Tối ưu hóa bố trí mặt bằng xây dựng bằng thuật toán lai ghép chuồn chuồn (da) và tối ưu bầy đàn (pso)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN VĂN HƯNG TỐI ƯU HÓA BỐ TRÍ MẶT BẰNG XÂY DỰNG BẰNG THUẬT TOÁN LAI GHÉP CHUỒN CHUỒN (DA) VÀ TỐI ƯU BẦY ĐÀN (PSO) Chuyên ngành : QUẢN LÝ XÂY DỰNG Mã số : 8580302 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2023 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG TP.HCM Cán hướng dẫn khoa học Cán hướng dẫn 1: TS Ngô Ngọc Tri Cán hướng dẫn 2: PGS.TS Phạm Vũ Hồng Sơn Cán nhận xét Cán nhận xét 1: PGS.TS Lương Đức Long Cán nhận xét 2: TS Phạm Hải Chiến Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM Ngày 12 tháng 01 năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn thạc sĩ gồm: PSG.TS Đỗ Tiến Sỹ : Chủ tịch hội đồng PGS.TS Lương Đức Long : Cán chấm phản biện TS Phạm Hải Chiến : Cán chấm phản biện PSG.TS Trần Đức Học : Thư ký hội đồng TS Nguyễn Văn Tiếp : Ủy viên hội đồng Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG ………………………… ……………………………………… ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ i CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc -oOo - -oOo NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : Nguyễn Văn Hưng MSHV : 1970322 Ngày tháng năm sinh : 21/05/1993 Nơi sinh : Quảng Trị Chuyên ngành Mã số ngành : 8580302 : Quản lý xây dựng I TÊN ĐỀ TÀI: TỐI ƯU HÓA BỐ TRÍ MẶT BẰNG XÂY DỰNG BẰNG THUẬT TOÁN LAI GHÉP CHUỒN CHUỒN (DA) VÀ TỐI ƯU BẦY ĐÀN (PSO) OPTIMIZATION OF CONSTRUCTION SITE LAYOUT USING HYBRID ALGORITHM DRAGONFLY (DA) AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) II NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Tìm hiểu, nắm vững thuật toán tối ưu chuồn chuồn (DA) tối ưu bầy đàn (PSO) - Phát triển thuật toán lai ghép đa mục tiêu chuồn chuồn (DA) tối ưu bầy đàn (PSO) để giải tốn tối ưu bố trí mặt xây dựng cơng trường, kết hợp phương pháp lập luận chứng ER để hỗ trợ nhà quản lý việc định đa tiêu chí Áp dụng mơ hình kết hợp cho trường hợp cụ thể - 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 14/02/2022 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05/12/2022 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS NGÔ NGỌC TRI – PGS.TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua TP HCM, ngày 12 tháng 01 năm 2023 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS NGÔ NGỌC TRI CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN PGS.TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN TS LÊ HOẢI LONG TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG ………………………………………… ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ ii LỜI CẢM ƠN Hoàn thành chương trình Thạc sĩ ngành Quản lý xây dựng - Đại học Bách Khoa TPHCM, Tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Thầy Cô Bộ môn Thi Công Quản Lý Xây Dựng, với giảng dạy tâm huyết nhiệt tình mình, họ truyền đạt cho kiến thức từ lý thuyết đến thực tế suốt thời gian học qua Đồng thời xin gửi lời cám ơn chân thành đến PGS.TS Phạm Vũ Hồng Sơn thầy Ngô Ngọc Tri định hướng bảo tận tình hướng dẫn suốt thời gian thực luận văn với đề tài “Tối ưu bố trí mặt xây dựng thuật toán lai ghép chuồn chuồn (DA) tối ưu bầy đàn (PSO)” Bên cạnh tơi xin gửi lời cám ơn đến gia đình, bạn bè bên động viên, cảm ơn bạn học khóa 2019 học tập giúp đỡ lẫn chặng đường Trong trình thực luận văn cịn nhiều vấn đề khó khăn, với kiến thức học giúp đỡ người tơi hồn thành luận văn nhiên khó tránh khỏi sai sót Rất mong nhận đóng góp thầy Cuối tơi xin cảm ơn sống cho tơi hội hồn thiện luận văn Xin chân thành cảm ơn! Tp Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 01 năm 2023 Người thực luận văn Nguyễn Văn Hưng HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV: 1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM iii LUẬN VĂN THẠC SĨ TÓM TẮT LUẬN VĂN Bước đầu hoạt động thi cơng xây dựng cơng trình lập bố trí mặt xây dựng, thành cơng bước đầu lập mặt bố trí cơng trường góp phần thức đẩy dự án thành cơng Từ vấn đề xuất có giải pháp để giải nó, từ cảm tính kinh nghiệm thực tiễn việc áp dụng thuật toán hỗ trợ máy tính đại Tuy nhiên để tìm giải pháp tối ưu cho vấn đề đến vấn đề khó khăn với nhà quản lý xây dựng dự án ngày phức tạp đòi hỏi đáp ứng nhiều mục tiêu khác Trong nghiên cứu này, tối ưu bố trí mặt xây dựng nhằm mục tiêu giảm thiểu ô nhiễm tiếng ồn, giảm thiểu rủi ro luông hoạt động giảm thiểu chi phí vận chuyển sở Nhằm mục đích tìm phương hướng việc tìm giải pháp hiệu cao vấn đề tối ưu đa mục tiêu nêu trên, nghiên cứu hướng đến hỗ trợ nhà quản lý nhà thầu xay dựng việc định cân tiêu chí Ngồi ra, đề xuất ứng dựng thuật toán lai ghép chuồn chuồn tối ưu bây đàn để giải vấn đề tối ưu đa mục tiêu sau kết hợp phương pháp định đa tiêu chí để lựa chọn giải pháp tối ưu cân hàm mục tiêu Nghiên cứu đáp ứng nhu cầu giải tốn thực tiễn tối ưu đa tiêu chí định đa tiêu chí sở cân mục tiêu, góp phần nâng cao hiệu dự án góp phần bảo vệ mơi trường xu phát triển xây dựng bền vững HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV: 1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM iv LUẬN VĂN THẠC SĨ ABSTRACT The first step of construction activities is to draw up site plans, so initial success in preparing site drawings will contribute to the success of the project Since the problem arose, there has been a solution to it, from perceiving by real experience to the application of modern computer aided algorithms However, finding the most optimal solution to this problem is still a difficult problem for construction managers because the project is increasingly complex and requires meeting many different objectives In this study, the optimation site layout is to minimize noise pollution, minimize risks between activities and minimize transportation costs between facilities In order to find a new direction in finding a highly efficient solution to the above multi-objective optimization problem, this study aims to assist construction managers and contractors to make balanced decisions between criteria In addition, it is proposed to apply a dragonfly hybrid algorithm and optimize now to solve the problem of multi-objective optimization then combine the multi-criteria decision-making method to choose the most optimal solution that balances the target functions This research meets the needs of solving practical problems of optimizing criteria and making multi-criteria decisions on the basis of goal balance, contributing to improving project efficiency and contributing to environmental protection in the trend of sustainable construction development HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV: 1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ v LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn: “TỐI ƯU HÓA BỐ TRÍ MẶT BẰNG XÂY DỰNG BẰNG THUẬT TOÁN LAI GHÉP CHUỒN CHUỒN (DA) VÀ TỐI ƯU BẦY ĐÀN (PSO)” cơng trình nghiên cứu tơi Nội dung nghiên cứu hồn tồn trung thực Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm nội dung luận văn Tp Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 01 năm 2023 Nguyễn Văn Hưng Khóa 2019 Chuyên ngành: Quản lý xây dựng Trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV: 1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM vi LUẬN VĂN THẠC SĨ MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT LUẬN VĂN iii ABSTRACT iv LỜI CAM ĐOAN .v DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC HÌNH ẢNH – LƯU ĐỒ ix DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT x Chương 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phạm vi nghiên cứu .5 1.4 Phương pháp nghiên cứu .6 1.5 Đóng góp dự kiến nghiên cứu 1.5.1 Về mặt học thuật .6 1.5.2 Về mặt thực tiễn 1.6 Bố cục luận văn .7 Chương 2: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 2.1 Các nghiên cứu trước liên quan tối ưu bố trí mặt xây dựng: 2.2 Các nghiên cứu ứng dụng thuật toán chuồn chuồn (DA) 11 Chương 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 13 3.1 Bố trí mặt xây dựng 13 3.2 Tối ưu đa mục tiêu 14 3.3 Tổng quan thuật toán chuồn chuồn (DA) .17 3.3.1 Nguồn cảm hứng 17 3.3.2 Thuật toán chuồn chuồn DA 19 3.4 Tổng quan thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) 23 3.4.1 Nguồn cảm hứng 23 3.4.2 Thuật toán tối ưu bầy đàn PSO .24 3.5 Bài toán đa mục tiêu bố trí mặt xây dựng 27 3.5.1 Tối ưu hóa mục tiêu tiếng ồn 27 3.5.2 Tối ưu hóa mục tiêu rủi ro luồng hoạt động 29 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV: 1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 3.5.3 3.6 vii LUẬN VĂN THẠC SĨ Tối ưu hóa mục tiêu chi phí 31 Phương pháp định đa tiêu chí 33 3.6.1 Tổng quan phương pháp định đa tiêu chí .33 3.6.2 Phương pháp lập lập chứng (ER) 35 Chương 4: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN LAI GHÉP CHUỒN CHUỒN VÀ TỐI ƯU BẦY ĐÀN (DA-PSO) ĐA MỤC TIÊU ĐỂ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN TỐI ƯU .37 4.1 Bài tốn đa mục tiêu bố trí mặt xây dựng 37 4.2 Thuật toán DA-PSO đa mục tiêu cho bải toán tối ưu 44 4.3 Kết đánh giá .47 Chương 5: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN LAI GHÉP CHUỒN CHUỒN VÀ TỐI ƯU BẦY ĐÀN (DA-PSO) ĐA MỤC TIÊU KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHÍ ĐỂ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN TỐI ƯU 56 5.1 Bài tốn đa mục tiêu bố trí mặt xây dựng 56 5.2 Kết hợp thuật toán DA-PSO phương pháp định đa tiêu chi để giải toán tối ưu cân đa mục tiêu .57 5.3 Kết nhận xét .60 Chương 6: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG 69 6.1 Kết luận 69 6.2 Định hướng .69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV: 1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM viii LUẬN VĂN THẠC SĨ DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Giới hạn tiếp xúc nghề nghiệp Alberta, Canada Bảng 1.2: Giới hạn thời gian tiếp xúc theo UBATLĐ Tây Úc, 2022 Bảng 2.1: Một số nghiên cứu trước tối ưu mặt công trường 10 Bảng 2.2: Các nghiên cứu liên quan đến DA 11 Bảng 3.1: Bảng thang đo giá trị .30 Bảng 4.1: Cơ sở tạm liệu liên quan 38 Bảng 4.2: Giai đoạn – Các trọng số đại diện cho mối quan tâm an toàn 40 Bảng 4.3: Giai đoạn – Các trọng số đại diện cho tổng chi phí 40 Bảng 4.4: Giai đoạn – Các trọng số đại diện cho mối quan tâm an toàn 41 Bảng 4.5: Giai đoạn – Các trọng số đại diện cho tổng chi phí 41 Bảng 4.6: Giai đoạn – Các trọng số đại diện cho mối quan tâm an toàn 42 Bảng 4.7: Giai đoạn – Các trọng số đại diện cho tổng chi phí 42 Bảng 4.8: Kết tối ưu thực MOABC 47 Bảng 4.9: Một số kết tối ưu so sánh với L1 thực MODA-PSO 48 Bảng 4.10: Một số kết tối ưu so sánh với L2 thực MODA-PSO 49 Bảng 4.11: Một số kết tối ưu so sánh với L3 MODA-PSO .50 Bảng 5.1: Cường độ loại máy xây dựng công trường 56 Bảng 5.2: Bảng nguồn ồn sở mặt 57 Bảng 5.3: Nguồn ồn tổng hợp sở tạm 57 Bảng 5.4: Giá trị tọa độ tập hợp mặt trước Pareto 64 Bảng 5.5: Kết tốt tọa độ tương ứng sở 67 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV: 1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM Cơ sở Cơ sở Cơ sở Giải pháp Hàm mục tiêu y r x y r x y r x y r ST T F1 F2 F3 Score Cơ sở Cơ sở Cơ sở Cơ sở Cơ sở Cơ sở Giải pháp x y r x y r x y r x y r x y r x y r ST T F1 HVTH: Nguyễn Văn Hưng LUẬN VĂN THẠC SĨ 62 82.34 1.00 16.27 61.52 1.00 167.47 103.78 1.00 17.52 95.71 0.00 52.07 1.00 16.62 74.70 1.00 127.06 107.66 1.00 34.66 89.54 0.00 86.63 1.00 19.56 65.69 1.00 171.98 108.74 1.00 10.18 101.59 0.00 79.57 1.00 20.89 52.29 1.00 160.81 105.33 1.00 20.74 97.97 0.00 65.15 1.00 33.45 68.58 1.00 169.68 92.89 1.00 42.37 99.02 0.00 11 12 13 14 15 97.76 -7722.44 326324.2 0,65 154.47 78.56 1.00 154.97 36.82 1.00 25.49 75.61 1.00 34.54 51.59 1.00 161.60 106.63 1.00 15.99 94.51 0.00 97.83 -7609.67 300009.8 0,72 152.56 77.75 1.00 147.87 44.64 1.00 19.51 72.59 1.00 34.11 61.04 1.00 162.87 106.60 1.00 39.53 82.43 0.00 97.81 -7733.96 310481.2 0,72 146.68 86.57 1.00 144.09 41.25 1.00 36.48 79.08 1.00 29.73 54.40 1.00 170.47 107.90 1.00 30.69 97.55 0.00 97.80 -7723.43 311943.7 0,72 147.71 87.26 1.00 157.50 46.09 1.00 21.06 54.99 1.00 40.26 46.57 1.00 169.71 93.33 1.00 40.26 89.89 0.00 97.86 -7675.76 298380.9 0,72 150.65 85.79 1.00 160.65 59.42 1.00 38.42 52.87 1.00 24.87 53.84 1.00 169.39 96.15 1.00 39.60 76.12 0.00 16 17 18 19 20 97.88 97.79 97.78 97.81 97.79 MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM Hàm mục tiêu F2 F3 Score Cơ sở Cơ sở Cơ sở Cơ sở Cơ sở Cơ sở Giải pháp Hàm mục tiêu x y r x y r x y r x y r x y r x y r ST T F1 F2 F3 Score Cơ sở Cơ sở Cơ sở Cơ sở x y r x y r x y r x HVTH: Nguyễn Văn Hưng LUẬN VĂN THẠC SĨ 63 -7487.13 290884.0 0,64 147.26 71.57 1.00 161.32 53.93 1.00 20.34 80.59 1.00 34.05 64.95 1.00 161.99 86.85 1.00 53.17 96.10 0.00 -7709.14 310586.2 0,73 152.91 73.63 1.00 148.81 36.04 1.00 22.24 75.31 1.00 37.27 55.92 1.00 170.13 96.90 1.00 40.27 75.29 0.00 -7578.53 307024.7 0,7 151.82 72.47 1.00 153.14 36.24 1.00 34.21 68.01 1.00 37.79 44.52 1.00 161.83 103.54 1.00 39.30 94.07 0.00 -7648.64 307546.9 0,71 148.23 72.75 1.00 160.31 42.69 1.00 14.87 73.01 1.00 36.33 64.03 1.00 166.14 87.87 1.00 36.22 87.62 0.00 -7824.58 319385.5 0,73 155.26 87.53 1.00 158.53 43.65 1.00 33.00 77.68 1.00 17.71 73.47 1.00 170.87 95.18 1.00 20.25 94.87 0.00 21 22 23 24 25 97.92 -7678.83 300379.2 0,64 153.50 79.40 1.00 147.30 52.39 1.00 36.64 47.39 1.00 17.57 97.77 -7881.47 331675.5 0,71 150.51 88.02 1.00 153.54 39.21 1.00 30.56 73.74 1.00 16.46 97.85 -7633.91 298674.5 0,71 151.60 79.14 1.00 156.41 49.35 1.00 33.73 51.07 1.00 17.78 97.79 -7494.09 301744.4 0,71 144.88 84.91 1.00 153.39 41.38 1.00 33.62 85.92 1.00 25.50 97.78 -7478.49 302671.6 0,7 144.85 84.03 1.00 151.77 38.05 1.00 36.87 86.80 1.00 21.63 MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 64 LUẬN VĂN THẠC SĨ 53.44 60.38 59.94 59.83 y 1.00 1.00 1.00 1.00 r 167.60 168.52 166.86 156.39 x 101.99 104.80 87.63 106.32 Cơ sở y 1.00 1.00 1.00 1.00 r 45.42 11.80 41.72 64.97 x 96.52 103.98 91.89 97.96 y Cơ sở 0.00 0.00 0.00 0.00 r Bảng 5.4: Giá trị tọa độ tập hợp mặt trước Pareto 70.44 1.00 159.25 98.04 1.00 56.43 100.77 0.00 Thuật toán tối ưu đa mục tiêu cho kết dạng tập hợp giải pháp không ưu gọi mặt trước Pareto Do mục tiêu vấn đề đa mục tiêu có mâu thuẫn xung đột lẫn nhau, giải pháo nhiều nên để người quản lý, người định trường hợp khó khăn Thơng thường người định thường dựa vào cảm tính theo mục tiêu mà quan tâm bỏ qua hàm mục tiêu cịn lại có đánh giá lựa chọn chưa phù hợp Vì sử dụng MCDM để định đa tiêu chí thực cần thiết cho người định Phương pháp MCDM giúp người quản lý đánh giá xếp hạng tất giải pháp theo thứ tự định địng thời giảm thiểu thời gian tính tốn đánh giá, xem xét trường hợp Có sở rõ ràng để trình bày với cấp đảm bảo phù hợp lựa chọn tránh rủi ro lựa chọn cảm tính Để đánh giá điểm ưu tiên giải pháp, phương pháp lý luận chứng ER sử dụng để xếp hạng giải pháp Pareto để định đa tiêu chí theo trình tự [60, 69] Cơ sở lý thuyết trình bày phần Ở phần cụ thể vào toán hàm mục tiêu với cấu trúc niềm tin xác định hình sau Số lớp niềm tin lớp với hàm mục tiêu giảm thiểu tiếng ồn, giảm thiểu rủi ro luồng hoạt động giảm thiểu chi phí vận chuyển sở HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ 65 Hình 5.4: Chuyển đổi thuộc tính sang cấu trúc niềm tin Bước 4: Mức độ niềm tin kết hợp tính phương trình trình bày phần lý thuyết phần k     K k 1 m z m z 1    1    z j K k 1, k  k K 1, k  k     jk   z   j  k 1  zk m  K   (5.5)  zk  (K  1) z  z  k 1  zk   z 1  z  m K m βjk biểu thị mức độ tin tưởng thuộc tính thứ j lớp thứ k Bước 5: Điểm ưu tiên giải pháp chọn xác định theo phương trình: ui   k 1 k * u ( H k ) K HVTH: Nguyễn Văn Hưng (5.6) MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ 66 Trong u(Hk) hàm điểm ưu tiên lớp thứ k Do số lớp N 5, tất lớp cách với khoảng cố định [0,1] u(Hk) = {0,0.25,0.5,0.75,1} MCDM áp dụng để xếp hạng giải pháp Pareto thu liên quan đến hiệu suất dự án tổng thể hiển thị thứ hạng Pareto chọn từ kết tính toán thuật toán DA-PSO theo điểm số ưu tiên cho trường hợp nghiên cứu Quyết định đưa mang lại mức độ tin cậy cao cho nhà quản lý xây dựng để chọn 0,71 0,71 0,7 0,64 0,71 0,73 0,71 0,73 0,7 0,64 0,72 0,72 0,72 0,65 0,59 0,58 0,72 0,75 0,49 0,48 ĐIỂM ƯU TIÊN 0,52 0,65 0,73 0,56 0,68 giải pháp tốt nhất, hiệu ngành quản lý xây dựng 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 GIẢI PHÁP Hình 5.5: Đánh giá điểm ưu tiên giải pháp tập mặt trước Pareto HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 67 LUẬN VĂN THẠC SĨ Hình 5.6: Tập hợp mặt trước Pareto điểm ưu tiên giải pháp Từ kết xếp hạng, giải pháp xếp điểm ưu tiên cao 0.75 tương ứng với giá trị hàm mục tiêu tọa độ sở sau: M c tiêu F1 F2 F3 ọa độ x y r Gi t 97,82 -7730,77 303581,66 F1 F2 F3 F4 F5 F6 157,3238 154,9510 16,2683 33,4474 169,6789 42,3703 70,3968 43,1622 65,1517 68,5769 92,8930 99,0241 1 1 0 Bảng 5.5: Kết tốt tọa độ tương ứng sở HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 68 LUẬN VĂN THẠC SĨ Hình 5.7: Mặt bố trí cho trường hợp điểm ưu tiên cao Kết luận mơ hình thuật tốn lai ghép DA-PSO ứng dụng hiệu để giải tốn đa mục tiêu bố trí mặt xây dựng Đồng thời kết hợp với phương pháp lập luaanjc hứng ER định đa tiêu chí giúp người định tìm giải pháp có điểm ưu tiên cao nhất, đáp ứng yêu càu hàm mục tiêu đồng thời đảm bảo tính cân hàm mục tiêu Nhận thấy so với toán mục tiêu giải chương 4, chương kết đạt tối ưu mục tiêu cân bằng, giải pháp chọn so với trường hợp tối ưu mục tiêu hướng cân mục tiêu Có đánh đổi cách mục tiêu để thỏa mãn giảm thiểu tiếng ồn, đảm bảo giải pháp tối ưu cân đạt điểm ưu tiên cao tập mặt trước Pareto Nghĩa để cân giảm thiểu mục tiêu tiếng ồn, mục tiêu chi phí an toàn đánh đổi HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 69 LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương 6: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG 6.1 Kết luận Một mơ hình thuật tốn lai ghép thực nghiên cứu nhằm giải vấn đề tối ưu bố trí mặt cơng trường bao gồm mục tiêu giảm thiểu tiếng ồng, giảm thiểu rủi ro chi phí luồng hoạt động Mơ hình thuật tốn lai ghép DA-PSO thuật toán phát triển sở thuật toán gốc đánh giá kết hợp hoàn thiện dựa ưu khám phá rộng khai thác nhanh đơn thuật tốn Kết tìm cho thấy tập giải pháp mặt trước Pareto đa dạng, có độ trải rộng có giải pháp đánh giá tốt Tập mặt trước Pareto sở để nhà quản lý xây dựng đưa định đa tiêu chí đảm bảo tính cân đa mục tiêu Trường hợp nghiên cứu có sở từ báo có uy tín kết phân tích, so sánh với liệu có sở để chứng minh mơ hình DA-PSO đem lại hiệu cao vượt trội việc giải vấn đề đa mục tiêu Từ mở rộng cho toán với số lượng lớn mục tiêu Phương pháp lập luận chứng ER định đa tiêu chí cơng cụ hỗ trợ mạnh mẽ việc lựa chọn giải pháp khơng có ưu hoàn toàn tập giải pháp ER giúp nhà quản lý xây dựng đưa định có độ tin cậy cao, tránh rủi ro từ lựa chọn chủ quan thiếu Mơ hình kết hợp DA-PSO-ER trình bày dễ hiểu dễ thực minh họa máy tính Thuật tốn khơng giới hạn số lượng hàm mục tiêu, không giới hạn giới hạn số lượng giải pháp tập mặt trước Pareto Kết tốn chạy thực nghiệm nhiều lần không giới hạn để đảm bảo tính khách quan cho mơ hình Do đó, nghiên cứu đánh giá thuật tốn DA-PSO kết hợp ER ứng dụng hiệu cho nhiều lĩnh vực sống cần tối ưu đa mục tiêu định đa tiêu chí 6.2 Định hướng Bài tốn bố trí mặt xây dựng theo sơ đồ liên tục bố trí mặt q trình thi cơng, nhiên thực tế bố trí mặt rời rạc theo giai đoạn dự án Khi đó, kích thước sở tạm cần thay đổi phù hợp theo HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 70 LUẬN VĂN THẠC SĨ nhu cầu sử dụng vật liệu, nhân cơng, máy móc,…Đồng thời vị trí sở tạm thay đổi theo giai đoạn Khi cần tính tốn bổ sung chi phí xây dựng tháo dỡ dịch chuyển sang vị trí Vấn đề tiếng ồn tính thời điểm nguồn ồn hoạt động nhiên thực tế nguồn ồn có thời gian hoạt động khác bỏ qua hấp thụ tiếng ồn khí mơi trường Bên cạnh đó, số vấn đề bổ sung khai thác tận dụng sàn cơng trình để làm sở tạm cho giai đoạn sau Có thể bổ sung kết hợp thêm số mục tiêu khác dự án tổng chi phí, tiến độ … tính tốn tối ưu thành phần tối ưu bố trí mặt tiến hành tối ưu mặt xây dựng Hạn chế chưa có trường hợp nghiên cứu cụ thể Việt Nam chưa lường trước rủi ro hay thay đổi trình thi công HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 71 LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] K C Lam et al., "The application of the ant colony optimization algorithm to the construction site layout planning problem," Construction Management and Economics, vol 25, no 4, pp 359-374, 2007 X Ning and W Liu, "Max-Min Ant System Approach for Solving Construction Site Layout," Advanced Materials Research, vol 328-330, pp 128-131, 2011 R Riedel, "Facilities planning – 4th edition by J.A Tompkins, J.A White, Y.A Bozer and J.M.A Tanchoco," International Journal of Production Research, vol 49, no 24, pp 7519-7520, 2011 S J Jannat et al., "Optimal Solution for Multi-Objective Facility Layout Problem Using Genetic Algorithm," in Proceedings of the 2010 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Dhaka, Bangladesh, 2010, L Yang et al., "Multi-objective optimization of facility planning for energy intensive companies," Journal of Intelligent Manufacturing, vol 24, no 6, pp 1095-1109, 2013 T Ai Lin Evelyn et al., "Design for safety: Theoretical framework of the safety aspect of BIM system to determine the safety index," Construction Economics and Building, vol 16, no 4, pp 1-18, 2016 G J Fogarty et al., "Safety climate in defence explosive ordnance: Survey development and model testing," Safety Science, vol 93, pp 62-69, 2017 K El-Rayes and A Khalafallah, "Trade-off between Safety and Cost in Planning Construction Site Layouts," Journal of Construction Engineering and Management, vol 131, no 11, pp 1186-1195, 2005 A W A Hammad et al., "A multi-objective mixed integer nonlinear programming model for construction site layout planning to minimise noise pollution and transport costs," Automation in Construction, vol 61, pp 73-85, 2016 F Fricke, "Construction Site Noise," Architectural Science Review, vol 28, no 1, pp 12-22, 1985 M D Fernández et al., "Noise exposure of workers of the construction sector," Applied Acoustics, vol 70, no 5, pp 753-760, 2009 R Kantová, "Construction Machines as a Source of Construction noise," Procedia Engineering, vol 190, pp 92-99, 2017 M Attarchi et al., "Combined effects of exposure to occupational noise and mixed organic solvents on blood pressure in car manufacturing company workers," American Journal of Industrial Medicine, vol 56, no 2, pp 243251, 2013 C R D Oliveira and G W N Arenas, "Occupational Exposure to Noise Pollution in Anesthesiology," Brazilian Journal of Anesthesiology, vol 62, no 2, pp 253-261, 2012 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] 72 LUẬN VĂN THẠC SĨ X Li et al., "Health impacts of construction noise on workers: A quantitative assessment model based on exposure measurement," Journal of Cleaner Production, vol 135, pp 721-731, 2016 W Menesi and T Hegazy, "Multimode Resource-Constrained Scheduling and Leveling for Practical-Size Projects," Journal of Management in Engineering, vol 31, no 6, p 04014092, 2015 J W Fondahl, A non-computer approach to the critical path method for the construction industry Stanford California: The Construction Institute, Department of Civil Engineering, Stanford University, 1961, pp 131-139 W Prager, "A Structural Method of Computing Project Cost Polygons," Management Science, vol 9, no 3, pp 394-404, 1963 N Siemens, "A Simple CPM Time-Cost Tradeoff Algorithm," Management Science, vol 17, no 6, pp B-354-B-363, 1971 O Moselhi, "Schedule compression using the direct stiffness method," Canadian Journal of Civil Engineering, vol 20, no 1, pp 65-72, 1993 J H Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975 M Dorigo and C Blum, "Ant colony optimization theory: A survey," Theoretical Computer Science, vol 344, no 2, pp 243-278, 2005 J Kennedy and R Eberhart, "Particle swarm optimization," in Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia, 1995, vol 4, pp 1942-1948 R Storn and K Price, "Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for global Optimization over Continuous Spaces," Journal of Global Optimization, vol 11, no 4, pp 341-359, 1997 D Karaboga and B Basturk, "Artificial Bee Colony (ABC) Optimization Algorithm for Solving Constrained Optimization Problems," in Foundations of Fuzzy Logic and Soft Computing: 12th International Fuzzy Systems Assocition World Congress, Cancun, Mexico, 2007, pp 789-798, H M Osman et al., "A hybrid CAD-based construction site layout planning system using genetic algorithms," Automation in Construction, vol 12, no 6, pp 749-764, 2003 H Zhang and Y Wang Jia, "Particle Swarm Optimization for Construction Site Unequal-Area Layout," Journal of Construction Engineering and Management, vol 134, no 9, pp 739-748, 2008 Q Yang et al., "Construction Site Safety Control by ACO Model," Applied Mechanics and Materials, vol 71-78, pp 4052-4056, 2011 J Xu and Z Li, "Multi-Objective Dynamic Construction Site Layout Planning in Fuzzy Random Environment," Automation in Construction, vol 27, pp 155-169, 2012 M Yahya and M P Saka, "Construction site layout planning using multiobjective artificial bee colony algorithm with Levy flights," Automation in Construction, vol 38, pp 14-29, 2014 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] 73 LUẬN VĂN THẠC SĨ X Ning et al., "A quantitative safety risk assessment model for construction site layout planning," Safety Science, vol 104, pp 246-259, 2018 X Ning et al., "Reducing noise pollution by planning construction site layout via a multi-objective optimization model," Journal of Cleaner Production, vol 222, pp 218-230, 2019 K Jaafar et al., "Construction site layout optimization model considering cost and safety in a dynamic environment," Asian Journal of Civil Engineering, vol 22, no 2, pp 297-312, 2021 S Mirjalili, "Dragonfly algorithm: a new meta-heuristic optimization technique for solving single-objective, discrete, and multi-objective problems," Neural Computing and Applications, vol 27, no 4, pp 1053-1073, 2016 A I Hammouri et al., "A Dragonfly Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem," 2018 8th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE), pp 136-141, 2018 S Khunkitti et al., "A Hybrid DA-PSO Optimization Algorithm for Multiobjective Optimal Power Flow Problems," Energies, vol 11, no 9, 2018 S Khalilpourazari and S Khalilpourazary, "Optimization of time, cost and surface roughness in grinding process using a robust multi-objective dragonfly algorithm," Neural Computing and Applications, vol 32, no 8, pp 39873998, 2020 D Das et al., "Dragonfly Algorithm for solving probabilistic Economic Load Dispatch problems," Neural Computing and Applications, vol 32, no 8, pp 3029-3045, 2020 E Fallah-Mehdipour et al., "MOPSO algorithm and its application in multipurpose multireservoir operations," Journal of Hydroinformatics, vol 13, no 4, pp 794-811, 2010 M Mandal and A Mukhopadhyay, "A multiobjective PSO-based approach for identifying non-redundant gene markers from microarray gene expression data," in International Conference on Computing, Communication and Applications, Dindigul, India, 2012, S N Omkar et al., "MPI-based parallel synchronous vector evaluated particle swarm optimization for multi-objective design optimization of composite structures," Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol 25, no 8, pp 1611-1627, 2012 M A Hossain et al., "Modified PSO algorithm for real-time energy management in grid-connected microgrids," Renewable Energy, vol 136, pp 746-757, 2019 S Singh et al., "Capacity optimization of grid connected solar/fuel cell energy system using hybrid ABC-PSO algorithm," International Journal of Hydrogen Energy, vol 45, no 16, pp 10070-10088, 2020 B Song et al., "An improved PSO algorithm for smooth path planning of mobile robots using continuous high-degree Bezier curve," Applied Soft Computing, vol 100, p 106960, 2021 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] 74 LUẬN VĂN THẠC SĨ P Zouein and H Harmanani, "Genetic Algorithm for Solving Site Layout Problem with Unequal-Size and Constrained Facilities," Journal of Computing in Civil Engineering, vol 16, 2002 J Mawdesley Michael et al., "Genetic Algorithms for Construction Site Layout in Project Planning," Journal of Construction Engineering and Management, vol 128, no 5, pp 418-426, 2002 G K Edmund K Burke, Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques Springer, 2014 K Miettinen and P Salminen, "Decision-aid for discrete multiple criteria decision making problems with imprecise data," European Journal of Operational Research, vol 119, no 1, pp 50-60, 1999 K Deb, "Nonlinear goal programming using multi-objective genetic algorithms," Journal of the Operational Research Society, vol 52, no 3, pp 291-302, 2001 A Zhou et al., "Multiobjective evolutionary algorithms: A survey of the state of the art," Swarm and Evolutionary Computation, vol 1, no 1, pp 32-49, 2011 K Deb et al., "A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol 6, no 2, pp 182-197, 2002 C W Reynolds, "Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model," in Proceedings of the 14th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, 1401 Westwood Boulevard Los Angeles, California 90024, 1987, pp 25–34, F Marini and B Walczak, "Particle swarm optimization (PSO) A tutorial," Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol 149, pp 153-165, 2015 Q Jia and Y Guo, "Hybridization of ABC and PSO algorithms for improved solutions of RCPSP," Journal of the Chinese Institute of Engineers, vol 39, no 6, pp 727-734, 2016 I C Trelea, "The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection," Information Processing Letters, vol 85, no 6, pp 317-325, 2003 Y Shi and R Eberhart, "A modified particle swarm optimizer," in 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation Proceedings IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat No.98TH8360), 1998, pp 69-73, X Ning et al., "Dynamic construction site layout planning using max-min ant system," Automation in Construction, vol 19, no 1, pp 55-65, 2010 E Elbeltagi et al., "Dynamic Layout of Construction Temporary Facilities Considering Safety," Journal of Construction Engineering and Management, vol 130, no 4, pp 534-541, 2004 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] 75 LUẬN VĂN THẠC SĨ A Mardani et al., "Multiple criteria decision-making techniques and their applications – a review of the literature from 2000 to 2014," Economic Research-E ono s a Ist aživanja, vol 28, no 1, pp 516-571, 2015 J B Yang et al., "The evidential reasoning approach for MADA under both probabilistic and fuzzy uncertainties," European Journal of Operational Research, vol 171, no 1, pp 309-343, 2006 G Shafer, A mathematical theory of evidence Princeton university press, 1976 Y Jian-Bo and X Dong-Ling, "Nonlinear information aggregation via evidential reasoning in multiattribute decision analysis under uncertainty," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, vol 32, no 3, pp 376-393, 2002 D.-L Xu and J.-B Yang, "Intelligent decision system for self-assessment," Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, vol 12, no 1, pp 43-60, 2003 L Xu and J.-B Yang, "Introduction to Multi-Criteria Decision Making and the Evidential Reasoning Approach " Working Paper, no 0106, 2001 M Kumru and P Y Kumru, "Analytic hierarchy process application in selecting the mode of transport for a logistics company," Journal of Advanced Transportation, vol 48, no 8, pp 974-999, 2014 D.-L Xu, "An introduction and survey of the evidential reasoning approach for multiple criteria decision analysis," Annals of Operations Research, vol 195, no 1, pp 163-187, 2012 C E Shannon, "A mathematical theory of communication," The Bell System Technical Journal, vol 27, no 3, pp 379-423, 1948 S Monghasemi et al., "A novel multi criteria decision making model for optimizing time–cost–quality trade-off problems in construction projects," Expert Systems with Applications, vol 42, no 6, pp 3089-3104, 2015 M R Bazargan-Lari, "An evidential reasoning approach to optimal monitoring of drinking water distribution systems for detecting deliberate contamination events," Journal of Cleaner Production, vol 78, pp 1-14, 2014 HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM 76 LUẬN VĂN THẠC SĨ LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: NGUYỄN VĂN HƯNG Ngày sinh: 21/05/1993 Nơi sinh: Gio Mỹ – Gio Linh – Quảng Trị Địa liên lạc: TP HCM Điện thoại: 0949891398 Email: nguyenvanhung47@gmail.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO  2011 – 2012 : Sinh viên Trường Đại Học Bách Khoa Đà Nẵng, chuyên ngành Xây dựng Dân dụng Công nghiệp  2012 – 2017 : Sinh viên Trường Đại Học Bách Khoa Saint-Petersburg, Liên bang Nga, ngành Xây dựng  2019 – : Học viên cao học trường Đại Học Bách Khoa Tp HCM, chuyên ngành Quản lý Xây dựng Q TRÌNH CƠNG TÁC  2017 – Nay : Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng Điện HVTH: Nguyễn Văn Hưng MSHV:1970322