Tối ưu hóa Hệ thống Thu gom Rác thải Xây dựng tại Thành phố Hồ Chí Minh bằng Thuật toán POA

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Quy trình nghiên cứu

(Son & Nguyen Dang, 2023b) giới thiệu một SCA được cải tiến tích hợp lựa chọn bánh xe quay vòng với OBL, thể hiện hiệu suất vượt trội hơn so với các thuật toán tối ưu hóa truyền thống trong nhiều ngữ cảnh tối ưu hóa kỹ thuật. Điều này cũng là lý do mà tác giả nghiên cứu chọn lọc thuật toán này làm nguồn cảm hứng để giải quyết các vấn đề thực tế, trong số hơn 25 thuật toán metaheuristics được phát hiện và công bố cho đến năm 2021 (Kaveh, 2021).”Tận dụng những ưu điểm của thuật toán, tác giả sẽ áp dụng nó vào một nghiên cứu tối ưu bộ máy xử lý rác thải rắn trong xây dựng, mô hình tính toán thực tế tại Thành Phố Hồ Chí Minh, một đại diện cho các thành phố lớn tại các quốc gia đang phát triển để tìm kiếm một giải pháp tối ưu và ổn định hơn.”. Các bước cụ thể miêu tả vai trò của thuật toán POA trong việc giải quyết vấn đề bài toán được minh họa trong hình 3.1, và các phương trình cho việc cập nhật các vị trí (x) của thùng rác được minh họa như chim bồ nông, được mô tả chi tiết bên dưới.

Việc sử dụng thuật toán này, kết hợp với dữ liệu thời gian và không gian thực tế, hỗ trợ đưa ra quyết định có thông tin trong việc thu gom rác, dẫn đến việc giảm khoảng cách di chuyển, chi phí vận hành, tiêu thụ nhiên liệu và”ô nhiễm môi trường. Khởi nguồn của vấn đề định tuyến phương tiện (CVRP) là tối ưu hóa các tuyến đường để giảm thiểu tổng quãng đường di chuyển từ điểm xuất phát đến nơi xử lý rác, đồng thời xem xét đến số lượng phương tiện có sẵn, như được thảo luận bởi (Kumari et al., 2023). Thách thức tối ưu hóa này nhằm mục đích điều hướng một đội xe một cách hiệu quả đến một tập hợp các điểm thu gom rác (thùng rác), đảm bảo rằng khả năng tối đa của mỗi phương tiện được sử dụng, đồng thời tuân theo các ràng buộc liên quan đến thời gian bắt đầu và kết thúc của tuyến đường của phương tiện tại nơi xử lý.

Các ràng buộc được mô tả bao gồm tất cả các phương tiện bắt đầu và kết thúc tuyến đường tại bãi đỗ được chỉ định, mỗi tuyến đường đảm bảo một thùng rác chỉ được phương tiện chở thăm một lần, và tổng dung tích rác thu gom bởi một phương tiện không vượt quá khả năng chứa tối đa của nó. Phương trình (8) xác lập rằng thùng rác nút i chỉ được ghé thu gom bởi tối đa một phương tiện k, trong khi cả phương trình (9) và phương trình (10) đảm bảo rằng một phương tiện rời khỏi bãi xe mà không mang theo rác ban đầu nào.

ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH VÀO TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Phân tích mô hình thuật toán

Do đó, mô hình luận văn được tác giả đề xuất cung cấp các giải pháp tốt hơn trong các trường hợp này, được quy đến tính ổn định của thuật toán, như mô tả trong hình 4.1 thể hiện tốc độ hội tụ khi sử dụng thuật toán POA trong tổng thể 6 bộ dữ liệu. Để cung cấp dữ liệu so sánh toán diện về phương pháp sử dụng thuật toán POA so với khi phương pháp sử dụng các thuật toán khác mới nhất cùng loại, trường hợp M- n101-k10 được phân tích làm điển hình, các kết quả liên quan đến số vòng xe di chuyển được trình bày theo thứ tự tuần tự, được thể hiện trong hình 4.2. Tiếp theo, một phân tích so sánh sẽ được thực hiện, nghiên cứu dùng phương pháp tương tự kết hợp với các thuật toán cùng loại mới được công bố gần đây, lần lượt là AVOA (Abdollahzadeh et al., 2021), OOA (Dehghani & Trojovský, 2023), GWO (Mirjalili et al., 2014) và PSO (Ling et al., 2009) để đánh giá khả năng thực tế của chúng với phương pháp sử dụng thuật toán POA đã đề xuất.

Nếu xem xét 80-90% của TWL, thì khoảng cách giảm theo sự tăng của TWL; tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, tỷ lệ thu gom rác thải là thấp hơn 60% trong tất cả các bộ dữ liệu, điều này sẽ gây khó khăn cho các cơ quan quản lý dịch vụ thu gom rác. Về vấn đề chi phí nhiên liệu, phương tiện, giảm thiểu khí thải CO2 tác giả đã đề xuất ở chương 3, nhưng khi tính theo trường hơp TWL sẽ thấp hơn khi tính theo phương pháp di chuyển đến nút bình thường, do phụ thuộc vào quãng đường di chuyển và lượng rác thu gom. Kết quả thu được với phương pháp sử dụng thuật toán tối ưu hóa chim bồ nông POA ổn định hơn (tức là có độ lệch nhỏ hơn) so với kết quả đạt được khi so sánh với những thuật toán khác cùng loại, cũng như một giải pháp tối ưu hóa tuyến đường thu gom toàn cầu đã được đạt được bằng phương pháp sử dụng thuật toán POA.

⎯ Thời gian xử lý của thuật toán chim bồ nông cho ra kết quả hội tụ nhanh hơn so với các thuật toán khác cùng loại, tuy nhiên việc áp dụng vào mô hình hiện tại chưa thể áp dụng vào bài toán lớn thực tế do ràng buộc cách tính khoảng cách được thể hiện qua quá trình giải các trường hợp nghiên cứu điển hình trên, theo cách tính độ dài theo công thức Euclidean kiểu đường thẳng, cần áp dụng một công cụ thông tin địa lý mới, mới đem lại hiệu quả thực tế hơn. Tóm lại, mặc dù mô hình áp dụng thuật toán tối ưu hóa chim bồ nông POA này đã mang lại những kết quả tốt đáng chú ý, tuy nhiên những nghiên cứu với quy mô nhỏ và trung bình trong chương 4 này, vẫn còn nhiều hạn chế, cần sự phát triển và cải tiến trong tương lai để nâng cao hiệu suất xử lý và độ chính xác khi đưa ra kết quả của nó.

ỨNG DỤNG VÀO THỰC TIỄN 5.1 Thông số đầu vào

Phân tích mô hình thuật toán

Một phân tích chi tiết của các kết quả nghiên cứu được trình bày trong bảng 5.2 thể hiện rằng phương pháp kết hợp đề xuất POA-GIS đem lại quãng đường di chuyển là 1,269 km, tuyến xe thu gom 274,324 kg, thời gian di chuyển là 2,7 giờ, số lượng xe chuyên chở là 28 chiếc, đạt kết quả gần như tốt nhất trong cả ba phương pháp được đề cập. Bằng cách tích hợp thuật toán tối ưu hóa chim bồ nông POA với thuật toán SR-1 và các công cụ thông tin địa lý GIS trong hoạt động của POA-GIS, thuật toán đề xuất đã thu gom thành công 274,324 kg rác, vượt trội so với các tuyến đường thực tế và giống với kết quả của GIS được sử dụng độc lập. Phương pháp POA-GIS không chỉ tận dụng những điểm mạnh của các phần mềm địa lý GIS mà còn tích hợp thuật toán SR-1, được biết đến vì có khả năng dịch mã, hỗ trợ cho việc đưa ra kết quả hội tụ đến một giải pháp toàn cầu tốt hơn, trong thời gian ngắn so với các phương pháp khác.

Kết quả trong bảng 5.2 và hình 5.3 chứng minh rằng thời gian vận hành di chuyển của các phương tiện trong thuật toán kết hợp POA-GIS là 2,7 giờ, ít hơn so với thời gian thực tế của tuyến đường là 2,1 giờ do Cục thống kê thành phố Hồ Chí Minh – Dịch vụ công ích quận 2 cung cấp, và cũng ít hơn so với thời gian tính toán bằng GIS độc lập là 1 giờ. Bằng cách cải thiện, công cụ GIS để tạo ra các tuyến đường hiệu quả hơn và thích ứng với các tình huống thực tế, quãng đường di chuyển được xử lý bằng phương pháp kết hợp POA-GIS vượt trội so với các thuật toán khác, đặc biệt là khi xem xét chức năng của các hàm ràng buộc để đảm bảo, các phương tiện sẽ di chuyển qua tất cả các điểm thu gom. Kết quả thu được với phương pháp kết hợp POA-GIS đã đem lại kết quả tốt hơn phương pháp thủ công dựa trên phán đoán bằng kinh nghiệm, đồng thời nó cũng cho thấy khả năng tự động tính toán lên lịch cụ thể cho tuyến xe khi có các dữ liệu đầu vào thay đổi, hoặc cần thay đổi kịch bản để lên các kế hoạch một cách nhanh chóng.

⎯ Dạng thuật toán tối ưu hóa chim bồ nông POA thuộc dạng chuyên giải cho số liên tục, số thực R nên phải kết hợp để chuyển đổi cho phù hợp với loại bài toán CVRP khi kết quả cần yêu cầu là số tự nhiên nguyên dương, nên khi áp dụng thuật toán khác phù hợp hơn có thể ra kết quả tốt hơn, ví dụ khi dùng thuật toán tối ưu hóa đàn kiến (ACO) chuyên dùng để xử lý các vấn đề với kết quả là số rời rạc, số tự nhiên, bằng ma trận thì sẽ tốt hơn. Tóm lại, mặc dù mô hình kết hợp được tác giả đề xuất đã đem lại những kết quả tốt đáng chú ý trong luận văn này, đồng thời giải quyết vấn đề thực tế cấp thiết của thành phố hiện tại, nhưng vì thời gian nghiên cứu hạn chế, tác giả nhận thấy vẫn còn những hạn chế và những điểm cần cải thiện trong quá trình thực hiện nghiên cứu.