Phát triển mô hình động lai ghép thuật toán đàn kiến vào tối ưu hóa bố trí mặt bằng công trường thay đổi linh hoạt theo tiến độ dự án

  ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN NGỌC TỒN PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH ĐỘNG LAI GHÉP THUẬT TỐN ĐÀN KIẾN VÀO TỐI ƯU HĨA BỐ TRÍ MẶT BẰNG CƠNG TRƯỜNG THAY ĐỔI LINH HOẠT THEO TIẾN ĐỘ DỰ ÁN Chuyên ngành Mã số ngành : QUẢN LÝ XÂY DỰNG : 60.58.03.02 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HCM, NGÀY 12 THÁNG 09 NĂM 2020                    CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG TP.HCM Cán hướng dẫn khoa học Cán hướng dẫn: TS Phạm Vũ Hồng Sơn Cán chấm phản biện Cán chấm phản biện 1: PGS TS Phạm Hồng Luân Cán chấm phản biện 2: TS Nguyễn Hoài Nghĩa Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM Ngày 12 tháng 09 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn thạc sĩ gồm: PGS TS Phạm Hồng Luân TS Nguyễn Anh Thư TS Trần Đức Học TS Nguyễn Hoài Nghĩa TS Nguyễn Thanh Phong CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372  ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc -oOo -oOo NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : Nguyễn Ngọc Toàn MSHV : 1770372 Ngày tháng năm sinh : 13/01/1993 Nơi sinh : Quảng Trị Chuyên ngành : Quản lý xây dựng Mã số ngành : 60.58.03.02 I TÊN ĐỀ TÀI: PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH ĐỘNG LAI GHÉP THUẬT TỐN ĐÀN KIẾN VÀO TỐI ƯU HĨA BỐ TRÍ MẶT BẰNG CÔNG TRƯỜNG THAY ĐỔI LINH HOẠT THEO TIẾN ĐỘ DỰ ÁN II NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Giới thiệu nghiên cứu gần tối ưu bố trí mặt công trường, vấn đề tồn cần giải - Phát triển mơ hình động lai ghép thuật tốn đàn kiến (DHACA) vào tối ưu hóa bố trí mặt công trường thay đổi linh hoạt theo tiến độ dự án - Áp dụng DHACA vào giải toán cụ thể so sánh đánh giá tối ưu, độ tin cậy DHACA so với thuật toán sử dụng 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 10/02/2020 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 03/08/2020 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua TP HCM, ngày 12 tháng 09 năm 2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN TS ĐỖ TIẾN SỸ TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG                   GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình Thạc sĩ này, trước hết xin gửi lời cám ơn chân thành đến quý thầy cô trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM, đặc biệt thầy cô môn Thi công Quản lý Xây dựng, khoa Kỹ thuật Xây dựng người trực tiếp truyền đạt kiến thức cho từ lý thuyết đến thực tiễn ngành suốt hai năm học qua Đồng thời xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy Phạm Vũ Hồng Sơn, tơi bảo tận tình, giúp tơi hoàn thành Luận văn tốt nghiệp với đề tài “Phát triển mơ hình động lai ghép thuật tốn đàn kiến vào tối ưu hóa bố trí mặt cơng trường thay đổi linh hoạt theo tiến độ dự án” Quá trình thực đề tài cịn gặp nhiều khó khăn, tơi cố gắng để hồn thiện luận văn, nhiên khó tránh khỏi sai sót Tơi mong có nhận xét đóng góp Thầy Cô bạn để luận văn hồn thiện Luận văn q tơi gửi tặng tới Thầy Cơ, gia đình, đồng nghiệp, bạn bè, người ủng hộ bên Một lần xin chân thành cám ơn! Tp HCM, ngày 03 tháng 08 năm 2020 Tác giả luận văn Nguyễn Ngọc Toàn GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  TÓM TẮT Lập kế hoạch bố trí hiệu cho cơng trường xây dựng sở để thực dự án thành công, giúp tăng suất mức độ an tồn cho hoạt động cơng trường Vấn đề bố trí cơng trường xây dựng-Construction site layout problem (CSLP) vấn đề tối ưu hóa phức tạp liên quan đến nhiều mục tiêu, phát triển đáng kể kích thước số lượng sở ràng buộc tăng lên Ngồi ra, q trình xây dựng phát triển, bố trí cơng trường xây dựng cần phải tổ chức lại khoảng thời gian khác để đáp ứng nhu cầu hoạt động Để giải phức tạp vấn đề này, nhiều nghiên cứu dựa phương pháp Meta-heuristic thực hiện, có nhược điểm cần khắc phục để tối ưu Ngiên cứu đề xuất mơ hình lai ghép Meta-heuristic mới, thuật tốn tối ưu hóa đàn kiến Ant colony Optimization (ACO) kết hợp với thuật tốn tìm kiếm thức ăn vi khuẩn Bacterial foraging algorithm (BFA) thuật toán hoán đổi theo cặp Pair-Wise Exchange Heuristic (PWEH) Thuật toán đề xuất đặt tên Dynamic hybrid model of ant colony algorithm (DHACA) có khả tăng cường tìm kiếm địa phương tồn cục đồng thời Thuật tốn ACO có nhiều ưu điểm tìm kiếm tồn cục, khám phá nhanh giải pháp tối ưu BFA áp dụng để thiết lập cho việc điều chỉnh lựa chọn giá trị tham số nhằm tạo giải pháp tốt Thuật toán hoán đổi theo cặp Pair-Wise Exchange Heuristic (PWEH) áp dụng để tạo giải pháp lân cận, hỗ trợ tối ưu cục bộ, cải thiện giải pháp toán ACO Nghiên cứu thực so sánh cho thấy tính hiệu DHACA so với nghiên cứu trước thuật toán MOGA, SA-based MOGA vấn đề bố trí sở vật chất cơng trường xây dựng Thuật tốn DHACA hỗ trợ cơng tác quy hoạch động công trường xây dựng với ràng buộc sở vật chất nhằm nâng cao hiệu công việc GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  ABSTRACT Efficient layut planning f a cnstructin site is fundamental fr successful prject undertaking as it enhances bth prductivity and safety f perations The Cnstructin site layut problem (CSLP) is a cmplex cmbinatrial ptimizatin prblem invlving multiple bjectives and it grws significantly in size as the numbers f facilities and cnstraints increase In additin, as cnstruction evlves, the site layut may need t be dynamically rerganized at varius schedule intervals t accmmodate perational needs T vercme the cmplexity f this prblem, many studies based n the Metaheuristic apprach have been dne, but there are always drawbacks and shuld be improved to be mre optimal This study prposes a new Meta-heuristic hybrid mdel, Ant clny Optimization (ACO) with Bacterial foraging algorithm (BFA) and Pair-Wise Exchange Heuristic (PWEH) The proposed algorithm is named Dynamic hybrid model of ant colony algorithm (DHACA) that is capable of enhancing local and global search simultaneously The ACO algorithm has many advantages in global search, exploring the optimal solution ACO algorithm has many advantages in global search, quick discovery of optimal solutions BFA is applied to set up the adjustment and selection of parameter values to create a better solution PWEH is applied to create adjacent solutions, support local optimization, improve solutions in ACO problem This study also compared and demonstrated the effectiveness of DHACA with previous studies such as MOGA, SAbased MOGA algorithm on the CSLP The DHACA supports the construction site dynamics planning with constraints on facilities to improve work efficiency GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn: “Phát triển mơ hình động lai ghép thuật tốn đàn kiến vào tối ưu hóa bố trí mặt công trường thay đổi linh hoạt theo tiến độ dự án” cơng trình nghiên cứu tơi Nội dung nghiên cứu hồn tồn trung thực Tơi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nội dung luận văn Tp Hồ Chí Minh, ngày 03 tháng 08 năm 2020 Nguyễn Ngọc Tồn Khóa 2017 Chun ngành: Quản lý xây dựng Trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU…………………………………………………………… 11 1.1 Lý chọn đề tài 11 1.2 Mục tiêu nghiên cứu .12 1.3 Phạm vi nghiên cứu, giả định giả thuyết 12 1.4 Phương pháp nghiên cứu 13 1.5 Bố cục luận văn 15 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU GẦN ĐÂY VỀ BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT CHẤT ………… 16 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT …………………………………………………… 20 3.1 Bố trí cơng trường xây dựng 20 3.2 Kỹ thuật Meta-heuristic 21 3.3 Thuật tốn mơ luyện kim (SA) 22 3.4 Thuật toán di truyền (GA) 24 3.5 Thuật tốn tối ưu hóa đàn kiến (ACO) 26 3.6 Thuật toán tìm kiếm thức ăn vi khuẩn (BFA) 32 3.7 Thuật toán hoán đổi theo cặp (PWEH) 38 3.8 Kỹ thuật lai Meta-heuristics 40 CHƯƠNG THUẬT TOÁN LAI GHÉP DHACA …………………………………….43 4.1 Áp dụng BFA thuật toán DHACA 43 4.2 Áp dụng PWEH thuật toán DHACA 44 CHƯƠNG BÀI TỐN CỤ THỂ …………………………………………………… 51 5.1 Cơng trường xây dựng dự án Nhà máy thủy điện JingpingII 51 5.1.1 Mơ tả tốn 51 5.1.2 Hàm mục tiêu .59 5.1 Áp dụng thuật toán DHACA kết thực 60 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ …………………………………………….63 6.1 Kết luận 63 6.2 Kiến nghị 63 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ……………………………………………… 65  GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Sơ đồ bước nghiên cứu 13 Hình 1.2: Sơ đồ bước nghiên cứu chi tiết 14 Hình 3.1 Sơ đồ bước thuật toán SA .23 Hình 3.2: Sơ đồ bước thuật toán GA 25 Hình 3.3: Sơ đồ bước thuật toán ACO 29 Hình 3.4: Sơ đồ thuật toán BFA 35 Hình 3.5: Hốn đổi theo cặp cửa sổ dự đoán m=1 38 Hình 3.6: Hốn đổi theo cặp cửa sổ dự đoán m = 39 Hình 3.7: Đường chuyền ngược .40 Hình 3.8: Phân loại kỹ thuật lai ghép Meta-heuristic 41 Hình 4.1: Sơ đồ bước thuật toán DHACA 45 Hình 5.1: Sơ đồ cơng trường Nhà máy thủy điện Jinping-II .52 Hình 5.2: Biểu đồ đánh giá mức độ hội tụ DHACA 60  GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   LUẬN VĂN THẠC SĨ  DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Nghiên cứu trước nước 16 Bảng 2.2: Nghiên cứu gần Việt Nam .19 Bảng 5.1: Danh sách sở tạm giá trị chi phí tương ứng 53 Bảng 5.2: Chỉ số mối quan hệ sở tạm Rij 54 Bảng 5.3: Giá trị luồng di chuyển vij(t) sở (10000 RMB) 54 Bảng 5.4: Giá trị luồng di chuyển vij(t) sở (10000 RMB) 55 Bảng 5.5: Giá trị luồng di chuyển vij(t) sở (10000 RMB) 55 Bảng 5.6: Khoảng cách dik,jl vị trí bố trí sở tạm 56 Bảng 5.7: Khoảng cách dik,jl vị trí bố trí sở tạm 57 Bảng 5.8: Khoảng cách dik,jl vị trí bố trí sở tạm 58 Bảng 5.9: Bảng kết tối ưu 30 lần DHACA 61 Bảng 5.10: Bảng thống kê mô tả kết toán .61 Bảng 5.11: Phương án tối ưu theo DHACA 61 Bảng 5.12: Bảng giá trị tham số tối ưu với DHACA từ BFA .61 Bảng 5.13: Bảng so sánh kết DHACA, SA-based MOGA MOGA 62 GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   54 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Bảng 5.2: Chỉ số mối quan hệ sở tạm Rij STT F F F F F F F F F F F F F F F F F F                F                F                F                F                F                F                F                F                F                F                F                F                F                F                Bảng 5.3: Giá trị luồng di chuyển vij(t) sở (10000 RMB) STT F F F F F F F F F F F F F F F Giai đoạn t=1 F F  F    F  F                                                           F                   F               F                   F               F                   F               F                   F               F                   F F                 GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372     ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   55 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Bảng 5.4: Giá trị luồng di chuyển vij(t) sở (10000 RMB) STT F F F F F F F F F F F F F F F Giai đoạn t=2 F F  F    F  F                                                         F              F                  F              F                  F              F                  F              F                  F F                F                Bảng 5.5: Giá trị luồng di chuyển vij(t) sở (10000 RMB) STT F F F F F F F F F F F F F F F Giai đoạn t=3 F F  F    F  F                                                       F                  F              F                  F              F                  F              F                  F                F F                F               GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372    ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   56 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Bảng 5.6: Khoảng cách dik,jl vị trí bố trí sở tạm STT F F F F F F F F F F F F F F F F F F m 2 3.3 20.3 3.7 1.6 19.0 8.2 1.9 1.8 88.1 7.0 87.1 3 88.7 97.4 3.0 90.3 96.6 93.2 102.0 8.0 94.9 100.9 3.3 88.6 2.8 4.2 92.2 100.3 5.8 92.6 100.2 95.0 92.4 4.0 87.5 100.5 97.8 0.5 92.9 3.5 1.2 96.6 3.2 2 3.8 90.1 26.5 4.2 6.3 0.6 94.9 93.4 0.9 2 3.1 2.3 19.9 95.2 2 F 1.4 6.8 87.7 1.0 6.5 0.6 85.4 93.2 86.3 1.2 7.9 93.2 7.8 0.4 99.7 96.9 1.3 91.4 6.2 3.1 95.4 2.0 92.8 90.0 8.3 83.9 7.5 4.9 93.7 0.8 95.9 3.5 96.4 96 0.6 91.6 97.7 0.9 94.6 1.7 3.8 95.1 97.2 7.5 84.2 90.8 7.8 10.1 1.5 2.2 98.6 100.8 98.8 94.6 0.4 3.7 0.3 96.1 100.1 94.4 93.1 2.2 5.7 90.7 4.8 95.5 95.1 0.5 99.6 99.3 2.5 97.1 2.6 3.2 93.4 1.8 98.6 2 86.1 2.5 12 91.6 7.5 98.2 95.2 89.8 104.1 1.3 95.1 11.5 6.8 84.6 2.8 F 3 0.7 3.8 100.7 8.9 93.3 90.5 7.6 84.5 6.6 3.8 91.2 1.2 3.2 0.9 96.3 8.6 8.2 4.4 92.5 93.0 0.4 5.5 95.4 100.4 8.6 2.7 93.3 102.7 7.0 84.8 90.8 7.3 9.5 90.4 0.9 4.6 90.7 92.9 100.1 8.3 2.4 102.4 99.7 7.9 102 97.1 2.3 0.8 97.6 97.2 0.2 94.5 93 0.5 8.4 7.3 99.2 92.3 92.7 91.4 100.3 98.4 4.6 1.2 6.7 5.7 89.8 92.8 9.2 91.9 6.5 100 98.1 4.3 0.9 99.6 97.7 3.9 0.5 100 95.8 0.8 2.7 0.9 1.8 98.2 100.4 97.3 0.5 95.5 5.2 10.6 85.9 8.5 91.7 96.1 1.7 94.2 6.7 103 7.3 101.3 0.5 10.1 87 7.85 94.1 95.6 0.5 91.4 102.7 101 0.2 102.3 6.6 100.6 1.5 100.5 1.3 98.3 1.4 2.4 94.7 0.5 99.2 2.8 5.8 89.6 5.8 8.8 96.7 99.8 3.2 88.2 102.7 9.6 12.7 82.6 1.1 15.4 94.9 98.1 86.6 100.7 102.2 104 10 93.7 108.7 12.2 88.2 0.5 14.7 92.4 96 2.5 87.1 98.8 101.9 103.7 9.7 93.4 108.4 101.5 103.3 9.3 93 108 99.4 96.4 3.8 91 105.3 1.4 4.4 11.2 7.1 7.4 90.5 5.2 103.6 5.1 101.2 7.8 88.9 102.2 1.8 93.8 14.9 87.3 8.7 100.2 94.4 4.1 108.3 1.2 94.2 14.3 87.7 7.6 98.3 94.1 3.8 108 93.7 3.4 107.6 91.7 104.8 6.4 84.2 6.4 2.2 95.1 0.5 93.6 6.5 91.9 99.1 89.4 98.8 98.4 96.3 1.8 5.9 0.4 97.6 2.1 96.1 94.4 101.7 8.2 91.9 101.4 101 99.8 0.8 96.1 90.5 99.6 5.7 92.5 7.5 3.4 93 6.3 3.1 2.7 2.8 90.1 11 5.7 103.3 7.2 101.8 14.5 99.9 107.8 13.9 98 107.5 107.1 104.5 6.1 96.7 91.4 4.5 100.2 6.3 93.1 8.1 93.7 3.7 3.3 3.3 91     GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   57 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Bảng 5.7: Khoảng cách dik,jl vị trí bố trí sở tạm STT F F F F F 2 F 0.3 6.2 92.6 94.7 92.2 98.3 0.3 2.4 F 2 92 91.7 4.7 7.7 0.3 1.6 97.7 101.7 F F 2 95.4 2.4 93.5 7.5 2.6 94 1.2 99.2 F F 2 94.2 97.4 1.3 85.9 100 F F F F F 95 98 2.1 92.3 91 4.4 7.3 100.8 96.6 1.6 2.2 95.7 2.1 93.8 7.2 1.2 5.2 90.2 6.4 8.2 86.6 99.5 91.2 93.7 8.2 99.2 8.8 m F F F 0.6 2.9 96 102 3.8 21.4 96.4 1.3 96.4 100.4 101.1 2.1 99.2 0.6 2.3 94.3 0.9 99.5 0.6 92.2 6.3 97 94.5 97.7 1.6 86.2 100.2 100.2 97.2 4.6 91.8 106.1 0.9 4.9 90.5 6.7 7.9 5.7 101.8 7.2 86.2 7.7 99.8 92.5 3.2 105.6 1.1 91.5 96.9 1.5 94 100.6 1.2 1.7 100.2 7.9 100.5 97.6 99.9 6.6 99.5 105.3 6.3 4.5 6.9 100.8 8.5 2.5 101.1 98.2 100.5 F 2.9 93.7 1.5 98.9 4.7 92.4 2.5 97.6 99.7 2.9 97.5 2.2 102 6.1 100.1 1.2 6.8 97.5 0.7 5.7 0.5 10.5 87.6 5.3 2.5 5.5 80.9 6.1 8.5 3.1 6.8 9.7 4.8 7.8 98.6 95.6 5.4 90.2 105.5 101 102.8 8.8 92.5 107.5 10 88.1 4.5 4.8 96.2 99.3 3.7 88.7 103.2 102.1 6.9 2.8 96 4.8 5.4 101.5 7.5 4.1 100.2 9.2 90.9 4.8 104 93.2 2.9 107.1 3.3 97.1 4.3 89.4 7.5 102.7 4.3 0.8 0.5 95.5 97.9 4.8 94.1 98 100.5 1.5 96.6 98.6 3.6 2.2 98.1 6.2 8.7 103.7 106.6 102.3 99.2 4.1 2.8 98.7 6.8 2 3 GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   58 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Bảng 5.8: Khoảng cách dik,jl vị trí bố trí sở tạm STT F F F F F F F F F F F F F F F F 2 2 3.4 6.4 90.2 6.4 9.4 92.9 96.5 87.6 99.3 87 3.5 5.8 90.2 6.6 3 5.7 101.8 8.4 88.2 8.1 98.8 2.3 96 5.3 1.1 89.9 3.8 2.7 92.4 100.2 6.8 7.8 100.8 m F F F 5.4 99.2 2.5 84.4 11.2 97.5 0.8 92.6 14 8.1 101.9 0.5 6.9 89.1 5.3 9.6 0.5 3.6 91.6 8.4 97 100.2 9.9 93.6 98.5 2.1 97.1 13.5 7.5 98 100.9 10.5 94.2 F 3 4.5 100.1 9.1 6.3 7.6 108.8 5.8 102.9 94.4 5.2 102.4 0.8 12.7 108.5 0.3 8.8 5.5 103.2 103.5 95 5.7 103 102.8 91.8 0.6 2 3 2 2 2 GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   59 LUẬN VĂN THẠC SĨ  5.1.2 Hàm mục tiêu Hàm mục tiêu f1 tối thiểu hóa tổng chi phí xây dựng sở chi phí xử lý luồng di chuyển sở Chi phí xây dựng cho sở bao gồm hai phần, chi phí cố định chi phí thay đổi Trong giai đoạn t, sở i nằm vị trí k, sở j nằm vị trí l có hoạt động tương tác i j, hàm mục tiêu f1 định nghĩa: I M M   f1  C * (t )  C * (t  1)    aim  ci  ximk (t )  F (t ); i 1 m 1 k 1   I I M M M M F (t )   vij (t )dik , jl ximk (t ) x jnl (t );   i 1 j 1 m 1 k 1 n 1 l 1 Trong ngành xây dựng, nguy tử vong cao gấp năm lần so với thử nghiệm dựa sản xuất nguy chấn thương lớn cao gấp hai lần rưỡi [42] Do đó, vấn đề an tồn môi trường vô quan trọng thiết kế bố trí cơng trường Từ nghiên cứu trước biết hai loại sở gần khả xảy tai nạn nghiêm trọng cao [43].  Vì vậy, an tồn cần thiết để tìm cân khoảng cách mối quan hệ sở Hàm mục tiêu f2 định nghĩa: T I I M M M M f2   Rij (t )dik , jl ximk (t ) x jnl (t ); t 1 i 1 j 1 m 1 k 1 n 1 l 1 Trong đó: f1 hàm mục tiêu lên quan đến chi phi, f2 hàm mục tiêu liên quan đến an toàn  tập loại sở tạm , i,j  Y tập vị tri khả thi sở tạm, l,k Y  tập loại sở tạm, m,n   tập giai đoạn toàn dự án, t  dik,jl khoảng cách vị trí k sở i vị trí l sở j, i,j , l,k Y vij(t) chi phí sở i j, i,j , t  aim chi phí sở i xây dựng vị trí m, i,m  ci chi phí sở i xây dựng, i,  F(t) tổng giá trị dòng tương tác giai đoạn t, t  C*(t) cực tiểu chi phí tinh đến giai đoạn t, t  GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   ximk(t) 60 LUẬN VĂN THẠC SĨ  1, 𝑑𝑖 𝑐ℎ𝑢𝑦ể𝑛 𝑐ơ 𝑠ở 𝑖 𝑡ừ 𝑣ị 𝑡𝑟í 𝑚 đế𝑛 𝑣ị 𝑡𝑟í 𝑘 0, Hàm mục tiêu chung: max f  w1 f11  w f2 1 với w1, w2 trọng số tương ứng hàm mục tiêu f1, f2 5.1 Áp dụng thuật toán DHACA kết thực Tham khảo nghiên cứu trước [44] [45] [46], tham số đầu vào cho mơ hình đề xuất sau: P=4; S=20; Nc=4; Ns=4; Nre=2; Ned=1; Ped=0.1; C(i)=1; dattract=0.32; wattract=0.2; hrepell=0.32; wreppell=0.1; ka=3; Imax=3 αi (0;10); βi(0;20); ρi(0;1); Qi( ; ;) Sử dụng máy tính xách tay cá nhân với cấu hình core i7-4510U, ram 8gb, thực chạy Giá trị mục tiêu chi phí (NDT) 50 lần DHACA 90000000000 80000000000 70000000000 60000000000 50000000000 40000000000 30000000000 20000000000 10000000000 0 10 20 30 40 50 60 Lần thực mơ hình Hình 5.2: Biểu đồ đánh giá mức độ hội tụ DHACA Để đánh giá khả hội tụ DHACA, thực chạy mơ hình 50 lần độc lập Hình 5.2 cho thấy DHACA hội tụ tốt kể từ lần chạy thứ 20 trở Để ngăn ngừa ngẫu nhiên, nghiên cứu đánh giá kết 30 lần chạy sau GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   61 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Bảng 5.9: Bảng kết tối ưu 30 lần DHACA STT F1 (NDT) F2 F 10 11 12 13 14 15 71801960096 70786902495 76212251008 73039435163 75796407732 74738308483 76722966649 75844621307 71121820377 75464547591 72728230772 70862702502 72686812269 70404149930 71694508800 710020 746660 757927 738412 738808 738537 775396 727518 784563 754413 731021 781239 750513 753813 755021 7516 7545 7534 7632 7540 7624 7562 7627 7600 7608 7565 7644 7568 7667 7535 Time (s) 123 117 116 116 115 115 116 118 117 117 118 114 114 114 116 STT F1 (NDT) F2 F 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 72663216312 71007471626 74756532115 72555301789 71031935752 74102790211 69602564497 72096415581 71107743302 77086751858 75048495344 71642206476 74643780549 73187183003 75935764546 719629 743919 757379 777434 709826 746410 718204 780456 795880 979199 773992 700756 773321 769192 759848 7623 7661 7598 7547 7613 7694 7600 7639 7548 7509 7618 7590 7645 7597 7674 Time (s) 115 116 116 114 116 114 115 130 129 117 118 114 117 115 115 Bảng 5.10: Bảng thống kê mơ tả kết tốn Giá trị trung bình Trung vị Độ lệch chuẩn Giá trị lớn Giá trị nhỏ F1 (NDT) F2 F T (s) 73212459271.1 758310.1 7597.3 116.9 72707521520.2 2144522930.4 77086751857.6 69602564497.0 754113.4 48320.4 979199.3 700755.8 7599.6 49.5 7694.3 7508.6 116.0 3.9 130.0 114.0 Từ kết 30 lần chạy này, thấy DHACA cho kết tốt quán Phương án tối ưu với giá trị mục tiêu 7694, thời gian thực 114 giây Bảng 5.11: Phương án tối ưu theo DHACA F F F F F F F F F F F F F F F F t=1 F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- t=2 F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- t=3 F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- F- Bảng 5.12: Bảng giá trị tham số tối ưu với DHACA từ BFA αi βi ρi Qi GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN 5.24 7.97 0.70 0.48 HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   62 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Bảng 5.13: Bảng so sánh kết DHACA, SA-based MOGA MOGA Giai đoạn MOGA SA-based MOGA DHACA Thuật toán Chi phí f1 (10^6) Mục tiêu f2 ( Dữ liệu = 795470) t Kết Dữ liệu Tăng Tỷ lệ 41543 32574 8969 27.53% 70015 66556 3459 5.20% 74103 77208 3105 4.02% 31568 32574 1006 3.09% 62838 66556 3718 5.59% 72422 77208 4786 6.20% 26653 32574 5921 18.18% 43392 66556 23164 34.80% 58793 77208 18415 23.85% Sai lệch f Số vòng lặp Thời gian Kết Dữ liệu Tăng Tỷ lệ Tốt Xấu Trung bình 746410 795470 49060 6.17% 7694 7509 7597 12.50% 114.861 706654 795470 88816 11.17% 7554 7532 7500 22.06% 67.893 718261 795470 77209 9.71% 6092 5945 6076 29.00% 7.047 Giây   Bảng 5.13 thể hiệu DHACA so với SA-based MOGA MOGA Giá trị tối ưu f DHACA 7697 lớn giá trị f tối ưu SA_based MOGA 7554 Giá trị chi phí f1, f2 tối ưu DHACA dù lớn giá trị f1, f2 tối ưu SA-basef MOGA gần với giá trị liệu dự án; bên cạnh đó, sai lệch giá trị mục tiêu tối ưu DHACA với liệu dự án thấp (12.5%) so với SA-based MOGA (22.06%) MOGA (29.00 %) cho kết đáng tin cậy Các giá trị mục tiêu tối ưu DHACA nhỏ so với liệu dự án, thể DHACA giải vấn đề tối ưu với độ tin cậy cao SA-based MOGA MOGA GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   63 LUẬN VĂN THẠC SĨ  CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.1 Kết luận   Trong nghiên cứu này, thuật toán lai Dynamic hybrid model of ant colony algorithm (DHACA) đề xuất cơng cụ tìm kiếm tối ưu hóa việc giải tốn bố trí cơng trường xây dựng động DHACA thuật toán lai ghép dựa thuật toán gốc ACO kết hợp với thuật toán phụ trợ khác BFA, PWEH ACO có nhiều ưu điểm tìm kiếm địa phương tồn cục BFA dùng để khởi tạo tham số đầu vào PWEH áp dụng để tạo giải pháp lân cận, hỗ trợ tối ưu cục bộ, cải thiện giải pháp toán ACO Thuật toán lai ghép Meta-heuristic thiết kế để giải Bài toán bố trí cơng trường động Sự kết hợp lai ghép hợp tất ưu điểm thuật toán giảm thiểu nhược điểm thuật toán DHACA thử nghiệm qua toán cụ thể chương để chứng minh mức độ tối ưu Thời gian chạy DHACA không tốt so với nghiên cứu trước (MOGA-based SA MOGA) chấp nhận với kết tốt thuật toán khác để giải hàm mục tiêu tốn Kết thử nghiệm chứng minh tính mạnh mẽ, độ tin cậy tính quán DHACA việc tìm giải pháp tối ưu cho vấn đề bố trí cơng trường xây dựng động Nghiên cứu giúp giải toán tối ưu cách tổng quát, tăng cường độ hội tụ toàn cục cho kết tối ưu cao so với thuật toán áp dụng trước Nghiên cứu giúp cho nhà quản lý xây dựng có cách tiếp cận cơng tác bố trí cơng trường xây dựng, kết hợp kinh nghiệm thân mạnh thuật toán DHACA để xử lý tình thực tế, đưa biện pháp nhằm nâng cao hiệu làm việc, đẩy nhanh tiến độ, giảm thiểu chi phí hướng tới mục tiêu chung thành công dự án 6.2 Kiến nghị Trong nghiên cứu này, DHACA áp dụng cho tốn cơng trường thủy điện cơng trình có mặt rộng lớn, sở xem chấm Tuy nhiên, đối GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   64 LUẬN VĂN THẠC SĨ  với cơng trường dân dụng, mặt chật hẹp, tính khả thi áp dụng DHACA cần xem xét (các sở cần diện tích bố trí định) Bên cạnh đó, yếu tố nhiễm mơi trường, trì hoãn xây dựng nên xem xét nghiên cứu                                                                                   GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   65 LUẬN VĂN THẠC SĨ  DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] E Elbeltagi, T Hegazy, A Hosny, and A Eldosouky, "Schedule- dependent evolution of site layout planning," Journal of Construction Management and Economics, no 19 (7), pp 689-697, 2001 [2] Ka‐Chi Lam, Xin Ning & Thomas Ng, "The application of the ant colony optimization algorithm to the construction site layout planning problem," Construction Management and Economics, pp 359-374, 2007 [3] Xin Ning and Wen Han Liu , "Max-Min Ant System Approach for Solving Construction Site Layout," Advanced Materials Research Vols 328-330, pp 128131, 2011 [4] J A Tompkins, J A White, Y A Bozer, and J M A Tanchoco, Facilities Planning, 4th Edition, New York: Wiley, 2010 [5] S Jajodia, I Minis, G Harhalakis, and J.-M Proth, "CLASS: Computerized Layout Solutions using Simulated annealing," International Journal of Production Research, vol 30, pp 95-108, 1992 [6] J Balakrishnan and C H Cheng, "Multi-period planning and uncertainty issues in cellular manufacturing: A review and future directions," European Journal of Operational Research, vol 177, pp 281-309, 2007 [7] C Tam, T Tong, and W Chan, "Genetic algorithm for optimizing supply locations around tower crane," Journal of Construction Engineering and Management, pp 315-320 , 2001 [8] H Li and P E D Love, "Genetic search for solving construction site-level unequal area facility layout problems," Automation in Construction, vol 9, pp 217-226, 2000 [9] H Harmanani, P Zouein, and A Hajar, "An evolutionary algorithm for solving the geometrically constrained site layout problem," Journal of Computing in Civil and Building Engineering, pp 1442-1449, 2000 [10] F Karray, E Zaneldin, T Hegazy, A Shabeeb, and E Elbeltagi, "Computational intelligence tools for solving the facilities layout planning problem," Proceedings of the American Control Conference, pp 3954-3958, 2000 [11] E Elbeltagi, and T Hegazy, "Genetic optimization of site layout planning," Transactions of the Annual Meeting of AACE International, pp IT.05.1-IT.05.8 , 1999 [12] T Hegazy, and E Elbeltagi, "Evolution-based model for site layout planning," Journal of Computing in Civil Engineering, pp 198-206, 1999 [13] Panagiotis M Farmakis and Athanasios P Chassiakos, "Genetic algorithm optimization for dynamic construction site layout planning," Organization, Technology and Management in Construction, p 1655–1664, November 2018 [14] Ioanna N Papadaki, Athanasios P Chassiakos, "Multi-objective construction site layout planning using genetic algorithms," Creative Construction Conference 2016, CCC 2016, p 20 – 27 , June 2016 GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   66 LUẬN VĂN THẠC SĨ  [15] SeyedReza RazaviAlavi and Simaan AbouRizk, "Site Layout and Construction Plan Optimization Using an Integrated Genetic Algorithm Simulation Framework," Journal of Computing in Civil Engineering, © ASCE, ISSN 0887-3801., 2017 [16] H Samarghandi, P Taabayan, and F F Jahantigh, "A particle swarm optimization for the single row facility layout problem," Computers & Industrial Engineering, vol 58, pp 529-534, 2010 [17] H Samarghandi and K Eshghi, "An efficient tabu algorithm for the single row facility layout problem," European Journal of Operational Research, vol 205, pp 98-105, 2010 [18] Y Abdelrazig , "Dynamic Construction Site Layout Using Ant Colony Optimization," World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Civil and Environmental Engineering, pp 621-625, 2015 [19] Xin Ning, Jingyan Qi, Chunlin Wu, Wenjuan Wang, "A tri-objective ant colony optimization based model for planning safe construction site layout," Automation in Construction, pp 1-12, 2018 [20] Saka, M.P and Dogan, "Recent Developments in Metaheuristic Algoritms: A Review," Computational Technology Reviews, pp 31-78, 2012 [21] Milena, L and Borovska, "Comparison of Parallel Metaheuristics for Solving the TSP," Proceedings of the International Conference on Computer Systems and Technologies, ACM Press, New York, Article No 17, 2008 [22] Angelia Melani Adrian, Amalia Utamima and Kung- Jeng Wang, "A comparative study of GA, PSO and ACO for solving construction site layout optimization," KSCE Journal of Civil Engineering, March 2014 [23] G Raidl, "A Unified View on Hybrid Metaheuristics," Hybrid Metaheuristics, 2006 [24] Michael J Mawdesley; Saad H Al-jibouri; and Hongbo Yang, "Genetic Algorithms for Construction Site Layout in Project Planning," ASCE, 2002 [25] F Glover, "Future Paths for Integer Programming and Links to Artificial Intelligence," Computers and Operations Research, vol 13, no 5, p 533–549, 1986 [26] Fred Glover and Gary A Kochenberger , "Handbook of Metaheuristics," Kluwer Academic Publishers, 2003 [27] Kirkpatrick, S.; Gelatt Jr, C D.; Vecchi, M P , "Optimization by Simulated Annealing," Science, pp 671-680, 1983 [28] Mitchell, Melanie, "An Introduction to Genetic Algorithms," Cambridge, MA: MIT Press, 1996 [29] Sadeghi, Javad; Sadeghi, Saeid; Niaki, Seyed Taghi Akhavan, "Optimizing a hybrid vendor-managed inventory and transportation problem with fuzzy demand: An improved particle swarm optimization algorithm," Information Sciences, p 126–144, 2014 [30] M Dorigo, "Optimization, learning and natural algorithms," PhD thesis, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Italy,, 1992 [31] Dorigo M, Maniezzo V, Colorni A, "Positive feedback as a search strategy," GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   67 LUẬN VĂN THẠC SĨ  Technical Report 91-016, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Italy, 1991 [32] Dorigo M, Maniezzo V, Colorni A, "Ant System: Optimization by a colony of cooperating agents," IEEE Trans Syst Man Cybernet Part B, p 29–41, 1996 [33] Phạm Hồng Luân, Dương Thành Nhân, "Nghiên cứu ứng dụng thuật toán aco tối ưu thời gian chi phí cho dự án xây dựng," TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, vol TẬP 13, no SỐ Q1, 2010 [34] Zeineb Abdmouleha, Adel Gastlia, Lazhar Ben-Brahima, Mohamed Haouarib, Nasser Ahmed Al-Emadi, "Review of optimization techniques applied for the integration of distributed generation from renewable energy sources," p 266e280, 2017 [35] K M Passino, "Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control," IEEE Control Systems Magazine, vol 22(3), pp 52-67, Jun 2002 [36] Farhat and El-Hawary, "Dynamic adaptive bacterial foraging algorithm for optimum economic dispatch with valve-point effects and wind power," IET Generation, Transmission & Distribution, vol 4, no 9, pp 989 - 999, September 2010 [37] T URBAN, "A heuristic for the dynamic facility layout problem," IIE T ransactions, pp 57-63, 1993 [38] J P G R R a A R C Blum, "Hybrid metaheuristics in combinatorial optimization," Applied Soft Computing, vol 11, pp 4135-4151, 2011 [39] J Puchinger and G Raidl, "Combining Metaheuristics and Exact Algorithms in Combinatorial Optimization: A Survey and Classification," Computer Science, pp 41-53, 2005 [40] T L Anh, "Áp dụng thuật toán lai ghép bầy ong nhân tạo vào tối ưu hóa bố trí sở vật chất cơng trường xây dựng," Master Thesis, Ho Chi Minh City University of Technology, Ho Chi Minh, 2018 [41] Jiuping Xu, Qiurui Liu, Xiao Lei, "A fuzzy multi-objective model and application for the discrete dynamic temporary facilities location planning problem," Journal of Civil Engineering and Management, vol Volume 22, no 3, p 357–372, May 2016 [42] MartaGangolells at al., "Mitigating construction safety risks using prevention through design," Journal of Safety Research, vol 41, no 2, pp 107-122, april 2010 [43] Giuseppe Aiello et al., "A multi-objective approach to facility layout problem by genetic search algorithm and Electre method," Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol 22, no 5, pp 447-455, October 2006 [44] Peng Li and Hua Zhu, "Parameter Selection for Ant Colony Algorithm Based on Bacterial Foraging Algorithm," Mathematical Problems in Engineering, 2016 [45] Betul Turanouglu , Gokay Akkaya, "A new hybrid heuristic algorithm based on bacterial foraging optimization for the dynamic facility layout problem," Expert Systems With Applications, 2018 [46] Liu XiaoLong, Li RongJun, YangPing, "A Bacterial Foraging Global Optimization Algorithm Based On the Particle Swarm," 2010 IEEE, 2010 GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372   ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM   68 LUẬN VĂN THẠC SĨ    LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: NGUYỄN NGỌC TỒN Ngày sinh: 13/01/1993 Nơi sinh: Cam Thành – Cam Lộ – Quảng Trị Địa liên lạc: Cc Hausneo, Đường số 11, Phường Phú Hữu, Quận 9, TP HCM Điện thoại: 094 901 9313 Email: toannguyen.xdbk@gmail.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO  2011 – 2016 : Sinh viên Trường Đại Học Bách Khoa Đà Nẵng, chuyên ngành Xây dựng Dân dụng Công nghiệp  2017 – : Học viên cao học trường Đại Học Bách Khoa Tp HCM, chuyên ngành Quản lý Xây dựng Q TRÌNH CƠNG TÁC  2016 – : Kỹ sư thiết kế xây dựng – Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng Điện GVHD: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN HVTH: NGUYỄN NGỌC TOÀN MSHV: 1770372  ... ghép thuật tốn đàn kiến (DHACA) vào tối ưu hóa bố trí mặt công trường thay đổi linh hoạt theo tiến độ dự án - Áp dụng DHACA vào giải toán cụ thể so sánh đánh giá tối ưu, độ tin cậy DHACA so với thuật. .. ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn: ? ?Phát triển mơ hình động lai ghép thuật tốn đàn kiến vào tối ưu hóa bố trí mặt công trường thay đổi linh hoạt theo tiến độ dự án? ?? cơng trình nghiên cứu tơi Nội... thành Luận văn tốt nghiệp với đề tài ? ?Phát triển mơ hình động lai ghép thuật tốn đàn kiến vào tối ưu hóa bố trí mặt cơng trường thay đổi linh hoạt theo tiến độ dự án? ?? Quá trình thực đề tài cịn gặp