ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP. HCM
75ѬӠNG ĈҤI HӐC BÁCH KHOA
-------Z Y-------
HUǣNH TRUNG HIӂU
PHÁT TRIӆN THUҰT TOÁN LAI GHÉP KIӂ16Ѭ7Ӱ (ALO)
Ĉӆ TӔ,Ѭ8&+,3+Ë/2*,67,&6&+2
CҨU KIӊ1%Ç7Ð1*ĈÒ&6ҸN
Chuyên ngành: Quҧn Lý Xây Dӵng
Mã sӕ: 8580302
LUҰ19Ă1THҤ&6Ƭ
TP. HӖ CHÍ MINH, tháng 08 QăP
&Ð1*75Î1+ĈѬӦC HOÀN THÀNH TҤI
75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA ± Ĉ+4*- HCM
Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc 1: TS. PhҥP9NJ+ӗQJ6ѫQ
Chӳ ký:
Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc 2: TS. Chu ViӋW&ѭӡng
Chӳ ký:
Cán bӝ chҩm nhұn xét 1: TS. NguyӉQ$QK7Kѭ
Chӳ ký:
Cán bӝ chҩm nhұn xét 2: 76ĈLQK&{QJ7ӏnh
Chӳ ký:
LuұQYăQWKҥFVƭÿѭӧc bҧo vӋ tҥi Trѭӡng Ĉҥi hӑc Bách Khoa, ĈHQG Tp. HCM ngày
WKiQJQăP (trӵc tuyӃn)
Thành phҫn Hӝi ÿӗQJÿiQKgiá luұn văn thҥFVƭJӗm:
1. TS. Lê Hoài Long
Chӫ tӏch hӝLÿӗng
2. PGS.TS. TrҫQĈӭc Hӑc
Ӫ\YLrQWKѭNt
3. 76ĈLQK&{QJ7ӏnh
Cán bӝ phҧn biӋn 2
4. 76Ĉһng Ngӑc Châu
Ӫy viên
5. TS. NguyӉQ$QK7Kѭ
Cán bӝ phҧn biӋn 1
Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch Hӝi ÿӗQJÿiQKJLi/9Yj7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành
sau khi luұn văn ÿã ÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có).
CHӪ TӎCH HӜ,ĈӖNG
75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG
TS. Lê Hoài Long
PGS. TS. Lê Anh Tuҩn
ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM
CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ 1*+Ƭ$9,ӊT NAM
75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA
Ĉӝc lұp - Tӵ do - Hҥnh phúc
NHIӊM VӨ LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ
Hӑ tên hӑc viên: HUǣNH TRUNG HIӂU
MSHV: 1970094
1Jj\WKiQJQăPVLQK 1ѫLVLQK 4Xҧng Trӏ
Chuyên ngành: Quҧn lý xây dӵng
I.
Mã sӕ: 8580302
7Ç1Ĉӄ TÀI: PHÁT TRIӆN THUҰT TOÁN LAI GHÉP KIӂ16Ѭ7Ӱ (ALO)
Ĉӆ TӔ,Ѭ8&+,3+Ë/2*,67,&6&+2&ҨU KIӊ1%Ç7Ð1*ĈÒ&6ҸN.
II.
NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG
1. Tìm hiӇu và nҳm vӳng thuұt toán tӕLѭXNLӃQVѭWӱ (ALO).
2. Tìm hiӇu cách lai ghép (hybrid) thuұt toán ALO vӟi các thuұt toán khác (Tournament
Selection, Opposition-based learning, 0XWDWLRQDQGFURVVRYHU ÿӇ giҧi bài toán tӕLѭX
3. ĈӅ xuҩt mô hình tính toán chi phí logistics (mua hàng, vұn chuyӇQOѭXWUӳ, bӕc xӃp, lҳp
ÿһt) phù hӧp cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn.
4. ;iFÿӏnh hàm mөc tiêu tӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVFQJFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc.
5. 7uPFiFÿiSiQFKREjLWRiQWӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVNKLJLҧi bҵng thuұt toán ALO, ALOTS-OBL-MCS và các thuұt toán thông dөng khác.
6. So sánh, nhұQ[pWSKkQWtFKYjÿiQKJLiFiFNӃt quҧ khi áp dөng các thuұt toán khác
nhau (ALO, ALO-TS-OBL-MCS, GWO, PSO, DA-PSO, ALO-OBL-PSO)
7. KӃt luұn và kiӃn nghӏ.
III.
NGÀY GIAO NHIӊM VӨ
IV.
NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 13/06/2021
V.
: 22/02/2021
CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN : TS. PHҤM VU HӖ1*6Ѫ1 và TS. CHU VIӊ7&ѬӠNG
Tp. Hӗ Chí Minh, ngày 12 tháng 06 QăP1
CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN 1
CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN 2
CHӪ NHIӊM BӜ 0Ð1Ĉ¬27ҤO
TS. PhҥP9NJHӗQJ6ѫQ
TS. Chu ViӋW&ѭӡng
TS. Lê Hoài Long
75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG
PGS.TS. Lê Anh Tuҩn
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
LӠI CҦ0Ѫ1
LuұQYăQWKҥFVƭQJjQKTXҧn lý xây dӵQJQKѭOjPӝt minh chӭng cho hӑc viên
cao hӑc vӅ khҧ QăQJWӵ nghiên cӭu và tӵ giҧi quyӃt nhӳng vҩQÿӅ thӵc tӃ mà ngành xây
dӵQJÿһWUDĈk\Yӯa là trách nhiӋm vӯa là niӅm tӵ hào cӫa mӛi hӑc viên.
ĈӇ hoàn thành luұQYăQ³3KiWWULӇn thuұt toán lai ghép kiӃQVѭWӱ $/2 ÿӇ tӕi
ѭXFKLSKtORJLVWLFVFKRFҩu kiӋQErW{QJÿ~FsҹQ´QJRjLVӵ nӛ lӵc cӫa bҧQWKkQHPÿm
nhұQÿѭӧc sӵ JL~Sÿӥ tұn tình rҩt nhiӅu tӯ quý Thҫy, quý Cô và bҥn bè. Em xin gӱi lӡi
cҧPѫQFKkQWKjQKÿӃn các tұp thӇFiFQKkQÿmGjQKFKRHPVӵ JL~Sÿӥ quý báu này.
Em xin kính gӱi lӡi cҧPѫQÿһc biӋWÿӃn Thҫy TS. PHҤ09lj+Ӗ1*6Ѫ1Yj
Thҫy TS. CHU VIӊ7&ѬӠ1*ÿmUҩt tұQWkPKѭӟng dүQÿѭDUDQKӳng gӧLêÿҫu tiên
ÿӇ KuQKWKjQKQrQêWѭӣng cӫDÿӅ tài và trong quá trình thӵc hiӋn luұQYăQFiF7Kҫ\ÿm
cho em nhӳng góp ý rҩt hay và bә ích vӅ cách nhұQÿӏQKÿ~QJÿҳn trong nhӳng vҩQÿӅ
nghiên cӭXFNJQJQKѭFiFKWLӃp cұn nghiên cӭu hiӋu quҧ. Sӵ tұn tâm chӍ bҧo cӫa các
Thҫ\Ojÿӝng lӵc lӟQÿӇ em có thӇ hoàn thành tӕt luұQYăQQj\
Em xin chân thành cҧPѫQTXê7Kҫy Cô Khoa Kӻ Thuұt Xây DӵQJWUѭӡQJĈҥi
hӑc Bách Khoa Thành phӕ Hӗ &Kt0LQKÿmJLҧng dҥy cho em nhӳng kiӃn thӭc bә ích,
ÿyFNJQJOjQKӳng kiӃn thӭc quý giá, không thӇ thiӃu cӫDHPWUrQFRQÿѭӡng hӑc tұp và
sӵ nghiӋp mai sau.
Vӟi sӵ cӕ gҳng cӫa bҧn thân, luұQYăQWKҥFVƭQj\ÿmÿѭӧc hoàn thành trong thӡi
JLDQTX\ÿӏnh, tuy nhiên không thӇ không có nhӳng sai sót. Kính mong quý Thҫy, quý
Cô chӍ bҧo thêm ÿӇ em có thӇ bә sung, sӱa chӳa nhӳng kiӃn thӭc ÿӇ hoàn thiӋn bҧn
thân mình KѫQ
Xin trân trӑng cҧPѫQUҩt nhiӅu!
Tp. Hӗ &Kt0LQKQJj\WKiQJQăP
HuǤnh Trung HiӃu
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
i
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
TÓM TҲT
Công trình xây dӵng sӱ dөng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQ %7Ĉ6 ÿDQJWUӣ thành
[XKѭӟQJKjQJÿҫu cӫa ngành Xây dӵng thӃ giӟi. Trong các khoҧQFKLSKtÿӇ thӵc hiӋn
nhӳng công trình loҥi này, thì chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn luôn chiӃm
tӍ trӑng lӟn. Các nghiên cӭu vӅ tӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVWUѭӟFÿk\FKӍ tұp trung vào chi
phí vұn chuyӇn, chi phí kho bãi mà thiӃXÿLFiF\Ӄu tӕ quan trӑQJNKiFQKѭOjFKLSKt
mua hàng, quҧn lý, bӕc xӃp và lҳSÿһt. Vì vұy, nghiên cӭu này dӵDWUrQSKѭѫQJSKiS
tính toán chi phí dӵa trên các hoҥWÿӝng (Activity-based costing-$%& ÿӇ lұp ra mô hình
tính chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn mӝt cách toàn diӋQKѫQ1JKLrQFӭu
phát triӇn thuұt toán lai ghép mӟi giӳa kiӃQVѭWӱ $/2 YjSKѭѫQJSKiSKӑFÿӕi diӋn
(Opposition-EDVHG OHDUQLQJ SKѭѫQJ SKiS ÿӝt biӃQ Yj WUDR ÿәi chéo (Mutation and
FURVVRYHUVWUDWHJ\ ÿӇ tӕi ӭu hóa chi phí dӵa trên ABC. KӃt quҧ VRViQKÿiQKJLiYӟi
FiFSKѭѫQJSKiSWUѭӟFÿk\ÿmFKӭng minh thuұt toán lai ghép mӟi có kӃt quҧ Yѭӧt trӝi
so vӟi thuұt toán di truyӅn GA, thuұt toán tӕLѭXEҫ\ÿjQ362WKXұt toán sói xám GWO
và thuұt toán lai ghép chuӗn chuӗn ± bҫ\ÿjQ'$-PSO vӅ tӕFÿӝ hӝi tө và kӃt quҧ tìm
kiӃm vӟLÿӝ FKtQK[iFFDRKѫQ
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
ii
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
ABSTRACT
Precast concrete component utilization for building projects has been considered
to become the leading trend in construction industry around the world. The logistics
costs for precast concrete elements have usually accounted for a large proportion in
whole costs executing projects. According to previous studies of logistics cost
optimization that have been focused on the costs of transportation and warehouse,
however, other necessary costs have not been examined carefully as costs of purchase,
management, load and unload, installation. Therefore, this study provides the
comprehensive model of logistics expenditures for precast concrete structures using the
Activity-based costing (ABC) method. Also, this study develops the ALO algorithm by
hybriding with other algorithms as opposition-based learning, mutation and crossover
strategy to optimize costs based on ABC. By evaluating and comparing with previous
study applying the genetic algorithm (GA), the particle swarm optimization algorithm
(PSO), the gray wolf algorithm (GWO) and the hybrid algorithm between dragonfly and
particle swarm (DA-PSO), the conclusion has generated the superior results in terms of
convergence speed and the high degree of accuracy.
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
iii
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
LӠ,&$0Ĉ2$1
7{L[LQFDPÿRDQÿk\OjOXұQYăQGRFKtQKtôi thӵc hiӋQGѭӟi sӵ Kѭӟng dүn cӫa TS.
PhҥP9NJ+ӗQJ6ѫQYj76&KX9LӋW&ѭӡng
Các kӃt quҧ cӫa luұQYăQOjÿ~QJVӵ thұWYjFKѭDÿѭӧc công bӕ ӣ các nghiên cӭu khác.
Tôi xin chӏu trách nhiӋm vӅ công viӋc thӵc hiӋn cӫa mình.
Tp. Hӗ Chí Minh, ngày 12 tháng 06 QăP
HuǤnh Trung HiӃu
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
iv
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
MӨC LӨC
LӠI CҦ0Ѫ1 ................................................................................................................ i
TÓM TҲT ..................................................................................................................... ii
ABSTRACT ................................................................................................................. iii
LӠ,&$0Ĉ2$1......................................................................................................... iv
DANH MӨC CÁC HÌNH ......................................................................................... viii
DANH MӨC CÁC BҦNG........................................................................................... xi
DANH MӨC CÁC CHӲ VIӂT TҲT ....................................................................... xiii
&+ѬѪ1* 1. MӢ ĈҪU .................................................................................................1
Ĉһt vҩQÿӅ .............................................................................................................1
1.2 Lӵa chӑQÿӅ tài ....................................................................................................4
1.3 MөFÿtFKQJKLrQFӭu ...........................................................................................6
ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu ......................................................................6
éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn cӫDÿӅ tài nghiên cӭu.......................................7
3KѭѫQJSKiSTX\WUuQKQJKLrQFӭu ..................................................................8
1.7 Công cө nghiên cӭu .............................................................................................8
1.8 Cҩu trúc luұQYăQ ................................................................................................9
&+ѬѪ1*7ӘNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CӬU .....................................11
2.1 Chi phí logistics ..................................................................................................11
2.2 Thuұt toán tìm kiӃm khám phá và ALO .........................................................15
&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT ...........................................................................19
3.1 Thuұt toán tӕLѭXNLӃQVѭWӱ - AntLion Optimizer (ALO) ............................19
Cҧm hӭng hình thành thuұt toán tӕLѭXNLӃQVѭWӱ (ALO) ........................... 19
Mô hình toán hӑc cӫa thuұt toán ALO ......................................................... 20
/ѭXÿӗYjFRGHJLҧLWKXұWWRiQ$/2 ............................................................ 26
3KѭѫQJSKiSOӵDFKӑQFҥQKWUDQK 7RXUQDPHQWVHOHFWLRQ .........................27
3KѭѫQJSKiSKӑFGӵDWUrQVӵÿӕLGLӋQ 2SSRVLWLRQ-based learning) ..........27
HӋ sӕ WăQJWӕc ............................................................................................... 28
Lai ghép OBL và hӋ sӕ gia tӕc vào ALO ..................................................... 29
3KѭѫQJSKiSÿӝt biӃQYjWUDRÿәi chéo (Mutation and crossover) ..............29
ѬXQKѭӧFÿLӇm cӫa các thuұt toán khi lai ghép vào ALO ............................30
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
v
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
3.6 Tính toán chi phí dӵa trên hoҥWÿӝng Activity-based Costing (ABC) ..........31
Khái niӋPSKѭѫQJSKiSWtQKFKLSKt$%&................................................... 31
&iFEѭӟc triӇn khai vұn dөQJSKѭѫQJSKiS$BC ....................................... 31
ѬXÿLӇm cӫa ABC ........................................................................................ 32
1KѭӧFÿLӇm cӫa ABC .................................................................................. 32
3.7 Mô huQKWtQKWRiQFKLSKtORJLVWLFVÿѭӧc sӱ dөng trong nghiên cӭu ............33
YӃu tӕ chi phí logistic xây dӵQJFѫEҧn ....................................................... 33
&KLSKtOѭXWUӳ tҥi nhà máy và kho trung gian ............................................. 35
Chi phí vұn chuyӇn ....................................................................................... 36
&KLSKtOѭXWUӳ tҥLF{QJWUѭӡng ..................................................................... 36
Chi phí mua hàng ......................................................................................... 37
Công thӭc toán hӑc cho mô hình logistics ................................................... 37
Mӝt sӕ ràng buӝc trong mô hình logistics .................................................... 43
3.8 KӃ hoҥch cung ӭng cҩu kiӋQ%7Ĉ6 .................................................................46
Lӵa chӑQSKѭѫQJiQFXQJӭng ..................................................................... 46
Thӡi gian cung ӭng vұWWѭYұt liӋu .............................................................. 47
&+ѬѪ1*0Ð+Î1+0Ð3+Ӓ1*9¬75ѬӠNG HӦP NGHIÊN CӬU .......49
4.1 Xây dӵng mô hình .............................................................................................49
Phân tích hàm mөc tiêu ± Chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn... 51
;iFÿӏQKFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc cӫa bài toán ............................................ 52
&iFWUѭӡng hӧp nghiên cӭu ..............................................................................55
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 1 ........................................................... 56
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 2 ........................................................... 60
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 3 ........................................................... 67
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study 4 ........................................................... 72
7Uѭӡng hӧp nghiên cӭu case study .............................................................. 81
&+ѬѪ1*626È1+&È&7+8ҰT TOÁN .........................................................92
5.1 Thông sӕ ÿҫu vào và kӃt quҧ giҧi thuұt ...........................................................92
6RViQKÿiQKJLi ...............................................................................................94
KӃt quҧ FKLSKtORJLVWLFVWuPÿѭӧc ................................................................ 94
TӕFÿӝ hӝi tө................................................................................................. 94
Thӡi gian giҧi thuұt ...................................................................................... 94
Nhұn xét ....................................................................................................... 94
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰN & KIӂN NGHӎ +ѬӞNG NGHIÊN CӬU TRONG
7ѬѪ1*/$, ................................................................................................................97
6.1 KӃt luұn ..............................................................................................................97
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
vi
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
+ѭӟng nghiên cӭXWURQJWѭѫQJODL ..................................................................97
TÀI LIӊU THAM KHҦO...........................................................................................99
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
vii
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
DANH MӨC CÁC HÌNH
Hình 1-1: Dӵ ÿRiQTX\P{WKӏ WUѭӡng toàn cҫu vӅ ErW{QJÿ~FVҹn [6] ..........................1
Hình 1-2: Công trình Helsingin Viuhka apartments (Helsinki, Finland) (trái) và Mini
Sky City (Broad Sustainable Building, Trung Quӕc) (phҧi) ...........................................2
Hình 1-3: Dӵ án Central Land tҥi khu công nghiӋS9VLS,, %uQK'ѭѫQJ ...................2
Hình 1-4: Nhà máy KYOWA III (Hҧi Phòng) ................................................................2
Hình 1-5: VҩQÿӅ nghiên cӭu tӕLѭXKyDFKLSKtORJLVWLFVFҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn ......6
Hình 1-6: Quy trình nghiên cӭXÿӅ tài ............................................................................8
Hình 1-7 : /ѭXÿӗ thӇ hiӋn bӕ cөc luұQYăQ ..................................................................10
Hình 3-1: Hӕ bүy hình nón do kiӃQVѭWӱ ÿjR ...............................................................20
Hình 3-2: KiӃQVѭWӱ antlion chӡ con mӗi (kiӃn) trong hӕ bүy .....................................20
Hình 3-3: Ba lҫn bò ngүu nhiên cӫa kiӃn ......................................................................21
Hình 3-&iFEѭӟFÿLQJүu nhiên cӫa kiӃn trong bүy cӫa kiӃQVѭWӱ ...........................23
Hình 3-5: sӵ WKD\ÿәi cӫa ct và dt qua các lҫn lһp..........................................................24
Hình 3-6: /ѭXÿӗ thuұt toán ALO .................................................................................26
Hình 3-7: 0{SKӓQJPӝWYtGөYӅSKѭѫQJSKiSOӵDFKӑQFҥQKWUDQK ..........................27
Hình 3-8: 3KѭѫQJSKiSKӑFGӵDWUrQVӵÿӕLGLӋQ .........................................................28
Hình 3-9: 4XDQKӋJLӳDVӕOҫQOһSYjKӋVӕJLDWӕFHac ..................................................28
Hình 3-10: /ѭXÿӗ thӵc hiӋn thuұt toán lai ghép ALO vӟi TS, OBL, MCS ................30
Hình 3- 6RViQKSKѭѫQJSKiS$%&YjSKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕng ........................31
Hình 3-12: Mô hình thӵc hiӋQWtQKWRiQFKLSKtWKHRSKѭѫQJSKiS$%& .....................32
Hình 3- /ѭXÿӗ quá trình logistics và các hoҥWÿӝng trong cung ӭng hàng hóa [17]
.......................................................................................................................................34
Hình 3-14: Các thành phҫn chi phí trong chi phí logistics cho cҩu kiӋQ%7Ĉ6 ...........35
Hình 3- 3KѭѫQJiQPXDKjQJWURQJP{KuQK>@ ...................................................47
Hình 4-1: Ví dө vӅ TiӃQÿӝ thi công thӵc tӃ (Dӵ án Pax Residence)............................50
Hình 4-2: Ví dө nhu cҫu vұt liӋu sӱ dөng mӛi ngày ӣ F{QJWUѭӡng ..............................50
Hình 4-3: Quy trình tìm kiӃm kӃt quҧ tӕLѭX .................................................................54
Hình 4-4: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQ%7Ĉ6Fҫn cho thi công trong ngày (case 1) ......57
Hình 4-5: KӃt quҧ tӕLѭXWuPÿѭӧc bҵng thuұt toán ALO-TS-OBL-MCS (case 1).......58
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
viii
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
Hình 4-6: So sánh kӃt quҧ và tӕFÿӝ hӝi tө giӳa các thuұt toán (case 1).......................59
Hình 4-7: So sánh kӃt quҧ và tӕFÿӝ hӝi tө giӳa các thuұt toán (case 2).......................61
Hình 4-8: Chi phí logistics cҫn tìm trong case 2 bҵng ALO-TS-OBL-MCS ................62
Hình 4-9: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQOѭXWUӳ tҥi kho, vұn chuyӇQOѭX
trӳ tҥLF{QJWUѭӡQJWUѭӡng hӧp tӕLѭX)23 &DVHVWXG\Yj ...............................65
Hình 4-10: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQOѭXWUӳ tҥi kho, vұn chuyӇQOѭX
trӳ tҥLF{QJWUѭӡng cӝng dӗQWUѭӡng hӧp tӕLѭX)23 &DVHVWXG\Yj ................65
Hình 4-11: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn sӱ dөQJOѭXWUӳ và vұn chuyӇn
ÿӃQF{QJWUѭӡQJWUѭӡng hӧp tӕLѭX)23 &Dsestudy 1 và 2 ...................................66
Hình 4-12: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn vұn chuyӇn, sӱ dөQJYjOѭXWUӳ
tҥLF{QJWUѭӡQJWUѭӡng hӧp FOP = 42 ± Case study 1 và 2 ..........................................66
Hình 4-13: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹn vұn chuyӇn, sӱ dөQJYjOѭXWUӳ
tҥLF{QJWUѭӡng, tUѭӡng hӧp FOP = 1, Case study 1 và 2 ..............................................67
Hình 4-14: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQ%7Ĉ6Fҫn cho thi công trong ngày (case 3) ....68
Hình 4-15: KӃt quҧ WuPÿѭӧc cӫa thuұt toán ALO bҵng Matlab (case 3) .....................70
Hình 4-16: So sánh kӃt quҧ và tӕFÿӝ hӝi tө giӳa các thuұt toán (case 3).....................71
Hình 4-17: BiӇXÿӗ tӕFÿӝ hӝi tө (FOP=1) khi giҧi bҵng các thuұt toán (case 4) .........73
Hình 4-18: BiӇXÿӗ &KLSKtORJLVWLFV FDVH WuPÿѭӧc bҵng ALO-TS-OBL-MCS.....75
Hình 4-19: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cӝng dӗn cҩu kiӋQ%7Ĉ6Vҧn xuҩWOѭXWUӳ tҥi nhà máy và
vұn chuyӇQÿӃn nhà kho ± WUѭӡng hӧp tӕLѭX0 Yj)23 FDVHYj ............78
Hình 4-20: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQ%7Ĉ6OѭXWUӳ, và sӕ Oѭӧng vұn chuyӇn cӝng dӗn
± WUѭӡng hӧp tӕLѭX0 Yj)23 FDVHYj .....................................................78
Hình 4-21: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cӝng dӗn cҩu kiӋQ%7Ĉ6OѭXWUӳ và sӱ dөng và vұn chuyӇn
ÿӃQF{QJWUѭӡng ± WUѭӡng hӧp tӕLѭX0 Yj)23 FDVHYj .........................79
Hình 4-22: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cӝng dӗn cҩu kiӋQ%7Ĉ6sҧn xuҩWOѭXWUӳ tҥi nhà máy và
vұn chuyӇQÿӃn nhà kho ± WUѭӡng hӧp M=25 và FOP = 42 (case 3 và 4) .....................79
Hình 4-23: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧng cӝng dӗn cҩu kiӋQ%7Ĉ6OѭXWUӳ, vұn chuyӇQÿӃn và vұn
chuyӇQÿLWӯ nhà kho ± WUѭӡng hӧp M=25 và FOP =42 (case 3 và 4) ...........................80
Hình 4-24: BiӇXÿӗ sӕ Oѭӧngcҩu kiӋQ%7Ĉ6OѭXWUӳ và sӱ dөng và vұn chuyӇQÿӃn công
WUѭӡng ± WUѭӡng hӧp M =33 và FOP =42 (case 3 và 4) .................................................80
Hình 4-25: 6ѫÿӗ FiFQKjPi\NKRWUXQJJLDQF{QJWUѭӡng (case 5) ..........................81
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
ix
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
Hình 4-26: BiӇXÿӗ kӃt quҧ và tӕFÿӝ hӝi tө cӫa các thuұt toán (Case 5) ....................89
Hình 4-27: KӃt quҧ WuPÿѭӧc bҵng thuұt toán ALO (Case 5) .......................................89
Hình 4-28: BiӇXÿӗ kӃt quҧ tӕLѭXEҵng thuұt toán ALO-TS-OBL-MCS (Case 5) ......89
Hình 5-1: BiӇXÿӗ so sánh kӃt quҧ tӕLѭXNKLJLҧi bҵng các thuұt toán (case 4) ...........93
Hình 5-2: BiӇXÿӗ so sánh kӃt quҧ tӕLѭXNKLJLҧi bҵng các thuұt toán (case 5) ...........93
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
x
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
DANH MӨC CÁC BҦNG
Bҧng 1-1: Công cө thӵc hiӋn nghiên cӭu ........................................................................9
Bҧng 2-1: Các nghiên cӭXOLrQTXDQÿӃn tӕLѭXFKL phí logistics ..................................13
Bҧng 2-2: Các nghiên cӭXOLrQTXDQÿӃn tӕi thuұt toán ALO .......................................17
Bҧng 3- ѬXQKѭӧFÿLӇm cӫa các thuұt toán ALO, TS, OBL, MCS ...........................30
Bҧng 3-2: Các thông sӕ trong công thӭc tính chi phí logistics .....................................37
Bҧng 3-3: Các yӃu tӕ trong chi phí mua hàng ...............................................................39
Bҧng 3-4: Các yӃu tӕ WURQJFKLSKtOѭXWUӳ ....................................................................40
Bҧng 3-5: Các yӃu tӕ trong chi phí vұn chuyӇn ............................................................41
Bҧng 3-6: Các yӃu tӕ trong chi phí vұn chuyӇn, lҳSJKpSOѭXWUӳ ӣ F{QJWUѭӡng. .......42
Bҧng 4-1: Thông tin vӅ thӡi gian, nhu cҫu sӱ dөng cҩu kiӋQ%7Ĉ6WURQJFDVHVWXG\1
.......................................................................................................................................56
Bҧng 4-2 : Nhu cҫu cҩu kiӋQ%7Ĉ6KjQJQJj\ FDVHVWXG\ .....................................56
Bҧng 4-3: Các thông sӕ ÿӇ WtQKFKLSKtFKRFDVH ÿѫQYӏ USD/Cҩu kiӋn) .................57
Bҧng 4-4: Thông sӕ ÿҫu vào trong các thuұt toán (case study 1) ..................................58
Bҧng 4-5: KӃt quҧ tӕLѭXWuPÿѭӧc (case study 1) .........................................................58
Bҧng 4-6: Thành phҫn các chi phí tӕLѭXWuPÿѭӧFWURQJFDVH ĈѫQYӏ: USD) ..........59
Bҧng 4-7: Thông sӕ ÿҫu vào trong các thuұt toán (case study 2) ..................................60
Bҧng 4-8: KӃt quҧ tӕLѭXWuPÿѭӧc, FOP =2 (case study 2) ..........................................60
Bҧng 4- &KLSKtORJLVWLFVWuPÿѭӧc bҵng thuұt toán ALO-TS-OBL-MCS (case 2) ...61
Bҧng 4-10: KӃ hoҥch nhұp cҩu kiӋQ%7Ĉ6JLҧi bҵng ALO-TS-OBL-0&6WUѭӡng hӧp
tӕLѭX)23 FDVH ...................................................................................................63
Bҧng 4-11: KӃ hoҥch nhұp cҩu kiӋQ%7Ĉ6JLҧi bҵng ALO, FOP =2 (case 2) .............63
Bҧng 4-12: Thông tin vӅ thӡi gian, nhu cҫu sӱ dөng cҩu kiӋQ%7Ĉ6WURQJFDVHVWXG\
.......................................................................................................................................67
Bҧng 4-13: Nhu cҫu cҩu kiӋQ%7Ĉ6KjQJQJj\ FDVHstudy 3) ....................................67
Bҧng 4-14: Các thông sӕ ÿӇ WtQKFKLSKtFKRFDVH ÿѫQYӏ USD/Cҩu kiӋn) ...............69
Bҧng 4-15: Các thông sӕ dùng trong các thuұt toán (case study 3) ..............................70
Bҧng 4-16: KӃt quҧ tӕLѭXWuPÿѭӧc (case study 3) .......................................................70
Bҧng 4-17: Thành phҫQFiFFKLSKtWUѭӡng hӧp tӕi, M=33, FOP=1 ĈѫQYӏ: USD) .....71
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
xi
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
Bҧng 4-18: Thông sӕ ÿҫu vào trong các thuұt toán (case study 4) ................................73
Bҧng 4-19: KӃt quҧ WUѭӡng hӧS)23 WUѭӡng hӧp tӕLѭX FDVHVWXG\ ................73
Bҧng 4-20: KӃt quҧ WUѭӡng hӧp FOP =10 (case study 4) ..............................................73
Bҧng 4-21: Giá trӏ FKLSKtORJLVWLFVWuPÿѭӧc bҵng thuұt toán ALO-TS-OBL-MCS ...74
Bҧng 4-22: Sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQ%7Ĉ6Fҫn nhұp vӅ F{QJWUѭӡng, FOP =1, M=33 .........75
Bҧng 4- 1ăQJVXҩt nhà máy (case study 5) ..............................................................81
Bҧng 4-24: Sӕ ngày thi công và tәng nhu cҫu vӅ cҩu kiӋQ%7Ĉ6 &DVH ..................82
Bҧng 4-25: Sӕ Oѭӧng cҩu kiӋQQKjNKRÿmFyEDQÿҫu (case 5).....................................82
Bҧng 4- ĈLӅu kiӋQOѭXWUӳ tӕLÿDWҥLFiFQKjPi\QKjNKRF{QJWUѭӡng (case 5) ...82
Bҧng 4-27: Nhu cҫu tҥLF{QJWUѭӡng S1 (case 5) ..........................................................82
Bҧng 4-28: Nhu cҫu tҥLF{QJWUѭӡng S2 (case 5) ..........................................................83
Bҧng 4-29: Nhu cҫu tҥLF{QJWUѭӡng S3 (case 5) ..........................................................83
Bҧng 4-30: Các thông sӕ vӅ chi phí lӳu trӳ (case 5) .....................................................83
Bҧng 4-31: Các thông sӕ vӅ chi phí vұn chuyӇn và phҥt (case 5) .................................84
Bҧng 4-32: Thông sӕ ÿҫu vào trong thuұt toán (case 5) ................................................87
Bҧng 4-33: Bҧng so sánh kӃt quҧ giӳa các thuұt toán (case 5) .....................................88
Bҧng 5-1: So sánh các kӃt quҧ tӕLѭXNKLJLҧi case 4, FOP =3 bҵng các thuұt toán .....92
Bҧng 5-2: So sánh các kӃt quҧ tӕLѭXNKLJLҧi case 5 bҵng các thuұt toán ....................92
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
xii
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
DANH MӨC CÁC CHӲ VIӂT TҲT
ALO
Ant Lion optimizer
ABC
Activity-based costing
GA
Genetic algorithm
TS
Tournament Selection
OBL
Opposition-based learning
MCS
Mutation and crossover strategy
CAGR
Compound annual growth rate
%7Ĉ6
%rW{QJÿ~FVҹn
GWO
Grey wolf optimizer
PSO
Particle swarm optimization
DA
Dragonfly Algorithm
BIM
Building information modeling
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
xiii
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
&+ѬѪ1* MӢ ĈҪU
1.1 Ĉһt vҩQÿӅ
Trong thӡLÿҥi ngày nay, ngành xây dӵQJÿmNK{QJQJӯQJÿѭDUDQKӳng cҧi tiӃn,
phát minh công nghӋ trong nhiӅXOƭQKYӵc bao gӗm vұt liӋu, máy móc thiӃt bӏ và biӋn
pháp kӻ thuұWWKLF{QJQKѭ P{KuQKWK{QJWLQF{QJWUuQK %,0 [1] giúp cho các bên
tham gia vào dӵ án nҳPÿѭӧc thông tin rõ ràng, phӕi hӧp thuұn tiӋn và chһt chӁ tӯ khâu
thiӃt kӃ FKRÿӃn thi công, vұn hành và bҧo trì; bê tông cӕt sӧi [2]vӟi nhӳng tính chҩt tӕi
ѭXKѫQErW{QJFӕWWKpSWK{QJWKѭӡng; áp dөng công nghӋ in 3D [3] trong xây dӵng
nhҵm tҥRUDÿӝ chính xác cao và ít chҩt thҧi trong xây dӵQJ7URQJÿyWKLF{QJF{QJ
trình lҳp ghép cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQ %7Ĉ6 ÿmYjÿDQJOj[XKѭӟng ӣ hiӋn tҥi, trong
WѭѫQJ ODL Fӫa ngành Xây dӵng thӃ giӟi [4], [5]. Theo báo cáo cӫa Polaris Market
Research (2019) [6], quy mô thӏ WUѭӡQJ%7Ĉ6WRjQFҫu dӵ kiӃQÿҥt 149,1 tӹ USD vào
QăP WăQJ WUѭӣng vӟi tӕF ÿӝ WăQJ WUѭӣng hҵQJ QăP NpS &$*5 &RPSRXQGHG
Annual Growth rate) là 6,6%, và khu vӵc Châu Á - 7KiL%uQK'ѭѫQJGӵ kiӃn sӁ là khu
vӵFÿyQJJySKjQJÿҫu vào doanh thu thӏ WUѭӡng toàn cҫXWURQJJLDLÿRҥn dӵ báo.
Hình 1-1: Dӵ ÿRiQTX\P{WKӏ WUѭӡng toàn cҫu vӅ ErW{QJÿ~FVҹn [6]
Nhӳng quӕFJLDÿDQJUҩt phát triӇn công nghӋ thi công này phҧi kӇ ÿӃQQKѭ0ӻ,
Trung Quӕc, Singapore, và mӝt sӕ quӕc gia ӣ Châu Âu vӟi nhӳQJF{QJWUuQKÿHPOҥi
tiӃQJ YDQJ QKѭ WzD QKj 0LQL 6N\ &LW\ %URDG 6XVWDLQDEOH %XLOGLQJ ӣ Trung Quӕc,
khách sҥn Ala Moana ӣ Hololulu, Hawaii.
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
1
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
Hình 1-2: Công trình Helsingin Viuhka apartments (Helsinki, Finland) (trái) [7] và
Mini Sky City (Broad Sustainable Building, Trung Quӕc) (phҧi) [8]
Và ViӋW1DPFNJQJNK{QJQҵPQJRjL[XKѭӟng ҩy, công nghӋ chӃ tҥo, thi công
cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQÿmÿѭӧc trình bày, thҧo luұn trong nhiӅu bài báo, hӝi thҧo và
ÿѭӧc áp dөng ӣ mӕt sӕ công trình.
Hình 1-3: Dӵ án Central Land tҥi khu công nghiӋS9VLS,, %uQK'ѭѫQJ [9], [10]
Hình 1-4: Nhà máy KYOWA III (Hҧi Phòng) [11]
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
2
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
Công nghӋ thi công công trình bҵng cҩu kiӋQ%7Ĉ6ÿHPOҥi nhiӅu lӧi ích vӅ kinh
tӃP{LWUѭӡng, xã hӝi và còn có thӇ cҧi thiӋQÿӝ bӅn kӃt cҩu công trình nhӡ viӋc tҥo ӭng
suҩWWUѭӟc. Các lӧi ích có thӇ kӇ ÿӃQQKѭOj
-
Tӕn ít nguӗn lӵc và nhân công làm viӋc, giҧm rӫi ro xҧy ra tai nҥn trên
F{QJWUѭӡng do không thӵc hiӋQFiFF{QJWiFOLrQTXDQÿӃQWKLF{QJÿә
bê tông tҥLF{QJWUѭӡng (giàn giáo, cӕp pha, cӕt thép)
-
ChҩWOѭӧng cҩu kiӋQErW{QJÿѭӧFQkQJFDRYjÿӗQJÿӅXYuFK~QJÿѭӧc
chӃ tҥo trong nhà máy có mái che, không bӏ ҧQK Kѭӣng bӣi thӡi tiӃt,
nguyên vұt liӋXÿҫXYjRÿѭӧc kiӇm soát tӕt và quá trình kiӇm soát chҩt
Oѭӧng, bҧRGѭӥng và nghiӋPWKXÿѭӧc thuұn lӧi
-
Thӡi gian thӵc hiӋn dӵ iQÿѭӧc rút ngҳn vì các cҩu kiӋQ%7Ĉ6FyWKӇ
ÿѭӧc chӃ tҥRYjOѭXWUӳ WUѭӟc khi F{QJWUѭӡng tiӃn hành thi công và tiӃn
ÿӝ thi công tҥLF{QJWUѭӡng sӁ ngҳn lҥLYutWFiFF{QJWiFWKLF{QJKѫQYj
thӡi gian các công tác thay thӃ ngҳQKѫQ
-
GiҧPWiFÿӝQJÿӃn ô nhiӉPP{LWUѭӡng nhӡ giҧm thiӇu vұt liӋu thӯa trong
TXiWUuQKÿ~FErW{QJYjJLҧm thiӇu các chҩt thҧi xây dӵng, tiӃng ӗn thi
công trong các hoҥWÿӝQJWKLF{QJWUrQF{QJWUѭӡng.
Bên cҥnh nhӳQJѭXÿLӇm thì công nghӋ Qj\FNJQJFyQKӳng mһt còn hҥn chӃ QKѭ
-
Vì cҩu kiӋQ%7Ĉ6WKѭӡQJFyNtFKWKѭӟc và trӑQJOѭӧng lӟn nên sӁ khó
NKăQWURQJYұn chuyӇQÿzLKӓi cҫn phҧi có nhӳQJSKѭѫQJWLӋn chuyên
dөng (máy móc, cҫn cҭX ÿӇ vұn chuyӇn, cҭu và lҳSÿһt tҥLF{QJWUѭӡng;
-
Quá trình thi công tҥLF{QJWUѭӡng yêu cҫXFyÿӝLQJNJNӻ VѭF{QJQKkQ
ÿӫ WUuQKÿӝ vӅ kӻ thuұt lҳp ghép, xӱ lý mӕi nӕLÿ~QJTX\trình kӻ thuұt;
-
Do thi công lҳp ghép nên tҥi vӏ trí khӟp nӕi giӳa các cҩu kiӋQ%7Ĉ6QӃu
thi công không tӕt sӁ dӉ dүQÿӃn sӵ JLiQÿRҥn trong cҩu trúc, ҧQKKѭӣng
ÿӃn khҧ QăQJFKӏu lӵc và thҩm do nӭt.
ĈӇWӕLѭXÿѭӧFFKLSKtWKӵFKLӋQGӵiQWKuYLӋFWӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVFKRFҩX
NLӋQ%7Ĉ6 OjUҩWTXDQWUӑQJĈLӅXQj\NK{QJQKӳQJJL~SWăQJWtQKKLӋXTXҧYӅWLӃWNLӋP
FKLSKtFKXQJFKRGӵiQPjFzQJL~SJLҧLTX\ӃWFiFUӫLURNqPWKHRQӃXF{QJWiFORJLVWLFV
NK{QJÿѭӧFWKӵFKLӋQWӕWQKѭOjWLӃQÿӝWLӅQSKҥWYjFKLSKtQKkQF{QJ+ѫQQӳDYҩQ
ÿӅWӕLѭXFKLSKt/RJLVWLFVFҫQÿһWELӋWTXDQWkPKѫQӣFiFGӵiQFyQJXӗQYӕQKҥQKҽS
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
3
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ1*¬1+48ҦN LÝ XÂY DӴNG
2021
QăQJVXҩWFӫDQKjPi\FKӃWҥRtWNLQKQJKLӋSTXҧQOêFKѭDWӕWYjFiFGӵiQӣYӏWUtÿ{QJ
ÿ~FFKұWKҽSQѫLPjGLӋQWtFKF{QJWUѭӡQJ[k\ GӵQJEӏJLӟLKҥQFKRYLӋFOѭXWUӳFiF
FҩXNLӋQÿ~FVҹQNKLWӟLF{QJWUѭӡQJ
Và vҩQÿӅ chi phí logistics cho cҩu kiӋQErW{QJÿ~FVҹQFNJQJFKtQKOjYҫQÿӅ
ÿѭӧc nghiên cӭu trong luұQYăQQj\
1.2 Lӵa chӑQÿӅ tài
ĈmFyQKLӅu nghiên cӭu vӅ mô hình tính chi phí logistics cho cҩu kiӋQ%7Ĉ6Yӟi
mӭFÿӝ bao quát khác nhau, tӯ NKkXOѭXNKRӣ QKjPi\NKRWUXQJJLDQÿӃn vұn chuyӇn,
bӕ trí cҩu kiӋQWUrQF{QJWUѭӡng và vұn chuyӇn lên cao. Bên cҥnh nhӳQJÿyQJJySÿiQJ
ghi nhұn thì các mô hình chi phí logistics cho cҩu kiӋQ%7Ĉ6WURQJFiFQJKLrQFӭXWUѭӟc
ÿk\Yүn còn nhӳng mһt hҥn chӃ QKѭ
-
&KѭD[pWNӻ ÿӃn các yӃu tӕ chi phí cҫn thiӃWOLrQTXDQÿӃn logistics (mua
hàng, bӕc xӃp, lҳSÿһt, quҧQOêFѫKӝi)
-
ChӍ trình bày áp dөng giҧi quyӃt các tình huӕQJÿѫQJLҧn
-
ThiӃu các thành phҫQFKLSKtORJLVWLFVWѭѫQJӭng vӟLP{KuQKÿӅ xuҩt
-
&zQÿһt nhiӅu giҧ thiӃt cho bài toán
-
&KѭDJLҧi quyӃt bài toán tәng quát gӗm nhiӅu nhà máy, kho trung gian,
F{QJWUѭӡng.
Vì vұy, nghiên cӭXQj\ÿӅ xuҩt sӱ dөQJP{KuQKѭӟFOѭӧng chi phí logistics chi
tiӃt và toàn diӋQKѫQNK{QJFKӍ bao gӗm chi phí vұn chuyӇQFKLSKtOѭXWUӳ và còn tính
ÿӃn chi phí mua hàng, quҧn lý, lҳSÿһt và thi công, dӵDWUrQSKѭѫQJSKiS$FWLYLW\-based
FRVWLQJ $%& 0{KuQKQj\ÿѭӧc phát triӇn dӵDWUrQP{KuQKÿѭӧFÿӅ xuҩt bӣi nhóm
tác giҧ Fang và Ng công bӕ QăP[12]
ĈӇ giҧi quyӃt mөc tiêu tӕLѭXFKLSKtQJj\QD\FiFSKѭѫQJSKiSWuPNLӃm khám
phá (Meta ± KHXULVWLF ÿѭӧc nhiӅu nhà nghiên cӭu lӵa chӑn. Các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\
WKѭӡng sӱ dөng thuұt toán di truyӇn GA [13]±[15], thuұt toán chuӗn chuӗn DA [16] ÿӇ
tӕLѭXFKLSKtORJLVWLFVYjTXiWUuQKVҧn xuҩt cҩu kiӋQ%7Ĉ6Các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\
vҩp phҧi các hҥn chӃ QKѭ
-
ThiӃu sӵ cҧi tiӃn, phát triӇn cho thuұt toán gӕFQrQFKѭDNKҳc phөFÿѭӧc
các hҥn chӃ cӫa thuұt toán
HVTH: HUǣNH TRUNG HIӂU
4
- Xem thêm -
.PDF 
121 
1 
133 
