Nghiên cứu ứng dụng thuật toán ago (ant colony optimization) tối ưu thời gian và chi phí cho dự án xây dựng

Trong luận văn này, một thuật toán tối ưu dựa trên nền tảng của sự tiến hóa, với tên gọi tối ưu đàn kiến ACO được ứng dụng để giải quyết bài toán tối ưu đa mục tiêu thời gian - chi phí..

VÀ CHI PHÍ CHO DỰ ÁN XÂY DỰNG

CHUYÊN NGÀNH : CÔNG NGHỆ VÀ QUẢN LÝ XÂY DỰNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS PHẠM HỒNG LUÂN

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 17 tháng 09 năm 2009

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành : Công nghệ và Quản lý xây dựng

MSHV : 00805176

1- TÊN ĐỀ TÀI :

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ACO (ANT COLONY OPTIMIZATION) TỐI ƯU THỜI GIAN VÀ CHI PHÍ CHO DỰ ÁN XÂY DỰNG

2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN :

Chương 2 : Tổng quan về bài toán tối ưu thời gian – chi phí TCO (time-cost

optimization) và các kỹ thuật giải quyết bài toán trước đây

Chương 3 : Phương pháp luận giải quyết vấn đề : Giới thiệu thuật toán ACO (ANT

COLONY OPTIMIZATION) và phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi MAWA

Chương 4 : Mô hình hóa bài toán : Ứng dụng thuật toán ACO, kết hợp cùng phương

pháp MAWA vào việc mô hình hóa bài toán tối ưu thời gian – chi phí

Chương 6 : Kết luận và kiến nghị

4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 03 / 07 / 2009

5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS PHẠM HỒNG LUÂN

Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua

Với tất cả tấm lòng biết ơn sâu sắc, em xin chân thành cảm ơn Thầy TS Phạm Hồng Luân đã tận tình hướng dẫn, đưa ra hướng nghiên cứu cụ thể, hỗ trợ

nhiều kiến thức quý báu giúp em hoàn thành luận văn này

Cuối cùng, con xin cảm ơn Ba và Mẹ đã luôn động viên, quan tâm giúp đỡ con trong suốt thời gian vừa qua ; cảm ơn em Nga, người bạn đời lúc nào cũng ở bên cạnh, động viên cổ vũ giúp anh hoàn thành đề tài tốt nghiệp này

Một lần nữa, xin gửi đến Quý Thầy Cô, Gia đình và bạn bè lòng biết ơn sâu sắc nhất

Tác giả

DƯƠNG THÀNH NHÂN

Bài toán tối ưu thời gian - chi phí là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của quản lý dự án xây dựng Để cực đại hóa lợi nhuận, các nhà lập kế hoạch xây dựng phải cố gắng tìm cách tối ưu đồng thời thời gian và chi phí Trong nhiều năm qua, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm nghiên cứu mối quan hệ thời gian - chi phí, các kỹ thuật được ứng dụng từ phương pháp tìm kiếm, phương pháp toán học cho đến thuật giải di truyền

Trong luận văn này, một thuật toán tối ưu dựa trên nền tảng của sự tiến hóa, với tên gọi tối ưu đàn kiến (ACO) được ứng dụng để giải quyết bài toán tối ưu đa mục tiêu thời gian - chi phí Bằng cách kết hợp với phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi (MAWA), mô hình sẽ tìm ra các lời giải tối ưu Mô hình ACO-TCO sẽ được pháp triển bằng một chương trình máy tính trên nền Visual Basic Một vài ví

dụ sẽ được phân tích để minh họa khả năng của mô hình cũng như so sánh với các phương pháp trước đây Kết quả chỉ ra rằng phương pháp này có khả năng tìm ra những kết quả tốt hơn mà không cần sử dụng quá nhiều đến máy điện toán, từ đó cung cấp một phương tiện hữu hiệu để hỗ trợ các nhà lập kế hoạch và quản lý trong việc lựa chọn những quyết định về thời gian – chi phí một cách hiệu quả

_

ABSTRACT

Time-cost optimization problem is one of the most important aspects of construction project management In order to maximize the return, construction planners would strive to optimize the project duration and cost concurrently Over the years, many research studies have been conducted to model the time-cost relationships, the modeling techniques range from the heuristic method and mathematical approach to genetic algorithm

In this thesis, an evolutionary-based optimization algorithm known as ant colony optimization (ACO) is applied to solve the multiobjective time-cost problem By incorporating with the modified adaptive weight approach (MAWA), the proposed model finds out the optimal solutions The concept of the ACO-TCO model is developed by a computer program in the Visual Basic platforms Some examples are analyzed to illustrate the capabilities of the proposed model and to compare against other previous methods The results indicate that ant colony system approach is able to generate better solutions without utilizing much computational resources which provides a useful means to support construction planners and manager in making better time-cost decisions efficiently

MỤC LỤC

Chương 1 : GIỚI THIỆU 1

1.1 Giới thiệu ……… 1

1.2 Đặt vấn đề ……… 2

1.3 Mục tiêu nghiên cứu ……… 4

1.4 Phạm vi nghiên cứu ……… 5

1.5 Phương pháp nghiên cứu ……… 5

1.6 Nội dung luận văn ……… 5

Chương 2 : TỔNG QUAN 8 2.1 Tổng quan về quản lý dự án ……… 8

2.1.1 Khái niệm chung ……… 8

2.1.2 Mục tiêu của quản lý dự án ……… 9

2.1.3 Các lĩnh vực kiến thức trong quá trình quản lý dự án ………… 10

2.2 Quản lý chi phí dự án ……… 12

2.3 Quản lý tiến độ dự án ……… 13

2.3.1 Khái niệm về tiến độ dự án xây dựng ……… 13

2.3.2 Các bước lập tiến độ dự án ……… 14

2.3.3 Các kỹ thuật quản lý tiến độ dự án ……… 14

2.4 Bài toán tối ưu thời gian – chi phí ……… 17

2.4.1 Giới thiệu ……… 17

2.4.2 Mô hình mối quan hệ thời gian – chi phí ……… 18

2.5 Các kỹ thuật giải quyết bài toán tối ưu thời gian – chi phí ……… 21

2.5.1 Phương pháp tìm kiếm ……… 21

2.5.2 Phương pháp quy hoạch toán học ……… 21

2.5.3 Các thuật toán tối ưu dựa trên cơ sở của sự tiến hóa ……… 22

Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP LUẬN ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ 25 3.1 Thuật toán đàn kiến ACO ……… 25

3.1.1 Giới thiệu ……… 25

3.1.1.1 Nguồn cảm hứng của thuật toán : Đàn kiến ………… 26

3.1.1.2 Thí nghiệm chiếc cầu đôi ……… 28

3.1.1.3 Từ kiến sinh học đến kiến nhân tạo ……… 31

3.1.1.4 Chất dẫn dụ mùi (Pheromones) ……… 33

3.1.2 Phương pháp ACO ……… 37

3.1.2.1 ACO Metaheuristic ……… 37

3.1.2.2 Điểm giống và khác giữa kiến thực và kiến nhân tạo … 37 3.1.3 Các thuật toán tối ưu đàn kiến (ACO Algorithms) ……… 40

3.1.3.1 Hệ kiến (Ant System) ……… 40

3.1.3.2 Hệ đàn kiến (Ant Colony System) ……… 45

3.1.3.3 Hệ kiến MAX-MIN ……… 47

3.1.4 Các ứng dụng của thuật toán đàn kiến ……… 48

3.2 Phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi (MAWA) ……… 51

3.2.1 Phương pháp trọng số thích ứng (AWA) ……… 52

3.2.2 Phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi (MAWA) ……… 53

3.3 Tính khả thi của việc áp dụng ACO để giải quyết vấn đề ……… 56

Chương 4 : MÔ HÌNH HÓA BÀI TOÁN 58 4.1 Giới thiệu bài toán tối ưu thời gian chi phí TCO ……… 58

4.1.1 Phát biểu bài toán ……… 58

4.1.2 Yêu cầu của bài toán ……… 58

4.1.3 Hàm mục tiêu của bài toán ……… 58

4.2 Mô hình hóa bài toán ……… 59

4.2.1 Mô tả bài toán ……… 59

4.2.2 Mô hình ACO cho bài toán TCO ……… 61

4.2.2.1 Phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi ……… 61

4.2.2.2 Mô hình ACO-TCO ……… 63

4.3 Kết luận ……… 70

Chương 5 : GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH VÀ VÍ DỤ MINH HỌA 71 5.1 Giới thiệu chương trình ACO-TCO ……… 71

5.1.1 Giao diện của chương trình ACO-TCO ……… 71

5.1.2 Trình tự thực hiện một bài toán bằng chương trình ACO-TCO… 75 5.2 Các ví dụ minh họa ……… 76

5.2.1 Ví dụ 1 ……… 76

DANH SÁCH HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Mục tiêu thời gian, chi phí & chất lượng của dự án ……… 9

Hình 2.2 Quan hệ tuyến tính giữa thời gian – chi phí ……… 19

Hình 2.3 Một số quan hệ khác giữa thời gian – chi phí ……… 20

Hình 3.1 Nguồn cảm hứng của thuật toán - Những con kiến ……… 26

Hình 3.2 Kiến và vệt mùi ……… 28

Hình 3.3 Thí nghiệm chiếc cầu đôi (Double Bridge Experiment) ……… 29

Hình 3.4 Kiến di chuyển trên chiếc cầu đôi ……… 29

Hình 3.5 Kiến quay trở về tổ ……… 30

Hình 3.6 Kiến ……… 36

Hình 3.7 Marco Dorigo – Cha đẻ của Thuật toán kiến ……… 40

Hình 3.8 Sơ đồ cấu trúc tổng quát của thuật toán Hệ kiến ……… 45

Hình 4.1 Biểu diễn bài toán TCO dưới dạng TSP ……… 59

Hình 4.2 Sơ đồ cấu trúc tổng quát của mô hình ACO-TCO ……… 69

Hình 5.1 Giao diện chương trình ACO-TCO ……… 72

Hình 5.2 Menu dùng để nhập các thông số của ACO ……… 73

Hình 5.3 Menu xuất ra kết quả của chương trình ……… 74

Hình 5.4 Dữ liệu dự án được nhập vào chương trình (ví dụ 1) ……… 77

Hình 5.5 Kết quả tối ưu ví dụ 1 ……… 78

Hình 5.6 Chi tiết lời giải sơ đồ mạng ứng với T=62 & C=233000 ……… 79

Hình 5.7 Dữ liệu dự án được nhập vào chương trình (ví dụ 2) ……… 82

Hình 5.8 Kết quả tối ưu ví dụ 2 ……… 83

Hình 5.9 Chi tiết lời giải sơ đồ mạng ứng với T=100 & C=283370 ……… 84

Hình 5.10 Kết quả tối ưu ví dụ 3 ……… 88

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 Các ứng dụng của thuật toán ACO ……… 50

Bảng 5.1 Các số liệu của ví dụ 1 ……… 76

Bảng 5.2 Lựa chọn các thông số cho thuật toán ACO (ví dụ 1) ……… 78

Bảng 5.3 So sánh kết quả giữa ACO và GA (ví dụ 1) ……… 79

Bảng 5.4 Các số liệu của ví dụ 2 ……… 80

Bảng 5.5 Lựa chọn các thông số cho thuật toán ACO (ví dụ 2) ……… 82

Bảng 5.6 So sánh kết quả giữa ACO và GA (ví dụ 2) ……… 83

Bảng 5.7 Thông tin về dự án trong ví dụ 3 ……… 85

Bảng 5.8 Các số liệu của ví dụ 3 ……… 86

Bảng 5.9 Lựa chọn các thông số cho thuật toán ACO (ví dụ 3) ……… 87

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU

Năm 2007, Việt Nam chính thức gia nhập tổ chức thương mại thế giới WTO Nguồn vốn FDI ồ ạt đổ vào nước ta đã đem lại nhiều cơ hội mới cũng như nhiều thách thức to lớn cho sự phát triển của thị trường xây dựng nước ta trong giai đoạn sắp tới Việc mở cửa thị trường sẽ tạo ra áp lực cạnh tranh rất lớn cho tất cả các doanh nghiệp đang hoạt động trong lĩnh vực xây dựng Các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài, với tiềm lực tài chính mạnh và phong cách quản lý hiện đại, sẽ trở thành những đối thủ cạnh tranh thực sự đối với các doanh nghiệp xây dựng trong nước Do vậy đòi hỏi ngành xây dựng trong nước cần phải nâng cao năng lực cạnh tranh, phát triển phù hợp với tiêu chuẩn và thông lệ Quốc tế Một trong số những vấn đề mấu chốt để tạo nên năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp xây dựng chính

là việc rút ngắn thời gian thi công trong điều kiện chi phí ít nhất nhằm tạo ra hiệu quả kinh tế cao khi sớm đưa công trình vào khai thác sử dụng

1.1 GIỚI THIỆU

Việc tổ chức cũng như quản lý một cách có hiệu quả các nguồn tài nguyên trong xây dựng là cốt lõi của sự thành công trong bất kỳ dự án xây dựng nào Các nhà nghiên cứu đã định nghĩa năm loại tài nguyên chính trong xây dựng, đó là : thời gian (time), chi phí (cost), nhân lực (labour), thiết bị (equipment) và vật tư (materials) Trong số đó, thời gian và chi phí là những nhân tố quan trọng nhất

được xem xét trong bất kỳ một dự án xây dựng nào Để cực đại hóa lợi nhuận, cả chủ đầu tư và nhà thầu đều cố gắng tìm mọi cách tối ưu đồng thời thời gian và chi phí xây dựng

Với sự ra đời của các sáng kiến cũng như các kỹ thuật xây dựng hiệu quả, thiết

bị, nguyên vật liệu, các sáng kiến trong quản lý và các phương pháp phân phát, thời gian xây dựng đã được cải thiện một cách rõ rệt trong vòng vài thập kỷ gần đây Cho đến bây giờ, không có dấu hiệu nào cho thấy chậm lại việc tối ưu hơn nữa việc

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

lập kế hoạch cho dự án xây dựng Trên quan điểm của chủ đầu tư, một dự án kết thúc sớm sẽ giúp giảm bớt khoản nợ về tài chính và cho phép họ thu lại nguồn vốn đầu tư sớm hơn Mặt khác, các nhà thầu sẽ tiết kiệm được chi phí gián tiếp và giảm thiểu được nguy cơ lạm phát cũng như số lượng nhân công nếu thời gian của dự án

có thể được rút ngắn Trên cơ sở này, các nhà lập kế hoạch và quản lý dự án đều cố gắng bảo đảm rằng tất cả các hoạt động xây dựng đều phải hoàn thành không những kịp mà tốt nhất là trước phải vượt tiến độ đề ra

1.2 ĐẶT VẤN ĐỀ

Bài toán tối ưu thời gian – chi phí (time-cost optimization – TCO) là một trong

những khía cạnh quan trọng nhất của việc lập và quản lý dự án Các nhà quản lý dự

án phải lựa chọn những nguồn tài nguyên thích hợp, bao gồm: kích cỡ tổ đội, vật tư thiết bị, máy móc… cũng như phương pháp và kỹ thuật thi công để thực hiện các công tác của dự án Nói chung, có một mối quan hệ thỏa hiệp giữa thời gian và chi phí để hoàn thành một công tác; chi phí thấp thì thời gian thực hiện công tác sẽ kéo dài, và ngược lại Những bài toán loại này thường rất khó giải quyết bởi vì chúng không có một đáp án duy nhất Vì vậy, nhiệm vụ của các nhà quản lý dự án là nhất thiết phải xem xét, đánh giá một cách kỹ lưỡng nhiều phương pháp khác nhau nhằm đạt được một kết quả cân bằng tối ưu giữa thời gian và chi phí

Các phương pháp để giải quyết bài toán TCO hiện tại có thể được chia thành

ba nhóm: phương pháp tìm kiếm (heuristic methods), phương pháp quy hoạch toán

học (mathematical programming models) và các thuật toán tối ưu dựa trên nền tảng của sự tiến hóa (evolutionary-based optimization algorithms_EOAs)

Phương pháp tìm kiếm là một kỹ thuật tìm kiếm dựa trên ý kiến chủ quan của của người ra quyết định Các phương pháp tìm kiếm tiêu biểu dùng để giải quyết bài toán TCO gồm : phương pháp Fondahl (1963), phương pháp khung (Prager 1963), phương pháp độ dốc chi phí hiệu quả (Siemens 1971),… Phương pháp quy hoạch toán học đã nhận được nhiều sự chú ý rộng rãi và nó được xem là hiệu quả và chính xác hơn phương pháp tìm kiếm trong việc tối ưu Phương pháp này sử dụng các

chương trình toán học như quy hoạch tuyến tính (linear programming_LP), được giới thiệu bởi Kelly (1961), Hendrickson and Au (1989) và Pagnoni (1990) để mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa thời gian – chi phí Ngoài ra, quy hoạch số nguyên (integer programming_IP) được giới thiệu bởi Meyer & Shaffer (1963) để giải quyết cả mối quan hệ tuyến tính và rời rạc giữa thời gian – chi phí Gần đây, Burns cùng các cộng sự (1996) đã phát triển một mô hình lai ghép LP/IP nhằm thiết lập đáp án chính xác cho bất kỳ khoảng thời gian mong muốn nào

Cả hai phương pháp tìm kiếm và quy hoạch toán học đều có những điểm mạnh

cũng như nhược điểm riêng trong việc giải quyết bài toán TCO Phương pháp tìm

kiếm (heuristic methods) thì lựa chọn một quá trình tính toán để rút ngắn hay kéo

dài dựa trên những tiêu chí lựa chọn được đưa ra bởi người ra quyết định Tuy

nhiên, kết quả thu được không đảm bảo là đáp án tối ưu Trong khi đó, phương

pháp toán học (mathematical programming models) đòi hỏi một khối lượng tính

toán lớn, cho ra những lời giải chính xác, nhưng đôi khi kết quả thu được vẫn chưa phải là giải pháp tối ưu Hơn nữa, đối với các dự án lớn với sơ đồ mạng lớn, thì cả phương pháp tìm kiếm cũng như phương pháp quy hoạch toán học đều không thể đạt được lời giải tối ưu một cách hiệu quả

Với mục tiêu đạt được lời giải tối ưu cho bài toán TCO, nhiều nhà nghiên cứu

đã bắt đầu khám phá khả năng sử dụng các phương pháp tiên tiến, như là EOAs EOAs (evolutionary-based optimization algorithms) là phương pháp nghiên cứu dựa trên việc mô phỏng quá trình tiến hoá của thế giới tự nhiên hoặc hành vi xã hội của các loài Trong số các EOAs, GAs (genetic algorithms) - thuật giải di truyền - được

sử dụng rộng rãi nhất nhằm thu được lời giải tối ưu cho các bài toán tối ưu đa mục tiêu trong nhiều lĩnh vực

Được giới thiệu lần đầu tiên bởi Holland (1992), thuật giải di truyền là thuật toán tìm kiếm lời giải tối ưu mô phỏng theo thuyết tiến hóa Darwin dựa trên cơ chế chọn lọc và di truyền tự nhiên Sức mạnh của thuật giải di truyền trong việc xác định một kết quả gần tối ưu cho bài toán TCO đã được ghi nhận Chẳng hạn, Feng

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

và các cộng sự (1997) đã phát triển một mô hình GA mà về cơ bản là sự cải thiện

mô hình lai ghép được phát minh bởi Liu và các cộng sự (1995) Feng và các cộng

sự (2000) phát triển một mô hình GA cho bài toán cân bằng thời gian-chi phí trong xây dựng Bên cạnh thuật giải di truyền, nhiều kỹ thuật EOA khác lấy cảm hứng từ nhiều tiến trình khác nhau trong tự nhiên cũng đã được phát triển như thuật toán memetic (Moscato 1989), tối ưu bầy đàn (Kenedy và Eberhart 1995)…

Vào đầu thập niên 90, một thuật toán với tên gọi Tối ưu đàn kiến (Ant

Colony Optimization_ACO) được đề xuất như là một phương pháp mới trong việc

tìm kiếm lời giải tối ưu cho những bài toán tối ưu đa mục tiêu ACO lần tiên được ứng dụng để giải quyết bài toán người thương gia TSP (Traveling Salesmen Problem), và gần đây nó đã được mở rộng và cải tiến để áp dụng cho nhiều bài toán tối ưu khác nhau

Luận văn này sẽ đi sâu nghiên cứu và ứng dụng thuật toán ACO để giải quyết bài toán tối ưu đa mục tiêu TCO trong một dự án xây dựng Việc phát triển một chương trình máy tính dựa trên mô hình thuật toán được nghiên cứu, nhằm kiểm tra kết quả dựa trên số liệu của một dự án xây dựng thực tế, cũng như so sánh với

những phương pháp trước đây, cũng sẽ được xem xét trong luận văn này

1.3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu chính của luận văn là nghiên cứu ứng dụng thuật toán ACO (Ant Colony Optimization) vào việc tối ưu hóa thời gian và chi phí cho một dự án xây dựng, từ đó xây dựng nên một mô hình nhằm giúp các kỹ sư xây dựng cũng như các nhà quản lý dự án xây dựng lựa được những phương án tốt nhất trong quá trình lập

kế hoạch cho dự án Nội dung cụ thể như sau :

1 Tổng quan về công tác quản lý dự án cũng như quản lý tiến độ và quản lý

chi phí dự án ; tổng quan về tình hình nghiên cứu bài toán tối ưu thời gian – chi phí và các kỹ thuật giải quyết bài toán tối ưu thời gian – chi phí

(Chương 2)

2 Nghiên cứu thuật toán tối ưu đàn kiến ACO và phương pháp trọng số

thích ứng sửa đổi MAWA (Chương 3)

3 Ứng dụng ACO, kết hợp với MAWA để xây dựng một mô hình cho bài

toán tối ưu đa mục tiêu thời gian – chi phí trong xây dựng : Mô hình ACO-TCO Từ đó, phát triển một chương trình máy tính dựa trên mô

hình đã được xây dựng (Chương 4)

4 Kiểm tra tính hiệu quả của mô hình bằng các ví dụ thực tế (Chương 5)

5 So sánh, đánh giá với các mô hình trước đây

1.4 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

- Phạm vi nghiên cứu cơ bản của luận văn là giai đoạn lập kế hoạch tổ chức thi công xây dựng

- Đối tượng nghiên cứu là bài toán tối ưu thời gian – chi phí Cách giải quyết bài toán xuất phát từ quan điểm của nhà thầu Nội dung nghiên cứu

liên quan đến hai yếu tố : thời gian và chi phí

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

- Phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong luận văn này là thuật toán tối ưu đàn kiến ACO, kết hợp với phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi MAWA trong việc giải quyết bài toán tối ưu đa mục tiêu rời rạc TCO

- Sau khi phân tích bài toán, sẽ chọn một phần mềm phù hợp để mô hình hóa: chương trình tự lập, được viết bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic

- Kiểm tra tính khả thi của chương trình thông qua các ví dụ ; so sánh với các mô hình trước đây Đưa ra kết luận và kiến nghị

1.6 NỘI DUNG LUẬN VĂN

Nội dung của luận văn được chia thành 6 chương :

Chương 1 : Giới thiệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1 Giới thiệu

2 Đặt vấn đề

3 Mục tiêu nghiên cứu

4 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

5 Phương pháp nghiên cứu

6 Nội dung luận văn

Chương 2 : Tổng quan

1 Khái niệm chung về quản lý dự án xây dựng

2 Quản lý chi phí dự án xây dựng

3 Quản lý tiến độ dự án xây dựng

4 Tổng quan về bài toán tối ưu thời gian – chi phí

5 Các kỹ thuật giải quyết bài toán tối ưu thời gian – chi phí

Chương 3 : Phương pháp luận để giải quyết vấn đề

1 Trình bày kiến thức nền tảng về thuật toán tối ưu đàn kiến ACO

2 Trình bày phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi MAWA

Chương 4 : Mô hình hóa bài toán

1 Trình bày chi tiết các thành phần của mô hình

2 Trình bày chi tiết cách áp dụng thuật toán tối ưu đàn kiến ACO để giải quyết bài toán TCO

Chương 5 : Xử lý dữ liệu và phân tích kết quả

1 Giới thiệu và trình bày cách sử dụng chương trình

2 Ví dụ minh họa

Chương 6 : Kết luận và kiến nghị

SƠ ĐỒ QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Tổng quan về bài toán TCO và các kỹ thuật giải quyết bài toán TCO

Nghiên cứu thuật toán ACO

ƒ Tổng quan về ACO

ƒ Các dạng của ACO

- Ant System

- Ant Colony System

- MAX-MIN Ant System

ƒ Các ứng dụng của ACO

Nghiên cứu phương pháp trọng số thích ứng sửa đổi MAWA trong việc xác định trọng số cho mục tiêu thời gian - chi phí, từ đó tính được giá trị kết hợp của mục tiêu thời gian và chi phí

Ứng dụng ACO, kết hợp cùng MAWA vào xây dựng mô hình giải quyết bài toán TCO : mô hình ACO-TCO

ƒ Nhập thông số ban đầu của bài toán

ƒ Nhập thông số của ACO

ƒ Xây dựng mô hình (vòng lặp)

→ Kết quả

(Sơ đồ cấu trúc chi tiết của mô hình được trình bày ở chương 4)

Từ mô hình đã xây dựng, phát triển một chương trình tin học viết bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic 6.0 để xử lý bài toán

ƒ Giới thiệu chương trình

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

CHƯƠNG 2

TỔNG QUAN

2.1 TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ DỰ ÁN

2.1.1 Khái niệm chung

Dự án là một quá trình gồm nhiều công tác có liên quan với nhau, được thực hiện nhằm đạt được mục tiêu đã đề ra, trong điều kiện ràng buộc về thời gian, nguồn nhân lực và ngân sách

Mỗi dự án đều có một chu kỳ hoạt động Chu kỳ hoạt động của dự án gồm 3 giai đoạn : khởi đầu dự án, triển khai dự án và kết thúc dự án

Bất kỳ một dự án nào cũng đều có các đặc điểm sau :

¾ Có mục tiêu rõ ràng

¾ Có thời hạn nhất định (khởi đầu - triển khai - kết thúc)

¾ Có nguồn lực hạn chế (kinh phí, nhân công, vật tư)

¾ Duy nhất

¾ Luôn luôn tồn tại mâu thuẫn

Lập dự án là quá trình chuẩn bị, sắp xếp và quản lý các công tác theo đúng tiến

độ đề ra nhằm hoàn thành mục tiêu của dự án Mục đích chung của việc lập dự án là sắp xếp thực hiện các công tác một cách hợp lý cũng như chuẩn bị nguồn lực cần thiết để thực hiện dự án Đồng thời, lập dự án cũng là cơ sở để theo dõi, kiểm soát

và đánh giá quá trình thực hiện dự án

Theo Lê Văn Kiểm và Ngô Quang Tường (2001), quá trình quản lý dự án gồm

3 giai đoạn :

¾ Giải trình dự án : trình bày mục tiêu, đặc điểm và kết quả cần đạt được của dự án

¾ Lập kế hoạch : xác định các công việc cần làm, tính thời gian, nhân vật lực cần thiết cho mỗi công việc; lập trình tự thực hiện trước sau giữa các công việc

¾ Thực thi kế hoạch và điều hành các công việc theo thời gian ấn định

2.1.2 Mục tiêu của quản lý dự án

Bất cứ một dự án xây dựng nào cũng đều hướng đến 3 mục tiêu : chất lượng – thời gian – chi phí Một dự án thành công khi thỏa các yêu cầu sau :

¾ Hoàn thành trong thời gian quy định (Due date)

¾ Hoàn thành trong chi phí cho phép (Budget limit)

¾ Đạt được chất lượng như mong muốn (Required performance)

¾ Sử dụng nguồn lực được giao một cách :

• Hiệu quả (Effective)

• Hữu hiệu (Efficiency)

Hình 2.1 Mục tiêu thời gian, chi phí & chất lượng của dự án

Thời gian quy định

Chất lượng đạt yêu cầu

Ngân sách cho phép Chất lượng

Thời gian

Chi phí Mục tiêu

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

2.1.3 Các lĩnh vực kiến thức trong quá trình quản lý dự án

Theo Lưu Trường Văn (Bài giảng cao học ngành CNQLXD – 2005), quá trình quản lý dự án bao gồm các lĩnh vực kiến thức sau :

2.1.3.1 Quản lý quy mô dự án (Project scope management)

¾ Giấy phép

¾ Hoạch định quy mô

¾ Định nghĩa quy mô

¾ Kiểm soát sự thay đổi của quy mô

¾ Kiểm tra quy mô

2.1.3.2 Quản lý thời gian (tiến độ) dự án (Project time management)

¾ Xác định các công tác

¾ Trình tự các công tác

¾ Ước lượng thời gian hoàn thành các công tác

¾ Lập tiến độ / kế hoạch

¾ Kiểm soát thời gian

2.1.3.3 Quản lý chi phí dự án (Project cost management)

¾ Hoạch định tài nguyên

¾ Ước lượng chi phí

¾ Thiết lập ngân sách cho dự án

¾ Kiểm soát chi phí

2.1.3.4 Quản lý chất lượng dự án (Project quality management)

¾ Hoạch định chất lượng

¾ Kiểm soát chất lượng

¾ Bảo hiểm chất lượng

2.1.3.5 Quản lý nguồn nhân lực của dự án (Project human resource

management)

¾ Hoạch định tổ chức

¾ Tìm kiếm, tuyển mộ nhân viên

¾ Thành lập và duy trì Ban QLDA

2.1.3.6 Quản lý thông tin dự án (Project communications management)

¾ Hoạch định thông tin

¾ Phân phối thông tin

¾ Báo cáo tiến trình

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

2.2 QUẢN LÝ CHI PHÍ DỰ ÁN

Mục tiêu chính của việc quản lý chi phí là làm giảm chi phí cũng như kiểm soát được chi phí trong quá trình thực hiện dự án Những nghiên cứu đầu tiên trong việc làm giảm chi phí liên quan tới các phương pháp năng suất lao động được đề xuất bởi các thành viên của trường Taylor Kỹ thuật giảm chi phí đầu tiên làm sáng

tỏ mối quan hệ giữa chức năng và chi phí là phương pháp VE (Value Engineering) được đề xuất bởi L.D Miles (1974) Miles nghiên cứu các yêu cầu cần thiết để tạo

ra một sản phẩm cũng như chi phí của các yêu cầu đó, và đề xuất VE như là một phương tiện nhằm giảm chi phí VE được áp dụng không những trong các ngành công nghiệp sản xuất nói chung mà còn trong ngành công nghiệp xây dựng, trong quy trình thiết kế cũng như thi công xây dựng

Nghiên cứu đầu tiên cho mục tiêu thứ nhì của quản lý chi phí: kiểm soát chi phí, được thực hiện bởi Harrison và Fish, những người đã phê bình khái niệm chi phí thực tế (actual costing) ban đầu và thay thế bằng chi phí tiêu chuẩn (standard costing) Và cả khái niệm chi phí thực tế cũng như chi phí tiêu chuẩn đều được tiếp tục phát triển hơn nữa trong các hệ thống thanh toán công nghiệp

Vấn đề của việc quản lý chi phí trong dự án xây dựng có thể được chia thành hai phần : hoạch định ngân sách trước khi bắt đầu các công việc và kiểm soát chi phí sau khi công việc được bắt đầu Mục tiêu chính của việc hoạch định ngân sách

là xác định chi phí tiêu chuẩn và giảm chi phí Còn mục tiêu của việc kiểm soát chi phí gồm ba phần :

¾ phân tích tiến triển của dự án trên phương diện tổng khối lượng công việc thực sự hoàn thành và ước lượng phần chưa hoàn thành;

¾ kiểm soát chi phí bằng cách xác định các vấn đề thông qua phân tích;

¾ xem xét biện pháp để giải quyết vấn đề đó

Vấn đề về sự tiến triển của dự án được khắc phục bởi việc nghiên cứu PERT/COST, mà đã làm rõ mối quan hệ giữa chi phí và tiến độ của dự án và cơ cấu

phân chia công việc WBS (Work Breakdown Structure), một phương pháp thể hiện mối quan hệ giữa chi phí xây dựng và sự tổ chức phân công công việc theo một cấu trúc ma trận có thứ bậc Tuy nhiên, nghiên cứu này ít liên quan đến chiến lược kinh doanh của các công ty, thường chú trọng vào việc xác định vấn đề trong phân tích tiến trình và phương pháp kiểm soát hay giảm chi phí Một ngoại lệ của phương pháp này là nghiên cứu theo phương pháp tài chính và kế toán, nhưng lại có nhiều đặc điểm khác nhau Mặt khác, mặc dù mục tiêu đầu tiên của việc quản lý chi phí trong suốt quá trình xây dựng là giữ cho chi phí của các công tác nằm trong phạm vi kiểm soát, nhưng không có nhiều nghiên cứu chú trọng vào việc làm thế nào để lựa chọn các công tác nào cần được chú trọng hay là thế nào để thực sự giảm chi phí Trong thế giới thực, việc quản lý chi phí thường dựa vào kinh nghiệm và khả năng của người kỹ sư quản lý trên công trường

2.3 QUẢN LÝ TIẾN ĐỘ DỰ ÁN

2.3.1 Khái niệm về tiến độ dự án xây dựng

Tiến độ dự án xây dựng chính là kế hoạch thời gian thi công xây dựng của dự

án xây dựng Tiến độ được thành lập trên cơ sở biện pháp tổ chức thi công đã xác định và phải đảm bảo các yêu cầu sau :

¾ Trình tự tiến hành các công tác

¾ Quan hệ ràng buộc giữa các công tác với nhau

¾ Thời gian hoàn thành từng hạng mục, từng công tác cũng như toàn bộ công trình

¾ Nhu cầu về nhân vật lực cần thiết cho thi công tại thời điểm nhất định

Tuy nhiên, tùy theo từng góc độ nhìn nhận khác nhau của chủ đầu tư (client),

tư vấn thiết kế (consultant), nhà thầu (contractor) mà tiến độ có thể được hiểu theo

nhiều cách khác nhau Theo Ngô Quang Tường (Bài giảng cao học ngành CNQLXD – 2006) thì :

¾ Tạo ra danh sách các công tác

¾ Nhận dạng mối quan hệ giữa các công tác

¾ Xác định các yêu cầu về nguồn lực và kiểm tra sự có sẵn của chúng

¾ Xác định thời gian hoàn thành của từng công tác

¾ Thiết lập tiến độ của dự án

¾ Hiệu chỉnh tiến độ của dự án

¾ Chú ý đến các công tác Gantt (critical activities)

¾ Thực hiện theo tiến độ đã lập

2.3.3 Các kỹ thuật quản lý tiến độ dự án

Phương pháp lập tiến độ cho dự án xây dựng phụ thuộc vào 03 yếu tố : kích thước dự án, mức độ phức tạp của dự án và thời gian hoàn thành dự án

Để khắc phục những nhược điểm nêu trên, khi lập tiến độ thi công cho các dự

án lớn, có quy mô phức tạp với nhiều công tác, người ta sử dụng sơ đồ mạng Sơ đồ mạng là một đồ thị bao gồm các nút và cung nhằm diễn tả một quá trình gồm nhiều công việc có liên quan với nhau theo một trình tự nhất định Phân tích sơ đồ mạng người ta có thể xác định được những công việc nào nếu bị trì hoãn, thì sẽ ảnh hưởng đến thời gian hoàn thành của toàn bộ dự án Sơ đồ mạng bao gồm nhiều phương pháp như : sơ đồ mạng xác định CPM (Critical Path Method), sơ đồ mạng xác suất hay bất định PERT (Program Evaluation and Review Technique), sơ đồ mạng công việc MPM (Metra Potential Method)

Sơ đồ mạng xác định (CPM) là một đồ thị trình bày cách xác định đường tới hạn của tiến độ dự án dựa trên thời gian và mối quan hệ tuần tự giữa các công tác, được phát triển vào năm 1957 bởi công ty Du Pont và công ty Lemintland CPM được thiết lập lần đầu tiên để lên kế hoạch bảo trì các nhà máy hoá chất bị xuống cấp CPM lập trên giả thuyết là thời lượng của các công việc là chính xác và bất biến trong quá trình thực hiện dự án

Sơ đồ mạng xác suất hay bất định (PERT) là một phương pháp lập tiến độ theo

lý thuyết ngẫu nhiên được đề xuất bởi văn phòng các dự án đặc biệt của hải quân Hoa Kỳ (United States Navy’ Special Project Office) và công ty Bose Alen Halminton vào năm 1958, áp dụng lần đầu tiên trong việc phát triển một loại tên lửa mới Phương pháp này sử dụng mô hình xác suất, theo đó thời gian hoàn thành công việc được cho dưới dạng hàm phân phối xác suất

So sánh giữa hai sơ đồ, ta thấy PERT tập trung vào việc quản lý thời gian, trong khi CPM tập trung vào phân tích mối quan hệ giữa thời gian và chi phí Một khác biệt quan trọng giữa chúng là CPM sử dụng kỹ thuật quy hoạch tuyến tính

(Linear Programming – LP) để tính toán chi phí thu được từ việc giảm thời gian Ngoài ra, PERT giới thiệu sự ước lượng ba điểm – lạc quan, rất có khả năng xảy ra,

bi quan – trong khi CPM giới thiệu sự ước lượng một điểm Thật ra, hai phương pháp CPM và PERT cơ bản giống nhau về hình thức, chỉ khác là : thời gian trong CPM là một đại lượng xác định, có thể tính toán được từ các định mức, trong khi thời gian trong PERT là không xác định mà phải ước lượng nên mang nhiều yếu tố ngẫu nhiên Do đó, khi tính toán, các thông số thời gian giữa CPM và PERT có khác nhau Trong thực tế, việc rút ngắn thời gian chỉ có ý nghĩa khi xét đến yếu tố

chi phí Do đó, bài toán tối ưu thời gian – chi phí là một mục tiêu mà các nhà lập

và quản lý dự án phải nghiên cứu giải quyết

2.4 BÀI TOÁN TỐI ƯU THỜI GIAN – CHI PHÍ (TCO)

2.4.1 Giới thiệu

Như đã trình bày ở trên, có ba điểm chính được coi là quan trọng nhất đối với một dự án thành công, đó là :

¾ dự án phải đạt được yêu cầu của khách hàng

¾ thực hiện trong ngân sách cho phép

¾ hoàn thành đúng tiến độ

Hơn nữa, các nhà quản lý dự án là một người lập tiến độ cho dự án thì thường xuyên phải đối mặt với vấn đề giảm tiến độ hoàn thành dự án nhằm đạt được một giới hạn đặc biệt về thời gian nào đó Việc rút ngắn tiến độ dự án có thể được thực hiện bằng cách bổ sung thêm nguồn tài nguyên (nhân công, vật tư, thiết bị…) cho các công tác then chốt của dự án Taylor đã định nghĩa rút ngắn tiến độ dự án

(project crashing) như sau : “Rút ngắn tiến độ dự án là giảm thời gian của một hoặc

nhiều công tác tới hạn đến một thời gian nhỏ hơn thời gian bình thường của công tác đó”

Tuy nhiên, nguồn tài nguyên bổ sung thêm đòi hỏi phải tốn thêm tiền, do đó sẽ làm gia tăng tổng chi phí của toàn bộ dự án Vì vậy, quyết định rút ngắn thời gian

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

của dự án, rút ngắn bao nhiêu, rút ngắn công tác nào, cần phải được dựa trên việc phân tích sự cân bằng giữa thời gian hoàn thành dự án mong muốn và chi phí cần thiết phải bổ sung Về cơ bản, có ba phương pháp để rút ngắn tiến độ của một dự án:

1) Lập lại kế hoạch cho dự án bằng cách sử dụng nhiều phương pháp khác nhau

2) Sắp xếp lại chuỗi các công tác để những công tác trước đây được thực hiện tuần tự sẽ được thực hiện song song

3) Bổ sung nguồn tài nguyên (nhân lực, vật tư thiết bị, tiền bạc…) cho dự

án để đẩy nhanh tiến độ

Các giả thiết chính của việc rút ngắn tiến độ, theo thực tế bao gồm :

¾ Các công tác có thể được thực hiện nhanh hơn nếu như ta phân phối thêm nguồn tài nguyên cho chúng (nhân công, máy móc, vật tư…)

¾ Những nguồn tài nguyên này có thể tính toán và ước lượng được, và được tóm tắt như là một chi phí trực tiếp trên một đơn vị thời gian

¾ Nguồn tài nguyên này phải có sẵn

2.4.2 Mô hình mối quan hệ thời gian – chi phí

Một trong những lợi thế của phương pháp CPM là khả năng tính toán cơ bản được mở rộng để kết hợp chi phí một cách rõ ràng, theo đó kết hợp khía cạnh lập kế hoạch và quản lý của việc quản lý dự án với tài chính và ngân sách của các công tác Điều này được thực hiện bằng cách định nghĩa một số mô hình trình bày mối quan hệ thời gian – chi phí của các công tác Những mô hình như thế được dùng để xác định : (1) chi phí để đẩy nhanh dự án nhằm đạt được một thời hạn đặc biệt, và (2) tiến độ tiết kiệm (tối ưu) nhất để đạt được thời hạn hoàn thành Mối quan hệ này

có thể được trình bày bằng một đồ thị mô tả mối quan hệ thời gian – chi phí, như trong hình (2.2-a)

Hình 2.2 Quan hệ tuyến tính giữa thời gian – chi phí

Điểm A là kết quả của việc sử dụng phương pháp rẻ nhất (và thường thì chậm nhất) để hoàn thành công tác Điểm này được gọi là “điểm bình thường” (“normal point”) Chi phí để hoàn thành công tác thì được gọi là “chi phí bình thường” (“normal cost”), và thời gian hoàn thành tương ứng được gọi là “thời gian bình thường” (“normal duration”) Khi công tác được đẩy nhanh hay “tăng tốc”, chi phí của nó sẽ tăng lên và được biểu diễn bằng đường A-B Cuối cùng sẽ đạt đến điểm

B, tức là thời gian hoàn thành ngắn nhất có thể của công tác đó Điểm này được gọi

là “điểm rút ngắn” (“crash point”) Chi phí tại điểm này được gọi là “chi phí rút ngắn” (crash cost”), và thời gian hoàn thành tương ứng được gọi là “thời gian rút ngắn” (“crash duration”) Khi đó, sự bổ sung nguồn nhân lực hay tài nguyên sẽ làm gia tăng chi phí nhưng không thể rút ngắn thời gian thêm được nữa A-B được gọi

là đường cong thời gian – chi phí Trong hình (2.2-a), đường cong này được biểu diễn dưới dạng một đường thẳng, và trong trường hợp này quan hệ thời gian – chi phí là tuyến tính Trên thực tế, nó có thể là bất kỳ một hình dạng nào dựa trên loại tài nguyên tương ứng với công tác Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, đường nối liền điểm rút ngắn và điểm bình thường có thể được xấp xỉ là một đường cong, như trong hình (2.2-b)

Chi phí

Thời gian

Đường cong thực tế

B

A

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

Trên thực tế, mối quan hệ thời gian – chi phí có thể là một trong số nhiều hình dạng khác nhau Nó có thể lõm như trong hình (2.3-a), hay xấp xỉ tuyến tính gãy khúc như trong hình (2.3-b) Trong một số trường hợp đặc biệt, nó có là một chuỗi đường thẳng gãy khúc như trong hình (2.3-c) Ngoài ra, có nhiều trường hợp mà quan hệ giữa thời gian và chi phí không phải là một đường cong liên tục Điều này

sẽ xuất hiện khi chỉ có hai hoặc một số cách riêng biệt thực hiện quá trình, và không

có khả năng nào xuất hiện ở giữa các điểm Lúc này, quan hệ thời gian – chi phí là rời rạc, và được biểu diễn như trong hình (2.3-d)

Hình 2.3 Một số quan hệ khác giữa thời gian – chi phí

(Connected straight)

Chi phí

Thời gian (d) Rời rạc

(Discrete) Chi phí

2.5 CÁC KỸ THUẬT GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN THỜI GIAN – CHI PHÍ

Hiện nay, các kỹ thuật để giải quyết bài toán tối ưu thời gian – chi phí (TCO) một cách tổng quát có thể được phân làm 3 loại :

¾ Phương pháp tìm kiếm (heuristic methods)

¾ Phương pháp quy hoạch toán học (mathematical programming methods)

¾ Các thuật toán tối ưu dựa trên cơ sở của sự tiến hóa (evolutionary-based optimization algorithms – EOAs)

2.5.1 Phương pháp tìm kiếm (heuristic methods)

Phương pháp tìm kiếm là các phương pháp không tính toán mà chỉ dựa vào ý kiến chủ quan của người ra quyết định Các phương pháp tìm kiếm phổ biến dùng

để giải quyết bài toán TCO gồm : phương pháp Fondahl (1961), phương pháp khung (Prager 1963), phương pháp độ dốc chi phí hiệu quả (Siemens 1971) và phương pháp khung cứng (Moselhi 1993)

Phương pháp này có thể được phân thành 2 loại :

¾ Tìm kiếm theo từng chuỗi : đầu tiên là thiết lập quy tắc ưu tiên và tiếp theo là giữ lại những giá trị thỏa điều kiện ưu tiên trong suốt quá trình tính toán

¾ Tìm kiếm song song : quy tắc ưu tiên được cập nhật trong mỗi lần tính toán tiến độ

Do tính dễ dàng trong việc ứng dụng, phương pháp tìm kiếm đã được ứng dụng rộng rãi trong việc giải quyết bài toán TCO Tuy nhiên, vì phương pháp này chỉ có thể tối ưu mỗi lần một mục tiêu riêng biệt, nên rốt cuộc đáp án thu được không đảm bảo là đáp án tối ưu tổng thể (“global optimal”) Kết quả là, phương pháp tìm kiếm có một khả năng giới hạn trong việc giải quyết các bài toán phức tạp hay các bài toán tối ưu đa mục tiêu

2.5.2 Phương pháp quy hoạch toán học (mathematical programming methods)

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

Phương pháp quy hoạch toán học đã nhận được nhiều sự chú ý rộng rãi và nó được xem là hiệu quả và chính xác hơn phương pháp tìm kiếm trong việc tối ưu

Phương pháp này sử dụng các chương trình toán học như quy hoạch tuyến tính

(linear programming_LP), được giới thiệu bởi Kelly (1961), Hendrickson và Au (1989) và Pagnoni (1990) trong việc mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa thời gian và chi phí Nhưng phương pháp quy hoạch tuyến tính chỉ thích hợp khi quan hệ giữa thời gian và chi phí là tuyến tính, không phù hợp với các bài toán mà quan hệ

giữa thời gian và chi phí là rời rạc Để khắc phục điều này, quy hoạch số nguyên

(integer programming_IP) được giới thiệu bởi Meyer & Shaffer (1963) và Patterson

& Huber (1974) nhằm giải quyết cả mối quan hệ tuyến tính và rời rạc giữa thời gian

và chi phí Tuy nhiên, phương pháp quy hoạch số nguyên lại đòi hỏi một số lượng giới hạn các phép tính nên khi số lượng công tác quá nhiều thì phương pháp này tỏ

ra không khả thi Gần đây, Burns cùng các cộng sự (1996) đã phát triển một mô hình lai ghép LP/IP nhằm thiết lập đáp án chính xác cho bất kỳ khoảng thời gian mong muốn nào

Khi sử dụng các phương pháp toán học này, các quy tắc tìm kiếm được biến đổi thành các ràng buộc và hàm mục tiêu cho việc giải quyết bài toán Kết quả là nhiều nỗ lực được thực hiện nhằm hướng đến các công thức ràng buộc và các hàm mục tiêu Ngoài ra, cũng giống như phương pháp tìm kiếm, phương pháp quy hoạch toán học chỉ có thể dẫn đến đáp án tối ưu một cách hiệu quả trong trường hợp sơ đồ mạng không quá phức tạp

2.5.3 Các thuật toán tối ưu dựa trên cơ sở của sự tiến hóa (evolutionary-based optimization algorithms – EOAs)

Mặc dù phương pháp tìm kiếm và phương pháp quy hoạch toán học có những thế mạnh riêng, tuy nhiên nhược điểm của các phương pháp này cũng khá rõ ràng,

đó là cả hai kỹ thuật này đều không đưa đến các lời giải tối ưu Quan trọng hơn, cả phương pháp tìm kiếm cũng như phương pháp toán học đều không thể giải quyết bài toán tối ưu đa mục tiêu TCO một cách hiệu quả

Với mục tiêu đạt được lời giải tối ưu cho bài toán TCO, nhiều nhà nghiên cứu

đã bắt đầu khám phá khả năng sử dụng các phương pháp tiên tiến, như là EOAs EOAs (evolutionary-based optimization algorithms) là phương pháp nghiên cứu dựa trên việc mô phỏng quá trình tiến hoá của thế giới tự nhiên hoặc hành vi xã hội của các loài Trong số các EOAs, GAs (genetic algorithms) - thuật giải di truyền - được

sử dụng rộng rãi nhất nhằm thu được lời giải tối ưu cho các bài toán tối ưu đa mục tiêu trong nhiều lĩnh vực

GAs là thuật toán tìm kiếm lời giải tối ưu mô phỏng theo thuyết tiến hóa Darwin và quy luật di truyền của sinh vật trong tự nhiên Sức mạnh của nó là khả năng tận dụng lựa chọn ngẫu nhiên như là một công cụ hướng dẫn tìm kiếm ở cấp

độ cao nhờ một không gian không biết ban đầu Phương pháp tìm kiếm này có xu hướng khai thác các lời giải từ thế hệ bố mẹ và do đó nó đảm bảo một thế hệ con tốt hơn GAs bắt đầu bằng việc mã hóa lời giải của bài toán thành chuỗi nhiễm sắc thể

để hình thành thế hệ ban đầu Ba quá trình với tên gọi chọn lọc tự nhiên (nature selection), lai ghép (crossover) và đột biến (mutation) lần lượt được thực hiện để

tạo ra các thế hệ con Qua nhiều thế hệ, các cá thể trong quần thể mới sẽ giống hệt nhau (tức là điều kiện dừng của bài toán) Những cá thể sống sót sau cùng sẽ thể hiện lời giải tối ưu hoặc gần tối ưu

Theo Osyczka (2002), GAs đã làm tốt hơn các phương pháp tối ưu truyền thống đặc biệt là khi ứng dụng vào giải quyết các bài toán tối ưu trong thế giới thực Trên thực tế, trong vòng một thập kỷ trở lại đây, GAs đã được các nhà nghiên cứu

sử dụng như là một phương pháp mới để giải quyết các bài toán lập kế hoạch trong xây dựng (Leu và Yang 1999, Todd và Sen 1999) GAs mã hóa thời gian và chi phí của mỗi công tác trong bài toán TCO thành một gien trên chuỗi nhiễm sắc thể và sử dụng quy tắc lựa chọn theo xác suất, đối ngược với các phương pháp truyền thống

Li và Love (1997) phát triển một mô hình GA cải tiến nhằm mô tả mối quan hệ tuyến tính liên tục giữa thời gian – chi phí mặc dù rằng mô hình chỉ là tối ưu đơn mục tiêu Mặc khác, Feng và các cộng sự (1997) lập một mô hình GA để tối ưu đồng thời thời gian và chi phí, đi tiên phong trong việc giới thiệu khái niệm tối ưu

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

đa mục tiêu cho bài toán TCO Tuy nhiên, mô hình này dựa trên khái niệm vỏ lồi (convex hull) được phát triển từ LP, và do đó, đường cong cân bằng thời gian – chi phí có thể không phản ánh đúng tập hợp các lời giải tối ưu thực Hơn nữa, mô hình của Feng nghiên cứu đường cong cân bằng giữa thời gian và chi phí trực tiếp, trong khi tổng chi phí cần được xác định bằng cách tập hợp chi phí gián tiếp ước lượng và chi phí trực tiếp thu được từ đường cong cân bằng Hegazy (1999) phát triển một

mô hình GA thực tế bằng cách bổ sung GA vào trong Microsoft Project Mô hình này đã chứng minh một sự cải tiến so với các mô hình GA trước đây, nhưng nó vẫn còn là một công cụ tối ưu đơn mục tiêu

Thách thức lớn nhất của bài toán TCO là việc phân tích sự ràng buộc thời gian – chi phí trong tất cả các ràng buộc khả thi trong một khoảng thời gian ngắn và một chi phí hợp lý cho một khối lượng cực lớn các công tác xây dựng (Ng và các cộng sự 2000) Để giải quyết vấn đề này, Zheng và các cộng sự (2004) đề xuất sử dụng một mô hình GA nhằm giải quyết bài toán đa mục tiêu TCO Quá trình phát triển của GAs giúp dự báo khả năng sống sót và đặc điểm của thế hệ con dựa trên nền tảng đặc điểm của thế hệ cha mẹ (Ahmed and Eldin 2004) Không kể đến lợi nhuận thì thời gian thu được bởi mô hình GA tạo ra một kết quả gần tối ưu Một hạn chế chủ yếu của GAs là sự thay đổi tần số của gen, tiêu biểu cho tình trạng nhiều đỉnh có cùng chiều cao Khi sự thay đổi tần số của gen xuất hiện, nó sẽ hội tụ tới một đỉnh đơn do các lỗi ngẫu nhiên trong suốt quá trình, và điều này thì không được mong đợi trong bài toán tối ưu đa mục tiêu TCO (Zheng và các cộng sự 2004) Luận văn này sẽ sử dụng phương pháp tối ưu đàn kiến ACO nhằm thu được một tập hợp các kết quả tốt nhất cho bài toán TCO, từ đó giá trị của ACO trong bài toán TCO sẽ được đánh giá Luận văn bắt đầu bằng việc giới thiệu những khái niệm

cơ sở của ACO Tiếp theo là một mô tả ngắn gọn của bài toán TCO đi thẳng vào thực tế tình huống xây dựng Từ đó, việc phát triển một mô hình ACO cho bài toán TCO sẽ được trình bày Với các ví dụ cụ thể, kết quả của mô hình đề xuất sẽ được tính toán Cuối cùng là việc đánh giá cũng như so sánh chất lượng của các lời giải thu được bởi mô hình này với các phương pháp trước đây

ACO (Ant Colony Optimization – Tối ưu đàn kiến) là một phương pháp

metaheuristic để thu được một kết quả gần đúng cho các bài toán tối ưu phức tạp Heuristic là tri thức về bài toán cụ thể được sử dụng để dẫn dắt quá trình tìm ra lời giải của giải thuật Nhờ sự thêm vào các heuristic mà giải thuật trở nên hữu hiệu hơn Metaheuristic là loại heuristic tổng quát có thể áp dụng cho nhiều lớp bài toán Gần đây, metaheuristic là một lĩnh vực nghiên cứu phát triển mạnh mẽ, với sự ra đời của nhiều metaheuristic như : giải thuật di truyền (GA – genetic algorithm), giải thuật mô phỏng luyện kim (simulated annealing), tìm kiếm Tabu (Tabu search),…

Được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1991 bởi Colorni và Dorigo, Giải thuật

kiến đã nhận được sự chú ý rộng lớn nhờ vào khả năng tối ưu của nó trong nhiều

lĩnh vực khác nhau Khái niệm ACO lấy cảm hứng từ việc quan sát hành vi của đàn kiến trong quá trình chúng tìm kiếm nguồn thức ăn Người ta đã khám phá ra rằng, đàn kiến luôn tìm được đường đi ngắn nhất từ tổ của chúng đến nguồn thức ăn Phương tiện truyền đạt tín hiệu được kiến sử dụng để thông báo cho những con

khác trong việc tìm đường đi hiệu quả nhất chính là mùi của chúng (pheromone)

Kiến để lại vệt mùi trên mặt đất khi chúng di chuyển với mục đích đánh dấu đường

đi cho các con theo sau Vệt mùi này sẽ bay hơi dần và mất đi theo thời gian, nhưng

nó cũng có thể được củng cố nếu những con kiến khác tiếp tục đi trên con đường đó lần nữa Dần dần, các con kiến theo sau sẽ lựa chọn đường đi với lượng mùi dày đặc hơn, và chúng sẽ làm gia tăng hơn nữa nồng độ mùi trên những đường đi được yêu thích hơn Các đường đi với nồng độ mùi ít hơn rốt cuộc sẽ bị loại bỏ và cuối cùng, tất cả đàn kiến sẽ cùng kéo về một đường đi mà có khuynh hướng trở thành

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

đường đi ngắn nhất từ tổ đến nguồn thức ăn của chúng (Dorigo và Gambardella 1996)

3.1.1.1 Nguồn cảm hứng của thuật toán : Đàn kiến

Là một cá thể đơn lẻ, kiến đem lại một hiệu quả rất hạn chế Nhưng khi ở trong một đàn được tổ chức tốt thì nó lại là một tác nhân có sức mạnh to lớn, đóng góp cho sự phát triển của đàn Loài kiến sống và tồn tại như là một phần của đàn

Các đàn kiến thường được mô tả như là một xã hội hữu cơ (superorganism) bởi vì

Hình 3.1 : Nguồn cảm hứng của thuật toán - Những con kiến

Nhà động vật học người Pháp Pierre Paul Grassé là một trong những nhà nghiên cứu đầu tiên tiến hành nghiên cứu hành vi xã hội của các loài Ông khám phá ra rằng những con côn trùng này có khả năng phản ứng lại những tín hiệu mà

ông gọi là “tác nhân kích thích đáng kể” (“significant stimuli”), nó kích hoạt một

phản ứng mã hóa dạng di truyền Ông quan sát thấy rằng, trong xã hội côn trùng, hiệu quả của những phản ứng này có thể trở thành một tác nhân kích thích mới cho

cả con côn trùng này và những con khác trong đàn Grassé sử dụng thuật ngữ

“stigmergy” để mô tả dạng giao tiếp đặc biệt này, tương tự như là “kiến thợ được

khuyến khích bởi những thành quả mà chúng đạt được”

“Stigmergy” được định nghĩa như là một phương pháp giao tiếp gián tiếp trong một hệ thống có tổ chức, ở đó mỗi cá thể giao tiếp với cá thể khác bằng cách thay đổi môi trường cục bộ của chúng

Kiến giao tiếp với các con khác bằng cách để lại mùi dọc theo đường đi của chúng Vệt mùi tương tự như thế này có thể được tìm thấy ở một số loài khác, chẳng hạn như ở con mối Mối dùng mùi để xây nên những cái tổ rất phức tạp bằng cách tuân theo những quy tắc phân quyền đơn giản Mỗi con mối sẽ vốc một ụ đất (hay những vật liệu tương tự) từ nơi ở của chúng, tạo nên những viên đất với mùi,

và đặt lên mặt đất Những viên đất này trở thành những tác nhân kích thích thu hút các con mối khác đặt thêm các viên đất Từ đó, cột và khung, hay thậm chí là nguyên cả tổ mối, sẽ được xây nên

Ở nhiều loài kiến, trong quá trình di chuyển từ tổ đến nguồn thức ăn hoặc

ngược lại, chúng để lại trên mặt đất một chất gọi là mùi (pheromone) Những con

kiến khác có thể ngửi được mùi này, và nó ảnh hưởng đến việc lựa chọn đường đi của kiến, tức là chúng sẽ có khuynh hướng đi theo những con đường tập trung nồng

độ mùi mạnh Mùi mà kiến để lại trên mặt đất sẽ hình thành một vệt mùi, điều này

sẽ cho phép các con kiến tìm được những nguồn thức ăn tốt đã được tìm thấy trước

đó bởi những con kiến khác

Bằng cách sử dụng cách đi ngẫu nhiên và mùi để lại trên mặt đất từ tổ đến nguồn thức ăn như thế này, các con kiến sẽ rời tổ, tìm thức ăn rồi trở về tổ Sau một thời gian, con đường được sử dụng bởi các con kiến sẽ hội tụ và trở thành đường đi ngắn nhất

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

3.1.1.2 Thí nghiệm chiếc cầu đôi (The Double Bridge Experiment)

Các con kiến bắt đầu đi một cách ngẫu nhiên Chúng không nhìn thấy mặt đất

và có tầm nhìn rất hạn chế đối với mọi thứ xung quanh Vì thế, nếu trước đó mặt đất chưa được khám phá thì chúng sẽ đi lang thang và quyết định lựa chọn đường đi tiếp theo một cách ngẫu nhiên tại mỗi ngả rẽ Sau một khoảng thời gian, các địa điểm xung quanh tổ của chúng đều được khám phá Kiến biết được điều đó nhờ vào dấu hiệu để lại bởi những con kiến đi trước Thật vậy, chúng sẽ để lại trên đường đi vệt mùi và thông báo cho các con kiến khác về con đường đã được khám phá

Hình 3.2 : Kiến và vệt mùi

Sự tập trung của lượng mùi phụ thuộc vào số lượng kiến lựa chọn đi trên con đường đó, càng nhiều kiến đi qua thì lượng mùi để lại càng nhiều

Năm 1989, nhà bác học người Đan Mạch Deneubourg và các cộng sự đã công

bố kết quả nghiên cứu về thí nghiệm trên đàn kiến Argentina (một loài kiến hiếm

trên thế giới), gọi là thí nghiệm “Chiếc cầu đôi” (Double Bridge Experiment)

Thí nghiệm được mô tả trong hình 3.3, cụ thể như sau: tổ của đàn kiến được nối với nguồn thức ăn bởi một chiếc cầu có hai nhánh với cùng độ dài như hình vẽ Theo cách bố trí này, các con kiến bắt đầu khám phá các vùng xung quanh tổ của chúng và cuối cùng chúng sẽ tìm được đến nguồn thức ăn Dọc theo đường đi giữa nguồn thức ăn và tổ, kiến để lại mùi trên đường Ban đầu, mỗi con kiến sẽ lựa chọn ngẫu nhiên một trong hai nhánh cầu để đi Tuy nhiên, do sự dao động ngẫu nhiên,

pheromones

sau một thời gian, một trong hai nhánh cầu sẽ có sự tập trung lượng mùi cao hơn nhánh còn lại, do đó sẽ thu hút nhiều kiến hơn Điều này sẽ làm cho nhánh cầu đó

có được lượng mùi nhiều hơn, và sẽ làm cho nó trở nên thu hút hơn Kết quả là, sau một khoảng thời gian, cả đàn kiến sẽ kéo về đi trên cùng một nhánh cầu

Hình 3.3 : Thí nghiệm chiếc cầu đôi (Double Bridge Experiment)

Thử nghiệm tiếp theo, hình 3.4, vẫn cho hai con đường dẫn đến nguồn thức ăn nhưng một nhánh cầu sẽ có chiều dài gấp đôi nhánh còn lại

Hình 3.4 : Kiến di chuyển trên chiếc cầu đôi

Food Food

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

Tại đây, một lần nữa các con kiến bắt đầu di chuyển ngẫu nhiên và khám phá đường đi đến nguồn thức ăn Theo xác suất, 50% lượng kiến sẽ đi theo đường ngắn trong khi 50% còn lại sẽ đi theo nhánh cầu dài, do chúng không có ý niệm nào về hình dạng mặt đất

Những con kiến đi theo đường ngắn sẽ tìm tới nguồn thức ăn trước các con khác, đồng thời sẽ để lại phía sau chúng những vệt mùi Sau khi tìm được thức ăn, kiến sẽ tìm đường quay trở về tổ Tại ngả rẽ, một con đường sẽ chứa đựng mùi trong khi đường còn lại thì không Do đó, con kiến mang thức ăn về tổ sẽ chọn con đường đã được khám phá, điều này có nghĩa đây chính là đường quay về tổ của chúng