Tối ưu tiến độ xây dựng thông qua lai ghép mô hình

Giới thiệu các giai đoạn của việc lai ghép mô hình

- So với các phương pháp tiếp cận toán học khác, chẳng hạn như lập trình động, điều này phương pháp tiếp cận xem xét các mối quan hệ toàn diện hơn về thời gian và chi phí trong các hoạt động xây dựng, và nó tìm ra giải pháp tối ưu toàn cầu và cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách mô hình hóa vấn đề đánh đổi trong nhiều giai đoạn. - Trong bài báo này, một mô hình tối ưu hóa tổng thể để lập lịch dự án đa mục tiêu được phát triển bằng cách tích hợp thông tin được chia sẻ về thời gian, chi phí, các nguồn lực sẵn có và các thành phần dòng tiền và tiếp theo, bằng cách sử dụng tối ưu hóa bầy hạt đa mục tiêu kỹ thuật tìm kiếm giải pháp tối ưu. - Mô hình sử dụng LHS để tạo ra quần thể bố mẹ được phân bổ tốt, Bên cạnh đó, phương pháp AHP đã được sử dụng để xác định trọng lượng của các chỉ số chất lượng và các hoạt động, logic mờ được sử dụng để đảm bảo an toàn đánh giá rủi ro, biểu đồ đường dẫn giá trị được chuẩn bị để hình dung bốn mục tiêu và cách tiếp cận tiên nghiệm được sử dụng để lựa chọn một giải pháp từ các giải pháp tối ưu Pareto thu được.

Dự xây dựng đường cao tốc đã sử dụng một mô hình đa mục tiêu để tìm kiếm một kế hoạch sử dụng tài nguyên tối ưu nhằm giảm thiểu chi phí-tiến độ xây dựng đồng thời tối đa hoá chất lượng của thuật toán, thuật toán di truyền (GA) được áp dụng để cung cấp khả năng định lượng và xem xét chất lượng, và hình dung sự cân bằng tối ưu giữa tiến độ-chi phí-chất lượng xây dựng [14] và các mô hình tối ưu hóa đánh đổi tiến độ - chi phí - an toàn [15]. Để tiếp tục phát triển vấn đề tối ưu hoá, trong những năm gần đây, nhiều tác giả đã kiểm nghiệm và chứng minh bằng các tối ưu hoá 04 yếu tố để cho ra kết quả theo chiều hương bốn chiều trong một dự án như như đánh đổi tiến độ - chi phí - tài nguyên - dòng tiền [19] và đánh đổi tác động tiến độ - chi phí - tài nguyên - môi trường [20]. STT Tên bài báo Tác giả Năm Mô tả (Vấn đề, ưu/nhược điểm) - ISCA sử dụng cỏc lừi của thuật toán sin cos với Nelder-Mead simplex để khai thác địa phương có chất lượng cao đại lý; trong khi đó, nó sử dụng phương pháp học tập dựa trên đối lập để khám phá không gian tìm kiếm này một cách hiệu quả - Ngoài ra, ISCA là một trình tối ưu hóa dựa trên dân số ngẫu nhiên.

Becker 2015 - Trọng tâm đặc biệt nằm ở các thuộc tính của thuật toán về cơ bản là một mô phỏng của việc kiếm ăn chất nhờn mốc Physarum polycephalum, vì trong nhiều công trình khác, việc triển khai thuật toán này không nằm ngoài kết luận, rằng thuật toán có khả năng tạo ra một biểu đồ, trong khi chất lượng của đồ thị và yêu cầu thời gian chạy của thuật toán không đã báo cáo.

So sánh kết quả và rút ra nhận xét

Dữ liệu từ một dự án thực tiễn

Giải dự án thực tiễn

2019 - Một số thách thức được giải quyết trong công việc này thông qua việc phát triển mô hình lập lịch nhiều mục tiêu (MOSM) dựa trên thuật toán di truyền sắp xếp không bị chi phối để tối ưu hóa đồng thời bốn mục tiêu: thời gian, chi phí, tài nguyên và môi trường va chạm. - Cuối cùng, để định lượng thêm lợi ích của phương pháp tiếp cận của tác giả, dự định phân tích giới hạn hiệu suất và sự hội tụ thuộc tính của hai giao thức và để so sánh, thông qua mô phỏng mạng, với các giao thức WSN tiên tiến hiện có trong các tình huống lỗi khác nhau. Việc thiếu tính ngẫu nhiên trong giai đoạn sau của một số thuật toán có xu hướng chìm vào tối ưu cục bộ và các yếu tố ngẫu nhiên trong MA có thể khiến thuật toán tìm kiếm tất cả các giải pháp tối ưu trong không gian tìm kiếm, do đó tránh được tối ưu cục bộ một cách hiệu quả.

Mô hình SMAOTM là thuật toán tiến hoá rất hữu hiệu trong việc giải quyết các bài toán tối ưu toàn cục và bài toán trong nghiên cứu này rất phù hợp với các tính năng của mô hình nhằm khai thác và chứng minh những điểm mạnh và vượt trội so với các thuật toán tiến hoá trước đây. Nghiên cứu tập trung vào dự án đường dẫn ống nước nông thôn, trong đó có 8 hoạt động trong dự án này, mỗi hoạt động có những trường hợp thi công khác nhau được thể hiện trong Hình 4.10 Các hoạt động của dự án được liệt kê cụ thể tại Bảng 4.20-4.21. Lựa chọn phương án phải xác định được việc giảm thiểu tiến độ, chi phí, tác động môi trường mà vẫn đảm bảo đạt tốt chất lượng công trình, điều này rất cần thiết và quan trọng vì đó là cơ sở để chứng minh tính hiệu quả và khả năng tiềm ẩn của mô hình ASSMA.

Các tác giả cũng tư vấn cho người quản lý dự án xác định kết quả của sự cân bằng tối ưu hóa bốn yếu tố để họ có thể xem xét và đánh giá các giải pháp cân bằng tốt nhất ba mục tiêu và phù hợp với điều kiện thi công thực tế tại công trường.

So sánh với các thuật toán trước đây

Giải thích sự nổi bật của mô hình

Những hạn chế

- Với tính đơn giản trong giả định tuyến tính, tác giả đã phát triển chương trình toán học có thể giải được dễ dàng bằng cách tổng hợp các mức đạt chất lượng tại các hoạt động theo ba cách khác nhau sử dụng trung bình cộng. - Để khắc phục tốc độ hội tụ chậm và giải pháp tối ưu cục bộ của ACS khi giải TSP, bài báo này đề xuất một bản vẽ thuật toán PNACS về tính năng của các đường ống quan trọng được dự trữ trong quá trình phát triển của mạng Physarum. MA thường bắt đầu quá trình tối ưu hóa với các giải pháp được tạo ngẫu nhiên và không yêu cầu thông tin về độ dốc, điều này làm cho thuật toán trở nên phù hợp nhất với các bài toán thực tế khi thông tin đạo hàm là không xác định.

- Đối với mô hình MCSMA: lai ghép SMA với phương pháp M&C giúp cải thiện thuật toán gốc và tìm kiếm tác nhân tốt hơn thông qua đột biến, tăng độ hội tụ và trao đổi chéo với những kết quả chưa tốt trong quá trình tối ưu hoá. Phương pháp tối ưu hóa của các mô hình đề xuất được sử dụng với chương trình Matlab R2019b để cung cấp tất cả thông tin, bao gồm các tham số và các giá trị khác nhau, đồng thời thuật toán lai sẽ giúp xác định kết quả tốt nhất. Bằng cách so sánh sự cân bằng giữa các thuật toán khác, ứng dụng của SMAOTM, với đặc điểm phân bố đều và rộng trong không gian tìm kiếm, cho thấy khả năng tìm kiếm lời giải tối ưu của mô hình đề xuất vượt trội so với các thuật toán khác.

Để phát triển một mô hình kết hợp toàn diện, nghiên cứu này đã đề xuất sử dụng Thuật toán nấm nhầy cùng với ba kỹ thuật nổi tiếng Học dựa trên đối lập, Lựa chọn cạnh tranh và Đột biến & trao đổi chéo, được gọi là Đột biến Giải đấu đối lập thuật toán nấm nhầy.