[BÁO KHOA HỌC] TỔNG QUAN THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÝ XÂY DỰNG

Bài báo này thực hiện một nghiên cứu chi tiết các nghiên cứu trước đây sử dụng metaheuristics để giải quyết các vấn đề vấn đề gặp phải trong thời gian cuộc sống của một dự án xây dựng hoặc kỹ thuật. Đánh giá được tổ chức xung quanh các vấn đề vấn đề quan trọng bao gồm kỹ thuật, dự toán chi phí, lập kế hoạch, lập tiến độ, và giám sát và kiểm soát các hoạt động của dự án, với mục tiêu tối ưu hóa chi phí và thời gian thông qua việc sử dụng có hiệu quả các nguồn lực bị ràng buộc hoặc không hạn chế. Metaheuristics được nhấn mạnh bởi vì chúng đặc biệt thích hợp khi các giải pháp gần đúng là đủ tốt trong trường hợp tối ưu toàn cầu hoặc là không biết hoặc tính toán quá đắt để có được nó; cả hai đều là đặc điểm của một dự án quy mô lớn điển hình. Dựa vào đánh giá, chúng tôi đưa ra quan điểm của chúng tôi về lĩnh vực nghiên cứu này và tiềm năng sử dụng thực tế của chúng. Một nỗ lực cũng được thực hiện để xác định các chủ đề liên quan đến quản lý dự án, nơi tiến bộ hơn nữa cần được thực hiện.

AUTOMATION IN CONSTRUCTION

ABSTRACT

This paper carries out a detailed review of

previous studies that employed metaheuristics to

address problems/issues encountered in the life time

of a construction or engineering project The review

is organized around critical problems/issues

including engineering, cost estimation, planning,

scheduling, and monitoring and control of project

operations, with the objectives to optimize cost and

time through the efficient uses of constrained or

unconstrained resources Metaheuristics are

emphasized because they are especially suitable

when approximate solutions are good enough in the

case that the global optimum is either unknown or

computationally too expensive to obtain it; both are

characteristics of a typical large scale project Based

on the review, we offer our view of this research

area and their potential for practical use An attempt

is also made to identify project management related

topics where further advancement needs to be made

1 Introduction

Regardless of its type (linear or nonlinear),

scale (small or large), and duration (short or long),

each project generally has three objectives to meet,

i.e., performance (with respect to the specification),

time, and cost Since these three objectives are

conflicting in nature, the primary task of a project

manager is to manage the tradeoffs between them

Each project has its life cycle just like any organic

entity or manufactured product Typically, a project

life cycle starts with (1) the initialization of a need

or an idea, then followed by (2) the engineering

phase that can be further divided into preliminary

design and detailed design, (3) the planning phase

that includes elements such as selecting

construction methods, subcontracting, resource

requirement planning, determining project

evaluation methods, and performing risk analysis,

(4) the implementation phase that involves

budgeting, scheduling, and resource allocation, (5)

the monitoring and control phase that include

information gathering, tracking, and taking

TỔNG QUAN

Bài báo này thực hiện một nghiên cứu chi tiết cácnghiên cứu trước đây sử dụng metaheuristics để giảiquyết các vấn đề / vấn đề gặp phải trong thời giancuộc sống của một dự án xây dựng hoặc kỹ thuật.Đánh giá được tổ chức xung quanh các vấn đề / vấn

đề quan trọng bao gồm kỹ thuật, dự toán chi phí, lập

kế hoạch, lập tiến độ, và giám sát và kiểm soát cáchoạt động của dự án, với mục tiêu tối ưu hóa chi phí

và thời gian thông qua việc sử dụng có hiệu quả cácnguồn lực bị ràng buộc hoặc không hạn chế.Metaheuristics được nhấn mạnh bởi vì chúng đặc biệtthích hợp khi các giải pháp gần đúng là đủ tốt trongtrường hợp tối ưu toàn cầu hoặc là không biết hoặctính toán quá đắt để có được nó; cả hai đều là đặcđiểm của một dự án quy mô lớn điển hình Dựa vàođánh giá, chúng tôi đưa ra quan điểm của chúng tôi vềlĩnh vực nghiên cứu này và tiềm năng sử dụng thực tếcủa chúng Một nỗ lực cũng được thực hiện để xácđịnh các chủ đề liên quan đến quản lý dự án, nơi tiến

bộ hơn nữa cần được thực hiện

1 Giới thiệu

Bất kể loại hình của nó (tuyến tính hoặc phituyến), quy mô (nhỏ hay lớn), và thời lượng (ngắnhoặc dài), mỗi dự án nói chung có ba mục tiêu để đápứng, tức là, chất lượng (về đặc điểm kỹ thuật), thờigian và chi phí Vì ba mục tiêu này có tính mâu thuẫnnên nhiệm vụ chính của người quản lý dự án là quản

lý sự cân bằng giữa chúng Mỗi dự án có chu kỳ sốnggiống như bất kỳ thực thể hữu cơ hoặc sản phẩm chếtạo Thông thường, chu kỳ cuộc sống của dự án bắtđầu bằng (1) sự khởi đầu của một nhu cầu hoặc một ýtưởng, sau đó là (2) giai đoạn kỹ thuật có thể đượcchia thành thiết kế sơ bộ và thiết kế chi tiết, (3) giaiđoạn lập kế hoạch bao gồm các yếu tố (5) Giai đoạngiám sát và kiểm soát bao gồm việc thu thập thông tin(4) Giai đoạn thực hiện, bao gồm việc thu thập thôngtin, , theo dõi, và hành động khắc phục, và cuối cùng

là (6) giai đoạn đánh giá, kiểm toán và chấm dứt.Quản lý dự án (PM) sẽ bắt đầu với khái niệm ban đầucho dự án và tiếp tục trong suốt vòng đời dự án đểđảm bảo các mục tiêu của dự án được đáp ứng một

corrective actions, and finally (6) the evaluation,

auditing and termination phase Project

management (PM) shall begin with the initial

concept for the project and continue on throughout

the project life cycle to ensure that the project

objectives are met in an optimal manner

Understandably there are complicated

engineering and management problems/issues

related to a project life cycle This is especially true

for a large scale project that takes a long time to

complete Construction and engineering researchers

have been at the forefront in developing various

techniques and tools to support construction and

engineering decision making Among all topics

mentioned above, project scheduling has been most

studied Techniques been developed to schedule

linear projects include the line of balance technique,

linear scheduling method, vertical production

method, and so on Non-linear projects are usually

scheduled based on networking techniques [76]

presented and discussed the major contributions of

operational research (OR) to project management

(PM) His review emphasizes on the use of

traditional OR techniques to project scheduling and

project onitoring In a separate review, [77] was

particularly concerned with the contribution that OR

has made to real, practical problems by building

mathematical models and the results of their

analysis to inform decision making He pointed out

the divergence in the OR and PM camps in 80s and

90s and urged OR researchers on in developing new

theories and models that are more useful and better

explain the behavior of modern, complex, and

dynamic real world projects

Heuristic rules and exact solution methods

dominate earlier operational research to support

construction and engineering decision making

However they are deficient to deal with large scale

problems Various metaheuristic algorithms

grounded on biological and animal behavior have

become popular lately Metaheuristics are general

purpose high level search frameworks that can be

applied to any optimization problem with the use of

appropriate local problemdependent solution

procedures Examples of metaheuristics include

cách tối ưu

Có thể hiểu được có vấn đề kỹ thuật phức tạp vàquản lý / vấn đề liên quan đến một chu kỳ cuộc sốngcủa dự án Điều này đặc biệt đúng đối với một dự ánquy mô lớn phải mất nhiều thời gian để hoàn thành.Các nhà nghiên cứu về xây dựng và kỹ thuật đã đi đầutrong việc phát triển các kỹ thuật và công cụ khácnhau để hỗ trợ xây dựng và ra quyết định kỹ thuật.Trong số tất cả các chủ đề đã đề cập ở trên, lập kếhoạch dự án đã được nghiên cứu nhiều nhất Các kỹthuật được phát triển để lên kế hoạch cho các dự ántuyến tính bao gồm đường dây của kỹ thuật cân bằng,phương pháp lập kế hoạch tuyến tính, phương phápsản xuất theo chiều dọc, v.v Các dự án phi tuyếntính thường được lên kế hoạch dựa trên kỹ thuậtmạng [76] trình bày và thảo luận về những đóng gópchính của nghiên cứu hoạt động (OR) cho quản lý dự

án (PM) Đánh giá của ông nhấn mạnh vào việc sửdụng các kỹ thuật OR truyền thống để lập kế hoạch

dự án và theo dõi dự án Trong một bài đánh giáriêng, [77] đặc biệt quan tâm đến sự đóng góp mà OR

đã thực hiện bằng các mô hình toán học và các kếtquả phân tích để đưa ra quyết định Ông đã chỉ ra sựkhác biệt trong các trại hè OR và PM trong nhữngnăm 80 và 90 và kêu gọi các nhà nghiên cứu ORnghiên cứu về việc phát triển các lý thuyết và mô hìnhmới hữu ích hơn và giải thích rõ hơn về hành vi củacác dự án hiện đại, phức tạp và năng động

Các quy tắc heuristic và các phương pháp giảipháp chính xác chiếm ưu thế trong nghiên cứu hoạtđộng trước đó để hỗ trợ lĩnh vực xây dựng và kỹ thuật

ra quyết định Tuy nhiên, chúng thiếu để đối phó vớicác vấn đề quy mô lớn Gần đây các thuật toánmetaheuristic dựa trên hành vi sinh học và động vật

đã trở nên phổ biến Siêu dữ liệu là các khung tìmkiếm cấp cao có mục đích chung có thể áp dụng chobất kỳ vấn đề tối ưu hóa nào với việc sử dụng các thủ

simulated annealing (SA), ant colony optimization

(ACO), evolutionary algorithm (EA), genetic

algorithm (GA), particle swarm optimization

(PSO), and shuffled frog-leaping (SFL)

Theoretically, eachmetaheuristic can be applied to

optimize each project life related topic, though the

effectiveness might vary The reason for focusing

on metaheuristics is their superiority in handling

highly nonlinear, multi-modal, constrained,

discontinuous, and non-differentiable optimization

models often encountered in project management

This review paper focuses on the use of

various metaheuristics to help determine the optimal

operation mode in carrying out every phase of a

project life cycle, as depicted in Fig 1 Many

relevant and practical project life cycle

problems/issues will be reviewed in this paper,

except the category of resource constrained project

scheduling that is intentionally left out to be

covered in another review due to the high numbers

of papers reporting on the topic Due to space

limitation, for each paper reviewed the emphasis

will only be on the problem being solved and how

metaheuristic is used Interested readers should

refer to the original paper for more details

Differing from previous reviews, our contributions

mainly lie in two areas: (1) the coverage of wider

topics with emphasis on metaheuristic algorithms

-new breeds of OR techniques with high potential,

and (2) the offering of our personal view on past,

current, and future research on this subject

The remaining of the paper is organized as

follows Section 2 provides an overview of uses of

metaheuristics in project and construction

management Our review is organized around

subjects encountered in a typical project cycle

starting from engineering design in Section 3, cost

estimation in Section 4, planning in Section 5,

scheduling in Section 6, and monitoring and control

in Section 7 A Discussion Section follows with

topics for future research highlighted Finally, the

lý thuyết, có thể áp dụng từng thuật toán để tối ưu hóachủ đề liên quan đến cuộc sống của dự án mặc dùhiệu quả có thể khác nhau Lý do tập trung vào siêu

dữ liệu là ưu thế của chúng trong việc xử lý các môhình tối ưu hóa phi tuyến, đa mô hình, hạn chế, khôngliên tục, và không phân biệt được thường gặp trongquản lý dự án

Bài báo đánh giá này tập trung vào việc sử dụng

các metaheuristics khác nhau để giúp xác định

phương thức hoạt động tối ưu trong từng giai đoạncủa vòng đời của dự án, như được mô tả trong Hình 1.Nhiều vấn đề / vấn đề về chu kỳ sống của dự án sẽđược xem xét trong phần này giấy, ngoại trừ các loạitài nguyên hạn chế dự án lập kế hoạch đó là cố ý bỏ

ra để được bảo hiểm trong một đánh giá do số lượnglớn các giấy tờ báo cáo về chủ đề Do hạn chế khônggian, đối với mỗi bài báo được xem lại, sự nhấn mạnh

sẽ chỉ là vấn đề được giải quyết và cách sử dụngmetaheuristic Các độc giả quan tâm nên tham khảobản gốc để biết thêm chi tiết Khác với các đánh giátrước đây, đóng góp của chúng tôi chủ yếu nằm tronghai lĩnh vực: (1) bao quát các chủ đề rộng hơn, nhấnmạnh vào các thuật toán metaheuristic - các kiểu OR(nghiên cứu) mới có tiềm năng cao và (2) , và nghiêncứu trong tương lai về chủ đề này

Việc còn lại của bài báo được tổ chức như sau Phần 2 cung cấp một cái nhìn khái quát về việc sử dụng metaheuristics trong quản lý dự án và xây dựng Đánh giá của chúng tôi được tổ chức xung quanh các môn học gặp phải trong một chu trình

dự án điển hình bắt đầu từ thiết kế kỹ thuật ở Phần 3, dự toán chi phí trong Phần 4, lập kế hoạch

ở Phần 5, lập kế hoạch trong Phần 6, và giám sát

và kiểm soát trong Phần 7 Phần Thảo luận với các chủ đề để nghiên cứu trong tương lai được nhấn mạnh Cuối cùng, bài báo là phần kết luận.

METAHEURISTICS FOR PROJECT AND CONSTRUCTION MANAGEMENT – A STATE-OF-THE-ART REVIEW

2 Overview

Before presenting the details, an overview is

given first Table 1 summarizes various

metaheuristics that have been applied to study

various project life cycle topics, specifically to

determine the optimal solution(s) for the problem

of concern to meet some specific objective The

numbers in the table indicate the numbers of

papers reviewed Table 1 clearly indicates that

evolutionary algorithms/genetic algorithms

(EAs/GAs) is the most popular metaheuristic

among all In our opinion, their popularity can be

attributed to, at least, the following four reasons:

(1) EAs/GAs are the earliest population-based

metaheuristics developed; (2) EAs/GAs are

capable of dealing with both continuous function

and combinatorial optimization problems; (3) EAs/

GAs generally find good solutions; and (4) there

are several non-commercial EA/GA tools available

for free download Note that each metaheuristic is

continuously improved upon since it was originally

developed Therefore, there are numerous versions

of the same metaheuristic that follow very much

the same principle but differ slightly from each

other in some details New metaheuristics are also

being developed But the day that a new

metaheuristic would overtake the popularity of

EAs/GAs in project and construction management

is nowhere in sight

2 Tổng quan

Trước khi trình bày chi tiết, tổng quan đượcđưa ra trước tiên Bảng 1 tóm tắt các nghiên cứukhác nhau đã được áp dụng để nghiên cứu các chủ

đề vòng đời của dự án, đặc biệt để xác định các giảipháp tối ưu cho vấn đề quan tâm để đạt được một sốmục tiêu cụ thể Những con số trong bảng cho thấy

số lượng các bài báo được xem xét Bảng 1 cho thấy

rõ ràng rằng thuật toán tiến hóa / các thuật toán ditruyền (EAs / GAs) là thuật toán phổ biến nhấttrong số tất cả Theo chúng tôi, sự nổi tiếng của họ

có thể được quy cho, ít nhất, do bốn lý do sau: (1)EAs / GAs là thuật toán dựa trên dân số sớm nhấtđược phát triển; (2) EAs / GAs có khả năng xử lý cảhai chức năng liên tục và các vấn đề tối ưu hóa tổhợp; (3) EAs / GA thường tìm ra giải pháp tốt; và(4) có sẵn một số công cụ EA / GA thương mại phithương mại để tải về miễn phí Lưu ý rằng mỗimetaheuristic liên tục được cải thiện kể từ khi nóđược phát triển ban đầu Vì vậy, có rất nhiều phiênbản của metaheuristic tương tự theo cùng mộtnguyên tắc rất giống nhau nhưng khác nhau mộtchút trong một số chi tiết New metaheuristics cũngđang được phát triển Nhưng ngày mà mộtmetaheuristic mới sẽ vượt qua sự phổ biến củaEAs / GAs trong quản lý dự án và xây dựng là trongtầm nhìn tương lai

Also clear in Table 1 is that among all the

project life cycle related problems that employed

metaheuristic, site/floor layout, time-cost tradeoff

analysis, and resource allocation are most

frequently studied Nevertheless, the numbers of

studies on each of these three topics are still far

short of those studies on resource constrained

project scheduling, which is intentionally left out to

be covered in another review due to the high

numbers of papers reporting on the topic

For some problems, it might be more

appropriate to consider more than one objective

Most likely those objectives are conflicting in

nature Time-cost tradeoff is a case in point [41]

presented a review of current research efforts on the

field of construction multi-objective optimization

One simple approach to deal with multi-objective

problem is to convert multiple objectives into one

single objective by weighting them However,

correctly assigning the weights is often a challenge

The alternative approach that is gaining popularity

is to generate the entire set of non-dominated

solutions The numbers in parentheses in Table 1

indicate the number of papers that consider multiple

objectives attempting to find the set of

non-dominated solutions

Depending upon the topic, the decision variables

might be continuous, discrete, or mixture of both

This often determines whether the optimization

problem is continuous or combinatorial The site

Rõ ràng trong Bảng 1 là trong tất cả các vấn

đề liên quan đến chu kỳ cuộc sống của dự án, sửdụng bố cục metaheuristic, sàn / tầng, phân tích sựcân bằng thời gian và phân bổ nguồn lực đượcnghiên cứu nhiều nhất Tuy nhiên, số lượng cácnghiên cứu về ba chủ đề này vẫn còn xa so vớinhững nghiên cứu về lập kế hoạch dự án có hạnchế nguồn lực, vốn được cố ý bỏ qua trong một bàiđánh giá khác do số lượng báo cáo về chủ đề nàycao

Đối với một số vấn đề, có thể thích hợp hơn

để xem xét nhiều hơn một mục tiêu Rất có thể cácmục tiêu đó là mâu thuẫn nhau Sự cân bằng thờigian là một ví dụ [41] trình bày một đánh giá vềnhững nỗ lực nghiên cứu hiện tại trong lĩnh vựcxây dựng tối ưu hóa đa mục tiêu Một cách tiếp cậnđơn giản để giải quyết vấn đề đa mục tiêu làchuyển đổi nhiều mục tiêu thành một mục tiêu duynhất bằng cách cân đối chúng Tuy nhiên, việc gánđúng trọng số thường là một thách thức Phươngpháp tiếp cận thay thế đang nổi lên là tạo ra toàn

bộ các giải pháp không được chi phối Số trongngoặc đơn trong Bảng 1 cho thấy số lượng các bàibáo xem xét nhiều mục tiêu cố gắng tìm ra tập hợpcác giải pháp không được chi phối

Tùy thuộc vào chủ đề, các biến quyết định cóthể liên tục, rời rạc, hoặc hỗn hợp của cả hai Điềunày thường xác định xem vấn đề tối ưu hóa có liêntục hay tổ hợp Sự bố trí công trường vấn đề giaocác phòng ban / cơ sở / văn phòng cho các vị trí

departments/facility/offices to predetermined

locations is a typical combinatorial optimization

problem However, if the locations are not

predetermined, then the site layout problem is not

combinatorial because it needs to determine the

coordinates of facility in real values instead The

project scheduling problem involved in determining

activity starting times is another typical continuous

optimization problem The stock cutting problem is

one example involving both continuous variables

(different cut lengths) and discrete variables

(numbers of different cut lengths)

The majority of optimization problems reviewed

in this paper is constrained Solutions that violate

constraints are infeasible and different ways to

handle infeasible solutions have been used

Rejecting and randomly regenerating a replacement

is one simple strategy However, this approach

might not work on a highly constrained problem in

which the numbers of feasible solutions are

relatively few

For an optimum located close to infeasible

solutions, it might be easier to find it by modifying

an infeasible one than a feasible one using some

repair strategy In such cases, the rejection strategy

is also at a disadvantage The penalty method is yet

another approach, which retains infeasible solutions

after penalizing them Determining the appropriate

penalty factors, however, is non-trivial and problem

dependent The parameterless penalty method was

developed by [19] to avoid this very need to

specifying penalty factors Surprisingly, this

excellent strategy has not been employed in any

work reviewed in this paper It appears that the

research community on the subjects reviewed in

this paper is lagging behind in this regard

Regardless of the metaheuristic chosen for a

study, there are common issues that need to be

addressed as briefly described below.

(1) Solution representation In deciding how to

represent a solution, the number and types of

decision variables, and the resolution of solution

định trước là một vấn đề tối ưu hoá tổ hợp điểnhình Tuy nhiên, nếu các vị trí không được xácđịnh trước, thì vấn đề bố cục công trường khôngphải là tổ hợp bởi vì nó cần phải xác định tọa độcủa cơ sở theo giá trị thực Các vấn đề lập kếhoạch dự án liên quan đến việc xác định thời gianbắt đầu hoạt động là một vấn đề khác điển hình tối

ưu hóa liên tục Vấn đề cắt nguyên vật liệu là một

ví dụ liên quan đến cả các biến liên tục (độ dài cắtkhác nhau) và các biến rời rạc (số chiều dài cắtkhác nhau)

Phần lớn các vấn đề tối ưu hóa được xem xéttrong bài báo này là hạn chế Các giải pháp viphạm các ràng buộc là không thể thực hiện được

và các cách khác nhau để xử lý các giải phápkhông khả thi đã được sử dụng Loại bỏ và ngẫunhiên tái tạo một sự thay thế là một trong nhữngchiến lược đơn giản Tuy nhiên, cách tiếp cận này

có thể không làm việc trên một vấn đề rất hạn chế,trong đó số lượng các giải pháp khả thi là tươngđối ít

Đối với vị trí tối ưu gần với các giải phápkhông khả thi, có thể dễ dàng tìm thấy nó bằngcách sửa đổi một điều không khả thi hơn so vớimột tính khả thi bằng cách sử dụng một số chiếnlược sửa chữa Trong những trường hợp như vậy,chiến lược từ chối cũng là điều bất lợi Phươngpháp hình phạt là một cách tiếp cận khác, vẫn duytrì các giải pháp khả thi sau khi trừng phạt họ Tuynhiên, việc xác định các yếu tố hình phạt phù hợp

là không nhỏ và phụ thuộc vào vấn đề Phươngpháp hình phạt không tham số được phát triển bởi[19] để tránh điều này rất cần phải xác định cácyếu tố hình phạt Đáng ngạc nhiên là chiến lượctuyệt vời này đã không được áp dụng trong bất kỳnghiên cứu nào được đánh giá trong bài báo này.Dường như cộng đồng nghiên cứu về các đốitượng được xem xét trong bài báo này còn tụt lạiphía sau trong vấn đề này

Bất kể lựa chọn metaheuristic cho nghiên cứu, có những vấn đề phổ biến cần được giải quyết như mô tả ngắn gọn dưới đây.

(1) Giải pháp đại diện Khi quyết định làm thế nào để đại diện cho một giải pháp, số lượng và các loại

values must all be considered

(2) Generation of initial solution(s) Depending

upon the metaheuristic, one or more solutions must

be initialized to start the search process Random

generation is commonly used However, a specially

designed procedure might be more appropriate to

start with a solution close to the optimum or if

randomly generated solution might be infeasible

(3) Evaluation function Each solution must be

evaluated for its goodness The evaluation function

is problem-dependent and must be defined in

consideration of the objective(s) to be met, and in

some cases constraint violations, too

(4) Generation of neighborhood solutions

Neighborhood solutions are often obtained by

perturbing (selected) current solution(s) by some

generation methods Some neighborhood solution

generation methods are generic while others are

unique For example, pairwise exchange and

insertion operators are generic and used often in

permutation-based solution representation On the

contrary, the way that ants construc solutions by

communicating through pheromone is unique only

to the ant colony optimization algorithm

(5) Handling constraint violations Violations of

equality or inequality constraints and violations of

domain values are often distinguished and handled

differently Some commonly used strategies have

been mentioned earlier

(6) Stopping criteria One or more criteria must

be specified to stop the algorithm In comparing

different metaheuristics, consistent and computing

platform independent stopping criteria such as

maximal numbers of evaluations should be applied

to each metaheuristic for fair comparison However,

picking the appropriate value is problem dependent

and requires some trial and error so that the

algorithm does not stop either too early or too late

3 Engineering design

Engineering design could be a standalone

project or part of a larger project Numerous

engineering design problems of widely different

natures exist and only a selected few have been

reported in the open literature, as presented below

[61] developed a GA-based methodology for

biến quyết định, và độ phân giải các giá trị giải pháp phải được xem xét

(2) Tạo ra các giải pháp ban đầu Tùy thuộcvào metaheuristic, một hoặc nhiều giải pháp phảiđược khởi tạo để bắt đầu quá trình tìm kiếm Thế

hệ ngẫu nhiên thường được sử dụng Tuy nhiên,một thủ tục được thiết kế đặc biệt có thể phù hợphơn để bắt đầu với một giải pháp gần với giải pháptối ưu hoặc nếu ngẫu nhiên tạo ra có thể là khôngkhả thi

(3) Chức năng đánh giá Mỗi giải pháp phảiđược đánh giá vì sự ưu việc của nó Chức năngđánh giá phụ thuộc vào vấn đề và phải được xácđịnh để xem xét các mục tiêu phải đạt được, vàtrong một số trường hợp, cũng có những vi phạmhạn chế

(4) Tạo ra các giải pháp khác Các giải phápvùng lân cận thường thu được bằng cách giải quyết(lựa chọn) các giải pháp hiện tại bằng một sốphương pháp tổng quát Một số phương pháp tạo racác giải pháp lân cận là chung, trong khi cácphương pháp khác là duy nhất Ví dụ, các toán tửtrao đổi cặp và chèn là chung chung và được sửdụng thường xuyên trong diễn giải giải pháp dựatrên hoán vị Ngược lại, cách kiến tạo các giải phápxây dựng bằng cách truyền đạt thông quapheromone là duy nhất chỉ với thuật toán tối ưuhóa đàn kiến

(5) Xử lý các vi phạm hạn chế Các vi phạm

về bình đẳng hoặc bất bình đẳng và vi phạm cácgiá trị miền thường được phân biệt và xử lý khácnhau Một số chiến lược thường được sử dụng đãđược đề cập ở trên

(6) Dừng tiêu chí Cần phải chỉ định một hoặcnhiều tiêu chí để dừng thuật toán Trong việc sosánh các metaheristics khác nhau, các tiêu chuẩndừng thống nhất và tính toán độc lập, chẳng hạn sốlượng tối đa của các đánh giá phải được áp dụngcho mỗi metaheuristic để so sánh hợp lý Tuynhiên, chọn giá trị thích hợp phụ thuộc vào vấn đề

và yêu cầu một số thử nghiệm và lỗi để thuật toánkhông dừng lại quá sớm hoặc quá muộn

3 Thiết kế kỹ thuật

Thiết kế kỹ thuật có thể là một dự án độc lậphoặc một phần của một dự án lớn hơn Nhiều vấn

selecting/assembling the optimal robotic system to

strip paint off bridges of complex and varied

geometries The criteria used to determine the

optimal parameters of a robot are: (i) collision

avoidance, (ii) singularity avoidance, (iii)

percentage of coverage, (iv) dexterity, and (v)

productivity Due to computing limitations,

optimizing a robot's kinematic parameters is

decomposed into a two-stage problem The first

stage optimizes the robot's major configuration

based on a fitness function, which comprises of the

criteria of collision and arm singularity avoidance,

and percentage of workspace coverage The second

stage optimizes the wrist type, the movement

sectors of all six joints and their optimal

acceleration and velocity parameters based on

another fitness function that considers arm and wrist

singularity avoidance, dexterity and productivity

Subsequently, [59] developed a GA-based tool,

which can be used for rapid and easy testing of

different geometries and different robot's

configurations They tested the tool's effectiveness

on a selected geometry and for a choice of two most

probable robot's configurations: RRR (all three

joints are of the revolute type) and RRP (the third

joint is of the prismatic type) The scale of the

computations greatly restricted the efficiency in

obtaining results

To eliminate the need to specify a priori the

penalty parameter in GA search for pipe network

design, [3] proposed a method that uses the ratio of

the best feasible and infeasible designs at each

generation to adapt the value of the penalty

parameter Their method is based on the assumption

that the optimal solution of a pipe network design

problem lies somewhere on, or near, the boundary

of the feasible region The GA employed is binary

coded and based on tournament selection, one-point

crossover, and bit mutation operations The fitness

function is the inverse of total cost The

rehabilitation of the New York City water supply

network with 21 pipes, 20 demand nodes, and one

reservoir was tested

Foundations are crucial to the safety and

serviceability of supported structures such as

đề về thiết kế kỹ thuật có các tính chất khác nhaurất nhiều và chỉ có một số ít được lựa chọn đã đượcbáo cáo trong tài liệu mở, như được trình bày dướiđây [61] đã phát triển một phương pháp luận dựatrên GA để lựa chọn / lắp ráp hệ thống robot tối ưu

để dọn sạch những cây cầu phức tạp và hình dạngkhác nhau Các tiêu chí được sử dụng để xác địnhcác thông số tối ưu của robot là: (i) tránh va chạm,(ii) tránh xa dị thường, (iii) tỷ lệ phần trăm bảohiểm, (iv) khéo léo và (v) năng suất Do các hạnchế tính toán, tối ưu hóa các thông số động học củarobot bị phân hủy thành một vấn đề hai giai đoạn.Giai đoạn đầu tiên tối ưu hóa cấu hình chính củarobot dựa trên chức năng thể dục, bao gồm các tiêuchí về va chạm và tránh trường hợp kỳ dị, và phầntrăm phạm vi làm việc Giai đoạn thứ hai tối ưuhóa loại cổ tay, các chuyển động của tất cả sáukhớp và các thông số tăng tốc và vận tốc tối ưu củachúng dựa trên một chức năng thể dục khác, xemviệc tránh xa, khéo léo và năng suất Sau đó, [59]

đã phát triển một công cụ dựa trên GA, có thểđược sử dụng để thử nghiệm nhanh chóng và dễdàng các hình học khác nhau và các cấu hình khácnhau của robot Họ đã kiểm tra hiệu quả của công

cụ trên một hình học được lựa chọn và cho một sựlựa chọn của hai cấu hình robot có thể xảy ra nhất:RRR (cả ba khớp là loại revolute) và RRP (khớpthứ ba là loại prismatic) Quy mô của tính toán đãhạn chế rất nhiều hiệu quả trong việc đạt được kếtquả

Để loại bỏ sự cần thiết phải chỉ định một tham

số hình phạt trong việc tìm kiếm thiết kế mạng lướiđường ống của GA, đề xuất một phương pháp sửdụng tỷ lệ thiết kế khả thi và không khả thi tốt nhất

ở mỗi thế hệ để thích ứng giá trị của tham số hìnhphạt Phương pháp của họ dựa trên giả định rằnggiải pháp tối ưu của một vấn đề thiết kế mạng ốngnằm ở một nơi nào đó gần hoặc gần ranh giới củakhu vực khả thi GA được sử dụng là mã nhị phân

và dựa trên lựa chọn giải đấu, một điểm chéo, vàcác hoạt động đột biến bit Chức năng thể dục lànghịch đảo của tổng chi phí Việc phục hồi mạnglưới cấp nước thành phố New York với 21 ống, 20nút cầu, và một hồ chứa được kiểm tra

bridges and buildings [8] developed a hybrid GA

that incorporates a local search operator into a

binarycoded GA for optimizing the size and

topology of pile foundations, subject to various

design constraints The objective is to minimize the

material volume taking the configuration, number,

and crosssectional dimensions of the piles as well as

the thickness of the pile cap as design variables

Infeasible solutions are penalized by using a

parameterized penalty function Determining

penalty factors truly reflecting the relative

importance of design constraints is nontrivial In

addition, binary coding would limit the size of

problem that could be handled

In a new product design and development

project, it is critical to perform project activities in

an appropriate sequence Otherwise, essential

information will not be available when it is needed,

and activities that depend on it will have to proceed

with assumptions instead This often precipitates a

cascade of rework once the real information is

finally available To address this issue, [60] applied

GAs to a digraph-based information flow model

represented as a design structure matrix (DSM) to

find an optimal sequence of engineering design

activities The cells on the diagonal of a DSM

represent activities to be performed and

off-diagonal cells represent information flows or

dependencies among the activities Cells below the

diagonal represent forward dependencies and those

above backward dependencies They formulated

design process sequencing or DSM sequencing as a

quadratic assignment problem Four GA algorithms

including a simple GA (SGA), a hybrid SGA

(SGA+2-opt local search), a competent GA called

ordered messy GA (OmeGA), and a hybrid

competent GA, were tested They demonstrated that

the difficulty of sequencing DSMs depends upon

DSM characteristics such as size, density, and

objective function

4 Cost estimation

The accuracy of cost estimation is critical to the

success of any project The current practice

generally relies on experts’ experience Computer

assistance is quite feasible with the use of a wide

Các cơ sở là rất quan trọng đối với sự an toàn

và khả năng phục vụ của các công trình được hỗtrợ như cầu và các tòa nhà [8] đã phát triển một

GA lai kết hợp một toán tử tìm kiếm cục bộ vàomột GA nhị phân để tối ưu hóa kích thước và tô pôcủa các đống cọc, tùy thuộc vào các ràng buộcthiết kế khác nhau Mục tiêu là để giảm thiểu khốilượng vật liệu lấy cấu hình, số lượng, và chiềungang chéo của cọc cũng như độ dày của nắp đốngnhư các biến thiết kế Các giải pháp không khả thi

bị phạt bằng cách sử dụng một chức năng phạthình số hóa Xác định các yếu tố hình phạt thực sựphản ánh tầm quan trọng tương đối của các ràngbuộc thiết kế là không quan trọng Ngoài ra, nhịphân mã hóa sẽ hạn chế kích thước của vấn đề cóthể được xử lý

Trong một dự án thiết kế và phát triển sảnphẩm mới, điều quan trọng là phải thực hiện cáchoạt động dự án theo một trình tự thích hợp Nếukhông, thông tin cần thiết sẽ không có khi cầnthiết, và các hoạt động phụ thuộc vào nó sẽ phảitiếp tục giả định thay thế Điều này thường gây ramột thác các công việc tái chế một khi thông tinthực sự là cuối cùng có sẵn Để giải quyết vấn đềnày, [60] đã áp dụng GA vào mô hình dòng chảythông tin dựa trên thư điện tử mô tả như một matrận cấu trúc thiết kế (DSM) để tìm ra một chuỗicác hoạt động thiết kế kỹ thuật tối ưu Các tế bàotrên đường chéo của một DSM đại diện cho cáchoạt động được thực hiện và các tế bào không theođường chéo đại diện cho dòng chảy thông tin hoặc

sự phụ thuộc giữa các hoạt động Các tế bào bêndưới đường chéo mô tả các sự phụ thuộc chuyểntiếp và những sự phụ thuộc lạc hậu ở trên Họ lậptrình tự quá trình thiết kế hoặc trình tự DSM như làmột vấn đề phân bổ bậc hai Có 4 thuật toán GAbao gồm GA đơn giản (SGA), một SGA lai (SGA+ 2-opt local search), một GA có thẩm quyền gọi

là GA đã sắp xếp (OmeGA) và một GA có nănglực lai Họ đã chứng minh rằng sự khó khăn trongviệc sắp xếp các DSMs phụ thuộc vào đặc điểmDSM như kích thước, mật độ và chức năng kháchquan

4 Ước lượng chi phí

range of statistical or machine learning methods

such as case based reasoning if historical data is

available This section reviews only those that

employ metaheuristic

Using the cost information of 498 projects of

residential buildings built by general contractors

between 1997 and 2000, [43] selected eight input

variables and applied three hybrid models of neural

networks (NNs) and genetic algorithms to make

reliminary cost estimates of residential buildings

The three models applied differ in determining the

NN parameters by trial-and-error in Model I,

determining the NN parameters by GA in Model II;

and training the weights of NNs using genetic

algorithms in Model III The data was divided into

training data (80%), cross-validation data (10%),

and test data (10%) The training process is stopped

when the mean square error in cross-validation does

not improve for 100 iterations Model II was found

most effective among all

To improve the conceptual cost estimation

accuracy, [13] proposed the Evolutionary Fuzzy

Neural Inference Model (EFNIM) with the

combined use of genetic algorithms, fuzzy logic

(FL), and neural networks Within EFNIM GAs are

used to optimize NN topology/ weightings and to

define FL membership functions Two estimators

were developed to produce overall conceptual cost

and categorical cost The inputs to the overall

estimator are six quantitative factors and four

qualitative ones The critical factors impacting each

category as identified serve as inputs to each

categorical estimator 23 training and 5 testing cases

were used, which seem to be few relative to the

model size

To estimate cost of a software project, [51]

proposed the use of simple genetic algorithm for

project selection based on analogy based estimation

(PSABE) and for the simultaneous optimization of

feature weights and project selection based on

analogy based estimation (FWPSABE) Each

chromosome consists of two parts The first part

codes feature weights with the length of 14×n,

where n is the number of features The second part

of the codes is for project selection: “1” for selected

Tính chính xác của dự toán chi phí là rất quantrọng đối với sự thành công của bất kỳ dự án nào.Thực tiễn hiện nay thường dựa vào kinh nghiệmcủa các chuyên gia Hỗ trợ máy tính là khá khả thivới việc sử dụng một loạt các phương pháp học tậpthống kê hoặc máy móc như lý luận dựa trêntrường hợp nếu dữ liệu lịch sử có sẵn Phần này chỉđánh giá những người sử dụng metaheuristic

Sử dụng thông tin chi phí của 498 dự án xâydựng nhà ở do các nhà thầu chung xây dựng từnăm 1997 đến 2000, [43] đã chọn tám biến đầu vào

và áp dụng ba mô hình mạng nơ-ron (NNs) và cácthuật toán di truyền để ước tính chi phí hợp lý củacác tòa nhà ở Ba mô hình áp dụng khác nhau trongviệc xác định các tham số NN bằng cách thử và saitrong Mô hình I, xác định các tham số NN bởi GAtrong Mô hình II; và huấn luyện trọng lượng của

NN sử dụng thuật toán di truyền trong Mô hình III

Dữ liệu được chia thành dữ liệu huấn luyện (80%),

dữ liệu kiểm tra chéo (10%) và dữ liệu thử nghiệm(10%) Quy trình đào tạo được dừng lại khi lỗibình phương trung bình trong kiểm tra chéo khôngcải thiện cho 100 lần lặp Mẫu II được tìm thấyhiệu quả nhất trong số tất cả

Để cải thiện độ chính xác ước tính chi phí ướclượng, [13] đề xuất mô hình suy luận mờ Fuzzy(EFNIM) với việc sử dụng các thuật toán di truyền,logic mờ (FL) và mạng nơ ron kết hợp Trong cácEFNIM GAs được sử dụng để tối ưu hóa cấu trúc /trọng số NN và xác định các chức năng thành viên

FL Hai người ước tính đã được phát triển để tạo rachi phí khái niệm tổng thể và chi phí phân loại.Các đầu vào cho dự toán tổng thể là sáu yếu tốđịnh lượng và bốn chất lượng Các yếu tố quantrọng ảnh hưởng đến từng loại được xác định làđầu vào cho mỗi dự toán phân loại 23 đào tạo và 5trường hợp thử nghiệm đã được sử dụng, có vẻ nhưrất ít so với quy mô mô hình

Để ước tính chi phí của một dự án phần mềm,[51] đã đề xuất sử dụng thuật toán di truyền đơngiản để lựa chọn dự án dựa trên ước lượng dựa trên

cơ sở tương tự (PSABE) và để tối ưu hóa tính năngtrọng số và lựa chọn dự án tương ứng dựa trên ướclượng dựa trên cơ sở tương tự (FWPSABE) Mỗinhiễm sắc thể bao gồm hai phần Các mã phần đầu

and “0” for not selected The accuracies of cost

estimating methods are measured by mean

magnitude of relative error (MMRE), median

magnitude of relative error (MdMRE), and

percentage of predictions that fall within 25% of the

actual cost (PRED(0.25))

5 Planning

The importance of preproject planning and its

potential impact on project success has been

recognized by industrial practitioners Based on

their analysis of more than 200 projects, [31]

reported positive relationship between thorough

preproject planning and enhanced project

performance After analyzing data collected from

202 project managers, [90] concluded that the level

of risks at the beginning of projects has no effect on

their final success and improving the project plan is

a more effective managerial tool in dealing with

high risk projects This section reviews studies on

planning activities such as site preparation,

site/floor layout, routings of on-site vehicles and

people, material preparation, and supply chain and

logistics

5.1 Site preparation

A large engineering and construction project

often requires a modification of the terrain where

the construction site is to be located Terrain

modifications involve moving large amounts of

earth, either from one area to another area of a

construction site, or in some cases from external

locations to a construction site or from a

construction site to other external locations

Excavating earth from cut locations and hauling it

for deposit into fill locations requires earthmoving

vehicles that are usually expensive to operate and

maintain To reduce the cost of such operations,

planners must develop a strategy that minimizes the

total distance traveled by earthmoving vehicles

between cut and fill locations This problem is

known as the shortest route cut and fill problem

(SRCFP) in the research literature [37] presented

results obtained by a local search algorithm, i.e.,

simulated annealing (SA), applied to the SRCFP

Assuming the number of unit cuts and the number

tiên có trọng lượng với chiều dài 14 × n, trong đó n

là số tính năng Phần thứ hai của mã là để lựa chọn

dự án: "1" cho lựa chọn và "0" cho không đượcchọn Độ chính xác của các phương pháp ướclượng chi phí được đo bằng mức độ sai số tươngđối (MMRE), mức độ sai số trung bình (MdMRE)trung bình và tỷ lệ phần trăm dự đoán nằm trongkhoảng 25% chi phí thực tế (PRED (0,25))

5.1 Chuẩn bị ngoài công trường

Một công trình kỹ thuật và xây dựng lớn đòihỏi phải có sự điều chỉnh địa hình nơi xây dựngcông trường Thay đổi địa hình liên quan đến việc

di chuyển một lượng lớn đất, hoặc từ một khu vựcnày đến khu vực khác của công trường xây dựng,hoặc trong một số trường hợp từ các vị trí bênngoài đến một công trình xây dựng hoặc từ một địađiểm xây dựng đến các địa điểm bên ngoài khác.Việc đào đất từ các vị trí cắt và kéo nó xuống để

đổ vào các vị trí đổ bê tông yêu cầu các loại xe vậnchuyển bằng đất thường đắt tiền để vận hành vàbảo dưỡng Để giảm chi phí cho các hoạt độngnày, các nhà quy hoạch phải phát triển một chiếnlược để giảm thiểu tổng số khoảng cách đi bằngcác phương tiện di chuyển đất giữa các vị trí cắt và

đổ Vấn đề này được gọi là vấn đề cắt đường ngắnnhất và đường ống (SRCFP) trong tài liệu nghiên

of unit fits are equal (=m), the size of the solution

space is m!(m−1)!/2 Given a set of cut locations,

ci, and a set of fill locations, fi, i=1,…, m, the

problem is to find a route R=(c1,f1,…,cm, fm) so

that objective function g(R) is minimized with the

assumption that the vehicle must be returned to the

first cut position

cứu [37] trình bày kết quả thu được bằng thuậttoán tìm kiếm cục bộ, nghĩa là, mô phỏng ủ (SA),

áp dụng cho SRCFP Giả sử số lượng đơn vị cắtgiảm và số lượng các đơn vị phù hợp là bằng (=m), kích thước của không gian giải pháp là m! (M-1)! / 2 Cho một tập hợp các vị trí cắt, ci, và mộttập hợp các vị trí điền, fi, i = 1, , m, vấn đề là tìmmột tuyến R = (c1, f1, , cm, fm) sao cho chứcnăng khách quan g (R) được giảm thiểu với giảđịnh rằng chiếc xe phải được trả về vị trí cắt đầutiên

where d(ci, fi) denotes the Euclidean distance

between cut location ci and fill location fi To

determine if the solution found by the simulated

annealing algorithm was indeed optimal, CPLEX

6.6 was used to solve the integer programming

model formulated

5.2 Site layout and floor layout

Each construction project needs adequate

amount of spaces for temporary facilities such as

warehouses, job offices, various workshops, lay

down area for materials, and batch plants in order to

execute the construction activities in a safe and

efficient manner Construction site-level facilities

layout is thus an important activity in site planning

Planning construction site spaces to allow for safe

and efficient working conditions is a complex and

multi-disciplinary task as it involves accounting for

a wide range of scenarios Site layout planning can

be distinguished as a static problem or a dynamic

problem, depending upon whether non-changing or

changing site facilities and site space are considered

in different phases of the project Some studies

assume that locations are predetermined while

others do not

5.2.1 Site layout with predetermined locations

[49] described a construction site-level facility

layout problem as allocating a set of predetermined

facilities into a set of predetermined locations,

while satisfying layout constraints and

trong đó d (ci, fi) biểu thị khoảng cách Euclidegiữa vị trí cắt ci và vị trí điền fi Để xác định xemgiải pháp được tìm thấy bởi thuật toán nâng cao

mô phỏng thực sự là tối ưu, CPLEX 6.6 đã được sửdụng để giải quyết các mô hình lập trình nguyên

5.2 Bố trí công trường và mặt bằng

Mỗi dự án xây dựng cần có đủ không gian chocác cơ sở tạm thời như nhà kho, văn phòng làmviệc, các xưởng sản xuất, khu vực làm vật liệu, vàcác nhà máy lô để thực hiện các hoạt động xâydựng một cách an toàn và hiệu quả Việc bố trí cơ

sở vật chất ở cấp xây dựng là một hoạt động quantrọng trong quy hoạch khu vực Quy hoạch khônggian xây dựng để đảm bảo các điều kiện làm việc

an toàn và hiệu quả là một công việc phức tạp và

đa ngành vì nó liên quan đến việc tính đến một loạtcác kịch bản Lập kế hoạch bố trí trang web có thểđược phân biệt như là một vấn đề tĩnh hoặc mộtvấn đề năng động, tùy thuộc vào việc thay đổi hoặcthay đổi cơ sở vật chất và không gian công trườngđược xem xét trong các giai đoạn khác nhau của dự

án Một số nghiên cứu giả định rằng các địa điểmđược xác định trước, trong khi những nơi khác thìkhông

5.2.1 Bố trí mặt bằng với các vị trí định sẵn[49] mô tả một vấn đề bố trí bố trí cơ sở củacông trình xây dựng như phân bổ một tập hợp cácthiết bị đã xác định trước thành một tập hợp các vị

requirements They employed a genetic algorithm to

solve the problem by assuming that the

predetermined locations are in rectangular shape

and are large enough to accommodating the largest

facility If there are more locations than facilities,

dummy facilities are added to make both numbers

equal To ensure that the final layout will not be

affected by dummy facilities, distance and

frequency associated with a dummy facility are set

to zero Each chromosome represents a string of

locations where the facilities are placed

Chromosomes are selected with probabilities

proportional to their fitness values according to the

roulette wheel principle To generate new offspring,

the modified edge recombination operator and the

symmetric genes exchange operator are used The

objective is to minimize the total traveling distance

of site personnel between facilities Subsequently,

[50] applied a genetic algorithm similar to that used

in [49] to solve sitelevel unequal-area layout

problem for the case that predetermined locations

have two different sizes of areas and some of the

predetermined locations are only able to

accommodate selected facilities Both studies

mentioned above did not address the effects of GA

parameters

The production of standardized modular precast

units within a precast yard involves repeated

movements of resources between the essential

facilities necessary for production Following the

same assumptions made in [14], [49] described the

use of a GA package, the Evolver, to solve a

pre-cast yard layout problem The order chromosome is

used to encode facilities assigned to locations

Evolver employs a steady-state approach, meaning

that only one chromosome is replaced at a time,

rather than an entire generation being replaced as

normally done The genetic operators used are the

order crossover operator and the swap mutation

operator Parents are chosen with a rank-based

mechanism The fitness of a chromosome is

assessed by the total cost per day for transporting all

resources necessary to achieve the anticipated

output

trí xác định trước, trong khi đáp ứng những yêucầu và yêu cầu về bố cục Họ sử dụng một thuậttoán di truyền để giải quyết vấn đề bằng cách giảđịnh rằng các vị trí định trước đã định dạng hìnhchữ nhật và đủ rộng để chứa cơ sở lớn nhất Nếu

có nhiều địa điểm hơn cơ sở vật chất, cơ sởdummy được thêm vào để làm cho cả hai số bằngnhau Để đảm bảo rằng bố trí cuối cùng sẽ không

bị ảnh hưởng bởi các thiết bị giả, khoảng cách vàtần số gắn với thiết bị giả được đặt bằng không.Mỗi nhiễm sắc thể đại diện cho một chuỗi các vị trínơi các cơ sở được đặt Nhiễm sắc thể được lựachọn với xác suất tỷ lệ thuận với giá trị thể dục của

họ theo nguyên tắc roulette bánh xe Để tạo ra conmới, người vận hành tái tổ hợp cạnh biên và toán

tử trao đổi gen đối xứng được sử dụng Mục tiêu là

để giảm thiểu tổng số khoảng cách di chuyển củanhân viên hiện trường giữa các cơ sở Sau đó, [50]

đã áp dụng một thuật toán di truyền tương tự nhưđược sử dụng trong [49] để giải quyết vấn đề bốcục không đồng đều của vị trí địa lý trong trườnghợp vị trí xác định trước có hai kích cỡ khác nhau

và một số vị trí xác định trước chỉ có thể chứa các

cơ sở được chọn Cả hai nghiên cứu đã đề cập ởtrên không đề cập đến tác động của các thông sốGA

Việc sản xuất các đơn vị đúc sẵn theo mô đun

đã được chuẩn hoá trong một sân đúc sẵn bao gồmcác chuyển động tài nguyên giữa các cơ sở thiếtyếu cần thiết cho sản xuất Theo các giả định tương

tự được đưa ra trong [14], [49] mô tả việc sử dụngmột gói GA, Evolver, để giải quyết vấn đề bố trísân trước Nhiễm sắc thể thứ tự được sử dụng để

mã hóa các cơ sở được giao cho các địa điểm.Evolver sử dụng phương pháp tiếp cận trạng thái

ổn định, có nghĩa là chỉ một nhiễm sắc thể đượcthay thế tại một thời điểm, chứ không phải là toàn

bộ thế hệ được thay thế như bình thường được thựchiện Các toán tử di truyền được sử dụng là toán tửchéo lệnh và toán tử hoán đổi hoán đổi Cha mẹđược lựa chọn với một cơ chế dựa trên xếp hạng.Khả năng thích nghi của nhiễm sắc thể được đánhgiá bằng tổng chi phí mỗi ngày để vận chuyển tất

cả các nguồn lực cần thiết để đạt được sản lượng

[75] developed a site layout genetic algorithm to

determine the optimal tower crane and supply

locations in the structural concreteframe

construction stage of public housing projects Each

location is selected from a corresponding

predetermined candidate set of 3D coordinates

Each possible solution is thus encoded with a

number of chromosomes equivalent to the number

of locations to be determined The demand points

are assumed fixed The crane travel time is

computed according to the model developed by

[86] The objective is to minimize the total cost

[85] presented a particle swarm optimization

(PSO)-based methodology to solve the construction

site unequal-area layout problem, formulated as a

quadratic assignment problem (QAP) The objective

is to minimize the total costs including the

communication cost and the setup cost Each

particle encodes the priority-based representation of

a layout solution, which is then transformed to a

feasible layout plan in consideration of geometric

constraints between facilities and locations In

addition, a modified solution space boundary

handling approach is used to ensure that the updated

particle position is inside the solution space The

velocity of particles is limited to the predetermined

boundary values to prevent explosion An 11

facilities 11 locations problem was used for testing

and the results showed that the proposed PSO

outperformed the GA algorithm of [50]

[52] proposed a multi-searching tabu search

procedure based on efficient diversification and

intensification strategies to effectively improve the

various arrangements in the facility layout problem

The diversification strategy relies on three moves:

neighboring move, backward move, and left-right

move The intensification strategy uses random

exchange to search local area It was shown that

better results were obtained by the proposed

procedure compared with the GA of [50] and the

GA of [14]

Using a hypothetical construction site involving

the assignment of 6 facilities to 24 equal sized

locations, [44] showed that better solution could be

mã hóa với một số nhiễm sắc thể tương đương với

số vị trí được xác định Các điểm cầu được giảđịnh cố định Thời gian di chuyển cần cẩu đượctính theo mô hình phát triển bởi [86] Mục tiêu là

để giảm thiểu tổng chi phí

[85] đã trình bày một phương pháp luận dựatrên cơ sở PSO để giải quyết vấn đề layout bố tríkhông đồng đều của xây dựng, được xây dựng nhưmột bài toán phân bậc bậc hai (Qap) Mục tiêu là

để giảm thiểu tổng chi phí bao gồm cả chi phítruyền thông và chi phí thiết lập Mỗi hạt mã hoábiểu diễn dựa trên độ ưu tiên của một giải pháp bốtrí, sau đó chuyển sang một kế hoạch bố trí khả thi

để xem xét các ràng buộc hình học giữa các cơ sở

và vị trí Ngoài ra, cách tiếp cận xử lý ranh giớikhông gian giải pháp được sửa đổi được sử dụng

để đảm bảo rằng vị trí hạt cập nhật nằm trongkhông gian giải pháp Vận tốc của các hạt đượcgiới hạn ở các giá trị biên giới định sẵn để ngăn

chặn sự bùng nổ Một 11 cơ sở 11 vấn đề địa điểm đã được sử dụng để thử nghiệm và kết quả cho thấy PSO đề xuất tốt hơn thuật toán GA

của [50]

[52] đề xuất một thủ tục tìm kiếm nhiều tabudựa trên các chiến lược đa dạng hóa và tăng cườnghiệu quả để cải thiện hiệu quả các sắp xếp khácnhau trong vấn đề bố trí cơ sở Chiến lược đa dạnghóa dựa trên ba bước: di chuyển láng giềng, dichuyển ngược, và di chuyển trái phải Chiến lượctăng cường sử dụng trao đổi ngẫu nhiên để tìmkiếm khu vực địa phương Nó cho thấy rằng kếtquả tốt hơn thu được bằng thủ tục đề xuất so với

GA của [50] và GA của [14]

Sử dụng một địa điểm xây dựng giả thuyết

obtained if the initial population of solutions for a

genetic algorithm was generated by a max-min ant

system, instead of randomly generated To arrange

the precast facilities in the construction site, [78]

developed a genetic algorithm and a mixed integer

programming (MIP) to generate optimal layout

solutions An example of 11 facilities and 11

locations was used to illustrate that MIP produced a

better solution than GA To solve a dynamic site

layout planning problem, [64] proposed a new

method that uses the continuous dynamic search

scheme to guide the max-min ant system to find the

optimal layout The objective is to minimize the

weighted sum of safety concern and construction

cost

5.2.2 Site layout without predetermined locations

[35] presented a GA for site layout planning, which

makes use of a grid-based representation of site and

facility.Using themacro language of Microsoft Excel,

the procedurewas coded as part of a complete site

layout planning system called EvoSITE The area of a

grid unit is computed as the greatest common divisor

of all facility areas The location reference of each

grid cell is calculated as (row position−1)×total

columns+ column position Three methods for

placing a facility are considered: horizontal, vertical,

and rectangular The closeness relationships between

facilities are qualitatively determined by giving

subjective proximity weight, in exponential scale

The GA procedure is used to search for a layout that

minimizes the total travel distance Each chromosome

encodes the location references of facilities

[89] investigated the applicability of a genetic

approach for solving the construction site layout

problem with locations not predetermined The layout

problem considered is characterized by affinity

weights used to model transportation costs between

facilities and by two-dimensional geometric

constraints that limit their relative positions on site

The shape and size of facilities are considered fixed

Three types of constraints considered are distance,

orientation, and non-overlap Each chromosome is

coded as a vector with length equal to the number of

facilities that exist on site The objective is to find a

liên quan đến việc phân bổ 6 cơ sở cho 24 địa điểm

có kích thước bằng nhau, [44] cho thấy rằng giảipháp tốt hơn có thể thu được nếu số liệu ban đầucủa các giải pháp cho một thuật toán di truyềnđược tạo ra bởi một hệ thống tối đa-kiến min, thay

vì ngẫu nhiên tạo ra Để sắp xếp các cơ sở đúc sẵntại công trường xây dựng, [78] đã phát triển mộtthuật toán di truyền và lập trình số nguyên hỗn hợp(MIP) để tạo ra các giải pháp bố trí tối ưu Một ví

dụ về 11 cơ sở và 11 địa điểm đã được sử dụng đểminh họa rằng MIP đã tạo ra một giải pháp tốt hơn

so với GA Để giải quyết vấn đề lập kế hoạch bốcục động, [64] đề xuất một phương pháp mới sửdụng lược đồ tìm kiếm động liên tục để hướng dẫn

hệ thống kiến tạo tối đa để tìm bố cục tối ưu Mụctiêu là để giảm thiểu tổng trọng số của mối quantâm an toàn và chi phí xây dựng

5.2.2 Việc bố trí mặt bằng mà không có vị trí định trước

[35] trình bày một GA cho việc lập kế hoạch

bố trí trang, sử dụng một biểu diễn dựa trên lướicủa trang web và cơ sở Sử dụng ngôn ngữthemacro của Microsoft Excel, thủ tục được mãhoá như là một phần của một hệ thống quy hoạch

bố trí hoàn thành được gọi là EvoSITE Diện tíchcủa một đơn vị lưới được tính là bộ số chung lớnnhất của tất cả các khu vực cơ sở Tham chiếu vịtrí của mỗi ô lưới được tính như (row position-1) ×tổng số cột + vị trí cột Ba phương pháp đặt thiết bịđược xem xét: ngang, dọc, và hình chữ nhật Cácmối quan hệ gần gũi giữa các cơ sở được xác địnhchất lượng bằng cách cho trọng lượng gần chủquan theo thang mũ Thủ tục GA được sử dụng đểtìm kiếm bố cục giảm thiểu tổng số khoảng cách đilại Mỗi nhiễm sắc thể mã hóa các vị trí tham khảocủa các cơ sở

[89] đã điều tra tính khả thi của một cách tiếpcận di truyền để giải quyết vấn đề bố trí công trìnhxây dựng với các vị trí không được xác định trước.Vấn đề bố trí được xem xét được đặc trưng bởitrọng lượng mối quan hệ được sử dụng để mô hìnhchi phí vận chuyển giữa các cơ sở và bởi các hạnchế hình học hai chiều giới hạn vị trí tương đối củachúng trên trang web Hình dạng và kích thước của

feasible arrangement for all layout objects within the

site space that minimizes the sum of the weighted

distances separating the layout objects Their

approach uses nine genetic operators to vary the

positions of objects around the site The genetic

operators used call for the

Find-a-Set-of-Possible-Positions function that generates a set of feasible

positions for an object in the neighborhood of a

randomly selected location on site In most cases

where the total objects-to-sitearea ratio did not

exceed 60%, the algorithm returned close to optimal

solutions in reasonable time (less than 2 minutes)

after 250 generations In problems with higher

total-objects-to-site-area ratio the algorithm failed to find

“good” and in some cases even feasible solutions

[58] described the general site layout problem with

locations not predetermined from both theoretical and

practical points of view Assuming rectangular site

area and facility shapes, and facility sides paralleling

with the coordinate axes, they proposed a genetic

algorithm to determine the positions of facilities on

site to minimize a fitness function, which is consisted

of four cost components: material transportation cost,

setup cost, removal cost, and personnel movement

cost Each chromosome encodes an array of real

coordinate values of facilities Specific genetic

operators developed for the study include arithmetic

combination crossover operator, coordinate swap

crossover operator, random offset mutation operator,

and swap mutation operator The proposed algorithm

was found to be sensitive to the relative costs

assigned to setup and transport

5.2.3 Floor layout

For multiple-floor building where multiple

construction-works occur simultaneously in close

proximity, especially in a congested and densely

populated city where spaces for constructions are

limited, floor-level construction material layout is

needed to provide project managers with a valuable

technique for developing efficient sequences of

works that optimally defines how to efficiently

position the construction materials and thus

cơ sở được coi là cố định Ba loại khó khăn đượcxem xét là khoảng cách, định hướng, và khôngchồng lấn Mỗi nhiễm sắc thể được mã hoá như làmột vector có chiều dài bằng với số lượng cơ sởvật chất tồn tại tại chỗ Mục tiêu là để tìm một sự

bố trí khả thi cho tất cả các đối tượng bố trí trongkhông gian trang web mà giảm thiểu tổng của cáckhoảng cách trọng lượng chia tách các đối tượng

bố trí Cách tiếp cận của họ sử dụng 9 toán tử ditruyền để thay đổi vị trí của các vật xung quanhkhu vực Các nhà khai thác di truyền đã sử dụngchức năng Find-a-Set-of-Possible-Positions tạo ramột tập các vị trí khả thi cho một đối tượng trongkhu vực lân cận của một vị trí được lựa chọn ngẫunhiên tại chỗ Trong hầu hết các trường hợp, tổng

tỷ số đối tượng-đến-sitearea không vượt quá 60%,thuật toán đã trở lại gần các giải pháp tối ưu trongthời gian hợp lý (ít hơn 2 phút) sau 250 thế hệ.Trong các vấn đề với tỉ lệ tổng số đối tượng-tới-khu-vực, thuật toán không tìm được "tốt" và trongmột số trường hợp thậm chí cả các giải pháp khảthi

[58] mô tả các vấn đề bố trí công trình nóichung với các địa điểm không được xác định trước

từ cả hai điểm lý thuyết và thực tế của xem Giả sửcác khu vực hình chữ nhật và các hình dạng cơ sở,

và các mặt cơ sở song song với các trục tọa độ, họ

đề xuất một thuật toán di truyền để xác định vị trícủa các cơ sở tại chỗ để giảm thiểu chức năng thểdục, bao gồm bốn thành phần chi phí: chi phí vậnchuyển vật liệu, , chi phí di chuyển, và chi phí vậnchuyển nhân viên Mỗi nhiễm sắc thể mã hóa mộtmảng của các giá trị phối hợp thực của các cơ sở.Các nhà khai thác di truyền cụ thể được phát triểncho nghiên cứu bao gồm toán tử crossover kết hợp

số học, phối hợp trao đổi chéo trao đổi, điều khiểnđột biến bù đắp ngẫu nhiên và hoán chuyển đổi độtbiến Thuật toán đề xuất được tìm thấy là nhạy cảmvới các chi phí tương đối được chỉ định để thiết lập

và vận chuyển

5.2.3 Bố trí sàn

Đối với tòa nhà nhiều tầng, nơi có nhiều côngtrình xây dựng xảy ra cùng một lúc gần nhất, đặcbiệt là ở một thành phố đông dân cư và có mật độdày đặc nơi có không gian cho các công trình thì

minimizes the travel distance between work spots and

special construction materials in a multiplefloor

space

[39] applied a genetic algorithm to the floor-level

construction material layout in multiple-floor

buildings While sizes and shapes of construction

material may vary widely in reality, it is assumed that

these materials are in square or rectangular form

Each floor is divided into grids with size the same as

the smallest construction material The objective is to

minimize the total number of construction material

handling movements, in which the priority weight of

a construction material relative to a construction work

must be determined Specially designed crossover

and mutation operators are used to evolve solutions

They compared the total distances of construction

material handling between an actual case and the

output of genetic algorithm and reported that

inefficiencies in positioning construction materials at

the floor-level could led to an increase in the

construction material handling distance by 14%

However, determining priority weights is tedious and

needs to be simplified to improve their method

5.3 Routing of on-site vehicles and people

The issue of planning vehicles and people's

movement within a construction site has increasingly

become a significant area of interest to site planners

Currently, site planners rely mainly on their

experience and common sense when considering the

allocations of paths for logistics, vehicles, and site

operatives Advances in information technology

could be used to help site planners in their

decision-making process by allowing them to express various

scenarios that take into consideration several

interrelated factors for path finding

[73] described a framework for supporting path

planning analysis in construction sites based on

multi-criteria evaluation of transportation, safety, and

visibility measures Their modeling strategy has the

following four steps: (i) site layout representation; (ii)

path evaluation criteria; (iii) multi-criteria path cost

evaluation; and (iv) path search optimization The site

layout is divided into cells in a two-dimensional grid,

which is then used to develop a directed graph whose

cần phải bố trí vật liệu xây dựng ở tầng cao đểcung cấp cho các nhà quản lý dự án một kỹ thuật

có giá trị để phát triển hiệu quả trình tự của cáccông trình tối ưu xác định làm thế nào để có hiệuquả vị trí các vật liệu xây dựng và do đó giảm thiểukhoảng cách đi lại giữa các điểm làm việc và vậtliệu xây dựng đặc biệt trong một không gian sànnhiều

[39] đã áp dụng một thuật toán di truyền để bốtrí vật liệu xây dựng ở tầng trong tòa nhà nhiềutầng Trong khi kích cỡ và hình dạng của vật liệuxây dựng có thể khác nhau rất nhiều trong thực tế,giả định rằng các vật liệu này có dạng vuông hoặchình chữ nhật Mỗi tầng được chia thành lưới vớikích thước bằng vật liệu xây dựng nhỏ nhất Mụctiêu là để giảm thiểu tổng số các phong trào xử lývật liệu xây dựng, trong đó phải xác định trọnglượng ưu tiên của vật liệu xây dựng liên quan đếncông trình xây dựng Các nhà khai thác chéo và độtbiến thiết kế đặc biệt được sử dụng để phát triểncác giải pháp Họ so sánh tổng khoảng cách củaviệc xử lý vật liệu xây dựng giữa một trường hợpthực tế với kết quả của thuật toán di truyền và báocáo rằng sự không hiệu quả trong việc định vị cácvật liệu xây dựng ở cấp sàn có thể làm tăng khoảngcách xử lý vật liệu xây dựng lên 14% Tuy nhiên,xác định trọng lượng ưu tiên là tẻ nhạt và cần phảiđược đơn giản hóa để cải thiện phương pháp củahọ

5.3 Định tuyến xe tại chỗ và người

Vấn đề quy hoạch xe cộ và phong trào củangười dân trong khu vực xây dựng ngày càng trởnên quan trọng đối với các nhà quy hoạch Hiệntại, các nhà hoạch định chính sách dựa chủ yếu vàokinh nghiệm và ý thức chung của họ khi xem xétviệc phân bổ các đường dẫn cho hậu cần, xe cộ, vàcác cơ sở điều hành công trình Những tiến bộtrong công nghệ thông tin có thể được sử dụng đểgiúp các nhà quy hoạch trang web trong quá trình

ra quyết định bằng cách cho phép họ thể hiện cáctình huống khác nhau có tính đến một số yếu tốtương quan để tìm ra con đường

[73] mô tả một khuôn khổ để hỗ trợ phân tíchquy hoạch đường đi trong các công trường xâydựng dựa trên đánh giá đa tiêu chuẩn về các biện

vertices and edges are the location of the discrete

nodes and the associated numerical node values A

composite objective value of a grid node on the site

layout is obtained by summing the normalized values

of distance, hazard, and visibility by weighted sum

The distance between two nodes is measured by

Euclidean On site objects are hazard and different

hazard levels around an object are distinguished using

three different hazard distributions including constant

hazard, linearly decreasing hazard, and nonlinearly

decreasing hazard The average visibility on a grid is

computed as the ratio between the number of isovist

lines and the number of rays Three path search

optimization techniques used are Dijkstra, A*, and

genetic search In the case of Dijkstra and A*, the

path cost evaluation function is the summation of the

composite objective values of the grid nodes on the

path In the case of GA, the fitness function consists

of two parts, the objective of minimizing the overall

path cost and the penalty for grid cells that lie on

on-site objects and coincide with the path The GA's

performance limitations lie mainly in obtaining less

accurate solutions and the time consuming

fine-tuning process to guide the search

5.4 One dimensional stock cutting

Construction waste accounts for a significant portion

of the municipal waste stream of the United States

One-dimensional stocks are one of the major

contributors to construction waste Although part of

such waste such as steel waste is recyclable,

reduction in waste can maximize the stock material

usage and thereby increase the profit potential Major

causes of steel waste generation are mainly due to

production errors, calculation errors, on-site waste,

and cutting losses Cutting losses occur during cutting

the standard steel (rebars and sections) lengths to

meet the specified lengths Because of the large

number of possible cutting patterns, cutting stock

problem is a combinatorial problem

[72] presented a geneticalgorithm model for solving

the onedimensional cutting stock problem The

chromosomes are integer coded in a series of pairs

with length equaling twice the number of different

lengths demanded The first number in each pair

pháp vận chuyển, an toàn và khả năng hiển thị.Chiến lược mô hình của họ có bốn bước sau: (i)đại diện bố trí trang web; (ii) tiêu chuẩn đánh giáđường đi; (iii) đánh giá chi phí đường dẫn đa tiêuchuẩn; và (iv) tối ưu hoá tìm kiếm đường dẫn Bốcục công trình được chia thành các ô trong mộtlưới hai chiều, sau đó được sử dụng để phát triển

đồ thị có hướng với đỉnh và cạnh là vị trí của cácnút rời rạc và các giá trị nút số liên quan Một giátrị khách quan tổng hợp của một nút lưới trên bố trícông trình thu được bằng cách tổng hợp các giá trịbình thường của khoảng cách, nguy hiểm và khảnăng hiển thị bằng trọng số Khoảng cách giữa hainút được đo bằng Euclidean Trên các đối tượng lànguy hiểm và các mức độ nguy hiểm khác nhauxung quanh một đối tượng phân biệt bằng cách sửdụng ba phân bố nguy hiểm khác nhau bao gồmnguy hiểm liên tục, nguy cơ giảm tuyến tính vànguy cơ giảm phi tuyến Tầm nhìn trung bình trênlưới điện được tính là tỷ số giữa số lượng các dòngđẳng hướng và số tia Ba kỹ thuật tối ưu hoá tìmkiếm con đường được sử dụng là Dijkstra, A * vàtìm kiếm di truyền Trong trường hợp Dijkstra và

A *, chức năng đánh giá chi phí đường đi là tổngkết các giá trị khách quan hỗn hợp của các nút lướitrên đường đi Trong trường hợp GA, chức năngthể dục bao gồm hai phần, mục tiêu là giảm thiểuchi phí đường dẫn chung và hình phạt cho các tếbào lưới nằm trên các đối tượng tại chỗ và trùngvới đường đi Hạn chế về hiệu suất của GA chủyếu là có được các giải pháp ít chính xác hơn vàthời gian mất quá trình tinh chỉnh để hướng dẫntìm kiếm

5.4 Đo cắt kích thước

Chất thải xây dựng chiếm một phần đáng kểtrong dòng rác thải của thành phố Hoa Kỳ Các cổphiếu một chiều là một trong những đóng gópchính cho chất thải xây dựng Mặc dù một phầnchất thải như chất thải thép có thể tái chế, việcgiảm chất thải có thể tối đa hóa việc sử dụng vậtliệu và do đó tăng tiềm năng lợi nhuận Nguyênnhân chủ yếu của việc thải phế thải chủ yếu do lỗisản xuất, lỗi tính toán, lãng phí tại chỗ, và giảm tổnthất Mất cắt xảy ra trong quá trình cắt thép tiêuchuẩn (rebars và các đoạn) để đạt được độ dài quy

denotes the pattern number to be used, and the second

number gives the number of times this pattern would

be used in the solution For a pattern to be feasible,

the total length of the pattern (utilized length) must be

less than or equal to the standard length of the stock

To reduce the search space, a pattern must also be

efficient in the sense that the associated unused

(wasted) length must be less than the smallest

demanded unit length To further decrease the search

space, the maximum allowable repetition of each

pattern is limited to a certain level The population

size is set 2.5 times the chromosome length The

population is initialized randomly based on a special

scheme The fitness of each chromosome is evaluated

with a function, which is designed to minimize waste

and to penalize unmet demand To generate new

offspring, two-point crossover, a mutation operator,

and the roulette-wheel selection integrated with elitist

strategy and linear normalization of fitness values are

used The evolution continues until the maximum

number of generations is reached The results of three

case studies showed that the amount of waste

experienced in the actual cutting of the steel sections

from the workshops was reduced, on average, by

28.92% using the proposed method Later, [70]

compared GA with linear programming and integer

programming approaches for essentially the same

problem, though different cases were solved

5.5 Supply chain and logistics

One key operation within the supply chain for the

construction industry is the Ready Mixed Concrete

(RMC) delivery process Unlike materials such as

pipes that can be manufactured in advance and stored

in the construction sites, RMC can only be produced

at the time that the job site manager calls for delivery

because of the quick solidification of the cement In

other words, the delivery process must be coordinated

with the working processes at construction sites Two

major types of costs associated with RMC trucks are

cost of ownership and maintenance and opportunity

cost due to improper dispatching schedule An

efficient and balanced dispatching schedule of RMC

trucks not only improves the productivity of the RMC

delivering process but also minimizes the cost of

owning and maintaining RMC trucks The current

định Bởi vì số lượng lớn các mẫu cắt có thể, vấn

đề cắt cổ phiếu là một vấn đề tổ hợp

[72] trình bày một mô hình biến đổi gen đểgiải quyết vấn đề khoan cắt theo chiều dọc Cácnhiễm sắc thể là số nguyên được mã hoá trong mộtloạt các cặp có chiều dài bằng hai lần số chiều dàikhác nhau được yêu cầu Số đầu tiên trong mỗi cặpbiểu thị số mẫu được sử dụng, và số thứ hai chobiết số lần mô hình này sẽ được sử dụng trong giảipháp Đối với một mẫu có tính khả thi, tổng chiềudài của mẫu (chiều dài sử dụng) phải nhỏ hơn hoặcbằng với chiều dài chuẩn của cổ phiếu Để giảmkhông gian tìm kiếm, một mô hình cũng phải hiệuquả theo ý nghĩa rằng độ dài của khối không được

sử dụng (lãng phí) liên quan phải nhỏ hơn chiềudài đơn vị yêu cầu nhỏ nhất Để tiếp tục giảmkhông gian tìm kiếm, lặp lại tối đa cho phép củamỗi mẫu được giới hạn ở một mức nhất định Kíchthước quần thể được thiết lập 2,5 lần chiều dàinhiễm sắc thể Dân số được khởi tạo ngẫu nhiêndựa trên một kế hoạch đặc biệt Tính thể lực củamỗi nhiễm sắc thể được đánh giá bằng một chứcnăng, được thiết kế để giảm thiểu chất thải và đểlàm giảm nhu cầu Để tạo ra con mới, chéo haiđiểm, một nhà điều hành đột biến, và lựa chọnbánh xe roulette tích hợp với chiến lược ưu tú vàchuẩn hóa tuyến tính của các giá trị thể dục được

sử dụng Sự tiến triển vẫn tiếp tục cho đến khi đạttới số lượng tối đa của các thế hệ Kết quả của banghiên cứu điển hình cho thấy rằng lượng chất thải

có trong khuôn cắt giảm được trung bình 28,92%

sử dụng phương pháp đề xuất Sau đó, [70] so sánh

GA với các chương trình tuyến tính và các phươngpháp lập trình số nguyên cho vấn đề cơ bản cùngmột vấn đề, mặc dù các trường hợp khác nhau đãđược giải quyết

5.5 Chuỗi cung ứng và hậu cần

Một hoạt động quan trọng trong chuỗi cungứng cho ngành xây dựng là quá trình phân phối bêtông trộn sẵn (RMC) Không giống như các vậtliệu như ống dẫn có thể được sản xuất trước vàđược lưu trữ tại các địa điểm xây dựng, RMC chỉ

có thể được sản xuất tại thời điểm người quản lýcông việc yêu cầu vận chuyển vì sự đông cứngnhanh chóng của xi măng Nói cách khác, quá trình

practice relies mainly on the dispatcher to determine

the schedule based on his/her experience, which

might not be optimal and presents the potential loss

of profits

[27] developed an optimization procedure that

integrates the fast messy genetic algorithms (fmGA)

with the CYCLONE simulation technique to

determine the optimal dispatching schedule which

minimizes the total waiting time at construction sites

without interrupting the operations of casting

concrete The number of deliveries needed at a

construction site is first determined in consideration

of the amounts requested, the loading capacity of the

truck, and the road bearing limit allowed by the

regulation Once the number of RMC deliveries

required by different construction sites is identified,

the dispatching schedule can be determined by

deciding when each RMC truck is dispatched to

which construction site In their GA procedure, only

the dispatching sequence of RMC trucks is

considered as the decision variable The departing

time of each truck is decided by simulating the

delivery process according to the dispatching

sequence generated The batch plant is assumed to

keep on dispatching; as a result, RMC trucks tend to

wait at construction sites The fitness function has

two major components: total truck wait time and

penalty of interrupting casting concrete

To solve the logistics problem arising in disaster

relief activities, [80] proposed a two-phase procedure

The first phase employs ant colony optimization to

build stochastic vehicle paths under the guidance of

pheromone trails A network flow based solver is

used in the second phase for the assignment between

different types of vehicle flows and commodities

The two phases are sequentially solved in an iterative

manner until convergence The objective is to

minimize service delay in terms of the weighted sum

of unsatisfied demand over all commodities and

wounded people waiting at demand nodes and

emergency units, subject to nine sets of constraints

The ACO was tested on 28 randomly generated

problems and was found promising to solve large

scale instances

5.6 Equipment selection

phân phối phải được phối hợp với quy trình làmviệc tại các địa điểm xây dựng Hai loại chi phíchính liên quan đến xe tải của RMC là chi phí sởhữu và chi phí bảo trì và cơ hội do lịch trình khôngđúng tiến độ Một lịch trình vận chuyển hiệu quả

và cân bằng của xe tải RMC không chỉ cải thiệnnăng suất của quá trình phân phối của RMC màcòn giảm thiểu chi phí sở hữu và duy trì xe tải củaRMC Thực tiễn hiện tại dựa chủ yếu vào ngườiđiều phối để xác định lịch biểu dựa trên kinhnghiệm của họ, điều này có thể không tối ưu và thểhiện khả năng mất lợi nhuận

[27] đã phát triển một quy trình tối ưu hóa tíchhợp các thuật toán di truyền nhanh chóng (fmGA)với kỹ thuật mô phỏng CYCLONE để xác địnhthời gian bố trí tối ưu để giảm thiểu thời gian chờđợi tại các địa điểm thi công mà không gián đoạnhoạt động của bê tông đúc Số lần vận chuyển cầnthiết tại công trường xây dựng lần đầu tiên đượcxác định dựa trên số lượng yêu cầu, dung tích tảicủa xe tải, và giới hạn đường xá được phép theoquy định Một khi số lượng vận chuyển RMC yêucầu của các công trình xây dựng khác nhau đãđược xác định, lịch trình vận chuyển có thể đượcxác định bằng cách quyết định khi nào mỗi chiếc

xe tải RMC được đưa đến địa điểm xây dựng nào.Trong thủ tục GA của họ, chỉ có chuỗi điều khiểncủa xe tải RMC được coi là biến quyết định Thờigian khởi hành của mỗi xe tải được quyết địnhbằng cách mô phỏng quá trình phân phối theo trình

tự điều khiển được tạo ra Nhà máy lô được giảđịnh tiếp tục vận chuyển; kết quả là các xe tải củaRMC có xu hướng chờ đợi tại các địa điểm xâydựng Chức năng thể dục thể thao có hai thànhphần chính: tổng số thời gian chờ xe tải và hìnhphạt của việc nghiền bê tông đúc

Để giải quyết vấn đề hậu cần phát sinh trongcác hoạt động cứu trợ thiên tai, [80] đề xuất mộtthủ tục hai giai đoạn Giai đoạn đầu tiên sử dụngtối ưu hóa thuộc địa kiến để xây dựng đường dẫnngẫu nhiên dưới sự chỉ dẫn của đường mònpheromone Một giải pháp dựa trên lưu lượngmạng được sử dụng trong giai đoạn thứ hai chophân công giữa các loại dòng xe và hàng hóa khácnhau Hai giai đoạn được tuần tự giải quyết theo

Equipment is often needed to carry out a

construction project and there are always a variety of

options differing in technical capabilities and costs to

choose from There is thus an equipment selection

issue [32] developed a decision support system

XpertRule for selecting opencast mining equipment

(XSOME) XpertRule is a hybrid of knowledge base

system and genetic algorithms The knowledge base

system within XSOME selects equipment in broad

categories utilizing a decision tree that represents

several nested production rules XSOME also applies

genetic algorithms to find the set of equipment that

can achieve the minimum cost The search for better

solutions is controlled through three operators:

one-point crossover, random mutation, and adaptation that

is mutation-like but retains only improved values

Earthmoving operations are commonly

encountered in heavy civil engineering projects such

as dams and highway [56] presented a genetic

algorithm designed to minimize the total cost of

earthmoving operations, accounting for efficient use

of the selected equipment fleet (numbers of different

types of equipment) with a constraint onminimal

equipment utilization Total cost, duration, and

utilization of the equipment fleets involved are

estimated via computer simulation and passed to the

developed algorithm to select the optimal fleet The

algorithm provides many options in performing

operations such as fitness normalization,

chromosome selections, crossover, elitism, and

storing chromosome information to prevent

performing the same simulation previously

performed In a separate study, [57] presented a

framework for optimizing earthmoving operations

utilizing computer simulation and genetic algorithms

The proposed framework was applied to the selection

of earthmoving equipment fleets, taking into account

their availability to contractors, with the objective to

minimize time and cost of earthmoving operations

The simulation program was designed by utilizing

discrete event simulation and object-oriented

modeling coded in MS Visual C++ The optimization

module was developed using genetic algorithms and

Pareto optimality

6 Project scheduling

cách lặp đi lặp lại cho đến khi hội tụ Mục tiêu là

để giảm thiểu sự chậm trễ của dịch vụ đối với tổngtrọng số của nhu cầu không hài lòng đối với tất cảcác mặt hàng và người bị thương đang chờ đợi cácnút và đơn vị khẩn cấp, với 9 bộ ràng buộc ACO

đã được kiểm tra trên 28 vấn đề ngẫu nhiên tạo ra

và đã được tìm thấy hứa hẹn để giải quyết cáctrường hợp quy mô lớn

5.6 Lựa chọn thiết bị

Thiết bị thường cần thiết để thực hiện dự ánxây dựng và luôn có nhiều lựa chọn khác nhau vềkhả năng và chi phí kỹ thuật để lựa chọn Có mộtvấn đề lựa chọn thiết bị [32] đã phát triển một hệthống hỗ trợ quyết định XpertRule để lựa chọnthiết bị khai mỏ mở rộng (XSOME) XpertRule làmột hỗn hợp của hệ thống cơ sở tri thức và cácthuật toán di truyền Hệ thống cơ sở tri thức trongXSOME chọn các thiết bị trong các loại rộng sửdụng cây quyết định đại diện cho một số quy tắcsản xuất lồng nhau XSOME cũng áp dụng cácthuật toán di truyền để tìm ra bộ thiết bị có thể đạtđược chi phí tối thiểu Việc tìm kiếm các giải pháptốt hơn được kiểm soát thông qua ba nhà khai thác:một điểm chéo, đột biến ngẫu nhiên, và thích nghigiống như đột biến mà chỉ giữ lại các giá trị đượccải thiện

Các hoạt động di chuyển trên đất thường xảy

ra trong các dự án xây dựng dân dụng nặng nhưđập và đường cao tốc [56] trình bày một thuật toán

di truyền được thiết kế để giảm thiểu tổng chi phívận hành bằng đất, sử dụng hiệu quả đội tàu thiết

bị được lựa chọn (số lượng các loại thiết bị) vớihạn chế sử dụng thiết bị tối thiểu Tổng chi phí,thời gian và việc sử dụng các đội thiết bị liên quanđược ước lượng thông qua mô phỏng máy tính vàđược truyền cho thuật toán đã được phát triển đểchọn đội tàu tối ưu Thuật toán cung cấp nhiều lựachọn trong việc thực hiện các hoạt động như bìnhthường hóa thể dục, chọn lọc nhiễm sắc thể, chéo,tinh hoa, và lưu trữ thông tin nhiễm sắc thể đểngăn không cho thực hiện cùng một mô phỏng đãthực hiện trước đó Trong một nghiên cứu riêng,[57] trình bày một khuôn khổ để tối ưu hoá cáchoạt động vận chuyển bằng đất bằng cách sử dụng

mô phỏng máy tính và các thuật toán di truyền

Basic Program Evaluation and Review Technique

(PERT) and Critical Path Method (CPM) are helpful

scheduling techniques only when the project deadline

is not fixed and the resources are not constrained by

either availability or time Studies to solve more

realistic project scheduling problems can be classified

into the following categories: (1) time-cost tradeoff;

(2) resource allocation; (3) resource-constrained

project scheduling; (4) resource leveling; and (5)

integrated models that consider more than one

category above The objective of time-cost tradeoff

analysis is to find a timecost tradeoff curve showing

the relationship between activity duration and cost

The objective of resource allocation is to allocate

limited resources to activities so as to optimize a

certain goal such as cost minimization The objective

of resource-constrained project scheduling is to

determine the sequence of project activities and to

allocate available resources to project activities in an

attempt to optimize a given objective function such as

minimizing project makespan The objective of

resource leveling is to smooth period-toperiod

resource demand The common assumption in project

scheduling studies is that a precise cost and duration

for each activity can be defined beforehand by

managers and planners However, as construction

activities are seldom entirely identical and it would

be unrealistic to determine the exact time and cost

values until the activity in question is complete So

far very few metaheuristic-based studies exist that

have considered stochastic cost and/or duration

Other than resource-constrained project

scheduling (intentionally left out due to high numbers

of studies on the topic), previous metaheuristic-based

optimization research that focuses on each category

mentioned above is reviewed in the subsections

below

6.1 Resource unconstrained scheduling

This section reviews eight metaheuristic-based

studies of project scheduling without considering

resource constraints The first three consider cash

flows with the objective to maximize net present

Khung đề xuất đã được áp dụng cho việc lựa chọncác đội thiết bị vận chuyển đất, có tính đến các nhàthầu, với mục tiêu giảm thiểu thời gian và chi phícho hoạt động vận chuyển đất Chương trình môphỏng được thiết kế bằng cách sử dụng mô phỏng

sự kiện rời rạc và mô hình hướng đối tượng được

mã hoá trong MS Visual C ++ Mô đun tối ưu hóa

đã được phát triển bằng cách sử dụng các thuậttoán di truyền và tối ưu Pareto

6 Lập kế hoạch dự án

Kỹ thuật đánh giá và đánh giá chương trình cơbản (PERT) và phương pháp đường dẫn quan trọng(CPM) là những kỹ thuật lập kế hoạch hữu ích chỉkhi thời hạn của dự án không cố định và nguồn lựckhông bị hạn chế bởi tính sẵn có và thời gian Cácnghiên cứu để giải quyết các vấn đề lập kế hoạch

dự án thực tế hơn có thể được phân thành các loạisau: (1) cân bằng thời gian; (2) phân bổ nguồn lực;(3) lập kế hoạch dự án có hạn chế tài nguyên; (4)san lấp nguồn tài nguyên; và (5) mô hình tích hợpxem xét nhiều hơn một loại ở trên Mục tiêu củaphân tích tính cân bằng thời gian là tìm ra mộtđường cong cân bằng timecost cho thấy mối quan

hệ giữa thời gian hoạt động và chi phí Mục tiêuphân bổ nguồn lực là phân bổ các nguồn lực hạnchế cho các hoạt động để tối ưu hóa một mục tiêunhất định như giảm thiểu chi phí Mục tiêu của lập

kế hoạch dự án có hạn chế tài nguyên là xác địnhtrình tự các hoạt động của dự án và phân bổ cácnguồn lực sẵn có cho các hoạt động dự án nhằmmục đích tối ưu hóa một chức năng khách quannhất định như giảm thiểu thời gian làm việc của dự

án Mục tiêu của san lấp nguồn tài nguyên là đểlàm trơn nhu cầu nguồn tài nguyên trong giai đoạnđầu Giả định chung trong các nghiên cứu lập kếhoạch dự án là chi phí và thời gian chính xác chomỗi hoạt động có thể được định nghĩa trước bởicác nhà quản lý và các nhà quy hoạch Tuy nhiên,

vì các hoạt động xây dựng hiếm khi hoàn toàngiống nhau và sẽ không thực tế để xác định chínhxác thời gian và giá trị cho đến khi hoạt động được

đề cập hoàn tất Cho đến nay rất ít nghiên cứu dựatrên metaheuristic tồn tại đã được xem xét chi phíngẫu nhiên và / hoặc thời gian

Khác với lập kế hoạch dự án bị ràng buộc bởi

value (NPV) The next three try to find the critical

path like CPM/PERT The last two studies focus on

linear projects

[24] developed a simulated annealing based

solution procedure for scheduling the starting time of

a project to maximize its net present T.W Liao et al /

Automation in Construction 20 (2011) 491–505 497

value (NPV) for a given discount rate, subject to

precedence relations among the activities and the

constraints on the event occurrence times Each net

cash flow magnitude depends on the event's

occurrence time and is assumed known a priori

Three different strategies for generating

neighborhood solutions were compared and the best

one was identified

To address the problem of simultaneously

determining the amount, timing and location of

progress payments in resource unconstrained projects

in order to maximize net present value, [18] proposed

a two-stage heuristic where simulated annealing is

used in the first stage to determine a set of payments,

and activities are rescheduled to improve project net

present value in the second stage They adopted the

activity-on-arc (AoA) representation and assumed

that expenses were incurred at the beginning of each

activity The initial solution of the simulated

annealing algorithm is based on an early time

schedule Neighborhood solutions are generated by

randomly selecting one time period with a payment

from the current solution for removal and by

randomly selecting one time period without a

payment from the current solution for inclusion

[33] developed two metaheuristics, SA and TS, to

solve the multimode project payment scheduling

problem (MPPSP) with the objective to maximize the

net present value of the contractor under the

constraint of project deadline but no constraint on

resource The project is represented as an AoA

network and cash flows in the project are all attached

to events A feasible solution of MPPSP is

represented by three vectors: a vector denoting to

which events the payments are attached, a vector of

modes of activities, and a vector of occurrence times

of events Using instances generated by ProGen, the

test results showed that SA outperformed the other

tài nguyên (cố tình bỏ ra vì có nhiều nghiên cứu vềchủ đề này), nghiên cứu tối ưu dựa trênmetaheuristic dựa trên trước đó tập trung vào từngloại được đề cập ở trên được xem xét trong cácphần dưới đây

6.1 Lập kế hoạch không hạn chế tài nguyên

Phần này xem xét tám nghiên cứu dựa trênmetaheuristic về lập kế hoạch dự án mà không tínhđến các ràng buộc nguồn lực Ba đầu tiên xem xétdòng tiền mặt với mục tiêu tối đa hoá giá trị hiệntại ròng (NPV) Ba người tiếp theo cố gắng tìmđường dẫn quan trọng như CPM / PERT Hainghiên cứu cuối cùng tập trung vào các dự ántuyến tính

[24] đã phát triển một quy trình giải pháp dựa

trên quá trình ủ dựa trên mô phỏng để lập kế

hoạch thời gian bắt đầu của một dự án để tối đahoá hiện tại ròng T.W Liao et al / Automation inConstruction 20 (2011) 491-505 497 giá trị (NPV)cho một tỷ lệ chiết khấu nhất định, tùy thuộc vàoquan hệ ưu tiên giữa các hoạt động và những ràngbuộc về thời gian xảy ra sự kiện Mỗi cường độdòng tiền ròng phụ thuộc vào thời gian xảy ra sựkiện và được cho là đã biết trước Ba chiến lượckhác nhau để tạo ra các giải pháp khu phố được sosánh và tốt nhất đã được xác định

Để giải quyết vấn đề đồng thời xác định sốlượng, thời gian và vị trí của các khoản thanh toántiến độ trong các dự án không có nguồn lực để tối

đa hóa giá trị hiện tại ròng, [18] đề xuất mộtheuristic hai giai đoạn, trong đó mô phỏng ủ được

sử dụng trong giai đoạn đầu để xác định một tậpthanh toán, và các hoạt động được dời lại để cảithiện giá trị hiện tại ròng của dự án trong giai đoạnthứ hai Họ đã thông qua đại diện hoạt động trêncung (AoA) và giả định rằng chi phí phát sinh khibắt đầu mỗi hoạt động Giải pháp ban đầu củathuật toán gia tốc mô phỏng dựa trên lịch trình banđầu Giải pháp vùng lân cận được tạo ra bằng cáchchọn ngẫu nhiên một khoảng thời gian với khoảnthanh toán từ giải pháp hiện tại để xóa bỏ và chọnngẫu nhiên một khoảng thời gian mà không cầnthanh toán từ giải pháp hiện tại để đưa vào

[33] đã phát triển hai thuật toán học, SA và

three approaches, i.e., TS, multi-start iterative

improvement, and random sampling

[15] presented an ant colony optimization based

methodology as a possible improvement to traditional

CPM techniques for determining the critical (longest)

path in construction networks Two advantages of

ACO over the traditional method were noted:

allowing for the simultaneous calculation of both the

longest and the shortest path during the same

path-traversal procedure, thus minimizing the

computational load, and the shortest and longest path

can be found for any chosen start node and end node

In addition, it was shown that ACO could find the

critical path in agreement with the traditional

CPMbased calculations However, their ACO is not

able to provide total float value for each activity A

similar study was carried out by [1], in which they

used ant colony optimization to solve and calculate

both deterministic and probabilistic CPM/PERT

networks It was shown that ACO could produce

optimal and good suboptimal solutions compared to

conventional methods Both studies adopted the AoA

representation scheme [21] proposed AoN-based

ACO algorithms and showed that they are better than

AoA-based ACO algorithms

[55] developed a genetic algorithm for scheduling

repetitive construction projects in consideration of

precedence and constraints of work continuity The

objective is weighted sum of project duration and

cost The proposed method can be applied to both

discrete and continuous relationships between

durations and direct costs of activities Two types of

activities are distinguished: type α activities desired

to be continuously performed to maintain the work

continuity of crews (resources) and type β activities

with violations of the crew work continuity

constraints allowed Each chromosome encodes

durations per unit quantity of activity work in binary

For a given set of durations, activities are scheduled

in two stages: stage 1 for type α and stage 2 for type β

including the backward step and the forward step

The genetic operators are one-point crossover and

TS, để giải quyết vấn đề Lập kế hoạch thanh toántheo dự án đa năng (MPPSP) với mục tiêu tối đahoá giá trị hiện tại ròng của nhà thầu dưới hạn chếcủa thời hạn dự án nhưng không hạn chế về nguồnlực Dự án được đại diện như một mạng lưới AoA

và dòng tiền trong dự án đều gắn liền với các sựkiện Một giải pháp khả thi của MPPSP được thểhiện bởi ba vectơ: một vector chỉ thị cho các sựkiện mà các khoản thanh toán được đính kèm, mộtvector của các phương thức hoạt động, và mộtvector thời gian xảy ra sự kiện Sử dụng các trườnghợp được tạo ra bởi ProGen, kết quả thử nghiệmcho thấy SA đã vượt trội hơn ba phương pháp tiếpcận khác, tức là TS, cải tiến lặp đi lặp lại nhiều lần

và lấy mẫu ngẫu nhiên

[15] đưa ra một phương pháp luận dựa trên tối

ưu hóa các đàn kiến là một cải tiến có thể đối vớicác kỹ thuật CPM truyền thống để xác định đườngdẫn quan trọng (dài nhất) trong các mạng lưới xâydựng Hai ưu điểm của ACO so với phương pháptruyền thống đã được ghi nhận: cho phép tính toánđồng thời cả đường đi dài nhất và ngắn nhất trongcùng một lộ trình chuyển hướng, do đó giảm thiểutải tính toán, và đường đi ngắn và dài nhất có thểđược tìm thấy cho bất kỳ lựa chọn nào nút bắt đầu

và nút kết thúc Ngoài ra, nó đã được chứng minhrằng ACO có thể tìm thấy con đường quan trọngtrong thỏa thuận với các tính toán CPM truyềnthống Tuy nhiên, ACO của họ không thể cung cấptổng giá trị nổi cho mỗi hoạt động Một nghiên cứutương tự đã được thực hiện bởi [1], trong đó họ sửdụng tối ưu hóa thuộc địa kiến để giải quyết vàtính cả mạng xác suất và xác suất của CPM /PERT Nó đã được chứng minh rằng ACO có thểsản xuất các giải pháp tối ưu và tốt dưới tối ưu sovới các phương pháp thông thường Cả hai nghiêncứu đã thông qua kế hoạch đại diện AoA [21] đã

đề xuất các thuật toán ACO dựa trên AoN và chothấy rằng chúng tốt hơn các thuật toán ACO dựatrên AoA

[55] đã phát triển một thuật toán di truyền đểlập kế hoạch các dự án xây dựng lặp đi lặp lạitrong việc xem xét các ưu tiên và hạn chế của sựliên tục làm việc Mục tiêu là tổng thời gian và chiphí của dự án Phương pháp đề xuất có thể được áp

uniform mutation Two notable assumptions of their

method are the same production rate for each activity

throughout all units and only one crew working at a

time

[38] developed an optimization model for

workgroup based repetitive scheduling and solved it

using a genetic algorithm with the objective to

maximize total project net present value while

conforming to the proper work sequence between

workgroups and maintaining the work continuity of

resources The assumption is that an arbitrary work

order can be assigned to each workgroup Each

chromosome consists of the same number of

segments as the number of workgroups identified in

the repetitive project In each segment, a pair of genes

represents the assigned resource number and work

sequence number of an activity The genetic

operators employed include external crossover,

internal crossover, external mutation, internal

mutation, and roulette wheel selection

6.2 Realistic project scheduling

6.2.1 Time-cost tradeoff analysis

There are tradeoffs between time and cost to

complete project activities Time-cost tradeoff

analysis is one of the most important aspects of

project management In general, the less expensive

the resources used, the longer it takes to complete an

activity The “normal time” for completing activity i,

Tn(i), is determined by calculating the minimum cost

(“normal cost”) for the activity, Cn(i) The minimum

duration for an activity is known as the “crash time”,

Tc (i), and the cost associated with the crash time is

called “crash cost,” Cc (i) Any intermediate point in

between the above-mentioned two points can be

computed in accordance with the activity's utility

curve Using the critical path method (CPM), the

overall project cost can be reduced by using less

expensive resources for noncritical activities without

impacting the project duration

Time-cost optimization problems in construction

projects are characterized by the constraints on the

time and cost requirements Typically, if a project is

dụng cho cả các mối quan hệ rời rạc và liên tụcgiữa thời lượng và chi phí trực tiếp của các hoạtđộng Hai loại hoạt động được phân biệt: loại αhoạt động mong muốn được liên tục thực hiện đểduy trì sự liên tục làm việc của các phi hành đoàn(tài nguyên) và loại hoạt động β với vi phạm cácràng buộc liên tục làm việc phi hành đoàn đượccho phép Mỗi nhiễm sắc thể mã hóa thời lượngtrên một đơn vị khối lượng của hoạt động hoạtđộng trong nhị phân Trong một khoảng thời giannhất định, các hoạt động được lên lịch trong haigiai đoạn: giai đoạn 1 cho loại α và giai đoạn 2 choloại β bao gồm bước đi lạc hậu và bước tiến Cácnhà khai thác di truyền là một điểm chéo và độtbiến thống nhất Hai giả định đáng lưu ý củaphương pháp của họ là tỷ lệ sản xuất tương tự chomỗi hoạt động trong tất cả các đơn vị và chỉ có mộtthuyền viên làm việc tại một thời điểm

[38] đã phát triển một mô hình tối ưu hóa cholập kế hoạch lặp đi lặp lại của nhóm làm việc vàgiải quyết nó bằng một thuật toán di truyền nhằmmục đích tối đa hóa tổng giá trị hiện tại ròng của

dự án đồng thời phù hợp với chuỗi công việc thíchhợp giữa các nhóm làm việc và duy trì sự liên tụccủa các nguồn lực Giả định rằng một trật tự côngviệc tùy ý có thể được gán cho mỗi workgroup.Mỗi nhiễm sắc thể bao gồm cùng một số phânđoạn như số nhóm làm việc được xác định trong

dự án lặp đi lặp lại Trong mỗi đoạn, một cặp genđại diện cho số tài nguyên được giao và số thứ tựcông việc của một hoạt động Các nhà khai thác ditruyền được sử dụng bao gồm chéo bên ngoài,chéo bên trong, đột biến bên ngoài, đột biến bêntrong và lựa chọn bánh xe roulette

6.2 Lập kế hoạch dự án thực tế 6.2.1 Phân tích sự cân bằng chi phí – tiến độ

Có sự cân bằng giữa thời gian và chi phí đểhoàn thành các hoạt động của dự án Phân tích cânbằng thời gian là một trong những khía cạnh quantrọng nhất của quản lý dự án Nhìn chung, cácnguồn lực được sử dụng ít tốn kém, việc hoànthành một hoạt động càng lâu "Thời gian bìnhthường" để hoàn thành hoạt động i, Tn (i), đượcxác định bằng cách tính chi phí tối thiểu ("chi phíbình thường") cho hoạt động, Cn (i) Thời gian tối

running behind the scheduled plan, one option is to

compress some compressible activities on the critical

path so that the target completion time can be met It

is unavoidable that the cost of these compressed

activities will be increased as a result It should be

noted that time reductions on the critical path may

affect other paths throughout the network In

compressing activities, resourceconstrained problems

may also arise when the amount of required resources

at any instant exceeds the available resources In this

case, integrated models of time-cost tradeoff analysis

and resource constrained project scheduling are

necessary

Activity time and cost are commonly considered

exact but many situations in the real world could

affect them Therefore, activity time and cost are

realistically uncertain Uncertain activity time and

cost can be treated statistically if there is enough data

to justify its use; else, fuzzy set and possibility theory

is more appropriate Previous studies on time-cost

tradeoff analysis are reviewed below in two groups

depending upon whether single objective or multiple

objectives are considered

6.2.2 Single objective time-cost tradeoff

Assuming a linear relationship between time and

cost, [48] presented several improvements to the

basic GA, particularly improved crossover and

mutation, to significantly increase the efficiency in

search for optimal solutions In this case, the

objective is to minimize the total cost, Ct, incurred by

compressing some activities to shorten the total

duration to a targeted value, Tt, as formulated below

thiểu cho một hoạt động được gọi là "thời gian sụpđổ", Tc (i), và chi phí liên quan đến thời gian sụp

đổ được gọi là "chi phí sụp đổ," Cc (i) Điểm trunggian giữa hai điểm trên có thể được tính theođường cong tiện ích của hoạt động Sử dụngphương pháp đường dẫn quan trọng (CPM), chiphí dự án tổng thể có thể được giảm bằng cách sửdụng các nguồn tài nguyên ít tốn kém hơn cho cáchoạt động không quan trọng mà không ảnh hưởngđến thời gian của dự án

Các vấn đề tối ưu hóa chi phí thời gian trongcác dự án xây dựng được đặc trưng bởi các ràngbuộc về yêu cầu về thời gian và chi phí Thôngthường, nếu một dự án đang chạy phía sau kếhoạch đã lên kế hoạch, một lựa chọn là nén một sốhoạt động nén trên con đường quan trọng để đạtđược thời gian hoàn thành mục tiêu Điều khôngthể tránh khỏi là chi phí của các hoạt động nén này

sẽ tăng lên như là một kết quả Cần lưu ý rằng việcgiảm thời gian trên con đường quan trọng có thểảnh hưởng đến các đường dẫn khác trong mạng.Trong hoạt động nén, các vấn đề nguồn tài nguyêncũng có thể nảy sinh khi lượng tài nguyên cần thiếtbất kỳ lúc nào vượt quá các nguồn có sẵn Trongtrường hợp này, các mô hình tích hợp của phântích tính cân bằng thời gian và lập kế hoạch dự án

bị ràng buộc tài nguyên là cần thiết

Thời gian hoạt động và chi phí thường đượccoi là chính xác nhưng nhiều tình huống trong thếgiới thực có thể ảnh hưởng đến họ Do đó, thờigian hoạt động và chi phí là không chắc chắn thực

tế Thời gian hoạt động không chắc chắn và chi phí

có thể được điều trị theo thống kê nếu có đủ dữliệu để biện minh cho việc sử dụng nó; khác, tập

mờ và lý thuyết khả năng là thích hợp hơn Cácnghiên cứu trước đây về phân tích sự cân bằng chiphí theo thời gian được xem xét dưới đây trong hainhóm tùy thuộc vào việc xem xét các mục tiêu duynhất hoặc nhiều mục tiêu được xem xét

6.2.2 Sự cân bằng giữa chi phí –tiến độ khách quan đơn

Giả sử một mối quan hệ tuyến tính giữa thờigian và chi phí, [48] trình bày một số cải tiến cho

GA cơ bản, đặc biệt là sự cải thiện giao thoa và độtbiến, để tăng đáng kể hiệu quả trong việc tìm kiếm

các giải pháp tối ưu Trong trường hợp này, mụctiêu là để giảm thiểu tổng chi phí, Ct, phát sinhbằng cách nén một số hoạt động để rút ngắn tổngthời gian đến một giá trị mục tiêu, Tt, như đượcxây dựng dưới đây.

Their study treats crash times as continuous,

which may be impractical, as in the construction

industry the minimum time fraction is normally half

a day

Also assuming a linear relationship between

time and cost, [68] developed a GA-based time-cost

optimization program, which integrates a project

management system, i.e Primavera, with a GA

system called SUGAL The project completion date

is used as the first criterion to determine whether a

solution is valid or not The project cost is used as a

measure of the solution fitness Since only

crashable activities are encoded, the total computed

only includes the cost of activities that have not

been started and is equivalent to the remaining cost

to complete the project An invalid solution is given

a fitness value higher than that of the all-crashed

solution and is allowed to participate in subsequent

optimization process

[42] studied a project scheduling problem with

the following assumptions: (1) each activity is

non-preemptive; (2) each activity can only be processed

if the loan needed is allocated and all the precedent

activities are finished; (3) all of the costs needed are

obtained via loans with some given interest rate;

and (4) all activity durations are stochastic The

project is represented as an AOA directed network

The schedule is described as the allocating time of

all the loans needed for activities Their method

Nghiên cứu của họ coi thời gian gián đoạn làliên tục, có thể không thực tế, như trong ngành xâydựng, thời gian tối thiểu phân số là bình thườngnửa ngày

Cũng giả sử một mối quan hệ tuyến tính giữathời gian và chi phí, [68] đã phát triển một chươngtrình tối ưu hóa chi phí theo thời gian dựa trên GA,kết hợp một hệ thống quản lý dự án, tức làPrimavera, với hệ thống GA gọi là SUGAL Ngàyhoàn thành dự án được sử dụng làm tiêu chuẩn đầutiên để xác định liệu một giải pháp có hợp lệ haykhông Chi phí dự án được sử dụng như là thước

đo giải pháp Vì chỉ có các hoạt động bị đánh cắpđược mã hoá, tổng số tính chỉ bao gồm chi phí chocác hoạt động chưa được bắt đầu và tương đươngvới chi phí còn lại để hoàn thành dự án Một giảipháp không hợp lệ được đưa ra một giá trị thể chấtcao hơn của giải pháp đã được va chạm và đượcphép tham gia vào quá trình tối ưu hóa tiếp theo.[42] đã nghiên cứu một vấn đề lập kế hoạch

dự án với các giả định sau: (1) mỗi hoạt động làkhông bắt buộc; (2) mỗi hoạt động chỉ có thể được

xử lý nếu khoản vay cần thiết được phân bổ và tất

cả các hoạt động trước được hoàn thành; (3) tất cảcác chi phí cần thiết được thu được thông qua cáckhoản vay có lãi suất nhất định; và (4) tất cả thờigian hoạt động là stochastic Dự án được đại diệnnhư là một mạng lưới AOA chỉ đạo Lịch trìnhđược mô tả như thời gian phân bổ của tất cả các

integrates stochastic simulation with genetic

algorithm to solve three types of stochastic models:

the expected cost model, the α-cost model, and the

probability maximization model

For time-cost tradeoff analysis, [22] introduced

a modified shuffled frog-leaping algorithm (MSFL),

which involves adding a new searchacceleration

parameter to the original shuffled frog-leaping

algorithm The search acceleration parameter,

which can be a positive constant value, linear, or

nonlinear function of time, provides the means to

balance between global search and local search The

MSFL was applied to find the optimal set of

construction options that meet the deadline for

minimum total cost for an 18-activity construction

project Each activity has five optional methods of

construction varying from cheap-and-slow one to

fast-and-expensive one The effect of the

search-acceleration parameter was investigated and a value

between 1.3 and 2.1 was found to have the best

chance of finding the global optimum with the least

number of iterations

[69] performed an analysis of time-cost

relationship using time coupling method TCM III,

which was designed to ensure minimum project

lead time They employed a hybrid evolutionary

algorithm to find a schedule such that the maximum

completion time is minimal The algorithm employs

three procedures: a local search procedure to

determine a set of local minima, a procedure to

determine a set of fixed elements and positions in

next iteration, and a procedure to generate a new

population in next iteration

6.2.3 Multi-objective time-cost tradeoff

Alternatively, a time-cost tradeoff problem can

be treated as a multi-objective optimization process

to minimize both project duration and cost

Following this line, [25] developed a computer

program called TCGA, which uses Microsoft Excel

as a front end for data entry and a macro to execute

a multi-objective GA implementing the Pareto front

approach Their model is based on the convex hull

concept developed from linear programming; and

khoản vay cần thiết cho các hoạt động Phươngpháp của họ tích hợp mô phỏng ngẫu nhiên vớithuật toán di truyền để giải quyết ba kiểu mô hìnhngẫu nhiên: mô hình chi phí dự kiến, mô hình chiphí α, và mô hình tối đa hóa xác suất

Để phân tích tính cân bằng thời gian, [22] đãgiới thiệu một thuật toán nhảy ếch xáo trộn(MSFL) đã sửa đổi, bao gồm việc thêm một tham

số searchacceleration mới vào thuật toán nhảy ếchban đầu Tham số tăng tốc tìm kiếm, có thể là mộtgiá trị tích cực dương, tuyến tính hoặc phi tuyếntính thời gian, cung cấp phương tiện để cân bằnggiữa tìm kiếm toàn cầu và tìm kiếm địa phương.MSFL đã được áp dụng để tìm ra các lựa chọn xâydựng tối ưu đáp ứng được thời hạn cho tổng chiphí tối thiểu cho một dự án xây dựng 18 hoạt động.Mỗi hoạt động có năm phương pháp xây dựng tùychọn khác nhau từ rẻ và chậm để nhanh chóng vàđắt tiền một Ảnh hưởng của tham số tăng tốc tìmkiếm đã được điều tra và giá trị giữa 1,3 và 2,1 đãđược tìm thấy có cơ hội tốt nhất để tìm ra sự tối ưutoàn cầu với số lần lặp lại ít nhất

[69] đã tiến hành phân tích mối quan hệ thờigian với chi phí sử dụng phương pháp ghép nốithời gian TCM III, được thiết kế để đảm bảo thờigian dẫn đầu của dự án tối thiểu Họ đã sử dụngmột thuật toán tiến hóa lai để tìm ra một lịch trìnhsao cho thời gian hoàn thành tối đa là tối thiểu.Thuật toán sử dụng ba thủ tục: một thủ tục tìmkiếm cục bộ để xác định một bộ minima cục bộ,một thủ tục để xác định một bộ các phần tử và vịtrí cố định trong lần lặp tiếp theo và một thủ tục đểtạo ra một dân số mới trong lần lặp tiếp theo

6.2.3 Đa mục tiêu cân bằng chi phí – thời gian

Ngoài ra, một vấn đề cân bằng thời gian có thểđược xem như một quá trình tối ưu hóa đa mụctiêu nhằm giảm thiểu thời gian và chi phí của dự

án Tiếp theo dòng này, [25] phát triển một chươngtrình máy tính gọi là TCGA, sử dụng MicrosoftExcel như là một giao diện người dùng cho việcnhập dữ liệu và một macro để thực hiện một GA

đa mục tiêu thực hiện phương pháp tiếp cậnPareto Mô hình của họ dựa trên khái niệm vỏ lồi