Thông tin tài liệu
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TƠ DIỆU LÂM TỐI ƯU BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT CHẤT TRÊN MẶT BẰNG CƠNG TRÌNH XÂY DỰNG BẰNG CÁCH SỬ DỤNG THUẬT TOÁN KIẾN SƯ TỬ (ALO) Chuyên ngành: Quản lý xây dựng Mã số: 8580302 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2023 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BACH KHOA – ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN Chữ ký: Cán hướng dẫn khoa học 2: TS PHẠM HẢI CHIẾN Chữ ký: Cán chấm nhận xét 1: PGS.TS PHẠM HỒNG LUÂN Chữ ký: Cán chấm nhận xét 2: TS NGUYỄN THANH VIỆT Chữ ký: Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia Tp.HCM, ngày 09 tháng 01 năm 2023 Thành phần hội đồng đánh giá Luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch hội đồng: TS NGUYỄN ANH THƯ Thư ký hội đồng : PGS.TS ĐỖ TIẾN SỸ Uỷ viên phản biện 1: PGS TS PHẠM HỒNG LUÂN Uỷ viên phản biện 2: TS NGUYỄN THANH VIỆT Uỷ viên hội đồng: TS ĐINH CÔNG TỊNH 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 QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: TÔ DIỆU LÂM MSHV : 2070547 Ngày, tháng, năm sinh: 06/09/1989 Nơi sinh: TP HCM Chuyên ngành: Quản lý xây dựng I TÊN ĐỀ TÀI: TỐI ƯU BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT CHẤT TRÊN MẶT BẰNG CƠNG TRÌNH XÂY DỰNG BẰNG CÁCH SỬ DỤNG THUẬT TOÁN KIẾN SƯ TỬ (ALO) OPTIMIZING FACILITIES ON CONSTRUCTION SITE LAYOUT BY USING THE ANT LION OPTIMIZER (ALO) II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG Tìm hiểu vấn đề bố trí mặt xây dựng, mơ vấn đề thành tốn phân cơng bậc (Quadratic Assignment Problems – QAP) 2.Tìm hiểu thuật toán kiến sư tử (ALO), phương pháp lai ghép (hybrid) Xác định giải hàm mục tiêu tốn ‘bố trí sở vật chất’ thuật toán lai ghép (IALO-MOLT) So sánh kết với thuật toán trước ứng dụng vào hai trường hợp thật tế Việt Nam III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 05/09/2022 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 18/12/2022 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS.TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN TS PHẠM HẢI CHIẾN Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2022 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN PGS.TS Phạm Vũ Hồng Sơn CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TS Phạm Hải Chiến TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG i LỜI CẢM ƠN Đề cương Luận văn thạc sĩ quản lý xây dựng nằm hệ thống luận cuối khóa nhằm trang bị cho học viên cao học khả tự nghiên cứu, biết cách giải vấn đề cụ thể đặt thực tế xây dựng Đó trách nhiệm niềm tự hào học viên cao học Để hoàn thành đề cương luận “TỐI ƯU BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT CHẤT TRÊN MẶT BẰNG CƠNG TRÌNH XÂY DỰNG BẰNG CÁCH SỬ DỤNG THUẬT TỐN KIẾN SƯ TỬ (ALO)”, cố gắng nỗ lực thân, nhận nhiều giúp đỡ từ quý Thầy, quý Cô, bạn bè Tôi xin ghi nhận tỏ lòng biết ơn tới tập thể cá nhân dành cho giúp đỡ q báu Đầu tiên tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS Phạm Vũ Hồng Sơn Thầy TS Phạm Hải Chiến tận tâm hướng dẫn Thầy đưa gợi ý để hình thành nên ý tưởng đề tài, góp ý cho tơi nhiều cách nhận định đắn vấn đề nghiên cứu, cách tiếp cận nghiên cứu hiệu Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy/Cô Khoa Kỹ Thuật Xây dựng, trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh truyền dạy kiến thức q giá cho tơi, kiến thức thiếu đường nghiên cứu khoa học nghiệp sau Đề cương Luận văn thạc sĩ hoàn thành thời gian quy định với nỗ lực thân, nhiên khơng thể khơng có thiếu sót Kính mong q Thầy, Cơ dẫn thêm để tơi bổ sung kiến thức hồn thiện thân Xin trân trọng cảm ơn Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2022 Tơ Diệu Lâm ii TĨM TẮT Lập kế hoạch bố trí mặt xây dựng (CSLP) vấn đề quan trọng việc quản lý xây dựng Các sở vật chất bị xung đột mục đích sử dụng khơng gian có sẵn mặt xây dựng, làm tăng luồng vận chuyển sở vật chất không hiệu ngun nhân dẫn đến suất hoạt động, làm tăng chi phí xây dựng dự án Cho nên việc lập, bố trí sở vật chất xác định vào vị trí thích hợp để tìm giải pháp tối ưu khơng gian mặt có sẵn vấn đề cần giải dựa phương pháp (Quadratic Assignment Problems – QAP) Trước có nhiều cách để giải vấn đề (QAP) phương pháp metaheuristic (GA), (MIP), (ABC) Tuy nhiên phương pháp có ưu nhược điểm riêng Vì vậy, nghiên cứu đề xuất thuật toán lai ghép phương pháp mutation crossover, phương pháp lựa chọn cạnh tranh (Tournament selection), phương pháp học dựa đối diện (Opposition-based learning) với thuât toán cải tiến (IALO) dựa thuật toán Ant Lion Optimizer (ALO) để giải vấn đề (Quadratic Assignment Problems – QAP) tối ưu hóa bố trí sở vật chất mặt xây dựng tìm kết tối ưu chi phí vận chuyển khoảng thời gian ngắn Kết qua bảng so sánh đánh giá cho thấy thuật toán lai ghép cải tiến có kết tốt so với thuật toán trước thuật toán di truyền (GA), (MIP), thuật toán gốc (ALO), kết cho thấy thuât toán vượt trội tốc độ hội tụ, kết tìm kiếm với độ xác cao thuật tốn nghiên cứu giải vấn đề (QAP) trước Để chứng minh sư cải thiện hiệu xuất tốc độ xử lý toán, nghiên cứu so sánh với kết nghiên cứu trước đồng thời áp dụng vào dự án thật tế Việt Nam iii ABSTRACT Construction site layout planning (CSLP) problem is important in construction management Facilities have conflicting purposes in the available space on the construction site, increasing the inefficient transportation of facilities This is the main cause leading to the loss of operational productivity and increasing project construction costs Therefore, the facilities planning and layout to be established in the appropriate locations to find an optimal solution in the available space is a problem to be solved using quadratic assignment problems (QAP) method In the past, there were several ways to solve the QAP problem using metaheuristic methods such as genetic algorithm (GA),mixed integer programming (M.I.P), and artificial bee colony (ABC) However, each method has both advantages and disadvantages Therefore, this study proposes a new algorithm that combines mutation and crossover (MC), tournament selection (TS), and opposition-based learning (OBL) with improved ant lion optimization based on ant lion optimizer (ALO) to solve the QAP problem of optimizing facilities layout on the construction site to find the most optimal results in the shortest time The comparison results in the research paper belowhave shown that the new, improved hybrid algorithm outperformed previous algorithms such as the GA, MIP, and original ALO algorithm The results show that the new algorithm has outperformed in terms of convergence speed and search results with higher accuracy than previous QAP algorithms iv LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tơi thực hướng dẫn PGS.TS Phạm Vũ Hồng Sơn TS Phạm Hải Chiến Các kết luận văn thật chưa công bố nghiên cứu khác Tôi xin chịu trách nhiệm công việc thực Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2022 Tô Diệu Lâm v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .i TÓM TẮT ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN .iv DANH MỤC CÁC HÌNH viii DANH MỤC CÁC BẢNG x DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT xii CHƯƠNG MỞ ĐẦU 13 1.1 Lựa chọn đề tài 13 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 14 1.3 Phạm vi nghiên cứu 14 1.4 Ý nghĩa đóng góp nghiên cứu 15 1.5 Phương pháp nghiên cứu 15 1.6 Bố cục luận văn 18 CHƯƠNG TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 19 2.1 Đưa vấn đề bố trí mặt tốn (QAP) 19 2.2 Sử dụng thuật toán Meta-heuristic 19 2.3 Sử dụng thuật toán Heuristic 20 2.4 Hạn chế nghiên cứu nước trước 24 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 25 3.1 Khái niệm thuật toán meta-heuristic 25 3.2 Thuật toán kiến sư tử (ALO) 26 3.2.1 Cảm hứng từ thuật toán (ALO) 26 3.2.2 Mơ hình tốn học thuật tốn (ALO) 27 3.2.3 Lưu đồ thuật toán (ALO) 31 3.3 Cải tiến thuật toán Improved ALO (IALO) 31 vi 3.4 Phương pháp lựa chọn cạnh tranh – Tournament Selection (TS) 32 3.4.1 Lai ghép phương pháp Tournament Selection vào thuật toán kiến sư tử 33 3.5 Phương pháp đột biến trao đổi chéo - Mutation and Crossover (MC) 34 3.5.1 Crosover – trao đổi chéo 34 3.5.2 Mutation – đột biến 34 3.5.3 Lai ghép vào thuật toán (ALO) 34 3.6 Phương pháp học dựa đối diện - Opposition-based learning (OBL) 35 3.6.1 Định nghĩa 35 3.6.2 Định nghĩa 35 3.6.3 Lai ghép phương pháp (OBL) vào (ALO) 36 3.7 Bố trí mặt cơng trình xây dựng -CSLP 38 CHƯƠNG TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU 41 4.1 Tối ưu hóa hoạt động lưu trữ nâng vật liệu xây dựng nhà cao tầng 41 4.1.1 Khái niệm vấn đề 41 4.1.2 Hàm mục tiêu, giả định mơ hình, thơng tin đầu vào 42 4.1.2.1 Hàm mục tiêu 42 4.1.2.2 Các giả định mơ hình 43 4.1.2.3 Thông tin đầu vào 43 4.1.3 Trường hợp case study 44 4.1.3.1 Áp dụng thuật toán IALO-MOLT vào trường hợp case study 49 4.1.3.2 So sánh kết thuật toán trường hợp case study 53 4.1.4 Trường hợp case study Cơng trình: “Pacific Place – Hà Nội” 56 4.1.4.1 Áp dụng thuật toán IALO-MOLT vào trường hợp case study 60 4.1.3.2 So sánh kết thuật toán trường hợp case study 66 4.2 Lập kế hoạch tối ưu thiết kế bố trí sở vật chất mặt xây dựng 68 vii 4.2.1 Khái niệm vấn đề 68 4.2.2 Hàm mục tiêu, giả định mô hình, thơng tin đầu vào 69 4.2.2.1 Hàm mục tiêu 69 4.2.2.2 Giả định mô hình 69 4.2.3 Trường hợp case study 70 4.2.3.1 Áp dụng thuật toán IALO-MOLT vào trường hợp case study 72 4.2.3.2 So sánh kết thuật toán trường hợp case study 76 4.2.4 Trường hợp case study Cơng trình: “Nhà Văn Phịng Hải Âu-Gói Thầu Số 2-TP.HCM” 79 4.2.4.1 Áp dụng thuật toán IALO-MOLT vào trường hợp case study 85 4.2.4.2 So sánh kết thuật thuật toán trường hợp case study 89 4.2.4.3 So sánh kết thuật toán (IALO-MOLT) với kết thực tiễn case study 94 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 98 5.1 Kết luận 98 5.2 Hạn chế 98 5.3 Kiến nghị 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO 100 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Bảng 4- 38 Thông số thuật toán GA ALO IALO-MOLT Số cá thể quần thể 30 30 30 Số vòng lặp tối đa 100 100 100 Bảng 4- 39 So sánh kết với thuật tốn trước Vị trí Cơ sở 10 11 12 13 14 15 Giá trị GA 01 08 09 16 26 17 13 27 15 06 14 28 07 05 18 175678,46 ALO 01 08 09 29 12 13 02 26 03 11 28 05 16 10 21 238059,41 01 08 09 06 07 17 29 16 14 27 28 13 15 11 30 171970,19 IALO -MOLT Hình 4- 18 Sánh kết tôc độ hội tụ thuật tốn Bảng 4-39, hình 4-18 cho thấy kết thu thuật toán IALO-MOLT với hai thuật tốn truyền thống (GA), (ALO), thơng qua 30 lần chạy kết cho ta thấy kết IALO-MOLT giá trị tối ưu nhất, hội tụ sớm Giá trị tối ưu thuật toán IALO-MOLT min=171,970.19 thấp (GA) 2%, thấp (ALO) 27% HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 90 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Hình 4- 19 Tối ưu vị trí mặt xây dựng phương pháp GA HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 91 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Hình 4- 20 Tối ưu vị trí mặt xây dựng băng phương pháp ALO HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 92 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Hình 4- 21 Tối ưu vị trí mặt xây dựng băng phương pháp IALO-MOLT Đặt n sở vật chất vào m vị trí trống tương ứng với trường hợp xảy Áp dụng phép tính chỉnh hợp xác định qua cơng thức *¹, º 50 ! 50 15 ! 24! 18! 2.502e10 N Bài tốn nghiên cứu có 15 sở vật chất có sở cố định bố trí vào 50 vị trí xác định trước Số lần xắp sếp vào vị trí mặt xây dựng 2.502e10 N Số lần chỉnh hợp toán nhiều so vơi cách tính tốn bình thường Tuy nhiên, với cách áp dụng vào thuật toán IALO-MOLT để giải vấn đề tốn bố trí mặt xây dựng hiệu HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 93 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 4.2.4.3 So sánh kết thuật toán (IALO-MOLT) với kết thực tiễn case study Để có cách nhìn thực tiễn áp dụng vào trường hợp case study cơng trình Nhà Văn Phịng Hải Âu-Gói Thầu Số Bài nghiên cứu lấy phương án tổng mặt bố trí vật liệu cơng trình mơ thành tốn bố trí sở vật chất rời rạc, để tính chi phí vận hành theo tầng suất di chuyển công nhân ngày làm việc, so sánh với chi phí tối ưu tính thuật tốn lai ghép (IALO-MOLT) Tổng mặt xem hình 4-22, giả định mơ hình: Kích thước vị trí cố định xác định trước Mỗi vị trí xác định trước có khả chứa sở vật chất có kích thước lớn Hình 4- 22 Tổng mặt bố trí sở vật chất cơng trình Nhà Văn Phịng Hải Âu-Gói Thầu Số HVTH: Tơ Diệu Lâm - 2070547 94 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Bảng 4- 40 Ma trận hốn vị (50x15) quy đổi từ cơng trình thực tiễn F CÁC CƠ SỞ L 10 11 12 13 14 15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 0 0 0 0 21 0 0 0 0 0 0 0 22 0 0 0 0 0 0 0 23 0 0 0 0 0 0 0 24 0 0 0 0 0 0 0 25 0 0 0 0 0 0 0 26 0 0 0 0 0 0 0 27 0 0 0 0 0 0 0 28 0 0 0 0 0 0 0 HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 95 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 F CÁC CƠ SỞ L 10 11 12 13 14 15 29 0 0 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 0 0 0 31 0 0 0 0 0 0 0 32 0 0 0 0 0 0 0 33 0 0 0 0 0 0 0 34 0 0 0 0 0 0 0 35 0 0 0 0 0 0 0 36 0 0 0 0 0 0 0 37 0 0 0 0 0 0 0 38 0 0 0 0 0 0 0 39 0 0 0 0 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 0 41 0 0 0 0 0 0 42 0 0 0 0 0 0 0 43 0 0 0 0 0 0 0 44 0 0 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 0 46 0 0 0 0 0 0 0 47 0 0 0 0 0 0 0 48 0 0 0 0 0 0 0 49 0 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0 Bảng 4- 41 Kết giá trị vận chuyển sở vật chất cơng trình STT Giải pháp Giá trị 01 08 09 06 07 03 05 12 30 11 19 15 02 41 35 258,022.00 HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 96 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Nhận xét kết quả: So sánh kết từ mặt thực tiễn đưa toán rời rạc (QAP) với thuật toán (IALO-MOLT), để đánh giá cải tiến hiệu thuật tốn lai ghép cho ta thấy kết IALO-MOLT giá trị tối ưu min= 171,970.19 thấp 50% giá trị thực tiễn Điều cho thấy khả tối ưu chi phí vận hành thuật toán cao khả thi cộng với kinh nghiệm trường người quản lý xây dựng HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 97 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Trong nghiên cứu đưa thuật toán lai ghép IALO-MOLT, khắc phục vài nhược điểm từ thuật toán gốc (ALO) mạnh thuật toán cũ việc giải vấn đề (CLSP) IALO-MOLT thuật toán tập hợp thuật toán riêng lẻ thuật toán cải tiến thuật toán kiến sư tử-Improved ALO Thứ phương pháp lựa chọn cạnh tranh-Tournament selection (TS) Thứ thuật toán đột biến trao đổi chéo Mutation and crossover (MC) ngăn chặn việc tối ưu hóa cục bộ, trì đa dạng quần thể cuối phương pháp học dựa đối diện Opposition-based learning (OBL) từ không gian tìm kiếm chiều mở rộng nhiều chiều tìm kiếm Kiểm chứng qua case study case study mặt ý nghĩa khoa học, thuật toán lai ghép IALO-MOLT cho kết thời gian chạy tốt so với thuật toán trước Độ chênh lêch giá trị kết thời gian tính khoảng 30% đến 60% Kiểm chứng tính khả thi thuật tốn lai ghép IALO-MOLT vào hai cơng trình thật tế để kiểm chứng tính ứng dụng vào yq nghĩa thực tiễn case study case study Cho kết tính tốn chi phí nhỏ trường hợp tìm tổng chi phí vận chuyển lưu trữ tầng kho lên tầng có nhu cầu sử dụng vật liệu case study 2, tìm giá trị luồng vận chuyển thấp so với cơng trình thật tế case study Hứa hẹn thêm lựa chọn cho người quản lý xây dựng kết hợp với kinh nghiệm vấn đề bố trí mặt 5.2 Hạn chế Kiểm chứng toán mặt khoa học cho thấy thuật toán lai ghép IALO-MOLT làm thuật toán gốc tăng tính phức tạp thời gian sử lý Kiểm chứng toán mặt ứng dụng thực tiễn nghiên cứu cịn hạn chế ràng buộc phức tạp để sát thực tế 5.3 Kiến nghị Phát triển trường hợp nghiên cứu tổng quát thay tập trung vào vấn đề vận chuyển lưu trữ bố trí sở vật chất cách thêm ràng buộc: giảm nhiễm tiếng ồn, sở có kích thước khơng nhau, rào cản lại công trường HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 98 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Trong nghiên cứu cho thấy việc điều chỉnh tham số thuật toán IALOMOLT quan trọng Cần nghiên cứu sâu vấn đề lý thuyết gốc để thuật tốn (ALO) chạy ổn định Mở rộng tính ứng dụng thuật toán IALO-MOLT ứng dụng vào vấn đề ngồi bố trí mặt bằng, ví dụ ứng dụng IALO-MOLT để giải vấn đề logictics vận chuyển cát đá đường thủy từ trạm kho lưu trữ đến vị trí cơng trình sử dụng, vận chuyển bê tông phụ phẩm từ trạm cung ứng bê tông đến vi trí cơng trình có nhu cầu sử dụng Ứng dụng IALO-MOLT vào thiết cấu kiện kết cấu thiết kế tiết diện kết cấu thép, liên kết hàn cấu kiện khí thiết cấu kiện chân vịt cho tàu thủy HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 99 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 TÀI LIỆU THAM KHẢO Abdoun, O., Abouchabaka, J., & Tajani, C (2012) Analyzing the performance of mutation operators to solve the travelling salesman problem arXiv preprint arXiv:1203.3099 Azadivar, F., & Wang, J (2000) Facility layout optimization using simulation and genetic algorithms International Journal of Production Research, 38(17), 4369-4383 Chau, K W (2004) A two-stage dynamic model on allocation of construction facilities with genetic algorithm Automation in Construction, 13(4), 481-490 Cheung, S O., Tong, T K L., & Tam, C M (2002) Site pre-cast yard layout arrangement through genetic algorithms Automation in construction, 11(1), 35-46 Chiang, W C., & Chiang, C (1998) Intelligent local search strategies for solving facility layout problems with the quadratic assignment problem formulation European Journal of Operational Research, 106(2-3), 457-488 Dinkar, S K., & Deep, K (2018) An efficient opposition based Lévy Flight Antlion optimizer for optimization problems Journal of computational science, 29, 119141 Easa, S M., & Hossain, K M A (2008) New mathematical optimization model for construction site layout Journal of construction engineering and management, 134(8), 653-662 El-Baz, M A (2004) A genetic algorithm for facility layout problems of different manufacturing environments Computers & Industrial Engineering, 47(2-3), 233246 El-Rayes, K., & Khalafallah, A (2005) Trade-off between safety and cost in planning construction site layouts Journal of construction engineering and management, 131(11), 1186-1195 Filali, W., Garoudja, E., Oussalah, S., Mekheldi, M., Sengouga, N., & Henini, M (2019) A novel parameter identification approach for C–V–T characteristics of multiquantum wells schottky diode using ant lion optimizer Russian Microelectronics, 48, 428-434 Fung, I W., Wong, C K., Tam, C M., & Tong, T K (2008) Optimizing material hoisting operations and storage cells in single multi-storey tower block construction by genetic algorithm International Journal of Construction Management, 8(2), 53-64 Gharaie, E., Afshar, A., & Jalali, M R (2006) Static site layout optimization with ACO algorithm WSEAS Transactions on Systems, 5(4), 685-690 Graves, R J., Wilhelm, M R., McGinnis, L F., Ward, R E., & Montreuil, B (1991) A modelling framework for integrating layout design and flow network design In Material handling’90 (pp 95-115) Springer Berlin Heidelberg Parrack, J C (1998) Golden Age picaresque discourse: Crisis of authority, cultural instability and the modern subject ProQuest Dissertations Publishing, 1998. 9840223 Hegazy, T., & Elbeltagi, E (1999) EvoSite: Evolution-based model for site layout planning Journal of computing in civil engineering, 13(3), 198-206 Huang, C., Wong, C K., & Tam, C M (2010) Optimization of material hoisting operations and storage locations in multi-storey building construction by mixedinteger programming Automation in Construction, 19(5), 656-663 HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 100 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Jang, H., Lee, S., & Choi, S (2007) Optimization of floor-level construction material layout using genetic algorithms Automation in construction, 16(4), 531-545 Kaku, B K., Thompson, G L., & Baybars, I (1988) A heuristic method for the multistory layout problem European Journal of Operational Research, 37(3), 384-397 Karaboga, D., Gorkemli, B., Ozturk, C., & Karaboga, N (2014) A comprehensive survey: artificial bee colony (ABC) algorithm and applications Artificial Intelligence Review, 42, 21-57 Kaveh, A., Khanzadi, M., Alipour, M., & Moghaddam, M R (2016) Construction site layout planning problem using two new meta-heuristic algorithms Iranian journal of science and technology, transactions of civil engineering, 40, 263-275 Kaveh, A., Shakouri, M A A., & Zolfaghari, M S (2012) An adapted harmony search based algorithm for facility layout optimization International Journal of Civil Engineering, 10(1), March 2012 Kilic, H., Yuzgec, U., & Karakuzu, C (2020) A novel improved antlion optimizer algorithm and its comparative performance Neural Computing and Applications, 32(8), 3803-3824 Klỗ, H., & Yuzgec, U (2021) Improved antlion optimization algorithm for quadratic assignment problem Malaysian Journal of Computer Science, 34(1), 34-60 Kochhar, J S., Foster, B T., & Heragu, S S (1998) HOPE: A genetic algorithm for the unequal area facility layout problem Computers & Operations Research, 25(7-8), 583-594 Koopmans, T C., & Beckmann, M (1957) Assignment problems and the location of economic activities Econometrica, 25(1), 53–76 https://doi.org/10.2307/1907742 Kouvelis, P., Kurawarwala, A A., & Gutierrez, G J (1992) Algorithms for robust single and multiple period layout planning for manufacturing systems European journal of operational research, 63(2), 287-303 Kumar, S S., & Cheng, J C (2015) A BIM-based automated site layout planning framework for congested construction sites Automation in Construction, 59, 24-37 Lam, K C., Ning, X., & Lam, M C K (2009) Conjoining MMAS to GA to solve construction site layout planning problem Journal of Construction Engineering and Management, 135(10), 1049-1057 Lam, K C., Ning, X., & Ng, T (2007) The application of the ant colony optimization algorithm to the construction site layout planning problem Construction management and economics, 25(4), 359-374 Li, H., & Love, P E (2000) Genetic search for solving construction site-level unequalarea facility layout problems Automation in construction, 9(2), 217-226 Li, H., & Love, P E (1998) Site-level facilities layout using genetic algorithms Journal of computing in civil engineering, 12(4), 227-231 Li, K., Luo, H., & Skibniewski, M J (2019) A non-centralized adaptive method for dynamic planning of construction components storage areas Advanced Engineering Informatics, 39, 80-94 Li, Z., Anson, M., & Li, G (2001) A procedure for quantitatively evaluating site layout alternatives Construction Management and Economics, 19(5), 459-467 Liang, L Y., & Chao, W C (2008) The strategies of tabu search technique for facility layout optimization Automation in construction, 17(6), 657-669 HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 101 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Lien, L C., & Cheng, M Y (2012) A hybrid swarm intelligence based particle-bee algorithm for construction site layout optimization Expert systems with applications, 39(10), 9642-9650 Love, R., & Wong, J (1976) On solving a one-dimensional space allocation problem with integer programming INFOR: Information Systems and Operational Research, 14(2), 139-143 Mak, K L., Wong, Y S., & Chan, F T S (1998) A genetic algorithm for facility layout problems Computer integrated manufacturing systems, 11(1-2), 113-127 Mawdesley, M J., Al-Jibouri, S H., & Yang, H (2002) Genetic algorithms for construction site layout in project planning Journal of construction engineering and management, 128(5), 418-426 Mirjalili, S., & Mirjalili, S (2019) Genetic algorithm Evolutionary Algorithms and Neural Networks: Theory and Applications, Studies in Computational Intelligence, 780, 43-55 Ning, X., Lam, K C., & Lam, M C K (2010) Dynamic construction site layout planning using max-min ant system Automation in construction, 19(1), 55-65 Ning, X., Qi, J., Wu, C., & Wang, W (2019) Reducing noise pollution by planning construction site layout via a multi-objective optimization model Journal of cleaner production, 222, 218-230 Osman, H M., Georgy, M E., & Ibrahim, M E (2003) A hybrid CAD-based construction site layout planning system using genetic algorithms Automation in construction, 12(6), 749-764 Pém, A., & Mályusz, L (2016) Arrangement of material depots for line segment–modeled structures using continuous conditions Organization, technology & management in construction: an international journal, 8(1), 0-0 Petrović, M., Petronijević, J., Mitić, M., Vuković, N., Plemić, A., Miljković, Z., & Babić, B (2015) The ant lion optimization algorithm for flexible process planning Journal of Production Engineering, 18(2), 65-68 Picard, J C., & Queyranne, M (1981) On the one-dimensional space allocation problem Operations Research, 29(2), 371-391 Poli, R., Kennedy, J., & Blackwell, T (2007) Particle swarm optimization: An overview Swarm intelligence, 1, 33-57 Rahnamayan, S., Tizhoosh, H R., & Salama, M M (2008) Opposition versus randomness in soft computing techniques Applied Soft Computing, 8(2), 906-918 Razali, N M., & Geraghty, J (2011, July) Genetic algorithm performance with different selection strategies in solving TSP In Proceedings of the world congress on engineering (Vol 2, No 1, pp 1-6) Hong Kong, China: International Association of Engineers Rosenblatt, M J (1979) The facilities layout problem: a multi-goal approach International Journal of Production Research, 17(4), 323-332 Sahni, S., & Gonzalez, T (1976) P-complete approximation problems Journal of the ACM (JACM), 23(3), 555-565 Said, H., & El-Rayes, K (2013) Optimal utilization of interior building spaces for material procurement and storage in congested construction sites Automation in construction, 31, 292-306 HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 102 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 Samdani, S A., Bhakal, L., & Singh, A K (2006) Site layout of temporary construction facilities using ant colony optimization In ASCE Los Angeles Section International Committee 4th International Engineering and Construction Conference at California State University, Fullerton on July (Vol 28) Indian Institute of Technology, Guwahati Sanders, S R (1989) An analysis of factors affecting labor productivity in masonry construction The Pennsylvania State University ProQuest Dissertations Publishing, 1989. 9007920 Simmons, D M (1969) One-dimensional space allocation: an ordering algorithm Operations Research, 17(5), 812-826 Song, X., Xu, J., Shen, C., & Peña-Mora, F (2016) Conflicts resolution based construction temporary facilities layout planning in large-scale construction projects Canadian Journal of Civil Engineering, 43(9), 783-801 Tam, C M., Tong, T K., & Chan, W K (2001) Genetic algorithm for optimizing supply locations around tower crane Journal of construction engineering and management, 127(4), 315-321 Tam, C M., Tong, T K., Leung, A W., & Chiu, G W (2002) Site layout planning using nonstructural fuzzy decision support system Journal of construction engineering and management, 128(3), 220-231 Tizhoosh, H R (2005, November) Opposition-based learning: a new scheme for machine intelligence In International conference on computational intelligence for modelling, control and automation and international conference on intelligent agents, web technologies and internet commerce (CIMCA-IAWTIC'06) (Vol 1, pp 695-701) IEEE Tompkins, J A., White, J A., Bozer, Y A., & Tanchoco, J M A (2010) Facilities planning John Wiley & Sons Voß, S., Martello, S., Osman, I H., & Roucairol, C (Eds.) (2012) Meta-heuristics: Advances and trends in local search paradigms for optimization Cathérine Roucairol Springer Science & Business Media, p.18 Wong, C K., Fung, I W H., & Tam, C M (2010) Comparison of using mixed-integer programming and genetic algorithms for construction site facility layout planning Journal of construction engineering and management, 136(10), 11161128 Xu, J., & Li, Z (2012) Multi-objective dynamic construction site layout planning in fuzzy random environment Automation in construction, 27, 155-169 Yeh, I C (1995) Construction-site layout using annealed neural network Journal of computing in civil engineering, 9(3), 201-208 Zadeh, L A (1965) Fuzzy sets Information and control, 8(3), 338-353 Zhang, H., & Wang, J Y (2008) Particle swarm optimization for construction site unequal-area layout Journal of construction engineering and management, 134(9), 739-748 Zouein, P P., Harmanani, H., & Hajar, A (2002) Genetic algorithm for solving site layout problem with unequal-size and constrained facilities Journal of computing in civil engineering, 16(2), 143-151 HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 103 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2022 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: TƠ DIỆU LÂM Giới tính: Nam Ngày tháng năm sinh: 06/09/1989 Nơi sinh: Thành phố Hồ Chí Minh Địa liên lạc: 45/92 Phạm Phú Thứ, Phường 3, Quận 6, Thành phố Hồ Chí Minh Điện thoại liên lạc: 0901466128 Email: tdlam.sdh20@hcmut.edu.vn QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 2012 - 2016: Sinh viên chuyên ngành Kỹ Thuật Xây Dựng trường Đại học Kiến Trúc TP.HCM 2020 – 2022: Học viên cao học chuyên ngành Quản lý xây dựng trường Đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh Q TRÌNH CƠNG TÁC: 2015 - 2017: ATELIER MANAGEMENT AND DESIGN CONSULTANCY (VIETNAM) CO., LTD 2017 – đến nay: Công ty TNHH TƯ VẤN ĐẦU TƯ & XÂY DỰNG A.E HVTH: Tô Diệu Lâm - 2070547 104
Ngày đăng: 10/04/2023, 22:18
Xem thêm:
