BIM kết hợp tối ưu hóa đa mục tiêu hỗ trợ ra quyết định lựa chọn nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng

Các tác giả

  • Thạch Phi Hùng
    Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Nguyễn Mộng Huyền Trân
    Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Nguyễn Thị Hà
    Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

DOI:

10.46223/HCMCOUJS.proc.vi.17.2.2526.2022

Từ khóa:

BIM; nhà cao tầng; quản lý xây dựng; tối ưu hóa

Tóm tắt

Trong môi trường kinh doanh khắc nghiệt như hiện nay, các công ty xây dựng muốn giữ vững được vị trí của mình đồng thời có thể phát triển một cách hiệu quả so với các đối thủ cạnh tranh thì các công ty cần phải đặc biệt quan tâm và phải giải quyết được bài toán chi phí và tiến độ. Việc của các nhà quản lý làm sao có thể khai thác được hiệu quả các chức năng của BIM và ứng dụng nó để giải quyết các vấn đề về chi phí cũng như là tiến độ trong lĩnh vực xây dựng. Mỗi nhà thầu thi công sẽ có khả năng thực hiện thi công khác nhau. Có nhà thầu thi công nhanh nhưng chi phí lại cao, cũng có nhà thầu thi công với chi phí thấp nhưng tiến độ thi công lại chậm. Vì vậy mục tiêu chính của nghiên cứu này là ứng dụng BIM và thuật toán tối ưu hóa để lựa chọn các nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng. Kết quả nghiên cứu này giúp các nhà quản lý đưa ra được quyết định cho việc lựa chọn nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng một cách dễ dàng hơn.

Tài liệu tham khảo

Abdullahi, M., & Ngadi, M. A. (2016). Symbiotic organism search optimization based task scheduling in cloud computing environment. Future Generation Computer Systems, 56, 640-650.

Cheng, M. Y., & Prayogo, D. (2014). Symbiotic organisms search: A new metaheuristic optimization algorithm. Computers & Structures, 139, 98-112.

Coello, C. A. C., Lamont, G. B., & Van Veldhuizen, D. A. (2007). Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems (Vol. 5). New York, NY: Springer.

Deb, K. (2011). Multi-objective optimisation using evolutionary algorithms: An introduction. In Multi-objective evolutionary optimisation for product design and manufacturing (pp. 3-34). London, UK: Springer.

Karaboga, D., & Akay, B. (2009). A comparative study of artificial bee colony algorithm. Applied Mathematics and Computation, 214(1), 108-132.

Tải xuống

Ngày nộp: 01-10-2022
Ngày duyệt đăng: 06-10-2022
Ngày xuất bản: 01-11-2022

Thống kê truy cập

Trang tóm tắt: 402
PDF: 424

Cách trích dẫn

Hùng, T. P., Trân, N. M. H., & Hà, N. T. (2022). BIM kết hợp tối ưu hóa đa mục tiêu hỗ trợ ra quyết định lựa chọn nhà thầu thi công công trình nhà cao tầng. PROCEEDINGS, 17(2), 76–87. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.proc.vi.17.2.2526.2022