Nghiên cứu và ứng dụng thuật giải di truyền vào tối ưu hóa bố trí mặt bằng công trường xây dựng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH BK TP HCM LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN VÀO TỐI ƯU HÓA BỐ TRÍ MẶT BẰNG CÔNG TRƯỜNG XÂY DỰNG CHUYÊN NGÀNH : CÔNG NGHỆ VÀ QUẢN LÝ XÂY DỰNG Mã ngành: 60.58.90 CAO MINH ĐĂNG PHẦN THUYẾT MINH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THÁNG 12 - 2006 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp.HCM, ngày tháng năm 2006 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên : CAO MINH ĐĂNG Ngày sinh : 23 / 03 / 1981 Chuyên ngành: Công nghệ Quản lí xây dựng MSHV : 00804199 Phái : Nam Nơi sinh : An Giang I TÊN ĐỀ TÀI : NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN VÀO TỐI ƯU HÓA BỐ TRÍ MẶT BẰNG CÔNG TRƯỜNG XÂY DỰNG II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Chương mở đầu: đặt vấn đề giới thiệu Chương :Giới thiệu Chương :Tổng quan Chương :Phương pháp luận để giải vấn đề Chương :Mô hình hóa toán Chương : Giới thiệu chương trình BTMBCTXD-GA ví dụ minh họa Chương : Kết luận kiến nghị III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 03 / 07 / 2006 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 03/ 12 / 2006 V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS NGÔ QUANG TƯỜNG TS ĐINH CÔNG TỊNH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS NGÔ QUANG TƯỜNG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH TS NGÔ QUANG TƯỜNG TS ĐINH CÔNG TỊNH Nội dung đề cương luận văn thạc só hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày tháng năm 2006 TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn thạc só này, em nhận nhiều giúp đỡ Quý Thầy Cô, gia đình, đồng nghiệp bạn bè, đặc biệt công lao quý Thầy Cô ban giảng dạy ngành Công nghệ quản lí xây dựng, quý Thầy Cô truyền đạt cho em kiến thức quý báu để hoàn thành đềà tài tốt nghiệp Hôm nay, với dòng chữ này, em xin ghi nhận tỏ lòng biết ơn sâu sắc Em xin chân thành cám ơn Thầy TS NGÔ QUANG TƯỜNG , Thầy TS.ĐINH CÔNG TỊNH, tận tình hướng dẫn, đưa hướng nghiên cứu cụ thể, hỗ trợ nhiều tài liệu, kiến thức quý báu suốt trình học tập nghiên cứu, đặc biệt thời gian làm luận văn Thầy giúp cho em hiểu rõ trách nhiệm người nghiên cứu liõnh vực khoa học để góp phần hoàn thiện phát triển ngành Công nghệ quản lí xây dựng nước ta Cuối cùng, xin cám ơn Ba Mẹ luôn động viên, giúp đỡ quan tâm sâu sắc đến suốt thời gian vừa qua Một lần xin gửi đến Quý Thầy, Cô Gia đình lòng biết ơn sâu sắc TP Hồ Chí Minh, ngày 30/12/2006 Tác giả CAO MINH ĐĂNG I TÓM TẮT NỘI DUNG Thực tế hầu hết công trường xây dựng vấp phải khó khăn quản lý vấn đề kỹ thuật Do việc bố trí tốt mặt công trường xây dựng tiến tới bố trí tối ưu góp phần làm tăng hiệu đảm bảo an toàn lao động công trường trình thi công Tuy nhiên toán phức tạp nhiều nhà nghiên cứu sử dụng thuật toán để tìm giải pháp tối ưu cho toán Nghiên cứu đề xuất mô hình áp dụng thuật giải di truyền để truy tìm lời giải tối ưu cho toán Bốn vấn đề sau giới thiệu giải quyết, bao gồm: 1) Xác định hàm mục tiêu toán 2) Xác định ràng buộc toán 3) ng dụng thuật giải di truyền vào việc truy tìm lời giải tối ưu cho toán 4) Mô hình hóa toán chương trình tin học ABSTRACT Most of construction sites that run into trouble so for reasons related to managerial factors rather than because of teachnical problems Accordingly, planning a good site layout and forward to a optimization site has a significant impact on the safety and efficiency of construction operation However, this is a complex problem, and researchers have attempted to sovle it using a variety of optimization – based and heuristic – based techniques This research proposed a genetic algorithm – based model for site layout planning Four main characteristics were presented and solved: 1) Determine an objective funtion to be minimized 2) Formulating constraints in this optimization problem 3) Incorporating a genetic algorithm procedure to search for the optimum layout 4) An automated system for site layout planning is developed II MỤC LỤC Chương 1: GIỚI THIỆU 1.1 Giới thiệu 1.2 Đặt vấn ñeà 1.3 Mục tiêu nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Nội dung luận văn Chương 2: TOÅNG QUAN 2.1 Khái niệm chung thiết kế mặt công trường xây dựng 2.1.1 Khái niệm chung tổng mặt công trường xây dựng 2.1.2 Nội dung thiết kế tổng mặt công trường xây dựng 11 2.1.3 Các nguyên tắc thiết kế hệ thống công trình tạm 15 2.1.3.3 Nguyên tắc tổng quát bố trí hệ thống công trình tạm 16 2.1.3.4 Các nguyên tắc chung cho việc bố trí loại hạng mục công trường 17 2.1.3.5 Yêu cầu bảo vệ an toaøn 21 2.1.4 Tính diện tích kho bãi 26 2.1.4.1 Xác định lượng vật liệu dự trữ 26 2.1.4.2 Tính diện tích kho bãi 27 2.2 Tổng quan nghiên cứu thiết kế tối ưu MBCTXD 32 2.2.1 Trong công nghiệp 32 2.2.2 Trong kỹ thuật điện tử 33 2.2.3 Trong lónh vực xây dựng 33 2.3 Các kỹ thuật giải vấn ñeà 34 2.3.1 Quy Hoạch Tuyến Tính 34 2.3.2 Mạng Nơ ron 35 2.3.3 Thuaät giải di truyền 36 III 2.3.3.1 Trong lónh vực thiết kế kết cấu 36 2.3.3.2 Trong lónh vực quản lý xây dựng 37 Chương 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ 41 3.1 Giới thiệu thuật giải di truyền 41 3.2 Thảo luận tính khả thi việc áp dụng thuật giải di truyền để giải vấn đề 46 3.3 Cơ chế thực thuật giải di truyền 49 3.3.1 Mã hóa – giải mã 49 3.3.2 Haøm mục tiêu 50 3.3.3 Chọn lọc cá thể 51 3.3.3.1 Chọn lọc tỉ lệ (quay bánh roulete) 51 3.3.3.2 Chọn lọc đấu vòng 52 3.3.4 Lai ghép 3.3.4.1 Lai ghép điểm 53 3.3.4.2 Lai gheùp nhiều điểm 53 3.3.4.3 Lai ghép 54 3.3.5 Đột biến 3.3.5.1 Đột biến điểm 56 3.3.5.2 Đột biến nhiều điểm 56 3.3.6 Sơ đồ lý thuyết 57 3.4 Hàm mục tiêu toán 61 3.4.1 Giới thiệu 61 3.4.2 Những yêu cầu mục tiêu tối ưu mặt công trường 61 Chương 4: MÔ HÌNH HÓA BÀI TOÁN 66 4.1 Giới thiệu 4.2 Sơ đồ cấu trúc mô hình toán 66 4.3 Mô hình hóa toán 69 52 55 66 IV 4.3.1 Mô hình hóa MBCTXD hạng mục mặt 69 4.3.2 Xác định vị trí hạng mục mặt 71 4.4 Các điều kiện ràng buộc mbct hạng mục 72 4.4.1 Module kiểm tra điều kiện mặt công trường 73 4.4.2 Module kiểm tra chồng chéo hạng mục mặt bằng75 4.5 Ứng dụng GA để truy tìm lời giải tối ưu cho toán 75 4.5.1 Giới thiệu 75 4.5.2 Thành lập cấu trúc gien 76 4.5.3 Hàm mục tiêu 77 4.5.4 Quá trình thực toán tử di truyền 82 4.5.5 Sơ đồ thực toán tử di truyền 84 4.6 Kết luận 86 Chương 5: GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH BTMBCTXD-GA & VÍ DỤ MINH HỌA 87 5.1 Giới thiệu 87 5.1.1 Giao diện chức menu chương trình BTMBCTXD-GA88 5.1.2 Trình tự thực toán chương trình BTMBCTXD-GA92 5.2 Ví dụ minh họa 95 5.2.1 Ví dụ 95 5.2.2 Ví dụ 97 5.2.3 Ví dụ 99 5.2.4 Ví dụ 104 5.2.4.1 Giai đoạn 106 5.2.4.2 Giai đoạn 108 5.2.4.3 Giai đoạn 110 5.2.5 Ví dụ 112 5.3 Kết luận 120 Chương 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 121 6.1 Giới thiệu 121 V 6.2 Đóng góp đề tài 121 6.3 Kiến nghị 122 6.4 Keát luaän 124 TÀI LIỆU THAM KHẢO 125 VI HÌNH ẢNH Hình 2.1 Trình tự thiết kế tổng MBCTXD 14 Hình 3.1 Sự tương thích di truyền tự nhiên GA 44 Hình 3.2 Sơ đồ cấu trúc tổng quát GA (Pohlheim, 1994-1997) 45 Hình 3.3 Các phép mã hóa 50 Hình 3.4 Minh họa tiến trình chọn lọc bánh xe rulét 52 Hình 3.5 Lai ghép điểm 53 Hình 3.6 Lai ghép nhiều điểm 54 Hình 3.7 Lai ghép ñeàu 55 Hình 3.8 Đột biến điểm 56 Hình 3.9 Đột biến nhiều điểm 56 Hình 3.10 Xác định khoảng cách hạng mục 63 Hình 4.1 Sơ đồ cấu trúc mô hình tự động hóa bố trí tối ưu vị trí hạng mục công trường 68 Hình 4.2 Mô hình hóa mặt công trường xây dựng hạng mục công trường 71 Hình 4.3 Kiểm tra điều kiện mặt 74 Hình 4.4 Kiểm tra điều kiện chồng chéo hạng mục 75 Hình 4.5 Sơ đồ cấu trúc gen toán 77 Hình 4.6 Xác định khoảng cách hạng mục 79 Hình 4.7 Sơ đồ thuật toán tính hàm mục tiêu toán 81 Hình 4.8 nh hưởng kích thước quần thể đến giải pháp tối ưu 82 VII Hình 4.9 Thuật toán lai ghép tạo cá thể 83 Hình 4.10 Thuật toán đột biến tạo cá thể 84 Hình 4.11 Sơ đồ thuật toán GA 85 Hình 5.1 Giao diện chương trình BTMBCTXD-GA 88 Hình 5.2 Thông tin dự aùn 89 Hình 5.3 Ma trận trọng số 89 Hình 5.4 Ma traän Dmax 89 Hình 5.5 Ma trận Dmin 90 Hình 5.6 Thay đổi màu sắc 90 Hình 5.7 Chạy chương trình BTMBCTXD-GA 90 Hình 5.8 Tìm USCLN 91 Hình 5.9 Thêm hạng mục 91 Hình 5.10 Sửa chữa hạng mục 91 Hình 5.11 Báo cáo thông tin hạng mục 92 Hình 5.1 Sơ đồ thực chương trinh BTMBCTXD-GA 94 Hình 5.1 Dữ liệu hạng mục (ví dụ 1) 96 Hình 5.1 Ma trận trọng số (ví dụ 1) 96 Hình 5.1 Kết tối ưu (ví dụ 1) 97 Hình 5.1 Dữ liệu dự án (ví dụ 2) 97 Hình 5.1 Danh sách hạng mục (ví dụ 2) 98 Hình 5.1 Ma trận trọng số (ví dụ 2) 98 Hình 5.1 Kết tối ưu (ví dụ 2) 99 VIII Phuï Luïc RealCol = p(i).Col + Col If (RealRow < 1) Or (RealRow > project.Height) Then check_arr = False Exit Function End If If (RealCol < 1) Or (RealCol > project.Width) Then check_arr = False Exit Function End If If (tempmatrix(RealRow, RealCol) MT_BLANK) Then check_arr = False Exit Function End If Next i End With check_arr = True End Function 'LAI GHEP GEN, KET QUA TRONG GENE(POPUL+1) Public Sub LaiGhep() Dim a As Single Dim b As Single Dim summerit As Single Dim gene1 As Integer Dim gene2 As Integer Dim i As Integer Dim temp As Integer Dim identical As Boolean Dim retry As Integer start: 20 Phuï Luïc retry = Do retry = retry + If (retry > 10000) Then gene1 = gene2 = popul Exit Do End If summerit = 0: gene1 = 1: gene2 = 'Select two genes to Marry a = Rnd: b = Rnd For i = To popul If a >= summerit And a < summerit + relmerit(i) Then gene1 = i If b >= summerit And b < summerit + relmerit(i) Then gene2 = i summerit = summerit + relmerit(i) Next i identical = True 'Check if identical genes For i = To nfac If gene(gene1, fcode(i)) gene(gene2, fcode(i)) Then identical = False Exit For End If Next i If identical = True Then gene1 = gene2 Loop While gene1 = gene2 ‘THUAT TOAN LAI GHEP DE TAO MOT CA THE CON Do a = Int(Rnd * (nfac - nfixed)) + + nfixed b = Int(Rnd * (nfac - nfixed)) + + nfixed If a nfac Then b = nfac If b < a Then 'swap a and b temp = a a=b b = temp End If Loop While a = b For i = To a gene(popul + 1, fcode(i)) = gene(gene1, fcode(i)) Next i For i = a + To b gene(popul + 1, fcode(i)) = gene(gene2, fcode(i)) Next i For i = b + To nfac gene(popul + 1, fcode(i)) = gene(gene1, fcode(i)) Next i If (Not IsValidGen(popul + 1)) Then retry = retry + If (retry > 10000) Then Exit Sub GoTo start End If End Sub Public Sub DotBien() 'DOT BIEN GENE, KET QUA TRONG GENE(POPUL+1) Dim gene3 As Integer Dim i As Integer 22 Phuï Luïc Dim d As Long Dim e As Long Dim retry As Long retry = start: gene3 = Random(popul) For i = To nfac gene(popul + 1, fcode(i)) = gene(gene3, fcode(i)) Next i d = Int(Rnd * nfac + 0.5) If (d nfac) Then d = nfac e = Random(project.Width * project.Height) gene(popul + 1, fcode(d)) = e If (Not IsValidGen(popul + 1)) Then retry = retry + If (retry > 10000) Then Exit Sub GoTo start End If End Sub Private Function GetRandomVitri(index As Integer) As Integer 'TIM VI TRI DAT HANG MUC INDEX 'NEU KHONG TIM DUOC RETURN 'NEU TIM DUOC THI RETURN VI TRI Dim retry As Long Dim value As Integer Dim allunit As Long retry = allunit = project.Width * project.Height 23 Phuï Luïc While (retry < NUMBER_RETRY) value = Int(allunit * Rnd + 1) If (check_arr(index, value)) Then GetRandomVitri = value Exit Function End If retry = retry + Wend GetRandomVitri = End Function Private Function TestMinMax(k, i As Integer, value As Integer) As Boolean Dim j As Integer Dim index1 As Integer Dim index2 As Integer Dim value1 As Long Dim value2 As Long Dim a As Long Dim b As Long Dim d As Single index1 = fcode(i) value1 = value For j = To i - index2 = fcode(j) value2 = gene(k, index2) d = Distance1(index1, value1, index2, value2) a = index1 b = index2 If (a > b) Then Swap a, b If (d > dmax(a, b)) Or (d < dmin(a, b)) Then TestMinMax = False Exit Function 24 Phuï Luïc End If Next j TestMinMax = True End Function Private Function GenerateGen(k As Integer) As Boolean ‘ PHAT SINH GENE THU i Dim i As Integer Dim p As Integer Dim index As Integer Dim value As Integer Dim retry As Integer For i = To nfixed gene(k, fcode(i)) = (hangmuc(fcode(i)).toado.Row - 1) * project.Width + hangmuc(fcode(i)).toado.Col Next i StartGenerate: InitTempMatrix For i = nfixed + To nfac index = fcode(i) 'generate vi tri dat hang muc index value = GetRandomVitri(index) If (value = 0) Then StartRetry: If (retry >= 1000) Then GenerateGen = False Exit Function End If retry = retry + GoTo StartGenerate 25 Phuï Luïc Else 'check dmin and dmax If (Not TestMinMax(k, i, value)) Then GoTo StartRetry gene(k, index) = value PutItemToTempMatrix index, value End If Next i GenerateGen = True End Function Private Sub InitTempMatrix() Dim i As Integer Dim j As Integer 'copy matrix but remove all hang muc di dong For i = To project.Height For j = To project.Width If (matrix(i, j) > 0) Then If (hangmuc(matrix(i, j)).Loai = 0) Then tempmatrix(i, j) = matrix(i, j) Else tempmatrix(i, j) = MT_BLANK End If Else tempmatrix(i, j) = matrix(i, j) End If Next j Next i End Sub Private Sub PutItemToTempMatrix(index As Integer, place As Integer) Dim i As Integer Dim Row As Long Dim Col As Long 26 Phuï Luïc Dim X As Long Dim Y As Long Row = Int((place - 1) / project.Width) + Col = ((place - 1) Mod project.Width) + For i = To hangmuc(index).n X = Row + hangmuc(index).p(i).Row Y = Col + hangmuc(index).p(i).Col tempmatrix(X, Y) = index Next i End Sub Public Function GenF1() As Boolean Dim i As Integer Dim retry As Integer Dim pos As Integer Dim start As Integer 'GENERATE THE HE DAU TIEN retry = For i = To nfac gene(1, i) = BestGen(0, i) Next i Errors(1) = HamMucTieu(1) BestGoal(0) = HamMucTieu(1) If (TestMinMaxGen(1)) Then 'giu gen start = Else 'bo gen , bat dau generate tu gen 27 Phuï Luïc start = End If StartGenerate: For i = start To popul If (GenerateGen(i) = False) Then If (retry >= 1000) Then GenF1 = False Exit Function End If retry = retry + GoTo StartGenerate End If Next i GenF1 = True BestGoal(1) = Errors(1) pos = For i = To popul Errors(i) = HamMucTieu(i) If (Errors(pos) > Errors(i)) Then pos = i End If Next i 'Store Best Gen F1 CurrentGeneration = CurrentF = rank(CurrentGeneration) = CurrentF StoreBestGen pos End Function Public Sub CopyBestGen(dest As Integer, src As Integer) Dim i As Integer For i = To nfac 28 Phuï Luïc BestGen(dest, i) = BestGen(src, i) Next i End Sub Public Sub StoreBestGen(index As Integer) Dim i As Integer For i = To nfac BestGen(CurrentGeneration, i) = gene(index, i) Next i BestGoal(CurrentGeneration) = Errors(index) CurrentGeneration = CurrentGeneration + End Sub Public Sub NextGeneration() Dim mo As Single Dim i As Integer Dim As Integer Dim max As Integer Dim value As Single Dim worst As Integer Dim best As Integer Dim retry As Integer TinhRelmerit retry = CurrentF = CurrentF + offspring: mo = Rnd If (mo < 0.9) And (nfixed Errors(worst) Then worst = i If Errors(i) < Errors(best) Then best = i Next i If Errors(popul + 1) < Errors(worst) Then Errors(worst) = Errors(popul + 1) For i = To nfac gene(worst, fcode(i)) = gene(popul + 1, fcode(i)) Next i End If If (Errors(popul + 1) < Errors(best)) Then rank(CurrentGeneration) = CurrentF StoreBestGen popul + End If For i = To nfac BestGen(1000, fcode(i)) = gene(popul + 1, fcode(i)) Next i End Sub Private Sub TinhRelmerit() Dim i As Integer Dim totmerit As Single 30 Phuï Luïc totmerit = For i = To popul totmerit = totmerit + / Errors(i) Next i For i = To popul relmerit(i) = (1 / (Errors(i))) / totmerit Next i End Sub Private Function HamMucTieu(index As Integer) As Single Dim i As Integer Dim j As Integer 'Tinh gia tri Ham Muc Tieu cua gen index Dim result As Single result = 'load vecto g to danh sach hang muc For i = To nfac hangmuc(i).toado.Row = Int((gene(index, i) - 1) / project.Width) + hangmuc(i).toado.Col = ((gene(index, i) - 1) Mod project.Width) + Next i For i = To nfac - For j = i + To nfac result = result + Distance(i, j) * weight(i, j) Next j Next i HamMucTieu = result End Function Private Function IsGenEqual(index1 As Integer, index2 As Integer) As Boolean 'if gene(index1) trung voi gene(index2) thi return true, else return false Dim i As Integer 31 Phuï Luïc For i = nfixed + To nfac If (gene(index1, i) gene(index2, i)) Then IsGenEqual = False Exit Function End If Next i IsGenEqual = True End Function Private Function IsGenExist(index As Integer) As Boolean 'if gene(index) is not equal with any gene (index-1), return false, else return true Dim i As Integer For i = To index - If (IsGenEqual(i, index)) Then IsGenExist = True End If Next i IsGenExist = False End Function Public Sub GiuNghiemDauTien() Dim i As Integer For i = To nfac BestGen(0, i) = (hangmuc(i).toado.Row - 1) * project.Width + hangmuc(i).toado.Col Next i End Sub 'TEST MIN MAX FOR GEN INDEX Private Function TestMinMaxGen(index As Integer) As Boolean 32 Phuï Luïc Dim i As Integer Dim j As Integer For i = To nfac If (Not TestMinMax(index, i, gene(index, fcode(i)))) Then TestMinMaxGen = False Exit Function End If Next i TestMinMaxGen = True End Function Private Function IsValidGen(index As Integer) As Boolean Dim i As Integer Dim item As Integer InitTempMatrix For i = nfixed + To nfac item = fcode(i) 'hang muc thu item If (check_arr(item, gene(index, item))) Then PutItemToTempMatrix item, gene(index, item) Else IsValidGen = False Exit Function End If Next i If (Not TestMinMaxGen(index)) Then IsValidGen = False Exit Function End If IsValidGen = True End Function 33 TÓM TẮT LÝ LỊCH KHOA HỌC Họ Tên: CAO MINH ĐĂNG Ngày tháng năm sinh: 23 - 03 - 1981 Nơi sinh: An Giang Địa liên lạc: 103 Thành Mỹ – Phường – quận Tân Bình QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Từ tháng 09 năm 1999 tới tháng 01 năm 2004 học Đại Học trường Đại Học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh Từ tháng 09 năm 2004 tới học sau Đại Học trường Đại Học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh QUÁTRÌNH CÔNG TÁC: Từ 06/2004 – 10/2004 công tác Công ty tư vấn thiết kế xây dựng EC Từ 11/2004 – công tác Công ty tư vấn thiết kế quản lý dự án BP&T ... ngành: Công nghệ Quản lí xây dựng MSHV : 00804199 Phái : Nam Nơi sinh : An Giang I TÊN ĐỀ TÀI : NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN VÀO TỐI ƯU HÓA BỐ TRÍ MẶT BẰNG CÔNG TRƯỜNG XÂY DỰNG II... tuyến tính, việc ứng dụng quy hoạch tuyến tính vào toán tối ưu thực từ năm 1950, nhiên đến nhiều đề tài nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật vào lónh vực tối ưu hóa bố trí bình đồ công trường Zouein &... CÔNG TRÌNH XÂY DỰNG VÀ DI? ??N TÍCH CÔNG TRÌNH XÂY DỰNG BỐ TRÍ CẦN TRỤC MÁY MÓC THIẾT BỊ XÂY DỰNG TRÊN TỔNG MẶT BẰNG QUY HOẠCH MẠNG LƯỚI GIAO THÔNG TRONG CÔNG TRƯỜNG 10 BỐ TRÍ KHO BÃI BỐ TRÍ CÁC XƯỞNG