Vì vұy, nghiên cӭu này dӵDWUrQSKѭѫQJSKiStính toán chi phí dӵa trên các hoҥWÿӝng Activity-based costing-$%& ÿӇ lұp ra mô hình tính chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn mӝt cách toàn
Trang 175ѬӠNG ĈҤI HӐC BÁCH KHOA
-Z Y -
HUǣNH TRUNG HIӂU
PHÁT TRIӆN THUҰT TOÁN LAI GHÉP KIӂ16Ѭ7Ӱ (ALO)
Trang 2Thành phҫn Hӝi ÿӗQJÿiQKgiá luұn văn thҥFVƭJӗm:
Trang 3Chuyên ngành: Quҧn lý xây dӵng Mã sӕ: 8580302
I 7Ç1Ĉӄ TÀI: PHÁT TRIӆN THUҰT TOÁN LAI GHÉP KIӂ16Ѭ7Ӱ (ALO)
Ĉӆ TӔ,Ѭ8&+,3+Ë/2*,67,&6&+2&ҨU KIӊ1%Ç7Ð1*ĈÒ&6ҸN
II NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG
1 Tìm hiӇu và nҳm vӳng thuұt toán tӕLѭXNLӃQVѭWӱ (ALO)
2 Tìm hiӇu cách lai ghép (hybrid) thuұt toán ALO vӟi các thuұt toán khác (Tournament
Selection, Opposition-based learning,0XWDWLRQDQGFURVVRYHU ÿӇ giҧi bài toán tӕLѭX
3 ĈӅ xuҩt mô hình tính toán chi phí logistics (mua hàng, vұn chuyӇQOѭXWUӳ, bӕc xӃp, lҳp
ÿһt) phù hӧp cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn
4 ;iFÿӏnh hàm mөc tiêu tӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVFQJFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc
5 7uPFiFÿiSiQFKREjLWRiQWӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVNKLJLҧi bҵng thuұt toán ALO,
ALO-TS-OBL-MCS và các thuұt toán thông dөng khác
6 So sánh, nhұQ[pWSKkQWtFKYjÿiQKJLiFiFNӃt quҧ khi áp dөng các thuұt toán khác
nhau (ALO, ALO-TS-OBL-MCS, GWO, PSO, DA-PSO, ALO-OBL-PSO)
7 KӃt luұn và kiӃn nghӏ
III NGÀY GIAO NHIӊM VӨ : 22/02/2021
IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 13/06/2021
V CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN : TS PHҤM VU HӖ1*6Ѫ1 và TS CHU VIӊ7&ѬӠNG
Tp Hӗ Chí Minh, ngày 12 tháng 06 QăP1
TS PhҥP9NJHӗQJ6ѫQ TS Chu ViӋW&ѭӡng TS Lê Hoài Long
75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG
PGS.TS Lê Anh Tuҩn
Trang 4HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU i
LӠI CҦ0Ѫ1
LuұQYăQWKҥFVƭQJjQKTXҧn lý xây dӵQJQKѭOjPӝt minh chӭng cho hӑc viên
cao hӑc vӅ khҧ QăQJWӵ nghiên cӭu và tӵ giҧi quyӃt nhӳng vҩQÿӅ thӵc tӃ mà ngành xây
dӵQJÿһWUDĈk\Yӯa là trách nhiӋm vӯa là niӅm tӵ hào cӫa mӛi hӑc viên
ĈӇ hoàn thành luұQYăQ³3KiWWULӇn thuұt toán lai ghép kiӃQVѭWӱ $/2 ÿӇ tӕi
ѭXFKLSKtORJLVWLFVFKRFҩu kiӋQErW{QJÿ~FsҹQ´QJRjLVӵ nӛ lӵc cӫa bҧQWKkQHPÿm
nhұQÿѭӧc sӵ JL~Sÿӥ tұn tình rҩt nhiӅu tӯ quý Thҫy, quý Cô và bҥn bè Em xin gӱi lӡi
cҧPѫQFKkQWKjQKÿӃn các tұp thӇFiFQKkQÿmGjQKFKRHPVӵ JL~Sÿӥ quý báu này
Em xin kính gӱi lӡi cҧPѫQÿһc biӋWÿӃn Thҫy TS PHҤ09lj+Ӗ1*6Ѫ1Yj
Thҫy TS CHU VIӊ7&ѬӠ1*ÿmUҩt tұQWkPKѭӟng dүQÿѭDUDQKӳng gӧLêÿҫu tiên
ÿӇ KuQKWKjQKQrQêWѭӣng cӫDÿӅ tài và trong quá trình thӵc hiӋn luұQYăQFiF7Kҫ\ÿm
cho em nhӳng góp ý rҩt hay và bә ích vӅ cách nhұQÿӏQKÿ~QJÿҳn trong nhӳng vҩQÿӅ
nghiên cӭXFNJQJQKѭFiFKWLӃp cұn nghiên cӭu hiӋu quҧ Sӵ tұn tâm chӍ bҧo cӫa các
Thҫ\Ojÿӝng lӵc lӟQÿӇ em có thӇ hoàn thành tӕt luұQYăQQj\
Em xin chân thành cҧPѫQTXê7Kҫy Cô Khoa Kӻ Thuұt Xây DӵQJWUѭӡQJĈҥi
hӑc Bách Khoa Thành phӕ Hӗ &Kt0LQKÿmJLҧng dҥy cho em nhӳng kiӃn thӭc bә ích,
ÿyFNJQJOjQKӳng kiӃn thӭc quý giá, không thӇ thiӃu cӫDHPWUrQFRQÿѭӡng hӑc tұp và
sӵ nghiӋp mai sau
Vӟi sӵ cӕ gҳng cӫa bҧn thân, luұQYăQWKҥFVƭQj\ÿmÿѭӧc hoàn thành trong thӡi
JLDQTX\ÿӏnh, tuy nhiên không thӇ không có nhӳng sai sót Kính mong quý Thҫy, quý
Cô chӍ bҧo thêm ÿӇ em có thӇ bә sung, sӱa chӳa nhӳng kiӃn thӭc ÿӇ hoàn thiӋn bҧn
Trang 5HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU ii
TÓM TҲT
Công trình xây dӵng sӱ dөng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQ %7Ĉ6 ÿDQJWUӣ thành [XKѭӟQJKjQJÿҫu cӫa ngành Xây dӵng thӃ giӟi Trong các khoҧQFKLSKtÿӇ thӵc hiӋn nhӳng công trình loҥi này, thì chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn luôn chiӃm
tӍ trӑng lӟn Các nghiên cӭu vӅ tӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVWUѭӟFÿk\FKӍ tұp trung vào chi phí vұn chuyӇn, chi phí kho bãi mà thiӃXÿLFiF\Ӄu tӕ quan trӑQJNKiFQKѭOjFKLSKtmua hàng, quҧn lý, bӕc xӃp và lҳSÿһt Vì vұy, nghiên cӭu này dӵDWUrQSKѭѫQJSKiStính toán chi phí dӵa trên các hoҥWÿӝng (Activity-based costing-$%& ÿӇ lұp ra mô hình tính chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn mӝt cách toàn diӋQKѫQ1JKLrQFӭu phát triӇn thuұt toán lai ghép mӟi giӳa kiӃQVѭWӱ $/2 YjSKѭѫQJSKiSKӑFÿӕi diӋn (Opposition-EDVHG OHDUQLQJ SKѭѫQJ SKiS ÿӝt biӃQ Yj WUDR ÿәi chéo (Mutation and FURVVRYHUVWUDWHJ\ ÿӇ tӕi ӭu hóa chi phí dӵa trên ABC KӃt quҧ VRViQKÿiQKJLiYӟi FiFSKѭѫQJSKiSWUѭӟFÿk\ÿmFKӭng minh thuұt toán lai ghép mӟi có kӃt quҧ Yѭӧt trӝi
so vӟi thuұt toán di truyӅn GA, thuұt toán tӕLѭXEҫ\ÿjQ362WKXұt toán sói xám GWO
và thuұt toán lai ghép chuӗn chuӗn ± bҫ\ÿjQ'$-PSO vӅ tӕFÿӝ hӝi tө và kӃt quҧ tìm kiӃm vӟLÿӝ FKtQK[iFFDRKѫQ
Trang 6HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU iii
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, load and unload, installation Therefore, this study provides the comprehensive model of logistics expenditures for precast concrete structures using the Activity-based costing (ABC) method Also, this study develops the ALO algorithm by hybriding with other algorithms as opposition-based learning, mutation and crossover strategy to optimize costs based on ABC By evaluating and comparing with previous study applying the genetic algorithm (GA), the particle swarm optimization algorithm (PSO), the gray wolf algorithm (GWO) and the hybrid algorithm between dragonfly and particle swarm (DA-PSO), the conclusion has generated the superior results in terms of convergence speed and the high degree of accuracy
Trang 7HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU iv
HuǤnh Trung HiӃu
Trang 8HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU v
MӨC LӨC
LӠI CҦ0Ѫ1 i
TÓM TҲT ii
ABSTRACT iii
LӠ,&$0Ĉ2$1 iv
DANH MӨC CÁC HÌNH viii
DANH MӨC CÁC BҦNG xi
DANH MӨC CÁC CHӲ VIӂT TҲT xiii
&+ѬѪ1* 1 MӢ ĈҪU 1
Ĉһt vҩQÿӅ 1
1.2 Lӵa chӑQÿӅ tài 4
1.3 MөFÿtFKQJKLrQFӭu 6
ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu 6
éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn cӫDÿӅ tài nghiên cӭu 7
3KѭѫQJSKiSTX\WUuQKQJKLrQFӭu 8
1.7 Công cө nghiên cӭu 8
1.8 Cҩu trúc luұQYăQ 9
&+ѬѪ1*7ӘNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CӬU 11
2.1 Chi phí logistics 11
2.2 Thuұt toán tìm kiӃm khám phá và ALO 15
&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT 19
3.1 Thuұt toán tӕLѭXNLӃQVѭWӱ - AntLion Optimizer (ALO) 19
Cҧm hӭng hình thành thuұt toán tӕLѭXNLӃQVѭWӱ (ALO) 19
Mô hình toán hӑc cӫa thuұt toán ALO 20
/ѭXÿӗYjFRGHJLҧLWKXұWWRiQ$/2 26
3KѭѫQJSKiSOӵDFKӑQFҥQKWUDQK 7RXUQDPHQWVHOHFWLRQ 27
3KѭѫQJSKiSKӑFGӵDWUrQVӵÿӕLGLӋQ 2SSRVLWLRQ-based learning) 27
HӋ sӕ WăQJWӕc 28
Lai ghép OBL và hӋ sӕ gia tӕc vào ALO 29
3KѭѫQJSKiSÿӝt biӃQYjWUDRÿәi chéo (Mutation and crossover) 29
ѬXQKѭӧFÿLӇm cӫa các thuұt toán khi lai ghép vào ALO 30
Trang 9HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU vi
3.6 Tính toán chi phí dӵa trên hoҥWÿӝng Activity-based Costing (ABC) 31
Khái niӋPSKѭѫQJSKiSWtQKFKLSKt$%& 31
&iFEѭӟc triӇn khai vұn dөQJSKѭѫQJSKiS$BC 31
ѬXÿLӇm cӫa ABC 32
1KѭӧFÿLӇm cӫa ABC 32
3.7 Mô huQKWtQKWRiQFKLSKtORJLVWLFVÿѭӧc sӱ dөng trong nghiên cӭu 33
YӃu tӕ chi phí logistic xây dӵQJFѫEҧn 33
&KLSKtOѭXWUӳ tҥi nhà máy và kho trung gian 35
Chi phí vұn chuyӇn 36
&KLSKtOѭXWUӳ tҥLF{QJWUѭӡng 36
Chi phí mua hàng 37
Công thӭc toán hӑc cho mô hình logistics 37
Mӝt sӕ ràng buӝc trong mô hình logistics 43
3.8 KӃ hoҥch cung ӭng cҩu kiӋQ%7Ĉ6 46
Lӵa chӑQSKѭѫQJiQFXQJӭng 46
Thӡi gian cung ӭng vұWWѭYұt liӋu 47
&+ѬѪ1*0Ð+Î1+0Ð3+Ӓ1*9¬75ѬӠNG HӦP NGHIÊN CӬU 49
4.1 Xây dӵng mô hình 49
Phân tích hàm mөc tiêu ± Chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn 51
;iFÿӏQKFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc cӫa bài toán 52
&iFWUѭӡng hӧp nghiên cӭu 55
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 1 56
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 2 60
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 3 67
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 4 72
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 81
&+ѬѪ1*626È1+&È&7+8ҰT TOÁN 92
5.1 Thông sӕ ÿҫu vào và kӃt quҧ giҧi thuұt 92
6RViQKÿiQKJLi 94
KӃt quҧ FKLSKtORJLVWLFVWuPÿѭӧc 94
TӕFÿӝ hӝi tө 94
Thӡi gian giҧi thuұt 94
Nhұn xét 94
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰN & KIӂN NGHӎ +ѬӞNG NGHIÊN CӬU TRONG 7ѬѪ1*/$, 97
6.1 KӃt luұn 97
Trang 10HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU vii
+ѭӟng nghiên cӭXWURQJWѭѫQJODL 97 TÀI LIӊU THAM KHҦO 99
Trang 11HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU viii
DANH MӨC CÁC HÌNH
Hình 1-1: Dӵ ÿRiQTX\P{WKӏ WUѭӡng toàn cҫu vӅ ErW{QJÿ~FVҹn [6] 1
Hình 1-2: Công trình Helsingin Viuhka apartments (Helsinki, Finland) (trái) và Mini Sky City (Broad Sustainable Building, Trung Quӕc) (phҧi) 2
Hình 1-3: Dӵ án Central Land tҥi khu công nghiӋS9VLS,, %uQK'ѭѫQJ 2
Hình 1-4: Nhà máy KYOWA III (Hҧi Phòng) 2
Hình 1-5: VҩQÿӅ nghiên cӭu tӕLѭXKyDFKLSKtORJLVWLFVFҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn 6
Hình 1-6: Quy trình nghiên cӭXÿӅ tài 8
Hình 1-7 : /ѭXÿӗ thӇ hiӋn bӕ cөc luұQYăQ 10
Hình 3-1: Hӕ bүy hình nón do kiӃQVѭWӱ ÿjR 20
Hình 3-2: KiӃQVѭWӱ antlion chӡ con mӗi (kiӃn) trong hӕ bүy 20
Hình 3-3: Ba lҫn bò ngүu nhiên cӫa kiӃn 21
Hình 3-&iFEѭӟFÿLQJүu nhiên cӫa kiӃn trong bүy cӫa kiӃQVѭWӱ 23
Hình 3-5: sӵ WKD\ÿәi cӫa ct và dt qua các lҫn lһp 24
Hình 3-6: /ѭXÿӗ thuұt toán ALO 26
Hình 3-7: 0{SKӓQJPӝWYtGөYӅSKѭѫQJSKiSOӵDFKӑQFҥQKWUDQK 27
Hình 3-8: 3KѭѫQJSKiSKӑFGӵDWUrQVӵÿӕLGLӋQ 28
Hình 3-9: 4XDQKӋJLӳDVӕOҫQOһSYjKӋVӕJLDWӕFHac 28
Hình 3-10: /ѭXÿӗ thӵc hiӋn thuұt toán lai ghép ALO vӟi TS, OBL, MCS 30
Hình 3- 6RViQKSKѭѫQJSKiS$%&YjSKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕng 31
Hình 3-12: Mô hình thӵc hiӋQWtQKWRiQFKLSKtWKHRSKѭѫQJSKiS$%& 32
Hình 3- /ѭXÿӗ quá trình logistics và các hoҥWÿӝng trong cung ӭng hàng hóa [17] 34
Hình 3-14: Các thành phҫn chi phí trong chi phí logistics cho cҩu kiӋQ%7Ĉ6 35
Hình 3- 3KѭѫQJiQPXDKjQJWURQJP{KuQK>@ 47
Hình 4-1: Ví dө vӅ TiӃQÿӝ thi công thӵc tӃ (Dӵ án Pax Residence) 50
Hình 4-2: Ví dө nhu cҫu vұt liӋu sӱ dөng mӛi ngày ӣ F{QJWUѭӡng 50
Hình 4-3: Quy trình tìm kiӃm kӃt quҧ tӕLѭX 54
Hình 4-4: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQ%7Ĉ6Fҫn cho thi công trong ngày (case 1) 57
Hình 4-5: KӃt quҧ tӕLѭXWuPÿѭӧc bҵng thuұt toán ALO-TS-OBL-MCS (case 1) 58
Trang 12HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU ix
Hình 4-6: So sánh kӃt quҧ và tӕFÿӝ hӝi tө giӳa các thuұt toán (case 1) 59
Hình 4-7: So sánh kӃt quҧ và tӕFÿӝ hӝi tө giӳa các thuұt toán (case 2) 61
Hình 4-8: Chi phí logistics cҫn tìm trong case 2 bҵng ALO-TS-OBL-MCS 62
Hình 4-9: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQOѭXWUӳ tҥi kho, vұn chuyӇQOѭX trӳ tҥLF{QJWUѭӡQJWUѭӡng hӧp tӕLѭX)23 &DVHVWXG\Yj 65
Hình 4-10: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQOѭXWUӳ tҥi kho, vұn chuyӇQOѭX trӳ tҥLF{QJWUѭӡng cӝng dӗQWUѭӡng hӧp tӕLѭX)23 &DVHVWXG\Yj 65
Hình 4-11: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn sӱ dөQJOѭXWUӳ và vұn chuyӇn ÿӃQF{QJWUѭӡQJWUѭӡng hӧp tӕLѭX)23 &Dsestudy 1 và 2 66
Hình 4-12: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn vұn chuyӇn, sӱ dөQJYjOѭXWUӳ tҥLF{QJWUѭӡQJWUѭӡng hӧp FOP = 42 ± Case study 1 và 2 66
Hình 4-13: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn vұn chuyӇn, sӱ dөQJYjOѭXWUӳ tҥLF{QJWUѭӡng, tUѭӡng hӧp FOP = 1, Case study 1 và 2 67
Hình 4-14: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQ%7Ĉ6Fҫn cho thi công trong ngày (case 3) 68
Hình 4-15: KӃt quҧ WuPÿѭӧc cӫa thuұt toán ALO bҵng Matlab (case 3) 70
Hình 4-16: So sánh kӃt quҧ và tӕFÿӝ hӝi tө giӳa các thuұt toán (case 3) 71
Hình 4-17: BiӇXÿӗ tӕFÿӝ hӝi tө (FOP=1) khi giҧi bҵng các thuұt toán (case 4) 73
Hình 4-18: BiӇXÿӗ &KLSKtORJLVWLFV FDVH