Áp dụng thuật toán lai ghép bầy ong nhân tạo vào tối ưu hóa bố trí cơ sở vật chất trên công trường xây dựng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

--------------------------

TRẦN LÊ ANH

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN LAI GHÉP BẦY ONG
NHÂN TẠO VÀO TỐI ƯU HĨA BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT
CHẤT TRÊN CÔNG TRƯỜNG XÂY DỰNG

Chuyên ngành: Quản Lý Xây Dựng
Mã Số : 60.58.03.02

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2018


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên học viên:

Trần Lê Anh

MSHV: 1670120

Ngày, tháng, năm sinh:

02/12/1991

Nơi sinh: Khánh Hòa

Chuyên ngành: Quản lý Xây dựng

Mã số: 60580302

I. TÊN ĐỀ TÀI:

Áp dụng thuật toán lai ghép bầy ong nhân tạo vào tối ưu hóa bố trí cơ sở vật chất trên
công trường xây dựng.
NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Áp dụng thuật toán lai ghép bầy ong nhân tạo vào tối ưu hóa các cơ sở vật chất trên
cơng trường xây dựng qua hai trường hợp nghiên cứu: hoạt động nâng, dự trữ vật tư
tại tòa nhà cao tầng và lập kế hoạch bố trí các cơ sở vật chất trên cơng trường xây
dựng dựa trên chỉ số về mật độ nhằm cực tiểu chi phí xử lý giữa các luồng cơng việc.
II. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 26/02/2018
III. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 17/06/2018
IV. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn
Tp.HCM, ngày … … tháng … … năm 20 …

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN

TS. Phạm Vũ Hồng Sơn

PGS.TS Lương Đức Long

TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG - HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn
Cán bộ chấm nhận xét 1: TS. Trần Đức Học
Cán bộ chấm nhận xét 2: TS. Chu Việt Cường
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM
ngày 24 tháng 07 năm 2018
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
1. PGS. TS Lương Đức Long
2. PGS. TS Phạm Hồng Luân
3. TS. Trần Đức Học
4. TS. Chu Việt Cường
5. TS. Đỗ Tiến Sỹ
Xác nhận của Chủ Tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên
ngành sau khi luận văn được sửa chữa (nếu có)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

PGS.TS Lương Đức Long

TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đề tài: “Áp dụng thuật toán lai ghép bầy ong nhân tạo vào tối
ưu hóa bố trí cơ sở vật chất trên cơng trường xây dựng” là cơng trình nghiên
cứu khoa học của cá nhân tôi và chưa từng được công bố trong bất cứ cơng trình
khoa học nào khác cho tới thời điểm hiện tại.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 06 năm 2018
Tác giả luận văn

Trần Lê Anh



ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

LỜI CÁM ƠN
Thời gian thấm thốt thoi đưa! Mới ngày nào tơi đậu cao học ngành Quản Lý
Xây Dựng - Đại học Bách Khoa TPHCM, cũng là lúc tôi bỡ ngỡ bước chân vào
nghề, giờ đây tơi đã hồn thành khóa học. Tơi nhớ mãi lời của Thầy Đức Long
trong buổi học đầu tiên hôm ấy “ Các bạn thi môn Sức Bền Vật Liệu để các bạn kĩ
sư xây dựng cũng có thể tham gia và quan trọng là các bạn phải có sức để học và
phải bền bỉ để theo đuổi”. Tôi học với niềm đam mê, sự nỗ lực, kiên trì để vượt qua
biết bao nhiêu khó khăn trong học tập và cuộc sống.
Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến các Thầy Cô trong Bộ môn Thi Công
và Quản Lý Xây Dựng, với sự giảng dạy tâm huyết và nhiệt tình của mình, họ đã
truyền đạt cho tơi những kiến thức bổ ích mà nếu đi làm chưa chắc tơi có thể tiếp

cận được.
Dưới sự chỉ bảo tận tình, sự động viên, giúp đỡ của TS. Phạm Vũ Hồng Sơn
đã giúp tơi hồn thành Luận văn tốt nghiệp với đề tài “Áp dụng thuật toán lai ghép
bầy ong nhân tạo vào tối ưu hóa bố trí cơ sở vật chất trên cơng trường xây dựng”.
Trong q trình thực hiện đề tài cịn gặp nhiều khó khăn, tơi đã cố gắng hết sức để
hoàn thiện luận văn và do đó khó tránh khỏi những sai sót. Tơi rất mong có được
sự nhận xét của Thầy Cơ và các bạn để luận văn của tơi được hồn thiện hơn.
Luận văn này như một món q tơi gửi tặng tới Thầy, gia đình, đồng nghiệp,
bạn bè, những người ln ủng hộ và ở bên tôi.
Một lần nữa xin chân thành cám ơn!
Tp. HCM, ngày 17 tháng 06 năm 2018
Tác giả luận văn

Trần Lê Anh

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

TĨM TẮT
Bố trí cơng trường xây dựng là một phần quan trọng của việc lập thiết kế thi
cơng, nhằm mục đích xác định biện pháp thi cơng có hiệu quả nhất, giải quyết các
vấn đề liên quan đến công tác lập tiến độ và thiết kế cơng trường. Việc bố trí một tập
hợp các cơ sở vật chất được xác định trước vào các vị trí thích hợp có sẵn để đạt được
một giải pháp tối ưu, thực sự là một bài tốn khó đối với nhà quản lý xây dựng vì có

rất nhiều lựa chọn để thay thế. Nhiều nghiên cứu dựa trên phương pháp Meta-heuristic
được thực hiện để giải quyết sự phức tạp của vấn đề này. Tuy nhiên, những phương
pháp này đều có những ưu và nhược điểm riêng. Để khắc phục những nhược điểm
này, nghiên cứu này đề xuất một mơ hình lai ghép Meta-heuristic mới, thuật tốn
ABC kết hợp với phân phối Levy Flights, Chaotic và Opposition-based learning.
Thuật toán đề xuất được đặt tên là HMABC - Hybrid Model of Artificial Bee Colony
có cả hai khả năng tìm kiếm địa phương và tồn cục đồng thời. Thuật tốn Bầy ong
nhân tạo (ABC) có nhiều ưu điểm trong tìm kiếm địa phương và toàn cục. Hệ thống
hỗn loạn (Chaotic System) và Phương pháp học dựa trên sự đối diện (Oppositionbased learning) được áp dụng để tăng cường độ hội tụ toàn cục trong việc khởi tạo
quần thể ban đầu. Kết hợp với phân phối Levy Flight trong giai đoạn ong trinh thám
để tăng tính ngẫu nhiên trong q trình tìm kiếm địa phương. Bên cạnh đó, phương
pháp phá hủy và xây dựng (Destruction and Construction - DC) cũng được áp dụng
để tạo ra các nguồn thức ăn lân cận trong ABC, giải quyết các vấn đề rời rạc của bài
toán phân công bậc hai (Quadratic Assignment Problem - QAP). Hơn nữa, nghiên
cứu này so sánh hiệu quả của HMABC so với các nghiên cứu trước đây như thuật
toán GA, MIP, MMAS-GA về các vấn đề bố trí cơ sở vật chất trên công trường xây
dựng. Các kết quả cho thấy rằng hiệu quả của HMABC có phần vượt trội so với các
thuật tốn tối ưu hóa hiện có trong việc giải quyết các vấn đề trên. Nghiên cứu này
hỗ trợ các nhà quản lý xây dựng có thể kết hợp những kinh nghiệm và thế mạnh của
thuật toán HMABC để xử lý các tình huống thực tế nhằm nâng cao hiệu quả trong
công việc.

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

ABSTRACT
Construction Site Layout (CSL) is an important part of construction design,
with the aim of identifying the most effective construction methods, solving issues
related to scheduling and site design. Placing a set of predetermined facilities into the
appropriate locations available to achieve an optimal solution is really hard problems
for the construction manager because there are a lot of possible alternatives. Many
studies based on Meta-heuristic methods have been done to handle the complexity of
these problems. However, these methods have some advantages and disadvantages.
To overcome these drawbacks, this study proposes a new hybrid Meta-heuristic
model, ABC algorithm associated with the distribution of Levy Flights, Chaotic and
Opposition-based learning. The proposed algorithm is named HMABC - Hybrid
Model of Artificial Bee Colony has both local and global search capabilities
simultaneously. Chaotic System and Opposition-based learning are applied to
increase global convergence in initial population of solutions. Levy Flight
distribution in the scout bee phase to increase randomness during local search.
Destruction and construction are also used to create neighbour food sources in ABC,
solving the discrete problems of Quadratic Assignment Problem. In addition, this
research compared the performance of HMABC with GA, MIP, and MMAS-GA
algorithms in site facilities layout problems. The results show that the effectiveness
of HMABC is better than existing optimization algorithms in solving these problems.
This research supports construction manager who can combine the experiences and
strengths of the HMABC algorithm to handle real-world situations to improve work
efficiency.

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn

ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

MỤC LỤC
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ......................................................................................... 1
1.1 Lý do chọn đề tài ...............................................................................................1
1.2 Mục tiêu nghiên cứu ..........................................................................................3
1.3 Phạm vi nghiên cứu, các giả định và giả thuyết ................................................4
1.4 Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................5
1.5 Bố cục của luận văn ...........................................................................................7
CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT CHẤT ....... 8
CHƯƠNG 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ......................................................................... 14
3.1 Bố trí cơng trường xây dựng ............................................................................14
3.2 Kỹ thuật Meta-heuristic và trí thơng minh bầy đàn .........................................17
3.2.1 Kỹ thuật Meta-heuristic .............................................................................17
3.2.2 Trí thơng minh bầy đàn .............................................................................18
3.3 Tối ưu bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO) ....................................18
3.4 Thuật tốn đom đóm (Firefly Algorithm-FA) .................................................20
3.5 Thuật toán bầy ong nhân tạo (ABC) ................................................................22
3.6 Phân phối Levy Flights ....................................................................................30
3.7 Phương pháp học dựa trên sự đối diện (Opposition-based learning) ..............31
3.8 Thuật toán hỗn loạn (Chaotic algorithms) .......................................................33
3.9 Kỹ thuật lai Meta-heuristics.............................................................................35
CHƯƠNG 4. THUẬT TOÁN LAI GHÉP HMABC ................................................ 37
4.1 Khởi tạo giải pháp ban đầu trong thuật toán HMABC ....................................37
4.2 Áp dụng kỹ thuật hoán đổi nhiều lần trong thuật toán HMABC .....................39
4.3 Áp dụng phân phối Levy Flight trong thuật tốn HMABC .............................41
4.4 Mơ hình thuật tốn HMABC ...........................................................................43
CHƯƠNG 5. BÀI TỐN CỤ THỂ .......................................................................... 48

5.1 Hoạt động nâng và dự trữ vật tư trong nhà cao tầng. ......................................48
5.1.1 Định nghĩa vấn đề. ........................................................................................48
5.1.2 Hàm mục tiêu ................................................................................................51
5.1.3 Áp dụng thuật toán HMABC và kết quả thực hiện ......................................55
HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

5.2 Vấn đề lập kế hoạch bố trí cơng trường dựa trên chỉ số về mật độ .................62
5.2.1 Định nghĩa vấn đề .........................................................................................62
5.2.2 Hàm mục tiêu ................................................................................................63
5.2.3 Áp dụng mơ hình và kết quả thử nghiệm .....................................................67
CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................ 74
6.1 Kết luận ............................................................................................................74
6.2 Kiến nghị..........................................................................................................75

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1 - 1: Sơ đồ các bước nghiên cứu. ..................................................................... 5
Hình 1 - 2: Sơ đồ các bước nghiên cứu chi tiết .......................................................... 6

Hình 3 - 1: Bài tốn phân cơng bậc hai .................................................................... 15
Hình 3 - 2: Phân loại kỹ thuật Meta-heuristic .......................................................... 17
Hình 3 - 3: Sơ đồ các bước của thuật tốn PSO. ...................................................... 19
Hình 3 - 4: Sơ đồ các bước của thuật toán FA. ........................................................ 21
Hình 3 - 5: Sơ đồ các bước thuật tốn ABC. ........................................................... 24
Hình 3 - 6: Bước đi ngẫu nhiên của phân phối Levy Flight. ................................... 31
Hình 3 - 7: Phương pháp học dựa trên sự đối diện. ................................................. 32
Hình 3 - 8: Hình ảnh về sự hỗn loạn trong tự nhiên (Camila Valbuena, 2015) ....... 34
Hình 3 - 9: Phân loại kỹ thuật lai ghép Meta-heuristic ............................................ 35
Hình 4 - 1: Kỹ thuật hốn đổi nhiều lần. .................................................................. 40
Hình 4 - 2: Sơ đồ các bước của thuật toán HMABC. .............................................. 43

Hình 5 - 1: Mặt cắt ngang của thang nâng cẩu vật liệu trong nhà cao tầng. ............50
Hình 5 - 2 : Bố trí tầng điển hình từ tầng 1 đến tầng 8 ............................................51
Hình 5 - 3: Biểu diễn cách thức phân bổ 10 loại vật liệu vào các vị trí dự trữ. .......55
Hình 5 - 4: Biểu đồ thể hiện chi phí hoạt động nâng và dự trữ vật tư trong nhà cao
tầng. ...........................................................................................................................59
Hình 5 - 5: Bố trí mặt bằng đơn giản của cơng trường xây dựng. ...........................63
Hình 5 - 6: Biểu diễn cách thức phân bổ 9 cơ sở tạm vào các vị trí. .......................67
Hình 5 - 7: Biểu đồ thể hiện điểm số tối ưu của luồng cơng việc của bài tốn lập kế
hoạch bố trí cơng trường dựa trên chỉ số về mật độ. .................................................70
Hình 5 - 8: Bố trí tối ưu cơng trường xây dựng bằng phương pháp GA .................71
Hình 5 - 9: Bố trí tối ưu cơng trường xây dựng tối ưu bằng phương pháp MMASGA .............................................................................................................................71
Hình 5 - 10: Bố trí tối ưu cơng trường xây dựng tối ưu bằng thuật toán HMABC .72
HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2 - 1: Nghiên cứu trước đây ở nước ngoài. ....................................................... 9
Bảng 2 - 2: Nghiên cứu trước đây ở nước ngoài(tt). ................................................ 10
Bảng 2 - 3: Nghiên cứu trước đây ở nước ngoài (tt). ............................................... 11
Bảng 2 - 4: Nghiên cứu gần đây ở Việt Nam. .......................................................... 13
Bảng 3 - 1: Một số nghiên cứu từ năm 2012 – 2017 liên quan tới thuật toán ABC 28
Bảng 3 - 2: Các chuỗi hỗn loạn Chaotic .................................................................. 34
Bảng 5 - 1: Nhu cầu về số lượng của mỗi loại vật tư............................................... 49
Bảng 5 - 2: Khoảng cách theo phương ngang từ ơ k trên sàn l tới vị trí thang nâng
vật liệu. ...................................................................................................................... 53
Bảng 5 - 3: Chi phí vận chuyển theo phương ngang, CHj . ...................................... 53
Bảng 5 - 4: Chi phí vận chuyển phương đứng (in $/kg) từ mặt đất tới tầng m, tầng l
CVj,m ........................................................................................................................... 54
Bảng 5 - 5: Kết quả bài toán 1 ứng với giải pháp được chọn ngẫu nhiên. ................ 57
Bảng 5 - 6: Tham số đầu vào của thuật toán HMABC để giải bài toán 1................. 57
Bảng 5 - 7: Kết quả chi phí hoạt động nâng và dự trữ vật tư của bài toán 1. ........... 58
Bảng 5 - 8: Thống kê kết quả mơ tả bài tốn 1. ........................................................ 59
Bảng 5 - 9: So sánh kết quả bài toán 1 với các nghiên cứu trước đây. ..................... 60
Bảng 5 - 10: Dịng cơng việc giữa các cơ sở trên cơng trường. ................................ 64
Bảng 5 - 11: Khoảng cách giữa các vị trí. ................................................................. 65
Bảng 5 - 12: Kết quả bài tốn 2 ứng với giải pháp được chọn ngẫu nhiên. .............. 68
Bảng 5 - 13: Tham số đầu vào của thuật toán HMABC để giải bài toán 2............... 69
Bảng 5 - 14: Kết quả chạy tối ưu 30 lần của bài tốn 2. ........................................... 69

Bảng 5 - 15: Thống kê mơ tả kết quả của bài toán 2................................................. 70
Bảng 5 - 16: So sánh kết quả bài toán 2 với các nghiên cứu trước đây. ................... 72

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ABC

Artificial Bee Colony

Bầy ong nhân tạo

ACO

Ant Colony Optimization

Tối ưu hóa đàn kiến

BA

Bee Algorithm

Thuật tốn bầy ong

BSA

Bat Swarm Optimization

Tối ưu hóa bầy dơi

BIM

Building Information Modeling

Mơ hình hóa thơng tin xây dựng

CSL

Construction Site Layout

Bố trí cơng trường xây dựng

CSLP

Construction Site Layout Problem Vấn đề bố trí cơng trường xây dựng

DE

Differential Evolution

Tiến hóa vi phân

EA

Evolutionary Algorithm

Thuật tốn tiến hóa

EP

Evolutionary Programming

Lập trình tiến hóa

ES

Evolutionary Strategy

Chiến lược tiến hóa

FA

Firefly Algorithm

Thuật tốn đom đóm

FSA

Fish Swarm Algorithm

Thuật toán bầy cá

GA

Genetic Algorithm

Thuật toán di truyền

MIP

Mix Integer Programming

Chương trình hỗn hợp số nguyên

MMAS Max-min Ant System

Hệ thống đàn kiến Max-min

NPhard

Non - Polynomial hard

Bài tốn khó trong tập hợp các bài
toán quyết định được giải trong thời
gian đa thức

NEB

Number of Employed Bee

Số lượng ong làm việc

NOB

Number of Onlooker Bee

Số lượng ong quan sát

NSB

Number of Scout Bee

Số lượng ong trinh thám

PSO

Particle Swarm Optimization

Tối ưu hóa bầy đàn

QAP

Quadratic Assignment Problem

Bài tốn phân công bậc hai

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

SA

Simulated Annealing

Mô phỏng luyện kim

SS

Scatter Search

Tìm kiếm phân tán

TS

Tabu Search

Tìm kiếm Tabu

CRAFT : Phần mềm phân bổ vị trí các sơ sở vật chất (Buffa,1963).
ALDEP: Phần mềm tự động hóa phân bổ vị trí các cơ sở vật chất (Seehof, Evans,
1967).
CORELAP: Kết quả tin học hóa phương pháp quy hoạch động (Lee, Moore, 1976).
DISCON : Kết quả tin học hóa của phương pháp phân bổ vị trí các đối tượng quy
hoạch (Drezner,1980).
COFAD: Phần mềm cải tiến phương pháp CRAFT (Tompkin,1984).

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

Luận Văn Thạc Sĩ

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

1

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1 Lý do chọn đề tài
Quản lý hiệu quả, tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn tài nguyên trong xây dựng
là một trong những yếu tố cơ bản mang lại thành công đối với bất kỳ dự án. Các
nguồn tài nguyên chính trong xây dựng cần được quan tâm như: thời gian, nguồn vốn,
lao động, thiết bị và vật tư. Gần đây, mơ hình hóa thơng tin của dự án (Building
Information Modeling - BIM) được biết đến như là một nguồn tài ngun rất quan
trọng. Bên cạnh đó, khơng gian làm việc trên công trường cũng được xem như là một
nguồn tài ngun chính, góp phần khơng nhỏ đem lại hiệu quả cao trong q trình thi
cơng các cơng trình xây dựng. Tuy nhiên, từ trước đến nay, nguồn tài nguyên này
thường ít được quan tâm bởi các nhà quản lý. Ở các cơng trường có khơng gian làm
việc chật hẹp, nếu không được hoạch định và sử dụng tốt sẽ gây cản trở cho các công

tác. Mặt khác, ở các cơng trường có khơng gian rộng lớn, vị trí của các cơ sở vật chất
đối với nhau sẽ ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả của luồng công việc giữa các cơ sở
trên cơng trường.
Bố trí cơng trường tối ưu sẽ mang lại hiệu quả trong hoạt động, giảm thiểu những
nguy cơ gây mất an toàn lao động, giảm thiểu thời gian đi lại, chi phí xử lý vật liệu,
tránh gây ra những ùn tắc của việc vận chuyển vật tư và thiết bị, đặc biệt đối với các
dự án có quy mơ lớn.
Vấn đề bố trí cơng trường xây dựng (Construction Site Layout Problems - CSLP)
đề cập tới vấn đề tối ưu hóa cách bố trí các cơ sở vật chất trên công trường xây dựng.
Vấn đề này đã được nghiên cứu và tìm hiểu bởi nhiều chuyên gia trong nhiều lĩnh
vực, ví dụ như quản lý cơng nghiệp và kiến trúc xây dựng. Điều kiện công trường
thuận lợi sẽ hỗ trợ cho các công tác được thực hiện một cách sn sẻ, nhanh chóng;
bao gồm các cơng tác bố trí hệ thống giao thơng tạm xung quanh khu vực xây dựng,
văn phòng ban chỉ huy, lán trại cho công nhân, khu vực thi công, các khu tiện ích,
thiết bị thi công.
Môi trường sản xuất sẽ luôn thay đổi, vấn đề bố trí các cơ sở vật chất đã trở thành
một phần đáng kể trong thiết kế cơ sở vật chất tổng thể. Thiết kế cơ sở vật chất phù

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

2

hợp cho phép hệ thống dịch vụ phản ứng nhanh với những thay đổi trong quy trình

sản xuất (J. S. Kochhar, B. T. Foster, and S. S. Heragu, 1998).
Bố trí cơ sở vật chất trên cơng trường kém có thể dẫn đến sự tập trung của các
loại vật tư tồn kho trên công trường, sự quá tải của các hệ thống xử lý vật liệu xây
dựng, các thiết lập không hiệu quả và gây trì trệ cho cả hệ thống cơng việc (S. Jajodia,
I. Minis, G. Harhalakis, and J.-M. Proth, 1992). Do đó, bố trí cơ sở vật chất trên cơng
trường được biết đến là rất quan trọng đối với hiệu quả hoạt động (P. Kouvelis, A. A.
Kurawarwala, and G. J. Gutiérrez, 1992) và tính kinh tế vì nó có ảnh hưởng trực tiếp
đến hiệu quả kinh doanh, chẳng hạn như chi phí hoạt động, khoảng thời gian từ lúc
bắt đầu cho tới khi kết thúc của một quy trình hoạt động, năng suất cơng việc.
Bố trí hiệu quả sẽ nâng cao hiệu quả quản lý và cung cấp vật tư trên công trường
và giúp giảm từ 20% đến 50% tổng chi phí hoạt động (J. A. Tompkins, J. A. White,
Y. A. Bozer, and J. M. A. Tanchoco, 2010). Mặt khác, bố trí khơng hiệu quả sẽ tăng
khoảng 36% chi phí xử lý nguyên vật liệu (J. Balakrishnan and C. H. Cheng, 2007).
Tuy nhiên, vấn đề bố trí cơ sở vật chất trên xây dựng khơng chỉ là một vấn đề
khoa học máy tính cổ điển mà cũng đã được biết đến là một tập hợp các bài toán
trong lý thuyết độ phức tạp tính tốn (Non-Polynomial hard - NP-khó) (S. Sahni and
T. Gonzalez, 1976), những bài tốn này khơng thể giải quyết được trong thời gian
ngắn. Sự phức tạp của vấn đề sẽ tăng lên theo cấp số nhân với số lượng các cơ sở vật
chất. Nếu số lượng cơ sở vật chất nhiều, rất khó và khơng thể đưa ra giải pháp tối ưu
trong thời gian hợp lý (K. L. Mak, Y. S. Wong, and F. T. S. Chan, 1998). Với n cơ
sở vật chất, số lượng các lựa chọn thay thế có thể là n!. Ví dụ nếu ta có 10 cơ sở vật
chất, số lượng các lựa chọn thay thế sẽ là 10! = 3.628.000.
Vấn đề bố trí cơ sở vật chất trên cơng trường đã được hình thành như một vấn đề
bài tốn phân cơng bậc hai (Quadratic Assignment Problem - QAP). Công thức này,
ban đầu được đề xuất bởi Koopmans và Beckmann năm 1957, chỉ định n cơ sở vật
chất phân bổ vào n vị trí. Vấn đề bố trí được xem xét ở đây giả định rằng mỗi cơ sở
vật chất có thể chỉ định cùng một khu vực, và do đó bất kỳ cơ sở vật chất nào có thể
được gán cho bất kỳ vị trí nào (T. Koopmans and M. Beckmann, 1957). Ban đầu, có
một số phương pháp được sử dụng để giải quyết vấn đề này, chẳng hạn như phương

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

3

pháp nhánh cận (Simmons, 1969), quy hoạch động (J.-C. Picard and M. Queyranne,
1981), quy hoạch nửa xác định (M. Anjos and A. Vannelli, 2008), quy hoạch nguyên
tuyến tính (R. F. Love and J. Y. Wong, 1976).
(Liao, 2011) đã tóm tắt các phương pháp sử dụng thuật toán Meta-heuristics trong
lĩnh vực quản lý xây dựng và xếp hạng GA là thuật toán được sử dụng rộng rãi nhất
trong việc giải quyết vấn đề bố trí các cơ sở vật chất trên công trường, tiếp theo là
thuật tốn Bầy đàn (PSO) và Tối ưu hóa bầy biến (ACO) là hai phương pháp lấy cảm
hứng từ trí thơng minh bầy đàn phổ biến trong lĩnh vực tính tốn thơng minh. Ba
phương pháp này có nhiệm vụ là tìm ra giải pháp cho một hoặc nhiều hàm mục tiêu
nhất định nhưng sử dụng các chiến lược tìm kiếm khác nhau với phương pháp tính
khác nhau. Mặc dù là các phương pháp phổ biến hiện nay. Tuy nhiên, các thuật tốn
này vẫn có khả năng bị mắc kẹt ở các tối ưu địa phương.
Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển và xây dựng mơ hình thuật tốn mới
dựa trên những ưu điểm của các thuật toán trước đó để tìm ra phương án bố trí các cơ
sở vật chất trên công trường tối ưu nhất với mục tiêu là giảm thiểu chi phí vận chuyển.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Các thuật tốn trước, ví dụ như GA, DE, PSO, BA, FA và ABC đều có những
hạn chế riêng. Do đó, để cải thiện hiệu suất, nghiên cứu này đề xuất thuật toán lai
Meta-heuristic mới kết hợp giữa thuật toán Bầy ong nhân tạo, Levy Flight, Phương

pháp học dựa trên sự đối diện và Hệ thống hỗn loạn (Chaotic System) để tăng cường
sự hội tụ tồn cục. Thuật tốn đề xuất được đặt tên là HMABC - Hybrid Model of
Artificial Bee Colony có cả hai khả năng tìm kiếm địa phương và tồn cục đồng thời.
Thuật tốn Bầy ong nhân tạo được áp dụng vì thuật tốn có nhiều ưu điểm trong cả
tìm kiếm địa phương và tồn cầu. Phân phối Levy Flight được kết hợp để tăng tính
ngẫu nhiên trong quá trình tìm kiếm. Hệ thống hỗn loạn (Chaotic System) và Phương
pháp học dựa trên sự đối diện (Opposition-based learning) được áp dụng để tăng
cường độ hội tụ toàn cục trong việc khởi tạo quần thể ban đầu. Bên cạnh đó, phương
pháp phá hủy và xây dựng (Destruction and Construction - DC) cũng được áp dụng
để tạo ra các nguồn thức ăn lân cận trong ABC, giải quyết các vấn đề rời rạc trong
QAP.
HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

4

HMABC cố gắng để tích hợp mỗi thế mạnh của mỗi thuật tốn để đạt được hiệu
suất tốt hơn trong việc giải quyết vấn đề bố trí cơ sở vật chất trên cơng trường xây
dựng. Để chứng minh rằng HMABC đóng góp và cải thiện, nghiên cứu này cũng so
sánh HMABC với các kết quả nghiên cứu trước đó.
1.3 Phạm vi nghiên cứu, các giả định và giả thuyết
Phạm vi của nghiên cứu:
1. Áp dụng phương pháp đề xuất để giải quyết CSLP được xây dựng như
QAP.

2. Các phương pháp tập trung vào các phương pháp Meta-heuristic.
3. Mục tiêu của CSLP là việc giảm thiểu chi phí của các luồng cơng việc.
4. Rủi ro về các vấn đề động, những tình huống khẩn cấp có thể xảy ra trong
q trình xây dựng khơng được đề cập trong nghiên cứu này.
Một số giả định và giả thuyết khi xây dựng mơ hình:
Giả định:
1. Tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến các vấn đề nghiên cứu tình huống đã được
biết.
2. Hầu hết các CSLP là NP-khó và được giải quyết bằng các phương pháp
Meta-heuristic.
3. Trong trường hợp nghiên cứu, nếu khơng có hạn chế đặc biệt về kích thước
khu vực, có nghĩa là mọi địa điểm đều phù hợp để chứa các cơ sở vật chất.
Giả thuyết:
1. Tất cả các thông số cần thiết trong HMABC được xác định đồng nhất.
2. Giải pháp xử lý các vấn đề bố trí các cơ sở vật chất trên cơng trường xây
dựng có thể được cải tiến bởi HMABC.
3. Việc ra quyết định trong các vấn đề bố trí của các cơ sở vật chất trên cơng
trường có thể được thực hiện bởi HMABC.

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

5

1.4 Phương pháp nghiên cứu
Hình 1-1: Trình bày sơ đồ các bước nghiên cứu tổng quát.
Hình 1 -2: Trình bày sơ đồ các bước nghiên cứu chi tiết.

1. XÁC ĐỊNH CÁC VẤN ĐỀ
a. Đánh giá tầm quan trọng của nghiên cứu
b. Xác định mục tiêu nghiên cứu
c. Xác định phạm vi nghiên cứu

2. ĐÁNH GIÁ TÀI LIỆU
a. Nghiên cứu khái niệm, lý thuyết liên quan
b. Xem xét các nghiên cứu trước đây

3. XÂY DỰNG MƠ HÌNH
a. Thiết lập mơ hình
b. Phát triển mơ hình

4. ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH VÀ ÁP DỤNG
a. Đề xuất khả năng áp dụng
b. Kết luận và đưa ra kiến nghị

Hình 1 - 1: Sơ đồ các bước nghiên cứu.

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


6. KẾT LUẬN

5. THỰC HIỆN MƠ HÌNH

4. XÂY DỰNG MƠ HÌNH

3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2

1. GIỚI THIỆU

ĐH Bách Khoa TPHCM

6

Luận Văn Thạc Sĩ

1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
- Xác định các vấn đề nghiên cứu

Các vấn đề trong bố trí các cơ
sở vật chất

2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
- Những đóng góp tiềm năng
- Xác định các đối tượng nghiên cứu

- Mục tiêu chính
- Mục tiêu phụ

3. PHẠM VI NGHIÊN CỨU

- Giới hạn của phạm vi nghiên cứu
- Các giả định của nghiên cứu

- Xác định phạm vi
- Xác định các giả định và giới
hạn

4. NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ
VẤN ĐỀ BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT CHẤT

Áp dụng:
- Phương pháp tiến hóa
- Phương pháp bầy đàn thơng
minh

5. KHÁI NIỆM VÀ LÝ THUYẾT LIÊN
QUAN
- Vấn đề bố trí mặt bằng cơng trường
- Phép lai Metaheuristic

- Khái niệm cơ bản
- Áp dụng
- Nghiên cứu trước đây

6. ĐÁNH GIÁ NGHIÊN CỨU TRƯỚC
- PSO, Levy Flights, Chaotic system
- FA, ABC, Opposition based learning

Ý nghĩa công trình nghiên cứu

7. THIẾT LẬP MƠ HÌNH
- HMABC

- Levy Flight
- Artifical bee colony
- Chaotic system
- Opposition based learning
- Destruction and construction

8. PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH
- Q trình thích nghi của mơ hình

Lập trình Pseudo

9. ÁP DỤNG MƠ HÌNH

Đề xuất áp dụng tiềm năng

VẤN ĐỀ TRONG CSL
- Đánh giá sự thực hiện
- Kết quả

Thực hiện HMABC

10. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

- Xem lại mục đích NC
- Tổng hợp
- Kiến nghị

Hình 1 - 2: Sơ đồ các bước nghiên cứu chi tiết
HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

7

1.5 Bố cục của luận văn
Kết cấu luận văn gồm 6 chương
Chương 1 giới thiệu lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu,
các giả định, giả thiết và bố cục của luận văn.
Chương 2 trình bày một số nghiên cứu trước đây về vấn đề bố trí các cơ sở vật
chất.
Chương 3 trình bày CSLP giống như QAP và đánh giá các phương pháp hiện có.
Chương này giới thiệu các khái niệm về các thuật tốn khác nhau, ví dụ như PSO,
FA, ABC, Levy Flights, Chaotic System, Opposition Based Learning. Bên cạnh đó,
những ứng dụng, ưu điểm và nhược điểm của mỗi thuật tốn.
Chương 4 trình bày sự phát triển của thuật toán được đề xuất bao gồm cấu trúc
chính. Sự cải tiến của thuật tốn mới được đóng góp bởi sự lai ghép các thuật tốn
khác nhau. Các bước chi tiết của phương pháp đề xuất được trình bày.
Chương 5 xác minh hiệu quả của mơ hình HMABC giải quyết hai tình huống
nghiên cứu khác nhau được thơng qua để chứng minh rằng HMABC có thể được tin
cậy để giải quyết vấn đề bố trí cơ sở vật chất trên cơng trường xây dựng ngồi thực
tế.
Chương 6 trình bày kết luận, đóng góp và kiến nghị hướng đi mới cho các nghiên

cứu trong tương lai.

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

8

Luận Văn Thạc Sĩ

CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ BỐ TRÍ CƠ SỞ VẬT CHẤT
Các bài tốn về bố trí các cơ sở vật chất có khối lượng tính tốn rất lớn, mất rất
nhiều thời gian, cơng sức và địi hỏi một bộ máy tính có cấu hình mạnh để giải quyết
tất cả các trường hợp tính tốn của bài tốn. Do đó chúng ta có thể xem xét phương
pháp Heuristic, phương pháp khơng chính xác để tìm được giải pháp gần tối ưu trong
thời gian hợp lý.
Những nghiên cứu dựa trên phương pháp tiếp cận lặp Meta-heuristic như thuật
tốn lai mơ phỏng luyện kim (S. S. Heragu and A. S. Alfa, 1992), Heuristic thuật toán
tham lam trong xây dựng (K. Ravi Kumar, G. C. Hadjinicola, and T.-l. Lin, 1995),
các thuật toán di truyền (Islier, 1998), các kỹ thuật dựa trên Meta-heuristic (A. Gomes
de Alvarenga, F. Negreiros-Gomes, and M. r. Mestria, 2000) và thuật toán bầy kiến
(M. Solimanpur, 2005).
Các nghiên cứu gần đây với Heuristic liên quan tới vấn đề bố trí cơ sở vật chất
bao gồm tìm kiếm phân tán (R. M. Satheesh Kumar, P. Asokan, S. Kumanan, and B.
Varma, 2008), tối ưu hóa bầy đàn (H. Samarghandi, P. Taabayan, and F. F. Jahantigh,
2010), và tìm kiếm Tabu (H. Samarghandi and K. Eshghi, 2010). Những nghiên cứu
này giải quyết các vấn đề tối ưu hóa khác nhau bằng cách áp dụng các thuật toán dưới

những ràng buộc khác nhau, hiệu quả của các giải pháp tìm được có thể bị hạn chế
bởi khả năng của các thuật toán.
Meta-heuristic được phân thành hai loại, phương pháp tiến hóa và phương pháp
bầy đàn thơng minh.
• Phương pháp tiến hóa bao gồm lập trình tiến hóa (EP), chiến lược tiến hóa (ES)
và các thuật tốn di truyền (GA), đã đạt được thành công lớn vào năm 1980, giải
quyết các vấn đề tối ưu hóa phức tạp, là một phương pháp dùng để giải quyết các
vấn đề (Anon., 1997).
Các thuật tốn tiến hóa (EAs) đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc giải
quyết các bài tốn NP-khó và khám phá các khơng gian tìm kiếm phức tạp phi
tuyến (H. Shinn-Ying, S. Li-Sun, and C. Jian-Hung, 2004). Thuật tốn tiến hóa
như GA và DE được sử dụng rộng rãi cho các vấn đề tối ưu hóa.

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn


ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

9

Thuật toán GA đã được sử dụng để giải quyết bố trí các cơ sở vật chất trên cùng
một mặt bằng và trên các cao độ khác nhau (H. Li and P. E. D. Love, 2000) (S.-O.
Cheung, T. K.-L. Tong, and C.-M. Tam, 2002) (K. Lam, X. Ning, and M. Lam, 2009),
bài toán bố trí vị trí lưu trữ vật tư trên các tầng của tòa nhà (C. Huang, C. K. Wong,
and C. M. Tam, 2010).
Bảng 2 - 1: Nghiên cứu trước đây ở nước ngồi.

Năm

Tác giả

Hướng nghiên cứu

2000

H. Li

Một thuật tốn di truyền dựa Thuật tốn GA ít có khả năng

P. E. D.

trên lý thuyết tiến hóa của tìm kiếm địa phương, nghiên

Love

Darwin được sử dụng để giải cứu không kiểm tra ảnh

Hạn chế của nghiên cứu

quyết vấn đề bố trí cơ sở vật hưởng của các tham số như
chất trên công trường xây xác suất hốn đổi chéo và xác
dựng, được trình bày như việc suất đột biến trên sự hội tụ.
phân bổ các cơ sở vào một tập
hợp các địa điểm xác định
trước và đồng thời đáp ứng
các ràng buộc.
2002

S.-O.

Mơ hình thuật toán di truyền Nghiên cứu đạt được hiệu quả

Cheung

GA được phát triển để tìm trong việc thử nghiệm với quy

T. K.-L.

kiếm một giải pháp gần như mô quần thể nhỏ và quy trình

Tong

tối ưu trong việc bố trí các cơ hội tụ tương đối ngắn.
sở vật chất của xưởng chế tạo

C.-M.
Tam

bê tông lắp ghép trên công
trường với các chi phí vận
chuyển là khác nhau.

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn

ĐH Bách Khoa TPHCM

Luận Văn Thạc Sĩ

10

Bảng 2 - 2: Nghiên cứu trước đây ở nước ngoài(tt).
Năm

Tác giả

Hướng nghiên cứu

2009

K. Lam

Hệ thống bầy kiến Max-min Thuật toán MMAS-GA được

X. Ning

MMAS khởi tạo quần thể ban đề xuất chỉ được áp dụng cho

Hạn chế của nghiên cứu

đầu tốt hơn so với quần thể một nghiên cứu điển hình,
M. Lam

ban đầu được khởi tạo ngẫu hiệu quả của thuật toán cần
nhiên của GA, thuật toán được kiểm tra với các nghiên

MMAS-GA được hình thành cứu khác trong lĩnh vực quản
bằng cách kết nối MMAS lý xây dựng.
trong bước khởi tạo của GA
được đề xuất để giải quyết các
vấn đề bố trí các cơ sở vật chất
trên công trường xây dựng.

2010

C. Huang

Đề xuất việc tối ưu hóa hoạt Nghiên cứu cần mở rộng việc

C. K.

động sử dụng vận thăng để xây dựng các vấn đề bằng

Wong

vận chuyển vật liệu và vị trí cách thêm các ràng buộc
lưu trữ vật liệu trong nhà cao tuyến tính bổ sung để xem xét

C. M.
Tam

tầng bằng chương trình số các tình huống phức tạp hơn.
nguyên hỗn hợp MIP.

Thuật tốn DE có hiệu suất tốt, có thể vượt trội các thuật tốn tiến hóa khác (O.
Hrstka, 2003). DE được áp dụng trong các vấn đề khác nhau, như vấn đề hình thành

nhà máy sản xuất và kết quả cho thấy rằng DE thực hiện tốt hơn so với GA (A.
Noktehdan, B. Karimi, and A. Husseinzadeh Kashan, 2010).
• Phương pháp bầy đàn thông minh cũng giống như phương pháp tiến hóa.
ACO đã được sử dụng để bố trí tối ưu công trường xây dựng (Lam, 2007).
PSO đã được sử dụng để giải quyết vấn đề thiết kế bố trí nhà kho, PSO tốt hơn
phương pháp phân nhánh và liên kt (S. ệnỹt, U. R. Tuzkaya, and B. Doaỗ, 2008).

HVTH: Trần Lê Anh - MSHV:1670120

GVHD: TS. Phạm Vũ Hồng Sơn