánh với thuật toán thường dùng khác GWO [25], PSO [26], DA-PSO [17], ALO-OBL-PSO [27] Tiến hành chạy toán 20 lần chọn kết tối ưu để so sánh Bảng 19 Hình trình bày kết so sánh thuật toán Bảng 19 Giá trị đề xuất cho số tham số sử dụng thuật toán GWO PSO DA-PSO ALO-OBL-PSO - Hệ số r1 , r2 , xác suất p: ngẫu nhiên - Trọng số quán tính - Trọng số quán tính w giảm - Trọng số quán tính w giảm khoảng [0, 1] w giảm tuyến tính tuyến tính từ 0.4 đến 0.9 [17] tuyến tính từ 0,4 đến 0,9 - Vector a giảm tuyến tính từ đến từ 0,4 đến 0,9 - Hệ số kẻ thù e = [17] Hình Biểu đồ so sánh kết tối ưu giải thuật toán Theo Bảng 14 20, Hình 6, thuật toán ALO-TS-OBL-MCS cho kết tối ưu thuật tốn ALO, GWO, PSO, DA-PSO, ALO-OBL-PSO Có thể giải thích kết thuật 61 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng tốn ALO-TS-OBL-MCS có nhiều ưu điểm từ thuật toán lai ghép Kết so sánh góp phần khẳng định thuật tốn ALO-TS-OBL-MCS đề xuất hợp lý phù hợp để giải tốn tối ưu chi phí logistics Bảng 20 So sánh kết tối ưu giải thuật tốn Số cá thể ban đầu Số vịng lặp tối đa Chi phí logistics (USD) Số vịng lặp bắt đầu hội tụ Thời gian giải thuật (giây) ALO-TS-OBL-MCS ALO-OBL-PSO GWO PSO DA-PSO 50 200 2239490 113 2036,007 50 200 2454758 162 1932,052 50 200 2626547 198 729,941 50 200 2648299 162 503,814 50 200 2325355 147 1537,424 Kết luận đề xuất Mơ hình tính chi phí logistics cho cấu kiện BTĐS đề xuất nghiên cứu khơng xét đến khoản chi phí vận chuyển, lưu trữ mà bổ sung khoản chi phí cần thiết khác mua hàng, quản lý, bốc xếp, lắp đặt Cùng với việc xét đến ràng buộc (năng suất sản xuất, khả lưu trữ, nhu cầu sử dụng), mơ hình logistics đề xuất giúp giải tốn tối ưu chi phí tưởng đơn giản thực lại khó tốn nhiều thời gian xử lý Nghiên cứu hỗ trợ việc lập kế hoạch sản xuất, vận chuyển, cung ứng cấu kiện BTĐS, đồng thời tối ưu lập bình đồ cơng trường (diện tích kho bãi lưu trữ) Thơng qua kết có được, nghiên cứu chứng minh thuật toán lai ghép ALO-TS-OBL-MCS cho kết tối ưu thuật toán PSO, GWO, DA-PSO, ALO-OBL-PSO ALO ngun tốn tìm chi phí logistics cho cấu kiện BTĐS Nghiên cứu mở số hướng nghiên cứu thực tương lai như: Mở rộng mơ hình tính chi phí logistics xét đến chi phí mua vật liệu nhà máy, quy cách xắp sếp, bố trí hợp lý cấu kiện BTĐS để tối ưu thời gian cẩu lắp tiết kiệm diện tích kho bãi cơng trường; Thực toán tối ưu đa mục tiêu chi phí logistics, thời gian thi cơng vấn đề khác dự án; Mơ hình cần xem xét linh hoạt kế hoạch nhập cấu kiện dựa tình hình thực tế cơng trường Tài liệu tham khảo [1] Azhar, S (2011) Building information modeling (BIM): Trends, benefits, risks, and challenges for the AEC industry Leadership and management in engineering, 11(3):241–252 [2] Vairagade, V S., Kene, K S (2012) Introduction to steel fiber reinforced concrete on engineering performance of concrete International journal of scientific & technology research, 1(4):141 [3] Sakin, M., Kiroglu, Y C (2017) 3D Printing of Buildings: Construction of the Sustainable Houses of the Future by BIM Energy Procedia, 134:702–711 [4] Yee, A A., Eng, P H D (2001) Structural and economic benefits of precast/prestressed concrete construction PCI journal, 46(4):34–43 [5] Yee, A A., Eng, P H D (2001) Social and environmental benefits of precast concrete technology PCI journal, 46(3):14–19 [6] Polaris Market Research (2019) Precast Concrete Market Share, Size, Trends, & Industry Analysis Report, By Element (Walls & Barriers, Columns & Beams, Floors & Roofs, Paving Slabs); By Application; By End-User; By Region and Segment Forecast, 2019 – 2026 62 Sơn, P V H., Hiếu, H T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng [7] Sơn, P V H., Khôi, T T (2021) Phát triển thuật tốn chó rừng vằn hơng để tối ưu hóa q trình vận chuyển giảm nhiễm khí thải CO2 cơng nghiệp dân dụng Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng (KHCNXD) - ĐHXDHN, 15(2V):98–109 [8] Son, P V H (2021) Optimization of construction site layout using dynamic hybrid bacterial and ant colony algorithm Journal of Science and Technology in Civil Engineering (STCE) - HUCE, 15(3):44– 54 [9] Sơn, P V H., Bảo, N Đ (2021) Giám sát tiến độ khối lượng thực tế mơ hình 3D liệu đám mây thơng qua tảng Autodesk Forge Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD) ĐHXDHN, 15(3V):123–138 [10] Liu, D., Li, X., Chen, J., Jin, R (2020) Real-Time Optimization of Precast Concrete Component Transportation and Storage Advances in Civil Engineering, 2020:1–18 [11] Shamma, M N E D A., Shawki, K M., Bassioni, H A (2017) Optimization of Construction Logistics Planning Cost in Egypt Using Genetic Algorithms Journal of Information Technology & Software Engineering, 07(04) [12] Hsu, P.-Y., Angeloudis, P., Aurisicchio, M (2018) Optimal logistics planning for modular construction using two-stage stochastic programming Automation in Construction, 94:47–61 [13] Said, H., El-Rayes, K (2014) Automated multi-objective construction logistics optimization system Automation in Construction, 43:110–122 [14] Chen, J.-H., Yan, S., Tai, H.-W., Chang, C.-Y (2017) Optimizing profit and logistics for precast concrete production Canadian Journal of Civil Engineering, 44(6):393–406 [15] Pheng, L S., Chuan, C J (2001) Just-in-time management of precast concrete components Journal of Construction Engineering and Management, 127(6):494–501 [16] Fang, Y., Ng, S T (2011) Applying activity-based costing approach for construction logistics cost analysis Construction Innovation, 11(3):259–281 [17] Son, P V H., Duy, N H C., Dat, P T (2021) Optimization of Construction Material Cost through Logistics Planning Model of Dragonfly Algorithm—Particle Swarm Optimization KSCE Journal of Civil Engineering, 25(7):2350–2359 [18] Mirjalili, S (2015) The ant lion optimizer Advances in engineering software, 83:80–98 [19] Guo, M W., Wang, J S., Zhu, L F., Guo, S S., Xie, W (2020) Improved ant lion optimizer based on spiral complex path searching patterns IEEE Access, 8:22094–22126 [20] Tian, T., Liu, C., Guo, Q., Yuan, Y., Li, W., Yan, Q (2018) An improved ant lion optimization algorithm and its application in hydraulic turbine governing system parameter identification Energies, 11(1):95 [21] Zhenxing, Z., Rennong, Y., Huanyu, L., Yuhuan, F., Zhenyu, H., Ying, Z (2019) Antlion optimizer algorithm based on chaos search and its application Journal of Systems Engineering and Electronics, 30 (2):352–365 [22] Ba, A F., Huang, H., Wang, M., Ye, X., Gu, Z., Chen, H., Cai, X (2020) Levy-based antlion-inspired optimizers with orthogonal learning scheme Engineering with Computers, 1–22 [23] Tizhoosh, H R (2005) Opposition-based learning: a new scheme for machine intelligence International conference on computational intelligence for modelling, control and automation and international conference on intelligent agents, web technologies and internet commerce (CIMCA-IAWTIC’06), IEEE, 1:695–701 [24] Roseline, J V., Saravanan, D (2019) Crossover and Mutation Strategies applied in Job Shop Scheduling Problems Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing, 1377(1):012031 [25] Mirjalili, S., Mirjalili, S M., Lewis, A (2014) Grey wolf optimizer Advances in engineering software, 69:46–61 [26] Kennedy, J., Eberhart, R (1995) Particle swarm optimization Proceedings of ICNN’95-international conference on neural networks, IEEE, 4:1942–1948 [27] Tian, T., Liu, C., Guo, Q., Yuan, Y., Li, W., Yan, Q (2018) An improved ant lion optimization algorithm and its application in hydraulic turbine governing system parameter identification Energies, 11(1):95 63 ... T, P t e f w : Chi phí logistics cho cấu kiện bê tơng đúc sẵn; : Chi phí mua hàng Chi phí lưu trữ nhà máy; : Chi phí lưu trữ kho trung gian; : Chi phí lưu trữ cơng trường; : Chi phí vận chuyển... logistics cho cấu kiện bê tơng đúc sẵn 190 hình logistics Tổng chi tính tốn dựa khái niệm phương 2.5 Mơ chophí cấulogistics kiện bê xây tơngdựng đúc sẵn 191 pháp ABC Khi nguồn lực, tài nguyên cho hoạt... nhiều ưu điểm từ thuật tốn lai ghép Kết so sánh góp phần khẳng định thuật toán ALO-TS-OBL-MCS đề xuất hợp lý phù hợp để giải toán tối ưu chi phí logistics Bảng 20 So sánh kết tối ưu giải thuật toán