Áp Dụng Lý Thuyết Trò Chơi Và Cân Bằng Nash Xây Dựng Phương Pháp Mô Hình Hóa Xung Đột Trong Quản Lý

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Bảo Ngọc ÁP DỤNG LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI VÀ CÂN BẰNG NASH XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP MƠ HÌNH HĨA XUNG ĐỘT TRONG QUẢN LÝ DỰ ÁN ĐẦU TƯ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ THỬ NGHIỆM TRONG MỘT SỐ BÀI TỐN ĐIỂN HÌNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM Hà Nội – 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Bảo Ngọc ÁP DỤNG LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI VÀ CÂN BẰNG NASH XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP MƠ HÌNH HÓA XUNG ĐỘT TRONG QUẢN LÝ DỰ ÁN ĐẦU TƯ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ THỬ NGHIỆM TRONG MỘT SỐ BÀI TỐN ĐIỂN HÌNH Ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 9480103 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS Huỳnh Quyết Thắng Hà Nội – 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đề tài: “Áp dụng Lý thuyết trò chơi Cân Nash xây dựng phương pháp mơ hình hóa xung đột quản lý dự án đầu tư Công nghệ thơng tin thử nghiệm số tốn điển hình” cơng trình nghiên cứu thân tôi, kết nghiên cứu luận án trung thực chưa tác giả khác công bố Hà Nội, ngày 20 tháng 08 năm 2020 Tác giả Trịnh Bảo Ngọc Trang LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng người định hướng hướng dẫn khoa học, tận tình giúp đỡ tơi trưởng thành cơng tác nghiên cứu hồn thành luận án Trong suốt trình học tập nghiên cứu trường, nhận hướng dẫn giúp đỡ tận tình tập thể thầy, giáo Viện Công nghệ thông tin truyền thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, thầy cô Phòng đào tạo, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tơi xin ghi nhận biết ơn đóng góp q báu thầy, Tơi xin trân trọng cám ơn Ban giám hiệu Trường Đại học Hà Nội thầy cô trường tạo điều kiện thời gian, chuyên môn nhiều hỗ trợ khác giúp đỡ thực luận án Hà Nội, ngày 20 tháng 08 năm 2020 Tác giả Trịnh Bảo Ngọc Trang MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN………………………………………………………………………………………………………………………………… LỜI CẢM ƠN……………………………………………………………………………………………………………………………………….2 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Mục đích nghiên cứu Nhiệm vụ nghiên cứu 10 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 10 Phương pháp nghiên cứu 10 Phương pháp lý thuyết 10 Phương pháp thực nghiệm 11 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 11 Ý nghĩa khoa học 11 Ý nghĩa thực tiễn 11 Các kết đạt 11 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 12 1.1 Xung đột quản lý dự án số tốn điển hình 12 1.1.1 Giới thiệu quản lý dự án 12 1.1.2 Xung đột quản lý dự án 14 1.1.3 Các tốn điển hình 16 1.1.4 Phân loại xung đột quản lý dự án 18 1.2 Lý thuyết trò chơi cân Nash 20 1.2.1 Giới thiệu Lý thuyết trò chơi 20 1.2.2 Các loại trò chơi 22 1.2.3 Mơ hình cân Nash 25 1.3 Tổng quan thuật toán tối ưu đa mục tiêu 27 1.3.1 Giới thiệu toán tối ưu đa mục tiêu 27 1.3.2 Các giải thuật tiến hóa đa mục tiêu tiểu biểu 28 1.3.3 Đánh giá số giải thuật MOEA tiêu biểu 29 1.3.4 MOEA framework giải thuật 29 1.4 Tổng hợp đánh giá nghiên cứu ứng dụng lý thuyết trò chơi quản lý dự án 34 1.4.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 34 1.4.2 Tình hình nghiên cứu nước 39 1.5 Tiểu kết chương 39 Trang CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH HÓA XUNG ĐỘT TRONG QUẢN LÝ DỰ ÁN VÀ GIẢI PHÁP ÁP DỤNG LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI VÀ CÂN BẰNG NASH 40 2.1 Phân tích đặc điểm xung đột vai trò chủ đầu tư 40 2.1.1 Các đặc điểm xung đột 40 2.1.2 Lựa chọn kỹ thuật giải xung đột 42 2.1.3 Vai trò chủ đầu tư xung đột 43 2.1.4 Phân loại xung đột có khơng có chủ đầu tư 44 2.2 Phân tích mơ hình biểu diễn theo lý thuyết trị chơi 46 2.2.1 Các mơ hình biểu diễn lý thuyết trị chơi 46 2.2.2 Phân loại vấn đề theo dạng tốn lý thuyết trị chơi 48 2.3 Xây dựng Unified Game-Based Model mơ hình hóa xung đột 49 2.3.1 Đề xuất cấu trúc xung đột mơ hình 49 2.3.2 Đề xuất mô hình Unified Game-Based model 50 2.3.3 Mô tả số tốn điển hình xung đột sử dụng Unified Game-Based model 52 2.3.4 Cân Nash xung đột 54 2.4 Tiểu kết chương 55 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH UNIFIED GAME-BASED MODEL TRONG MỘT SỐ LỚP BÀI TỐN ĐIỂN HÌNH 56 3.1 Ứng dụng mơ hình giải thuật 56 3.1.1 Các giải thuật lựa chọn 56 3.1.2 Phương thức thử nghiệm 57 3.2 Lớp tốn mơ hình có chủ đầu tư 57 3.2.1 Bài tốn đàm phán giá đấu thầu nhiều vịng 57 3.2.2 Bài toán xếp lịch toán dự án 68 3.3 Lớp tốn mơ hình khơng có chủ đầu tư 80 3.3.1 Bài toán xung đột phương pháp xử lý rủi ro 80 3.3.2 Bài toán cân nguồn lực 92 3.4 Tiểu kết chương 99 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN MỞ RỘNG CỦA LUẬN ÁN 100 Kết luận 100 Hướng phát triển luận án 102 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 103 TÀI LIỆU THAM KHẢO 105 PHỤ LỤC 111 Phụ lục A - Thông tin đấu thầu 111 Phụ lục B - Danh sách rủi ro 135 Trang DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt CSDL DMOEA DSS EMO GA GT MOEA MOGA NE NPGA NPV NSGA NSGA-II PAES PESA PM PSP RDGA RWGA SPEA VEGA WBGA Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm Decision Support System Evolutionary Multi-objective Optimization Genetic Algorithm Game Theory Multiobjective Evolutionary Algorithm Multi-objective Genetic Algorithm Nash Equilibrium Niched Pareto Genetic Algorithm Net Presnet Value Nondominated Sorting Genetic Algorithm Fast Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Pareto-Archived Evolution Strategy Pareto Enveloped-based Selection Algorithm Project Manager Payment Schedule Problem Rank-Density Based Genetic Algorithm Random Weight Genetic Algorithm Strength Pareto Evolutionary Algorithm Vector Evaluated Genetic Algorithm Weight-Based Genetic Algorithm Trang Cơ sở liệu Giải thuật tiến hóa đa mục tiêu động Hệ trợ giúp định Tối ưu tiến hóa đa mục tiêu Giải thuật di truyền Lý thuyết trị chơi Giải thuật tiến hóa đa mục tiêu Giải thuật di truyền đa mục tiêu Cân Nash Giải thuật di truyền Lỗ hổng Pareto Giá trị dòng tiền Giải thuật di truyền xếp không trội Giải thuật di truyền xếp không trội cải tiến Chiến lược tiến hóa Lưu trữ Pareto Giải thuật lựa chọn dựa Pareto Bao phủ Người quản lý dự án Vấn đề xếp lịch toán dự án Giải thuật di truyền dựa phân bổ thứ hạng Giải thuật di truyền theo trọng số ngẫu nhiên Giải thuật tiến hóa Pareto mạnh Giải thuật di truyền dựa đánh giá vector Giải thuật di truyền theo trọng số DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Phân tích loại tốn xung đột [3] 17 Bảng 1.2: Nguồn xung đột xếp hạng theo mức độ ảnh hưởng [33] 19 Bảng 1.3: Nguồn gốc xung đột [33] .19 Bảng 1.4: Biểu diễn trò chơi dạng chiến lược [1] .21 Bảng 1.5: Đánh giá số giải thuật MOEA 29 Bảng 2.1: Phân loại xung đột theo liên quan trực tiếp tới chủ đầu tư [33] 44 Bảng 2.2: Phân loại toán Xung đột theo loại tốn Lý thuyết trị chơi 48 Bảng 3.1: Thơng tin gói thầu 65 Bảng 3.2: Kết thử nghiệm thuật toán 67 Bảng 3.3: Lịch trình thực 73 Bảng 3.4: Thông tin dự án hai dự án phần mềm 74 Bảng 3.5: Các tham số nhiệm vụ dự án 74 Bảng 3.6: Các tham số quan hệ nhiệm vụ dự án 75 Bảng 3.7: Các tham số nhiệm vụ dự án 76 Bảng 3.8: Các tham số quan hệ nhiệm vụ dự án 76 Bảng 3.9: Kết thử nghiệm từ liệu dự án sau 10 lần chạy .78 Bảng 3.10: Kết thử nghiệm từ liệu dự án sau 10 lần chạy .79 Bảng 3.11: Các phương án xử lý rủi ro [1] .82 Bảng 3.12: Điểm cân Nash hợp lý 87 Bảng 3.13: Thông tin rủi ro 88 Bảng 3.14: Thơng tin phương pháp đối phó rủi ro .88 Bảng 3.15: Kết chạy thuật toán 10 lần 90 Bảng 3.16 Dữ liệu nhân dự án 96 Bảng 3.17: Yêu cầu kỹ dự án .97 Bảng 3.18: Kết chạy thực nghiệm Fictitious play, CFR, CFR+ 98 Trang DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Các ràng buộc quản lý dự án [1] 12 Hình 1.2: 10 lĩnh vực kiến thức quản lý dự án [1] .13 Hình 1.3: Biểu diễn trị chơi dạng mở rộng [1] 22 Hình 1.4: Trị chơi thơng tin hồn hảo [5] 24 Hình 1.5: Trị chơi thơng tin khơng hồn hảo [5] .25 Hình 1.6: Biểu diễn lời giải không gian mục tiêu .31 Hình 1.7: Biểu diễn trình chọn lọc thuật tốn ε-MOEA 31 Hình 1.8: Mô tả phương pháp chọn lọc thuật tốn MOEA đại [56] 33 Hình 1.9: Mơ vectơ vị trí cá thể quần thể 34 Hình 2.1: Chiến lược quản lý xung đột (mơ hình Thomas-Kilmann) [34] .42 Hình 2.2: Giải pháp thông minh trợ giúp việc định cho người quản lý 43 Hình 2.3: Cân Nash Unified Game-based model 52 Hình 3.1: Triển khai mơ hình MOEA framework .56 Hình 3.2: Quy trình đấu thầu [20][38] 59 Hình 3.3: Mơ hình đấu thầu nhiều vịng 59 Hình 3.4: Quan hệ nhiệm vụ [20] .69 Hình 3.5: Chiến lược nhà đầu tư 70 Hình 3.6: Chiến lược đội ngũ phát triển .71 Hình 3.7: So sánh thời gian chạy thuật tốn dự án 79 Hình 3.8: So sánh thời gian chạy thuật toán dự án 80 Hình 3.9: Xung đột phương pháp xử lý rủi ro 81 Hình 3.10: Mạng dự án biểu diễn xung đột phương án đối phó rủi ro .83 Hình 3.11: So sánh thời gian chạy thuật toán .91 Hình 3.12: So sánh giá trị thích nghi điểm cân Nash tìm 91 Trang MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Theo PMBOK [1], hoạt động kinh doanh lớn chia tách thành nhiều mảng việc, dự án thực thi nhiệm vụ riêng biệt, thực khoảng thời gian có vai trị quan trọng việc thúc đẩy trạng thái tổ chức sang trạng thái khác với mục tiêu đặc biệt Trong đó, kiến thức, kỹ quản lý dự án đóng vai trị sống cịn tới hoạt động dự án Quản lý dự án vấn đề cốt yếu kinh tế nhân loại, hoạt động tổ chức, doanh nghiệp tổ chức theo mơ hình dự án Các khía cạnh quản lý dự án nghiên cứu cơng bố nhiều cơng trình khác nhau, bật tài liệu PMBOK viện Quản lý dự án công bố, nhiên vấn đề xung đột xảy dự án khía cạnh quan trọng lại chưa đề cập xử lý thích đáng Xung đột định nghĩa PMBOK [1] khác mục tiêu hành vi hai nhiều đối tượng, khác mục tiêu hành vi dẫn tới khác kết lợi ích đạt đối tượng Cũng theo PMBOK, quản lý dự án, vấn đề xung đột xảy trình quản lý đa dạng, xung đột xảy trình quản lý dự án, hậu xung đột gây quản lý dự án to lớn chưa kiểm sốt chí trình quản lý rủi ro Trong vài nghiên cứu khác nhau, có số thống kê thú vị như: 60% thời gian quản lý nhân để dành xử lý xung đột, người lao động dành tuần 2,8 để đối phó với xung đột Con số tương đương với thiệt hại quy đổi xấp xỉ 359 tỉ USD tiền lương (theo thống kê năm 2008 với tiền lương trung bình 17,95 USD Mỹ), tương đương 385 triệu ngày làm việc [2] Về góc độ lý thuyết, vấn đề xung đột nhắc tới PMBOK nhiều so với phiên khác, cụ thể định nghĩa, PMBOK đề xuất kế hoạch quản lý xung đột, nhiên giải pháp cụ thể không rõ ràng Việc tìm kiếm giải pháp kỹ thuật để mơ hình hóa giải vấn đề xung đột cách tổng quan yêu cầu cần thiết chưa giải Trong việc tìm hiểu phương thức giải triệt để loại xung đột quản lý dự án, lý thuyết trò chơi cho thấy phù hợp ý nghĩa lý thuyết tính khả thi nghiên cứu, công bố luận án Lý thuyết trị chơi nhánh tốn học ứng dụng, nghiên cứu tình chiến thuật đối thủ lựa chọn hành động khác để cố gắng làm tối đa kết nhận Lý thuyết trò chơi đưa năm 50 kỷ 20 nhiều học giả, lý thuyết áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác xã hội như: sinh học, kinh tế, trị, cơng nghệ thơng tin, đóng góp nhiều vai trị quan trọng Những năm gần đây, việc ứng dụng công nghệ thông tin thúc đẩy nhanh, đặc biệt việc xây dựng ứng dụng hỗ trợ nghiệp vụ xã hội, kinh doanh Có nhiều loại ứng dụng cơng nghệ thơng tin khác nhau, mức độ khó phức tạp hỗ trợ tác nghiệp hệ thống thông minh trợ giúp việc định cho vấn đề kinh tế, xã hội Lý thuyết trò chơi, nghiên cứu nay, đóng góp khơng nhỏ việc xây dựng mơ hình lý thuyết sản phẩm ứng dụng cho hệ thống thông minh Có nhiều trường đại học viện nghiên cứu hợp tác với cơng ty, tổ chức có nhóm nghiên cứu lý thuyết trị chơi Có thể kể tới: Game theory & computation seminar series Đại học Havard, Optimization and network Game theory group Đại học MIT, CS Theory Research group Đại học Pennsylvania, Stony Brook center Trang for Game theory Đại học Stony Brook Hoặc có tổ chức riêng biệt nghiên cứu Lý thuyết trò chơi RAND Coporation, National Bureau of Economic Research, Mỹ, SSRN – Social Science Research network, Mỹ Các nghiên cứu lý thuyết trò chơi chia thành hướng chủ yếu sau: o Nghiên cứu thuật toán giải tốn lý thuyết trị chơi: trị chơi thơng tin khơng hồn hảo, trị chơi tổng khác không [3, 4, 5]; o Nghiên cứu cách áp dụng mơ hình lý thuyết trị chơi vào mục đích xã hội, kinh tế: trị, chống khủng bố, thiên tai bão lụt, xã hội [4, 6, 7, 8, 9, 10]; o Nghiên cứu cách áp dụng mơ hình lý thuyết trị chơi vào quản lý dự án: phân tích rủi ro, phân công nhiệm vụ việc, hợp tác, phân phối tài nguyên, lựa chọn dự án [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]; o Áp dụng lý thuyết trị chơi vào số lĩnh vực cơng nghệ thông tin khác như: bảo mật, an ninh mạng, truyền dẫn liệu, mạng xã hội [15, 20] Lý thuyết trò chơi nhiều tổ chức, doanh nghiệp giới vận dụng vào thực tiễn quản lý, làm thay đổi chất suy nghĩ người quản lý từ trước tới Thay suy nghĩ chiến thắng riêng cá nhân đánh bại đối thủ cạnh tranh, lý thuyết trò chơi mơ hình quản lý tốt kết hợp cạnh tranh hợp tác, vấn đề quản lý, xử lý xung đột lợi ích việc thực nghiệp vụ kinh doanh thực theo mơ hình hai bên thắng Trong hướng nghiên cứu liên quan Lý thuyết trò chơi Quản lý dự án dừng lại góc độ số báo chuyên sâu phân tích vài giải pháp dùng lý thuyết trò chơi cân Nash số tốn nhỏ cụ thể Ví dụ như: mơ hình lý thuyết trị chơi cho việc phân cơng nhiệm vụ [11], giới thiệu vài thuật tốn mơ hình Lý thuyết trò chơi liên quan đến vấn đề lập lịch [12, 13], rủi ro cho bảo mật [15] rủi ro vấn đề khủng bố [10] Từ việc tìm hiểu công bố quốc tế cho thấy lĩnh vực nghiên cứu tồn hai vấn đề chính: (i) chưa có nghiên cứu tổng quan đặc điểm tất toán xung đột Quản lý dự án, (ii) tồn nhiều vấn đề xung đột khác chuyển đổi sang mơ hình Lý thuyết trị chơi mà chưa khám phá nghiên cứu Vì luận án tập trung khai phá giải pháp áp dụng Lý thuyết trò chơi vào số vấn đề Quản lý dự án liên quan tới dự án thuộc lĩnh vực đầu tư Công nghệ thông tin Mục đích nghiên cứu Mục tiêu chung đề tài nghiên cứu ứng dụng Lý thuyết trò chơi việc trợ giúp định để giải số xung đột Quản lý dự án chưa khai phá Các xung đột thường nằm khía cạnh quản lý dự án khác cần có mơ hình khác để đưa thuật toán phù hợp giải Mục tiêu cụ thể đề tài sau: o Đánh giá thực trạng nghiên cứu xung đột quản lý dự án, phân tích đặc điểm cần có cho tốn xung đột; o Đề xuất mơ hình hóa xung đột quản lý dự án, phù hợp để đưa giải thuật toán tối ưu đa mục tiêu; o Thực việc thử nghiệm đánh giá mơ hình Vì sở có nhiều năm hoạt động lĩnh vực Công nghệ phần mềm Quản lý dự án, người thực đề tài mong muốn góp phần làm phong phú thêm nghiên cứu lĩnh vực này, mong muốn thiết kế phương pháp luận rõ ràng hơn, cụ thể giải pháp phần mềm để giúp ích cho trình trợ giúp Trang việc định xung đột quản lý dự án, nhằm giảm giá thành sản phẩm chi phí, tăng chất lượng dự án Nhiệm vụ nghiên cứu Với mục tiêu đặt trên, nhiệm vụ nghiên cứu đề tài bao gồm: o Tìm hiểu đánh giá cơng trình nghiên cứu ngồi nước có liên quan đến đề tài luận án; o Phân tích đặc điểm, phân loại xung đột, trường hợp cụ thể xảy xung đột quản lý dự án; o Phân tích đề xuất mơ hình biểu diễn chung cho toàn xung đột quản lý dự án dạng lý thuyết trò chơi; o Áp dụng mơ hình biểu diễn chung cho tốn cụ thể thử nghiệm; o Phân tích đánh giá việc áp dụng thuật tốn vào mơ hình toán Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài vấn đề xung đột xảy dự án đầu tư Công nghệ thông tin Cụ thể nội dung nghiên cứu đề tài tìm hiểu, phân tích dự án có quy mơ trung bình trở lên Trên sở đó, đề tài nghiên cứu kiến thức thuộc lý thuyết trò chơi cân Nash, cách áp dụng việc mơ hình hóa toán thực tế Đề tài nghiên cứu đặc điểm chung xung đột nhằm xây dựng mơ hình tốn học theo lý thuyết trò chơi Cuối là, nghiên cứu việc giải tốn lý thuyết trị chơi sử dụng giải thuật tối ưu đa mục tiêu Các xung đột dự án đa dạng, xuất khía cạnh dự án Các xung đột xuất vấn đề cơng nghệ thực dự án, quản lý tài chính, quản lý nguồn lực dự án… Việc xây dựng giải thuật chung để tìm phương án tối ưu việc giải xung đột dự án dựa lý thuyết trò chơi hướng chưa khám phá Vì vậy, đề tài nghiên cứu mơ hình chung tồn vấn đề xung đột quản lý dự án dự án liên quan tới đầu tư Công nghệ thông tin, lựa chọn bốn tốn khác thuộc chun mơn khác là: (i) xếp lịch toán dự án, lĩnh vực nằm vấn đề quản lý tài quản lý dự án, (ii) đấu thầu nhiều vòng thuộc lĩnh vực mua sắm đầu thầu, (iii) cân nguồn lực lĩnh vực quản lý nguồn lực (iv) vấn đề phương pháp xử lý rủi ro quản lý rủi ro Bốn vấn đề mở đường cho nghiên cứu tương tự khác quản lý dự án Mơ hình chung cho xung đột áp dụng vào tốn cụ thể, mơ hình thử nghiệm thuật tốn tối ưu tiến hóa đa mục tiêu bao gồm: NSGA-II, ε-MOEA, GDE3, PESA2, ε-NSGA-II, SMPSO Tiếp theo, đề tài phân tích kết thực cho vấn đề dựa số liệu thu thập từ dự án công ty phạm vi lãnh thổ Việt Nam thực Phương pháp nghiên cứu Phương pháp lý thuyết Luận án sử dụng phương pháp vào nghiên cứu về: o Nghiên cứu lý luận thực trạng xung đột quản lý dự án; o Nghiên cứu lý luận mơ hình biểu diễn lý thuyết trị chơi cân Nash o Phân tích, so sánh điểm yếu điểm mạnh nghiên cứu gần với hướng nghiên cứu luận án bao gồm nội dung: xung đột quản lý dự Trang 10 án, áp dụng lý thuyết trò chơi, sử dụng cân Nash, giải toán giải thuật tối ưu đa mục tiêu; o Phân tích, khái quát hóa xác định thành phần mơ hình mới; o Chứng minh khả giải mơ hình thuật tốn tối ưu tiến hóa đa mục tiêu Các phương pháp cho phép tổng quan kết nghiên cứu, hệ thống hóa lý thuyết có liên quan đến xây dựng sở lý luận đề tài Phương pháp thực nghiệm Tiến hành kiểm chứng tính khả thi mơ hình đề xuất luận án việc áp dụng vào dự án thực tế lĩnh vực đầu tư công nghệ thông tin số đơn vị, doanh nghiệp khác nhau, với loại dự án khác Sử dụng số cơng cụ thuật tốn tiêu biểu để kiểm chứng, đánh giá so sánh tính hiệu chúng Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Ý nghĩa khoa học Đề tài phân tích hệ thống hóa xung đột quản lý dự án Đồng thời, luận án góp phần bổ sung, làm phong phú sở lý luận khoa học việc đưa giải pháp cho xung đột quản lý dự án Giải pháp bao gồm: (i) mô hình lý thuyết chung theo Lý thuyết trị chơi nhằm khái qt hóa tồn yếu tố, tính chất mà toán xung đột cần xác định, (ii) giải pháp giải xung đột thông qua xác định điểm cân Nash để giúp bên đạt cân lợi ích Ý nghĩa thực tiễn Kết nghiên cứu tài liệu có giá trị tham khảo hoạt động nghiên cứu phát triển (R&D) doanh nghiệp liên quan tới việc quản lý dự án nhằm cung cấp giải pháp thông minh hỗ trợ việc định Kết nghiên cứu đồng thời đề xuất giải pháp cho mơ hình lý thuyết, cung cấp cơng cụ hỗ trợ định dành cho vấn đề xung đột xảy ra, giúp nâng cao chất lượng quản lý dự án Các kết đạt Những đóng góp nghiên cứu bao gồm: (i) Đề xuất mơ hình hợp (Unified Game-based model) sở lý thuyết trị chơi cân Nash để mơ hình hố xung đột quản lý dự án, theo mơ hình có/khơng có chủ đầu tư: o Phân tích tổng quan vấn đề xung đột quản lý dự án vai trị nó, giới thiệu loại trường hợp cụ thể xung đột; o Đề xuất mơ hình thống cho loại xung đột khác xảy dự án Mơ hình dựa lý thuyết trò chơi, khả dụng áp dụng thuật toán tối ưu đa mục tiêu để tìm đáp án (ii) Thử nghiệm đánh giá hiệu giải thuật di truyền tìm kiếm cân Nash cho bốn tốn điển hình bao gồm: xung đột toán dự án, xung đột đấu thầu nhiều vịng, hai tốn đại diện cho tốn có chủ đầu tư xung đột phương pháp xử lý rủi ro, xung đột cân nguồn lực, hai tốn đại diện cho tốn khơng có chủ đầu tư: o Áp dụng mơ hình vào tốn trên; o Thử nghiệm mơ hình toán nhiều giải thuật tối ưu đa mục tiêu khác nhau, có sử dụng MOEA framework thư viện mở gồm tính hỗ trợ cho việc lập trình ứng dụng theo giải thuật Trang 11 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Xung đột quản lý dự án số toán điển hình 1.1.1 Giới thiệu quản lý dự án Dự án nỗ lực phức tạp, không thường xuyên, mang tính chất đơn thực điều kiện ràng buộc định thời gian, ngân sách, nguồn lực tiêu chuẩn chất lượng để đáp ứng yêu cầu khách hàng Quản lý dự án áp dụng cách phù hợp kiến thức, kỹ năng, công cụ kỹ thuật vào trình đề xuất dự án, lập kế hoạch dự án, thực dự án, theo dõi giám sát dự án kết thúc dự án để đạt yêu cầu dự án Mục tiêu việc quản lý dự án thể chỗ cơng việc phải hồn thành theo u cầu bảo đảm chất lượng, phạm vi chi phí duyệt, thời gian giữ cho phạm vi dự án không thay đổi [1] Quản lý dự án thường bao gồm: Xác định yêu cầu (của công ty khách hàng) Xác định đáp ứng nhu cầu, mối quan tâm, mong đợi chủ thể dự án trình lập kế hoạch thực dự án Cân đối hài hoà yêu cầu, ràng buộc khác dự án bao gồm, ràng buộc là: phạm vi, thời gian, chi phí Thời gian hoàn thành Phạm vi dự án Chất lượng dự án Chi phí (tiền, nhân sự) Hình 1.1: Các ràng buộc quản lý dự án [1] Mỗi dự án cụ thể có yêu cầu ràng buộc định đòi hỏi nhà quản lý dự án cần phải xác định thứ tự ưu tiên yêu cầu Giữa ràng buộc có mối quan hệ với nhau, tức ràng buộc thay đổi kéo theo nhiều ràng buộc khác thay đổi theo Ví dụ thời hạn hồn thành dự án yêu cầu rút ngắn lại thường kéo theo kinh phí thực dự án phải tăng lên cần phải bổ xung thêm nguồn lực để thực khối lượng công việc khoảng thời gian ngắn Nếu khơng thể bổ xung thêm kinh phí cho dự án phải chấp nhận thu hẹp phạm vi dự án cách cắt giảm số hạng mục công việc chấp nhận giảm chất lượng đầu (sử dụng nguyên vật liệu có chất lượng thấp thay đổi phương án thi cơng địi hỏi chi phí chất lượng thấp hơn) Các chủ thể dự án có ý kiến khác nhân tố quan trọng tạo thách thức lớn cho dự án Thay đổi yêu cầu dự án làm gia tăng mức độ rủi ro dự Trang 12 án Như đội dự án phải có khả đánh giá tình hình hài hồ u cầu khác để thực chuyển giao dự án cách thành công [1] Nhà quản lý dự án (PM – Project manager) người công ty thực dự án bổ nhiệm nhằm đạt mục tiêu dự án Đây ví trị quản lý có nhiều thách thức với trách nhiệm nặng nề mức độ ưu tiên ln thay đổi Vị trí quản lý dự án đòi hỏi người linh hoạt, nhạy bén sắc sảo, có kỹ lãnh đạo đàm phán tốt, có kiến thức sâu rộng quản lý dự án Nhà quản lý dự án cần phải am hiểu vấn đề chi tiết dự án đồng thời phải quản lý tầm nhìn bao qt tồn dự án Nhà quản lý dự án phải chịu trách nhiệm thành công dự án chịu trách nhiệm toàn diện mặt dự án bao gồm: Phát triển kế hoạch quản lý dự án kế hoạch phận khác Đảm bảo tình hình thực dự án khuôn khổ tiến độ ngân sách cho phép Phát hiện, theo dõi xử lý kịp thời rủi ro vấn đề phát sinh trình thực - quản lý rủi ro Định kỳ lập báo cáo cách xác cập nhật tình hình thực dự án Tích hợp 10 Bên liên quan Rủi ro Phạm vi Quản lý tiến độ Giao tiếp Thời gian Chi phí Nhân Chất lượng Hình 1.2: 10 lĩnh vực kiến thức quản lý dự án [1] Theo PMBOK, lực, kiến thức quản lý dự án mơ tả 10 lĩnh vực kiến thức chia làm nhóm: nhóm kỹ cứng nhóm kỹ mềm Các lĩnh vực kiến thức quản lý dự án thuộc nhóm kỹ cứng tập trung vào quy trình cơng cụ để khởi tạo, lập kế hoạch, thực thi, kiểm tra giám sát, đóng dự án suốt vịng đời dự án [1]: o Quản lý tích hợp dự án (Project Integration Management): phát triển điều lệ dự án, tích hợp kế hoạch quản lý dự lĩnh vực kiến thức khác thành kế hoạch quản lý dự án hoàn chỉnh, quản lý yêu cầu thay đổi suốt vòng đời dự án; Trang 13 o Quản lý phạm vi dự án (Project Scope Management): xác định quản lý yêu cầu, xác định đường sở phạm vi, theo dõi việc hoàn thành phạm vi dự án; o Quản lý thời gian dự án (Project Time Management): chia nhỏ đường sở phạm vi thành thành phần dễ quản lý gọi hoạt động, phát triển lịch trình dự án gọi đường sở lịch trình, kiểm sốt lịch trình; o Quản lý chi phí dự án (Project Cost Management): ước lượng chi phí, xác định đường sở chi phí bao gồm dự phịng rủi ro dự phịng quản lý, kiểm sốt chi phí; o Quản lý chất lượng dự án (Project Quality Management): lập kế hoạch quản lý chất lượng bao gồm tiêu chuẩn chất lượng, số chất lượng, kế hoạch liên tục cải tiến; hoạt động đảm bảo chất lượng nhằm đảm bảo kế hoạch quản lý dự án tiêu chuẩn chất lượng tuân thủ; kiểm soát chất lượng tất sản phẩm bàn giao kiểm tra tất thay đổi phê duyệt; o Quản lý rủi ro dự án (Project Risk Management): xác định rủi ro, phân tích định tính phân tích định lượng rủi ro nhằm phân loại thành nhóm rủi ro quản lý nhóm rủi ro vào danh sách chờ, phát triển kế hoạch phản ứng rủi ro xảy ra, kiểm soát rủi ro suốt trình thực thi dự án; o Quản lý mua sắm đấu thầu dự án (Project Procurement Management): chọn loại hợp đồng loại hợp đồng phổ biến (giá cố định, hồn phí, thời gian vật liệu), đánh giá nhà cung cấp, trao hợp đồng quản lý thay đổi, phát sinh tranh cãi suốt trình thực thi dự án Các lĩnh vực kiến thức nhóm kỹ mềm gồm [1]: o Quản lý giao tiếp dự án (Project Communications Management): cung cấp thông tin dự án cho bên liên quan kiểm soát hiệu tất kênh giao tiếp dự án Quản lý giao tiếp thách thức với tất nhà quản lý dự án số kênh giao tiếp dự án tăng theo hệ số mũ số bên liên quan dự án tăng lên (số kênh giao tiếp tính n*(n-1)/2 với n số bên liên quan dự án) thời gian dành cho giao tiếp dự án chiếm đến 90% tổng thời gian nhà quản lý dự án; o Quản lý nhân dự án (Project HR Management): thành lập đội dự án, xây dựng đội dự án thông qua giai đoạn phát triển đội dự án theo mơ hình Tuckman (thành lập, bão tố, bình thường, thực thi, giải tán) quản lý xung đột đội dự án Các nhà quản lý dự án cần chọn lựa kỹ thuật tốt kỹ thuật quản lý xung đột phổ biến (tránh né, giảm bớt, thoả hiệp, ép buộc đương đầu) để quản lý hiệu xung đột trường hợp cụ thể; o Quản lý bên liên quan (Project Stakeholder Management): xác định xếp thứ tự ưu tiên tất bên liên quan ảnh hưởng bị ảnh hưởng dự án, quản lý mong đợi bên liên quan đảm bảo can dự bên liên quan suốt trình thực thi dự án 1.1.2 Xung đột quản lý dự án Định nghĩa xung đột theo PMBOK khác mục tiêu hành vi hai nhiều đối tượng Khi hai nhiều đối tượng có tương tác lẫn khác gây xung đột, ảnh hưởng tới đối tượng Vấn đề xung đột quản lý dự án đề cập xuyên suốt PMBOK với thành phần quản lý dự án bao gồm [1]: o Xung đột trình dự án, chương trình, danh mục hoạt động vận hành (projects, programs, portfolios operation) o Xung đột trình dự án theo PMBOK [1]: Trang 14 - Dự án (project) - Chương trình (program) - Danh mục (portfolio) - Chương trình vận hành (operations) o Xung đột nghiệp vụ dự án bao gồm: - Quản lý tích hợp dự án (integration management) - Quản lý phạm vi dự án (scope management) - Quản lý lịch dự án (schedule management) - Quản lý tài nguyên dự án (resource management) - Quản lý giao tiếp dự án (communications management) - Quản lý rủi ro (risk management) - Quản lý bên liên quan (stakeholders management) Một ví dụ minh chứng cho việc tồn xung đột quản lý dự án xung đột nghiệp vụ quản lý lịch dự án, có nhiều loại xếp lịch nhiều lĩnh vực dự án khác nhau, số xếp lịch toán dự án Trong xung đột việc xếp lịch toán dự án, chủ đầu tư dự án khách hàng người trả tiền cho dự án muốn toán mốc (milestones) chậm tốt để tối ưu hóa lợi nhuận, ngược lại nhóm dự án muốn tốn sớm tốt, việc xếp lịch bao gồm lựa chọn thứ tự thực dự án, xác định mốc, lựa chọn tài nguyên thực dự án chuỗi công việc phức tạp đơn giản giải quản lý rủi ro Do khẳng định xung đột dự án vấn đề chưa giải theo phương pháp tổng thể Theo PMBOK, nguyên tắc giải xung đột quản lý dự án cần ý [1]: o Đầu tiên, thành viên, đối tượng dự án nên tự giải xung đột trước; o Nếu giải thành viên, đối tượng không triệt để, lúc đệ trình lên người quản lý dự án để hỗ trợ; o Cách hỗ trợ trực tiếp (direct approach) thường đánh giá cao hơn; o Nếu giải hỗ trợ người quản lý dự án, việc giải xung đột cần số thủ tục thức (formal procedure) để xử lý PMBOK đưa kỹ thuật chung việc giải xung đột [1]: o Avoiding / Withdrawing: né tránh hay chấp nhận định hay quan điểm vấn đề xung đột thường sử dụng vấn đề thường không quan trọng Nhược điểm vấn đề chưa giải xung đột dễ xảy lại ngun nhân xung đột cịn; o Smoothing / Accommodating: nhấn mạnh vào điểm đồng thuận điểm không đồng thuận Thường áp dụng cho vấn đề chưa nghiêm trọng hay cần giải pháp tạm thời Nhược điểm vấn đề trở lại (reemerge) vấn đề chất chưa giải trở lại lúc Smoothing khác với Avoiding Smoothing có bàn vấn đề nhấn mạnh vào đồng thuận với thành viên nhóm, cịn Avoiding né tránh không giải quyết; o Compromising / Reconcile (lose – lose): kỹ thuật giải xung đột khiến hai bên phải thua, PM cần tìm giải pháp giải tất xung đột việc xác định mức độ thỏa mãn thành viên dự án Ở kỹ thuật PM có tiến triển có giải pháp cụ thể trì mối quan hệ nhóm Compromising / Reconciling sử dụng mặc bên để tìm giải pháp dựa thái độ cho nhận (give and take), hay nói cách khác bên A kia, bên B ngược lại Đây phương thức hay gặp Trang 15 quản lý dự án lại có yếu điểm khơng xây dựng mối quan hệ mở (open partnership) hồn hảo (do kỹ thuật lose - lose); o Forcing / Directing (win - lose): thơng thường dùng quyền lực vị trí PM để ép làm việc số tình gấp rút, điều ngược với Avoiding / Withdrawing hay Smoothing / Accommodating dùng cho tình khơng nguy cấp PM đưa giải pháp cụ thể ép phải làm, cịn gây xung đột nặng nề sau thường phá vỡ mối quan hệ, kỹ thuật lose - lose Compromising/Reconciling trì mối quan hệ; o Confrontation / Collaborating / Problem Solving (win - win): tất kỹ thuật giải xung đột kỹ thuật tốt nhất, hồn hảo lại khó làm Project Manager cần có nhìn tổng thể từ nhiều khía cạnh vấn đề, thực trao đổi mở thành viên yêu cầu họ có thái độ hợp tác Kỹ thuật khơng tốt số tình thời gian khơng cịn nhiều (time-critical decision) dẫn đến kết win-win tất thành viên 1.1.3 Các tốn điển hình Trong việc xác định tính chất tốn xung đột quản lý dự án để đưa phương án giải quyết, việc phân loại toán xung đột giúp cho việc thực định nghĩa lượng hóa đặc điểm toán xung đột rõ ràng Trong nghiên cứu Bernard Oladosu Omisore Ashimi Rashidat Abiodun (2014) có rằng, số lớp tốn xung đột điển hình bao gồm [21]: o Xung đột từ nội (internal sources): nhân tố xảy xung đột với nhau, nhân tố nằm dự án, nghiên cứu tập trung phân tích xung đột trực tiếp xảy hai thực thể dự án; o Xung đột từ nguồn bên ngồi (external sources): xung đột có có mặt thực thể khơng nằm dự án tác nhân bên khía cạnh luật pháp, trị, ràng buộc tài Tuy nhiên nghiên cứu khơng làm rõ toán xung đột liên quan tới hai hay nhiều thực thể Có thể liệt kê số toán xung đột quản lý dự án điển hình cơng bố bao gồm: a Trong [11], tác giả Brent Lagesse (2006) đề cập vấn đề xung đột đối tượng phân công nhiệm vụ, xung đột đối tượng với đặc thù nhiệm vụ trường hợp kỹ chuyên môn không phù hợp Đây toán thuộc loại xung đột nghiệp vụ xếp lịch dự án, sử dụng lý thuyết ghép đôi Gale-Shapely việc diễn tả toán giới thiệu giải pháp dùng thuật toán Gale-Shapely Courtship b Trong [12], tác giả Birgit Heydenreich, Rudolf Muller, Marc Uetz nghiên cứu xung đột tác nhân (agents) mơ hình chung tốn xếp lịch, có nêu tới ứng dụng xếp lịch quản lý dự án Nghiên cứu tập trung phân tích, lựa chọn mơ hình tốn học việc xếp lịch, mơ hình tốn học chế thiết kế lịch, mơ hình tốn học hoạt động agent liên quan tới lý thuyết trị chơi để từ gợi ý vài ứng dụng thực tế c Trong [13], tác giả Piotr Skowron, Krzysztof Rzadca (2014) nghiên cứu mơ hình lý thuyết trị chơi tốn xếp lịch việc xem xét xung đột qua lại yếu tố ảnh hưởng tới việc xếp lịch như: dòng thời gian, phân bổ nguồn lực, tốc độ thực nhiệm vụ Bài toán xếp lịch xét trường hợp cụ thể toán kết nối đa người dùng, đa nhà cung cấp việc xếp lịch sử dụng tài Trang 16 nguyên ứng dụng BitTorrent, tốn thuộc nhóm xếp lịch nêu d Trong [14], tác giả [DENG Ze-min, GAO Chun-ping, LI Zhong-xue (2007) phân tích lập mơ hình cân Nash cho tốn xếp lịch toán dự án việc xem xét xung đột chủ đầu tư đội phát triển Việc xếp lịch dựa yếu tố thứ tự mạng lưới công việc, tài nguyên sử dụng, thời gian tốn, từ đề xuất giải pháp cân cho bên e Trong [15], tác giả Walid Saad, Tansu Alpcan, Tamer Basar Are Hjørungnes (2010) đề cập tới toán xử lý xung đột hợp tác ảnh hưởng việc quản lý rủi ro bảo mật phận độc lập dự án, từ đề xuất cấu trúc hợp tác mơ hình tốn học phận để có kết hoạt động an toàn tốt f Trong [28], tác giả Azin Shakiba Barough (2015) đề cập tới việc ứng dụng lý thuyết trò chơi việc giải xung đột dự án xây dựng nhóm, tổ chức tham gia dự án Khơng có giải pháp cụ thể cho việc tìm phương án cuối cho xung đột, nhóm tác giả tập trung vào việc phân tích đặc điểm tính khả thi áp dụng lý thuyết trò chơi g Trong [29], tác giả Mojtaba Moradi cộng (2018) đề xuất việc xử lý xung đột ràng buộc tài nguyên xếp lịch dự án, với ví dụ xây dựng đường cao tốc Nhóm tác giả đề xuất mơ hình đánh giá phân cấp tài ngun, từ chứng minh việc hợp tác mang lại nhiều lợi ích việc thực độc lập h Trong [30], tác giả Guangdong Wu (2018), đánh giá mơ hình định cho xung đột chủ đầu tư nhà thầu dự án xây dựng dựa yếu tố hợp đồng có xung đột lẫn i Trong [31], tác giả Marian W Kembłowski cộng (2019) phân tích tốn đầu thầu xây dựng công ty giá thành, điều kiện mơi trường trị sử dụng lý thuyết trò chơi xung đột j Trong [32], tác giả Mahendra Piraveenan (2019) có nghiên cứu kỹ mặt lý thuyết trích dẫn phân tích tới nhiều báo liên quan tới chủ đề ứng dụng lý thuyết trò chơi quản lý dự án Trong tốn điển hình trên, thấy liên quan tới đặc điểm xung đột cách phân loại, ta có phân tích sau: Bảng 1.1: Phân tích loại tốn xung đột [1] Nghiên cứu Xung đột từ nội / bên Số lượng tác nhân xung đột a Nội Nhiều b c d e f g h Nội Nội Nội Nội Nội Nội Nội Nội bên Nhiều Nhiều Nhiều Nhiều Nhiều Các thành viên dự án phân công nhiệm vụ Các tác nhân xếp lịch Các tiêu chí xếp lịch Chủ đầu tư nhà thầu Các phận dự án Các phận dự án Các ràng buộc xếp lịch Chủ đầu tư nhà thầu Chủ đầu tư nhà thầu i Trang 17 Tác nhân xảy xung đột Các toán phần lớn dựa vào lý thuyết trị chơi việc dưa mơ hình, giải pháp để giải tốn xung đột quản lý dự án nêu Các xung đột thuộc vào dạng xung đột nêu mục 1.1.2 là: xung đột tài nguyên thực dự án, lập lịch, xung đột bên liên quan Dựa việc xác định phân loại khác toán xung đột, ta có thể: (i) lựa chọn phân loại phù hợp để tiến hành nghiên cứu xung đột (ii) dễ dàng việc xác định liệu xung đột 1.1.4 Phân loại xung đột quản lý dự án Theo PMBOK, xung đột phân loại theo số tiêu chí đề cập mục 1.1.3 Theo cách phân chia khác, theo PMBOK, nguồn gốc (causes) gây xung đột xếp theo mức độ ảnh hưởng hay hậu theo thứ tự từ cao xuống thấp [1]: o Sắp xếp kế hoạch: loại nguồn gốc gây ảnh hưởng lớn phạm vi kế hoạch bao phủ nhiều mảng dự án, nguồn gốc xung đột đến từ khác mục tiêu, hành vi đối tượng việc xếp kế hoạch, ví dụ xung đột xếp lịch tốn dự án, chủ đầu tư nhóm dự án thực có kỳ vọng trái ngược hành vị để đạt lợi nhuận; o Xác định mức độ ưu tiên thực tác vụ dự án: loại nguồn gốc ảnh hưởng nhiều đến cơng đoạn thực dự án, ví dụ điển hình nguồn gốc việc xét độ ưu tiên việc thực tác vụ dự án, với khoảng thời gian xác định kinh phí xác định, việc ưu tiên tác vụ làm ảnh hưởng tới mục tiêu, hành vi tác vụ khác; o Các nguồn lực: việc phân bổ nguồn lực cho đơn vị thành viên dự án, bên có kỳ vọng riêng thân giá trị đạt được, đối tượng có yêu cầu nguồn lực định nguồn lực có hạn, việc tranh giành nguồn lực tốt toán quan trọng cần xem xét; o Các vấn đề kỹ thuật: xung đột có liên quan tới vấn đề kỹ thuật dự án xảy khơng nhiều có mức ảnh hưởng lớn tới chất lượng dự án, chẳng hạn việc định dùng công nghệ, phiên khác gây xung đột đối tượng sử dụng kỹ thuật đó; o Thủ tục hành chính: ví dụ xung đột có nguồn gốc từ thủ tục hành khác biệt quy định, luật, quy chế liên quan tới việc thực dự án, có nhiều ví dụ thực tế việc khác biệt quy định hành dẫn tới xung đột cá nhân, xung đột công việc thực hiện; o Vấn đề cá nhân: ví dụ dễ thấy nguồn gốc Vấn đề cá nhân cho xung đột việc thành viên dự án có xung đột lý cá nhân với nhau, sinh hoạt, trao đổi, tính cách Sự khác biệt ảnh hưởng ngược lại vào chất lượng dự án; o Chi phí: chi phí dự án thường cố định, việc tăng chi phí cho mảng việc làm giảm chi phí cho mảng việc khác, xung đột liên quan tới chi phí thường có ảnh hưởng yêu cầu phản ứng, giải pháp sớm Trong nghiên cứu Thamhain, Wslemon Posner, nguồn gốc gây xung đột quản lý dự án chia thành nhóm bao gồm [33]: o Xung đột mục tiêu kết quả, tiêu chí hiệu năng, độ ưu tiên; o Các xung đột thuộc vấn đề hành chính, thuộc lĩnh vực quản lý tổ chức, cấu trúc dự án; xác định nhiệm vụ, vai trò thực dự án; trách nhiệm tính sở hữu thực nhiệm vụ dự án định; Trang 18 o Các xung đột liên quan tới yếu tố người, xảy vấn đề đạo đức nghề nghiệp; tính cách, phong cách cá nhân Các nhóm phân chia thành nguồn xảy cụ thể tương tự đề cập PMBOK bao gồm: xếp kế hoạch, xác định mức độ ưu tiên thực tác vụ dự án, nguồn lực, vấn đề kỹ thuật, thủ tục hành chính, vấn đề cá nhân, chi phí Vì phân tích cụ thể xung đột nghiên cứu dựa theo phân loại Bảng 1.2: Nguồn xung đột xếp hạng theo mức độ ảnh hưởng [33] Nguồn xảy xung đột Mức độ ưu tiên thực tác vụ dự án Thủ tục hành Các vấn đề kỹ thuật Các nguồn lực Chi phí Sắp xếp kế hoạch Vấn đề cá nhân Xếp hạng theo mức độ ảnh hưởng Thamhain, Wilemon Posner 7 1 6 Môi trường dự án tránh khởi việc xẩy xung đột, không nghiên cứu PMBOK Vijay K Verma [1, 34] xác định nguồn xung đột, nghiên cứu riêng rẽ Thamhain, Wilemon Posner [33] xác định nguồn xung đột, hồn toàn đồng với nghiên cứu Trong Bảng 1.2 đánh giá nguồn xét theo mức độ ảnh hưởng lên dự án Dựa thơng tin này, trường hợp dự án có nhiều xung đột đồng thời, ta có mức độ ưu tiên khác để xử lý Mỗi xung đột không quản lý quản lý tạo niềm tin từ làm suất lao động Đối với tổ chức nào, nơi mà thành công thường xoay quanh gắn kết người với người, lòng tin vào làm giảm dần hiệu công việc Người đứng đầu tổ chức cần phải đối phó với xung đột trước để tăng lên tới mức khơng thể sửa chữa Vì xác định cụ thể xung đột có, lên kế hoạch đối phó với chúng đem lại chặt chẽ chất lượng cho dự án Trong hệ thống phân loại xung đột, lựa chọn xác định, liệt kê danh sách xung đột theo nguồn gốc, Bảng 1.3 Bảng 1.3: Nguồn gốc xung đột [33] Nguồn gốc Sắp xếp kế hoạch Mô tả xung đột Xung đột điều kiện xếp lịch thực dự án Xung đột lịch toán dự án Xung đột kế hoạch hoạt động quản lý dự án khác, ví dụ: chi phí, thời gian, nhân sự, nguồn lực… Xung đột thay đổi Xác định mức Xung đột việc phân công thực tác vụ độ ưu tiên thực Xung đột yếu tố ràng buộc tác vụ dự án Mức độ ưu tiên loại nhiệm vụ không xác định rõ Trang 19 tác vụ dự án Các nguồn lực Các vấn đề kỹ thuật Thủ tục hành Vấn đề cá nhân Chi phí Xung đột mức độ ưu tiên triển khai phương pháp xử lý rủi ro Xung đột phân cơng vai trị thực dự án lực Xung đột phân bổ nguồn lực dự án Xung đột đấu thầu nhiều vòng Xung đột đấu thầu Xung đột kênh liên lạc Xung đột độ phức tạp cơng nghệ thời hạn hồn thành dự án Xung đột lực nhân viên công nghệ dự án Xung đột cơng nghệ q trình đào tạo Xung đột phương thức quản lý dự án Xung đột nhiệm vụ phận thực dự án Xung đột quy trình thực dự án tốc độ thực dự án Xung đột chuẩn áp dụng dự án Xung đột mục tiêu nhà đầu tư Xung đột ban quản lý thành viên thực dự án Xung đột thành viên dự án Xung đột kinh nghiệm dự án chi phí trả lương thành viên Xung đột phân bổ chi phí dự án Xung đột quản lý tài thay đổi dự án Xung đột quản lý tài chất lượng dự án Xung đột quản lý tài đào tạo nguồn lực nhân dự án Các toán xung đột tiêu biểu tổ chức biểu diễn theo nguồn nguyên nhân xung đột, theo mục 1.1.3, toán xung đột cịn phân loại theo tiêu chí khác như: ▪ Do tác nhân bên bên gây nên ▪ Theo số lượng tác nhân liên quan tới xung đột (2 nhiều) ▪ Theo vai trò tác nhân dự án (chủ đầu tư, nhiều nhóm/tổ chức nằm dự án) Trong phần đây, luận án tiếp tục phân tích để làm rõ việc phân loại phù hợp với mơ hình đề luận án 1.2 Lý thuyết trò chơi cân Nash 1.2.1 Giới thiệu Lý thuyết trò chơi Lý thuyết trò chơi (Game Theory - GT) nhánh toán học ứng dụng sử dụng để phân tích tình cạnh tranh mà kết không phụ thuộc vào lựa chọn bên hội lựa chọn người chơi khác Bởi vậy, kết phụ thuộc vào định tất người chơi, người chơi cố gắng dự đốn lựa chọn người chơi cịn lại để đưa lựa chọn tốt cho Một số ý tưởng lý thuyết trị chơi khởi nguồn từ kỷ thứ 18, năm 1920 lý thuyết trị chơi có phát triển lớn qua nhà tốn học Emile Borel (1871-1956) John Von Neumann (1903-1957) Một kiện định phát triển học thuyết việc xuất sách “Lý thuyết trò chơi hành vi kinh tế” Von Neumann Oskar Morgenstern năm 1944 Trong năm 1950, mơ hình lý thuyết trò chơi bắt đầu sử dụng lý thuyết kinh tế, khoa học Trang 20 trị tâm lý học bắt đầu nghiên cứu cách cư xử người trò chơi thử nghiệm Những năm 1970, lần lý thuyết trò chơi sử dụng công cụ sinh học tiến hóa Sau đó, lý thuyết trị chơi dần thống trị lý thuyết kinh tế vi mô, khoa học xã hội hành vi khác [1] Có nhiều định nghĩa lý thuyết trị chơi, kể đến Maschler, Solan Zamir định nghĩa rằng: lý thuyết trò chơi phương pháp sử dụng cơng cụ tốn học để mơ hình hóa phân tích trạng thái liên quan tới nhiều người định – người chơi Theo Osborne Rubinstein, lý thuyết trị chơi gói cơng cụ phân tích thiết kế để giúp hiểu tượng mà quan sát thấy người định có tương tác với [35] Lý thuyết trò chơi áp dụng sử dụng vào nhiều ngành, lĩnh vực trị học, đạo đức học, kinh tế… đặc biệt khoa học máy tính ứng dụng trí tuệ nhân tạo điều khiển học Lý thuyết trị chơi dần đóng vai trị quan trọng logic khoa học máy tính Một số lý thuyết logic có sở ngữ nghĩa trị chơi, mơ tính tốn tương tác với [36, 37, 38] Các trò chơi nghiên cứu, xem xét lý thuyết trò chơi đối tượng tốn học xác định rõ Một trị chơi lý thuyết trò chơi cần xác định đầy đủ yếu tố như: người tham gia trò chơi; thơng tin hành động có sẵn cho người chơi thời điểm định (hay gọi tập chiến lược) chế thưởng phạt (payoff) tương ứng với tổ hợp chiến lược Tất yếu tố thường sử dụng với khái niệm giải pháp lựa chọn để suy tập hợp chiến lược cân cho người chơi Những chiến lược cân xác định trạng thái cân trò chơi trạng thái ổn định, trong hai kết xảy loạt kết xảy với xác xuất biết Thường có cách phổ biến để biểu diễn trò chơi: Biểu diễn trò chơi dạng chiến lược Biểu diễn trò chơi dạng mở rộng [3] Biểu diễn trò chơi dạng chiến lược (hay gọi dạng chuẩn tắc): hình thức biểu diễn ma trận thưởng phạt cho tình người chơi Dạng biểu diễn dạng biểu diễn thông thường trị chơi người chơi đồng thời đưa lựa chọn cho chiến lược họ Mức kết thưởng phạt trình bày bảng với ô tương ứng cặp chiến lược Dạng biểu diễn thích hợp trường hợp người chơi đồng thời thực định mà hành động người Trong trị chơi dạng chiến lược, mơ hình trị chơi biểu diễn liệu gồm thành phần (𝑁, (𝐴𝑖 )𝑖∈𝑁 , (𝑢𝑖 )𝑖∈𝑁 ), N tập người chơi, Ai tập chiến lược người chơi i, ui hàm payoff cho người chơi i [35] Bảng 1.4: Biểu diễn trò chơi dạng chiến lược [1] Tù nhân A Im lặng Đổ tội Tù nhân B Im lặng Đổ tội 2, 0, 3, 1, Bảng 1.4 minh họa biểu diễn trò chơi dạng chuẩn tắc cho toán tiếng “Song đề tù nhân” tù nhân có chiến lược “Im lặng” “Đổ tội” cho đối phương Đây hai tù nhân vụ án đặt ô riêng đủ chứng để buộc tội số họ Trong trò chơi Trang 21 thưởng phạt giá trị tiêu cực đại diện cho số năm tù Nếu hai tù nhân im lặng họ phải nhận năm tù, cịn hai đổ tội cho đối phương họ phải ngồi năm tù Tuy nhiên, số họ thú nhận người không, họ nhận kết khác người trả tự người lại phải ngồi năm tù [1] Biểu diễn trò chơi dạng mở rộng: dạng trò chơi sử dụng trò chơi, dạng biểu đồ cho biết lựa chọn thực thời điểm khác tương ứng với nút Các trò chơi dạng mở rộng sử dụng để hợp thức hóa trị chơi với trình tự thời gian lượt Các đoạn thẳng từ đỉnh biểu diễn hành động người chơi Mức thưởng phạt ghi rõ Các dạng mở rộng thường hình thức biểu diễn tổng quát nhiều người chơi cho định Người chơi Người chơi 5, Người chơi 8, 0, 0, Hình 1.3: Biểu diễn trò chơi dạng mở rộng [1] Trò chơi hình vẽ gồm có người chơi, người chơi người đưa định người chơi dịnh sau quan sát mà người chơi định Mức thưởng phạt phần cuối đại diện cho tất kết có với lựa chọn khác hai người chơi Biểu diễn hình thức trị chơi: Dạng chiến lược trị chơi liệu 〈𝑁, (𝐴𝑖 )𝑖∈𝑁 , (𝑢𝑖 )𝑖∈𝑁 〉, [35]: ▪ N tập người chơi ▪ Ai tập chiến lược người chơi i ▪ 𝐴 ∶= {(𝑎|𝑎 = 𝑎𝑖 ∈ 𝐴𝑖 , ∀𝑖 ∈ 𝑁)} tập chiến lược ▪ 𝑢𝑖 : 𝐴 → 𝑅 hàm payoff cho người chơi i tham chiếu sang tập số thực, (𝑎1 , … , 𝑎𝑁 ) → 𝑢𝑖 (𝑎1 , … , 𝑎𝑁 ) có nghĩa với chiến lược chọn người chơi i có N-1 chiến lược người chơi khác đối phó lại, chất lượng chiến lược đánh giá hàm 𝑢𝑖 Trong hàm payoff lợi nhuận (để tối đa hóa) chi phí (để tối thiểu hóa) Ngồi cách khác để biểu diễn tập chiến lược là: (𝑎𝑗 )𝑗∈𝑁 = (𝑎1 , … , 𝑎𝑁 ) = (𝑎𝑖 , 𝑎−𝑖 ), đó, 𝑎−𝑖 = (𝑎𝑗 )𝑗∈𝑁,𝑗≠𝑖 chiến lược người chơi khác i 1.2.2 Các loại trò chơi Trò chơi đồng thời trò chơi tuần tự: Trò chơi đồng thời dạng trò chơi mà người chơi đồng thời thực nước mà nước thời điểm đối thủ Họ đồng thời đưa định lúc thường mơ tả qua hình thức chơi chiến lược Trạng thái cân Trang 22 trò chơi đạt hai đưa định hợp lý khơng có lý để họ thay đổi định Một ví dụ điển hình cho loại trị chơi tốn “Song đề tù nhân” Trò chơi trò chơi mà người chơi thực nước sau biết nước người chơi phía trước Trong trị chơi người chơi sau có số thơng tin hành động người chơi trước thơng tin thông tin đầy đủ hành động người chơi trước [4] Chẳng hạn, người chơi biết người chơi thực hành động cụ thể trước người chơi lại khơng biết hành động có sẵn khác người chơi Trị chơi thường biểu diễn dạng trò chơi, có trục thời gian cịn gọi trị chơi mở rộng Trong đó, trị chơi đồng thời lại biểu diễn ma trận thưởng phạt, khơng có trục thời gian diễn dạng kiểu trị chơi chiến lược Một ví dụ trị chơi tốn “Fair cake cutting“ bánh có lớp phủ khác (topping), việc cắt bánh coi hợp lý khơng làm ảnh hưởng đến trang trí lớp phủ hình khối, hoa quả, ngồi lát cắt cần phải phân chia với người nhận có sở thích lớp phủ [68] Trị chơi đối xứng bất đối xứng: Trò chơi đối xứng trị chơi mà phần lợi ích cho việc chơi chiến thuật phụ thuộc vào chiến thuật sử dụng không phụ thuộc vào người chơi Cơ chế thưởng phạt ứng với chiến lược cụ thể phụ thuộc vào chiến thuật sử dụng Nếu tính danh người chơi thay đổi mà khơng làm thay đổi phần lợi ích chiến thuật chơi trị chơi đối xứng Các tốn tương tự song đề tù nhân trò chơi đối xứng [4] Trò chơi bất đối xứng trò chơi mà chiến thuật sử dụng cho người chơi khác Đa số trò chơi bất đối xứng nghiên cứu trò chơi mà tập chiến thuật khác sử dụng hai người chơi Tuy nhiên, số trường hợp trị chơi có chiến lược giống cho hai người chơi trò chơi bất đối xứng Ví dụ trị chơi đối xứng toán “Song đề tù nhân“ giới thiệu mục 1.2.1, ví dụ trị chơi bất đối xứng tốn “Tối hậu thư“ (Ultimatum game) từ khoản tiền ban đầu cho, người chơi phải san sẻ với người chơi khác, người chơi lựa chọn đồng ý từ chối, lựa chọn từ chối tập chiến lược hai bên trở thành bất đối xứng Trị chơi có tổng khơng trị chơi có tổng khác khơng: Trị chơi có tổng khơng trị chơi mà tổng điểm người chơi khơng, số lợi ích người thu thiệt hại từ người chơi khác Trị chơi tổng khơng trường hợp đặc biệt trị chơi tổng khơng đổi, lựa chọn người chơi không làm thay đổi nguồn lực có sẵn Trong trị chơi này, tổ hợp chiến lược chơi, tổng điểm tất người chơi ván chơi không Các loại trò chơi cổ điển cờ tướng, cờ vua ví dụ dạng trị chơi tổng khơng Trị chơi có tổng khác khơng loại trị chơi mà lợi ích người chơi khơng thiết thu từ thiệt hại người chơi khác hay lợi ích người chơi khơng thiết phải tương ứng với thiệt hại người chơi Có thể biến đổi trị chơi thành trị chơi tổng khơng cách bổ sung mơt người chơi bù nhìn cho thiệt hại người chơi bù nhìn bù lại tổng thu hoạch người chơi khác [4] Bài toán song đề tù nhân minh họa cho trò chơi tổng khác khơng có số kết cục có tổng kết lớn nhỏ khơng, cịn cờ vua ví dụ trị chơi có tổng khơng Trang 23 Trị chơi thơng tin hồn hảo trị chơi thơng tin khơng hồn hảo: Trị chơi thơng tin hồn hảo trị chơi mà người chơi biết tất nước đối thủ thực tốn trị chơi Do có trị chơi trị chơi thơng tin hồn hảo Đa số trị chơi nghiên cứu lý thuyết trị chơi trị chơi có thơng tin khơng hồn hảo trừ số trị chơi cờ vây, cờ vua lại trị chơi thơng tin hồn hảo Tính chất thơng tin hồn hảo thường bị nhẫm lẫn với khái niệm thông tin đầy đủ Tính chất thơng tin đầy đủ địi hỏi người chơi biết hết chiến lược thành thu người chơi khác, không thiết biết hành động họ Hình 1.4: Trị chơi thơng tin hồn hảo [5] Hình 1.4 minh họa cho kiểu cho chơi thông tin hồn hảo Trị chơi bắt đầu nút ban đầu kết thúc điểm nút cuối thiết lập kết định thưởng phạt người chơi Đây tốn mơ tả lựa chọn người cung cấp dịch vụ nhà đầu tư Người chơi I tức người cung cấp đưa định chọn “High” “Low” tức giá trị dịch vụ Sau người chơi II biết thông tin chiến lược người chơi I trước đưa định tốt cho thân “ Buy” “Don’t buy” Ví dụ người chơi I chọn “High”và người chơi II định “Buy” kết thưởng phạt người chơi II lớn chọn “Don’t buy” Nếu người chơi chọn “Low” người chơi II chọn “Don’t buy” [5] nhận kết tương ứng Trị chơi thơng tin khơng hồn hảo trị chơi mà người chơi khơng biết đầy đủ thông tin nước người chơi khác Trị chơi phong phú với thơng tin khơng hồn hảo cách xác người chơi đưa lựa chọn Mơ hình hóa đánh giá thông tin chiến lược mạnh lý thuyết trị chơi Trang 24 Hình 1.5: Trị chơi thơng tin khơng hồn hảo [5] Hình 1.5 biểu diễn trị chơi ví dụ cho trị chơi với thơng tin khơng hồn hảo Trị chơi bắt đầu với bước ngẫu nhiên với xác suất 0,5 hội để đưa định công ty phần mềm đưa lựa chọn I đương đầu với thách thức thị trường hay chấp nhận đầu hàng khó khăn có lợi tiến lên bất lợi chọn theo hướng xuống chọn lựa chọn lần thứ II Khi công ty rơi vào vị trí bất lợi chọn từ bỏ thị trường với kết thưởng phạt (0, 16) Hoặc đưa sản phẩm cạnh tranh nhằm bán thị trường với kết thưởng phạt 12 lựa chọn định thứ I II Tuy nhiên định lựa chọn thứ II định giữ lại lợi nhuận cơng ty tăng đạt kết 20 [5] Trò chơi hợp tác trị chơi khơng hợp tác: Trị chơi hợp tác trò chơi mà người chơi có hình thành cam kết ràng buộc Cịn Trị chơi khơng hợp tác điều khơng xảy Thơng thường trao đổi, giao tiếp người chơi cho phép trò chơi hợp tác Trong hai loại trò chơi này, trò chơi khơng hợp tác mơ hình hóa tình đến chi tiết nhỏ cho kết xác Trị chơi hợp tác tập trung vào trị chơi có độ phức tạp lớn Một nỗ lực đáng kể thực nhằm liên kết hai cách tiếp cận thực tế nhiều vấn đề kết hợp khơng có hợp tác Cách tiếp cận gọi Trị chơi lai, loại trị chơi mà có chứa thành phần hợp tác không hợp tác [5] Một ví dụ dạng trị chơi hợp tác toán quản lý nghề cá nêu [71] xung đột hai bên chung vùng tài nguyên nước, hai bên bắt buộc phải hợp tác phối hợp có tính tốn riêng Trong loại trị chơi khơng hợp tác, loại phổ biến hơn, toán “Song đề tù nhân“ ví dụ điển hình tính tốn chiến lược, hai người chơi chủ yếu lựa chọn phương pháp không hợp tác với 1.2.3 Mơ hình cân Nash Cân Nash khái niệm lý thuyết trò chơi đưa J.F Nash (năm 1951) sử dụng rộng rãi việc dự đoán kết tương tác chiến lược ngành khoa học xã hội Một trò chơi bao gồm ba yếu tố như: Trang 25 tập hợp người chơi; tập hợp hành động (hay chiến lược) có sẵn cho người chơi tập kết thưởng phạt tương ứng Các kết thưởng phạt tương ứng với hành động chiến lược người chơi lựa chọn Một mơ hình cân Nash tập hành động với kết thưởng phạt nhằm đảm bảo khơng có người chơi có kết thưởng phạt cao việc làm sai lệch lựa chọn có sẵn [39] Cân Nash xác định chiến lược tối ưu cho trò chơi chưa có điều kiện tối ưu xác định trước Định nghĩa cân Nash là: Nếu tồn tập hợp chiến lược cho trị chơi với đặc tính khơng có đối thủ hưởng lợi cách thay đổi chiến lược đối thủ khác không thay đổi, tập hợp chiến lược kết tương ứng nhận tạo nên cân Nash Nói cách khác, cân Nash đạt thay đổi cách đơn phương số đối thủ làm cho người thu lợi ích mức có với chiến lược Khái niệm áp dụng cho trò chơi gồm từ hai đối thủ trở lên Nash tất khái niệm khác giải pháp trị chơi đưa trước có cân Nash Nhà khoa học John Nash năm 1950 định nghĩa: tập chiến lược lựa chọn ∗ (𝑎1 , 𝑎2∗ , … , 𝑎1∗ ) cân Nash không người chơi hưởng lợi từ việc thay đổi chiến lược người chơi khác giữ nguyên chiến lược họ chọn [35] ∗ ∗ ∀𝑖, 𝑎𝑖 ∈ 𝐴𝑖 : 𝑢𝑖 (𝑎𝑖∗ , 𝑎−𝑖 ) ≥ 𝑢𝑖 (𝑎𝑖 , 𝑎−𝑖 ) (1.1) Tương ứng với đó, phương án lựa chọn tốt là: ∗ ) 𝐵𝑖 (𝑎−𝑖 ): = {𝑎𝑖∗ ∈ 𝐴𝑖 |𝑢𝑖 (𝑎𝑖∗ , 𝑎−𝑖 = max 𝑢𝑖 (𝑎𝑖 , 𝑎−𝑖 )} 𝑎𝑖 ∈𝐴𝑖 (1.2) Và đồng thời, điểm cân Nash, người chơi chọn phương án tốt nhất: ∗ ) 𝑎𝑖 ∈ 𝐵𝑖 (𝑎−𝑖 , ∀𝑖 ∈ 𝑁 (1.3) ∗ Trong đó, gọi 𝑎𝑖∗ , 𝑎𝑖 chiến lược khác người chơi i, 𝑎−𝑖 chiến ∗ ∗ lược người chơi khác i đối phó lại chiến lược người chơi i, 𝑢𝑖 (𝑎𝑖 , 𝑎−𝑖 ) hàm payoff chiến lược 𝑎𝑖∗ người chơi i trường hợp người chơi khác ∗ chọn chiến lược 𝑎−𝑖 Trong game cộng tác với người chơi với chiến lược khác người biết hành động người kia, trạng thái tối ưu lợi ích với trạng thái tương ứng đối thủ ta trạng thái cân Nash Như việc luân phiên thay đổi kế hoạch dựa kế hoạch đối thủ để đến hai tối ưu nữa, đạt lợi ích Chẳng hạn ta xét ví dụ đơn giản trò chơi gồm hai đối thủ chọn song song số từ đến 10 Người chọn số lớn thua phải trả tiền cho người Trò chơi có cân Nash hai đối thủ chọn Bất kỳ lựa chọn khác lựa chọn đối thủ làm đối thủ thua Khi thay đổi luật chơi đối thủ hưởng số tiền số mà hai chọn, khơng chọn trùng khơng có tiền, ta có 11 cân Nash Một ví dụ minh họa cho khái niệm cân Nash trị chơi có hai người chơi, người số họ có hai hành động có sẵn mà ta gọi A B Nếu người chơi chọn hành động khác họ nhận kết Nếu hai chọn A họ nhận kết họ chọn B kết Một trị chơi có nhiều khơng có cân Nash Nhà toán học người Mỹ John Nash chứng minh cho phép chiến lược hỗn hợp tức đối Trang 26 thủ chọn ngẫu nhiên chiến lược dựa vào khả ấn định trước, trị chơi với n đối thủ đối thủ chọn giới hạn cho trước nhiều chiến lược có cân Nash chiến lược hỗn hợp Chẳng hạn trò chơi phối hợp ví dụ biểu diễn qua hình 1.6 có trạng thái cân thứ ba lựa chọn người chơi chọn A với xác suất 1/3, chọn B với xác xuất 2/3 cân Nash đa dạng trị chơi kinh tế, cải tiến khái niệm cân Nash với mục đích xác định tiêu chí để đưa trạng thái cân cho lựa chọn [39] Đối với trò chơi có thơng tin khơng hồn hảo ảnh hưởng lớn đến việc đưa dự đoán liên quan tới khái niệm cân Nash Minh họa điển hình tính hữu hạn lặp lặp lại toán “Song đề tù nhân” Giả sử người chơi tin có số khả cho dù nhỏ, mà đối thủ hợp tác lần lựa chọn mà không trốn tránh Nếu n bước thể đối thủ đưa phương án ngược không đạt trạng thái cân Do đó, việc áp dụng khái niệm cân Nash với tình thực tế điều quan trọng cần quan tâm đến tập thông tin cá nhân tính hợp lý người mà họ có chiến lược tương tác [39] Cân Nash giúp làm rõ phân biệt trò chơi hợp tác khơng hợp tác Trong trị chơi không hợp tác không tồn chế thỏa thuận, có thỏa thuận cân trì Một hướng lý thuyết trị chơi mở đường cân Nash xóa bỏ phân biệt cách xóa bỏ chế áp đặt có liên quan mơ hình trị chơi, từ trị chơi mơ hình hóa với tính chất khơng hợp tác [39] 1.3 Tổng quan thuật toán tối ưu đa mục tiêu 1.3.1 Giới thiệu toán tối ưu đa mục tiêu Giả thiết tất mục tiêu tốn cần tối thiểu hóa – mục tiêu loại tối thiểu hóa chuyển thành loại tối đa hóa cách nhân cho -1 Bài tốn tối ưu hóa K mục tiêu định nghĩa sau [40]: Cho vectơ biến định n chiều x={x1,…,xn} khơng gian giải pháp X, tìm vectơ x* mà tối thiểu tập K hàm mục tiêu cho z(x*)={z1(x*), …, zK(x*)} Không gian lời giải X nói chung bị hạn chế loạt ràng buộc có dạng gj(x*)=bj (j=1,…,m) Một lời giải khả thi (feasible solution) x gọi vượt trội (dominate) lời giải y (x >> y), nếu, zi(x) ≤ zi(y) (i=1,…, K) zj(x) < zj(y) mục tiêu j Một lời giải khả thi x gọi không bị vượt trội (non-dominated) khơng bị vượt trội lời giải y khơng gian lời giải, ta gọi lời giải tối ưu Pareto (Pareto optimal) Tập tất lời giải khả thi không bị vượt trội X gọi tập tối ưu Pareto (Pareto optimal set) Với tập tối ưu Pareto cho, giá trị hàm mục tiêu tương ứng không gian mục tiêu gọi Pareto Front [40] Mục tiêu giải thuật tối ưu đa mục tiêu xác định lời giải tập tối ưu Pareto Thực tế, việc chứng minh lời giải tối ưu thường không khả thi mặt tính tốn Vì vậy, tiếp cận thực tế với tốn tối ưu đa mục tiêu tìm kiếm tập lời giải thể tốt tập tối ưu Pareto, tập lời giải gọi tập Pareto biết tốt (Best-known Pareto set) Với định nghĩa nêu Trang 27 trên, cách tiếp cận tối ưu hóa đa mục tiêu cần thực tốt ba tiêu chí mâu thuẫn sau đây: ▪ Tập Pareto biết tốt nên tập tập Pareto tối ưu ▪ Những lời giải tập Pareto biết tốt nên phân bố đa dạng Pareto front để cung cấp cho người định hình ảnh đánh đổi qua lại mục tiêu ▪ Pareto front biết tốt phải biểu thị toàn cảnh Pareto front Với thời gian tính tốn có giới hạn cho trước, tiêu chí thứ thực tốt cách tập trung (tăng cường) tìm kiếm vùng đặc biệt Pareto front Trái lại, tiêu chí thứ hai địi hỏi q trình tìm kiếm phải phân bố Pareto front Tiêu chí thứ ba nhắm vào việc mở rộng Pareto front hai đầu nhằm thăm dò lời giải cực trị 1.3.2 Các giải thuật tiến hóa đa mục tiêu tiểu biểu Giải thuật di truyền hay giải thuật tiến hóa họ giải thuật tìm kiếm dựa quần thể lời giải, quần thể tiến hóa qua vịng đời để tạo tập quần thể tốt Giải thuật tiến hóa với mở rộng gần đặc biệt phù hợp để giải toán tối ưu đa mục tiêu Các giải thuật tiến hóa mở rộng (như NSGA-II, NSGA-III) nâng cấp để tìm kiếm tập Pareto-được-biết-tốt-nhất toán tối ưu đa mục tiêu số lượt chạy nhiều so với giải thuật tiến hóa truyền thống giải thuật di truyền (GA) Do đó, giải thuật tiến hóa cách tiếp cận meta-heuristic ưa chuộng để giải tốn tối ưu hóa đa mục tiêu, gọi với tên gọi phù hợp sử dụng rộng rãi giải thuật tiến hóa đa mục tiêu (MOEA) Trong số phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu dựa vào meta-heuristic, 70% phương pháp dựa vào giải thuật di truyền [41] Giải thuật tiến hóa đa mục tiêu (MOEA) biết Vector Evaluated Genetic Algorithm (VEGA) đề nghị Schaffer, 1985 [42] Sau đó, nhiều MOEA khác phát triển bao gồm Multi-objective Genetic Algorithm (MOGA) Fonseca Fleming, năm 1993 [43], Niched Pareto Genetic Algorithm (NPGA) Horn cộng sự, năm 1994 [44], Weight-Based Genetic Algorithm (WBGA) Hajela Lin, năm 1992 [45], Random Weight Genetic Algorithm (RWGA) Murata Ishibuchi, năm 1995 [46], Nondominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA) Srinivas Deb, năm 1994 [47], Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) Zitzler Thiele năm 1999 [48], SPEA cải tiến (SPEA2) Zitzler cộng năm 2001 [49], Pareto-Archived Evolution Strategy (PAES) Knowles Corne năm 2000 [50], Pareto Enveloped-based Selection Algorithm (PESA) Corne cộng năm 2000 [51], Region-based Selection in Evolutionary Multiobjective Optimization (PESA-II) Corne cộng năm 2001 [52], Fast Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) Deb cộng năm 2002 [53], Rank-Density Based Genetic Algorithm (RDGA) Lu Yen năm 2003 Error! Reference source n ot found Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm (DMOEA) Yen Lu năm 2003 [54] Điểm khác biệt giải thuật MOEA nằm cách gán độ thích nghi (fitness assignment), cách trì quần thể ưu tú (elitism) tiếp cận nhằm đa dạng hóa quần thể [41] Phương pháp hay dùng để gán độ thích nghi Xếp hạng Pareto (Pareto ranking) mô tả sau đây:Xếp hạng Pareto bao gồm việc gán thứ hạng cho cá thể không bị vượt trội quần thể đưa chúng ngồi vịng xem xét; tìm tập cá thể khơng bị vượt trội để gán thứ hạng tiếp tục Kỹ thuật hay dùng để đa dạng hóa quần thể chia sẻ độ thích nghi (fitness sharing) Phương pháp chia sẻ Trang 28 độ thích nghi khuyến khích tìm kiếm vùng chưa thăm dị Pareto front cách giảm bớt độ thích nghi lời giải vùng cá thể mật độ cao 1.3.3 Đánh giá số giải thuật MOEA tiêu biểu Đặc điểm số giải thuật MOEA tiêu biểu mô tả sơ lược sau: Bảng 1.5: Đánh giá số giải thuật MOEA Thuật toán VEGA MOGA NSGA NSGA-II SPEA SPEA-2 ε-MOEA GDE3 Gán độ thích nghi Cơ chế đa dạng hóa Quần thể phân thành K tiểu quần thể (K số mục tiêu) Các cá thể tiểu quần thể đánh giá theo mục tiêu riêng Dùng cách xếp hạng Pareto (Pareto ranking) Xếp hạng dựa vào thứ tự mức độ không vượt trội (nondomination sorting) Xếp hạng dựa vào thứ tự mức độ không vượt trội Xếp hạng dựa vào kho lưu (external archive) lời giải không bị vượt trội Dựa vào sức mạnh cá thể vượt trội (dominator) Lựa chọn dựa vào khái niệm ε-dominate Khơng có lai ghép mà có đột biến chọn lọc Đánh giá độ thích nghi theo vượt trội Khơng có Duy trì quần thể ưu tú Khơng có Chia sẻ độ thích nghi dùng số đếm vùng lân cận Chia sẻ độ thích nghi dùng số đếm vùng lân cận Khơng có Khơng có Phương pháp dùng khoảng cách mật độ Gom cụm (clustering) để tỉa bớt quần thể ngồi Có Dùng mật độ dựa vào láng giềng gần thứ k Có Có Có Chỉ dùng đột biến cá thể thay Có 1.3.4 MOEA framework giải thuật Để giải tốn tối ưu ta tự xây dựng thuật tốn từ đầu, nhiên có cách tiếp cận khác nhanh sử dụng công cụ, phần mềm hỗ trợ khác (bao gồm thuật toán xây dựng sẵn) để chạy kết Khơng có nhiều hệ thống trợ giúp việc cài đặt giải thuật tối ưu mà kiểm chứng công nhận Trong đề tài nghiên cứu, số cơng trình cơng bố (CT1, CT2, CT3, CT4) viết số giải thuật theo số cách khác như: tự code giải thuật theo Giải thuật di truyền, sử dụng MATLAB trợ giúp tính tốn giải thuật liên quan tới tối ưu Pareto, sử dụng cơng cụ GAMBIT Đó cơng cụ tốt kiểm chứng, nhiên nhiều trình thử nghiệm chưa tìm cách ứng dụng phù hợp cho lớp toán luận án Qua q trình tìm kiếm sàng lọc, khơng có nhiều cơng cụ hỗ trợ thức việc triển khai thuật tốn ngồi cơng cụ Cơng cụ phổ biến biết tới rộng Trang 29 rãi công cụ MOEA framework sử dụng việc hỗ trợ xây dựng giải thuật MOEA nhiều loại toán Kể từ giới thiệu vào năm 2011, tháng MOEA framework có 900 lượt tải theo thống kê Github (https://github.com/MOEAFramework/MOEAFramework) MOEA framework thư viện mã nguồn mở viết Java dành cho việc phát triển thí nghiệm thuật toán đa mục tiêu MOEA framework cung cấp khung cho việc lập trình thuật tốn khơng phải giải pháp có sẵn, dựa công cụ này, người sử dụng tùy biến khung thuật tốn có sẵn, lập trình module để đưa toán vào tự định dạng hiển thị kết đầu MOEA framework hỗ trợ giải thuật di truyền, tiến hóa khác biệt, phương pháp tối ưu bầy đàn, lập trình di truyền, tiến hóa ngữ pháp nhiều khác Rất nhiều thuật toán framework cung cấp sẵn ví dụ NSAG-II, NSGAIII, ε-MOEA, ε-NSGA-II, GDE3, PAES, PESA2, SPEA2, IBEA, SMS-EMOA, SMPSO, OMOPSO, CMA-ES, and MOEA/D [55] Qua trình nghiên cứu thử nghiệm cơng bố sau (CT5, CT6, CT7, CT8) cho thấy công cụ hỗ trợ MOEA framework thỏa mãn tiêu chí nêu phù hợp việc trợ giúp giải toán tối ưu đa mục tiêu đề tài Người dùng cần lập trình phần đầu vào toán bao gồm: o Xử lý liệu đầu vào theo định dạng framework; o Xử lý vấn đề ràng buộc đáp án; o Kiểm tra tính đắn cung cấp định dạng kết đầu ra; o Lựa chọn thuật tốn chạy Các cơng việc sau framework xử lý đưa kết Ngồi ra, MOEA framework cịn cung cấp công cụ cần thiết cho việc thiết kế, phát triển, triển khai kiểm thử thống kê tối ưu thuật tốn [55] Trong luận án, việc thử nghiệm mơ hình lập trình sử dụng thuật tốn là: NSGA-II, ε-MOEA, GDE3, PESA2, ε-NSGA-II, SMPSO Lý thuật tốn có cách tiếp cận khác với tốn, đảm bảo độ đa dạng để so sánh Thuật toán NSGA-II Thuật toán NSGA-II phát triển cở sở thuật toán GA gốc NSGA NSGA thuật toán di truyền sử dụng chiến lược trội (dominate) trình đánh giá hàm thích nghi cá thể quần thể Có thể hiểu NSGA dùng khái niệm vừa nêu để xếp hạng cá thể, sau tìm tập Pareto Front Ngồi tiêu chí thật NSGA cịn dùng tiêu chí độ bao phủ, lời giải có độ bao phủ lớn (càng cách xa lời giải khác) ưu tiên cao Điều tiêu chí phụ đảm bảo cho tập lời giải đa dạng không bị co cụm Tổng quan bước NSGA: ▪ Sinh tập cá thể ngẫu nhiên ▪ Lai ghép đột biến ▪ Xếp hạng chọn lọc ▪ Nếu thỏa mãn dừng lại, chưa lại bắt đầu quay lại bước NSGA-II cải thiện NSGA bước phân lớp Pareto Front Thuật toán ε-MOEA ε-dominate khái niệm tổng quát dominate Gán cho lời giải vectơ đặc trưng B = (B1, B2, …, Bm) với m số mục tiêu cần tối ưu, đó: Trang 30 𝐵𝑗 (𝑓) = { ⌊(𝑓𝑗 − 𝑓𝑗𝑚𝑖𝑛 )/𝜖𝑗 ⌋, 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑖ệ𝑐 𝑡ố𝑖 𝑡ℎ𝑖ể𝑢 ℎó𝑎 𝑓𝑗 ⌈(𝑓𝑗 − 𝑓𝑗𝑚𝑖𝑛 )/𝜖𝑗 ⌉, 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑖ệ𝑐 𝑡ố𝑖 đ𝑎 ℎó𝑎 𝑓𝑗 (1.4) Ở đây, coi chia khoảng giá trị hàm mục tiêu fj thành đoạn liên tiếp có độ dài εj, kết ta thu siêu khối (hyperbox) Trong trường hợp m=2, ta thu lưới mặt phẳng toạ độ (hai chiều ứng với hai hàm mục tiêu) hình [57]: Hình 1.6: Biểu diễn lời giải không gian mục tiêu Các điểm A, B, C, D, E, F, P biểu diễn biến định có giá trị hàm mục tiêu toạ độ tương ứng Trong trường hợp tối ưu hoá f1 f2, theo định nghĩa dominate thơng thường, thấy điểm P dominate điểm hình chữ nhật PECF Tuy nhiên, khái niệm ε-dominate, điểm A dùng để đánh giá ε-dominate cho điểm P, tức với trường hợp điểm P ε-dominate điểm hình chữ nhật ABCD Với định nghĩa trên, ta thấy, hai điểm ε-dominate lẫn nằm vng lưới (có vectơ đặc trưng) Đồng thời, giá trị εj tiến đến ε-dominate hiệu Hình 1.7: Biểu diễn trình chọn lọc thuật toán ε-MOEA Về chất, thuật toán ε-MOEA giải thuật mở rộng giải thuật di truyền, đó, lời giải coi cá thể, tập lời giải quần thể, hai lời giải (cha, Trang 31 mẹ) kết hợp (lai ghép) với để tạo thành lời giải (cá thể con) Thuật toán ε-MOEA gồm bước [57][58]: o Khởi tạo ngẫu nhiên quần thể ban đầu P(0); o Chọn các thể tốt P(0) đưa vào quần thể E(0) (quần thể lưu trữ/bảo tồn); o Chọn ngẫu nhiên cá thể quần thể P(0), E(0), lai ghép với tạo thành cá thể c (trong trường hợp tổng quát tạo nhiều cá thể ci); o với cá thể tạo ra, định giữ lại hay không dựa vào khái niệm ε-dominate; o Dừng lại thoả mãn điều kiện dừng (số vòng lặp tối đa, quần thể đủ tốt, không thay đổi) quay lại bước khơng thoả mãn Thuật tốn GDE3 Thuật tốn GDE3 dựa giải thuật di truyền, nhiên GDE3 lại khơng có lai ghép mà có đột biến chọn lọc Tư tưởng GDE thuật toán đột biến cá thể x thành cá thể x’ theo quy tắc định Sau so sánh x với x’ xem cá thể tốt lựa chọn GDE2, GDE3 sau phát triển dựa tảng GDE GDE3 mở rộng phương thức đột biến với M-Objectives K-Constraints Quy tắc lựa chọn GDE3 sau: o Cả không khả thi: chọn vi phạm ràng buộc cũ; o Khi có cá thể khả thi khơng khả thi cá thể khả thi chọn; o Cả khả thi: cá thể chọn dominate yếu cá thể cũ hàm mục tiêu, cá thể cũ chọn dominate cá thể Chọn hai không cá thể dominate cá thể nào; o Sau hệ, số lượng cá thể tăng lên Nếu vào trường hợp giảm size quần thể giống NSGA-II Thuật toán PESA2 Trong thuật toán PAES hay PESA, không gian mục tiêu chia thành siêu khối (hyperbox), hyperbox bị chiếm các thể sử dụng để chọn lọc Mô tả phân chia hyperbox Hình 1.8 Một tập lưu trữ trì chứa giải pháp khơng bị trội việc chọn lọc cá thể thực từ tập Hàm thích nghi cá thể tính số lượng giải pháp khác hyperbox với cá thể Thuật tốn PESA2 dựa nguyên lý chuẩn thuật toán tiến hoá, trì quần thể: quần thể nội (internal population) kích thước cố định quần thể ngồi (external population), ví dụ tập lưu trữ, khơng cố định số cá thể giới hạn kích thước quần thể [56] Quần thể nội lưu trữ lời giải tạo từ tập lưu trữ phép biến đổi khác nhau, tập lưu trữ chứa lời giải vượt trội phát suốt trình tìm kiếm Một lưới định tạo không gian mục tiêu để trì đa dạng quần thể Lưới định chia thành nhiều hyperbox Số lượng giải pháp hyperbox gọi mật độ hyperbox sử dụng để phân biệt giải pháp q trình quan trọng giải thuật tiến hố đa mục tiêu (MOEA): chọn lọc dựa vào lai ghép chọn lọc từ môi trường Không giống thuật toán MOEA khác, việc lai ghép PESA-II thực theo khu vực theo cá nhân Một hyperbox chọn sau cá thể chọn để tiến hoá chọn ngẫu nhiên từ hyperbox chọn, hyperbox đơng khơng đóng góp nhiều cá thể so với hyperbox thưa [58] Trang 32 Hình 1.8: Mơ tả phương pháp chọn lọc thuật tốn MOEA đại [56] Trong trình chọn lọc từ môi trường, cá thể ứng cử viên quần thể nội thêm vào tập lưu trữ (archive set) khơng bị trội cá thể quần thể, không bị trội cá thể tập lưu trữ Khi cá thể thêm vào tập lưu trữ, có thay đổi tập lưu trữ lưới hyperbox Đầu tiên, cá thể tập lưu trữ bị trội cá thể ứng cử viên bị loại bỏ để chắn có cá thể khơng bị trội có tập lưu trữ Sau đó, lưới kiểm tra xem biên có bị thay đổi việc thêm bớt cá thể Cuối cùng, việc thêm phần tử làm tập lưu trữ bị đầy, phần từ ngẫu nhiên hyperbox đông bị loại bỏ [58] Thuật tốn ε-NSGA-II ε-NSGA-II có phiên chúng xây dựng dựa NSGA II Thuật toán mở rộng NSGA II cách áp dụng thêm khái niệm ε-dominance, adaptive population sizing self termination [59] Người dùng xác định trước độ xác họ muốn với lời giải tối ưu Pareto thu Về ý tưởng áp dụng lưới (kích thước dựa vào giá trị ε user đặt ra) vào khơng gian tìm kiếm Giá trị ε lớn thuật tốn chạy nhanh lại lời giải ngược lại ε nhỏ thuật tốn chạy thời gian cho ta nhiều lời giải Các giải pháp có giá trị thích nghi riêng nó, từ giá trị thích nghi ta tham chiếu lời giải vào khu vực riêng Những lời giải khu vực với so sánh với NSGA II, lời giải bị dominate bị loại trừ Điều dẫn tới khu vực cịn lại lời giải khơng bị dominate, chống lại phân cụm dẫn tới lời giải đa dạng [59] Quần thể tiếp tục nhân đôi cá thể lên thành 4N cá thể để sử dụng lần chạy εNSGA-II Thuật toán dừng lại phép người dùng đánh giá tập ε-dominate đạt đến độ xác định Thuật toán SMPSO SMPSO khởi tạo nhóm cá thể (lời giải) ngẫu nhiên sau tìm lời giải tối ưu cách cập nhật hệ Trong hệ, cá thể cập nhật Trang 33 theo hai giá trị tốt Gía trị thứ lời giải tốt đạt thời điểm tại, gọi Pbest Một lời giải tối ưu khác mà cá thể bám theo lời giải tối ưu toàn cục Gbest, lời giải tốt mà cá thể lân cận cá thể đạt thời điểm Nói cách khác, cá thể quần thể cập nhật vị trí theo vị trí tốt cá thể quần thể tính tới thời điểm [19] Hình 1.9: Mơ vectơ vị trí cá thể quần thể Trong : 𝑋𝑖𝑘 : Vị trí cá thể thứ i hệ thứ k 𝑉𝑖𝑘 : Vận tốc cá thể i hệ thứ k Pbesti : Vị trí tốt cá thể thứ i Gbesti : Vị trí tốt cá thể quần thể Vận tốc vị trí cá thể tính sau: vik+1 = w.vik + c1.r1().(pbesti – xik) + c2.r2().(gbest – xik) (1.5) k+1 t k+1 xi = x i + v i Trong đó: w : trọng số qn tính c1, c2 : hệ số gia tốc r1, r2 : số ngẫu nhiên Các nhà nghiên cứu tìm giá trị w lớn cho phép cá thể thực mở rộng phạm vi tìm kiếm, giá trị w nhỏ làm tăng thay đổi để nhận giá trị tối ưu địa phương Bởi vậy, người ta nhận thấy hiệu tốt đạt sử dụng giá trị w lớn (chẳng hạn 0.9) thời điểm bắt đầu sau giảm đưa giá trị khác nhỏ w [60] 1.4 Tổng hợp đánh giá nghiên cứu ứng dụng lý thuyết trò chơi quản lý dự án 1.4.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước Các nghiên cứu áp dụng lý thuyết trò chơi cân Nash vào thực tế thường xuất nhiều nghiên cứu kinh tế, ngày nhiều năm gần Ngoài ra, nghiên cứu có đề xuất tới giải pháp cụ thể để tự động tính tốn giải pháp, tìm kiếm điểm cân khơng có nhiều, nghiên cứu tập trung vào việc phân tích phù hợp lý thuyết, xây dựng mơ hình tốn học, định lý chứng minh tính khả thi toán, tồn điểm cân Nash Do đó, phần tập trung trình bày tìm hiểu, nghiên cứu cơng bố quốc tế liên quan tới: (i) khái niệm lý thuyết trò chơi, (ii) cân Nash, (iii) vấn đề Trang 34 cụ thể quản lý dự án áp dụng (iv) phương pháp giải cụ thể thuật tốn có tác dụng trực tiếp việc định hướng nội dung luận án Từ việc tìm hiểu cơng bố quốc tế cho thấy lĩnh vực nghiên cứu tồn hai vấn đề chính, chưa có nghiên cứu tổng quan tất toán xung đột quản lý dự án, thứ hai cịn nhiều vấn đề xung đột chuyển đổi sang mơ hình lý thuyết trị chơi mà chưa khám phá nghiên cứu Cụ thể nghiên cứu quan trọng liên quan tới đề tài trình bày phần sau đây: Tác giả Brent Lagesse [11], nghiên cứu mô hình hóa việc phân cơng nhiệm vụ nghiên cứu có phạm vi nhỏ, nghiên cứu giới thiệu vấn đề giao việc nhiệm vụ không phù hợp với người giao, gây nên nhiều xung đột làm giảm chất lượng dự án Nghiên cứu xác định đặc điểm nhiệm vụ (task) người chơi (người quản lý nhân viên), từ đề xuất bước thực theo thuật toán Gale-Shapely Ưu điểm: nghiên cứu vấn đề mới, đưa mơ hình hóa tốn học tốn theo lý thuyết trị chơi Nhược điểm: mơ hình tốn theo Lý thuyết trị chơi có chưa đủ rõ ràng, nghiên cứu có kết quả, tổng số trang nghiên cứu 3, nghiên cứu khơng rõ thuật tốn, diễn giải thuật tốn mơ tả ngơn ngữ tự nhiên, khơng có xây dựng phần mềm, khơng có kết minh họa Các tác giả Birgit Heydenreich, Rudolf Muller, Marc Uetz, 2007, [12], nghiên cứu thiết kế ngun lý thiết kế mơ hình cho việc xếp lịch thực thao tác máy tính, nhằm xử lý vấn đề hai khâu quản lý hiệu (production management) quản lý thao tác (operation management) Nghiên cứu không thao tác phần mềm cụ thể nào, chủ yếu xây dựng mơ hình chung cho vấn đề xếp lịch thực thao tác chung dựa nguyên lý Lý thuyết trò chơi Nghiên cứu định nghĩa người chơi agent, đối tượng liên quan tới vấn đề xếp lịch khác nhau, có tên khác nhau, ví dụ người quản lý dự án, nhân viên dự án… Các agent có sở thích riêng cách hành xử riêng, để xử lý xung đột cần phải định nghĩa cách tổng quan thuộc tính agent Ngoài ra, nghiên cứu đề xuất mơ hình điểm cân cho lợi ích agent dựa thuộc tính [12] Ưu điểm: đưa mơ hình tốt xếp lịch nói chung, chuyển tải mơ hình sang mơ hình tốn Lý thuyết trị chơi có thơng tin đầy đủ, phân biệt đầy đủ loại hình xếp lịch có mơ tả tổng quan theo Lý thuyết trò chơi Nhược điểm: nghiên cứu dừng lại bước xây dựng mơ hình, chưa giới thiệu phương thức mơ hình hóa cụ thể mà triển khai thành thuật toán phần mềm Tác giả Eric Maskin, 2008, [22], tập trung nghiên cứu khai phá khía cạnh lý thuyết lẫn ứng dụng giải thuật di truyền cho cân Nash Trong đó, giải thuật di truyền phương pháp xử lý lớp toán tối ưu đa mục tiêu, đặc biệt phù hợp với mơ hình tốn theo Lý thuyết trò chơi với trò chơi bất hợp tác [23] Nghiên cứu đưa liệu đánh giá triển khai cân Nash theo giải thuật di truyền sở so sánh với thuật tốn khác Ưu điểm: mơ hình diễn giải đầy đủ, có so sánh giải thuật di truyền phương pháp đường cong Pareto, có phân tích kết đạt từ thuật tốn Trang 35 Nhược điểm: khơng có dẫn rõ bước áp dụng việc thực hành, cách thức chuyển từ mô hình lý thuyết sang thực hành cịn mơ hồ Các tác giả Piotr Skowron, Krzysztof Rzadca, 2014, [13], nghiên cứu nội dung liên quan tới xử lý vấn đề hệ thống đa tổ chức (multi oganizational system) tổ chức có khả cung cấp xử lý cho kho liệu chung, nghiên cứu xem xét nhiệm vụ cần phải thực liên quan tới kho liệu Nhiệm vụ bị ngắt quãng, dừng chuyển sang xử lý khác Nghiên cứu mơ hình hóa vấn đề xếp lịch theo mơ hình trị chơi hợp tác, sử dụng giá trị Shapley để định lịch lý tưởng Trong vấn đề xếp lịch này, nghiên cứu không đề cập tới yếu tố liên quan tới tiền, yếu tố ảnh hưởng bao gồm: ảnh hưởng tổ chức lên tổ chức khác, tính thống nhiệm vụ: luồng thời gian thực hiện, liên quan tài nguyên việc thực lịch Ưu điểm: đưa mơ hình tốn học hồn chỉnh việc mơ tả lịch trình tốt để thực hệ thống đa tổ chức, đề xuất thuật toán cụ thể để xử lý, có kết thực nghiệm Nhược điểm: mơ hình khơng phù hợp với mơ hình nghiên cứu đề tài Các tác giả DENG Ze-min, GAO Chun-ping, LI Zhong-xue, năm 2007, [14] tập trung vào vấn đề nhỏ dự án vấn đề xếp lịch toán chủ đầu tư đội ngũ phát triển dự án công nghệ thông tin sản xuất phẩn mềm Một dự án phần mềm bao gồm nhiều công đoạn với nhiệm vụ chia nhỏ khác nhau, vào trình hồn thành dự án, hợp đồng ký kết chủ đầu tư đội ngũ phát triển chia thành nhiều đợt tốn khác Có nhiều yếu tố ảnh hưởng tới q trình tốn như: ▪ Thứ tự thực hoạt động dự án ▪ Các mốc toán dự án ▪ Lãi suất hưởng chủ đầu tư lãi suất thiệt hại đội ngũ phát triển chi phí cho cơng việc chậm tốn Dựa đặc thù toán vậy, nghiên cứu sử dụng mạng hoạt động dự án để mơ hình hóa hoạt động toán cấu trúc liệu xử lý được, sau áp dụng giải thuật di truyền, sử dụng lý thuyết trò chơi việc giải toán Ưu điểm: đưa hướng mơ hình hóa tốn dạng lý thuyết trị chơi, có phân tích tới việc thể mơ hình hệ thống gene, đưa giải pháp đột biến, lai ghép có thực nghiệm với liệu giả lập Nhược điểm: liệu dự án tự tạo, khơng có trích dẫn, phân tích liệu dự án, ngồi kết thu khơng khớp với ràng buộc thứ tự thực đầu vào, có email trao đổi với tác giả vấn đề này, nhiên khơng có phản hồi Các tác giả Walid Saad, Tansu Alpcan, Tamer Bas Are Hjørungnes nghiên cứu đề xuất mơ hình định lượng cho việc quản lý rủi ro bảo mật tổ chức [15] Nghiên cứu khai phá khả hợp tác phận độc lập tổ chức việc xử lý, đánh giá rủi ro nhằm mục đích giảm thiểu rủi ro bảo mật Trò chơi hợp tác, đại diện cho liên kết phận cấu trúc thành mơ hình hợp tác dựa phân tích phụ thuộc tích cực phụ thuộc tiêu cực Các thuộc Trang 36 tính rủi ro bảo mật đó, nghiên cứu này, mơ hình hóa theo cân Nash, sử dụng giải thuật Linear programming việc tính tốn đề xuất Ưu điểm: đưa mơ hình tốn học để mơ hình hóa phụ thuộc, tương tác phận tổ chức, cho hai mơ hình: mơ hình tương tác mơ hình bất tương tác Có liệu giả lập kết phân tích Nhược điểm: mang ý nghĩa tham khảo đề tài, hướng thực thi toán Lý thuyết trị chơi khác Khơng có phần mềm trợ giúp kết thực nghiệm Các công ty sản xuất ngày đối phó với yêu cầu cao việc triển khai hoạt động chuỗi cung ứng (supply chain) cách linh hoạt, nhanh chóng Trong yêu cầu đó, đấu thầu hoạt động quan trọng việc thu mua nói chung, chuỗi cung ứng nói riêng Việc xử lý vấn đề mang tính mở rộng, linh hoạt theo thời gian phù hợp quy thành toán dạng lý thuyết trò chơi Nghiên cứu vào khai phá cách thức mơ hình hóa tốn thu mua, đấu thầu theo hình thức Các nội dung nghiên cứu Günther Schuh, Simone Runge, 2014 [16] bao gồm: phân tích mơ hình, xác định vấn đề đưa hàm mục tiêu K+ bao gồm giá trị chi phí thu mua, khả lưu trữ, với giả thiết, quan tâm việc mua bán, đấu thầu lưu trữ nó triển khai tới khách hàng đơn vị sản xuất Việc xử lý kết đấu thầu cho tiết kiệm chi phí cho nhà đầu tư Một số vấn đề giải nghiên cứu bao gồm: ▪ Định nghĩa tham số liên quan tới việc đấu thầu, mua sắm ▪ Xác định hàm mục tiêu K+ toán muốn hướng tới ▪ Định nghĩa tình xẩy ra, điều kiện kèm theo cho việc tính tốn tối ưu kết đấu thầu ▪ Trình bầy mơ hình xử lý thơng tin từ tốn Lý thuyết trị chơi ▪ Phân tích mơ hình Ưu điểm: có liên quan chặt chẽ tới hướng nghiên cứu đề tài, định nghĩa tham số trường hợp tốn cách logic, có khả áp dụng, cải tiến cao đề tài mà NCS thực Nhược điểm: mơ hình trình tự bước thực cịn chung chung, mơ hình đề xuất, triển khai thành giải thuật nhiều vấn đề Nghiên cứu không phương thức lập trình cụ thể, mơ hình hóa vào thuật tốn cịn cần thêm công sức nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Guoming Lai, 2009 [36] đưa framework cho vấn đề liên quan tới: đàm phán nhiều vòng cách tự động, ứng dụng giải thuật di truyền Các vấn đề đàm phán liên quan tới nhiều tham số nhiều vấn đề cần đàm phán khác nhau, thực thời điểm đồng nhất, cần phải thỏa mãn tính win - win hai bên, nội dung nghiên cứu chuyên sau bao gồm thành phần sau: o Mơ hình lý thuyết trị chơi tốn trị chơi bất hợp tác, phân tích mơ hình đề cập tới tối ưu Pareto; o Mơ hình trí tuệ nhân tạo, đề xuất phân tích framework agendabased, case-based, non-biased so sánh với mơ hình lý thuyết trị chơi; o Đề xuất mơ hình cho việc đàm phán nhiều tham số với trọng tâm chính: tốn thơng tin khơng hồn hảo từ lý thuyết trị chơi, tối ưu Pareto, xây dựng Trang 37 cầu nối giải khó khan mơ hình lý thuyết biến động thực tế Ưu điểm: phân tích kỹ framework đề xuất, đề xuất giải thuật thực thi để hoạt động theo framework Có ví dụ kết triển khai từ thuật tốn, phân tích kết Là tham khảo tốt để so sánh với thuật toán từ giải thuật di truyền lý thuyết trò chơi vấn đề đề tài – việc có liên quan tới đàm phán, có nhiều tham số biến động theo thời gian Nhược điểm: mang tính chất tham khảo đối chiếu với đề tài thực số nguyên do: sử dụng tối ưu Pareto, phân tích cụ thể mơ hình lý thuyết trị chơi khơng nhiều Nghiên cứu Y B Reddy1, N Gajendar1, S.K.Gupta, 2001, [17] ứng dụng giải thuật di truyền vào mơ hình lý thuyết trị chơi cho tốn xác định phân bố dải âm song radio Nghiên cứu phân tích phù hợp việc áp dụng giải thuật di truyền vào mơ hình lý thuyết trị chơi, sau nghiên cứu mơ hình lý thuyết trị chơi với bàn tốn ứng dụng Đề xuất phương thức giải toán cách sử dụng công cụ “gatool” MATLAB để giải vấn đề tối ưu dựa giải thuật di truyền Ưu điểm: có phân tích phù hợp liên quan tới đề tài việc áp dụng giải thuật di truyền vào lý thuyết trò chơi Đề xuất sử dụng công cụ MATLAB để xử lý, thực thi mơ hình Nhược điểm: phân tích cịn q chung chung, khơng có mơ hình tốn học, chi tiết tham số triển khai theo giải thuật di truyền Nghiên cứu mở ý tưởng áp dụng phương hướng thực hiện, chưa thể ứng dụng vào nghiên cứu Các tác giả Franklin Y Cheng, Dan Li, 1996, [37] nghiên cứu phân tích phương thức tối ưu đa mục tiêu, tập trung vào sử dụng giải thuật di truyền lý thuyết trò chơi Đề xuất phương thức xử lý Giải thuật di truyền dựa vào đường cong Pareto Đưa phân tích tham số, giúp cho việc xử lý Giải thuật di truyền dựa Pareto linh hoạt Các nội dung chủ yếu nghiên cứu bao gồm [37]: o Phân tích tối ưu đa mục tiêu; o Đánh giá việc áp dụng tối ưu sử dụng Pareto; o Mơ hình giải thuật di truyền đơn giản; o Phân tích thuật tốn tích hợp với Lý thuyết trị chơi; o Việc tích hợp giải thuật di truyền tối ưu đa mục tiêu vào toán cụ thể điều khiển cấu trúc địa chất, vấn đề có nhiều biến động nhiều tham số Ưu điểm: Có mục tiêu phương thức thực có liên quan nhiều tới đề tài nghiên cứu, có phân tích nhiều ứng dụng kết hợp Pareto giải thuật di truyền, vốn hai phương thức khác giải toán tối ưu Nhược điểm: Nghiên cứu tản mạn, đề xuất tới nhiều phương thức thuật tốn khác nhau, nhiên khơng sâu cụ thể vào mơ hình Đặc biệt đề cập tới nhiều giải thuật di truyền, nhiên khơng có phân tích cấu hình cụ thể giải thuật, phù hợp với toán nghiên cứu, mơ hình lý thuyết trị chơi Trang 38 1.4.2 Tình hình nghiên cứu nước Khơng xét đến tác giả Việt Nam công bố quốc tế, với nghiên cứu nước, khơng tìm thấy nghiên cứu khoa học liên quan tới nội dung Lý thuyết trò chơi, nghiên cứu chủ yếu mức độ vài sách nói ứng dụng Lý thuyết trò chơi kinh tế học, khóa luận sinh viên Đại học tổng hợp dịch từ nghiên cứu nước hầu hết nằm nghiên cứu lĩnh vực kinh tế Một số cơng bố liên quan kể tên Nghiên cứu số công cụ lý thuyết trò chơi ứng dụng việc định kinh doanh, 2014 [7], Ứng dụng lý thuyết trị chơi hợp tác tiết kiệm chi phí khắc phục ô nhiễm, 2015 [8] nghiên cứu mang tính lý thuyết Một số sách tìm thấy kể đến Lý thuyết trị chơi ứng dụng quản lý - kinh doanh [6] Trí tuệ kinh doanh lý thuyết trị chơi [9] mang nhiều tính chất giới thiệu phân tích, định hướng Trong q trình làm luận án, qua q trình tìm hiểu cho thấy khơng có nghiên cứu việc áp dụng lý thuyết trò chơi vào giải vấn đề cụ thể quản lý dự án Vì việc khai phá vấn đề cần thiết 1.5 Tiểu kết chương Trong chương 1, luận án giới thiệu tổng quan nội dung kiến thức chung liên quan tới đề tài, trình bày tìm hiểu, phân tích nghiên cứu liên quan tới nhiều nội dung đề tài bao gồm lý thuyết trò chơi, cân Nash, giải thuật tối ưu đa mục tiêu, quản lý dự án vấn đề xung đột xảy quản lý dự án mà thường khơng kiểm sốt quản lý q trình thơng thường quản lý dự án Cụ thể, phần 1.1 giới thiệu kiến thức chung lĩnh vực quản lý dự án, giai đoạn quản lý dự án Tiếp theo phần 1.1 giới thiệu định nghĩa ví dụ xung đột quản lý dự án, toán điển hình nghiên cứu, phân tích, giải xung đột công bố Cuối phần trình bày số cách phân loại xung đột để làm tiền đề cho việc phân tích sâu việc mơ hình hóa xung đột chương Phần 1.2 giới thiệu kiến thức chung lý thuyết trò chơi cân Nash, số nhiều định nghĩa khác khái niệm này, luận án trình bày số định nghĩa sát phù hợp với nghiên cứu luận án, làm để xây dựng mơ hình chương Phần 1.3, luận án trình bày tổng quan giải thuật tối ưu đa mục tiêu công cụ hỗ trợ MOEA framework dùng số công bố sau luận án, hỗ trợ hiệu cho việc thử nghiệm tính khả dụng mơ hình qua giải thuật Phần 1.4, luận án trình bày tình hình nghiên cứu liên quan, phân tích cụ thể điểm mạnh điểm cần cải tiến nghiên cứu dẫn tới lý đề tài luận án Các nghiên cứu phân loại theo góc độ nước ngồi nước Trong thấy nghiên cứu nước lĩnh vực đề tài hạn chế đề tài khả thi có đóng góp khai phá vấn đề quản lý dự án Việt Nam phạm vi quốc tế Trang 39 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH HĨA XUNG ĐỘT TRONG QUẢN LÝ DỰ ÁN VÀ GIẢI PHÁP ÁP DỤNG LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI VÀ CÂN BẰNG NASH 2.1 Phân tích đặc điểm xung đột vai trị chủ đầu tư Theo giới thiệu phần 1.2.1 , lý thuyết trị chơi cơng cụ phổ biến hữu hiệu để phân tích xung đột lợi ích thành viên tham gia việc giải mâu thuẫn lợi ích tập thể tính tốn cá nhân [9] Lợi ích tập thể dự án hiểu lợi ích tồn dự án, lợi ích chủ đầu tư – người thụ hưởng kết dự án Vì việc áp dụng mơ hình lý thuyết trị chơi vào toán xung đột hướng tiềm Để tìm phương hướng áp dụng lý thuyết trị chơi vào tốn xung đột, trước hết luận án làm rõ đặc điểm xung đột quản lý dự án, tập trung vào xung đột loại xung đột nêu phần 1.1.4 Ngồi luận án phân tích cụ thể vào yếu tố lợi ích tập thể - liên quan chủ đầu tư tới tốn xung đột, yếu tố cần phải thể mơ hình tốn lý thuyết trò chơi 2.1.1 Các đặc điểm xung đột Theo PMBOK [1], loại xung đột xẩy dự án đa dạng không việc đơn lẻ mà xảy hai trình khác Để xem xét phân tích đặc điểm xung đột, dựa khái niệm dùng nhiều tiêu chí khác xung đột để xem xét, ví dụ mức độ ảnh hưởng xung đột có loại đặc điểm khác nhau, dựa lĩnh vực xảy xung đột có đặc điểm khác Tuy nhiên, để phù hợp với đặc điểm nghiên cứu luận án đề mơ hình xử lý xung đột lý thuyết trò chơi giải thuật, đặc điểm xung đột xem xét góc độ liệu dùng để mơ tả tốn theo lý thuyết trò chơi mà phù hợp để mang vào mơ hình thuật tốn để xử lý tính tốn Mơ hình mơ tả đặc điểm xung đột mơ tả mơ hình biểu diễn hình thức lý thuyết trị chơi phần 1.2.1 Kết hợp với việc tìm hiểu tốn thực tế, phân tích nội dung tốn thực tế công bố luận án, đặc điểm xung đột cần phân tích liên quan tới yếu tố sau: o Liên quan tới người chơi: (i) xung đột xảy người chơi (ii) liệu mô tả quan trọng liên quan đến tính tốn người chơi o Liên quan tới yếu tố chiến lược: (iii) người chơi có hành động; khơng xảy xung đột hành động xảy xung đột, (iv) hành động có ràng buộc liên quan tới việc xảy xung đột lợi ích người chơi trên, phần liên quan trực tiếp với vấn đề xung đột toán Các ràng buộc yếu tố không liên quan tới liệu tốn, liên quan tới yếu tố luật lệ, hợp lý xem xét việc kết hợp yếu tố lại với nhau; o Liên quan tới hàm thưởng phạt (payoff): (v) với lựa chọn người chơi vậy, việc đánh giá lời giải chung tổng thể lựa chọn toàn người chơi có giá trị nào, tùy vào tình cần tối thiểu hóa chi phí, hàm payoff cho giá trị bé cho lời giải tốt tối đa hóa lợi ích, hàm payoff cho giá trị lớn cho lời giải tốt Trang 40 Với nghiên cứu nước phần tổng quan, thấy yếu tố (i) (ii) (iii) (v) thường mô tả qua thành phần mơ hình biểu diễn hình thức phần 1.2.1, nhiên phần (iv) không mô tả cụ thể, liệu liên quan tới ràng buộc xung đột toán nghiên cứu (CT1, CT2, CT3, CT4, CT5, CT6, CT7, CT8) liệu nội dung xung đột phức tạp ảnh hưởng nhiều tới chất lượng kết lời giải Nếu không xác định cụ thể, nhiều lời giải sai công nhận vi phạm ràng buộc xung đột Cụ thể liệu từ toán liên quan tới cơng bố sau: o Bài tốn xung đột xếp lịch toán dự án: cần xem xét tới xung đột hai chiến lược đề xuất chủ đầu tư nhóm dự án hoạt động dự án có ràng buộc tới nhau, ví dụ có loại quan hệ hoạt động FS, FF, SS, SF, việc vi phạm ràng buộc thay đổi thứ tự hành động, thay đổi mốc (milestones) dẫn tới chiến lược lựa chọn sai (CT1, CT5, CT6); o Bài toán xung đột đấu thầu nhiều vịng: ngồi tiêu chí tối ưu, tốn có nhiều ràng buộc xảy chiến lược bên liên quan ràng buộc mối quan hệ chủ đầu tư nhà thầu, ràng buộc khung thời gian triển khai gói thầu, ràng buộc hợp tác lâu dài chủ đầu nhà thầu (CT2, CT7, CT8); o Bài toán xung đột phương thức xử lý rủi ro: có ràng buộc xung đột việc lựa chọn giải pháp xử lý nhóm rủi ro khơng nằm nhóm giải pháp có xung đột khơng phương thức lựa chọn thực được, rủi ro xung đột bị loại bỏ thuật toán (CT4, CT5); o Bài toán xung đột cân nguồn lực: có ràng buộc việc đáp ứng thời gian làm việc nhân đồng thời nhiều đơn vị, việc thực nhiều kỹ khác đồng thời cho nhiều chuyên môn, nhiều nhân chọn nhiều nhân khác không làm kết chất lượng tổng thể phương án cao (CT3) Từ phân tích trên, luận án đề xuất đặc điểm toán xung đột giải gồm hai đặc điểm liệu bắt buộc phải có mơ tả bao gồm: o Những đặc điểm liệu chung cần có xung đột: liệu mơ tả đầy đủ thông tin đối tượng toán xung đột, chiến lược bên tham gia xung đột, liệu đầu riêng biệt theo tốn liên quan tới tính tốn giá trị payoff cho đối tượng, từ làm sở để tính tốn giá trị thích nghi điểm cân Nash Đặc điểm liên quan tới mục liệu cần có phân tích bao gồm mục (i), (ii), (iii), (v); o Ràng buộc xung đột: bao gồm điều kiện để xác định phương án lựa chọn cho toán hay sai, điểm cân Nash tìm vi phạm ràng buộc này, điểm cân Nash lời giải cần tìm sai Các ràng buộc xung đột thường không dùng để đánh giá độ tốt lời giải, hay gọi giá trị thích nghi đáp án (fitness) mà để định đáp án hay sai, đặc điểm liên quan tới liệu cần có phân tích (iv) Ví dụ xung đột Bài toán Xếp lịch toán dự án, thông tin đặc điểm xung đột biểu diễn sau: o Các ràng buộc xung đột bao gồm: Ràng buộc thứ tự nhiệm vụ dự án, xếp lịch phải đảm bảo khơng vi phạm thứ tự mang tính bắt buộc Trang 41 o Dữ liệu xung đột bao gồm: - Số lượng nhiệm vụ - Thời gian, nhân thực nhiệm vụ - Tỷ suất ngân hàng, tiền lương nhân 2.1.2 Lựa chọn kỹ thuật giải xung đột Theo phần 1.1.2, PMBOK [1] có kỹ thuật để giải xung đột mơ hình Thomas-Kilmann [33] đưa vị trí người bàn luận xung đột Những vị trí đại diện cho hành động thay cá nhân thực tình Một số chuyên gia quản lý dự án nêu có hướng tiếp cận tranh luận xung đột: o Tiếp cận mềm (soft approach), bạn thắng; o Tiếp cận cứng (hard approach) bạn thỏa hiệp Mơ hình Thomas-Kilmann đặt vị trí giúp khuyến khích tham gia để xem xét giải pháp từ bên để đưa thống Các vị trí tránh né, hợp tác thỏa hiệp đưa thay cho vị trí cực đoan tạo nên xuất phát điểm khả quan cho tranh luận Trong vài trường hợp mơ hình ThomasKilmann [34] sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng vấn đề thảo luận định xem đạt nhiều đồng ý với giải pháp đề xuất hay bỏ thời gian tìm cách giải tán đồng tất người Nếu vấn đề nhỏ, tự giải theo thời gian cách tiếp cận tránh né tốt Nếu có chủ đầu tư cương với quan điểm quan tâm tới quan điểm người khác, dễ chủ đầu tư thắng Nếu để người thắng tình mang lại nhiều lợi ích tương lai Hình 2.1: Chiến lược quản lý xung đột (mơ hình Thomas-Kilmann) [34] Trang 42 Một làm chủ vị trí cách tiếp cận khác này, nghĩ đến cách tiếp cận thích đáng (hoặc áp dụng đồng thời nhiều cách tiếp cận) trường hợp dự án Ngồi ra, nghĩ cách kỹ thuật riêng thay đổi cần Theo Thomas-Kilmann, kỹ thuật khó tốt cho xung đột tổng thể kỹ thuật Hợp tác (Collaborating) nhằm mục tiêu bên chiến thắng (winwin) Đây ý tưởng lý thuyết trò chơi, việc xem xét giải pháp để tranh chấp xung đột thành việc hợp tác Ngoài việc thỏa mãn điều kiện bên chiến thắng tương đương với việc tìm điểm cân điểm mà bên chiến thắng Có thể tới phân tích rằng: o Phương án phù hợp để giải xung đột quản lý dự án Hợp tác; o Có thể dùng Lý thuyết trị chơi để mô tả giải vấn đề hợp tác xung đột, phương án lựa chọn cuối cho vấn đề điểm cân Nash Thực Collaboration thủ cơng Ràng buộc xung đột Mơ hình GT NE Dữ liệu xung đột Chạy DSS định Hình 2.2: Giải pháp thơng minh trợ giúp việc định cho người quản lý Trong Hình 2.2 mơ hình luận án đề xuất việc xử lý xung đột, mơ hình xung đột xử lý theo kinh nghiệm chuyên gia, người quản lý phân tích áp dụng để chuyển sang mơ hình lý thuyết trị chơi để tìm điểm cân Nash – điểm cân mà đối tượng chơi hài lịng đồng ý hợp tác thay tranh chấp Từ đó, áp dụng vào giải thuật tối ưu để tìm giải pháp, trợ giúp cho việc định Lựa chọn phương pháp Hợp tác cho xung đột phương án tốt theo ThomasKilmann thơng thường khó tìm giải pháp để làm điều này, nhiên ứng dụng Lý thuyết trò chơi cân Nash vào phương án hiệu Với hệ trợ giúp định xây dựng theo mơ hình luận án đề xuất, giúp ích cho việc định cho xung đột hiệu hơn, thơng minh hơn, mang lại lợi ích cho người quản lý dự án, chủ đầu tư dự án chất lượng tồn dự án 2.1.3 Vai trị chủ đầu tư xung đột Một dự án lĩnh vực thuộc nằm tổ chức xác định, vai trị chủ đầu tư dự án hiểu cá nhân, tổ chức trả tiền để thực dự án, tập thể giao trách nhiệm cao dự án với người tổ chức đầu tư, trả tiền Với vai trò chịu trách nhiệm cao tổng thể dự án vậy, chủ đầu tư tên gọi chung, dịch theo nghĩa khác theo thuật ngữ tiếng Anh bao gồm: investor, sponsor, owner, project owner Theo PMBOK [1], chủ đầu tư dự án thường khác với người quản lý dự án thực tế mà có phân cơng trách nhiệm rõ ràng chun biệt hóa chun mơn Chủ đầu tư trả tiền để thuê giao trách nhiệm cho người quản lý dự án có nhiệm vụ quản lý tồn nguồn lực Trang 43 hoạt động dự án để đạt mục tiêu dự án đề [1] Với góc độ thấy quyền lợi trách nhiệm chủ đầu tư nằm thứ hạng cao xét theo cấp bậc trách nhiệm dự án, coi quyền lợi trách nhiệm chủ đầu tư thay mặt cho toàn dự án Do đó, có nhiều khác biệt so với quyền lợi trách nhiệm đối tượng chí nhóm đối tượng thuộc dự án Theo nhận dạng lợi ích dự án Houston Jr [24], khái niệm lợi ích (benefit) quản lý dự án không hiểu theo nghĩa tiền, ngồi cịn nhiều yếu tố khác liên quan tới khái niệm lợi ích mà cần phải xem xét tới cách tổng thể như: hiệu dự án, rủi ro hay ảnh hưởng dự án gây ra, danh tiếng, trải nghiệm người dùng, chất lượng sản phẩm, thị phần thị trường, quan hệ với đối tác, kinh nghiệm Theo PMBOK [1], hoạt động quản lý xuyên suốt dự án lập theo dõi kế hoạch lợi ích chung dự án (project benefit management), người thụ hưởng lợi ích, người có quyền lợi trách nhiệm liên quan tới tổng thể toàn hoạt động dự án, chủ đầu tư dự án Vì nói rằng, tất hoạt động diễn dự án phải cân nhắc tới khơng lợi ích thời điểm đó, cho đối tượng liên quan mà cần phải cân nhắc tới lợi ích tồn cục, tổng thể dự án để đảm bảo dự án diễn thành công Theo cách khác, xem xét vấn đề dự án mà không xem xét tới lợi ích tổng thể dự án khơng thỏa mãn tiêu chí nằm kế hoạch lợi ích chung dự án Tác giả Agnar Johansen, 2013, nghiên cứu đánh giá lợi ích chủ đầu tư quan trọng thay nhân tố chủ đầu tư [25] Trong phân tích ảnh hưởng lợi ích chủ đầu tư từ kinh nghiệm 15 năm lĩnh vực đánh giá vấn đề bất ổn dự án rủi ro, tác giả rằng: o Vai trò chủ đầu tư định hướng mục tiêu xử lý vấn đề bất ổn dự án thay thế, cịn quan trọng người nghĩ nó; o Lợi ích hội dự án đảm bảo có xuất tham gia chủ đầu tư hoạt động quản lý Xung đột quản lý dự án thuộc vấn đề gây bất ổn dự án, hoàn toàn cần thiết phải xem xét đến yếu tố chủ đầu tư dù xung đột dự án có liên quan trực tiếp tới chủ đầu tư hay không Từ việc tìm hiểu nghiên cứu liên quan tới lĩnh vực phân tích phần 1.4 cho thấy rằng: o Các xung đột có liên quan tới chủ đầu tư (nghiên cứu toán xếp lịch tốn dự án) có xem xét tới vai trò chủ đầu tư, nhiên theo đánh giá ngun nhân chủ đầu tư tác nhân liên quan trực tiếp tới xung đột; o Các nghiên cứu nước khác thời điểm chưa đề cập tới vai trò khách quan chủ đầu tư mối liên hệ với xung đột để đảm bảo lợi ích chung dự án Vì cần thiết cần có phương pháp tổng quan mơ hình lớp tốn xung đột khắc phục vấn đề 2.1.4 Phân loại xung đột có khơng có chủ đầu tư Dựa theo nghiên cứu Thamhain, Wslemon Posner xác định xung đột điển hình vấn đề quản lý dự án, xung đột phân loại theo nguyên nhân xảy xung đột [33] Dựa danh sách xung đột điển hình sử dụng phân loại dựa theo mối liên hệ trực tiếp chủ đầu tư ta có Bảng 2.1 Bảng 2.1: Phân loại xung đột theo liên quan trực tiếp tới chủ đầu tư [33] Trang 44 Mô tả xung đột Xung đột điều kiện xếp lịch thực dự án Xung đột lịch toán dự án Xung đột kế hoạch hoạt động quản lý dự án khác, ví dụ: chi phí, thời gian, nhân sự, nguồn lực… Xung đột thay đổi Có Khơng chủ có chủ đầu tư đầu tư x x x x Xung đột việc phân công thực tác vụ Xung đột yếu tố ràng buộc tác vụ dự án Mức độ ưu tiên loại nhiệm vụ không xác định rõ Xung đột mức độ ưu tiên triển khai phương pháp xử lý rủi ro Xung đột phân cơng vai trị thực dự án lực Xung đột phân bổ nguồn lực dự án Xung đột đấu thầu nhiều vòng Xung đột kênh liên lạc Xung đột độ phức tạp công nghệ thời hạn hoàn thành dự án Xung đột lực nhân viên công nghệ dự án Xung đột công nghệ trình đào tạo Xung đột phương thức quản lý dự án Xung đột nhiệm vụ phận thực dự án Xung đột quy trình thực dự án tốc độ thực dự án Xung đột chuẩn áp dụng dự án Xung đột mục tiêu nhà đầu tư Xung đột ban quản lý thành viên thực dự án Xung đột thành viên dự án Xung đột kinh nghiệm dự án chi phí trả lương thành viên Xung đột phân bổ chi phí dự án Xung đột quản lý tài thay đổi dự án Xung đột quản lý tài chất lượng dự án Xung đột quản lý tài đào tạo nguồn lực nhân dự án x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Nguyên nhân việc phân loại trình bày phần 2.1.3 vai trị chủ đầu tư vấn đề xung đột dự án, việc trình bày minh chứng cho tính khả dụng mơ hình luận án theo cách phân loại Cụ thể, luận án lựa chọn hai toán phân loại thứ tốn có có mặt trực tiếp chủ đầu tư, hai toán thuộc phân loại thứ hai, đồng thời bốn toán thuộc nguyên nhân khác theo phân loại Thamhain, Wslemon Posner [33] để đảm bảo tính đa dạng mơ hình Bên cạnh đó, từ việc phân loại lại thấy đa phần xung đột xẩy dự án thuộc loại khơng có liên quan tới chủ dự án, nhiên phân tích phần 2.1.3, vai trị chủ đầu tư vấn đề xung đột cần thiết Vì lý trên, cho thấy cần phải có giải pháp chung cho tốn xung đột để tránh bỏ sót việc tính tốn lợi ích chung dự án (hay coi lợi Trang 45 ích chủ dự án) việc tính tốn lợi ích tác nhân thành phần dự án Điều khẳng định tầm quan trọng mơ hình biểu diễn trình bày phần sau 2.2 Phân tích mơ hình biểu diễn theo lý thuyết trị chơi 2.2.1 Các mơ hình biểu diễn lý thuyết trò chơi Trong Phần 1.4 đề cập tới nghiên cứu tiêu biểu lý thuyết trò chơi ứng dụng, đặc biệt nghiên cứu áp dụng nghiên cứu trò chơi vấn đề liên quan tới quản lý dự án Để nghiên cứu mơ hình biểu diễn mà tác giả sử dụng, phần trình bày đánh giá mơ hình biểu diễn vấn đề nghiên cứu đó, tổng kết lại số nội dung sau: o Trong [11], tác giả khơng đề cập tới mơ hình tốn học hoàn toàn diễn giải vấn đề lời; o Trong [12], khơng có mơ hình trị chơi giới thiệu khối thống nhất, thay vào đó, phận riêng rẽ giới thiệu nhiều phần khác nghiên cứu là: tập 𝐽 = {1, … , 𝑛} công việc, tập M máy, lịch thực gồm thời gian Sj, Cj ; o Trong [23] không diễn giải mô hình trị chơi mà giới thiệu ln mơ hình cân Nash gồm G điều kiện G người chơi, đề xuất mơ hình Cân Nash: (𝑥̅ , 𝑦̅) ∈ 𝐸 𝑥 𝐹 với E, F là khơng gian tìm kiếm; o Trong [13], tác giả sử dụng giá trị Shapley, mơ hình diễn giải cụ thể, phần nghiên cứu đề cập tới yếu tố tốn, khơng nói rõ cụ thể chất thành phần trò chơi, bao gồm: tập hợp O nhiệm vụ, cơng việc, lịch trình thực (có thể hiểu chiến lược) C, hàm lợi ích ꝕ; o Trong [14], tác giả có giới thiệu mơ hình trị chơi cho tốn xếp lịch dạng sau: 𝐺 = {𝑆0 , 𝑆0 → 𝑆𝑐 ; 𝑢0 (𝑆0 , 𝑆𝑐 ), 𝑢𝑐 (𝑆0 , 𝑆𝑐 )}, 𝑆0 , 𝑢0 chiến lược hàm payoff liên quan tới chủ đầu tư, 𝑆𝑐 , 𝑢𝑐 chiến lược hàm payoff liên quan tới đội dự án Tuy nghiên cứu có đề cập tới cân Nash nhiên không mơ hình kết vấn đề cân Nash biểu diễn sao; o Trong [15], tác giả đề xuất loại mơ hình cho trị chơi hợp tác trị chơi khơng hợp tác Giống hầu hết nghiên cứu trên, nghiên cứu có đề cập mơ hình khơng có mơ hình tốn học cụ thể, nghiên cứu sử dụng đồ thị 𝐺𝑝 (𝑁, 𝜀𝑝 ) để mơ tả vấn đề tốn; o Trong [16], tác giả khơng đề cập mơ hình, ngồi việc giải thích tốn, nghiên cứu cụ thể vào việc phân tích đặc điểm tốn để chọn loại tốn lý thuyết trị chơi để áp dụng vào Về mặt kỹ thuật, nghiên cứu có nhắc tới cách tính tốn hàm mục tiêu toán (objective function); o Trong [37], tác giả định nghĩa tốn thuộc dạng trị chơi hợp tác, nhiên nghiên cứu vào thẳng việc áp dụng giải thuật tối ưu vào toán Thành phần trị chơi nhắc đến cách tính hàm lợi ích; o Trong [30], tác giả đề xuất mơ hình trị chơi cho xung đột hợp đồng biểu diễn dạng: 𝐺 = 〈𝑀, 𝐴, 𝑈〉 gồm thành phần là: tập người chơi M, tập hành động A, tập hàm lợi ích U Tuy khơng đề cập tới cân Nash tác giả đưa hàm Pmax sử dụng cho việc tìm kiếm kết tối ưu trò chơi Trang 46 So với số nghiên cứu trên, với nghiên cứu [14], nghiên cứu đưa mơ hình trị chơi đầy đủ Ngồi ra, phân tích nghiên cứu tiêu biểu khác có mơ tả ứng dụng mơ hình lý thuyết trị chơi, tổng kết số nội dung sau: o Trong [38], có đề cập tới khái niệm mơ hình tiêu đề, nhiên nội dung cụ thể nghiên cứu vào phân tích nghiên cứu khác liên quan tới lý thuyết trò chơi, nghiên cứu số nghiên cứu khác có áp dụng loại mơ hình chủ yếu là: normal-form extensive-form, với mơ tả nghiên cứu ứng dụng loại tốn trị chơi khác Trong nghiên cứu không đề xuất mô hình cụ thể trị chơi để áp dụng cụ thể vào tốn; o Tương tự báo [17], [35] tác giả giới thiệu mô hình trị chơi dạng sau: Mơ hình lý thuyết trị chơi cho tốn liệu gồm thành phần 〈𝑁, (𝐴𝑖 )𝑖∈𝑁 , (𝑢𝑖 )𝑖∈𝑁 〉, N tập người chơi, Ai tập chiến lược người chơi i, ui hàm payoff cho người chơi i Ngoài nghiên cứu mơ hình điểm cân Nash dạng (𝑎1∗ , 𝑎2∗ , … , 𝑎1∗ ), định nghĩa ràng buộc cân Nash dựa hàm lợi ích ui ; o Trong [18], có tên gọi giống với nghiên cứu luận án Nghiên cứu đưa mô tả lý thuyết vấn đề, giống nghiên cứu trước đó, chủ yếu tập trung vào thuật tốn mơ tả áp dụng vào mơ hình tốn phân tích loại tốn sử dụng Các tác giả đề xuất cơng thức tính hàm lợi ích: 𝑢𝑖 = (𝑃𝑆1 𝑥 𝑃𝑆2 ) Tuy nhiên nghiên cứu có đề cập tới mơ hình cân Nash Với việc tìm hiểu nghiên cứu có, với phân tích trên, tới kết luận mơ hình chưa phù hợp với đặc điểm toán xung đột quản lý dự án yếu tố sau: o Nhiều nghiên cứu mô tả việc áp dụng lý thuyết trò chơi, cần thiết phải có mơ hình cụ thể biểu diễn trị chơi thơng tin tốn; o Với nghiên cứu có đề xuất mơ hình biểu diễn với ký pháp khác nhau; o Các mơ hình thường đề cập trị chơi với thành phần: người chơi, chiến lược, hàm lợi ích áp dụng vào thiếu thông tin ràng buộc liệu xung đột; o Khi xét vấn đề xung đột dự án yếu tố quan trọng cần phải tính đến rõ ràng xung đột ảnh hưởng tới dự án Trong loại xung đột liệt kê, chia thành: (i) xung đột có liên quan trực tiếp tới dự án (ii) xung đột đối tượng thuộc dự án Các nghiên cứu thuộc loại (ii) chưa xét tới đặc điểm lợi ích dự án (như phân tích mục 2.1.3) Và vấn đề vậy, áp dụng vào lớp toán xung đột quản lý dự án dẫn tới vấn đề sau: o Việc mô tả vấn đề không đồng khó phán định tính xác đầy đủ mơ hình o Khi xác định thiếu liệu cần thiết để tính tốn dẫn tới: - Việc chuyển đổi từ mơ hình kiến trúc phần mềm không hợp lý - Nhiều khả việc tính tốn kết bị sai lệch phần lập trình tính tốn thiếu liệu dẫn tới khơng thể tìm giải pháp cho xung đột – điểm cân Nash mà tất người chơi chiến thắng - Khi tác giả khác muốn phát triển tác giả sau thời gian dài quay lại nghiên cứu gặp khó khăn tìm hiểu phát triển nghiên cứu Trang 47 2.2.2 Phân loại vấn đề theo dạng toán lý thuyết trị chơi Từ đặc điểm tốn xung đột nêu mục 2.1.1 mục 2.1.3, đặc điểm lớp tốn lý thuyết trị chơi giới thiệu phần 1.2, tới phân tích phù hợp lớp toán xung đột quản lý dự án với lớp tốn lý thuyết trị chơi Bảng 2.2 Bảng 2.2: Phân loại toán Xung đột theo loại tốn Lý thuyết trị chơi Loại tốn Lý thuyết trò chơi Trò chơi đồng thời trò chơi Trò chơi đối xứng bất đối xứng Trị chơi có tổng khơng trị chơi có tổng khác khơng Trị chơi thơng tin hồn hảo trị chơi thơng tin khơng hồn hảo Trị chơi hợp tác trị chơi khơng hợp tác Phân tích đặc điểm Lớp tốn xung đột có nhiều dạng nhiều cách thức thực chiến lược khác nhau, thường kết hợp đồng thời Vì để chia thuộc loại khơng phù hợp Lớp tốn xung đột thường có nhiều hai người chơi, có nhiều ràng buộc tham số, để xếp lớp tốn xung đột vào loại khơng phù hợp Vì có nhiều tham số ràng buộc, hệ thống chiến lược phức tạp vấn đề quản lý dự án liên quan tới nhiều yếu tốt khác Vậy nên xếp lớp tốn xung đột thuộc loại tổng khác khơng Hầu hết tốn lý thuyết trị chơi loại thơng tin khơng hồn hảo, lớp toán xung đột thuộc loại mà đối tượng xung đột khơng thể biết tồn lựa chọn đối tượng khác trước Vì đối tượng trị chơi có xung đột lẫn nhau, ràng buộc xung đột kết nối để định chiến lược Vậy nên lớp tốn xung đột loại trị chơi hợp tác Như kết luận rằng, phân loại mơ hình lý thuyết trị chơi cho lớp toán xung đột quản lý dự án thuộc phân loại sau: o Loại trò chơi có tổng khác khơng; o Loại trị chơi thơng tin khơng hồn hảo; o Loại trị chơi hợp tác Mơ hình lý thuyết trị chơi thỏa mãn phân loại thường tập gồm liệu chính: người chơi, chiến lược hàm payoff cho chiến lược dùng việc đánh giá việc lựa chọn chiến lược Mơ hình tương đồng với nhiều nghiên cứu Cụ thể mơ hình lý thuyết trị chơi lựa chọn để mở rộng trình bày mục 1.2.1 mơ hình cân Nash sử dụng việc tìm giải pháp cho mơ hình lý thuyết trị chơi mơ tả Cơng thức 1.1 Cùng với đó, trước thực việc chuyển đổi Hình 2.2, việc chuẩn bị tổ chức liệu cần phải đảm bảo tiêu chí sau để đảm bảo Hệ thống thông tin định có đủ thơng tin cần thiết từ mơ hình để giải tốn, khơng vậy, dù mơ hình có đảm bảo chất lượng u cầu tốn xung đột khơng thể giải Các tiêu chí mơ hình lý thuyết trị chơi cân Nash chuyển đổi sang cần có: ▪ Phản ánh lợi ích khái niệm win-win đối tượng xảy xung đột Trang 48 ▪ Phản ảnh lợi ích chủ đầu tư phân tích trên, dù đối tượng xung đột không bao gồm dự án, nhiên đối tượng thành phần dự án, mục tiêu win - win cuối đảm bảo ràng buộc dự án mục 2.1.1 nêu ▪ Mơ hình lý thuyết trị chơi cần mang đầy đủ thông tin để làm đầu vào cho giải pháp thuật toán để đảm bảo tính kế thừa nghiên cứu khác sử dụng mơ hình này, đảm bảo liệu cho thuật tốn đầy đủ giải Vì phần nghiên cứu này, luận án đề xuất mơ hình lý thuyết trị chơi cho lớp toán xung đột, giải vấn đề nêu 2.3 Xây dựng Unified Game-Based Model mơ hình hóa xung đột 2.3.1 Đề xuất cấu trúc xung đột mơ hình Để xây dựng nên cấu trúc thông tin thành phần xung đột biểu diễn mơ hình, cấu trúc dựa vào phân tích phần Từ đó, luận án xác định thơng tin liên quan tới xung đột cần có để áp dụng giải thuật để tính tốn Cấu trúc xung đột bao gồm thông tin phân loại xung đột quản lý dự án, mô hình lý thuyết trị chơi thơng tin cần truyền tải xung đột bao gồm lợi ích chủ đầu tư Trong q trình tìm hiểu để tới đề xuất giới thiệu phần sau, luận án thực nhiều đề xuất mơ hình tốn xung đột cho tốn khác với cấu trúc khác Các thử nghiệm mô tả công bố sau: Công bố CT1 Nghiên cứu xung đột toán dự án, cơng bố CT1 tốn xếp lịch tốn dự án, có sử dụng giải thuật di truyền (không áp dụng cải tiến phiên khác) Cấu trúc xung đột mô tả với thành phần 𝑆𝑜 tập chiến lược chủ đầu tư, 𝐹𝑜 khác lợi nhuận thực tế dự kiến, 𝑆𝑐 tập chiến lược nhà thầu dự án, 𝐹𝑐 lợi nhuận ròng (net benefit) nhà thầu Công bố CT2 Nghiên cứu xung đột đấu thầu nhiều vịng, cơng bố đề xuất liệu tốn bao gồm thơng tin: 𝑆𝑜 tập chiến lược chủ đầu tư, 𝐹𝑜 hàm lợi ích chủ đầu tư, 𝑆𝑐 tập chiến lược nhà thầu dự án, 𝐹𝑐 hàm lợi ích nhà thầu Công bố CT3 Nghiên cứu tốn cân nguồn lực có sử dụng mơ tả liệu toán gồm: tập người chơi 𝑏1 ,𝑏2 , , 𝑏𝑚 , chiến thuật người chơi 𝑃𝑖 = (𝑃𝑖1 , … , 𝑃𝑖𝑘 ), ma trận payoff M, giới hạn tài nguyên 𝑎1 ,𝑎2 , , 𝑎𝑛 nơi xảy xung đột Cơng bố CT4 Nghiên cứu tốn xung đột phương pháp xử lý rủi ro, nghiên cứu đề xuất liệu toán bao gồm: tập rủi ro Ro → Rn , tập chiến lược người chơi (rủi ro) Sij (tij, pij, cij, dij) bao gồm liệu thời gian xử lý, mức độ ưu tiên, chi phí thực hiện, độ khó thực Tập Co → Cm mô tả tập xung đột xảy dự án, giá trị pi (Cx → Cy) mơ tả hàm lợi ích chiến lược lựa chọn Trang 49 Phân tích cơng bố Có thể thấy mơ hình liệu mơ tả trị chơi từ CT1, CT2 có chung định dạng ký hiệu ý nghĩa có khác mơ tả hàm lợi ích Tuy nhiên với mơ hình này, tiến hành áp dụng nghiên cứu xung đột phương pháp xử lý rủi ro (khi khơng có xuất chủ đầu tư) gặp vấn đề khơng thể áp dụng Thậm chí rằng, phương tùy biến mơ hình khơng thể thực Điều cho thấy không tổng quát phù hợp mô tả liệu Tại nghiên cứu nhằm cải tiến mơ hình liệu cần biểu diễn mơ hình tốn học mơ tả, cơng bố CT3, CT4 có thêm cải tiến việc bổ sung thành phần quan trọng theo định nghĩa chung trò chơi lý thuyết trò chơi là: người chơi, chiến lược hàm payoff [35] Tuy nhiên cách biểu diễn mô tả chưa khái quát Từ phân tích cơng bố CT5 đề xuất mơ hình liệu mơ hình tốn học xung đột quản lý dự án, áp dụng vào nghiên cứu thành công Các công bố cho thấy phân tích thơng tin xung đột luận án xác khả áp dụng cao Việc tính tốn để tìm đáp án toán xung đột thực thành công Cụ thể, thông tin xung đột mô hình lý thuyết trị chơi cần có sau: o Thông tin người chơi đặc biệt dự án toán xung đột, trường hợp toán có chủ đầu tư, thơng tin chủ đầu tư, cịn với tốn khơng có chủ đầu tư, người chơi đặc biệt người chơi ảo đại diện lợi ích tồn dự án Thông tin mô tả người chơi đặc biệt tập hợp 𝑃0 gồm phần tử 𝑝 ∈ 𝑃0 thơng tin liên quan tới việc tính tốn lợi ích tồn dự án hàm thưởng phạt (payoff); o Chiến lược dự án xung đột xảy ra, thông tin chiến lược dự án tập 𝑆0 bao gồm chiến lược 𝑠0𝑖 ∈ 𝑆0 đối phó / tương tác với chiến lược người chơi i; o Hàm thưởng phạt (payoff) tính tốn lợi ích chung dự án lựa chọn chiến lược 𝑠0𝑖 đó; o Thông tin người chơi (khác người chơi đặc biệt) tốn xung đột Thơng tin mơ tả người chơi tập hợp 𝑃𝑖 gồm phần tử 𝑝 ∈ 𝑃𝑖 thông tin liên quan tới việc tính tốn lợi ích người chơi này; o Chiến lược người chơi (khác người chơi đặc biệt) sử dụng xung đột xảy ra, thông tin chiến lược người chơi i tập 𝑆𝑖 bao gồm chiến lược 𝑠𝑖𝑘 ∈ 𝑆𝑖 đối phó / tương tác với chiến lược người chơi k; o Hàm payoff người chơi i tham gia phương án; o Thông tin ràng buộc xung đột không gian vectơ cặp xung đột chiến lược người chơi 2.3.2 Đề xuất mơ hình Unified Game-Based model Qua phân tích nội dung cần thể mơ hình lý thuyết trị chơi, dựa vào cấu trúc chung cho dạng trị chơi thơng tin khơng hồn hảo, trị chơi hợp tác, trị chơi tổng khác khơng, luận án đề xuất mơ hình thống cho lớp xung đột quản lý dự án, mơ hình có tên gọi Unified Game-based model biểu diễn dạng sau: Trang 50 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃}, {𝑆0 , 𝑆𝑖 }, {𝑢0 , 𝑢𝑖 }, 𝑅𝑐 〉 (2.1) Trong đó: G: biểu diễn mơ hình trị chơi 𝑃0 : người chơi đặc biệt, người chơi đại diện cho dự án, chủ dự án, quản lý dự án nhà đầu tư, trị chơi khơng xuất người chơi trên, người chơi đặc biệt mang ý nghĩa trừu tượng, đại biểu cho lợi ích toàn dự án so sánh với người chơi bình thường khác 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược người chơi đặc biệt, 𝑀0 số lượng chiến lược người chơi đặc biệt 𝑢0 : 𝑆0 → ℝ hàm thưởng phạt (payoff function) người chơi đặc biệt tham chiếu chiến lược người chơi đặc biệt sang dạng số thực 𝑁: Số lượng người chơi bình thường 𝑃 = {𝑝1 , … , 𝑝𝑖 , … , 𝑝𝑁 }: tập người chơi bình thường, thường đối tượng có xảy xung đột quản lý dự án 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập chiến lược người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng chiến lược người chơi i 𝑢𝑖 : 𝑆i → ℝ : hàm thưởng phạt người chơi i, tham chiếu chiến lược người chơi i sang giá trị số thực 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập C xung đột toán, mà nonempty vector 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 biểu diễn xung đột K người chơi (1 ≤ 𝐾 ≤ 𝑁), dạng chuẩn tắc trò chơi (strategic form normal form), 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 mơ tả sau: {𝑠0𝑘 , 𝑠𝑝𝑞 , … , 𝑠𝑥𝑦 }, 𝑠0𝑘 ∈ 𝑆0 đại diện cho người chơi đặc biệt (quyền lợi dự án) 𝑠𝑝𝑞 , 𝑠𝑥𝑦 ∈ 𝑆𝑖 , (1 ≤ 𝑝, 𝑥 ≤ 𝑁), (1 ≤ 𝑞 ≤ 𝑀𝑝 ) (1 ≤ 𝑦 ≤ 𝑀𝑥 ) Điểm cân Nash mơ hình xác định sau: Khi người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) chọn chiến lược 𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 , ta gọi 𝑠−𝑖 ∈ 𝑆𝑖 chiến lược người chơi khác Hàm payoff người chơi i diễn giải sau: 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 ) Tập chiến lược 𝑆 ∗ = (𝑠1∗ , … , 𝑠𝑖∗ , … , 𝑠𝑁∗ ) gọi điểm cân Nash ∀(𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∈ 𝑆 ∗ , (𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∉ 𝑅𝑐 , (1 ≤ 𝑖, 𝑗 ≤ 𝑁), và: ∗ ) ∗ ) 𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 ≥ 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 , ∀𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 (2.2) Điểm cân Nash giải pháp cho xung đột cần tìm Việc xử lý xung đột theo cách thức win - win đề cập tương đương với việc giải mơ hình lý thuyết trị chơi tìm điểm cân Nash cho toán Trang 51 Xung đột người chơi Payoff người chơi Payoff chủ Chủ đầu tư Cân Nash 0 0.5 1.5 2.5 3.5 Người chơi Hình 2.3: Cân Nash Unified Game-based model 2.3.3 Mô tả số tốn điển hình xung đột sử dụng Unified GameBased model Các tốn điển hình xung đột quản lý dự án dựa cơng trình cơng bố luận án mơ hình hóa theo Unified Game-based model Các toán thuộc số phân loại khác xung đột, đồng thời thuộc lĩnh vực quản lý dự án dự án đầu tư Công nghệ thông tin khác như: o Quản lý tích hợp: tốn xếp lịch tốn dự án (PSP – Payment Schedule Problem), thuộc loại trò chơi có hai người chơi có mặt chủ đầu tư; o Quản lý mua sắm, đấu thầu: toán đấu thầu nhiều vòng (Multiround Procurement), thuộc loại trò chơi có nhiều người chơi nhà thầu có mặt chủ đầu tư người chơi; o Quản lý rủi ro: toán xung đột phương pháp xử lý rủi ro (Risk Response Conflict), thuộc loại trị chơi có nhiều người chơi khơng có mặt chủ đầu tư; o Quản lý nhân sự, tài nguyên: toán cân nguồn lực (Resource Balancing), thuộc loại trị chơi có nhiều người chơi khơng có mặt chủ đầu tư Cụ thể tốn, mơ hình áp dụng chứng minh tính khả thi giải sau: Bài toán xếp lịch toán dự án 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃1 }, {𝑆0 , 𝑆1 }, {𝑢0 , 𝑢1 }, 𝑅𝑐 〉 (2.3) Trong đó, 𝑃0 : người chơi chủ đầu tư đại diện cho lợi ích dự án 𝑆0 = {𝑆01 , 𝑆0𝑗 , 𝑆0𝐾 }: tập chiến lược chủ dự án 𝑢0 : hàm payoff chủ dự án 𝑃1 : nhà thầu đơn vị thực dự án 𝑆1 = {𝑆11 , 𝑆1𝑗 , 𝑆1𝑀 }: tập chiến lược nhà thầu 𝑢1 : hàm payoff nhà thầu 𝑅𝑐 : xung đột thứ tự toán Trang 52 Bài tốn đấu thầu nhiều vịng 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃}, {𝑆0 , 𝑆𝑖 }, {𝑢0 , 𝑢𝑖 }, 𝑅𝑐 〉 (2.4) Trong đó: 𝑃0 : chủ đầu tư gói thầu 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược chủ đầu tư, tốn nội dung 𝑀0 gói thầu vịng đấu thầu 𝑢0 : 𝑆0 → ℝ hàm payoff chủ đầu tư 𝑁: Số lượng nhà thầu tham gia đấu thầu nhiều gói thầu 𝑃 = {𝑝1 , … , 𝑝𝑖 , … , 𝑝𝑁 }: tập nhà thầu tham gia đấu thầu 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập chiến lược người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng gói thầu người chơi i tham gia, chiến lược tốn hiểu chiến lược tham gia gói thầu 𝑢𝑖 : 𝑆i → ℝ : hàm payoff người chơi i, 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập xung đột toán Bài toán xung đột phương pháp xử lý rủi ro 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃}, {𝑆0 , 𝑆𝑖 }, {𝑢0 , 𝑢𝑖 }, 𝑅𝑐 〉 (2.5) Trong đó: 𝑃0 : người chơi đặc biệt đại biểu cho lợi ích toàn dự án 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược người chơi đặc biệt, 𝑀0 số lượng chiến lược người chơi đặc biệt 𝑢0 : 𝑆0 → ℝ hàm payoff người chơi đặc biệt 𝑁: Số lượng rủi ro có xảy xung đột 𝑃 = {𝑝1 , … , 𝑝𝑖 , … , 𝑝𝑁 }: tập rủi ro có xảy xung đột 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập phương pháp đối phó rủi ro 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng phương pháp xử lý rủi ro i 𝑢𝑖 : 𝑆i → ℝ : hàm payoff rủi ro i 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập xung đột Bài toán cân nguồn lực 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃}, {𝑆0 , 𝑆𝑖 }, {𝑢0 , 𝑢𝑖 }, 𝑅𝑐 〉 (2.6) Trong đó: 𝑃0 : người chơi đặc biệt đại diện cho quyền lợi chủ đầu tư dự án 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược người chơi đặc biệt 𝑢0 : 𝑆0 → ℝ hàm payoff chủ đầu tư 𝑁: Số lượng nhóm/phịng/ban có u cầu nguồn lực 𝑃 = {𝑝1 , … , 𝑝𝑖 , … , 𝑝𝑁 }: tập người chơi - đơn vị tham gia 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập chiến lược người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng tài nguyên người chơi i tham gia, chiến lược tốn hiểu chiến lược đăng ký sử dụng loại tài nguyên 𝑢𝑖 : 𝑆i → ℝ : hàm payoff người chơi i 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập xung đột tốn Từ thấy Unified Game-based model có khả áp dụng rộng rãi, phù hợp với nhiều phân loại hình thái khác xung đột quản lý dự án, Trang 53 tiền đề quan trọng để thực bước áp dụng giải thuật tối ưu đa mục tiêu việc tìm điểm cân Nash 2.3.4 Cân Nash xung đột Bài toán cân lần giới thiệu bởi H Nikaido, K Isoda vào năm 1955 nhằm mục đích tổng qt hố tốn cân Nash trị chơi khơng hợp tác [26] Bài tốn cân yếu tố vấn đề nói chung tốn: tìm x ∗ ∈ 𝐾 cho 𝑓(𝑥 ∗ , 𝑦) ≥ 0, ∀𝑦 ∈ 𝐾 [27] Trong K tập cho trước 𝑓: 𝐾 × 𝐾 → ℝ hàm cho trước thỏa mãn 𝑓(𝑥, 𝑥) = Bất đẳng thức H Nikaido K Isoda đưa lần năm 1955 tổng qt hóa tốn cân Nash trị chơi khơng hợp tác [26] Cụ thể, hàm Nikaido-Isoda định nghĩa điểm cân Nash toán xung đột quản lý dự án mô tả theo Unified Game-based model có dạng sau: 𝑛 ∗ 𝑓(𝑥 , 𝑥) = ∑(𝑓𝑖 (𝑥) − 𝑓𝑖 (𝑥[𝑦𝑖 ])) (2.7) 𝑖=1 Trong vectơ 𝑥 [𝑦𝑖 ] vectơ nhận cách từ vectơ x thay thành phần xi yi Ký hiệu 𝐾𝑖 ⊂ ℝ tập chiến lược người chơi thứ i Khi tập chiến lược trị chơi là: 𝐾 ≔ 𝐾1 × × 𝐾𝑛 Một điểm x ∗ ∈ 𝐾 gọi điểm cân Nash trò chơi nếu: 𝑓𝑖 (𝑥 ∗ ) = max 𝑓𝑖 (𝑥 ∗ [𝑦𝑖 ]) , ∀𝑦𝑖 ∈ 𝐾𝑖 , ∀𝑖 (2.8) 𝑦𝑖 ∈𝐾𝑖 Việc tìm điểm cân Nash sử dụng song hàm Nikaido-Isoda tương đương với việc tìm 𝑓𝑖 (𝑥 ∗ ) cho thỏa mãn Công thức 2.7 Trong mơ hình Unified Game-based model, việc xác định lợi ích qua hàm lồi 𝑓𝑖 (𝑥 ∗ ) tương đương với ký pháp hàm payoff 𝑢𝑖 Hàm lồi 𝑓𝑖 (𝑥 ∗ [𝑦𝑖 ]) cho điểm cân ∗ ) Nash 𝑥 ∗ tìm tương đương với định nghĩa 𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 Phần 2.3.2 mơ ∗ hình Dario Bauso [35], tập chiến lược 𝑥 = 𝑆 ∗ = (𝑠1∗ , … , 𝑠𝑖∗ , … , 𝑠𝑁∗ ) gọi điểm cân Nash khi: ∀(𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∈ 𝑆 ∗ , (𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∉ 𝑅𝑐 , (1 ≤ 𝑖, 𝑗 ≤ 𝑁), và: (2.9) ∗ ) ∗ ) 𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 ≥ 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 , ∀𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 Vì theo song hàm Nikaido-Isoda cân Nash [61], áp dụng vào mơ hình Unified Game-based model, tìm kiếm giá trị: ∗ ) ∗ ) ) ≥ 0, , ∀𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 𝑓(𝑥 ∗ , 𝑥) = 𝑓(𝑆 ∗ , 𝑆) = ∑𝑛𝑖=1(𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 − 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 (2.10) Trong thực tế, điểm cân Nash cần phải thỏa mãn thêm ràng buộc khác ∗ ) việc tính 𝑓𝑖 (𝑥 ∗ ) hay 𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 dựa vào nhiều yếu tố, liệu tốn, lúc tốn tìm cân Nash theo song hàm Nikaido-Isoda có dạng tốn tối ưu đa mục tiêu giải giải thuật tối ưu tiến hóa đa mục tiêu (MOEA) [61, 62] Do đó, ta có điều phải chứng minh việc tồn điểm cân Nash toán xung đột quản lý dự án sau: (i) Có thể khẳng định giải thuật tối ưu tiến hóa đa mục tiêu hội tụ trường hợp giá trị thích nghi (fitness) giải thuật sau hữu hạn bước lặp thay đổi phạm vi nhỏ giá trị Ꜫ xác định trước, tìm điểm cân Nash thỏa mãn công thức 2.9 công thức 2.10 (ii) Theo phân tích phần 2.1.1, tốn xung đột quản lý dự án phù hợp với dạng tốn quy hoạch tuyến tính với nhiều hàm mục tiêu (đa mục tiêu) Trang 54 Từ tối ưu đa mục đa mục tiêu quy tìm phương án tốt để đạt cực tiểu cực đại giá trị thích nghi dựa hàm thưởng phạt đối tượng: 𝑓 (𝑥) → 𝑚𝑖𝑛(𝑚𝑎𝑥) Từ (i) (ii) cho thấy toán xung đột quản lý dự án hội tụ tồn điểm cân Nash Các toán xung đột quản lý dự án giới thiệu phần 1.1.2, phần 1.1.3 có chung đặc điểm giới thiệu phần 2.1.1 tồn điểm cân Nash tìm thơng qua giải thuật tối ưu đa mục tiêu 2.4 Tiểu kết chương Trong chương 2, luận án thực nghiên cứu nội dung sau: Trong phần 2.1, luận án phân tích vai trị, đặc điểm xung đột sở tính chất liên quan tới mơ hình lý thuyết trị chơi mơ tả thơng qua lý thuyết trị chơi, từ kết luận đặc điểm cần thiết cần truyền tải mơ hình phần Từ kỹ thuật giải xung đột từ mơ hình Thomas-Kilmann, luận án đề xuất sử dụng phương án tốt Hợp tác Phương án biết tới phương án khó giải Tuy nhiên luận án phân tích đề xuất phương án giải nhờ vào việc áp dụng lý thuyết trò chơi cân Nash Cũng phần 2.1, luận án phân tích vai trị chủ đầu tư, ảnh hưởng chủ đầu tư toán xung đột tới kết luận phân loại xung đột cần thiết phải tính tới lợi ích chủ đầu tư Cuối cùng, mục 2.1.4 tiến hành phân loại xung đột điển hình theo có mặt chủ đầu tư Trong phần 2.2, luận án phân tích mơ hình biểu diễn lý thuyết trị chơi tại, từ đề xuất mơ hình biểu diễn xung đột phù hợp phần 2.2.2 đề xuất mơ hình cụ thể biểu diễn toàn xung đột quản lý dự án phần 2.3 Khắc phục vấn đề chung liên quan tới biểu diễn giải toán xung đột khác phân tích trước đó, phần 2.3, luận án đề xuất mơ hình Unified GameBased chung cho lớp toán Xung đột Quản lý dự án với đặc điểm chủ yếu sau: (i) thống ký pháp (ii) có xuất người chơi đặc biệt – đại diện cho quyền lợi toàn dự án (iii) phân tách mô tả người chơi đặc biệt người chơi bình thường (iv) có xuất mô tả xung đột Trong phần 2.4, luận án sử dụng song hàm Nikaido-Isoda chứng minh toán học, sử dụng nhiều việc áp dụng để giải vấn để cân nói chung cân Nash, giải thuật tối ưu đa mục tiêu hội tụ, tìm điểm cân Nash Liên quan trực tiếp đến nội dung chương 2, có 01 báo cơng bố tạp chí Tin học Điều khiển học – CT5, trước 02 báo khám phá mơ hình, có tính dẫn dắt để tới mơ hình CT1, CT2 Trong chương tiếp theo, luận án ứng dụng Unified Game-based model số ví dụ thuộc hai loại toán xung đột khác tốn xung đột có mặt chủ đầu tư tốn khơng có mặt chủ đầu tư để đánh giá thêm tính hiệu mơ hình Trang 55 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH UNIFIED GAME-BASED MODEL TRONG MỘT SỐ LỚP BÀI TỐN ĐIỂN HÌNH 3.1 Ứng dụng mơ hình giải thuật 3.1.1 Các giải thuật lựa chọn Trong trình ứng dụng mơ hình vào tốn, luận án sử dụng nhiều cách thức khác để tìm hướng giải hiệu quả, bao gồm giải thuật tối ưu đa mục tiêu khác nhau, công cụ khác để tìm điểm cân Nash cho xung đột, có bao gồm: o Cơng cụ MATLAB tích hợp phần mềm viết JAVA, cơng cụ GAMBIT tích hợp phần mềm viết JAVA; o Giải thuật di truyền (trong báo CT01, CT02) viết thử nghiệm JAVA, PHP o Giải thuật Fictitious play hai thuật toán mở rộng gồm CFR, CFR+ (trong báo CT3); o Giải thuật ε-Origin, WSM, ε-Enhanced, SPEA thuật toán mở rộng dựa giải thuật ε-Constraint; o Công cụ MOEA framework với giải thuật NSGA-II, ε-MOEA, GDE3, PESA2, ε-NSGA-II, SMPSO Như phân tích mục 1.3.5, giải thuật hỗ trợ công cụ MOEA framework thông qua kết chạy thể tính hiệu vượt trội thời gian thực thi xác định trước để hội tụ Các giải thuật MOEA framework có kết so sánh lựa chọn dựa tiêu chí: o Là tiêu biểu cho thuật toán khác hỗ trợ MOEA framework; o Hỗ trợ việc định nghĩa ràng buộc cho xung đột để đánh giá lời giải đưa có vi phạm tập xung đột 𝑅𝑐 Đầu vào Thư viện mẫu MOEA • Lấy liệu từ JSON • Định nghĩa tham số tốn • Định nghĩa ràng buộc • Tự khởi tạo tập quần thể Hiển thị đầu • Lựa chọn thuật tốn • Xác định tham số thuật tốn • Kiểm tra việc vi phạm ràng buộc • Hiển thị thơng tin Hình 3.1: Triển khai mơ hình MOEA framework Các giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu kể thường bao gồm bước lặp chủ yếu sau [41, 42, 43, 44]: a Khởi tạo tập quần thể b Lựa chọn cá thể cho vòng đời c Tiến hành lai ghép / đột biến Trang 56 d Đánh giá cá thể dựa xếp hạng, phân loại Các bước b, c hỗ trợ MOEA framework ứng dụng giải thuật tốt cập nhật thường xuyên, MOEA framework ứng dụng mã nguồn mở, có cộng đồng sử dụng hỗ trợ đông đảo Các bước a, d xử lý riêng theo toán cụ thể luận án dựa Unified Game-based model để đảm bảo truyền tải đầy đủ thơng tin mơ hình bao gồm: o Thông tin người chơi; o Thông tin chiến lược người chơi; o Cách tính hàm payoff riêng cho tốn người chơi; o Thơng tin tập xung đột 𝑅𝑐 mà điểm cân Nash không vi phạm 3.1.2 Phương thức thử nghiệm Trong chương 3, luận án trình bày tốn cụ thể cách áp dụng sau: o Bài toán cân nguồn lực sử dụng thuật toán Fictitious Play ứng dụng tự xây dựng theo thuật toán o Các toán toán xung đột đấu thầu nhiều vòng, xung đột phương pháp xử lý rủi ro, xung đột cân nguồn lực cài đặt dựa theo MOEA framework Các thuật toán thuật toán chạy cấu hình máy tính, thuật tốn thử nghiệm chạy liên tục 10 lần để so sánh hội tụ kết dựa giá trị payoff chiến lược lựa chọn, giá trị payoff, thuật tốn cịn so sánh thời gian chạy lần chạy thuật toán Với giải thuật tối ưu đa mục tiêu sử dụng luận án, điều kiện đặc biệt về: tập liệu, chất lượng tập cá thể khởi tạo, hạn chế việc xuất cá thể vượt trội (dominated) , ra, kể trường hợp xấu nhât, với điều kiện lý tưởng cấu hình máy tính thử nghiệm thời gian chạy thuật toán đủ dài, đáp án giải thuật tiệm cận với giá trị hội tụ tối ưu Pareto khoảng Ꜫ chấp nhận [63] 3.2 Lớp tốn mơ hình có chủ đầu tư 3.2.1 3.2.1.1 Bài tốn đàm phán giá đấu thầu nhiều vòng Giới thiệu tốn Đấu thầu q trình lựa chọn nhà thầu để ký kết thực hợp đồng cung cấp dịch vụ tư vấn, dịch vụ phi tư vấn, mua sắm hàng hóa, xây lắp; lựa chọn nhà đầu tư để ký kết thực hợp đồng dự án đầu tư theo hình thức đối tác cơng tư, dự án đầu tư có sử dụng đất sở bảo đảm cạnh tranh, công bằng, minh bạch hiệu kinh tế [64] Trong kinh tế thị trường, người mua (chủ đầu tư) tổ chức đấu thầu để người bán (các nhà thầu) cạnh tranh Mục tiêu người mua mua loại hàng hóa cần với chất lượng dịch vụ tốt mức giá thấp Mục tiêu người bán giành quyền cung cấp hàng hóa, dịch vụ với giá đủ bù đắp chi phí đầu vào đảm bảo mức lợi nhuận cao Trong thực tế, hai đối tượng có mục tiêu chung khơng làm lòng đối phương, giữ quan hệ làm ăn, hợp tác lâu dài Về khía cạnh pháp luật Việt Nam [38], khơng có khái niệm đấu thầu nhiều vịng (Multiround Procurement) quy định văn quy Tuy nhiên, Trang 57 thực tế dự án lớn nói chung khơng Việt Nam cần mua sắm nhiều hàng hóa, tổ chức thành nhiều đợt không thực lần Đối với dự án lớn, thời gian đấu thầu kéo dài thành nhiều lần đấu thầu khác khoản thời gian khác (mỗi lần đấu thầu gọi vịng đấu thầu tổng thể kế hoạch lớn) Và theo thực tế, đặc biệt công ty tư nhân, việc thực mua sắm hàng hóa theo quy chế đấu thầu bắt buộc, nhiên việc thỏa thuận trước lựa chọn nhà thầu cách linh hoạt việc thường thấy Việc diễn dự án liên quan tới ngân sách nhà nước hai trường hợp đấu thầu định công khai hai trường hợp luật trái luật, ví dụ cụ thể thấy nhiều kênh báo chí truyền thơng Có thể thấy rằng, nhu cầu thỏa thuận trước đương nhiên hai bên (chủ đầu tư nhà thầu) Cho dù chủ đầu tư có mối quan hệ khác với đối tác, đối tác trở thành nhà thầu nộp hồ sơ nhiều thời điểm khác nhau, cuối mục đích chung chủ đầu tư đạt hiệu thực việc mua sắm hàng hóa hiệu quả, đồng thời cân nhắc tới ảnh hưởng có lợi lần hợp tác khác tương lai Theo [67] đấu thầu nhiều vòng phương thức cải tiến hình thức đấu thầu thơng thường (như Việt Nam, gọi reserve prices) cách đẩy mạnh việc thỏa thuận, đàm phán (negotiation) để dẫn tới kết có lợi tương lai Tại vịng, gói thầu gồm nhiều nội dung mua sắm, nhà thầu tham gia dự thầu mua nhiều nội dung mua sắm, theo thực tế nội dung mua sắm có nhiều nhà thầu tham gia cạnh tranh Việc mua sắm thực theo nhiều cách, nhiên mơ hình gần đưa hình thức thỏa thuận, đàm phán bên mua bên bán bao gồm: face to face, e-Sourcing, reserve auction [72] Việc dẫn tới nghiên cứu áp dụng lý thuyết trò chơi vào trình đàm phán để giải xung đột Khó khăn tổ chức đấu thầu nhiều vịng Trong việc định chọn nhà thầu cho lần đấu thầu, định dựa phân tích chủ quan hay nhóm người thuộc bên chủ thầu, việc khó khăn rủi ro cao định dự án đấu thầu nhiều vịng cịn khó khăn rủi ro nhiều Trong nghiên cứu đấu thầu nhiều vịng cơng bố Di Wu [65] luận án tiến sĩ Lu Ji [67] có nêu số khó khăn cần giải đấu thầu nhiều vịng so với đầu thầu thơng thường sau: Khó khăn dự án đấu thầu nhiều vòng lựa chọn thời điểm đấu thầu Việc lựa chọn thời điểm đấu thầu vô quan trọng thời điểm đấu thầu ảnh hưởng trực tiếp tới kinh phí dự án Mức giá loại nguyên vật liệu biến động theo thời gian, kèm theo giá trị lãi suất chiết khấu Nếu may mắn chọn thời điểm mức giá đạt mức nhỏ số tiền phải bỏ chủ đầu tư mức thấp nhất; ngược lại, chọn không thời điểm, số tiền thực tế phải bỏ so với dự kiến ban đầu lên tới mức vượt qua tầm kiểm soát kiến dự án gặp phải nhiều rủi ro tài Khó khăn thứ hai thời điểm lựa chọn, cần lựa chọn nhà thầu không dựa mức giá đưa gói thầu này, mà cần vào thỏa thuận khác, thông tin trao đổi, cam kết giá gói thầu Có thể gói thầu này, đối tác (nhà thầu) phương án tốt nhất, đối tác có cam kết lợi ích lớn dành cho chủ đầu tư (về giá cả, chất lượng) gói thầu tiếp theo, nên tổng thể lợi ích thu chủ đầu tư lựa chọn nhà thầu lớn Khó khăn thứ ba việc lựa chọn nhà thầu không dựa vào số tiêu chí cứng hồ sơ thầu, tiêu chí mặt giấy tờ khơng thể Trang 58 lực nhà thầu thực tế chứng minh (đấu thầu đường ống nước sông Đà, tuyến đường sắt cao Yên Nghĩa – Cát Linh ) Vì khó khăn việc kết hợp mức giá hợp lý tìm nhà thầu tin cậy thách thức Cần phải xét tới đấu thầu nhiều vòng phương án giá bỏ thầu cao hơn, nhà thầu lựa chọn lực chuyên môn biết, cam kết lực hợp tác lâu dài Vấn đề khó khăn cuối để giải tốn theo lý thuyết trị chơi, thông tin người chơi (chủ dự án hay chủ đầu tư bên dự thầu) chiến lược người chơi (thông tin mời thầu, hồ sơ thầu nộp lên chủ đầu tư) cần rõ ràng việc tính tốn Trên thực tế Việt Nam, ta khơng thể có chế đấu thầu linh hoạt mô tả đấu thầu nhiều vịng, với liệu Vì vậy, toán đặt giả sử toán trợ giúp chủ đầu tư định trường hợp lý tưởng chủ đầu tư có thỏa thuận với nhà thầu phương án dự thầu gói thầu tham gia, thơng tin bí mật chủ đầu tư biết, cơng khai dạng cơng cụ hỗ trợ chủ đầu tư công khai, giúp nhà thầu dự đốn số thơng tin chiến thắng (tỷ lệ chiến thắng gói thầu dạng số định tính) để biết khả chiến thắng với phương án dự thầu Hình 3.2: Quy trình đấu thầu [1][64] Giai đoạn • Gói thầu • Gói thầu • Giai đoạn k Giai đoạn N • Gói thầu i • Gói thầu j • • Gói thầu x • Gói thầu y • Hình 3.3: Mơ hình đấu thầu nhiều vịng Vấn đề xung đột tốn Có thể thấy rằng, xung đột xẩy việc cạnh tranh nhiều mục tiêu cần cân nhắc: giá đề xuất hàng hóa đấu thầu, lực nhà thầu, mối quan hệ cam kết Trang 59 chủ đầu tư nhà thầu, đề nghị miễn giảm giá thời điểm đấu thầu Xung đột xẩy trực tiếp chủ đầu tư nhà thầu, nhà thầu với việc thu lấy lợi ích cao phía Từ vấn đề nêu trên, toán đặt phương thức, mơ hình để xây dựng nên trợ giúp định chủ đầu tư việc định lựa chọn nhà thầu toán đấu thầu nhiều vòng trường hợp giả định Việc xây dựng giải pháp xuất phát từ việc xác định liệu tốn, mơ hình để giải tốn thuật tốn cụ thể tìm lời giải Dữ liệu tốn o Dự án có danh sách hàng hóa cần mua sắm, đấu thầu phân chia thành gói thầu, gói thầu bao gồm thơng tin thầu gồm vật tư, thiết bị cần mua, với số lượng khác nhau, với yêu cầu kỹ thuật khác nhau, chủng loại, nhãn hiệu, chất lượng, tiêu chuẩn kỹ thuật khác nhau; o Mỗi gói thầu bao gồm thông tin khoảng thời gian thực thi, tên, số lượng sản phẩm mua gói, tổng kinh phí nhà thầu dự kiến chi cho gói đó; o Chủ đầu tư có số quan hệ nhà thầu - chủ đầu tư số lực (uy tín) nhà thầu; o Một danh sách nhà thầu cho trước, nhà thầu cung cấp số lượng danh sách gói thầu tham gia, gói thầu đặc trưng đơn giá dự thầu, cam kết tỷ lệ giảm giá (chiết khấu) sản phẩm khoảng thời gian xác định gói thầu diễn thời điểm Bài tốn đấu thầu nhiều vịng có đặc điểm quan trọng khác là: o Giá trị tiền tính tốn tốn đấu thầu thường lớn; o Thời gian thực đủ gói thầu nhiều vịng đấu thầu khơng ngắn; o Giá trị tiền bị ảnh hưởng theo thời gian dự án khơng nhỏ Vì toán này, cần phải quan tâm tới giá trị biến thiên đồng tiền theo thời gian Ngoài ra, tốn đấu thầu nhiều vịng, thực tế có nhiều trường hợp, khả xảy việc lựa chọn nhà thầu Do đó, có nhiều ràng buộc điều kiện nhà thầu chủ dự án đưa để đảm bảo quyền lợi cho bên Trong toán xét đến ràng buộc sau: o Tổng thời gian giai đoạn / lần mời thầu phải thời gian dự án; o Khoảng cách hai lần đấu thầu lớn khoảng cách nhỏ nhất; o Thời gian tổ chức đấu thầu lần cuối phải sớm điều kiện thời gian muộn nhất; o Mỗi nhà thầu có quyền tham gia dự án số gói khác (trong khả mình); o Nhà thầu chọn phải thỏa mãn điều kiện cung cấp cho gói thầu; o Mỗi gói thầu phải bán lần; o Mỗi lần /giai đoạn thầu phải bán gói thầu Với liệu mô tả đầy đủ vấn đề nêu đấu thầu nhiều vòng cần phải giải Tìm câu trả lời câu hỏi: để lựa chọn nhà thầu dựa lợi ích tổng hịa yếu tố giá cả, lực, mối quan hệ cam kết chủ đầu tư nhà thầu không vòng mà tổng thể tất vòng đấu thầu, cho ta điểm cân Nash tốn 3.2.1.2 Ứng dụng mơ hình Unified Game-Based model cho toán Trang 60 Với đặc điểm toán xung đột đấu thầu nhiều vịng mơ tả chương 2, áp dụng mơ hình Unified Game-Based giới thiệu Phần 2.3.2, ta có mơ hình chuẩn tắc cho tốn sau: 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃}, {𝑆0 , 𝑆𝑖 }, {𝑢0 , 𝑢𝑖 }, 𝑅𝑐 〉 (3.1) Trong đó: 𝑃0 : chủ đầu tư gói thầu 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược chủ đầu tư 𝑢0 : 𝑆0 → ℝ hàm thưởng phạt (payoff function) chủ đầu tư tham chiếu chiến lược chủ đầu tư sang dạng số thực 𝑁: Số lượng nhà thầu tham gia đấu thầu nhiều gói thầu 𝑃 = {𝑝1 , … , 𝑝𝑖 , … , 𝑝𝑁 }: tập nhà thầu tham gia đấu thầu 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập chiến lược người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng gói thầu người chơi i tham gia 𝑢𝑖 : 𝑆i → ℝ : hàm thưởng phạt người chơi i, tham chiếu chiến lược người chơi i sang giá trị số thực 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập C xung đột xung đột thể vector không rỗng 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 biểu diễn xung đột K người chơi tham gia gói thầu Trong 𝑣⃗ ∈ 𝑅 𝑐 có tồn 𝑠0𝑘 ∈ 𝑆0 ngồi việc người chơi cạnh tranh với gói thầu, chủ đầu tư 𝑃0 có xung đột với chiến lược người chơi lại, lợi ích người chơi trúng thầu đối ngược lại lợi ích chủ đầu tư xét khía cạnh tài Điểm cân Nash mơ hình xác định sau: Khi người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) chọn chiến lược 𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 , ta gọi 𝑠−𝑖 ∈ 𝑆𝑖 chiến lược người chơi khác Hàm payoff người chơi i diễn giải sau: 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 ) Tập chiến lược 𝑆 ∗ = (𝑠1∗ , … , 𝑠𝑖∗ , … , 𝑠𝑁∗ ) gọi điểm cân Nash ∀(𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∈ 𝑆 ∗ , (𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∉ 𝑅𝑐 , (1 ≤ 𝑖, 𝑗 ≤ 𝑁), và: ∗ ) ∗ ) 𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 ≥ 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 , ∀𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 (3.2) Điểm cân Nash giải pháp cho xung đột cần tìm Tại điểm cân Nash, tất người tham gia thầu, với chủ đầu tư lựa chọn theo cách cân theo nhiều tiêu chí ràng buộc, bao gồm: giá thành, lực, khả tham gia gói thầu, thời gian tham gia gói thầu Đương nhiên rằng, khơng phải với điểm Cân người chơi phải trúng gói thầu đó, phân tích, tài khía cạnh tiêu chí tối ưu tốn Đấu thầu nhiều vịng 3.2.1.3 Các tham số mơ hình Chiến lược chủ đầu tư 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược người chủ đầu tư, đó: ▪ 𝑀0 số lượng gói thầu cần đấu thầu ▪ 𝑠0𝑗 cấu trúc thông tin chứa thông tin gói thầu bao gồm: tên sản phẩm, số lượng đấu thầu, giá dự kiến cho sản phẩm Chiến lược nhà thầu 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập chiến lược người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁), đó: Trang 61 ▪ 𝑀𝑖 số lượng gói thầu người chơi i tham gia ▪ 𝑠𝑖𝑗 chiến lược người chơi i với chiến lược (gói thầu) chủ đầu tư, bao gồm thông tin dự thầu: sản phẩm gói thầu, đơn giá đề nghị, thơng tin giảm giá theo thời gian Cơng thức tính hàm payoff chủ đầu tư Như biết, tiền có giá trị theo thời gian, đồng có giá trị đồng tương lai Giá trị tiền mặt thay đổi sau khoảng thời gian định lạm phát, biến động tỷ giá ngân hàng Với r lãi suất ngân hàng, trị giá thực số lượng tiền X thời điểm 𝑡𝑗 𝑋 𝑒 −𝑟.𝑡𝑗 Giả sử chi phí dự kiến cho tồn gói thầu tính tốn dựa A; chi phí trúng thầu nhà thầu thực tế B (thơng thường B < A); phần chênh lệch 𝑢0 = 𝐴 − 𝐵 ta gọi hàm payoff chủ đầu tư dự án Chi phí thực tế phải tốn cho tồn dự án tính : 𝑀0 𝑀0 𝑀 𝐵 = ∑ 𝑔ó𝑖 𝑡ℎầ𝑢𝑖 = ∑ ∑(𝑠𝑖𝑗 ∗ 𝑔ó𝑖 𝑡ℎầ𝑢𝑖𝑗 )𝑒 −𝑟.𝑡𝑗 𝑖=1 𝑀0 𝑀 𝑖=1 𝑗=1 𝑝 = ∑ ∑(𝑠𝑖𝑗 ∗ (∑ 𝑥𝑘 𝑃𝑘𝑗 ))𝑖 𝑒 −𝑟.𝑡𝑗 𝑖=1 𝑗=1 (3.3) 𝑘=1 Trong đó: 𝑔ó𝑖 𝑡ℎầ𝑢𝑖𝑗 : tổng số tiền phải trả cho gói thầu i nội dung mua sắm j 𝑠𝑖𝑗 : trạng thái mua sắm hay không gói thầu i nội dung mua sắm j xk : số lượng vật liệu k nội dung mua sắm j Pkj : giá bán vật liệu k gói thầu i nội dung mua sắm j M0: số gói thầu tồn dự án M : số nội dung mua sắm gói thầu pj: số vật liệu nội dung mua sắm j Như vậy, payoff chủ dự án so với tính tốn ban đầu 𝑀0 𝑀 𝑝𝑗 𝑢0 = 𝐴 𝑒 −𝑟.𝑡𝐹𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ − ∑ ∑(𝑠𝑖𝑗 ∗ (∑ 𝑥𝑘 𝑃𝑘𝑗 ))𝑖 𝑒 −𝑟.𝑡𝑗 𝑖=1 𝑗=1 (3.4) 𝑘=1 Xét theo lợi ích chủ đầu tư giá trị cuối cần phải toán cho dự án phải nhỏ Tức là, tỉ lệ lợi nhuận dự án phải lớn (hay 𝐹0 lớn chủ dự án có lợi) Cơng thức tính hàm payoff nhà thầu lựa chọn Mỗi loại vật liệu, thời điểm khác đem lại giá trị payoff khác cho nhà thầu phụ thuộc vào giá bán - giá gốc - chiết khấu nhà thầu cho khách hàng Vì hàm payoff nhà thầu tính tốn theo cơng thức: 𝑀0 𝑀 𝑝𝑗 𝑢𝑖 = ∑ ∑(𝑠𝑖𝑗 ∗ (∑ 𝑥𝑘 (𝑃𝑘𝑗 − 𝐼𝑘𝑗 − 𝐶𝑘𝑗 ))𝑖 𝑒 −𝑟.𝑡𝑗 𝑖=1 𝑗=1 (3.5) 𝑘=1 Trong đó: 𝐼𝑘𝑗 : giá gốc vật liệu k gói thầu i nội dung mua sắm j 𝐶𝑘𝑗 : chiết khấu % (giảm giá, khuyến mại) vật liệu k gói thầu i nội dung mua sắm j Trang 62 Cơng thức tính hàm fitness tất nhà thầu nhà thầu chọn Giá trị fitness toán việc cân nhắc yếu tố mối quan hệ với chủ đầu tư lực thân, xác định công thức: 𝑁 𝑢𝑎𝑙𝑙 (∑(𝑢𝑖 − 𝑢̅𝑖 )) = 𝑁 ∑𝑖=1(𝑢𝑖 + 𝑞𝑖 + 𝑛𝑙𝑖 ) (3.6) 𝑖=1 Trong đó: N: số nhà thầu tham gia dự án 𝑢̅𝑖 : bình quân số học lợi nhuận thành viên 𝑞𝑖 : số quan hệ nhà thầu i với chủ đầu tư 𝑛𝑙𝑖 : số đánh giá lực nhà thầu i Như vậy, 𝑢𝑎𝑙𝑙 bé chất lượng phương án lựa chọn tốt Khơng gian vector biểu diễn tập xung đột 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập C xung đột toán, mà non-empty vector 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 biểu diễn xung đột K người chơi tham gia gói thầu cạnh tranh với (1 ≤ 𝐾 ≤ 𝑁), dạng chuẩn tắc trò chơi (strategic form normal form), 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 mô tả sau: {𝑠0𝑘 , 𝑠𝑝𝑞 , … , 𝑠𝑥𝑦 }, 𝑠0𝑘 ∈ 𝑆0 đại diện cho người chơi đặc biệt (quyền lợi dự án) 𝑠𝑝𝑞 , 𝑠𝑥𝑦 ∈ 𝑆𝑖 , (1 ≤ 𝑝, 𝑥 ≤ 𝑁), (1 ≤ 𝑞 ≤ 𝑀𝑝 ) (1 ≤ 𝑦 ≤ 𝑀𝑥 ), chiến lược 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 thuộc gói thầu mà có 𝑠0𝑘 thầu 𝑃0 tổ chức 𝑠𝑝𝑞 , 𝑠𝑥𝑦 ∈ 𝑆𝑖 hồ sơ thầu tham gia 3.2.1.4 Cài đặt giải thuật thử nghiệm Xác định điểm cân Nash Để xác định phương án lựa chọn tương quan, xung đột lợi ích chủ đầu tư nhà thầu, xem xét tới yếu tố quan hệ với chủ đầu tư, lực nhà thầu, hàm payoff tồn tốn xung đột thể theo công thức sau: (3.7) 𝑢𝑝𝑟𝑜𝑏𝑙𝑒𝑚 = 𝐴 𝑢0 + 𝐵 𝑢𝑎𝑙𝑙 Trong đó: A, B: số chuyên gia để điều chỉnh ảnh hưởng giá trị tương quan hàm payoff chủ đầu tư nhà thầu Cân lợi ích - quan hệ yếu tố quan trọng tìm kiếm cân Nash, lẽ rõ ràng chiến lược giá chưa đủ để lựa chọn nhà thầu tốt Ý tưởng cân lợi ích - quan hệ xuất phát từ ý tưởng cân Nash, thời nhà thầu thỏa mãn với số tiền thu giữ quan hệ định để hợp tác có lợi gói thầu sau, đảm bảo chủ đầu tư chọn nhà thầu có lực Căn vào chứng minh phần 2.3.4, giải pháp có 𝑢𝑝𝑟𝑜𝑏𝑙𝑒𝑚 đạt giá trị lớn từ giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu giải pháp cần tìm cho xung đột Xét toán cụ thể: Một dự án diễn 15 tháng, có 15 gói thầu, chia thành giai đoạn đấu thầu, nhà cung cấp đánh số 1,2 Chuỗi gen ứng cử viên cho điểm cân Nash có dạng: 0 0 0 2 0 Trang 63 Trong đó: o Phần đoạn gen mô tả thời gian tổ chức đấu thầu, giá trị số biểu diễn cho thứ tự thời gian ghi hồ sơ thầu; o phần kết lần đấu thầu, lần chọn gói thầu chọn nhà thầu cho gói thầu (0 khơng chọn, chọn mua gói thầu nhà thầu 1; chọn mua gói thầu nhà thầu 2) Như vậy, tổng quát lại: dự án có N gói thầu M giai đoạn đấu thầu (N ≥ M), nhiễm sắc thể gồm có M+N gen Chuỗi gen phải đảm bảo nguyên tắc: Nhiễm sắc thể hay cá thể sinh thỏa mãn ràng buộc toán nêu Các ràng buộc toán Bài tốn đấu thầu nhiều vịng, thực tế có nhiều trường hợp, khả xảy ra, có nhiều ràng buộc điều kiện nhà thầu chủ dự án đưa để đảm bảo quyền lợi cho bên Tuy nhiên, toán xét đến ràng buộc sau: o Tổng thời gian giai đoạn / lần mời thầu phải thời gian dự án; o Khoảng cách hai lần đấu thầu lớn khoảng cách min; o Thời gian tổ chức đấu thầu lần cuối phải sớm điều kiện thời gian muộn nhất; o Mỗi nhà thầu có quyền tham gia dự án số gói khác (trong khả mình); o Nhà thầu chọn phải thỏa mãn điều kiện cung cấp cho gói thầu; o Mỗi gói thầu phải bán lần; o Mỗi lần /giai đoạn thầu phải bán gói thầu Cài đặt MOEA framework Chương trình thử nghiệm viết ngơn ngữ Java, sử dựa thư viện có sẵn MOEA Framework Các lớp models lớp (trong lập trình hướng đối tượng) để biểu diễn đối tượng tốn đấu thầu nhiều vịng, bao gồm: o Lớp Package: biểu diễn gói thầu; o Lớp Constractor: biểu diễn nhà thầu; o Lớp Product: biểu diễn sản phẩm Một toán định nghĩa cách thừa kế lớp trừu tượng AbstractProblem MOEA Framework, chấp nhận biến định thuộc số kiểu liệu: số nguyên, số thực, chuỗi bit, … Vì vậy, để đơn giản, ta quy lời giải tốn đấu thầu nhiều vịng vector số nguyên (có số chiều số biến định) Do có N gói thầu, gói thầu cần xác định yếu tố thời gian tổ chức nhà thầu trúng gói thầu đó, lời giải quy vector 2N chiều, với thời gian tổ chức xác định số ngày tính từ thời điểm bắt đầu dự án, nhà thầu xác định mã số (số thứ tự) nhà thầu Như trình bày trên, ta có hàm mục tiêu cần tối ưu: o Lợi nhuận chủ đầu tư; o Tổng lợi nhuận nhà thầu; o Cân lợi ích nhà thầu (tốt lợi nhuận nhà thầu chênh lệch hơn); o Chất lượng dự án (dựa uy tín sẵn có nhà thầu) Đồng thời, theo thực tế, ràng buộc sau cần thoả mãn: o Lợi nhuận chủ đầu tư không âm; o Lợi nhuận nhà thầu khơng âm Trang 64 Bài tốn đấu thầu nhiều vịng cài đặt lớp MultiRoundBidProblem Mơ tả liệu Vì tính nhạy cảm liệu dự án nên việc thu thập liệu thực tế tương đối khó khăn Một liệu dự án đầy đủ liệu bao gồm thông tin gói thầu, kế hoạch thực dự án, thơng tin giá nhà thầu,… việc thu thập thông tin đầy đủ thách thức lớn Thứ nhất, thông tin dự án gói thầu: Việt Nam, dự án lớn đưa đấu thầu nhiều vòng thường dự án Nhà nước, số thông tin phép thông báo hay lan truyền rộng rãi, thông tin khác lại bảo mật theo quy định Thứ hai, nhà thầu: thông tin sử dụng phương pháp bảng hỏi vấn để thu thập Tuy nhiên, có tham số giá gốc sản phẩm nhà thầu khơng muốn để lộ thơng tin Sau q trình tìm hiểu thu thập thơng tin, tác giả thu thơng tin gói thầu Dự án sử dụng nguồn vốn đầu tư phát triển từ ngân sách tỉnh Nghệ An, với hạn mức đầu tư 39,8 tỷ đồng thực năm từ 2016-2020 Tuy nhiên, thông tin dự án thu thập không bao gồm thơng tin nhà thầu Vì vậy, để có đủ thơng tin để thử nghiệm thuật tốn, tác giả giả lập nhà thầu tham số giá Thông tin cụ thể thông tin đấu thầu mô tả Phụ lục A, Bảng 3.1 sau số liệu rút gọn, trích từ liệu gói thầu chủ đầu tư: o Tổng số vịng đấu thầu: vòng năm 2016, 2017, 2018, 2019, 2020; o Tổng số gói thầu: 18, tổng số danh mục hàng hóa là: 46; o Nhà thầu tham dự (giả lập): Công ty CP Thế giới số Trần Anh, Cơng ty CP Máy Tính Hà Nội, Cơng ty TNHH Kỹ nghệ Phúc Anh, Tập đoàn FPT Bảng 3.1: Thơng tin gói thầu Mã gói Mã hàng thầu hóa GT01 H01 H02 GT02 H06 H07 H08 GT03 H31 H32 H33 H34 H35 H36 H37 H38 H39 H40 H41 GT04 H03 H04 H05 Tên hàng hóa Máy trạm (PC) Máy tính xách tay Lưu điện máy chủ Máy chiếu Chống sét Thiết bị đầu cuối mã hóa video Hệ thống camera tự động Thiết bị bút vẽ điện tử Thiết bị ghi hình Micro đa hướng đặt bàn Màn hình lớn hiển thị chuyên nghiệp 65” Màn hình lớn hiển thị 48" Màn hình hiển thị liệu trình chiếu 24” Thiết bị phân phối tín hiệu hình ảnh Bộ khuếch đại âm Loa cột treo tường Máy in Máy in màu Máy Scanner Trang 65 Đơn vị Bộ Chiếc Chiếc Chiếc Điểm Bộ Chiếc Bộ Bộ Chiếc Chiếc Chiếc Chiếc Bộ Bộ Chiếc Chiếc Chiếc Chiếc Số lượng 200 25 35 1 1 1 1 250 20 200 GT05 GT06 GT07 GT08 GT09 GT10 GT11 GT12 H09 H10 H11 H01 H02 H42 H43 H03 H04 H05 H09 H11 H01 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 H12 H13 GT13 H14 GT14 GT15 GT16 H15 H16 H17 H18 H44 H01 H28 H29 H30 H45 H46 GT17 GT18 Modem ADSL Router Switch Máy trạm (PC): Máy tính xách tay Vật tư, phụ kiện Đào tạo hướng dẫn sử dụng, vận chuyển Máy in Máy in màu Máy Scanner Modem ADSL Switch Máy trạm (PC): Tủ Rack Hệ thống UPS Hệ thống chống sét Hệ thống báo cháy Hệ thống sàn nâng kỹ thuật Hệ thống camera quan sát Hệ thống giám sát Hệ thống chiếu sáng, ổ cắm Thi công hệ thống + cáp kết nối Thiết bị định tuyến Chuyển mạch Switch Máy chủ (Ảo hóa thành máy chủ ứng dụng CSDL) Máy chủ ATK Máy chủ Virus + Kiểm soát kết nối internet Tủ đĩa lưu trữ SAN SAN Switch Xây dựng phần mềm Trang thông tin điện tử Máy trạm (PC): HĐH cho máy chủ Phần mềm backup Phần mềm Antivirus cho máy chủ Xây dựng phần mềm Quản lý đơn thư khiếu tố Xây dựng phần mềm Quản lý hồ sơ lưu trữ Chiếc Bộ Bộ Bộ Chiếc Gói Gói Chiếc Chiếc Chiếc Chiếc Bộ Bộ Bộ Bộ Hệ thống Hệ thống m2 Hệ thống Hệ thống Hệ thống Hệ thống Bộ Bộ 200 10 250 200 25 1 260 10 310 280 260 220 1 1 20 1 1 Bộ Bộ Bộ Bộ Bộ Gói Bộ Bộ Bộ Bộ Gói Gói 2 226 1 1 Phân tích kết Với liệu, thuật toán chạy 10 lần để tìm lời giải tốt tất lần, thời gian chạy thuật tốn tính thời gian trung bình 10 lần chạy Quần thể khởi tạo ngẫu nhiên gồm 100 cá thể, số cá thể tối đa tạo lần chạy 10000 (MOEA framework yêu cầu đặt giới hạn cho số cá thể tối đa tạo ra) Môi trường thử nghiệm : Windows 10, Intel Core i5 6200U (Skylake), 2.7GHz, RAM 8GB Java 11, CSDL MySQL Trang 66 Kết thử nghiệm cụ thể lưu file đính kèm Dưới bảng so sánh thời gian tính (giây) giá trị thích nghi lời giải tốt mà thuật tốn tìm sau lần chạy: Bảng 3.2: Kết thử nghiệm thuật toán Lần chạy 10 NSGA-III ε-MOEA GDE3 PESA2 ε-NSGAII SMPSO 4.197s 0.2961 4.178s 0.3322 4.209s 0.2911 4.166s 0.2966 4.178s 0.2979 4.184s 0.3025 4.189s 0.3105 4.171s 0.2923 4.190s 0.2940 4.178s 0.3025 6.602s 0.2755 6.633s 0.2714 6.590s 0.2711 6.602s 0.2706 6.613s 0.2754 6.595s 0.2755 6.621s 0.2723 6.608s 0.2746 6.615s 0.2704 6.601s 0.2705 5.981s 0.2805 5.992s 0.2799 5.974s 0.2799 6.000s 0.2811 5.981s 0.2821 6.112s 0.2797 5.969s 0.2797 5.980s 0.2810 5.987s 0.2807 5.994s 0.2805 3.630s 0.2741 3.051s 0.2743 3.555s 0.2747 3.525s 0.2751 3.617s 0.2714 3.504s 0.2777 3.550s 0.2750 3.544s 0.2707 3.601s 0.2721 3.539s 0.2733 8.954s 0.2744 8.921s 0.2765 8.933s 0.2801 9.102s 0.2809 8.990s 0.2712 9.051s 0.2708 8.915s 0.2714 8.956s 0.2721 8.937s 0.2725 8.929s 0.2708 4.300s 0.2805 4.369s 0.2811 4.321s 0.2816 4.256s 0.2796 4.273s 0.2801 4.291s 0.2823 4.315s 0.2841 4.324s 0.2800 4.210s 0.2799 4.356s 0.2796 Nhận xét đánh giá Điểm cân Nash lần chạy từ thuật tốn PESA2 có giá trị thích nghi tìm tốt (0.2741), điểm cân Nash khuyến nghị thứ tự tổ chức vòng đấu thầu theo giá trị đầu đây, 18 giá trị sau khuyến nghị phương án lựa chọn nhà thầu: 3 4 3 Có thể đánh giá điểm cân Nash tìm sau: o Thỏa mãn ràng buộc toán nêu phần trên; o Không vi phạm không gian vector biểu diễn tập xung đột toán; o Giá trị hội tụ khoảng thời gian ngắn cho thấy điểm cân Nash tìm kiếm thành cơng; o Điểm cân Nash tìm với giá trị thích nghi xác định theo cơng thức 3.6 có giá trị hội tụ nhỏ lượt chạy tương đương với phương án tốt tìm thấy Ngồi ra, từ kết thử nghiệm trên, ε-NSGA-II thuật toán cho kết tốt liệu, mặt khác PESA2, NSGA-III, SMPSO thuật tốn có thời gian chạy nhanh Ngồi ra, ta có số nhận xét, đánh sau: o Thứ tự thời gian tính tốn tương đồng với liệu; Trang 67 o ε-MOEA ε-NSGA-II thuật tốn có thời gian tính tồi việc tính toán ε-dominate tốn thời gian nhiều so với dominate thông thường; o Trong liệu, NSGA-III thuật tốn có kết tồi dựa sở đơn giản (non-dominate sorting) nhiên dễ bị hội tụ vào cực trị địa phương (dù có số cải tiến so với NSGA); o Mặt khác, ε-NSGA-II thuật tốn có kết tốt liệu, vậy, việc sử dụng ε-dominate thay cho dominate thông thường tốn mặt thời gian đem lại hiệu đáng kể o ε-MOEA PESA2 có điểm chung chia không gian mục tiêu thành hyperbox, hiệu thuật tốn phụ thuộc vào độ rộng khơng gian mục tiêu nên có khác thứ tự kết so với thuật toán khác liệu o Tương tự, SMPSO GDE3 có điểm chung chọn lọc khơng qua giao phối, mà dựa việc biến đổi cá thể đơn lẻ (gây đột biến, biến đổi có quy tắc) nên thứ tự kết có tương đồng liệu Liên quan trực tiếp đến nội dung mục này, có 01 báo công bố Hội nghị quốc tế (CT2 – 2017) 01 báo nộp chờ phản biện Tạp chí ISI (CT07-2019) 3.2.2 3.2.2.1 Bài tốn xếp lịch toán dự án Giới thiệu toán Vấn đề lập lịch toán dự án (PSP – Payment Schedule Problem) tốn điển hình quản lý dự án, liên quan tới việc tối ưu hóa chi phí nguồn lực sử dụng với mục tiêu nhằm giảm thiểu khoảng cách lần toán với cơng việc tương ứng Việc tối ưu hóa tiến độ chi phí tốn dự án ngày quan tâm có liên quan chặt chẽ tới khía cạnh tài quản lý dự án việc tối đa hóa giá trị NPV (Net Present Value - giá trị dòng tiền thuần) giá trị tổng dòng tiền tương lai Các vấn đề liên quan đến việc lập lịch tốn mở rộng việc điều phối tiến độ toán Tức khoản tiền thời gian khoản tốn coi biến định ảnh hưởng tới lợi nhuận tài chủ đầu tư nhà thầu Số lượng thời gian toán vấn đề quan trọng đàm phán chủ đầu tư nhà thầu Mơ hình toán lập lịch nghiên cứu đề tài khoản toán xảy nút kiện mạng dự án Trong việc tốn khoản tiền dự án nhà thầu chủ đầu tư muốn tối đa lợi nhuận hoạt động tài giá trị NPV họ Ngân sách bao gồm tỉ suất lợi nhuận thỏa mãn hai bên Các nhà thầu đáp ứng chi phí cho cơng việc việc sử dụng khoản toán ngân sách chủ đầu tư Tiền tích lũy nhà thầu mang giá trị âm giả sử nhà thầu vay vốn với lãi xuất vay vồn lớn lãi xuất chiết khấu thường sử dụng để tính tốn NPV Tiến độ toán tối ưu với nhà thầu có tổng số tốn lần bắt đầu dự án Sau nhận tổng số tiền trả ban đầu, nhà thầu cố gắng giảm thiểu chi phí cách lập lịch trình cơng việc theo cách thức cho dịng chảy tiền mặt cao Để tính tốn NPV chủ đầu tư, ta giả định ngân sách ban đầu có sẵn NPV tất khoản giải ngân chủ đầu tư phải trừ vào khoản tiền Tiến độ toán tối ưu chủ đầu tư việc toán lần dự án hoàn thành Sau đó, chủ đầu tư khơng phải lo lắng lịch trình cơng việc mà quan tâm đến thời hạn dự án Tiến độ toán dự án tối ưu cho Trang 68 nhà thầu nhà đầu tư gọi giải pháp lý tưởng cho hai tức có lịch trình tốn tương ứng với cơng việc hồn thành dự án Xung đột toán Trong thực tế, chủ đầu tư nhà thầu có liên quan cần phải đáp ứng yêu cầu thời gian, số lượng khoản toán mà chủ đầu tư phải trả cho nhà thầu để phát triển dự án Nhà thầu cần phải xác định lịch trình hoạt động tương ứng dự án cần thực Cả hai lịch trình tốn lịch trình hoạt động có ảnh hưởng đáng kể tới NPV chủ đầu tư nhà thầu Cả chủ đầu tư nhà thầu có ý định muốn tối đa hóa NPV riêng gia tăng NPV người lại thường gây sụt giảm NPV người khác điều cần giải toán lập lịch toán dự án đảm bảo lợi ích nhà đầu tư nhà thầu suốt trình thực dự án Dữ liệu toán Giả sử dự án thực có tập 𝑅∗ gồm 𝑁 ∗ hoạt động cần xếp thứ tự Trong tập 𝑅 ∗ , tồn 𝑅 ∈ 𝑅∗ chứa 𝑁 ràng buộc theo thứ tự cặp hoạt động riêng biệt Có loại ràng buộc: Finish to Start (FS), Finish to Finish (FF), Start to Start (SS), Start to Finish (SF) Các ràng buộc 𝑅 chia thành nhóm ràng buộc, nhóm ràng buộc tập hợp hoạt động liên kết với nhiều hoạt động nhóm khác Nhóm xung đột 𝑅′ , 𝑅" hai tập hợp có hoạt động riêng biệt, xung đột 𝑅′ ∈ 𝑅 𝑅" ∈ 𝑅 liên quan với ∀𝑅′ 𝑅 & ∀𝑅" ∈ 𝑅, 𝑅′ 𝑅" = ∅ Hình 3.4: Quan hệ nhiệm vụ [1] Mỗi hoạt động đặc trưng thuộc tính sau: o Thời gian cần hồn thành (𝑡 ); o Số lượng người máy tính cần thiết để tính phí hoạt động (𝑟𝑒𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒) Giả sử dự án nhỏ với hoạt động 𝑅∗ = 𝑅 = 𝑟1 , 𝑟2 , 𝑟3 , 𝑟4 , 𝑟5 có xung đột sau: 𝑟1 𝐹𝑆 𝑟2 , 𝑟2 𝐹𝑆 𝑟3 , 𝑟1 𝑆𝑆 𝑟5 Trong đó, Trang 69 𝑡1 = 𝑡2 = 𝑡3 = 𝑡4 = 𝑛𝑔à𝑦 𝑡5 = 𝑛𝑔à𝑦 𝑟𝑒𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒1 = 𝑟𝑒𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒2 = 𝑟𝑒𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒3 = 𝑟𝑒𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒4 = 𝑟𝑒𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒5 = 𝑛𝑔ườ𝑖 & 𝑚á𝑦 𝑡í𝑛ℎ Tài nguyên dự án bao gồm người máy tính, chi phí cho người máy trị giá 10.000 đô la tháng Nhà đầu tư yêu cầu nhóm phát triển tuân theo thứ tự hoạt động ban đầu từ đến Việc tính tốn giải pháp cho vấn đề hiểu thuật toán MOEAs áp dụng biểu đồ có hướng dạng mạng dự án (project network), đó: o Mỗi node biểu đồ đại diện cho hoạt động; o Các node cột hoạt động thực đồng thời; o Kết chọn phải đảm bảo để chứa tất hoạt động tránh xung đột trùng lặp hoạt động Giả sử lãi suất ngân hàng 1% tháng Khi toán cho hoạt động, số tiền $110000 Theo yêu cầu nhà đầu tư, hoạt động theo thứ tự 1-2-3-4-5, mốc tốn vào tháng tháng: 2-4-6-8-11 sử dụng người máy 11 tháng Do lãi suất tiền nhận hàng tháng nhóm phát triển đến tháng 11 cuối sau hoàn thành dự án nhận đủ tiền là: $20000(1 + 1%)9 + $20000(1 + 1%)7 + $20000(1 + 1%)5 + $20000(1 + 1%)3 + $30000 = $114,942 Hình 3.5: Chiến lược nhà đầu tư Vì vậy, nhóm phát triển xếp lại chuỗi hoạt động theo thứ tự khác để thực hoạt động trước để tránh tác động giá Tuy nhiên, hoạt động phải đứng sau hoạt động tác động xung đột hoạt động Do đó, nhóm phát triển khuyến nghị giải pháp – – – – Nếu dự án thực giải pháp nêu trên, $110000 kế hoạch ban đầu $20000(1 + 1%)9 + $20000(1 + 1%)7 + $30000(1 + 1%)5 + $20000(1 + 1%)2 + $20000 = $115,452 Do đó, giá trị tiền mà nhóm phát triển nhận nhiều so với kế hoạch nhà đầu tư đưa $501 Trang 70 Hình 3.6: Chiến lược đội ngũ phát triển 3.2.2.2 Ứng dụng mơ hình Unified Game-based model cho tốn Áp dụng mơ hình Unified Game-based đề xuất trên, mơ hình Lý thuyết trị chơi cho vấn đề xung đột xếp lịch toán dự án mô tả sau: 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃1 }, {𝑆0 , 𝑆1 }, {𝑢0 , 𝑢1 }, 𝑅𝑐 〉 (3.8) Trong đó, 𝑃0 : người chơi chủ đầu tư đại diện cho lợi ích dự án 𝑆0 = {𝑆01 , 𝑆0𝑗 , 𝑆0𝐾 }: tập chiến lược chủ dự án 𝑢0 : hàm payoff chủ dự án 𝑃1 : người chơi nhà thầu 𝑆1 = {𝑆11 , 𝑆1𝑗 , 𝑆1𝑀 }: tập chiến lược nhà thầu 𝑢1 : hàm payoff người chơi nhà thầu 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập C xung đột xung đột thể vector không rỗng 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 biểu thị xung đột thứ tự toán mong muốn người chơi chiến lược (𝑆0𝐾 , 𝑆1ℎ ), 𝑆0𝑘 ∈ 𝑆0 𝑆1ℎ ∈ 𝑆1 , 𝑘 ∈ {1,2, , 𝐾} ℎ ∈ {1,2, , 𝑀} Lời giải Unified Game-based model áp dụng toán xung đột giải pháp hợp tác win-win chứng minh phần 2.3.4, thể điểm cân Nash xác định sau: Khi người chơi 𝑖(0 ≤ 𝑖 ≤ 1) (chủ đầu tư nhà thầu) chọn chiến lược 𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 , ta gọi 𝑠−𝑖 ∈ 𝑆𝑖 chiến lược người chơi lại Hàm payoff người chơi i diễn giải sau: 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 ) Tập chiến lược 𝑆 ∗ = (𝑠𝑖∗ , … , 𝑠𝑗∗ ) gọi ∗ ) ∗ ) điểm cân Nash ∀(𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 ∈ 𝑆 ∗ , (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 ∉ 𝑅𝑐 , (0 ≤ 𝑖 ≤ 1) và: ∗ ∗ ∗ 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 ) ≥ 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 ), ∀𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 (3.9) Tại điểm cân Nash, tất người tham gia dự án bao gồm: chủ đầu tư nhà thầu có lợi ích giá trị NPV cân tiêu chí ràng buộc cho phép mà không vi phạm tập xung đột 3.2.2.3 Các tham số mơ hình Chiến lược chủ đầu tư Tại lần điều chỉnh chiến lược sau trình đàm phán, chiến lược chủ đầu tư có dạng: 𝑆0 = {𝑆00 , 𝑆01 , 𝑆0𝑗 , 𝑆0𝐾 } danh sách thiết lập khoản tốn, Trang 71 đó: 𝑆0𝑗 = ({𝑥0𝑗1 , 𝑝𝑎𝑦0𝑗1 }, , {𝑥0𝑗𝑖 , 𝑝𝑎𝑦0𝑗𝑖 }, , {𝑥0𝑗𝑁 , 𝑝𝑎𝑦0𝑗𝑁 }) Trong biểu thức trên, 𝑝𝑎𝑦0𝑗𝑖 tỷ lệ phần trăm ngân sách mà chủ đầu tư dự định trả cho nhà thầu kiện 𝑖, 𝑁 tổng số lần toán cho dự án, 𝑥0𝑗𝑖 hoạt động lựa chọn Ngoài ra, 𝑆00 chiến lược định ban đầu, từ thỏa thuận xác định hợp đồng Tại trình đàm phán K lần đàm phán đưa thỏa thuận thực dự án, có chiến lược 𝑆01 𝑆0𝑁 Tỷ lệ toán chiến lược tổng số tiền A cần đáp ứng ràng buộc sau: 𝑁 ∑ 𝑝𝑎𝑦𝑖 = (3.10) 𝑖=1 Chiến lược nhà thầu Chiến lược nhà thầu có hình thức tương tự chiến lược chủ đầu tư, nhiên số phần tử chiến lược khác mối quan hệ nhiệm vụ khác nên nhiều nhiệm vụ thực song song khơng, số mốc tốn tăng giảm Chiến lược nhà thầu có dạng sau: 𝑆1𝑗 = ({𝑥1𝑗1 , 𝑝𝑎𝑦1𝑗1 }, , {𝑥1𝑗𝑖 , 𝑝𝑎𝑦1𝑗𝑖 }, , {𝑥1𝑗𝑀 , 𝑝𝑎𝑦1𝑗𝑀 }) với M số lượng mốc toán cho tổng số tiền A theo đề nghị nhà thầu Cơng thức tính hàm payoff chủ đầu tư Là chênh lệch giá trị tiền phương án đề xuất lần thứ i chủ đầu tư so với phương án định ban đầu S00: 𝑢0 = (𝐴 𝑝𝑎𝑦001 )(1 + 𝑟)𝑦01 + (𝐴 𝑝𝑎𝑦002 )(1 + 𝑟) 𝑦01 +𝑦02 + ⋯ + (𝐴 𝑝𝑎𝑦00𝐾 )(1 + 𝑟)𝑦01 +𝑦02 + +𝑦0𝐾 − (𝐴 𝑝𝑎𝑦0𝑖1 )(1 + 𝑟)𝑦𝑖1 + (𝐴 𝑝𝑎𝑦0𝑖2 )(1 + 𝑟) 𝑦𝑖1+𝑦𝑖2 + ⋯ + (𝐴 𝑝𝑎𝑦0𝑖𝑁 )(1 + 𝑟)𝑦𝑖1+𝑦𝑖2+ +𝑦𝑖𝑁 (3.11) Trong đó: N: số lượng mốc toán chủ đầu tư A: tổng số tiền dự án 𝑦𝑖 : thời gian cần thiết để hoàn thành hoạt động i 𝑟: lãi suất ngân hàng Công thức tính hàm payoff nhà thầu Là chênh lệch giá trị tiền phương án đề xuất lần thứ i nhà thầu so với phương án định ban đầu S00: 𝑢1 = (𝐴 𝑝𝑎𝑦001 )(1 + 𝑟)𝑦01 + (𝐴 𝑝𝑎𝑦002 )(1 + 𝑟)𝑦01 +𝑦02 + ⋯ + (𝐴 𝑝𝑎𝑦00𝐾 )(1 + 𝑟)𝑦01 +𝑦02 + +𝑦0𝐾 − (𝐴 𝑝𝑎𝑦1𝑖1 )(1 + 𝑟)𝑦𝑖1 + (𝐴 𝑝𝑎𝑦1𝑖2 )(1 + 𝑟) 𝑦𝑖1+𝑦𝑖2 + ⋯ + (𝐴 𝑝𝑎𝑦1𝑖𝑀 )(1 + 𝑟)𝑦𝑖1+𝑦𝑖2+ +𝑦𝑖𝑀 (3.12) Cơng thức tính hàm fitness chung dự án Hàm thích nghi dự án tính theo hàm payoff người chơi, chênh lệch giá trị payoff nhỏ lời giải tốt 𝑢𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = |𝐵𝑢0 − 𝐶𝑢1 | (3.13) Trong đó: 𝐵, 𝐶: số chuyên gia điều chỉnh chất lượng giá trị fitness Trang 72 Không gian vector biểu diễn tập xung đột Trong không gian vector 𝑅𝑐 , 𝑣⃗ ∈ 𝑅 𝑐 biểu thị C xung đột việc định nghĩa thứ tự toán, vector biểu diễn cặp giá trị hoạt động dự án cần tốn (ri, rj) có xung đột tài nguyên yêu cầu thời gian sử dụng tài nguyên trường hợp hai hoạt động thời điểm 3.2.2.4 Cài đặt giải thuật thử nghiệm Xác định điểm cân Nash Trong MOEA framework, để xác định liệu đầu vào cho tất thuật toán MOEA, cần chuyển đổi tất thông tin, đặc điểm người chơi (chủ đầu tư đội phát triển) trò chơi thành giá trị mà nhiễm sắc thể mang theo Thuật toán MOEA framework hội tụ kết chạy điều kiện dừng thuật toán số vòng đời thời gian cho phép tiệm cận giá trị hội tự, theo chứng minh 2.3.4, giá trị nhiễm sắc thể tốt điểm cân Nash tiệm cận điểm cân Nash tìm Từ mơ tả vấn đề, xác định biểu diễn nhiễm sắc thể bao gồm thông tin số lượng hoạt động, số lượng giải pháp cho hoạt động Ví dụ nhiễm sắc thể hợp lệ sau (Bảng 3.3): Bảng 3.3: Lịch trình thực Ngày Hoạt động Hoạt động 1 4 5 5 Kết chuyển đổi thành nhiễm sắc thể với số lượng gen số lượng hoạt động dự án, gen lấy giá trị thứ tự hoạt động tập hợp tất hoạt động thực ngày: (1 – 4) – (1 – 4) – (2 – 5) – (2 – 5) – (3 – 5) – Các ràng buộc toán Trên thực tế, để chọn đề xuất phù hợp giải xung đột lịch toán dự án, cần phải đảm bảo ràng buộc chủ yếu tốn tn thủ, khơng cần phù hợp với MOEA framework Dưới số ràng buộc xung đột cấu hình thuật tốn áp dụng MOEA framework: o Các tham số 𝑎𝑖 , 𝑏𝑖 MOEA framework số chúng xác định trước thuật tốn; o Mọi thuộc tính, giá trị tính phải số dương; o Tất hoạt động phải xuất nhiễm sắc thể hoạt động xuất lần; o Xung đột xảy hoạt động; o Hai hoạt động có xung đột không tồn đồng thời nhiễm sắc thể Cài đặt MOEA framework Trong thử nghiệm toán này, MOEA framework thay đổi theo mô tả phần 3.1 Không yêu cầu liệu đầu vào thông tin hoạt động thông tin dự án, ràng buộc dự án xung đột để xác định ứng Trang 73 viên điểm cân Nash tìm có hợp lý khơng Phần cốt lõi giữ cho hệ thống chạy thuật toán hoạt động không thay đổi Mô tả liệu Dữ liệu sử dụng thử nghiệm bao gồm loại: o Dữ liệu từ báo [14]; o Dữ liệu từ hai dự án phần mềm gia công từ cơng ty phần mềm Việt Nam Trong liệu so sánh liên quan tới báo [14] trình bày báo luận án (CT6) Dữ liệu dự án trình bày Bảng 3.4 nhập vào hệ quản lý MySQL Cấu hình máy tính để thử nghiệm thuật tốn là: Windows 10 Pro 64-bit CPU 2.80 GHz Intel (R) Core i5 Đối với thuật toán cụ thể, phần thử nghiệm chạy liên tục 10 lần, lần phần mềm có ghi lại kết cân Nash tìm thấy Kết chạy thuật tốn chứa thơng tin sau: o Cách phân phối lịch toán dự án xếp lại; o Giá trị payoff tổng thể đáp án; o Thời gian chạy Trong thời gian chạy ngắn, mức độ liên quan thuật toán tốt mơ hình cao Giá trị hàm hồn trả cho biết chất lượng câu trả lời tìm thấy Giá trị nhỏ kết tốt Dữ liệu từ dự án phần mềm thử nghiệm gồm liệu trung bình với 74 nhiệm vụ 48 nhiệm vụ mô tả tổng quan Bảng 3.4, giới thiệu cụ thể Bảng 3.5 Bảng 3.7 Mỗi tác vụ cần lượng thời gian cụ thể để hồn thành u cầu hai đơn vị tài nguyên xử lý Mỗi tài nguyên xác định nhận dạng (ID) Mối quan hệ hoạt động khác minh họa Bảng 3.6 Bảng 3.8 Bảng 3.4: Thông tin dự án hai dự án phần mềm No Project name E-commerce website ID JP_EC 2015 Start date Jan 2015 Expected budget 1.547.500.000 VND Integrated IS management VN_BT 2014 Jan 2014 1.147.500.000 VND Bảng 3.5: Các tham số nhiệm vụ dự án No 10 11 12 Resource 10 6 10 Resource 10 Time 1 2 12 No 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Trang 74 Resource 10 4 Resource 6 Time 18 20 9 9 9 11 13 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 10 7 8 10 3 9 1 8 9 10 10 10 5 1 1 12 11 12 21 3 10 10 14 28 35 34 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 7 8 9 8 10 10 8 10 10 10 10 2 Bảng 3.6: Các tham số quan hệ nhiệm vụ dự án No 10 11 18 19 21 22 23 24 25 26 Activity 16 56 13 45 37 50 65 26 34 32 63 19 27 12 1 Activity 27 58 62 61 43 34 41 29 20 15 33 74 45 56 70 Trang 75 Relation FS FS FS FS FF FF FF FF FF FF SF SF SS SS SS SS FS FS 13 15 15 15 20 49 60 1 1 1 12 1 1 27 15 15 17 10 27 28 1 FS FS Bảng 3.7: Các tham số nhiệm vụ dự án No 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Resource 1 2 3 1 2 1 1 2 Resource 5 6 7 5 6 5 5 6 Time 2 19 14 14 17 16 13 22 16 21 16 10 7 43 10 No 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 Resource 3 1 2 3 4 4 4 3 Resource 7 5 6 7 8 8 8 7 Bảng 3.8: Các tham số quan hệ nhiệm vụ dự án No 10 11 12 13 Activity 1 2 5 6 7 Activity 2 11 12 13 14 15 Trang 76 Relation FS FS FS FS FS FS SS SS FS SS FS SS FS Time 14 30 29 16 28 15 14 22 10 10 28 13 14 31 26 87 4 33 61 31 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 9 10 11 11 11 12 13 13 14 14 15 15 16 16 17 17 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 16 10 17 17 12 22 29 23 14 24 15 25 16 26 27 34 18 19 20 28 28 21 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 FS FS FS FF SF FS FS FS SF FS SF FS SF FS FS FS SS SS SS FS FS FF FS SS SS SS SS SS SS SS FS FS FS FS FS FS FS Phân tích kết chạy Kết điểm cân Nash tìm lần chạy với liệu dự án với thuật toán ε-MOEA (có kết giá trị thích nghi tốt nhất: 259276750) trích phần có thơng tin sau: 1-2-(3-4)-(5-11)-(12-6)-(7-13)-(8-14)-(9-15)-(16-10)-(17-12)-(22-29)-(23-14) Có thể đánh giá điểm cân Nash tìm sau: o Thỏa mãn ràng buộc toán nêu phần trên; Trang 77 o Không vi phạm không gian vector biểu diễn tập xung đột toán mối quan hệ nhiệm vụ, thời gian hoạt động tài nguyên chính; o Giá trị hội tụ khoảng thời gian ngắn cho thấy điểm cân Nash tìm kiếm thành cơng; o Điểm cân Nash tìm với giá trị thích nghi xác định theo cơng thức 3.13 có giá trị hội tụ nhỏ lượt chạy tương đương với phương án tốt tìm thấy Ngồi ra, qua 10 lần chạy thuật toán theo kịch áp dụng mô tả Phần 3.1, liệu thử nghiệm dự án mô tả Bảng 3.9 Hình 3.7 Chúng ta thấy NSGA-II MOEA nhanh để giải vấn đề tìm điểm cân Nash cho Unified Game-based model liệu Dự án NSGA-II có thời gian chạy nhanh 10,09% so với thời gian chạy trung bình năm thuật tốn cịn lại Cụ thể, thời gian hoạt động NSGA-II cao 26,67% so với SMPSO, cao 12,00% so với GDE3 cao khoảng 7,37% so với ε -MOEA NSGA-II cho thấy thời gian chạy cao 1,12% 2,22% so với ε -NSGA-II PESA2 Điều có nghĩa NSGA-II PESA2 hai thuật toán hiệu tốc độ với toán Bảng 3.9: Kết thử nghiệm từ liệu dự án sau 10 lần chạy No 10 10 NSGA-II 301343880, 7s 301343880, 8s 301343880, 9s 301343880, 8s 301343880, 11s 301343880, 7s 301343880, 8s 301343880, 10s 301343880, 9s 301343880, 11s GDE3 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s 301343880,10s ε-NSGA-II 301343880, 9s 301343880, 8s 301343880, 9s 301343880, 8s 301343880, 9s 301343880, 10s 301343880, 10s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 8s PESA2 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 9s Trang 78 ε-MOEA 301343880, 9s 301343880, 10s 301343880, 10s 301343880, 9s 301343880, 10s 301343880, 9s 301343880, 10s 301343880, 9s 301343880, 9s 301343880, 10s SMPSO 301343880, 13s 301343880, 13s 301343880, 11s 301343880, 13s 301343880, 11s 301343880, 13s 301343880, 13s 301343880, 11s 301343880, 11s 301343880, 11s NSGA-II ε-NSGA-II ε-MOEA GDE3 PESA2 SMPSO 14 12 TIME IN SECOND 10 2 10 RUNNING ORDER Hình 3.7: So sánh thời gian chạy thuật tốn dự án Như phân tích kết chạy liệu dự án từ Bảng 3.10 Hình 3.8, PESA2 MOEA nhanh thử nghiệm giải vấn đề tìm điểm cân Nash cho mơ hình Hợp sau 10 lần chạy nhóm liệu Dự án Thời gian hoạt động PESA2 cao 8,75% so với-NSGA-II, cao 7,5% so với-MOEA, cao 12,5% so với GDE3, cao 15% so với NSGA-II 50% so với SMPSO Ngồi ra, PESA2 có thời gian chạy nhanh 18,75% so với thời gian chạy trung bình năm thuật tốn cịn lại Bảng 3.10: Kết thử nghiệm từ liệu dự án sau 10 lần chạy No 10 NSGA-II 280675880, 11s 280675880, 11s 259276750, 10s 280675880, 7s 280675880, 7s 280675880, 10s 280675880, 11s 280675880, 7s 259276750, 10s 280675880, 9s GDE3 280675880, 9s 280675880, 9s 280675880, 9s 280675880, 9s 280675880, 9s 280675880, 9s 280675880, 9s ε-NSGA-II 280675880, 9s 280675880, 10s 280675880, 8s 280675880, 10s 280675880, 9s 280675880, 9s 219878880, 9s 280675880, 8s 280675880, 6s 280675880, 8s PESA2 280675880, 8s 280675880, 8s 280675880, 8s 280675880, 8s 280675880, 8s 280675880, 8s 280675880, 8s Trang 79 ε-MOEA 259276750, 10s 280675880, 9s 280675880, 9s 280675880, 8s 259276750, 10s 219878880, 9s 280675880, 8s 280675880, 8s 219878880, 9s 219878880, 9s SMPSO 280675880, 12s 280675880, 13s 280675880, 11s 280675880, 13s 280675880, 12s 280675880, 11s 280675880, 12s 10 280675880, 9s 280675880, 9s 280675880, 9s NSGA-II 280675880, 8s 280675880, 8s 280675880, 8s ε-NSGA-II ε-MOEA 280675880, 13s 280675880, 12s 280675880, 11s GDE3 PESA2 SMPSO 14 12 TIME IN SECOND 10 2 10 RUNNING ORDER Hình 3.8: So sánh thời gian chạy thuật tốn dự án Liên quan trực tiếp đến nội dung mục này, có 02 cơng trình cơng bố, 01 Tạp chí nước (CT1- 2016) 01 Hội nghị quốc tế (CT6 - 2019) 3.3 Lớp tốn mơ hình khơng có chủ đầu tư 3.3.1 3.3.1.1 Bài toán xung đột phương pháp xử lý rủi ro Giới thiệu toán Với doanh nghiệp rủi ro yếu tố có tính chất tất yếu Mọi doanh nghiệp phải đối mặt với rủi ro Bản thân rủi ro yếu tố đa diện nội Rủi ro có tác động tiêu cực tác động tích cực tới tồn doanh nghiệp Và nhu cầu có tính tất yếu quy trình quản lý rủi ro yếu tố tối thiết cho thành công doanh nghiệp Quy trình quản lý rủi ro giúp doanh nghiệp gia tăng tác động tích cực giảm nhẹ hậu tiêu cực từ rủi ro Với vai trò rõ ràng quản lý rủi ro nhiệm vu hàng đầu quản lý công nghệ thông tin doanh nghiệp Việc quản lý rủi ro dự án , đặc biệt dự án công nghệ thông tin ứng dụng quan trọng lý thuyết trò chơi Dựa lý thuyết trị chơi, người quản lý dự án phân tích chiến lược cạnh tranh, nghiên cứu chiến thuật cho lựa chọn tối ưu Từ tìm điểm cân chiến lược, hạn chế rủi ro phát sinh trước, sau thực dự án Các rủi ro nhận diện, phân tích, kiểm sốt giám sát cách tốt Hạn chế thiệt hại khơng đáng có, đem lại kết tốt dự án, đặc biệt dự án công nghệ thông tin nơi mà xác suất xuất rủi ro lớn khó kiểm sốt Để giải quyết, có Trang 80 nhiều phương pháp đối phó với rủi ro (Risk Response) khác nhau, phương pháp có ưu nhược điểm khả áp dụng tính cụ thể [1] Rủi ro: Giảm chi phí dự án Xử lý: giảm lương nhân Rủi ro: Nhân viên nghỉ việc Xử lý: tăng lương Xung đột Hình 3.9: Xung đột phương pháp xử lý rủi ro Xung đột toán Tuy nhiên yếu tố chưa xét tới thân rủi ro lại xung đột với lên kế hoạch giải Việc giải xử lý rủi ro phương pháp lại xung đột với việc xử lý rủi ro phương pháp khác, hậu từ nhỏ tới khơng kiểm sốt Ví dụ có rủi ro “nhân bỏ việc” lương thấp, trả khơng định kì, trả muộn Bên quản lý dự án khắc phục, xử lý rủi ro cách: tăng tiền lương, trả định kì, hạn Khi rủi ro tạm thời xử lý Tuy nhiên, với rủi ro tiền đầu tư dự án tăng, giải việc giảm lương nhân viên hay sa thải nhân viên , kêu gọi nhà đầu tư Khi giải rủi ro phương pháp giảm lương hay sa thải nhân viên vơ tình xung đột với việc giải rủi ro nhân bỏ việc nêu bên Đây thực trạng toán xung đột phương pháp xử lý rủi ro (Risk Response Conflict) Với đặc điểm xung đột phần 2.1.1, việc giải xử lý cách mơ hình hóa rủi ro Unified Game-based model, từ tìm điểm Cân Nash, ta có giải pháp trung hịa cho xung đột phương pháp đối phó rủi ro Với điểm cân Nash tìm được, giải pháp trạng thái winwin N người chơi có số lượng chiến lược khác nhau, toán N rủi ro Có vấn đề rủi ro giải cách triệt để hạn chết phát sinh rủi ro không đáng xảy Đem lại hiệu tối ưu cho việc quản lý dự án Dữ liệu toán Giả thiết dự án thực có tập R* gồm tổng cộng N* rủi ro cần quản lý, tập R* có tập 𝑅 ∈ 𝑅∗ gồm N rủi ro có xung đột phương pháp xử lý (1 < 𝑁 ≤ 𝑁 ∗ ) Do tốn quan tâm tới rủi ro có xung đột nên ta đánh số rủi ro có xung đột từ N 𝑅 = (𝑟1 , , 𝑟𝑖 , , 𝑟𝑁 ) ri rủi ro có xung đột dự án Các rủi ro R chia thành nhóm xung đột, nhóm xung đột tập rủi ro có xung đột trực tiếp với Nhóm xung đột 𝑅′ , 𝑅′′ tập rủi ro riêng biệt, xung đột 𝑅′ ∈ 𝑅 𝑅′′ ∈ 𝑅 liên quan tới nhau, ∀ 𝑅′ ∈ 𝑅 ∀ 𝑅 ′′ ∈ 𝑅, 𝑅′ ∩ 𝑅′′ = ∅ Ngoài ra, tập 𝑅′ = {𝑟𝑖 : 𝑟𝑖 ∈ 𝑅}, 𝑟𝑖 rủi ro dự án xử lý, đối phó Mi phương pháp khác nhau, ∀ 𝑟𝑖 ≠ 𝑟𝑗 ∈ 𝑅 ′ , 𝑟𝑖 có phương pháp xử lý 𝑠𝑖𝑘 Trang 81 xung đột với phương pháp xử lý 𝑠𝑗ℎ 𝑟𝑗 Theo PMBOK [1], chương 11 Project risk management, với 𝑟𝑖 , thông tin biểu diễn bao gồm: o Xác suất xảy rủi ro: probability; o Mức độ tác động rủi ro dự án yếu tố tổng hợp từ yếu tố: hậu rủi ro xảy khả xảy rủi ro, nghiên cứu luận án tính tốn biểu diễn dưới, yếu tố gọi là: level; o Đánh giá mức độ tác động, hậu khía cạnh tài rủi ro lên ngân quỹ dự án, yếu tố gọi là: impact; o Trong rủi ro 𝑟𝑖 , phương thức đối phó với rủi ro 𝑠𝑖𝑘 xác định tổng hợp yếu tố sau [66]: - Số lượng tiền để thực thi phương pháp đối phó với rủi ro: cost; - Độ khó áp dụng phương pháp vào rủi ro (được đánh số từ đến 9) gọi là: diff; - Độ ưu tiên phương pháp xử lý so với phương pháp khác (đánh số từ đến 10): priority; - Thời gian cần thiết để thực (giờ): time; - Mức độ hiệu phương án đối phó với rủi ro (đơn vị tính phần trăm), yếu tố gọi là: efficiency Vấn đề toán Xung đột phương pháp đối phó rủi ro cần tìm phương án đối phó 𝑠𝑖𝑘 phù hợp cho 𝑟𝑖 Trong phần này, luận án áp dụng mơ hình Unified Game-based model phần 2.3.2 để có mơ hình Lý thuyết trị chơi cho riêng mình, đảm bảo tính đầy đủ khả thi cho tốn, ngồi luận án thực hóa mơ hình Phần mềm để trợ giúp cho việc định quản lý rủi ro dự án Theo PMBOK [1], có tổng cộng phương án đối phó với rủi ro: Bảng 3.11: Các phương án xử lý rủi ro [1] Các phương án xử lý rủi ro Ngăn chặn Tìm cách loại bỏ trước sử dụng cách thức khác để thực để tránh rủi ro Giảm nhẹ Giảm bớt ảnh hưởng rủi ro thông qua điều khiển xử lý vấn đề nội dự án Chuyển giao Chuyển trách nhiệm xử lý rủi ro sang cho bên thứ 3, ví dụ mua bảo hiểm Chấp nhận Các tác động rủi ro lên dự án đủ nhỏ để chấp nhận cho rủi ro tự xảy khơng cần thiết phải có giải pháp để xử lý Các phương án đối phó tích cực Tận dụng Loại bỏ yếu tố không chắn để đảm bảo có yếu tố tích cực xảy Mở rộng Tập trung vào nguyên nhân chủ yếu phát triển yếu tố tích cực rủi ro Chia sẻ Cần đối tác tham gia để chia sẻ rủi ro Chấp nhận Các tác động kiểm soát chủ động bị động rủi ro xảy Giả thiết dự án nhỏ có rủi ro 𝑅∗ = R = (𝑟1 , 𝑟2 , 𝑟3 , 𝑟4 ), phương pháp xử lý rủi ro tương ứng là: 𝑟1 : 𝑠11 , 𝑠12 , 𝑠13 Trang 82 𝑟2 : 𝑠21 , 𝑠22 𝑟3 : 𝑠31 , 𝑠32 , 𝑠33 , 𝑠34 𝑟4 : 𝑠41 , 𝑠42 Trong tập 𝑅∗ tồn tập 𝑅 = 𝑅 ′ = (𝑟1 , 𝑟2 , 𝑟3 ) có tồn xung đột, toán quan tâm làm việc tập R, bao gồm thiết lập mơ hình hóa cho tập R, đề xuất giải pháp lập trình Và giả sử R tồn cặp xung đột chiến lược xử lý rủi ro sau: 𝑠12 − 𝑠21 , 𝑠13 − 𝑠22 , 𝑠21 − 𝑠31 , 𝑠22 − 𝑠32 Việc tính tốn giải pháp cho tốn hiểu giải thuật MOEAs áp dụng đồ thị vô hướng dạng Project Network đó: ▪ Mỗi node đồ thị biểu diễn phương thức xử lý rủi ro, mang theo đặc tính phương thức node ▪ Các node nằm cột phương thức xử lý thuộc rủi ro ▪ Phương án xử lý chọn phải đảm bảo nằm đường qua tất node 𝑁 ′ Hình 3.10: Mạng dự án biểu diễn xung đột phương án đối phó rủi ro Trong với cặp xung đột 𝑠12 − 𝑠21 có nghĩa xung đột phương pháp xử lý thứ 2nd rủi ro r1, với phương pháp xử lý thứ 1st rủi ro r2 , biểu diễn dạng Project Network trên, khơng có đường hai nodes 𝑠12 − 𝑠21 Như thực chất toán xử lý xung đột phương pháp đối phó rủi ro quy tốn tìm đường qua tất ri mà khơng có xung đột với (chỉ qua lần) Tuy nhiên khơng phải tốn tìm đường nhỏ nhất, điểm mạng dự án mang theo nhiều giá trị thơng tin điểm ngồi cịn nhiều ràng buộc khác lên toán 3.3.1.2 Ứng dụng mơ hình Unified Game-Based model cho tốn Với đặc điểm toán xung đột phương pháp đối phó rủi ro trên, áp dụng Unified Game-Base model vào tốn, ta có mơ hình tốn học cho toán sau: Trang 83 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃}, {𝑆0 , 𝑆𝑖 }, {𝑢0 , 𝑢𝑖 }, 𝑅𝑐 〉 (3.14) Trong đó: 𝑃0 : người chơi đặc biệt đại biểu cho lợi ích toàn dự án so sánh với người chơi bình thường khác 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược người chơi đặc biệt, 𝑀0 số lượng chiến lược người chơi đặc biệt 𝑢0 : 𝑆0 → ℝ hàm thưởng phạt (payoff function) người chơi đặc biệt tham chiếu chiến lược người chơi đặc biệt sang dạng số thực 𝑁: Số lượng rủi ro có xảy xung đột 𝑃 = {𝑝1 , … , 𝑝𝑖 , … , 𝑝𝑁 }: tập rủi ro có xảy xung đột 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập phương pháp đối phó rủi ro 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng phương pháp xử lý rủi ro i 𝑢𝑖 : 𝑆i → ℝ : hàm thưởng phạt rủi ro i, tham chiếu chiến lược rủi ro i sang giá trị số thực 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn tập xung đột phương pháp đối phó rủi ro, mà non-empty vector 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 biểu diễn xung đột K rủi ro (1 ≤ 𝐾 ≤ 𝑁), dạng chuẩn tắc trò chơi (strategic form normal form), 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 mơ tả sau: {𝑠0𝑘 , 𝑠𝑝𝑞 , … , 𝑠𝑥𝑦 }, 𝑠0𝑘 ∈ 𝑆0 đại diện cho quyền lợi dự án rủi ro xảy ra, có đụng độ phương pháp xử lý, giá trị 𝑠𝑝𝑞 , 𝑠𝑥𝑦 ∈ 𝑆𝑖 phương, (1 ≤ 𝑝, 𝑥 ≤ 𝑁), (1 ≤ 𝑞 ≤ 𝑀𝑝 ) (1 ≤ 𝑦 ≤ 𝑀𝑥 ) Điểm cân Nash mơ hình xác định sau: Khi rủi ro 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) chọn chiến lược xử lý 𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 , ta gọi 𝑠−𝑖 ∈ 𝑆𝑖 chiến lược rủi ro khác Hàm payoff rủi ro i diễn giải sau: 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 ) Tập chiến lược 𝑆 ∗ = (𝑠1∗ , … , 𝑠𝑖∗ , … , 𝑠𝑁∗ ) gọi điểm cân Nash ∀(𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∈ 𝑆 ∗ , (𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∉ 𝑅𝑐 , (1 ≤ 𝑖, 𝑗 ≤ 𝑁), và: ∗ ) ∗ ) 𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 ≥ 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 , ∀𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 (3.15) Điểm cân Nash giải pháp cho xung đột cần tìm Việc xử lý xung đột theo cách thức win-win đề cập tương đương với việc giải mơ hình Lý thuyết trị chơi tìm điểm cân Nash cho tốn 3.3.1.3 Các tham số mơ hình Chiến lược chủ đầu tư Chiến lược j cho rủi ro người chơi đặc biệt (đại diện cho chủ đầu tư) liệu gồm thành phần: thời gian tối thiểu để xử lý rủi ro, thời gian tối đa xử lý rủi ro, chi phí tối thiểu, chi phí tối đa: 𝑠0𝑗 = {𝑐𝑜𝑠𝑡𝑗𝑚𝑖𝑛 , 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑗𝑚𝑎𝑥 , 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑗𝑚𝑖𝑛 , 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑗𝑚𝑎𝑥 } (3.16) Chiến lược người chơi Tập chiến lược 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 } chiến lược chơi người chơi i hiểu cách khác rủi ro i, quản lý dự án coi tập phương pháp đối phó rủi ro i, 𝑠𝑖𝑗 mang theo thông tin mô tả Phần 3.3.1.1, gồm thông tin sau: cost, diff, priority, time, efficiency Cơng thức tính hàm payoff chủ đầu tư Trang 84 Tập rủi ro 𝑃 = {𝑝1 , , 𝑝𝑖 , , 𝑝𝑁 } với rủi ro pi mơ tả vector hiệu có chứa thông tin về: (i) số lượng tiền tổn thất xung đột xảy (ii) giá trị level rủi o, (iii) xác xuất xảy (probability) Cụ thể là: 𝑤𝑖 = (𝑤𝑖𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑖 , 𝑤𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙𝑖 , 𝑤𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦𝑖 ) ⃑⃑⃑⃑ (3.17) Giá trị payoff chủ dự án: 𝑢0 = ∑ 𝑁 𝑤𝑖 (3.18) 𝑖=1 ⃑⃑⃑⃑ 𝑁 = ∑𝑖=1(𝑎1 𝑤𝑖𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑖 + 𝑎2 𝑤𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙𝑖 ) ∗ 𝑤𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦𝑖 Với a1, a2 số chuyên gia dùng để điều chỉnh mức độ ảnh hưởng yếu tố vector hiệu năng: impact, level Tập chiến lược rủi ro pi 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , , 𝑠𝑖𝑗 , , 𝑠𝑖𝑀𝑖 } với 𝑠𝑖𝑗 biểu diễn vector hiệu ⃑⃑⃑⃑⃑ 𝑢𝑖𝑗 = (𝑢𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 , 𝑢𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑦𝑖𝑗 , 𝑢𝑑𝑖𝑓𝑓𝑖𝑗 , 𝑢𝑡𝑖𝑚𝑒𝑖𝑗 , 𝑢𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦𝑖𝑗 ) có chứa thơng tin quan trọng phương pháp đối phó với rủi ro i, (1 ≤ i ≤ N) Các thông tin bao gồm: (i) cost, (ii) priority, (iii) difficult (diff), (iv) time and (v) efficiency Cơng thức tính hàm payoff người chơi Giá trị payoff rủi ro i trường hợp lựa chọn phương án đối phó j tổng hợp yếu tố Cụ thể, hàm payoff mô tả sau: 𝑢𝑖𝑗 = 𝑏1 𝑢𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 + 𝑏2 𝑢𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑦𝑖𝑗 + 𝑏3 𝑢𝑑𝑖𝑓𝑓𝑖 + 𝑏4 𝑢𝑡𝑖𝑚𝑒𝑖𝑗 (3.19) 𝑖 Giá trị hàm payoff uij nhỏ có nghĩa lựa chọn phương án đối phó rủi ro phù hợp Cơng thức tính hàm fitness chung dự án Để đảm bảo dự án diễn thuận lợi, ràng buộc tài đảm bảo theo kế hoạch việc tối thiểu hóa chi phí phát sinh chi phí cho rủi ro quan trọng Rõ ràng chi phí rủi ro xẩy phụ thuộc vào yếu tố: hậu xẩy rủi ro, xác suất xảy rủi ro chi phí cho phương án xử lý Để tìm cân Nash cho trò chơi G, ràng buộc quan trọng toán tối ưu đa mục tiêu tối thiểu hóa chi phí rủi ro Chi phí xác định bằng: 𝑭𝒄𝒐𝒔𝒕 = 𝑢0 + ∑𝑵 (3.20) 𝒊=𝟏 𝑢𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 Trong 𝑢𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 chi phí rủi ro i sử dụng phương thức đối phó j Tuy nhiên thiếu sót tính đến vấn đề tài xảy ra, mức độ hiệu phương án giải rủi ro chọn ảnh hưởng không nhỏ tới chất lượng dự án Để thực hóa yếu tố này, hàm 𝑭𝒄𝒐𝒔𝒕 điều chỉnh sau: 𝑭𝒄𝒐𝒔𝒕 = ∑𝑁 𝑖=1(𝑎1 𝑤𝑖𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑖 + 𝑎2 𝑤𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙𝑖 ) ∗ 𝑤𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦𝑖 ∗ (1 − 𝑢𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦𝑖𝑗 ) + ∑𝑵 (3.21) 𝒊=𝟏 𝑢𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 Trong giả sử rủi ro i lựa chọn phương án đối phó j Và ý nghĩa giá trị hàm 𝑭𝒄𝒐𝒔𝒕 giá trị nhỏ đảm bảo cho trạng thái tài tồn dự án nằm phạm vi kiểm soát Ràng buộc thứ cân Nash cho game G tính hiệu phương pháp xử lý rủi ro, việc định lượng ràng buộc phụ thuộc chủ yếu vào đặc điểm phương pháp xử lý Để mô hình tùy biến, ta đưa thêm tham số b1, b2, b3, b4 vào đặc tính phương pháp xử lý rủi ro theo thứ tự cost, priority, difficulty, time Các tham số (và bao gồm a1, a2 Công thức 3.18) điều chỉnh Trang 85 chuyên gia quản lý dự án thơng qua việc cấu hình ứng dụng phần mềm Và đó, hàm định lượng cho ràng buộc thứ cân Nash xác định sau: 𝑭𝒓𝒆𝒔𝒑𝒐𝒏𝒔𝒆 = ∑𝑁 (3.22) 𝑖=1 (𝑏1 𝑢𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 + 𝑏2 𝑢𝑑𝑖𝑓𝑓𝑖𝑗 + 𝑏3 𝑢𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑦𝑖𝑗 + 𝑏4 𝑢𝑑𝑖𝑓𝑓𝑖𝑗 ) Hàm 𝑭𝒓𝒆𝒔𝒑𝒐𝒏𝒔𝒆 thước đo cho tính hiệu việc lựa chọn phương án xử lý j cho rủi ro i Giá trị 𝑭𝒓𝒆𝒔𝒑𝒐𝒏𝒔𝒆 nhỏ việc lựa chọn xác Với mơ hình trị chơi tại, bao gồm nhiều tập 𝑅′ ∈ 𝑅 có xuất xung đột trực tiếp phương pháp xử lý 𝑟𝑖 , 𝑟𝑗 ∈ 𝑅′ , việc tính tốn hàm đánh giá 𝑭𝒓𝒆𝒔𝒑𝒐𝒏𝒔𝒆 thực chung nhiên ràng buộc thứ mơ hình lựa chọn phương pháp xử lý cho 𝑟𝑖 , 𝑟𝑗 mà không vi phạm xung đột: ∀ 𝑟𝑖 ≠ 𝑟𝑗 ∈ 𝑅′ , (𝑠𝑖𝑘 , 𝑠𝑗ℎ ) ∄ 𝑅 𝑐 Trong mơ hình trị chơi có hữu hạn số người chơi có hữu hạn chiến lược, John Nash, 1951 ln có giải pháp cho vấn đề mà đảm bảo quyền lợi bên, thỏa mãn ràng buộc, điểm cân Nash [68] Nash Equilibrium toán áp dụng cho N+1 người chơi bao gồm: người chơi đặc biệt (dự án) N người chơi thường (là rủi ro 𝑟𝑖 ∈ 𝑅.) người chơi có chiến lược khác Để đánh giá chất lượng Nash Equilibrium, việc định nghĩa hàm thích nghi cần thiết, dựa cơng thức 3.21, cơng thức 3.22, ta có: 𝐹𝑎𝑑𝑎𝑝𝑡𝑖𝑣𝑒 = 𝑐1 ∗ 𝐹𝑐𝑜𝑠𝑡 + 𝑐2 ∗ 𝐹𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑒 (3.23) 𝑁 = 𝑐1 ∑𝑖=1(𝑎1 𝑤𝑖𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑖 + 𝑎2 𝑤𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙𝑖 ) ∗ 𝑤𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦𝑖 ∗ (1 − 𝑏1 𝑢𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 + 𝑏2 𝑢𝑑𝑖𝑓𝑓𝑖𝑗 + 𝑏3 𝑢𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑦𝑖𝑗 𝑢𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦𝑖𝑗 ) + 𝑐2 ∑𝑁 ( ) 𝑖=1 + 𝑏4 𝑢𝑑𝑖𝑓𝑓𝑖𝑗 Không gian vector biểu diễn tập xung đột Trong không gian vector 𝑅𝑐 , 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 biểu thị C xung đột phương thức đối phó rủi ro khác Mỗi vector biểu diễn cặp giá trị phương pháp đối phó rủi ro (rij, rkh) có xung đột trực tiếp lựa chọn đồng thời giải pháp xử lý rủi ro Trong đó, rij phương án đối phó thứ j rủi ro i, rkh phương án đối phó thứ h rủi ro k 3.3.1.4 Cài đặt giải thuật thử nghiệm Xác định điểm cân Nash Để tìm điểm cân Nash sử dụng MOEA framework, tương tự tốn phân tích Phần 2.3.4, cần phải chuyển đổi hết thuộc tính rủi ro phương án xử lý sang nội dung chứa gen nhiễm sắc thể Từ mơ tả tốn, cài đặt thuật tốn sử dụng giá trị cách thức lưu trữ, xử lý ví dụ sau đây: Giả sử dự án có rủi ro phương pháp đối phó (Risk response - RR) với rủi ro theo danh sách đây: Rủi ro 1: RR 11, RR 12 Rủi ro 2: RR 21, RR 22, RR 23 Rủi ro 3: RR 31, RR 32 Rủi ro 4: RR 41, RR 42, RR 43, RR 44 Rủi ro 5: RR 51, RR 52 Trang 86 Trong đó, tập xung đột phương pháp đối phó với rủi ro sau: RR RR 11 - RR 22, RR 23 - RR 52, RR 32 - RR 41 Bảng 3.12: Điểm cân Nash hợp lý Risk Phương pháp xử lý lựa chọn 12 21 32 42 52 Đáp án chuyển đổi sang dạng nhiễm sắc thể với định dạng sau: 2 2 Mỗi gen nhiếm sắc thể chứa thứ tự phương án lựa chọn, đương nhiên phương án khơng có xung đột trực tiếp Như chứng minh phần 2.3.4 giải thuật hội tụ thỏa mãn điều kiện dừng chêch lệch giá trị thích nghi phạm vi Ꜫ xác định, ta tìm điểm cân Nash toán Các ràng buộc toán Trên thực tế, xung đột trình quản lý dự án thường phức tạp, có liên quan tới nhiều đối tượng khác có nhiều ràng buộc Vì việc xác định xác ràng buộc cần có điều bắt buộc triển khai giải thuật Căn vào mô tả toán, ràng buộc toán áp dụng vào MOEA framework xác định sau: o Mỗi rủi ro có tối thiểu phương án đối phó trở lên; o Các số 𝒂𝒊 , 𝒃𝒋 số chuyên gia, định nghĩa trước thuật tốn cần phân tích, cải tiến để tăng tốc độ chạy thuật toán cải tiến chất lượng đáp án; o Các giá trị chi phí F giá trị thích nghi ln dương; o Trong điểm cân Nash, gen cá thể chứa lựa chọn cho phương án xử lý, rủi ro nhất; o Khơng thể xuất đồng thời giá trị phương án xử lý rủi ro mà có xung đột trựct tiếp với Cài đặt MOEA framework Việc cài đặt MOEA framework thực tương tự toán trên, phần mềm chạy sử dụng JAVA dựa thư viện tính tốn có sẵn MOEA framework cập nhật thường xuyên Mô tả liệu Dữ liệu dùng thử nghiệm thu thập từ công ty gia công phần mềm liên doanh với Nhật Bản Việt Nam (nơi tác giả luận án làm việc từ 2004 - 2007) Dữ liệu chuyển thể từ file liệu khác vào Cơ sở liệu (CSDL) MYSQL để chạy MOEA framework, nguyên với liệu thử nghiệm nhỏ MOEA framework thường dùng JSON để mô tả liệu Tuy nhiên liệu thử nghiệm từ dự án lớn nên cần phải đưa vào hệ quản lý CSDL để chạy Một vài thông tin dự án diễn giải sau: Tên dự án: Rentar – hệ thống eCommerce bán cho thuê Nhà đất cho công ty Bất động sản số Nhật Bản (www.mec.co.jp) Trang 87 Thời gian bắt đầu: 1.6.2006, thời gian kết thúc: 30.5.2008 Quy mơ dự án: 850 man/months Thường dự án có quy mô 20-30 rủi ro cần quản lý, nhiên dự án lớn này, quy mô liệu bao gồm 152 rủi ro, 1066 phương thức xử lý mơ tả bảng Vì liệu lớn giới hạn khn khổ trình bầy luận án nên bảng sau, luận án giới thiệu tập liệu để giới thiệu cấu trúc liệu toán Trong Bảng 3.13 mô tả tập liệu thông tin rủi ro dự án Trong Bảng 3.14 mô tả thông tin phương pháp đối phó rủi ro Bảng 3.13: Thơng tin rủi ro Loại Tên rủi ro Mô tả rủi ro Executives fail Executive to support Support project Executives Executive become Support disengaged with project Conflict between Executive executive Support stakeholders disrupts p Executive Executive turnover Support disrupts the project Scope is illScope defined Scope creep Scope inflates scope Scope Gold plating inflates scope Scope Estimates are inaccurate Impact Level Prob The project team may lack the authority to achieve project objectives In such cases, 20000 executive management support USD is fundamental to project success When this doesn't materialize, the project fails Extreme 53% Executive management disregards project communications and meetings 15000 USD Extreme 95% 30000 USD Extreme 17% 35000 USD Extreme 84% Members of executive management are combative to the project or there is a disagreement over project issues at the executive level A key executive leaves the company, so the resulting disruption becomes a project issue The general risk of an error or omission in scope definition Uncontrolled changes and continuous growth of scope The project team adds its own product features that aren't in requirements or change requests Inaccurate estimates are a common project risk 50000 USD 50000 USD 30000 USD Extreme 11% High 47% High 72% 400000 Extreme 71% USD Bảng 3.14: Thơng tin phương pháp đối phó rủi ro Rủi ro Loại Cost Diff Time Priority Trang 88 Mô tả Efficiency Risks Accept USD 0 hour Risks Ignore USD 0 hour Risks Avoid 11000 USD 42 hours Risks Exploit 16000 USD 35 hours Risks Mitigate 10000 USD hours Risks Enhance 4000 USD 38 hours 0 USD 0 hour Risks Accept Adopt a wait-and-see attitude and take action when triggers are met Budget and schedule must be held in reserve in case the risk is selected Ignore adopt a wait-andsee attitude and take action when triggers are met Budget and schedule must be held in reserve in case the opportunity is selected Eliminate risk by accepting another alternative, changing the design, or changing a requirement Can affect the probability and/or impact This is when you everything you can to make sure that you take advantage of an opportunity Reduce probability and/or impact through active measures This is when you try to make the opportunity more probable by influencing its triggers Increase the probability and/or impact of opportunity Adopt a wait-and-see attitude and take action when triggers are met Budget and schedule must be held in reserve in case the risk is selected 0% 0% 78% 95% 40% 61% 0% Trong Bảng 3.15 mô tả kết chạy 10 lần chạy liên tục Lưu ý lần chạy, cho đặc điểm kỹ thuật môi trường nên kết chạy chậm chút so với lần sau Mỗi ô Bảng 3.15 thể giá trị: o Giá trị thích nghi điểm cân Nash tìm tồn dự án; o Thời gian chạy tính theo giây Lưu ý giá trị đặc điểm rủi ro phương pháp xử lý khác Khoảng cách giá trị lớn, ví dụ giá trị impact, cost thường 1.000.000 tới 1.000.000.000 Trong giá trị level lại bé: 1-10 Vì để đánh giá Trang 89 giá trị thích nghi, việc chọn lựa số đảm bảo tính cân đối giá trị Bảng 3.15: Kết chạy thuật toán 10 lần STT 10 NSGA-II 7,906,528 - 2,934s 8,103,832 - 1,503s 7,908,199 - 1,440s 9,350,590 - 1,662s 8,668,416 - 1,585s 7,901,941 - 1,436s 7,857,364 - 1,441s 7,802,405 - 1,508s 8,004,845 - 1,577s 7,625,568 - 1,502s PESA2 9,320,717 - 2,726s 10,636,058 - 1,591s 8,409,361 - 1,502s 8,997,942 - 1,501s 8,645,457 - 1,446s 9,702,319 - 1,520s 9,684,004 - 1,412s 9,435,869 - 1,414s 8,796,411 - 1,404s 10 10,056,318 - 1,426s ε-MOEA 11,416,500 - 4,716s 10,051,527 - 3,394s 12,549,423 - 3,521s 10,679,523 - 3,356s 9,364,679 - 3,241s 8,445,130 - 3,356s 8,971,856 - 3,380s 10,377,024 - 3,282s 9,034,573 - 3,254s 8,792,743 - 3,285s ε-NSGA-II 7,965,000 - 4,292s 7,724,390 - 2,360s 7,778,545 - 2,328s 8,234,220 - 2,322s 8,130,270 - 2,446s 8,073,367 - 2,242s 7,907,211 - 2,143s 7,742,396 - 2,099s 7,936,860 - 2,353s 7,821,593 - 2,090s GDE3 8,511,612 - 3.493s 7,600,288 - 1,415s 7,491,761 - 1,330s 7,665,245 - 1,458s 7,876,559 - 1,388s 7,927,693 - 1,458s 7,513,919 - 1,374s 7,995,918 - 1,174s 7,853,276 - 1,230s 7,560,075 - 1,344s SMPSO 13,318,634 - 1,313s 12,953,245 - 729s 14,283,138 - 622s 12,331,910 - 696s 13,027,559 - 626s 11,849,872 - 617s 14,327,763 - 555s 15,375,186 - 563s 15,591,372 - 580s 14,998,820 - 565s Phân tích kết thuật toán Điểm cân Nash lần chạy từ thuật tốn NSGA II có giá trị thích nghi tìm tốt (7,906,528), điểm cân Nash khuyến nghị thứ tự việc lựa chọn phương pháp xử lý sau (trích dẫn 20 gen đầu): 7 3 Có thể đánh giá điểm cân Nash tìm sau: o Thỏa mãn ràng buộc toán xung đột phương pháp xử lý rủi ro; o Các lựa chọn không vi phạm không gian vector biểu diễn tập xung đột toán; o Giá trị hội tụ khoảng thời gian ngắn cho thấy điểm cân Nash tìm kiếm thành cơng; o Điểm cân Nash tìm với giá trị thích nghi hội tụ nhỏ lượt chạy tương đương với phương án tốt tìm thấy Máy tính dùng để thử nghiệm giải thuật có cấu sau: MacOS High Sierra 10.13.6 in CPU 2.5 GHz Quad-Core Intel Core i7 (Turbo Boost 3.4 GHz) Crystalwell, 16 GB 1600MHz DDR3L Trang 90 Với thuật toán, nghiên cứu thực chạy thử nghiệm 10 lần liên tục, lần ghi lại kết cân Nash tìm Kết chạy thuật tốn lần bao gồm thơng tin sau: o Giá trị lựa chọn phương pháp xử lý cho rủi ro dạng mảng; o Payoff function đáp án; o Thời gian chạy Trong thời gian chạy ngắn mang ý nghĩa độ phù hợp thuật tốn mơ hình cao Giá trị hàm payoff chất lượng đáp án tìm Giá trị bé kết tìm tốt NSGA-II ε-MOEA GDE3 PESA2 ε-NSGA-II SMPSO 5,000 4,500 TIME IN SECOND 4,000 3,500 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 10 RUNNING ORDER Hình 3.11: So sánh thời gian chạy thuật toán NSGA-II ε-MOEA GDE3 PESA2 ε-NSGA-II SMPSO 70,000,000 60,000,000 PAYOFF VALUE 50,000,000 40,000,000 30,000,000 20,000,000 10,000,000 10 RUNNING TIME Hình 3.12: So sánh giá trị thích nghi điểm cân Nash tìm Từ kết thu trình bày Bảng 3.15, tới số đánh giá việc giải mơ hình Unified Game-based thử nghiệm MOEA framework sau: Trang 91 o Unified Game-based model áp dụng vào toán mang đầy đủ thơng tin cần thiết cho việc lập trình giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu (MOEA) phổ biến nay; o Mơ hình khả thi giải để tìm điểm Cân Nash Ngoài ra, đánh giá riêng mức độ hiệu thuật toán MOEA framework chọn lựa thử nghiệm việc giải mơ sau: o SMPSO thuật toán nhanh thử nghiệm việc tìm điểm Cân Nash, thời gian chạy SMPSO nhanh 141.6% so với NSGA-II, nhanh 406.6% so với ε-MOEA, 128.1% nhanh GDE3, 132.2% nhanh PESA2 259.4% nhanh ε-NSGA-II SMPSO trung bình chí có thời gian chạy thuật toán nhanh 213.6% thời gian chạy trung bình thuật tốn cịn lại Tuy nhiên, chất lượng điểm cân Nash tìm được, đo giá trị hàm thích nghi khơng cao so với thuật toán khác; o GDE3 đưa lại kết có chất lượng tốt nhất, đồng nghĩa với giá trị thích nghi điểm cân Nash thấp Sau 10 lần chạy kết ổn định, kết luận với tốn xung đột phương pháp đối phó với rủi ro, GDE3 mang lại đáp án tốt GDE3 đưa đáp án với giá trị thích nghi thấp 4.0% so với NSGA-II, 1.7% thấp so với ε-NSGA-II Kết nói lên NSGA-II ε-NSGA-II MOEA tốt phù hợp với tốn Bên cạnh GDE3 (và NSGA-II, ε-NSGA-II) tốt nhiều so với ε-MOEA với giá trị thích nghi tốt 27.8%, tốt 20.1% so với PESA2, 77.0% tốt so với thuật toán nhanh SMPSO Cuối cùng, thấy thuật tốn tiến hóa tối ưu đa mục tiêu biêt nay, cung cấp MOEA framework có khả giải toán này, thuật toán bao gồm: NSGA-II, PESA-II, ε-MOEA, GDE3, ε-NSGA-II, and SMPSO Trong liệu lớn cần tới tốc độ chạy nhanh để tìm kết quả, cân nhắc tới SMPSO Để tìm đáp án có chất lượng tốt nhất, cân nhắc tới thuật tốn GDE3, NSGA-II ε-NSGA-II chênh lệch thời gian chạy chất lượng thuật toán nhỏ Liên quan trực tiếp đến nội dung mục này, có 01 cơng trình cơng bố Tạp chí nước (CT4- 2018) Một số nội dung thử nghiệm trình bày luận án bổ sung thêm, kết mở rộng so với nội dung báo CT4 3.3.2 3.3.2.1 Bài toán cân nguồn lực Giới thiệu toán Cân nguồn nhân lực (Resource Balancing) toán phân phối, chia sẻ nguồn lực cho cá nhân tập thể dự án để thực công việc dự án Bài toán nội dung quan trọng tiến trình quản lý dự án điều kiện cần thiết để đảm bảo tính cân đối tác nhân dự án trình hoạt động Đồng thời cân nguồn lực nội dung quan trọng quản lý chiến lược Việc phân bổ nguồn lực hợp lý nhằm cân nhu cầu lợi ích thành viên dự án sở để thực mục tiêu chiến lược cách có hiệu Đồng thời với đó, việc cân nguồn lực cần thực cách công trước nhu cầu bên Trang 92 Phân phối nguồn lực cách ngẫu hứng, thiếu khoa học dẫn đến tình trạng lãng phí, hiệu việc sử dụng nguồn lực, điều dẫn đến việc thực thất bại mục tiêu đề Chính tầm quan trọng vậy, tốn tối ưu hóa cân nguồn lực thường xuyên đặt ra, việc giải cách tốt đóng vai trị định hoạt động tổ chức Lấy ví dụ, nguồn lực cơng ty kể đến như: thơng tin, tài chính, nhân sự, sở vật chất, khách hàng, nhà cung cấp, công nghệ sử dụng, lực quản lý, lực kinh doanh, thương hiệu, uy tín Xung đột tốn Với mơ tả trên, thấy xung đột xung đột hai nhiều tác nhân dự án có sử dụng nguồn lực, xung đột giao thoa với với khía cạnh tác nhân tham gia vào xung đột với nhiều nhóm tác nhân khác dự án Ngồi vấn đề xung đột cịn liên quan tới nhiều yếu tố cạnh tranh sở vật chất, kinh phí, nhân sự, chất lượng nhân sự, lực chuyên môn Với đặc điểm xung đột vậy, tốn cân nguồn lực hồn tồn giải cách sử dụng mơ hình lý thuyết trị chơi Trong đó, thành phần tổ chức đóng vai trị người chơi, cịn nguồn lực mà họ phân bổ thể giá trị lợi ích mà họ thu Mỗi thành phần cố gắng giành nhiều lợi ích có thể, xảy cạnh tranh lẫn Trong phần nội dung này, luận án áp dụng mơ hình Unified Game-based vào việc phân tích giải vấn đề tốn Dữ liệu toán Trong quản lý dự án, nguồn lực là: tiền, nhân sự, máy móc thiết bị, sở vật chất cần phân phối cho nhóm, phận khác để thực cơng việc dự án Trong việc cân bằng, tiêu chí phụ thuộc vào đề xuất từ phận, cân nhắc quản lý dự án, tình hình dự án nhiều nhân tố khác Vậy nên có tranh cãi, xung đột việc đòi hỏi nhiều tài nguyên từ nhiều phận Việc xác định tiêu chí đưa phương án tốt để phân chia nguồn lực công việc cần thiết cho quản lý dự án hỗ trợ việc định Với đặc thù xung đột dự án, nơi mà phận sống sót tiếp tục thực nghĩa vụ với nhiều mức độ tài nguyên cung cấp, rõ ràng với kết chất lượng khác nhau, có nghĩa phận – người chơi trò chơi – có chiến lược riêng thực trị chơi Để giải tốn, phải định nghĩa đặc thù phận, tiêu chí để đánh giá việc giúp người chơi lựa chọn chiến lược – cách tài nguyên phân phối Khi đó, dễ xác định điểm cân Nash thuật toán tối ưu đa mục tiêu Fictitious Play Đây thuật tốn dựa tảng tốn học, vịng thuật tốn, người chơi định chiến lược dựa theo liệu bước trước người chơi khác, với điều kiện tiên chiến lược người chơi xác định trước không thay đổi trình chơi Điều phù hợp với tốn giao có khả thực thi Đầu vào toán nguồn lực cần cân dự án : tiền, nhân sự, máy móc thiết bị, sở vật chất Thơng qua chiến lược nhóm, cạnh tranh yếu tố liên qua, thiết lập hàm mang tính tương đối để thể tương quan chiến thuật nhóm Từ đó, đưa Trang 93 ma trận payoff Với trường hợp tổng quát, với người chơi, ma trận payoffs có n chiều chiều số chiến thuật khả thi nhóm 3.3.2.2 Ứng dụng mơ hình Unified Game-Based model cho tốn Với đặc điểm tốn cân nguồn lực khơng có diện chủ đầu tư, theo mơ hình Unified Game-Based, ta cần thêm vào người chơi ảo – chủ đầu tư để đảm bảo nguyên tắc xét tới quyền lợi tồn dự án Từ ta có mơ hình cho toán sau: 𝐺 = 〈{𝑃0 , 𝑃}, {𝑆0 , 𝑆𝑖 }, {𝑢0 , 𝑢𝑖 }, 𝑅𝑐 〉 (3.24) Trong đó: 𝑃0 : chủ đầu tư dự án 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }: tập chiến lược người chơi đặc biệt, 𝑀0 số lượng tài nguyên chưa phân phối 𝑢0 : 𝑆0 → ℝ hàm thưởng phạt (payoff function) chủ đầu tư tham chiếu chiến lược người chơi đặc biệt sang dạng số thực 𝑁: Số lượng nhóm/phịng/ban có yêu cầu nguồn lực 𝑃 = {𝑝1 , … , 𝑝𝑖 , … , 𝑝𝑁 }: tập người chơi - đơn vị tham gia 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập chiến lược người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng tài nguyên người chơi i tham gia 𝑢𝑖 : 𝑆i → ℝ : hàm thưởng phạt người chơi i, tham chiếu chiến lược người chơi i sang giá trị số thực 𝑅𝑐 : không gian vector biểu diễn C xung đột tốn, mà vector khơng rỗng 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 biểu diễn xung đột K phận dự án, có yêu cầu nguồn lực có đặc điểm kỹ năng, mức lương, có trùng thời gian yêu cầu tham gia (1 ≤ 𝐾 ≤ 𝑁) Điểm cân Nash mô hình xác định sau: Khi người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) chọn chiến lược 𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 , ta gọi 𝑠−𝑖 ∈ 𝑆𝑖 chiến lược người chơi khác Hàm payoff người chơi i diễn giải sau: 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 ) Tập chiến lược 𝑆 ∗ = (𝑠1∗ , … , 𝑠𝑖∗ , … , 𝑠𝑁∗ ) gọi điểm cân Nash ∀(𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∈ 𝑆 ∗ , (𝑠𝑖∗ , 𝑠𝑗∗ ) ∉ 𝑅𝑐 , (1 ≤ 𝑖, 𝑗 ≤ 𝑁), và: ∗ ) ∗ ) 𝑢𝑖 (𝑠𝑖∗ , 𝑠−𝑖 ≥ 𝑢𝑖 (𝑠𝑖 , 𝑠−𝑖 , ∀𝑠𝑖 ∈ 𝑆𝑖 (3.25) Điểm cân Nash giải pháp cho xung đột cần tìm Tại điểm cân Nash, tất người tham gia đăng ký sử dụng tài nguyên dự án, với chủ đầu tư lựa chọn theo cách cân theo nhiều tiêu chí ràng buộc, bao gồm: công nghệ thực hiện, thời gian người chơi tham gia được, yêu cầu cụ thể người chơi 3.3.2.3 Các tham số mơ hình Chiến lược người chơi đặc biệt Tập chiến lược người chơi đặc biệt, đại diện cho lợi ích chủ đầu tư ký hiệu dạng 𝑆0 = {𝑠01 , … , 𝑠0𝑗 , … , 𝑠0𝑀0 }, toán Cân nguồn lực, 𝑠0𝑗 đại diện cho thông tin nguồn lực mà chủ dự án cung cấp cho phận dự án (các người chơi khác) bao gồm thông tin về: loại nguồn lực, loại kỹ năng, đặc tả riêng nguồn lực, chi phí sử dụng nguồn lực Trang 94 Chiến lược người chơi khác Với chiến lược người chơi i, phận dự án có u cầu nguồn lực, mơ tả chiến lược người chơi i có dạng: 𝑆𝑖 = {𝑠𝑖1 , … , 𝑠𝑖𝑗 , … , 𝑠𝑖𝑀𝑖 }: tập chiến lược người chơi 𝑖(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁) 𝑀𝑖 số lượng tài nguyên người chơi i tham gia, chiến lược tốn hiểu chiến lược đăng ký sử dụng loại tài nguyên Trong tài nguyên có thêm yêu cầu khác khác nhau, ví dụ khoảng thời gian sử dụng, loại kỹ năng, công nghệ , thông tin chứa 𝑠𝑖𝑗 Hàm payoff người chơi Hàm payoff người chơi i phận thứ i tổng số N phận dự án tính sau: 𝑀𝑖 ′ ) + 𝐶 (𝑐𝑖𝑗 − 𝑐𝑖𝑗′ )) 𝑢𝑖 = ∑ (𝐴 (𝑡𝑖𝑗 − 𝑡𝑖𝑗′ ) + 𝐵 (𝑞𝑖𝑗 − 𝑞𝑖𝑗 (3.26) 𝑗=1 Trong đó: 𝑡𝑖𝑗 , 𝑡𝑖𝑗′ : thời gian cần nhân dự án thời gian đáp ứng nhân ′ 𝑞𝑖𝑗 , 𝑞𝑖𝑗 : yêu cầu chất lượng độ phù hợp công nghệ dự án khả phù hợp công nghệ tài nguyên 𝑐𝑖𝑗 , 𝑐𝑖𝑗′ : chi phí mà phận i đáp ứng địi hỏi chi phí A, B, C: số chuyên gia điều chỉnh yếu tố ảnh hưởng 𝑀𝑖 : số lượng cơng việc cần tài ngun nhóm i Hàm payoff chủ đầu tư Hàm payoff người chơi ảo thêm vào đại diện cho quyền lợi dự án chủ đầu tư xác định sau: 𝑁 𝑀 𝑢0 = ∑ (𝑇𝑖 𝐶𝑖 − ∑ 𝑡𝑖𝑗 𝑐𝑖𝑗 ) 𝑖=1 (3.27) 𝑗 Trong đó: 𝑡𝑖𝑗 : thời gian cần nhân tham gia vào phận i 𝑐𝑖𝑗 : chi phí lương mà phận i đáp ứng cho nhân cho công việc j 𝑇𝑖 : thời gian có tồn nhân dự án 𝐶𝑖 : chi phí lương mà tồn dự án trả cho nhân i 𝑁: số lượng người chơi khác – phận 𝑀: số lượng công việc nhiệm vụ nhóm Hàm fitness lời giải tốn Giá trị hàm fitness tốn tính dựa hai giá trị payoff người chơi, giá trị fitness cao lời giải tốt Trang 95 𝑢𝑎𝑙𝑙 = 𝑢0 − ∑ 𝑢𝑖 (3.28) Không gian vector biểu diễn tập xung đột Trong không gian vector biểu diễn tập xung đột 𝑅𝑐 gồm có vector 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 mơ tả sau: {𝑠0𝑘 , 𝑠𝑝𝑞 , … , 𝑠𝑥𝑦 }, 𝑠0𝑘 ∈ 𝑆0 đại diện cho người chơi đặc biệt (quyền lợi dự án) 𝑠𝑝𝑞 , 𝑠𝑥𝑦 ∈ 𝑆𝑖 , (1 ≤ 𝑝, 𝑥 ≤ 𝑁), (1 ≤ 𝑞 ≤ 𝑀𝑝 ) (1 ≤ 𝑦 ≤ 𝑀𝑥 ), chiến lược 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 thuộc người chơi mà có 𝑠0𝑘 thơng tin phân phối 𝑃0 cho phép 𝑠𝑝𝑞 , 𝑠𝑥𝑦 ∈ 𝑆𝑖 kết chọn lựa việc phân phối tài nguyên Trong 𝑣⃗ ∈ 𝑅𝑐 có tồn 𝑠0𝑘 ∈ 𝑆0 ngồi việc người chơi cạnh tranh với loại tài nguyên, chủ đầu tư 𝑃0 có xung đột với chiến lược người chơi lại, lợi ích người chơi sử dụng tài ngun đối khơng giống lợi ích chủ đầu tư xét khía cạnh tài 3.3.2.4 Cài đặt giải thuật thử nghiệm Dữ liệu thử nghiệm Trong phần thực nghiệm này, luận án sử dụng liệu thông tin dự án phần mềm Việt Nam, module thuộc giải pháp ERP mà doanh nghiệp phần mềm sử dụng, thơng tin dự án phần mềm sau: Tên dự án: module HRM, giải pháp cBIZ – hệ thống ERP cho doanh nghiệp nhỏ công ty NEW CREATION, trụ sở Hà Nội Thời gian bắt đầu: 1.8.2012, thời gian kết thúc: 30.1.2013 Quy mô dự án: 54 man/months Dữ liệu thực nghiệm mô tả bao gồm liệu Bảng 3.16, 3.17 tham số đầu vào thuật toán Bảng 3.18 Bảng 3.16 Dữ liệu nhân dự án STT Tên Năng lực Lương( triệu) Kỹ Hà Quang Minh 17.0 PHP, JavaScript ,Python Bùi Tuấn Anh 15.0 MySQL, C++, C# Vũ Minh Tuấn 15.0 Python, Java, C++ Trần Quang Đức 9.5 Java, C# Nguyễn Thị Tuyết Nhung 9.5 PHP, JavaScript Nguyễn Thị Hải Yến 9.5 MySQL, C# Kiều Thanh Hải MySQL, C++ Hà Vĩnh Lăng Java, C++ Trang 96 Kiều Xuân Việt 9 JavaScript, Python Bảng 3.17: Yêu cầu kỹ dự án Dự án Yêu cầu kỹ (cần số kỹ năng) PHP, MySQL, JavaScript JavaScript, Python, Java Java, C++, C# Phân tích kết Điểm cân Nash tìm vịng lặp thứ 100.000 thuật tốn Fictitious Play có giá trị thích nghi tìm hội tụ giá trị Ꜫ = 0.00010, điểm cân Nash đưa khuyến nghị thứ tự việc xếp nhân vào phận dự án (theo mầu khác nhau) sau: 10 11 Ba phận dự án theo liệu chọn nhân hoạt động theo thứ tự thời gian (milestone) dự án trên, việc lựa chọn vào thời gian rảnh rỗi, kỹ nhân viên, kỹ công việc yêu cầu, tổng kinh phí dự án chi trả cho nhóm cơng việc đơn vị Có thể đánh giá điểm cân Nash tìm sau: ▪ Điểm cân Nash với cấu trúc có tương đồng lớn với mơ hình điểm cân Nash tốn khác, thấy ▪ Về xác điểm cân Nash tìm thỏa mãn ràng buộc toán xung đột phương pháp xử lý rủi ro không vi phạm Không gian vector biểu diễn tập xung đột toán ▪ Giá trị hội tụ khoảng thời gian ngắn cho thấy điểm cân Nash tìm kiếm thành cơng Bên cạnh đó, đánh giá tốc độ kết thực nghiệm thực Bảng 3.18, giả trị bảng biểu diễn kết thu từ thuật toán kết ghi nhận giá trị Ꜫ đạt ngưỡng 0.0001 số lượng chiến thuật giới hạn Kết cho thấy thuật tốn CFR+ có tốc độ hội tụ nhanh vượt trội, thuật toán Fictitious Play tồi Điều hệ khác biệt trình cập nhật dãy chiến thuật từ liệu sau vòng lặp CFR+ tận dụng tối đa thông tin thu dựa vào ảnh hưởng chiến thuật lên người chơi cho cho tốc độ hội tụ nhanh Trong kết thực nghiệm ghi nhận kết thời điểm 0.40 s, đánh giá giá trị epsilon thuật toán hai mức giới hạn số lượng chiến thuật 20 Việc tăng số lượng chiến thuật cho người chơi dẫn đến liệu cần tính tốn lớn Do đó, thời gian để hồn thành vịng lặp tăng theo kết tốc độ hội tụ thuật tốn mà giảm đáng kể Trang 97 Bảng 3.18: Kết chạy thực nghiệm Fictitious play, CFR, CFR+ Số vòng lặp Fictitious Play CFR t(s) t(s) epsilon CFR + epsilon t(s) epsilon 0.00 0.70685 0.00 0.27692 0.00 0.27692 100 0.01 0.03049 0.01 0.01579 0.01 0.01802 200 0.02 0.01516 0.02 0.00775 0.02 0.00913 300 0.02 0.01010 0.02 0.00513 0.02 0.00579 400 0.02 0.00977 0.02 0.00384 0.02 0.00443 500 0.03 0.00764 0.03 0.00306 0.03 0.00385 1000 0.04 0.00364 0.04 0.00233 0.04 0.00192 5000 0.06 0.00085 0.06 0.00074 0.09 0.00049 10000 0.08 0.00053 0.08 0.00047 0.11 0.00026 20000 0.11 0.00035 0.13 0.00027 0.14 0.0005 30000 0.14 0.00025 0.17 0.00021 0.19 0.00011 32814 x x x x 0.20 0.00010 40000 0.17 0.00020 0.21 0.00019 x x 50000 0.19 0.00018 0.26 0.00019 x x 79453 x x 0.36 0.00010 x x 100000 0.32 0.00010 x x x x 100995 0.32 0.00010 x x x x Từ bảng kết thực nghiệm, thấy với ba thuật toán tốc độ hội tụ nhanh với trường hợp chiến thuật đánh giá thu gọn lại Trong đó, thuật tốn CFR + có tốc độ hội tụ nhanh sau đến Fictitious Play CFR Đối với trường hợp số lượng chiến thuật giữ ngun (lấy tồn chiến thuật có) thuật tốn cho thấy hội tụ tương đối chậm trả kết không tốt Liên quan trực tiếp đến nội dung mục này, có 01 cơng trình cơng bố Hội nghị nước CT3 - 2018 Trang 98 3.4 Tiểu kết chương Trong nội dung chương 3, nghiên cứu áp dụng mơ hình Unified Game-based đề xuất chương vào số toán tiêu biểu thuộc lớp xung đột là: tốn có liên quan trực tiếp với chủ đầu tư tốn khơng có liên quan trực tiếp tới chủ đầu tư Cụ thể, gồm xung đột đấu thầu nhiều vòng, xung đột xếp lịch toán dự án, xung đột phương pháp đối phó với rủi ro quản lý dự án, xung đột trông cân nguồn lực Tiếp theo, với tham số mơ hình, nghiên cứu chuyển thể áp dụng vào MOEA framework để kiểm tra tính khả thi mơ hình Các phân tích kết chương cho thấy mơ hình khả thi với toán Các kết luận tính hiệu thuật tốn áp dụng cho thấy tương đồng đánh giá Chương Điều chứng cho thấy nghiên cứu khác mơ hình tương tự lưu ý lựa chọn, sử dụng thuật toán SMPSO tốc độ chạy, GDE3, NSGA-II ε-NSGA-II cho chất lượng đáp án Kết thúc Chương dừng lại việc thử nghiệm thuật toán phần luận án kết luận lại công việc, nội dung mà luận án hoàn thành, đề xuất kiến nghị hướng phát triển Liên quan đến nội dung chương có 04 cơng trình khoa học cơng bố CT3, CT4, CT6, CT7 01 cơng trình trình phản biện CT8 Trang 99 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN MỞ RỘNG CỦA LUẬN ÁN Kết luận Theo PMBOK, vấn đề xung đột quản lý dự án nhắc tới công việc nhỏ số lĩnh vực kiến thức quản lý dự án, việc quản lý xung đột chưa tương xứng với hậu mà xung đột gây ra, phân tích phần mở đầu [2] Những thiệt hại xung đột xảy cho quản lý dự án đáng kể, với ảnh hưởng hoạt động dự án quản lý dự án với đời sống xã hội vô lớn Vì trạng việc khơng có nhiều nghiên cứu liên quan tới vấn để xử lý xung đột quản lý dự án cách tổng quan cần khắc phục Đồng thời, vấn đề việc có nghiên cứu cụ thể đề xuất tới khía cạnh kỹ thuật mơ hình hóa xung đột, đưa phương án giải cụ thể cho vấn đề này, với PMBOK cung cấp kế hoạch hướng dẫn chung chung Vì vậy, việc đưa phương thức giải cụ thể luận án trình bày cần thiết cho việc giải vấn đề quan quản lý dự án Cụ thể, phương thức giải áp dụng số tốn hợp xung đột điển hình dự án đầu tư Công nghệ thông tin như: đấu thầu, quản lý rủi ro, toán dự án, cân nguồn lực Việc ứng dụng thử nghiệm cho thấy vấn đề giải tìm giải pháp mà bên tham gia hài lòng Qua nghiên cứu, luận án khẳng định số đóng góp lĩnh vực nghiên cứu là: nghiên cứu thành cơng mơ hình dựa lý thuyết trị chơi, mang tên gọi Unified Game-based model, có khả mơ hình lớp tốn xung đột quản lý dự án Khơng thế, mơ hình mang đầy đủ thông tin cụ thể, truyền tải hiệu vào thuật toán tối ưu để giải cách sử dụng niệm cân Nash Với giải pháp cân Nash tìm được, đem lại cơng cụ hữu ích cho người quản lý dự án thành viên việc định liên quan tới xung đột Giải pháp đưa có khả cân yêu cầu bên liên quan xung đột, nói luận án đưa giải pháp win - win , mong muốn tốt khó thực lý thuyết giải xung đột Cụ thể hơn, luận án thực mục tiêu: o Phân tích tổng quan vấn đề xung đột tồn dự án đặc điểm cần có mơ hình hóa Trong phần đầu nghiên cứu rằng, mơ hình có nhiều vấn đề vài đặc điểm sau như: riêng toán Quản lý dự án, dù không liên quan tới người đại diện dự án chủ đầu tư dự án cần phải xem xét tới lợi ích này, rõ ràng vấn đề riêng lẻ dự án giải mục tiêu tốt cho tồn dự án Thêm nữa, mơ hình trị chơi, nơi cần cân lợi ích người chơi, nơi xảy tranh chấp lợi ích mơ tả, ràng buộc tranh chấp (hoăc xung đột) chưa mô tả Vì vậy, điều kiện bắt buộc mơ hình diễn giải xung đột; o Xây dựng mơ hình chung mơ hình hóa dựa lý thuyết trị chơi cho tất loại xung đột quản lý dự án, đồng thời đảm bảo mơ hình giải thuật tốn tối ưu đa mục tiêu phù hợp, việc chứng minh đảm bảo việc giải mơ hình, khơng từ nghiên cứu, phân tích, báo cơng bố q trình thực luận án cho thấy kết Trang 100 luận có sở Các liệu diễn tả phần giới thiệu toán: toán dự án, quản lý rủi ro, cân nguồn lực đấu thầu nhiều vòng chuyển trọn vẹn sang liệu thuật tốn; o Nghiên cứu cụ thể vấn đề xung đột như: đấu thầu nhiều vòng phương pháp đối phó rủi ro Ngồi có số vấn đề khác như: toán dự án, cân nguồn lực Các vấn đề chia đồng thành loại xung đột phân tích, tốn đấu thầu nhiều vịng tốn dự án có xuất chủ đầu tư xung đột Hai tốn cịn lại là: quản lý rủi ro cân nguồn lực xung đột đối tượng nằm dự án, theo mơ hình, cần xuất người chơi đặc biệt Như vậy, loại xung đột thử nghiệm đồng đều, nằm nhiều mảng dự án khác nhau: tài chính, đấu thầu, rủi ro nhân Có thể kết luận việc thử nghiệm thuật toán hạn chế thời gian, nhiên xem xét kỹ càng; o Áp dụng thử nghiệm hệ thống phần mềm hỗ trợ tin cậy đánh giá Qua kết chạy thử nghiệm cho thấy rằng: o Với giải thuật tự viết báo CT1 “Modeling and Developing Project Payment Schedule Algorithm Using Genetic Algorithm and Nash Equilibrium“, 2016 CT2 “Research on Genetic Algorithm and Nash Equilibrium in Multi-round procurement“, 2017 thực áp dụng mơ hình Lý thuyết trị chơi thành cơng giải vấn đề xung đột cách tìm cân Nash Tuy nhiên thấy tốc độ chạy giải thuật di truyền gốc nhanh giải thuật khác so sánh cách tương đối độ lớn liệu (số lượng người chơi, số lượng chiến lược) với tốc độ chạy; o Trong số công bố khác sử dụng MOEA framework công cụ biết tới rộng rãi sử dụng số giải thuật tiêu biểu phù hợp (áp dụng được) cho thấy hướng hiệu Công cụ MOEA framework phổ biến rộng rãi khẳng định chất lượng, hiệu thuật toán MOEA framework tốt giải thuật di truyền tự viết Tính đắn xác giải thuật kiểm chứng với lượng người sử dụng qua thời gian dài Từ kết nghiên cứu luận án tổng hợp từ nghiên cứu ngồi nước, tới kết luận lớp toán xung đột quản lý dự án phân tích rõ ràng để đưa mơ hình lý thuyết trị chơi phù hợp Mơ hình Unified Game-based dựa nghiên cứu lý thuyết trò chơi cân Nash cơng cụ hữu ích việc tìm kiếm giải pháp win - win xung đột với đặc điểm riêng biệt sau: o Mơ hình tốn thống rõ ràng; o Mơ hình có tính bao qt với nhiều dạng xung đột Quản lý dự án; o Mơ hình mang đầy đủ đặc điểm liệu xung đột; o Mô hình ứng dụng vào giải thuật để tìm đáp án; o Việc giải mơ hình thuật toán thực thời gian khả thi kể với liệu dự án lớn Lý thuyết trò chơi ứng dụng ý ngày phát triển thời gian dài, gần có nhiều thành tưu khoa học liên quan tới lĩnh vực Trong số giải Nobel liên quan tới lý thuyết trò chơi, năm gần Trang 101 (Thomas Schelling Robert Aumann năm 2005, Leonid Hurwicz, Eric Maskin với Roger Myerson năm 2007, Alvin E Roth, Lloyd S Shapley năm 2012, Jean Tirole năm 2014) có giải Nobel liên quan tới lý thuyết trị chơi Tuy nhiên tồn nghiên cứu thuộc ngành kinh tế học Vì việc ứng dụng lý thuyết trò chơi lý thuyết liên quan vào công nghệ thông tin cần thiết, mở nhiều hướng nghiên cứu Và điều dẫn tới kiến nghị trình bày phần sau Hướng phát triển luận án Với phát triển liên tục mạnh mẽ ứng dụng lý thuyết trò chơi, mơ hình kinh tế kế thừa từ lý thuyết, luận án có mong muốn phát triển nghiên cứu luận án để đạt kết tốt Các hướng nghiên cứu phát triển rộng, đặc biệt lĩnh vực quản lý dự án có nhiều tiềm năng, quản lý dự án hoạt động kinh tế quan trọng Các hướng phát triển mở rộng luận án bao gồm: o Nghiên cứu cần phát triển lên với ứng dụng nhiều loại xung đột khác để cải tiến Unified Game-based model hoàn thiện hơn; o Ngoài ra, để tìm hiểu thêm phù hợp mơ hình Unified Game-based model thuật tốn, nghiên cứu tương lai sử dụng thêm thuật toán tối ưu đa mục tiêu, đặc biệt thuật tốn tiến hóa tối ưu đa mục tiêu; o Không sử dụng công cụ hỗ trợ MOEA framework, nghiên cứu hướng tới sử dụng cơng cụ tốn học khác MATLAB có cung cấp thư viện tính tốn tối ưu liên quan tới Pareto, công cụ hỗ trợ tự động giải tốn lý thuyết trị chơi GAMBIT; o Khơng vậy, nghiên cứu đóng góp thêm thuật tốn phù hợp với tốn Xung đột quản lý dự án nói riêng tốn lý thuyết trị chơi nói chung vào thư viện phần mềm mã nguồn mở MOEA framework để giúp ích cho nghiên cứu khác; o Khi mơ hình lý thuyết trị chơi cho tốn xung đột hồn thiện, cần đầu tư cơng sức để tổng hợp lại phần mềm riêng rẽ trợ giúp định cho xung đột thành hệ thống phần mềm Trợ giúp định cho dự án cách hoàn chỉnh Phần mềm tích hợp với phần mềm quản lý có dự án, tích hợp với công cụ khác MOEA framework, GAMBIT MATLAB; o Các phần mềm trợ giúp định riêng rẽ tích hợp vào cơng cụ sử dụng quản lý dự án, tạo phần mềm quản lý dự án thơng minh có chức trợ giúp định với vấn đề giải lý thut trị chơi Ngồi ra, kết nghiên cứu thử nghiệm cần truyền tải, công bố lên nhiều hệ thống website lĩnh vực lý thuyết trò chơi Việc chia sẻ giúp cho nghiên cứu Unified Game-based model có thêm nhận xét, phản biện từ nhà nghiên cứu khác để góp phần hồn thiện Trang 102 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN CT1 Trinh Bao Ngoc, Huynh Quyet Thang, Bui Duc Hung, Le Tuan Dung (2016) Modeling and Developing Project Payment Schedule Algorithm Using Genetic Algorithm and Nash Equilibrium Tạp chí Khoa học Công nghệ Trường đại học kỹ thuật số 113 – Năm 2016, trang 137-143, ISSN 2354-1083 (số xuất tiếng Anh) CT2 Bao Ngọc Trinh, Quyet Thang Huynh, Thuy Linh Nguyen (2017) Research on Genetic Algorithm and Nash Equilibrium in Multi-Round Procurement In New Trends in Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques, H Fujita et al (Eds.), IOS Press, 2017 Doi:10.3233/978-1-61499-800-6-51, pp 51-64 Scopus and Web of Science Indexed CT3 Trịnh Bảo Ngọc, Huỳnh Quyết Thắng, Lê Công Thành, Lê Bá Trường Giang, Trần Quang Huy Một hướng tiếp cận thuật toán FICTITIOUS PLAY toán phân bổ nguồn lực Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ XI Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR) – Hà Nội, Ngày 9-10/8/2018, Trang 297-303, ISBN: 978-604-913-749-5 CT4 Bao-Ngoc Trinh, Quyet-Thang Huynh, Xuan-Thang Nguyen, Van-Quyen Ngo, Thanh-Trung Vu (2018) Application of Nash Equilibrium based Approach in Solving the Risk Responses Conflicts Journal of Science and Technology (JST) - Le Quy Don Technical University - No 193 (10-2018), Section on Information and Communication Technology – Number 12 (10-2018), Pages 17-31, ISSN 1859-0209 CT5 Bao Ngoc Trinh, Quyet Thang Huynh, Xuan Thang Nguyen (2019) Nash Equilibrium model for conflicts in project management Journal of Computer Science and Cybernetics, ISSN: 1813-9663, V.35, N.2 (2019), 167–184; DOI 10.15625/18139663/35/2/13095 CT6 Bao Ngoc Trinh, Quyet Thang Huynh, Xuan Thang Nguyen, Phuong Chi Luong and Nguyen Khanh Ho (2019) Applying a Unified Game-Based Model in a Payment Scheduling Problem and Design of Experiments using MOEA Framework In New Trends in Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques, H Fujita et al (Eds.), IOS Press, 2019 DOI:10.3233/FAIA190038, pp 55-68 Scopus and Web of Science Indexed CT7 Dac-Nhuong Le, Gia Nhu Nguyen, Trinh Ngoc Bao, Nguyen Ngoc Tuan, Huynh Quyet Thang, Suresh Chandra Satapathy (2020) MMAS Algorithm and Nash Equilibrium to Solve Multi-Round Procurement Problem International Conference on Emerging Trends and Advances in Electrical Engineering and Renewable Energy (ETAEERE-2020) ISBN-13: 978-9811575037 DOI: 10.1007/978-981-15-7504-4 CT8 Bao Ngoc Trinh, Quyet-Thang Huynh , Xuan-Thang Nguyen, Gia Nhu Nguyen, Suresh Chandra Satapathy, Shui-Hua Wang and Dac-Nhuong Le (in press) Solving Multi-Round Procurement Problem with PSO Algorithm and Nash Equilibrium Theory, Trang 103 International Journal of Computational Intelligence Systems, ISSN: 1875-6883 ISI, Q2 journal, IF=1.838 CT9 Dac-Nhuong Le, Gia Nhu Nguyen, Harish Garg, Quyet-Thang Huynh, Trinh Ngoc Bao, Nguyen Ngoc Tuan (in press), Optimizing Bidders Selection of Multi-Round Procurement Problem in Software Project Management Using Parallel Max-Min Ant System Algorithm, Journal of Computers, Materials & Continua ISSN: 1546-2218 DOI:10.32604/cmc.2020 ISI, Q1, IF=4.89 Trang 104 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Project Management Institute, Inc (2017), “A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide)”, 6th Edition Project Management Institute, ISBN-13: 978-1628251845, 756 pages [2] Project Management Hacks (2014), “Conflict Management For Project Managers: 10 Sources of Project Conflict” Truy xuất từ: http://projectmanagementhacks.com/conflict-management-for-project-managers/ [3] Osborne, Martin J (2004), “An Introduction to Game Theory”, Oxford University Press [4] Joseph E Harrington, Jr (2009), “Games, Strategies, and Decision Making”, Worth Publishers, ISBN-13: 978-0-7167-6630-8, ISBN-10: 0-7167-6630-2 [5] Theodore L Turocy, Bernhard von Stengel (2003), “Game Theory”, CDAM Research Report LSE-CDAM-2001-09, DOI: 10.1016/B0-12-227240-4/00076-9 [6] Lê Hồng Nhật (2016), “Lý thuyết trò chơi Ứng dụng Quản lý - Kinh doanh”, NXB Thanh Niên [7] Phạm Thị Huế (2014), “Nghiên cứu số công cụ Lý thuyết trò chơi Ứng dụng việc định Kinh doanh”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Lâm nghiệp, Số 2, 2014 [8] Nguyễn Ngọc Quỳnh Như, Bùi Tá Long, Nguyễn Đình Huy (2015), “Ứng dụng lý thuyết trị chơi hợp tác tiết kiệm chi phí khắc phục ô nhiễm”, SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT, Vol 18, No.K8- 2015, ISSN: 1859-0128 [9] Hình Quần Lân, Túc Xuân Lễ (2014), “Trí tuệ kinh doanh lý thuyết trị chơi”, NXB Hồng Đức [10] National Research Council (2008), “Department of Homeland Security Bioterrorism Risk Assessment: A Call for Change”, Washington, DC: The National Academies, ISBN 978-0-309-38440-7 DOI 10.17226/12206 [11] Brent Lagesse (2006), “A Game-Theoretical Model for Task Assignment in Project Management”, IEEE International Conference on Management of Innovation and Technology [12] Birgit Heydenreich, Rudolf Muller, Marc Uetz (2007), “Games and Mechanism Design in Machine Scheduling - An Introduction”, Forthcoming in Prod Oper Manag [13] Piotr Skowron, Krzysztof Rzadca (2014), “Non-monetary fair scheduling - cooperative game theory approach”, Evolutionary Computation, SPAA '13 Proceedings of the twenty-fifth annual ACM symposium on Parallelism in algorithms and architectures Pages 288-297 [14] DENG Ze-min, GAO Chun-ping, LI Zhong-xue (2007), “Optimization of project payment schedules with Nash Equilibrium model”, Journal of Chongqing University (English Edition, ISSN 1671-8224) [15] Walid Saad, Tansu Alpcan, Tamer Basar, and Are Hjørungnes (2010), “Coalitional Game Theory for Security Risk Management”, Internet Monitoring Trang 105 and Protection, 2010 Fifth International Conference on (ISBN: 978-1-4244-67266), pp.35-40 [16] Gunther Schuh, Simone Runge (2014), “Applying game theory in procurement An approach for coping with dynamic conditions in supply chains”, Contributions to Game Theory and Management, Volume 7, 326–340 [17] Y B Reddy1, N Gajendar1, S.K.Gupta (2008), “Application of Genetic Algorithms to Game Theory Model for Efficient Spectrum Allocation”, Conference: Proceedings of the 2008 International Conference on Wireless Networks, July 14-17, 2008, Las Vegas, Nevada, USA [18] Stefan Rass (2017), “On Game-Theoretic Risk Management”, EU Project HyRiM, arXiv:1711.00708v1 [19] Phan Thanh Toàn, Nguyễn Thế Lộc, Nguyễn Dỗn Cường (2016), “Thuật tốn LPSO lập lịch cho ứng dụng khoa học mơi trường Điện tốn đám mây”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 54 (3) (2016) 287-299, DOI: 10.15625/0866708X/54/3/6483 [20] Usama Mehboob, Junaid Qadir, Salman Ali, Athanasios Vasilakos (2014), “Genetic Algorithms in Wireless Networking: Techniques, Applications, and Issues”, Soft Computing 20(6), DOI: 10.1007/s00500-016-2070-9 [21] Bernard Oladosu Omisore, Ashimi Rashidat Abiodun, (2014), “Organizational Conflicts: Causes, Effects and Remedies”, International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences, Nov 2014, Vol 3, No 6, ISSN: 2226-3624 [22] Eric Maskin (2008), “Nash Equilibrium and Mechanism Design”, Institute for Advanced Study and Princeton University [23] M Sefrioui, J Periaux (2000), “Nash Genetic Algorithms : examples and applications”, Evolutionary Computation, Proceedings of the 2000 Congress on (Volume:1) [24] Houston Jr., C J (2014), “Beyond project success: Benefits realization opportunities and challenges”, Paper presented at PMI® Global Congress 2014, North America, Phoenix, AZ Newtown Square, PA: Project Management Institute [25] Agnar Johansena, Petter Eik-Andresenb, Anandasivakumar Ekambarama (2013), “Stakeholder benefit assessment – Project success through management of stakeholders”, in Procedia - Social and Behavioral Sciences 119(119), September 2013, DOI: 10.1016/j.sbspro.2014.03.065 [26] Hukukane Nikaido, Kazuo Isoda (1955), “Note on non-cooperative convex game, Pacific Journal of Mathematics”, Vol No 5; tr 907-815 [27] Tran D Quoc, Pham N Anh, Le D Muu (2012), “Dual extragradient algorithms extended to equilibrium problems”, J Glob Optim (2012) 52:139–159 DOI 10.1007/s10898-011-9693-2 [28] Azin Shakiba Barough, Mojtaba Valinejadshoubi, Mohammad J Emami Skardi (2015), “Application of Game Theory Approach in Solving the Construction Project Conflicts”, in Procedia - Social and Behavioral Sciences 58:1586-1593, DOI: 10.1016/j.sbspro.2012.09.1145 Trang 106 [29] M Moradi, Ashkan Hafezalkotob, Vahid Reza Ghezavati (2018), “The Resource-Constraint PSP of the project subcontractors in a cooperative environment”, Journal of Industrial and Systems Engineering, Vol 11, No 3, pp 214-228, Summer (July) 2018 [30] Guangdong Wu, Huanming Wang, Ruidong Chang (2018), “A Decision Model Assessing the Owner and Contractor’s Conflict Behaviors in Construction Projects”, Advances in Civil Engineering, Volume 2018, Article ID 1347914, 11 pages https://doi.org/10.1155/2018/1347914 [31] Marian W Kembłowski, Beata Grzyl, Agata Siemaszko (2019), “Game Theory Analysis of Bidding for A Construction Contract”, IOP Conf Ser.: Mater Sci Eng 245 062047 [32] Mahendra Piraveenan (2019), “Applications of Game Theory in Project Management: A Structured Review and Analysis”, Mathemetics, DOI:10.3390/math7090858 [33] Vijay K Verma (1998), “Conflict Management”, The Project Management Institute, Project Management Handbook, ISBN: 0-7879-4013-5 [34] Vijay K Verma (1996), “The Human Aspects of Project Management: Human Resource skills for the Project Manager”, The Project Management Institute, Volumn 2, ISBN: 1-8804-1041-9 [35] Dario Bauso (2014), “Game Theory: Models, Numerical Methods and Applications”, Foundations and Trends in Systems and Control, Vol 1, Issue [36] Guoming Lai, Katia Sycara (2009), “A Generic Framework for Automated Multiattribute Negotiation”, Group Decision and Negotiation, Volume 18, Issue 2, pp.169-187 [37] Franklin Y Cheng, Dan Li (1996), “Genetic algorithm and Game Theory for multiobjective optimization of seismic structures with - without control”, Eleventh World Conference on Earthquake Engineering, paper no: 1503 [38] Aisha D Farooqui1 and Muaz A Niazi (2016), “Game theory models for communication between agents: a review”, Complex Adapt Syst Model 4:13, DOI 10.1186/s40294-016-0026-7 [39] William A Darity, Jr (2007), “International Encyclopedia of the Social Sciences”, Macmillan Reference USA, Vol 5: pp 169-170 [40] Hoàng Ngọc Thanh, Dương Tuấn Anh (2014), “Ứng dụng thuật tốn tiến hóa đa mục tiêu thiết kế tối ưu kiến trúc mạng viễn thông”, Tập san Khoa học Đào tạo, Trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu, Số 1, 4/2014;tr 91-98 [41] A Konak, D W Coit, A E Smith (2006), “Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial”, J Reliability Engineering and System Safety, No 91, pp 992-1007 [42] J D Schaffer (1985), “Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms”, Proceedings of the International Conference on Genetic Algorithm and their Applications Trang 107 [43] C M Fonseca and P.J Fleming (1993), “Multiobjective genetic algorithms”, IEE Colloquium on Genetic Algorithms for Control Systems Engineering (Digest No 1993/130), London, UK: IEE [44] J Horn, N Nafpliotis, D E Goldberg (1994), “A niched Pareto genetic algorithm for multiobjective optimization”, Proceedings of the first IEEE Conference on Evolutionary Computation IEEE World Congress on Computational Intelligence, Orlando, FL, USA [45] P Hajela P, C Y Lin (1992), “Genetic search strategies in multicriterion optimal design”, Struct Optimization , 4(2), pp 99–107 [46] T Murata, H Ishibuchi (1995), “MOGA: multi-objective genetic algorithms”, Proceedings of the 1995 IEEE International Conference on Evolutionary Computation, Perth, WA, Australia [47] N Srinivas, K Deb (1994), “Multiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algorithms”, J Evol Comput 2(3), pp 221–48 [48] E Zitzler, L Thiele (1999), “Multiobjective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength Pareto approach”, IEEE Trans Evol Comput, 3(4), pp 257–71 [49] E Zitzler, M Laumanns, L Thiele (2001), “SPEA2: improving the strength Pareto evolutionary algorithm”, Swiss Federal Institute Techonology: Zurich, Switzerland [50] J D Knowles, D W Corne (2000), “Approximating the nondominated front using the Pareto archived evolution strategy”, Evol Comput, 8(2), pp.149–72 [51] D W Corne, J D Knowles, M J Oates (2000), “The Pareto envelope-based selection algorithm for multiobjective optimization”, Proceedings of sixth International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, Paris, France [52] D W Corne, N R Jerram, J D Knowles, M J Oates (2001), “PESA-II: region- based selection in evolutionary multiobjective optimization”, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2001), San Francisco, CA [53] K Deb, A Pratap, S Agarwal, T Meyarivan (2002), “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II”, IEEE Trans Evol Comput, 6(2), pp.182–97 [54] G G Yen, H Lu (2003), “Dynamic multiobjective evolutionary algorithm: adaptive cell-based rank and density estimation”, IEEE Trans Evol Comput, 7(3), pp.253–74 [55] David Hadka (2017), “MOEA framework Quick Start Guide”, URL: www.moeaframework.org [56] David W Corne, Nick R Jerram, Joshua D.Knowles, Martin J Oates (2001), “PESA-II: Region-based Selection in Evolutionary Multiobjective Optimization”, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2001) Trang 108 [57] Miqing Li, Shengxiang Yang, Xiaohui Liu (2014), “ETEA: A Euclidean Minimum Spanning Tree-Based Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization”, Evolutionary Computation, DOI: 10.1162/EVCO_a_00106 [58] M Tydrichova (2017), “Analysis of Various Multi-Objective Optimization Evolutionary Algorithms for Monte Carlo Treatment Planning System”, EUROPEAN ORGANIZATION FOR NUCLEAR RESEARCH EN-STI-FDA, Summer Report [59] Oluwole Adekanmbi, Josiah Adeyemo (2014), “A Comparative Study of State-of- the-Art Evolutionary Multi-objective Algorithms for Optimal Crop-mix planning”, International Journal of Agricultural Science and Technology (IJAST) Volume Issue 1, February 2014, DOI: 10.14355/ijast.2014.0301.02 [60] Arash Atashpendar, Bernabe Dorronsoro, Gregoire Danoy, Pascal Bouvry (2016), “A Parallel Cooperative Coevolutionary SMPSO Algorithm for Multi-objective Optimization”, International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), DOI: 10.1109/HPCSim.2016.7568405 [61] Feng He, Wei Zhang, Guoqiang Zhang (2016), “A Differential Evolution Algorithm Based on Nikaido-Isoda Function for Solving Nash Equilibrium in Nonlinear Continuous Games”, PLoS ONE 11(9): e0161634 doi:10.1371/ journal.pone.0161634 [62] Anna von Heusinger, Christian Kanzow (2009), “Optimization reformulations of the generalized Nash equilibrium problem using Nikaido-Isoda type functions”, C Comput Optim Appl (2009) 43: 353 https://doi.org/10.1007/s10589-007-91456 [63] Tushar Goel, Nielen Stander (2009), “A Study on the Convergence of Multiobjective Evolutionary Algorithms”, Conference: 13th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis Optimization Conference, DOI: 10.2514/6.2010-9233 [64] Luật đấu thầu 2013, Luật số 43/2013/QH13, Luật đấu thầu nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam (được Quốc hội thông qua ngày 26/11/2013) [65] Di Wu (2015), “Estimation of Procurement Auctions with Secret Reserve Prices”, All Dissertations, 1529 [66] Vasile Dumbravă, Titu Maiorescu, Severian Iacob, Vlăduț, Severian Iacob, “Using Probability – Impact Matrix in Analysis and Risk Assessment Projects”, Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology, Special Issue December 2013, pp 76-96, ISSN 2069-5934 [67] Lu Ji (2006), “ Three essays on multi-round procurement auctions”, Dissertation for the degree of Doctor of philosophy in Economics, Nashville, Tennessee [68] Nash, John (1950), “Equilibrium points in n-person games”, Proceedings of the National Academy of Sciences 36(1):48-49 [69] Ariel Procaccia (2016), "Cake Cutting Algorithms", Chapter 13 Handbook of Computational Social Choice Cambridge University Press ISBN: 9781107060432 (free online version) Trang 109 [70] Güth, Werner; Schmittberger, Rolf; Schwarze, Bernd (1982) "An experimental analysis of ultimatum bargaining" Journal of Economic Behavior & Organization (4): 367–388 doi:10.1016/0167-2681(82)90011-7 [71] Stefano Zara, Ariel Dinar, Fioravante Patrone (2006), "Cooperative Game Theory and its Application to Natural, Environmental, and Water Resource Issues: Application to Natural and Environmental Resources", Policy Research Working Paper;No 4073 World Bank, Washington, DC © World Bank https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/8850 License: CC BY 3.0 IGO [72] Patrick Murzyn, Patrick Murzyn, Laurie Manderbach, Stewart Beall (2002), "The Games Companies Play: The Use of Reverse Auctions and Strategic Sourcing in the Context of Game Theory" presented at the 2002 Sourcing Leadership Conference in Orlando Trang 110 PHỤ LỤC Phụ lục A - Thông tin đấu thầu Mô tả dự án Tên dự án: Dự án đầu tư ứng dụng CNTT hoạt động quan Đảng tỉnh Nghệ An giai đoạn 2015-2020 Nguồn vốn: Dự án sử dụng nguồn vốn đầu tư phát triển từ ngân sách tỉnh, với hạn mức đầu tư 39,8 tỷ đồng Tổng hợp danh mục thiết bị, phần mềm dự án Hạng mục bổ sung, thay thiết bị STT Hạng mục thiết bị Máy trạm (PC) ▪ Processor: Intel Core i3 tương đương ▪ Mainboard : Intel H81 Express chipset ▪ Ram : 4GB, Hard Drive : 500GB ▪ Graphics : Integrated Intel(R) HD Graphics, ▪ Màn hình: 18.5", OS: Ubuntu 12.04 ▪ Nic: Realtek Ethernet ▪ Optical Mouse & Keyboard Máy tính xách tay ▪ Bộ VXL: Core i5 4210U tương đương ▪ Bộ nhớ: 4Gb, Ổ cứng: 500Gb, Màn hình: 14.0” ▪ Ổ đĩa quang: DVDRW ▪ Cạc đồ họa: VGA onboard, Intel HD Graphics Số lượng Đơn vị 846 Bộ 50 Chiếc 510 Chiếc 30 Chiếc 510 Chiếc ▪ Kết nối: LAN, Wifi, Bluetooth ▪ Cổng giao tiếp: USB 2.0, 3.0 đầu đọc thẻ nhớ (Card Reader) ▪ Webcam: Có, Hệ điều hành: Dos ▪ Túi xách, Mouse (Wireless) Máy in ▪ Laser mono đen trắng ▪ Kết nối máy tính: USB 2.0 Máy in màu ▪ Loại máy in: Máy in laze màu ▪ Kết nối: USB 2.0; 10Base-T/100Base-TX Máy Scanner Trang 111 10 11 Lưu điện máy chủ ▪ Công suất: 1750VA/1600W ▪ Công nghệ: Line Interactive, có chức ổn định điện áp (AVR) ▪ Cấu trúc lắp đặt: lắp tủ rack (rack-mount) đứng (tower) ▪ Điện áp vào: 220V/230/240V AC (160 ~ 294V AC) ▪ Điện áp ra: 220V/230V/240V AC ▪ Tần số nguồn vào: 50Hz/60Hz, tự động nhận biết (47-70Hz) ▪ Phần mềm quản lý: CD kèm theo ▪ Thời gian lưu điện: phút 75% tải 14 phút 50% tải (theo hệ số công suất 0.7), mở rộng thời gian lưu điện với ắc quy ngồi Máy chiếu ▪ Cơng nghệ: 3LCD ▪ Độ phân giải: 1024 x 768 ▪ Khoảng cách chiếu: 1,08-10,8 m ▪ Cổng kết nối: VGA, HDMI, S-Video, USB, Wifi option ▪ Loa: 5W; Độ ồn: 37dB ▪ Điện năng: 100 - 240 V AC ± 10%, 50/60 Hz Chống sét ▪ Cọc tiếp địa dài 2,4m thép mạ đồng (6 cái) ▪ Cáp tiếp địa 40m ▪ Hóa chất giảm điện trở (4 bao) ▪ Bản đồng tiếp địa Modem ADSL Ports LAN RJ45 10/100Mbps, cổng WAN Router ▪ WAN: 1-port GE, 1-port FE ▪ Ethernet: 8-port 10-/100-Mbps managed switch (4ports PoE capable with 80W power supply adapter) ▪ 802.11a/g/n (Option): Yes ▪ Integrated USB 2.0/AUX/Console: Yes ▪ Integrated Dial : V.92 analog modem Switch Switch 24 Port 10/100/1000 Mbps with MDI and MDI crossover (MDI-X); auto negotiated port Bandwidth : 48Gbps Hạng mục xây dựng Trung tâm liệu Trang 112 Chiếc 35 Chiếc Điểm 480 Chiếc 10 Bộ 510 Bộ Stt I Tên, chủng loại thiết bị Hệ thống thiết bị mạng Thiết bị định tuyến General AC Input Voltage Chuyển mạch Switch Type General Architecture Multi-service support Interfaces Memory CPU Power Supply Performance Switching Bandwidth Forwarding Bandwidth Forwarding Rate: 64Byte L3 Packets VLANs II Model thông số kỹ thuật Cisco Router ISR4331-AX/K9 (hoặc tương đương) GE, NIM, GB FLASH, GB DRAM (data plane), GB DRAM (control plane) 100 to 240 VAC auto ranging Switch Cisco Catalyst WS-C2960X- 24TS-L (hoặc tương đương) SL Đơn vị Bộ Bộ Switch Layer (Rackmount) 24 x GigE, x 1G SFP, LAN Base Switch (19”) rackmountable Data, Voice and Video Traffic 24 Ethernet 10/100/1000 ports (RJ45) & x 1G SFP DRAM: 512MB ; 128 MB Flash 600MHz dual core AC power supply 216Gbps 108 Gbps 71.4 Mpps Max VLANs 1023, VLAN IDs 4096, Support Jumbo frames 9216 bytes OS LAN Base image Hệ thống máy chủ tủ đĩa lưu trữ Máy chủ (Ảo hóa thành Dell PowerEdge R730 (hoặc tương máy chủ ứng dụng đương) CSDL) Form factor/height 2U Rack Processor x Intel Xeon E5 Memory (std) 16 x 16GB HDD x 600GB Optical Drive DVD RW RAID support PERC H730P Integrated RAID Controller, 2GB Cache Network controller 1Gb Power supply >= 700W, Hot-plug, Redundant PS (1+1) HBA Card QLogic 2562 Trang 113 Bộ Máy chủ ATK Dell PowerEdge R630 (hoặc tương đương) Form factor/height 1U Rackmount Processor x Intel Xeon E5 Memory (std) x 8GB RDIMM, 2133 MT/s, Dual Rank, x Data Width HDD x 600GB RAID support 2GB Cache Network controller Broadcom 5720 QP 1Gb Network Daughter Card Power supply >= 700W, Hot-plug, Redundant PS (1+1) Máy chủ Virus + Kiểm Dell PowerEdge R630 (hoặc tương soát kết nối internet đương) Form factor/height 1U Rackmount Processor Memory (std) HDD RAID support Network controller Power supply Tủ đĩa lưu trữ SAN Type Hard Drive Connection Controller Power Supply SAN Switch Fibre Channel ports III Management Access: Hạ tầng Tủ Rack x 8GB x 600GB 10K RPM,6Gbps SAS 2.5 " Hot Plug Hard Drive PERC H730P Integrated RAID Controller, 2GB Cache Broadcom 5720 QP 1Gb Network Daughter Card >= 495W, Hot-plug, Redundant PS (1+1) Dell PowerVault MD3820f, 16G Fibre Channel, 2U-24 drive (hoặc tương đương) Storage Area Network x 900GB x 2X SFP, FC16, 16GB x 16G FC, 2U MD38xxF, 4G Cache AC >= 600W Brocade 300 Ports-On-Demand 8Gb FC Switch (8 x 8G SFP + 16 Empty Ports) (hoặc tương đương) 24 ports with Ports Active, 16 port empty 10/100 Ethernet (RJ-45), USB Viet Rack 42U 19" (hoặc tương đương) x Rack 42U 600mm Wide x 1100mm Trang 114 Bộ Bộ Bộ Bộ Bộ Hệ thống UPS Hệ thống chống sét Phần tiếp đất chống sét EROD D16 M70 EXOWELD GEM-25 EPIT Cu/PVC/M50 M10 x Rack PDU, Basic, Zero U, 32A, 230V, (20)C13 & (4)C19 10 x 1U 19" Blanking Panel, Light Grey x Power Cord, C13 to C14, 2.0m x Power Cord, C19 to C20, 5.5m Eaton 9PX11KiRT 11kVa/10kW (hoặc tương đương) Công suất: 11kVA/10kW Công nghệ chuyển đổi kép trực tuyến, công nghệ IGBT Cấu trúc lắp đặt: tower rackmount Dải điện áp tần số đầu vào rộng: 176-276VAC, 40-70Hz Điện áp đầu ra: 220VAC±1% Thời gian backup: 20 phút 50% tải, 15 phút 75% tải, PF=0.7 (có ắc quy ngồi) Emerson + APC (hoặc tương đương) Cọc Tiếp địa thép mạ đồng D16x2,4m Dây cáp đồng trần M70 liên kết giếng/cọc Tiếp địa Hàn hóa nhiệt liên kết dây/cọc Tiếp địa Hóa chất giảm điện trở đất (11,34kg/bao) Hộp đo kiểm tra điện trở đất bẳng composite Dây cáp đồng bọc PVC/50mm2 dẫn lên phòng máy (2 đường) Bảng đồng Tiếp địa trung gian 300 x 60 x 6mm Dây Tiếp địa đến Thiết bị chống sét lan truyền Dây Tiếp địa đến tủ rack M6 Phần thiết bị chống sét lan truyền 420YC05AWAJ1S Emerson Network Power 420YC05AWAJ1S Thiết bị chống sét đường nguồn : Phase Trang 115 Bộ Hệ thống Gói Cái m Tub Bao Cái m Cái m m Gói Bộ PNET1GB PNETR6 PRM24 PDIGTR Thiết bị chống sét cho đường dây mạng tốc độ gigabit PNETR6 : Thiết bị cắt lọc sét mạng LAN, tốc độ gigabit (bắt vào giá đỡ lắp tủ rack) APC PRM24 : Giá đỡ thiết bị bắt vào tủ rack ( lắp tối đa 24 thiết bị) APC 24 position chassis APC PDIGTR : Thiết bị chống sét cho đường dây tín hiệu , điện thoại , modem, fax lines Chiếc Tủ báo cháy TT kênh Đầu báo khói quang Đầu báo nhiệt gia tăng Chuông báo cháy Đèn báo cháy nhót Nút ấn báo cháy Vỏ tủ thép sơn tính điện Vật tư phụ: dây tín hiệu, trở cuối đường, gen nhựa, … Bình bọt chữa cháy CO2 xách tay, 3kg Bình bột chữa cháy hỗn hợp xách tay, 4kg Bộ Bộ Bộ Bộ Hệ thống sàn nâng kỹ thuật Bộ Chiếc Chiếc Chiếc Hệ thống báo cháy Gói Bộ Bộ Hệ thống sàn nâng kỹ thuật Hệ thống camera quan sát Camera IP - gắn trần Camera IP - gắn tường Đầu ghi hình Avtech (hoặc tương đương) Camera Avtech Camera Avtech Đầu ghi hình AVTech + Phần mềm kèm Vật tư phụ kiện hoàn Cáp mạng CAT5, đầu bấm Rj45, dây thiện hệ thống Camera diện, gen, băng dính … đủ để hồn thiện hệ thống Hệ thống giám sát: APC - ISX management and EMS system (hoặc tương đương) NetBotz Room Monitor 355 (with 120/240V PoE Injector) APC Temperature & Humidity Sensor NetBotz Spot Fluid Sensor - 15 ft Trang 116 Bộ Bộ Bộ Gói NetBotz Smoke Sensor - 10 ft APC Alarm Beacon APC 24 Port 10/100 Ethernet Switch NetBotz Device Monitoring (Five Nodes) Pack ISX management system installation and config Hệ thống chiếu sáng, ổ Sino (hoặc tương đương) cắm IV Thi công hệ thống + cáp kết nối Thi công hệ thống + cáp AMP (hoặc tương đương) kết nối Cáp UTP Cat6 AMP UTP CAT6 đôi - 305 mét/thùng Đầu RJ45 Cat6 RJ45 Connector AMP CAT6 - 100 chiếc/hộp Đầu bịt RJ45 AMP Modular Plug Boot 100 chiếc/hộp Sợi cáp nhẩy Cat6 ( UTP patchcord Cat6 kết nối patch panel với máy chủ) Sợi cáp nhẩy Cat6 ( UTP patchcord Cat6 kết nối patch panel với switch) Patchpanel cat6 24 AMPTRAC Category Shielded Full port Patch Panel, 24 ports, 1U, Black Hệ thống máng dẫn cáp Máng cáp lưới (wire mesh tray) 300 x đồng 100 kèm ti treo sử dụng chạy cáp cho phòng máy chủ Phụ kiện lắp đặt khác Phụ kiện cần thiết để hồn thành việc lắp đặt (vít, nở, đính, băng dính, dây thít, vịng số…) V Phần mềm hệ thống HĐH cho máy chủ Microsoft (hoặc tương đương) WinSvrDataCtr 2012 SNGL OLP NL 2Proc Qlfd for Servers SysCtrDatactr SNGL LicSAPk OLP NL 2Proc Qlfd for Servers WinSvrCAL SNGL LicSAPk OLP NL UsrCAL for users Phần mềm backup Symatec Backup Exec 2014 (hoặc tương đương) x SYMC Backup Exec 2014 SERVER WIN PER SERVER BNDL STD LIC EXPRESS BAND S ESSENTIAL 12 MONTHS Trang 117 Bộ Bộ x SYMC Backup Exec 2014 Agent for application and Database win per server BNDL STD LIC EXPRESS BAND S ESSENTIAL 12 MONTHS x SYMC Backup Exec 2014 OPTION NDMP WIN PER SERVER BNDL STD LIC EXPRESS BAND S ESSENTIAL 12 MONTHS Phần mềm Antivirus cho Kaspersky Anti-Virus for Windows máy chủ File Server EE (hoặc tương đương) Bộ Các hạng mục khác Stt Hạng mục thiết bị Số lượng Đơn vị Xây dựng Cổng thông tin điện tử Xây dựng HTTT tổng hợp Xây dựng phần mềm Quản lý đơn thư khiếu tố Xây dựng phần mềm Quản lý hồ sơ lưu trữ 1 1 Gói Gói Gói Gói Trang 118 Tổng hợp kinh phí dự án Stt Tên vật liệu/ phần việc SL Đơn vị Đơn giá dự tính Máy trạm (PC): 846 Bộ 16,000,000 10 11 12 13 50 510 30 510 35 480 10 510 Chiếc Chiếc Chiếc Chiếc Chiếc Chiếc Điểm Chiếc Bộ Bộ Bộ Bộ 20,000,000 5,000,000 15,000,000 4,000,000 22,000,000 25,000,000 35,000,000 3,000,000 18,700,000 5,170,000 187,300,000 49,900,000 Bộ 625,800,000 1,877,400,000 Bộ 433,700,000 433,70`0,000 Bộ 162,400,000 324,800,000 17 18 19 20 Máy tính xách tay Máy in Máy in màu Máy Scanner Lưu điện máy chủ Máy chiếu Chống sét Modem ADSL Router Switch Thiết bị định tuyến Chuyển mạch Switch Máy chủ (Ảo hóa thành máy chủ ứng dụng CSDL) Máy chủ ATK Máy chủ Virus + Kiểm soát kết nối internet Tủ đĩa lưu trữ SAN SAN Switch Tủ Rack Hệ thống UPS Thành tiền 13,536,000,00 1,000,000,000 2,550,000,000 450,000,000 2,040,000,000 110,000,000 875,000,000 35,000,000 1,440,000,000 187,000,000 2,636,700,000 187,300,000 99,800,000 2 1 479,200,000 111,400,000 100,000,000 145,000,000 958,400,000 222,800,000 100,000,000 145,000,000 21 Hệ thống chống sét 105,000,000 105,000,000 22 Hệ thống báo cháy 90,000,000 90,000,000 23 Hệ thống sàn nâng kỹ thuật 20 3,000,000 60,000,000 24 Hệ thống camera quan sát 25,000,000 25,000,000 25 Hệ thống giám sát 99,500,000 99,500,000 26 Hệ thống chiếu sáng, ổ cắm 15,000,000 15,000,000 100,000,000 100,000,000 1 Bộ Bộ Bộ Bộ Hệ thống Hệ thống m2 Hệ thống Hệ thống Hệ thống Hệ thống Bộ Bộ 610,000,000 125,000,000 610,000,000 125,000,000 Bộ 9,500,000 9,500,000 14 15 16 27 28 29 30 Thi công hệ thống + cáp kết nối HĐH cho máy chủ Phần mềm backup Phần mềm Antivirus cho máy chủ Trang 119 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 Thiết bị đầu cuối mã hóa video Hệ thống camera tự động Thiết bị bút vẽ điện tử Thiết bị ghi hình Micro đa hướng đặt bàn Màn hình lớn hiển thị chuyên nghiệp 65” Màn hình lớn hiển thị 48" Màn hình hiển thị liệu trình chiếu 24” Thiết bị phân phối tín hiệu hình ảnh Bộ khuếch đại âm Loa cột treo tường Vật tư, phụ kiện Đào tạo hướng dẫn sử dụng, vận chuyển Xây dựng phần mềm Trang thông tin điện tử Xây dựng phần mềm Quản lý đơn thư khiếu tố Xây dựng phần mềm Quản lý hồ sơ lưu trữ Bộ 227,040,000 227,040,000 1 Chiếc Bộ Bộ Chiếc 313,500,000 41,800,000 705,320,000 17,600,000 313,500,000 41,800,000 705,320,000 35,200,000 Chiếc 83,600,000 334,400,000 Chiếc 18,744,000 18,744,000 Chiếc 5,720,000 5,720,000 Bộ 33,000,000 33,000,000 Bộ Chiếc Gói 11,880,000 1,760,000 31,460,000 11,880,000 10,560,000 31,460,000 Gói 20,900,000 20,900,000 Gói 800,000,000 800,000,000 Gói 500,000,000 500,000,000 Gói 700,000,000 700,000,000 TỔNG VAT 10% Chi phí khác TỔNG CỘNG Trang 120 34,237,424,000 3,423,742,400 2,138,833,600 39,800,000,000 Thông tin dự thầu Tập đồn FPT: Mã hàng hóa Thời điểm đầu H01 H01 H01 H01 H02 H02 H02 H02 H03 H03 H03 H03 H04 H04 H04 H04 H05 H05 H05 H05 H06 H06 H06 H06 H07 H07 H07 H07 H08 H08 H08 H08 H09 H09 H09 H09 H10 H10 H10 H10 H11 H11 H11 H11 H12 H12 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 Thời điểm kết thúc 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 Trang 121 Giá gốc 10,880 11,040 11,120 11,120 13,800 14,000 14,100 14,100 3,500 3,550 3,575 3,575 10,650 10,800 10,875 10,875 2,880 2,920 2,940 2,940 16,060 16,280 16,390 16,390 18,500 18,750 18,875 18,875 26,250 26,600 26,775 26,775 2,280 2,310 2,325 2,325 14,399 14,586 14,680 14,680 4,033 4,084 4,110 4,110 147,967 149,840 Giá bán 12,960 13,120 13,200 13,200 16,400 16,600 16,700 16,700 4,150 4,200 4,225 4,225 12,600 12,750 12,825 12,825 3,400 3,440 3,460 3,460 18,920 19,140 19,250 19,250 21,750 22,000 22,125 22,125 30,800 31,150 31,325 31,325 2,670 2,700 2,715 2,715 16,830 17,017 17,111 17,111 4,705 4,756 4,782 4,782 172,316 174,189 Chiết khấu 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 H12 H12 H13 H13 H13 H13 H14 H14 H14 H14 H15 H15 H15 H15 H16 H16 H16 H16 H17 H17 H17 H17 H18 H18 H18 H18 H19 H19 H19 H19 H20 H20 H20 H20 H21 H21 H21 H21 H22 H22 H22 H22 H23 H23 H23 H23 H24 H24 H24 H24 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 Trang 122 150,777 150,777 39,920 40,419 40,669 40,669 506,898 513,156 516,285 516,285 355,634 359,971 362,140 362,140 134,792 136,416 137,228 137,228 402,528 407,320 409,716 409,716 94,690 95,804 96,361 96,361 86,000 87,000 87,500 87,500 126,150 127,600 128,325 128,325 71,400 72,450 72,975 72,975 62,100 63,000 63,450 63,450 2,100 2,130 2,145 2,145 17,750 18,000 18,125 18,125 175,126 175,126 46,407 46,906 47,156 47,156 588,252 594,510 597,639 597,639 412,015 416,352 418,521 418,521 155,904 157,528 158,340 158,340 464,824 469,616 472,012 472,012 109,172 110,286 110,843 110,843 99,000 100,000 100,500 100,500 145,000 146,450 147,175 147,175 85,050 86,100 86,625 86,625 73,800 74,700 75,150 75,150 2,490 2,520 2,535 2,535 21,000 21,250 21,375 21,375 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 H25 H25 H25 H25 H26 H26 H26 H26 H27 H27 H27 H27 H28 H28 H28 H28 H29 H29 H29 H29 H30 H30 H30 H30 H42 H42 H42 H42 H43 H43 H43 H43 H44 H44 H44 H44 H45 H45 H45 H45 H46 H46 H46 H46 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/6/2018 1/6/2019 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/5/2018 31/5/2019 31/12/2020 Trang 123 71,640 72,635 73,133 73,133 10,950 11,100 11,175 11,175 74,000 75,000 75,500 75,500 457,500 463,600 466,650 466,650 95,000 96,250 96,875 96,875 7,315 7,410 7,457 7,457 21,707 22,022 22,179 22,179 14,630 14,839 14,944 14,944 568,000 576,000 580,000 580,000 360,000 365,000 367,500 367,500 511,000 518,000 521,500 521,500 84,575 85,570 86,068 86,068 12,900 13,050 13,125 13,125 87,000 88,000 88,500 88,500 536,800 542,900 545,950 545,950 111,250 112,500 113,125 113,125 8,550 8,645 8,692 8,692 25,797 26,112 26,269 26,269 17,347 17,556 17,661 17,661 672,000 680,000 684,000 684,000 425,000 430,000 432,500 432,500 602,000 609,000 612,500 612,500 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Thông tin dự thầu Cơng ty Hồng Phúc: Mã hàng hóa Thời điểm đầu H01 H01 H01 H02 H02 H02 H03 H03 H03 H04 H04 H04 H05 H05 H05 H06 H06 H06 H07 H07 H07 H08 H08 H08 H09 H09 H09 H10 H10 H10 H11 H11 H11 H12 H12 H12 H13 H13 H13 H14 H14 H14 H15 H15 H15 H16 H16 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 Thời điểm kết thúc 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 Trang 124 Giá gốc 11,200 11,360 11,360 14,200 14,400 14,400 3,600 3,650 3,650 10,950 11,100 11,100 2,960 3,000 3,000 16,500 16,720 16,720 19,000 19,250 19,250 26,950 27,300 27,300 2,340 2,370 2,370 14,773 14,960 14,960 4,136 4,188 4,188 151,713 153,586 153,586 40,918 41,417 41,417 519,414 525,672 525,672 364,308 368,645 368,645 138,040 139,664 Giá bán 13,280 13,440 13,440 16,800 17,000 17,000 4,250 4,300 4,300 12,900 13,050 13,050 3,480 3,520 3,520 19,360 19,580 19,580 22,250 22,500 22,500 31,500 31,850 31,850 2,730 2,760 2,760 17,204 17,391 17,391 4,808 4,860 4,860 176,062 177,935 177,935 47,405 47,904 47,904 600,768 607,026 607,026 420,689 425,026 425,026 159,152 160,776 Chiết khấu 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 H16 H17 H17 H17 H18 H18 H18 H19 H19 H19 H20 H20 H20 H21 H21 H21 H22 H22 H22 H23 H23 H23 H24 H24 H24 H25 H25 H25 H26 H26 H26 H27 H27 H27 H28 H28 H28 H29 H29 H29 H30 H30 H30 H31 H31 H31 H32 H32 H32 H33 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 Trang 125 139,664 412,112 416,904 416,904 96,918 98,032 98,032 68,000 69,000 69,000 100,050 101,500 101,500 73,500 74,550 74,550 63,900 64,800 64,800 2,160 2,190 2,190 18,250 18,500 18,500 73,630 74,625 74,625 11,250 11,400 11,400 76,000 77,000 77,000 469,700 475,800 475,800 97,500 98,750 98,750 7,505 7,600 7,600 181,632 183,902 183,902 253,935 257,070 257,070 34,276 160,776 474,408 479,200 479,200 111,400 109,172 109,172 81,000 82,000 82,000 118,900 120,350 120,350 87,150 88,200 88,200 75,600 76,500 76,500 2,550 2,580 2,580 21,500 21,750 21,750 86,565 87,560 87,560 13,200 13,350 13,350 89,000 90,000 90,000 549,000 555,100 555,100 113,750 115,000 115,000 8,740 8,835 8,835 211,147 213,418 213,418 294,690 297,825 297,825 39,710 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 H33 H33 H34 H34 H34 H35 H35 H35 H36 H36 H36 H37 H37 H37 H38 H38 H38 H39 H39 H39 H40 H40 H40 H41 H41 H41 H42 H42 H42 H43 H43 H43 H44 H44 H44 H45 H45 H45 H46 H46 H46 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 1/12/2016 1/12/2017 1/2/2018 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 31/11/2017 31/1/2018 1/2/2021 34,694 34,694 585,416 592,469 592,469 14,784 14,960 14,960 71,060 71,896 71,896 16,120 16,307 16,307 4,976 5,034 5,034 22,440 22,770 22,770 8,197 8,316 8,316 1,232 1,250 1,250 22,337 22,651 22,651 15,048 15,257 15,257 584,000 592,000 592,000 370,000 375,000 375,000 525,000 532,000 532,000 40,128 40,128 677,107 684,160 684,160 17,072 17,248 17,248 81,928 82,764 82,764 18,557 18,744 18,744 5,720 5,548 5,548 26,730 27,060 27,060 9,742 9,860 9,860 1,461 1,478 1,478 26,426 26,741 26,741 17,765 17,974 17,974 688,000 696,000 696,000 435,000 440,000 440,000 616,000 623,000 623,000 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Thông tin dự thầu công ty Trần Anh: Mã hàng hóa Thời điểm đầu H01 H01 H01 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 Thời điểm kết thúc 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 Trang 126 Giá gốc 10,880 11,040 11,040 Giá bán 12,960 13,120 13,120 Chiết khấu 10 H02 H02 H02 H03 H03 H03 H04 H04 H04 H05 H05 H05 H06 H06 H06 H07 H07 H07 H08 H08 H08 H09 H09 H09 H10 H10 H10 H11 H11 H11 H12 H12 H12 H13 H13 H13 H14 H14 H14 H15 H15 H15 H16 H16 H16 H17 H17 H17 H18 H18 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 Trang 127 13,800 14,000 14,000 3,500 3,550 3,550 10,650 10,800 10,800 2,880 2,920 2,920 16,060 16,280 16,280 18,500 18,750 18,750 26,250 26,600 26,600 2,280 2,310 2,310 14,399 14,586 14,586 4,033 4,084 4,084 147,967 149,840 149,840 39,920 40,419 40,419 506,898 513,156 513,156 355,634 359,971 359,971 134,792 136,416 136,416 402,528 407,320 407,320 94,690 95,804 16,400 16,600 16,600 4,150 4,200 4,200 12,600 12,750 12,750 3,400 3,440 3,440 18,920 19,140 19,140 21,750 22,000 22,000 30,800 31,150 31,150 2,670 2,700 2,700 16,830 17,017 17,017 4,705 4,756 4,756 172,316 174,189 174,189 46,407 46,906 46,906 588,252 594,510 594,510 412,015 416,352 416,352 155,904 157,528 157,528 464,824 469,616 469,616 109,172 110,286 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 H18 H19 H19 H19 H20 H20 H20 H21 H21 H21 H22 H22 H22 H23 H23 H23 H24 H24 H24 H25 H25 H25 H26 H26 H26 H27 H27 H27 H28 H28 H28 H29 H29 H29 H30 H30 H30 H44 H44 H44 H45 H45 H45 H46 H46 H46 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 1/6/2016 1/6/2017 1/1/2019 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 31/5/2017 31/12/2018 31/12/2020 Trang 128 95,804 86,000 87,000 87,000 126,150 127,600 127,600 71,400 72,450 72,450 62,100 63,000 63,000 2,100 2,130 2,130 17,750 18,000 18,000 71,640 72,635 72,635 10,950 11,100 11,100 74,000 75,000 75,000 457,500 463,600 463,600 95,000 96,250 96,250 7,315 7,410 7,410 568,000 576,000 576,000 360,000 365,000 365,000 511,000 518,000 518,000 110,286 99,000 100,000 100,000 145,000 146,450 146,450 85,050 86,100 86,100 73,800 74,700 74,700 2,490 2,520 2,520 21,000 21,250 21,250 84,575 85,570 85,570 12,900 13,050 13,050 87,000 88,000 88,000 536,800 542,900 542,900 111,250 112,500 112,500 8,550 8,645 8,645 672,000 680,000 680,000 425,000 430,000 430,000 602,000 609,000 609,000 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Thông tin dự thầu cơng ty CP Máy tính Hà Nội: Mã hàng hóa Thời điểm đầu H01 H01 H02 H02 H03 H03 H04 H04 H05 H05 H06 H06 H07 H07 H08 H08 H09 H09 H10 H10 H11 H11 H12 H12 H13 H13 H14 H14 H15 H15 H16 H16 H17 H17 H18 H18 H19 H19 H20 H20 H21 H21 H22 H22 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 Thời điểm kết thúc 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 Trang 129 Giá gốc 10,880 11,040 13,800 14,000 3,500 3,550 10,650 10,800 2,880 2,920 16,060 16,280 18,500 18,750 26,250 26,600 2,280 2,310 14,399 14,586 4,033 4,084 147,967 149,840 39,920 40,419 506,898 513,156 355,634 359,971 134,792 136,416 402,528 407,320 94,690 95,804 86,000 87,000 126,150 127,600 71,400 72,450 62,100 63,000 Giá bán 12,960 13,120 16,400 16,800 4,150 4,250 12,600 12,900 3,400 3,480 18,920 19,360 21,750 22,250 30,800 30,450 2,670 2,730 16,830 17,204 4,705 4,808 172,316 176,062 46,407 47,405 588,252 600,768 412,015 420,689 155,904 159,152 464,824 474,408 109,172 105,830 99,000 95,000 145,000 137,750 85,050 87,150 73,800 75,600 Chiết khấu 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 H23 H23 H24 H24 H25 H25 H26 H26 H27 H27 H28 H28 H29 H29 H30 H30 H31 H31 H32 H32 H33 H33 H34 H34 H35 H35 H36 H36 H37 H37 H38 H38 H39 H39 H40 H40 H41 H41 H42 H42 H43 H43 H44 H44 H45 H45 H46 H46 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 1/1/2017 1/6/2018 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2021 Trang 130 2,100 2,130 17,750 18,000 71,640 72,635 10,950 11,100 74,000 75,000 457,500 463,600 95,000 96,250 7,315 7,410 177,091 179,362 247,665 250,800 33,440 33,858 571,309 578,362 14,432 14,608 69,388 70,224 15,745 15,932 4,862 4,919 28,380 28,710 10,336 10,454 1,197 1,214 21,707 22,022 14,630 14,839 568,000 576,000 360,000 365,000 511,000 518,000 2,490 2,550 21,000 21,500 84,575 86,565 12,900 13,200 87,000 89,000 536,800 549,000 111,250 113,750 8,550 8,740 206,606 211,147 288,420 294,690 38,874 39,710 663,001 677,107 16,720 17,072 80,256 81,928 18,182 18,557 5,606 5,548 32,670 32,010 11,880 11,524 1,426 1,461 25,797 26,426 17,347 17,765 672,000 688,000 425,000 435,000 602,000 616,000 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 Thông tin dự thầu công ty Setec: Mã hàng hóa Thời điểm đầu H01 H01 H01 H02 H02 H02 H03 H03 H03 H04 H04 H04 H05 H05 H05 H06 H06 H06 H07 H07 H07 H08 H08 H08 H10 H10 H10 H14 H14 H14 H15 H15 H15 H16 H16 H16 H17 H17 H17 H18 H18 H18 H19 H19 H19 H20 H20 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 Thời điểm kết thúc 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 Trang 131 Giá gốc 10,771 11,261 11,342 13,662 14,280 14,382 3,465 3,621 3,647 10,544 11,016 11,093 2,851 2,978 2,999 15,899 16,606 16,718 18,315 19,125 19,253 25,988 27,132 27,311 14,255 14,878 14,974 501,829 523,419 526,611 352,078 367,170 369,383 133,444 139,144 139,973 398,503 415,466 417,910 93,743 97,720 98,288 85,140 88,740 89,250 124,889 130,152 Giá bán 12,830 13,382 13,464 16,236 16,932 17,034 4,109 4,284 4,310 12,474 13,005 13,082 3,366 3,509 3,529 18,731 19,523 19,635 21,533 22,440 22,568 30,492 31,773 31,952 16,662 17,357 17,453 582,369 606,400 609,592 407,895 424,679 426,891 154,345 160,679 161,507 460,176 479,008 481,452 108,080 112,492 113,060 98,010 102,000 102,510 143,550 149,379 Chiết khấu 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 H20 H21 H21 H21 H22 H22 H22 H23 H23 H23 H24 H24 H24 H25 H25 H25 H26 H26 H26 H27 H27 H27 H28 H28 H28 H29 H29 H29 H30 H30 H30 H44 H44 H44 H45 H45 H45 H46 H46 H46 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 1/6/2016 1/6/2018 1/6/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 31/5/2018 31/5/2020 31/5/2021 130,892 70,686 73,899 74,435 61,479 64,260 64,719 2,079 2,173 2,188 17,573 18,360 18,488 70,924 74,088 74,596 10,841 11,322 11,399 73,260 76,500 77,010 452,925 472,872 475,983 94,050 98,175 98,813 7,242 7,558 7,606 562,320 587,520 591,600 356,400 372,300 374,850 505,890 528,360 531,930 150,119 84,200 87,822 88,358 73,062 76,194 76,653 2,465 2,570 2,586 20,790 21,675 21,803 83,729 87,281 87,789 12,771 13,311 13,388 86,130 89,760 90,270 531,432 553,758 556,869 110,138 114,750 115,388 8,465 8,818 8,866 665,280 693,600 697,680 420,750 438,600 441,150 595,980 621,180 624,750 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 10 12 Thông tin dự thầu công ty Phúc Anh: Mã hàng hóa Thời điểm đầu H01 H01 H02 H02 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 Thời điểm kết thúc 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 Trang 132 Giá gốc 10,771 11,261 14,076 13,860 Giá bán 12,830 13,382 16,728 16,632 Chiết khấu 11 11 H03 H03 H04 H04 H05 H05 H06 H06 H07 H07 H08 H08 H09 H09 H10 H10 H11 H11 H12 H12 H13 H13 H14 H14 H15 H15 H16 H16 H17 H17 H18 H18 H19 H19 H20 H20 H21 H21 H22 H22 H23 H23 H24 H24 H25 H25 H26 H26 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 Trang 133 3,570 3,621 10,544 11,016 2,938 2,891 16,381 16,606 18,315 19,125 26,775 26,334 2,326 2,356 14,255 14,878 4,114 4,043 150,926 152,837 39,521 41,227 517,036 508,024 362,747 367,170 133,444 139,144 410,579 403,247 96,584 97,720 85,140 88,740 128,673 126,324 72,828 73,899 61,479 64,260 2,142 2,109 18,105 18,360 70,924 74,088 11,169 10,989 4,233 4,335 12,474 13,158 3,468 3,445 19,298 19,747 21,533 22,695 31,416 30,146 2,723 2,785 16,662 17,548 4,799 4,760 175,762 179,583 45,943 48,353 600,017 594,760 420,255 429,103 154,345 162,335 474,120 469,664 111,355 107,947 98,010 96,900 147,900 136,373 86,751 88,893 73,062 77,112 2,540 2,525 21,420 21,930 83,729 88,296 13,158 13,068 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 H27 H27 H28 H28 H29 H29 H30 H30 H42 H42 H43 H43 H44 H44 H45 H45 H46 H46 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 1/1/2017 1/1/2019 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 31/12/2018 31/12/2020 Trang 134 75,480 76,500 452,925 472,872 96,900 95,288 7,461 7,558 21,490 22,462 14,923 14,691 579,360 587,520 356,400 372,300 521,220 512,820 88,740 90,780 531,432 559,980 113,475 112,613 8,721 8,915 25,539 26,955 17,694 17,587 685,440 701,760 420,750 443,700 614,040 609,840 11 11 11 11 11 11 11 11 11 Phụ lục B - Danh sách rủi ro Category Executive Support Scope Cost Management Change Management Stakeholders Financial impact Risk Executives fail to support project Executives become disengaged with project Conflict between executive stakeholders disrupts project Executive turnover disrupts project Scope is ill defined Scope creep inflates scope Gold plating inflates scope Estimates are inaccurate Dependencies are inaccurate Activities are missing from scope Cost forecasts are inaccurate Exchange rate variability Increase costs of salary budget Compensation for slow deployment Compensation for low quality of project Compensation for missing operational procedures Change management overload Stakeholder conflict over proposed changes Perceptions that a project failed because of changes Lack of a change management system Lack of a change management process Lack of a change control board Inaccurate change priorities Low quality of change requests Change request conflicts with requirements Stakeholders become disengaged Stakeholders have inaccurate expectations Stakeholder turnover Trang 135 Risk level Probability $20,000 Extreme 1.55% $15,000 Extreme 0.22% $30,000 Extreme 0.40% $35,000 $50,000 $50,000 $30,000 $400,000 $10,000 $20,000 Extreme Extreme High High Extreme Extreme Extreme 0.72% 15.00% 0.70% 0.09% 30.00% 12.00% 95.00% $500,000 Extreme $50,000 Medium $80,000 High 95.00% 11.00% 26.00% $400,000 High 70.00% $500,000 High 20.00% $100,000 High 20.00% $6,000 Medium 0.44% $16,000 Medium 0.81% $24,000 Medium 0.91% $12,000 Medium 0.86% $12,000 Medium $3,000 Medium $4,000 Medium $18,000 High 0.59% 0.60% 14.00 % 16.00% $23,000 Medium $40,000 Medium 24.00% 0.37% $145,000 High $233,000 High 0.50% 0.15% Communication Resources & Team Stakeholders fail to support project Stakeholder conflict Process inputs are low quality Project team misunderstand requirements Communication overhead Under communication Users have inaccurate expectations Impacted individuals aren't kept informed Resource shortfalls Learning curves lead to delays and cost overrun Training isn't available Training is inadequate Resources are inexperienced Resource performance issues Team members with negative attitudes towards the project Resource turnover Low team motivation Lack of commitment from functional managers Lack of experienced workforce Declining interest to work in project Required better wages Managers lack of skills in recruiting and selection Teaming "difficult" employees Managers lack of skills dealing with conflicts Employees quit after training Managers not involved in training Lack of evaluation procedures Lack of discipline process Employees disregard sanitation, safety regualation Employees inept with procedures Employees require incentives to follow operating procedures Costs of benefits to retain employees Language barrier for communication Leave job without notification Trang 136 $300,000 High $245,000 High $67,000 High 0.00% 0.99% 0.40% $460,000 Low $20,000 Low $5,500 Low 95.00% 0.54% 90.00% $250,000 High 90.00% $34,000 Low 0.25% $25,000 Low 0.89% $50,000 $3,500 $4,200 $47,000 $75,000 0.59% 0.35% 0.96% 60.00% 0.44% Low Low Low Low Low $25,000 Medium $12,000 Medium $56,000 Medium 0.08% 0.55% 0.88% $24,000 Medium $80,000 High 0.98% 0.70% $33,000 High $45,000 High 0.78% 0.83% $15,000 Low $40,000 High 0.38% 0.65% $15,000 $6,000 $2,000 $8,000 $22,000 High Low Low High High 0.50% 0.83% 0.56% 0.20% 0.87% $3,000 Low $4,000 Low 0.18% 0.81% $42,000 High 0.83% $27,000 High 0.41% $9,000 Medium $38,000 High 0.79% 0.62% Architecture Design Technical Integration Achievement remain unrecognized Employees have to a lot of overtime task Architecture fails to pass governance processes Architecture lacks flexibility Architecture is not fit for purpose Architecture is infeasible Design is infeasible Design lacks flexibility Design is not fit for purpose Design fails peer review Technology components aren't fit for purpose Technology components aren't scalable Technology components aren't interoperable Technology components aren't compliant with standards and best practices Technology components have security vulnerabilities Technology components are over-engineered Technology components lack stability Technology components aren't extensible Technology components aren't reliable Information security incidents System outages Legacy components lack documentation Legacy components are out of support Components or products aren't maintainable Components or products can't be operationalized Project management tool problems & issues Delays to required infrastructure Failure to integrate with business processes Failure to integrate with systems Integration testing environments aren't available Trang 137 $4,000 Low 0.05% $285,000 High 0.13% $1,000 $27,000 $250,000 $90,000 $169,000 $131,000 $267,000 $35,000 0.61% 0.32% 0.95% 1.00% 0.08% 0.55% 0.75% 0.70% Low Medium High High Extreme High Extreme Extreme $80,000 High 0.85% $20,000 High 0.59% $13,000 High 0.61% $15,000 High 0.31% $14,000 High 0.45% $9,000 High 0.34% $22,000 High 0.40% $4,000 High 0.12% $4,000 High $19,000 High $2,000 High 0.14% 0.18% 0.03% $2,000 High 0.67% $2,000 High 0.93% $65,000 High 0.50% $187,000 High 0.75% $2,000 High $9,000 Medium 0.48% 0.33% $33,000 Medium $39,000 Medium 0.95% 0.05% $28,000 Medium 0.47% Requirements Failure to integration with the organization Failure to integrate components Project disrupts operations Project disrupts sales Project disrupts compliance Requirements fail to align with strategy Requirements fail to align with business processes Requirements fail to align with systems Requirements have compliance issues Requirements are ambiguous Requirements are low quality Requirements are incomplete Decisions & Issue Resolution Decision delays impact project Decisions are ambiguous Decisions are low quality Decisions are incomplete Procurement No response to RFP Low quality responses to RFP Failure to negotiation a reasonable price for contracts Unacceptable contract terms Conflict with vendor leads to project issues Conflict between vendors leads to project issues Vendors start late Vendor components fail to meet requirements Vendor components are low quality Infrastructure is low quality Service quality is low Vendor components introduce third party liability Loss of intellectual property Project team lack authority to Authority complete work Authority is unclear Approvals & Delays to stakeholder approvals Red Tape impact the project Delays to financial approvals impact the project Trang 138 $34,000 $21,000 $38,000 $23,000 $22,000 Medium Medium Medium Medium Medium 0.12% 0.09% 0.87% 0.10% 0.81% $33,000 High 0.28% $98,000 High 0.37% $101,000 High 0.90% $32,000 $34,000 $54,000 $65,000 High High High High 0.27% 0.33% 0.79% 0.29% $23,000 $11,000 $43,000 $21,000 $3,000 $2,000 Low Low Low Low Low Low 0.09% 0.16% 0.75% 0.01% 0.86% 0.92% $4,000 Low $5,000 Low 0.78% 0.93% $2,000 Low 0.74% $1,400 Low $6,000 Low 0.78% 0.45% $5,000 Low 0.14% $4,000 Low $9,000 Low $8,000 Low 0.94% 0.27% 0.85% $3,000 Low $4,000 Low 0.89% 0.47% $34,000 Low $3,000 Low 0.45% 0.76% $15,000 Low 0.01% $67,000 Low 0.91% Organizational External Delays to procurement processes impact the project Delays to recruiting processes impact the project Delays to training impact the project The project fails to match the organization's culture An organizational restructuring throws the project into chaos A merger or acquisition disrupts the project Legal & regulatory change impacts project Force Majeure (e.g act of nature) impacts project Market forces impact project Technical change impacts project Business change impacts project Project Management Failure to follow methodology Lack of management or control Errors in key project management processes Secondary Risks Counterparty risk User Acceptance Users reject the prototype User interface doesn't allow users to complete tasks User interface is low quality User interface isn't accessible Project reduces business productivity Project reduces innovation Product disrupts business metrics (measurements of objectives) Users reject the product Commercial Product doesn't sell Product incurs legal liability Product negatively affects brand Product negatively affects reputation Trang 139 $3,500 Low 0.25% $23,000 Low 0.33% $3,000 Low 0.29% $2,000 Low 0.55% $3,000 Low 0.42% $1,000 Low 0.08% $2,000 Low 0.14% $5,000 $10,000 $150,000 $210,000 Low Low Low High 0.67% 0.70% 0.76% 0.63% $34,000 High $32,000 High 0.93% 0.37% $29,000 High $137,000 High 0.62% 0.50% $68,000 Extreme 0.40% $42,000 Extreme $49,000 Extreme $8,000 Extreme 0.59% 0.66% 0.75% $20,000 High $20,000 Low 0.91% 0.13% $30,000 $99,000 $120,000 $23,000 $21,000 Medium Extreme Low Low Low $50,000 Low 0.16% 0.42% 0.30% 0.60% 0.87% 0.49% ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Bảo Ngọc ÁP DỤNG LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI VÀ CÂN BẰNG NASH XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP MƠ HÌNH HĨA XUNG ĐỘT TRONG QUẢN LÝ DỰ ÁN ĐẦU TƯ CÔNG... Phương pháp nghiên cứu Phương pháp lý thuyết Luận án sử dụng phương pháp vào nghiên cứu về: o Nghiên cứu lý luận thực trạng xung đột quản lý dự án; o Nghiên cứu lý luận mơ hình biểu diễn lý thuyết. .. Vì việc áp dụng mơ hình lý thuyết trị chơi vào toán xung đột hướng tiềm Để tìm phương hướng áp dụng lý thuyết trị chơi vào tốn xung đột, trước hết luận án làm rõ đặc điểm xung đột quản lý dự án,