##common.pageHeaderLogo.altText##
Tạp chí Vật liệu và Xây dựng - Bộ Xây dựng

ISSN:

Website: www.jomc.vn

Ứng dụng tối ưu trong lập kế hoạch bố trí địa điểm xây dựng động cho các dự án đường cao tốc tại Việt Nam sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân

Nguyễn Thị Thanh , Phạm Nguyễn Vân Phương , Trương Việt Hùng

Tóm tắt

Việc tối ưu hóa bố trí địa điểm xây dựng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm chi phí và nâng cao hiệu quả thi công các dự án hạ tầng giao thông, đặc biệt đối với các dự án đường cao tốc tại Việt Nam, nơi địa bàn thi công dàn trải rộng lớn, địa hình phức tạp và nhu cầu vật liệu, nhân công thay đổi liên tục theo tiến độ. Nghiên cứu này đề xuất mô hình tối ưu hóa bố trí địa điểm xây dựng động (Dynamic Construction Site Layout Planning - DCSLP), sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân (Differential Evolution - DE) để tối ưu hóa vị trí các cơ sở tạm thời, giảm thiểu tổng chi phí vận chuyển vật liệu và tái định vị. Mô hình hỗ trợ sắp xếp linh hoạt các cơ sở (như mỏ đá, máy nghiền, nhà máy bê tông, nhà máy nhựa đường, kho lưu trữ, văn phòng và khu thi công) theo từng giai đoạn dự án, tích hợp chuỗi cung ứng thực tế từ nguyên liệu thô tại mỏ đến chế biến và thi công. Một nghiên cứu tình huống trên dự án cao tốc giả định dài 50 km, chia thành bốn giai đoạn chính với 19 cơ sở và tám khu vực thi công (năm khu vực đường và ba cầu lớn), minh họa khả năng thích ứng của mô hình với nhu cầu vật liệu biến động. Kết quả cho thấy cách tiếp cận động mang lại hiệu quả tài chính vượt trội hơn so với cách tiếp cận tĩnh, cho phép giảm chi phí tổng thể đồng thời đảm bảo tính linh hoạt theo sát thực tế của công trường. Mô hình có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các dự án cao tốc quốc gia tại Việt Nam, góp phần đạt mục tiêu 5.000 km vào năm 2030.

Tài liệu tham khảo

  1. Salah, M., Khallaf, R., Elbeltagi, E., Wefki, H. (2023). Construction Site Layout Planning: A Social Network Analysis. Buildings, 13(10), 2637.
  2. Borges, M. L. A. E., Granja, A. D., Monteiro, A. (2024). A Hybrid Framework for Multi-Objective Construction Site Layout Optimization. Buildings, 14(12), 3790.
  3. Cheng, J.C.P., Kumar, S.S. (2014). A BIM Based Construction Site Layout Planning Framework Considering Actual Travel Paths. The 31st International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining (ISARC 2014), Sydney, Australia, 450-457.
  4. Savsar, M., Aldehaim, A. (2020). Analysis and Improvement of Facility Layout in a Furniture Factory: A Case Application. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dubai, UAE, March 10-12, 2020, 436-447.
  5. Prayogo, D., Cheng, M.-Y., Wu, Y.-W., Redi, A. A. N. P., Yu, V. F., Persada, S. F., Nadlifatin, R. (2020). A Novel Hybrid Metaheuristic Algorithm for Optimization of Construction Management Site Layout Planning. Algorithms, 13(5), 117.
  6. Tao, G., Feng, H., Feng, J. et al. (2022) Dynamic Multi-objective Construction Site Layout Planning Based on BIM. KSCE J Civ Eng 26, 1522–1534.
  7. Hawarneh, A.A., Bendak, S., Ghanim, F. (2021). Construction site layout planning problem: Past, present and future. Expert Systems with Applications, 168, 114247.
  8. Shahebrahimi, S. S. , Lorak, A. , Sedaghat Shayegan, D. and Amir Kardoust, A. A. (2025). Optimization of construction site layout planning with combination of metaheuristic algorithms. International Journal of Nonlinear Analysis and Applications (published online).
  9. Pham, H.A., Nguyen, D.X., Truong, V.H. (2021). An efficient differential-evolution-based moving compensation optimization approach for controlling differential column shortening in tall buildings. Expert Systems with Applications 169, 114531.
  10. Truong, V. H., Tangaramvong, S., Pham, H. A., Nguyen, M.C., Su, R. (2025). An efficient archive-based parameter-free multi-objective Rao-DE algorithm for bi-objective optimization of truss structures. Computers & Structures 308, 107647.
  11. Nguyen, M.C., Pham, H. A., Truong, V. H. (2025). An efficient multi-objective algorithm based on Rao and differential evolution for solving bi-objective truss optimization. Engineering Optimization, 1-31 (Online).
  12. Truong, V. H., Cao, T. S., Tangaramvong, S. (2024) A robust machine learning-based framework for handling time-consuming constraints for bi-objective optimization of nonlinear steel structures. Structures 2024, 62, 106226.
  13. Cao, T. S., Pham, H. A., Truong, V. H. (2024). An efficient algorithm for multi-objective structural optimization problems using an improved pbest-based differential evolution algorithm. Advances in Engineering Software 197, 103752.
  14. Truong, V. H., Pham, H. A., Tangaramvong, S. (2025). An efficient method for nonlinear inelastic truss optimization based on improved k-nearest neighbor comparison and Rao algorithm. Structures 71, 108158.
  15. Truong, V. H., Ha, M.H., Pham., H.A., Tran, D.H. (2020). Optimization of steel moment frames with panel-zone design using an adaptive differential evolution. Journal of Science and Technology in Civil Engineering (JSTCE)-HUCE 14(2), 65-75.
  16. Vu, Q.A., Cao, T.S., Nguyen, H.H., Truong, V.H., Ha, M.H. (2023). An efficient differential evolution-based method for optimization of steel frame structures using direct analysis. Structures 51, 67-78.
  17. Nguyen, M.C., Le, M.T., Vu, Q.A., Nguyen, N.T., Truong, V.H. (2025). Multi-objective optimization for nonlinear steel frames using a parameter-less MOO algorithm and XGBoost. Journal of Science and Technology in Civil Engineering (JSTCE)-HUCE, 19(2), 48-61.
  18. Detwal, P.K., Agrawal, R., Samadhiya, A., Kumar, A. (2023). Metaheuristics in circular supply chain intelligent systems: A review of applications journey and forging a path to the future. Engineering Applications of Artificial Intelligence 126 (Part D), 107102.
  19. Rahul, K., Banyal, R.K. (2022). Metaheuristics approach to improve data analysis process for the healthcare sector. Procedia Computer Science 215, 98-103.
  20. Doering, J., Kizys, R., Juan, A.A., Fito, A., Polat, O. (2019). Metaheuristics for rich portfolio optimisation and risk management: Current state and future trends. Operations Research Perspectives 6, 100121.
  21. Tomar, V., Bansal, M., Singh, P. (2023). Metaheuristic Algorithms for Optimization: A Brief Review. Engineering Proceedings, 59(1), 238.
  22. Wang, J., Huang, Z., Song, Y. (2025) Intelligent planning of safe and economical construction sites: Theory and practice of hybrid multi objective decision making. Front. Eng. Manag. 12, 487–509.
  23. Shao, J., Lu, Y., Sun, Y. et al. (2025) An improved multi-objective particle swarm optimization algorithm for the design of foundation pit of rail transit upper cover project. Scientific Reports 15, 10403.
  24. Borges, M. L. A. E., Granja, A. D., Monteiro, A. (2024). A Hybrid Framework for Multi-Objective Construction Site Layout Optimization. Buildings, 14(12), 3790.
  25. Storn, R., Price, K. (1997). Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces. Journal of Global Optimization, 11(4), 341-359.