BIM kết hợp tối ưu hóa đa mục tiêu hỗ trợ ra quyết định lựa chọn nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng

Bài viết BIM kết hợp tối ưu hóa đa mục tiêu hỗ trợ ra quyết định lựa chọn nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng trình bày ứng dụng BIM và thuật toán tối ưu hóa để lựa chọn các nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng. Kết quả nghiên cứu này giúp các nhà quản lý đưa ra được quyết định cho việc lựa chọn nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng một cách dễ dàng hơn.

Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 76 BIM kết hợp tối ưu hóa đa mục tiêu hỗ trợ định lựa chọn nhà thầu thi cơng cơng trình nhà cao tầng BIM combines multi-objective optimization to support decision-making in selecting contractors for high-rise buildings Thạch Phi Hùng1*, Nguyễn Mộng Huyền Trân1, Nguyễn Thị Hà1 Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam * Tác giả liên hệ, Email: hungtp.22ac@ou.edu.vn THÔNG TIN DOI:10.46223/HCMCOUJS proc.vi.17.2.2526.2022 Ngày nhận: 01/10/2022 Ngày nhận lại: 05/10/2022 Duyệt đăng: 06/10/2022 Từ khóa: BIM; nhà cao tầng; quản lý xây dựng; tối ưu hóa Keywords: BIM; high-rise buildings; construction management; optimization TÓM TẮT Trong môi trường kinh doanh khắc nghiệt nay, cơng ty xây dựng muốn giữ vững vị trí đồng thời phát triển cách hiệu so với đối thủ cạnh tranh công ty cần phải đặc biệt quan tâm phải giải tốn chi phí tiến độ Việc nhà quản lý khai thác hiệu chức BIM ứng dụng để giải vấn đề chi phí tiến độ lĩnh vực xây dựng Mỗi nhà thầu thi công có khả thực thi cơng khác Có nhà thầu thi cơng nhanh chi phí lại cao, có nhà thầu thi cơng với chi phí thấp tiến độ thi cơng lại chậm Vì mục tiêu nghiên cứu ứng dụng BIM thuật tốn tối ưu hóa để lựa chọn nhà thầu thi cơng cơng trình nhà cao tầng Kết nghiên cứu giúp nhà quản lý đưa định cho việc lựa chọn nhà thầu thi cơng cơng trình nhà cao tầng cách dễ dàng ABSTRACT In today’s harsh business environment, construction companies want to maintain their position and develop effectively compared to competitors, and companies need to solve the problem of cost and schedule It is the job of managers to effectively exploit the functions of BIM and apply them to solve the problems of cost and schedule in the construction field Each construction contractor will have the ability to perform different construction Some contractors build fast, but the cost is high, there are also contractors with low construction costs, but the construction progress is slow Therefore, the main objective of this study is to apply BIM and optimization algorithms to select contractors for high-rise buildings The results of this study help managers make decisions regarding selecting contractors for high-rise buildings more efficiently Giới thiệu Quản lý tiến độ chi phí đóng vai trị quan trọng định thành công dự án đầu tư xây dựng Việc nâng cao hiệu quản lý tiến độ chi phí vấn đề cốt lõi nhà thầu, nhằm tiết kiệm thời gian, nguyên vật liệu, nhân công, máy móc, thiết bị, tăng suất lao động, Việc đảm bảo tiến độ tiết kiệm chi phí làm tăng lợi nhuận nhà thầu, bên cạnh Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 77 tạo uy tín chủ đầu tư nâng cao vị cạnh tranh nhà thầu thương trường Trong thời đại 4.0, công nghiệp xây dựng nước đối mặt với khó khăn thách thức định Chi phí tiến độ hai nhiều yếu tố định thành công dự án đầu tư xây dựng công ty hay doanh nghiệp Hiện tại, đa số nhà quản lý dự án hay nhà thầu dựa vào kinh nghiệm để đưa định lựa chọn phương pháp thi công xây dựng Tuy nhiên, phương pháp thiếu tính qn dẫn đến lãng phí tài ngun khơng cần thiết vượt thời gian cho phép dự án Do đó, nghiên cứu khai thác sức mạnh máy tính thuật tốn tiến hóa để xây dựng mơ hình tìm kiếm đa mục tiêu hỗ trợ đưa định lựa chọn nhà thầu Theo Cheng Prayogo (2014), kỹ thuật tối ưu hóa lĩnh vực nghiên cứu đầy thách thức thu hút ý ngày cao thập kỷ gần Phương pháp tối ưu hóa dựa thuật toán phát triển để giải vấn đề tối ưu hóa kỹ thuật khác Có nhiều phương pháp đề xuất để tối ưu tốn thời gian, chi phí cách chọn tổ hợp tối ưu phương án thi công cho cơng việc Các phương pháp để giải tốn tối ưu thời gian chi phí gồm có: Phương pháp tốn học sử dụng chương trình quy hoạch tuyến tính Linear programming, Phương pháp tìm kiếm - Heuristic-based approaches (Meyer & Shaffer, 1963) Nhiều thập kỷ gần đây, nhà khoa học nước quốc tế sử dụng thuật toán dựa tảng tiến hóa - evolutionary - based optimization algorithm Chẳng hạn, Pham Duong (2010) nghiên cứu ứng dụng thuật toán ACO tối ưu thời gian chi phí cho dự án xây dựng Pham (2009) xây dựng phần mềm WinQSB tối ưu thời gian chi phí phần ngầm dự án điều hành điện lực Đà Nẵng Yang (2007) phát triển thuật toán bầy đàn tối ưu đa mục tiêu Ng and Zhang (2008) đưa thuật toán đa mục tiêu dựa vào thuật toán đàn kiến để tối ưu tốn thời gian chi phí Vấn đề tối ưu hóa cân đồng thời chi phí thời gian q trình lập kế hoạch thi cơng xây dựng thông qua việc lựa chọn biện pháp thi công nhiệm vụ quan trọng nhà quản lý dự án 2.1 Tối ưu hóa đa mục tiêu Bài tốn tối ưu hóa đa mục tiêu liên quan nhiều hàm mục tiêu đối lập có tập tối ưu Mơ hình tốn tối ưu đa mục tiêu gồm véc-tơ biến, hàm mục tiêu ràng buộc liên quan Người định cực tiểu hóa (hoặc cực đại hóa) hàm mục tiêu (Karaboga, Gorkemli, Ozturk, & Karaboga 2014) Bài tốn tối ưu hóa đa mục tiêu mơ hình tốn học sau: Cực đại hóa: Min f  X    f1  X  , f  X  , , f k  X  X D Ràng buộc: g1  X   ; hj  X   , i  1, , m j  1, , p D   X g  X   0, h j  X   0 (1) (2) (3) (4) Trong f  X  hàm mục tiêu, k số lượng hàm mục tiêu Mỗi hàm mục tiêu cực tiểu cực đại hóa gi  X  ràng buộc không cân bằng, hi  X  ràng buộc cân m p tương ứng số lượng ràng buộc không cân cân Giải pháp tối ưu X ( x1 , x2 , , xn ) véc-tơ gồm n biến miền khả thi D Mục đích tốn tối ưu đa mục tiêu xác điịnh véc-tơ X từ miền khả thi D nhằm tạo giá trị tối ưu hàm mục tiêu đồng thời thỏa mãn ràng buộc 78 Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 Hình Minh họa tính vượt trội tập tối ưu 2.2 Thuật tốn cộng sinh (Symbiotic organisms search) Trong trình phát triển sinh vật thu lợi ích từ việc tương tác với (Cheng & Prayogo, 2014; Coello, Lamont, & Van Veldhuizen, 2007) thông qua 03 giai đoạn: - Giai đoạn tương hỗ (Mutualism phase): Giai đoạn mà sinh vật phát triển mối quan hệ có lợi cho thân cho sinh vật khác - Giai đoạn kết hợp (Commensalism phase): Giai đoạn mà lồi vai trị lồi sống hội sinh có lợi, cịn lồi hội sinh khơng có lợi khơng có hại - Giai đoạn ký sinh (Parasitism phase): Giai đoạn mà sinh vật phát triển mối quan hệ có lợi cho thân gây hại cho sinh vật khác Nguyên tắc giai đoạn đặc tính tương tác quần thể Mỗi sinh vật tương tác với sinh vật khác cách ngẫu nhiên qua tất giai đoạn Trong trình tương tác sinh vật nhận lợi ích tiến hóa, sinh vật bị hại chết Phần lớn thuật tốn siêu hình áp dụng chuỗi phép tốn cho chuỗi giải pháp vịng lặp để tạo giải pháp cho lần lặp hiệu trước Mỗi giải pháp đánh giá thông qua hàm mục tiêu, hàm mục tiêu thay đổi theo vấn đề tốn cụ thể Q trình lặp lại tiêu chí đáp ứng Các giai đoạn trình bày phát thảo Hình Hình Các giai đoạn thuật tốn Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 79 2.3 Vài dịng BIM Khi nói BIM nhiều người nghĩ đơn giản phần mềm Thực tế cơng nghệ BIM khơng bó hẹp việc diễn tả thiết kế kiến trúc hay việc tạo mơ hình ba chiều trình bày phối cảnh cơng trình sau thiết kế BIM khơng đơn mơ hình 3D Mơ hình này, gọi mơ hình thơng tin xây dựng, sử dụng để lập kế hoạch, thiết kế xây dựng vận hành BIM giúp kiến trúc sư, kỹ sư nhà thầu hình dung xây dựng mơi trường mô để xác định vấn đề thiết kế, xây dựng vận hành Phần mềm (Revit, Navis, …) đơn giản cấu để tiến trình BIM thực Mơ hình thơng tin xu hướng ngành xây dựng, BIM chứa đựng thay đổi mang tính cách mạng việc thơng tin cơng trình xây dựng 2.4 Phương pháp nghiên cứu Với mong muốn làm rõ mục tiêu nghiên cứu trường hợp cụ thể, nhóm tác giả áp dụng vào dự án thực tế địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh Tuy nhiên, tính bảo mật kinh doanh, nghiên cứu khơng nêu tên cơng trình này, thay vào nhóm tác giả sử dụng tên X để gọi thay (Dự án X) Chính vậy, số hoạt động mà có ảnh hưởng đến q trình thực dự án hạn chế nêu lên nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu nhóm tác giả minh họa Hình Tầm quan trọng tối ưu chi phí tiến độ quản lý xây dựng Đánh giá vấn đề Xác định mục tiêu nghiên cứu nhằm giải vấn đề đặt Xác định đối tượng, phạm vi nội dung nghiên cứu Tìm hiểu nghiên cứu tối ưu có ngồi nước Tìm hiểu lý thuyết tối ưu Tìm hiểu tổng quan thuật toán tối ưu đa mục tiêu Nghiên cứu nguyên lý thuật toán Nghiên cứu thuật toán tìm kiếm sinh vật cộng sinh (SOS) Lưu đồ thuật toán Đánh giá ưu điểm nhược điểm thuật toán Nghiên cứu BIM Dynamo Sử dụng Dynamo để chuyển mơ hình thơng tin xây dựng sơ khai (Basic Revit Model) thành liệu đầu vào cho mơ hình tối ưu Matlab Nghiên cứu áp dụng BIM vào mơ hình tối ưu Xây dựng mơ hình tối ưu hóa Thiết lập giao diện nhập liệu đầu vào cho thuật toán Lập mơ hình A Khởi quần thể tạo B Đột biến C Lai ghép D Chọn lọc E Điều kiện dừng Áp dụng mơ hình vào tốn cụ thể Kết đạt Đánh giá mơ hình Kết luận Những đóng góp nghiên cứu Đề xuất hướng phát triển Hình Sơ đồ bước nghiên cứu Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 80 Đề xuất mơ hình tối ưu hóa đa mục tiêu, lai ghép BIM 3.1 Quy trình chuyển thơng tin từ mơ hình revit thành liệu đầu vào cho thuật toán tối ưu Dữ liệu đầu vào Matlab thuật tốn tìm kiếm sinh vật cộng sinh file Excel định dạng Bảng mô tả file liệu đầu vào Matlab Bảng Mô tả file liệu đầu vào Matlab STT Công tác trước Lựa chọn Lựa chọn Lựa chọn T C T C T C 6,800 5,800 6,400 7,800 6,200 7,000 9,600 8,500 9,000 9,100 8,600 8,800 7,200 6,000 9,000 9,600 8,800 9,000 6,800 5,800 6,400 12,800 11,100 11,400 11,200 9,400 10,000 10 9,000 8,000 8,500 Trong Bảng 1, cột thể tên công tác, cột thể công tác trước, cột lựa chọn 1, lựa chọn 2, lựa chọn 3, thể lựa chọn có cơng tác T C tương ứng với thời gian chi phí thực công tác Trong nghiên cứu này, thời gian chi phí cho cơng tác tính tốn dựa vào định mức khối lượng công tác Ví dụ: để thi cơng cột tầng (cần 5m3 bê tơng), chi phí thời gian (bao gồm cốp pha, cốt thép, đổ bê tơng, …) tính dựa vào định mức thể tích bê tơng 5.0 × = 15 (triệu), 5.0 thể tích bê tơng, 03 (triệu/1m3 bê tơng) đơn giá quy đổi theo định mức bê tơng Thể tích cấu kiện truy xuất từ mơ hình Revit Vì vậy, mơ hình thay đổi, dẫn đến khối lượng thay đổi, đồng nghĩa với việc liệu đầu vào thay đổi Quá trình diễn tả Hình Xây dựng mơ hình Revit Dynamo Khởi tạo liệu đầu vào thuật toán Matlab Chạy tốn tối ưu Kiểm tra kết Hiệu chỉnh mơ hình Revit Khơng đạt Đạt Xuất kết Hình Q trình chuyển đổi thơng tin mơ hình Revit vào toán tối ưu Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 81 3.2 Xây dựng tiến trình cơng việc Dynamo cho q trình xuất khối lượng Dựa vào giá trị cần xuất thống kê tên chân cột (Base Level) khối lượng (thể tích) cấu kiện cột, truy xuất tất phần tử cột giá trị chân cột (Base Level), sau nhóm lại thành List Đầu tiên, sử dụng Node All Elements of Category để gọi tất cột, đầu vào Node Category (loại phần tử), dùng Node Categories để gọi tất phần tử cột kết cấu (Structural Columns), Hình Hình Node categories node all elements of category Tiếp theo, gọi giá trị chân cột từ tất phần tử cột Node Element.GetParameterValueByName Node dùng để gọi giá trị nhiều tham biến chứa phần tử (Element) Đầu vào Node Element.GetParameterValueByName bao gồm: Element ParameterName, đó: • Element: Là tập hợp phần tử cần truy xuất, đầu vào giá trị Node All Elements of Category • ParameterName: Là tập hợp tên tham biến muốn xuất thông tin, đầu vào chuỗi ký tự tạo Node String, Hình Hình Node Element.GetParameterValueByName Node String Sau có đầy đủ thơng tin tối tượng cần truy xuất, nhóm lại thành List Node List.GroupByKey, Hình bước cuối tiến trình cơng việc xuất khối lượng Dynamo Hình Tiến trình cơng việc bước 82 Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 Kết hợp 05 tiến trình cơng việc lại với nhau, có tiến trình cơng việc xuất thống kê Hình Hình Tiến trình cơng việc xuất thống kê Dynamo 3.3 Bài toán cụ thể Mục tiêu tốn tìm nhà thầu đáp ứng giải pháp phù hợp chi phí, tiến độ dựa thuật tốn MOSOS kết hợp với BIM Mơ hình Revit áp dụng cho tốn mơ hình phần thơ dự án X, bao gồm: 02 tầng hầm 13 tầng nổi, phần móng thi cơng cọc khoan nhồi, Hình Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 83 Hình Mơ hình Revit tốn ứng dụng Mơ hình tốn tối ưu chạy Matlab có liệu đầu vào file Excel Dữ liệu xuất từ mơ hình Revit định dạng để tự động tính tốn dựa đơn giá khối lượng từ mơ Bảng Bảng Dữ liệu đầu vào toán No Mối liên hệ Lựa chọn Lựa chọn Lựa chọn T C T C T C 60 6,186 50 6,662 40 7,614 1FS+2 days 18 2,908 17 2,774 16 2,595 2FS+2 days 18 1,103 17 1,157 15 1,246 3FS 17 2,610 16 2,736 15 2,947 4FS+1 day 1,063 1,115 1,166 5FS 958 991 1,073 5FS 521 539 584 7FS+1 day,6FS+1 day 222 254 262 8FS 533 595 577 10 9FS+1 day 189 217 224 11 10FS 577 515 533 12 11FS+1 day 189 217 224 13 12FS 515 533 577 Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 84 No Mối liên hệ 14 Lựa chọn Lựa chọn Lựa chọn T C T C T C 13FS+1 day 189 217 224 15 14FS 567 586 635 16 15FS+1 day 177 203 209 17 16FS 569 589 638 18 17FS+1 day 177 203 209 19 18FS 569 589 638 20 19FS+1 day 177 203 209 21 20FS 569 589 638 22 21FS+1 day 177 203 209 23 22FS 626 647 701 24 23FS+1 day 195 223 230 25 24FS 626 647 701 26 25FS+1 day 195 223 230 27 26FS 626 647 701 28 27FS+1 day 195 223 230 29 28FS 626 647 701 30 29FS+1 day 195 223 230 31 30FS 619 640 693 32 31FS+1 day 37 43 44 33 32FS 107 111 120 Dữ liệu Bảng cho biết tiến độ (ngày) chi phí (triệu đồng) lựa chọn cơng tác gộp Bài tốn với trung bình ba phương thức lựa chọn cho công tác tổng số 33 công tác, tạo nhiều lựa chọn để hồn thành dự án Mỗi kết hợp có tác động kết việc thực thi thực dự án, có nghĩa nhà quản lý dự án phải tìm kiếm số lượng lớn giải pháp tiềm để tìm thiết lập cân tối ưu tiến độ chi phí Với việc sử dụng Dynamo để chuyển liệu từ mơ hình Revit thành liệu đầu vào thuật tốn tối ưu Khi mơ hình Revit thay đổi, liệu đầu vào tốn tối ưu thay đổi Chính giúp nhà thầu, nhà quản lý dự án rút ngắn thời gian tính tốn lại liệu đầu vào, từ kết tối ưu tìm nhanh Hình 10 Mơ tả quy trình chuyển đổi từ Revit thành liệu đầu vào tốn Mơ Hình Revit Bảng Excel Dữ liệu đầu vào Matlab Hình 10 Quy trình chuyển đổi từ Revit thành liệu đầu vào toán tối ưu Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 85 Bảng Thông số đầu vào thuật tốn Thơng số đầu vào Ký hiệu Cài đặt Số biến D 33 Kích thước quần thể NP 300 Gmax 50 Giới hạn vòng lặp Bảng cho biết thơng số đầu vào thuật tốn MOSOS Kích thước quần thể NP chọn 300, số lượng vịng lặp tối đa Gmax = 50 Thuật tốn chạy 30 lần để tránh ngẫu nhiên tìm kiếm tối ưu hóa Hình 11 Các giải pháp tốt đạt mơ hình với số vịng lặp Gmax = 50 Với lần chạy toán với số vòng lặp tối đa Gmax = 50, thu kết tập tối ưu gồm 75 giải pháp Hình 11 kết lựa chọn đề xuất Bảng Bảng Đề xuất kết lựa chọn cho mơ hình với số vịng lặp Gmax = 50 Giải pháp 37 Thông số dự án Giải pháp Phương án lựa chọn 32323333333333333333 Ưu tiên chọn 3 3 3 3 3 3 tiến độ 3232322333333333333 33 333333333333 Cân 1111111333333333332 Tiến độ (ngày) Chi phí (triệu đồng) 194 27,780 195 27,652 233 25,220 Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 86 Giải pháp Thông số dự án Giải pháp Phương án lựa chọn Tiến độ (ngày) Chi phí (triệu đồng) 234 25,188 274 24,400 275 24,397 2313222322233 1111111323333323233 2313232331233 38 74 75 1111111111211111111 Ưu tiên chọn 1 1 1 1 1 1 chi phí 1111111111211111111 1111111111111 Bảng trình bày giải pháp phương án lựa chọn toán, với: - Lựa chọn giải pháp có tiến độ nhỏ giải pháp 1: tiến độ 194 ngày, chi phí 27,780 triệu đồng, với phương án lựa X1 = {3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3} - Lựa chọn giải pháp có chi phí nhỏ giải pháp 75: tiến độ 275 ngày, chi phí 24,397 triệu đồng, với phương án lựa chọn lộ trình X75 = {1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1} - Lựa chọn giải pháp cân chi phí tiến độ giải pháp 37: tiến độ 233 ngày, chi phí 25,220 triệu đồng, với phương án lựa chọn lộ trình X37 = {1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3} Kết luận Thông qua toán thực tế chứng minh thuật tốn cộng sinh tìm kiếm hiệu hiệu suất cao việc giải toán đa mục tiêu lĩnh vực xây dựng mà tập tối ưu tạo thời gian ngắn Thuật tốn đề xuất có đặc điểm tạo đa dạng quần thể, mang lại giải pháp thích nghi tốt mức độ hài lịng cao giải pháp tối ưu khơng vượt trội Tập tối ưu tạo thuật tốn thơng tin hữu ích cho nhà quản lý để xác định xác giải pháp tối ưu Đề xuất công cụ hỗ trợ đưa định cho nhà quản lý dự án nhà thầu thi công việc lựa chọn biện pháp phù hợp với chi phí tiến độ dự án Tài liệu tham khảo Abdullahi, M., & Ngadi, M A (2016) Symbiotic organism search optimization based task scheduling in cloud computing environment Future Generation Computer Systems, 56, 640-650 Cheng, M Y., & Prayogo, D (2014) Symbiotic organisms search: A new metaheuristic optimization algorithm Computers & Structures, 139, 98-112 Coello, C A C., Lamont, G B., & Van Veldhuizen, D A (2007) Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems (Vol 5) New York, NY: Springer Deb, K (2011) Multi-objective optimisation using evolutionary algorithms: An introduction In Multi-objective evolutionary optimisation for product design and manufacturing (pp 3-34) London, UK: Springer Thạch Phi Hùng cộng HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(2), 76-87 87 Karaboga, D., & Akay, B (2009) A comparative study of artificial bee colony algorithm Applied Mathematics and Computation, 214(1), 108-132 Karaboga, D., & Basturk, B (2008) On the performance of Artificial Bee Colony (ABC) algorithm Applied Soft Computing, 8(1), 687-697 Karaboga, D., Gorkemli, B., Ozturk, C., & Karaboga, N (2014) A comprehensive survey: Artificial Bee Colony (ABC) algorithm and applications Artificial Intelligence Review, 42(1), 21-57 Meyer, W L., & Shaffer, L R (1963) Extensions of the critical path method through the application of integer programming (Vol 2) Urbana, IL: Department of Civil Engineering, University of Illinois Ng, S T., & Zhang, Y (2008) Optimizing construction time and cost using ant colony optimization approach Journal of Construction Engineering and Management, 134(9), 721-728 Panda, A., & Pani, S (2016) A symbiotic organisms search algorithm with adaptive penalty function to solve multi-objective constrained optimization problems Applied Soft Computing, 46, 344-360 Pham, L H., & Duong, N T (2010) Nghiên cứu ứng dụng thuật toán ACO (Ant colony optimization) tối ưu thời gian chi phí cho dự án xây dựng [Research and apply ACO (Ant colony optimization) algorithm to optimize time and cost for construction projects] Tạp chí Phát triển Khoa học & Cơng nghê, 13, 17-26 Pham, T T (2009) Xây dựng chương trình tối ưu hố theo tiêu thời gian chi phí sơ đồ mạng [Establishing an optmizing program by time and cost standars for network diagram] Tạp chí khoa học công nghệ, Đại học Đà Nẵng, 30, 48-54 Rekaby, A (2014) Different artificial bee colony algorithms and relevant case studies In Intelligent systems for science and information (pp 111-120) Cham, Switzerland: Springer Tran, H D., Cheng, M Y., & Prayogo, D (2016) A novel Multiple Objective Symbiotic Organisms Search (MOSOS) for time-cost-labor utilization tradeoff problem KnowledgeBased Systems, 94, 132-145 Yang, I T (2007) Using elitist particle swarm optimization to facilitate bicriterion time-cost trade-off analysis Journal of Construction Engineering and Management, 133(7), 498-505 Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License  ... hoạch thi cơng xây dựng thông qua việc lựa chọn biện pháp thi công nhiệm vụ quan trọng nhà quản lý dự án 2.1 Tối ưu hóa đa mục tiêu Bài tốn tối ưu hóa đa mục tiêu liên quan nhiều hàm mục tiêu. .. có tập tối ưu Mơ hình tốn tối ưu đa mục tiêu gồm véc-tơ biến, hàm mục tiêu ràng buộc liên quan Người định cực tiểu hóa (hoặc cực đại hóa) hàm mục tiêu (Karaboga, Gorkemli, Ozturk, & Karaboga... tốn thơng tin hữu ích cho nhà quản lý để xác định xác giải pháp tối ưu Đề xuất công cụ hỗ trợ đưa định cho nhà quản lý dự án nhà thầu thi công việc lựa chọn biện pháp phù hợp với chi phí tiến độ