Phương pháp phân tích ưu tiên hoá trong hệ thống quản lý mặt đường: Tổng quan và hướng phát triển

Phương pháp Phân tích Ưu tiên hoá trong Hệ thống Quản lý Mặt đường:<br /> Tổng quan và Hướng phát triển<br /> (Methodologies of Prioritization used in Pavement Management System:<br /> Comprehensive Overview and Prospective Development)<br /> <br /> ThS. Đinh Văn Hiệp<br /> Giảng viên, Bộ môn Đường ôtô và Đường đô thị,<br /> Khoa Xây dựng Cầu Đường, Trường Đại học Xây dựng<br /> Email: dvhiep.huce@gmail.com<br /> <br /> Tóm tắt: Mô hình phân tích ưu tiên hoá các phương án đầu tư ở cả mức độ dự án và mức độ mạng<br /> lưới được xem là cấu phần cốt lõi cho công tác thiết lập hệ thống QLMĐ nhằm giúp cho công tác<br /> QL&BT đem lại hiệu quả cao về kinh tế trong các điều kiện hạn chế về nguồn vốn. Bài viết này<br /> tổng quát các phương pháp tiếp cận và các mô hình phân tích ưu tiên hoá sử dụng trong hệ thống<br /> QLMĐ, để đưa ra cái nhìn toàn diện và những định hướng cho việc áp dụng và phát triển mô hình<br /> phân tích cho hợp lý ứng với từng điều kiện cụ thể của mạng lưới đường và phạm vi của đơn vị<br /> quản lý. Bên cạnh đó, bài viết đề cập đến định hướng phát triển mô hình tối ưu hoá hợp nhất cho<br /> việc quản lý các tài sản thuộc mạng lưới đường bộ khi xem xét đồng thời nhiều hệ thống công<br /> trình hoặc các phân khu quản lý khác nhau.<br /> <br /> Abstract: A major task of pavement management system (PMS) is to prioritize investment<br /> alternatives at both network and project levels to obtain maximum benefit or minimum total cost<br /> subject to budget constraint. The paper overviews comprehensively methodologies of prioritization<br /> used in PMS and identifies appropriate applications according to the nature and situation of road<br /> networks or road agencies. In addition, the paper presents future directions to develop a unified<br /> optimization procedure for managing a road asset system, which consists of various structure<br /> components or different road agencies.<br /> <br /> 1. Giới thiệu<br /> Mạng lưới đường bộ hiện nay đã và đang tương đối hoàn thiện ở rất nhiều nước, đặc biệt là các<br /> nước đã phát triển. Sự tập trung vào việc xây dựng các tuyến mới đã và đang chuyển dần sang việc<br /> quản lý và bảo trì (QL&BT) hệ thống mạng lưới đường hiện có. Trong đó, hệ thống mặt đường<br /> không những cần nguồn vốn đầu tư rất lớn cho việc xây dựng ban đầu (thường chiếm từ 60 – 70 %<br /> tổng chi phí) mà còn cần nhiều chi phí cho các công tác QL&BT sau này. Do vậy, hệ thống quản<br /> lý mặt đường (QLMĐ) đã được thiết lập nhằm giúp cho công tác QL&BT đem lại hiệu quả cao về<br /> kinh tế và đáp ứng mức độ phục vụ mong muốn trong các điều kiện hạn chế, thường là nguồn vốn<br /> hạn hẹp và ràng buộc về chính sách cấp vốn. Hệ thống quản lý này được hình thành đầu tiên ở một<br /> số bang của Mỹ từ những năm 1960, sau đó đã được mở rộng và phát triển trong suốt những thập<br /> niên qua và đã đem lại nhiều lợi ích cho cộng đồng.<br /> Tại Việt Nam trong những năm gần đây, Chính phủ đã tập trung nguồn vốn đầu tư lớn vào phát<br /> triển và hoàn thiện mạng lưới đường bộ. Bên cạnh đó, các nhà quản lý đang nỗ lực xây dựng hệ<br /> thống QLMĐ hiệu quả cả về mặt kinh tế và kỹ thuật thông qua một số dự án tiêu biểu, như là Dự<br /> án tăng cường năng lực quản lý mạng lưới đường bộ (1), Dự án nâng cấp mạng lưới đường bộ -<br /> Hợp phần xây dựng thể chế và quản lý đường bộ (2), và Dự án nâng cấp đường bộ giai đoạn 3 -<br /> Thực thi phát triển chính sách ngành (3). Một trong những cấu phần chính của hệ thống quản lý<br /> này là việc phân tích ưu tiên hoá dự án đầu tư ở cả mức độ dự án và mức độ mạng lưới trong<br /> <br /> 1<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> những điều kiện hạn chế về nguồn vốn. Trong điều kiện Việt Nam, đây là vấn đề còn mới và<br /> những nghiên cứu tổng hợp cho vấn đề này vẫn còn hạn chế. Do vậy, mục đích của bài viết sẽ tổng<br /> quát các phương pháp tiếp cận và các mô hình phân tích ưu tiên hoá, thông qua việc phân tích các<br /> ưu và nhược điểm của chúng khi ứng dụng trong hệ thống QLMĐ. Cuối cùng, bài viết đưa ra một<br /> số nhận xét cho việc ứng dụng các phương pháp và mô hình sao cho phù hợp với quy mô của từng<br /> mạng lưới, phạm vi của đơn vị quản lý, và đảm bảo tính phù hợp với xu hướng phát triển.<br /> 2. Chức năng của phân tích ưu tiên hoá<br /> Một trong các cấu phần chính của hệ thống QLMĐ là việc phân tích ưu tiên các phương án đầu tư<br /> (ở cả mức độ dự án và mạng lưới) dưới nguồn vốn biết trước, và thường bị hạn chế hoặc ràng buộc<br /> về chính sách phân bổ. Các hình thức phân tích ưu tiên thay đổi từ việc sắp xếp ưu tiên định tính<br /> đơn giản đến các hình thức tối ưu hoá chính xác phức tạp. Mặc dù vậy, tất cả các hình thức ưu tiên<br /> hoá cho công tác QLMĐ ở mức độ mạng lưới đều hợp nhất 4 bước chính cơ bản như thể hiện trên<br /> Hình 1, đó là cung cấp và xử lý thông tin, xác định những việc cần ở hiện tại và tương lai, phân<br /> tích ưu tiên, và lập báo cáo cùng với các kiến nghị cho kế hoạch công việc (4). Đồng thời, các hình<br /> thức này đều cần phải trả lời những câu hỏi sau:<br /> 1. Lựa chọn dự án: Dự án (đoạn tuyến) 1 nào nên được nâng cấp, cải tạo hoặc bảo trì?<br /> 2. Lựa chọn các giải pháp công việc: Các công việc được nâng cấp, cải tạo, hoặc bảo trì như<br /> thế nào?<br /> 3. Lựa chọn thời gian: Khi nào các công việc nên được thực hiện?<br /> Khi các giải pháp đầu tư được tối ưu hoá hoàn toàn thì tất cả các tổ hợp có thể có của 3 câu hỏi<br /> trên đều phải được xem xét và đánh giá cụ thể. Tuy vậy, phương pháp tiếp cận khi xem xét các câu<br /> hỏi này có thể khác nhau như được trình bày trong phần tiếp theo.<br /> Thu thập và xử lý thông tin (mức<br /> độ phục vụ, độ hư hỏng, số liệu về<br /> kết cấu, giao thông, môi trường,<br /> đơn giá, …)<br /> <br /> <br /> Mô hình xuống Mô hình xuống<br /> cấp cấp<br /> <br /> <br /> Xác định sự<br /> Mức độ cần thiết hiện Thời gian lập<br /> can thiệp tại và trong kế hoạch<br /> tương lai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Phân tích ưu tiên:<br /> Hạn chế về Chiến lược các<br /> Sắp xếp ưu tiên<br /> nguồn vốn phương án<br /> hay Tối ưu hoá<br /> <br /> <br /> <br /> Báo cáo Kết quả:<br /> 1. Kiến nghị kế hoạch công việc<br /> 2. Phân tích độ nhạy của các trường hợp<br /> nguồn vốn khác nhau<br /> <br /> <br /> Hình 1: Các bước cơ bản trong phân tích ưu tiên hoá<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 1<br /> Đoạn tuyến ở đây được xem là các đoạn đồng nhất có các đặc tính cơ bản đồng đều.<br /> 2<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> 2. Phương pháp tiếp cận trong quản lý mặt đường<br /> Có 2 phương pháp tiếp cận cơ bản trong mô hình QLMĐ, đó là phương pháp tiếp cận xuôi (top-<br /> down) và phương pháp tiếp cận ngược (bottom-up) (5, 6). Phương pháp xuôi thực hiện những<br /> phân tích đồng thời cho toàn bộ mạng lưới đường, khi đó bất kỳ đoạn đường nào thuộc mạng lưới<br /> đều được xem xét trong phân tích. Phương pháp dựa trên mô hình tối ưu hoá với mục tiêu là xác<br /> định chiến lược công việc tối ưu sao cho tối đa hoá lợi ích thu được hoặc tối thiểu hoá tổng chi phí<br /> của nhà quản lý và người sử dụng đường, trong khi đảm bảo những tiêu chí của mạng lưới do<br /> người sử dụng định trước như là tình trạng mạng lưới mong muốn hay các điều kiện hạn chế về<br /> chính sách nguồn vốn. Các chiến lược tối ưu xác định được từ phân tích sẽ đưa ra đường lối chỉ<br /> đạo trong việc lựa chọn các dự án thực tế cho công tác đường.<br /> Cách tiếp cận này sẽ cho phép người sử dụng xem xét mối quan hệ hợp lý giữa công việc, như là<br /> giữa cải tạo và duy tu ngăn ngừa. Có nghĩa, với một nguồn vốn nhất định, có thể chọn các công<br /> việc cải tạo cho một số lượng nhỏ các đoạn tuyến hoặc lựa chọn giải pháp duy tu ngăn ngừa cho<br /> nhiều đoạn tuyến hơn. Trong quá trình phân tích, những câu hỏi mang tính chiến lược “Cái gì nên<br /> làm?” sẽ được nêu ra đầu tiên để đảm bảo tiêu chí về mức độ phục vụ của mạng lưới dưới điều<br /> kiện nguồn vốn hạn hẹp. Tiếp theo, câu hỏi mang tính kế hoạch “Cái gì sẽ được làm?” sẽ được<br /> xem xét trên cơ sở của những chỉ dẫn đã được xác lập từ bước chiến lược trước đó. Cuối cùng, câu<br /> hỏi mang tính thực thi “Cái gì đã được làm?” hay “Kế hoạch đã được thực thi như thế nào?” được<br /> xem xét bằng việc theo dõi tiến trình thực hiện của mỗi dự án từ giai đoạn chuẩn bị đến khi kết<br /> thúc và thu thập các phản hồi từ thực tế công việc của dự án.<br /> Ngược lại với phương pháp tiếp cận xuôi, phương pháp tiếp cận ngược sẽ lựa chọn các dự án trước<br /> dựa trên những phán đoán mang tính kỹ thuật, ngưỡng can thiệp tình trạng hư hỏng hoặc tuổi thọ<br /> dự báo còn lại của mặt đường. Các chi phí (C) và lợi ích (B) của mỗi dự án được định lượng, sau<br /> đó dựa trên tỉ số B/C các dự án sẽ được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên giảm dần. Với nguồn vốn được<br /> biết, người lập kế hoạch sẽ dò tìm dọc theo danh sách đã được sắp xếp theo mức độ ưu tiên để lựa<br /> chọn cho đến khi toàn bộ nguồn vốn được sử dụng hết. Nhược điểm của phương pháp tiếp cận này<br /> là các quyết định tối ưu cho từng dự án riêng lẻ không phản ánh được tiêu chí tối ưu của toàn mạng<br /> lưới. Bởi vì quyết định tối ưu của mạng lưới dựa trên tiêu chí mức độ phục vụ của toàn mạng lưới<br /> hơn là cho từng dự án riêng lẻ. Tiêu chí mạng lưới có thể ví dụ như chiều dài đường của mạng lưới<br /> ít nhất là 80% trong điều kiện tốt và không lớn hơn 5% trong điều kiện xấu.<br /> Kinh nghiệm thực tế cho thấy rằng việc sử dụng phương pháp tiếp cận xuôi có thể giảm đáng kể<br /> chi phí cho công tác đường khi duy trì toàn bộ mạng lưới ở tình trạng mong muốn (7, 8). Việc tiết<br /> kiệm các chi phí trở nên khả thi bởi vì các chiến lược mạng lưới tối ưu xác định theo phương pháp<br /> xuôi nhìn chung lựa chọn các dự án có giải pháp thiên về duy tu ngăn ngừa hơn, trong khi phương<br /> pháp ngược có xu hướng chỉ chọn các dự án có mặt đường đã xuống cấp tương đối nghiêm trọng<br /> (khi đã đạt đến ngưỡng can thiệp về hư hỏng kết cấu) và cần áp dụng những công việc cải tạo có<br /> mức độ lớn để phục hồi lại trạng thái tương đương ban đầu. Để mô hình hoá các phương pháp tiếp<br /> cận trong phân tích ưu tiên, có rất nhiều các phương pháp lập trình được ứng dụng và được tổng<br /> quát trong phần dưới đây.<br /> 3. Các phương pháp phân tích ưu tiên<br /> Xác lập mức độ ưu tiên của các dự án (đoạn tuyến) được thực hiện bởi nhiều phương pháp phân<br /> tích ưu tiên khác nhau, từ việc sắp xếp mức độ ưu tiên một cách định tính đơn giản đến các hình<br /> thức phức tạp theo các mô hình tối ưu hoá. Dựa trên cách phân loại của GS. Haas cùng cộng sự (9),<br /> Tác giả đã tổng hợp các phương pháp khác nhau cùng với những ưu điểm, nhược điểm, và những<br /> chú ý khi sử dụng trong hệ thống QLMĐ như trên Bảng 1. Tương tự, TS. Robinson cùng cộng sự<br /> (10) phân nhóm các phương pháp phân tích ưu tiên theo 3 thế hệ. Thế hệ thứ nhất là những phương<br /> 3<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> pháp sắp xếp ưu tiên dựa trên tổ hợp của chi phí, điều kiện và chức năng của đường. Thế hệ thứ 2<br /> thì việc sắp xếp ưu tiên dựa trên hiệu quả về chi phí, tuổi thọ của các công tác đường, và phân tích<br /> các phương án trì hoãn. Thế hệ cuối cùng là việc áp dụng các phương pháp phân tích tối ưu hoá<br /> cho toàn mạng lưới, đồng thời với việc xem xét nhiều phương án công việc trong suốt thời gian lập<br /> kế hoạch. Trong đó, phương pháp sắp xếp ưu tiên có ưu điểm là đơn giản nhưng làm mất đi rất<br /> nhiều ưu điểm của hệ thống QLMĐ nên phương pháp này chỉ sử dụng trong khi chưa có các<br /> phương pháp khác thay thế. Phương pháp tối ưu hoá theo các mô hình toán thường phức tạp nhưng<br /> đem lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp sắp xếp ưu tiên. Các phần tiếp theo đây sẽ trình<br /> bày kỹ hơn về các phương pháp được sử dụng phổ biến.<br /> Bảng 1. Phân loại các Phương pháp ưu tiên hoá<br /> Phương pháp Ưu, nhược điểm<br /> Sắp xếp định tính đơn giản các dự án dựa theo các Nhanh và đơn giản, nhưng mang tính định<br /> phán đoán tính, kết quả xa với giải pháp tối ưu<br /> Sắp xếp dựa theo các thông số như là mức độ phục Đơn giản và dễ sử dụng, những có thể xa giải<br /> vụ, độ biến dạng, v.v. pháp tối ưu<br /> Sắp xếp dựa trên các chỉ tiêu của phân tích kinh tế Tương đối đơn giản và có thể tiếp cận gần<br /> giải pháp tối ưu hơn<br /> Tối ưu hoá sử dụng các mô hình lập trình toán học Khá phức tạp và yếu tố thời gian không được<br /> theo cách thức các năm kế tiếp nhau, như là xem xét, nhưng có thể tiếp cận được gần giải<br /> nguyên lý xích Markov pháp tối ưu,<br /> Tối ưu hoá gần đúng, theo nguyên lý mò tìm và Tương đối đơn giản, số lượng phép tính<br /> loại trừ (heuristic method) tương đối nhỏ, và tiếp cận gần với giải pháp<br /> tối ưu<br /> Tối ưu hoá sử dụng các mô hình toán, như là tối ưu Rất phức tạp nhưng có thể đưa ra giải pháp<br /> hoá toàn bộ, tối ưu hoá động, sử dụng lập trình tối ưu chính xác<br /> fuzzy, hoặc thuật toán phát sinh (genetic), …<br /> <br /> 3.1 Phương pháp sắp xếp ưu tiên<br /> Phương pháp sắp xếp ưu tiên được thực hiện thông qua tổ hợp các tham số lựa chọn cùng với hệ số<br /> tỷ trọng của chúng. Phương pháp phổ biến và được nhiều nhà quản lý sử dụng nhất là phương pháp<br /> xếp hạng theo tỷ trọng (Rational Factorial Rating Method). Trong phương pháp này, ý kiến chuyên<br /> gia được sử dụng để xây dựng phương trình xác định hệ số ưu tiên. Đầu tiên, các đoạn tuyến đặc<br /> trưng cho các điều kiện khác nhau được lựa chọn để phục vụ cho việc xây dựng các phiếu điều tra.<br /> Sau đó, nhóm chuyên gia sẽ đánh giá những đoạn tuyến dựa trên những thuộc tính đã xác lập trước.<br /> Kết quả đánh giá thu được thông qua phân tích thống kê sẽ dùng để thiết lập phương trình xác định<br /> mức độ ưu tiên như thể hiện dưới đây (11).<br /> Y = 5.4 – 0.0263.X1 – 0.0132.X2 – 0.4. log (X3) + 0.749.X4 + 1.66.X5<br /> trong đó Y là hệ số ưu tiên có trị số từ 1 đến 10 tương ứng với điều kiện đường từ rất xấu đến rất<br /> tốt. Giá trị Y càng lớn thì mặt đường càng có mức độ ưu tiên cao và cần phải hực hiện các công<br /> việc đường. Ký hiệu từ X1 đến X5 lần lượt là lượng mưa, mức độ đóng và tan băng, lưu lượng giao<br /> thông, chỉ số mức độ phục vụ (PSI), và mức độ hư hỏng mặt đường.<br /> 3.2 Phương pháp tối ưu hoá<br /> <br /> 4<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> Phương pháp tối ưu hoá sử dụng mô hình lập trình toán cho việc phân tích ưu tiên trong kế hoạch<br /> công việc một năm hoặc nhiều năm. Phương pháp này cho phép phân tích mối quan hệ qua lại giữa<br /> các đoạn tuyến đồng thời với việc xem xét các phương án công việc cho mỗi đoạn tuyến đó trong<br /> chương trình nhiều năm của mạng lưới đường, đảm bảo những tiêu chí định sẵn cho mạng lưới<br /> trong điều kiện hạn chế về nguồn vốn. Tiêu chí định sẵn được thể hiện thông qua hàm mục tiêu<br /> như là tối đa hoá mức độ phục vụ, tối đa hoá lợi ích mang lại hay tối thiểu hoá tổng chi phí (bao<br /> gồm cả chi phí nhà quản lý và chi phí người sử dụng) của mạng lưới. Phần dưới đây sẽ tổng quan<br /> một số phương pháp tối ưu hoá phổ biến trong hệ thống QLMĐ.<br /> 3.2.1 Phương pháp phân tích xác suất<br /> Phương pháp phân tích xác suất dự đoán khả năng xảy ra của tình trạng đoạn tuyến nhất định tại<br /> một thời điểm xác định trong tương lai. Mức độ chuyển tiếp xác suất về điều kiện đường trong<br /> tương lai thông thường được ấn định bởi các đánh giá mang tính kỹ thuật dựa trên phân tích của<br /> nhóm chuyên gia. Có 2 hình thức chính được sử dụng, đó là phân phối xác suất dựa trên hàm xác<br /> suất liên tục và nguyên lý “xích Markov” sử dụng các biến rời rạc. Trong đó, nguyên lý Markov<br /> được sử dụng rộng rãi và sớm nhất vào những năm 1980 bởi các nhà quản lý đường bộ bang<br /> Kansas và Arizona của Mỹ để đưa ra các chương trình công việc ưu tiên. Phương pháp sử dụng giả<br /> thiết là quá trình chuyển tiếp xác suất tình trạng đường chỉ được thiết lập cho mỗi bước và chỉ phụ<br /> thuộc vào điều kiện hiện trạng của đường và công việc lựa chọn tại thời điểm xem xét. Do<br /> vậy, phương pháp không xem xét đến các yếu tố ảnh hưởng trước đó của đoạn tuyến, chẳng hạn<br /> nguyên nhân đã gây ra tình trạng mặt đường như hiện tại. Bảng 2 minh hoạ cách thức chuyển tiếp<br /> xác suất tình trạng mặt đường theo thời gian (thông thường là hàng năm) thông qua ma trân<br /> chuyển tiếp (9). Trong ví dụ này, tình trạng mặt đường được thể hiện thông qua chỉ số từ 1 đến 9,<br /> tương ứng với điều kiện mặt đường từ tốt đến rất xấu.<br /> Bảng 2: Ma trận chuyển tiếp sử dụng nguyên lý xích Markov<br /> Tình trạng Xác suất (%) của điều kiện mặt đường cho năm tiếp theo<br /> ban đầu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Tổng<br /> 1 90 4 2 3 1 0 0 0 0 100<br /> 2 1 90 3 0 5 1 0 0 0 100<br /> 3 0 1 92 0 1 3 0 1 2 100<br /> 4 0 0 0 92 5 2 0 1 0 100<br /> 5 0 0 0 1 94 3 1 1 0 100<br /> 6 0 0 0 0 1 94 0 1 4 100<br /> 7 0 0 0 0 2 0 95 2 1 100<br /> 8 0 0 0 0 0 0 1 96 3 100<br /> 9 0 0 0 0 0 1 0 1 98 100<br /> <br /> Quá trình chuyển tiếp xác suất được thực hiện liên tục cho các năm liên tiếp dưới những phương<br /> án công việc nhất định. Cùng với đó là rất nhiều các chi phí, bao gồm chi phí cho một công việc<br /> đường chính được thực hiện 1 lần, chi phí duy tu thường xuyên, và chi phí của người sử dụng<br /> trong suốt năm sau khi đã thực hiện công tác đường. Đối với mỗi phương án công việc đường nhất<br /> định, tổng chi phí được xác định bằng tổng các chi phí hàng năm dự tính trong suốt thời kỳ lập kế<br /> hoạch được quy đổi về giá trị hiện tại. Khi đó, mục đích của phân tích tối ưu hóa ở đây sẽ tìm<br /> phương án công việc sao cho tổng chi phí là nhỏ nhất hoặc lợi ích cho xã hội là lớn nhất, đảm bảo<br /> các tiêu chí của mạng lưới và điều kiện hạn chế về nguồn vốn. So với phương pháp sắp xếp ưu tiên,<br /> <br /> <br /> 5<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> phương pháp tối ưu sử dụng nguyên lý xích Markov đã tiếp cận việc phân tích đồng thời mạng<br /> lưới nhưng vẫn còn có những nhược điểm sau:<br /> 9 Khái niệm về xích Markov tương đối phức tạp cho việc thuyết phục các nhà quản lý và nhà<br /> hoạch định so với phương pháp sắp xếp ưu tiên.<br /> 9 Do phải sử dụng một số lượng lớn các phương án thực hiện công việc, nên phương pháp này<br /> phức tạp và khó có thể tìm được giải pháp tối ưu chính xác.<br /> 9 Phương pháp thường ứng dụng mô hình lập trình tuyến tính cho việc phân tích với số lượng<br /> lớn về tình trạng đường, xác suất chuyển tiếp và các phương án công việc. Nên những tham số<br /> này phải hạn chế (như là tối đa 3 chỉ số hư hỏng với 4 mức độ hư hỏng cho một loại mặt đường<br /> nhất định) do hạn chế về số lượng phép tính của công nghệ máy tính hiện hành.<br /> <br /> 3.2.2 Phương pháp tối ưu hoá toàn bộ<br /> Phương pháp tối ưu hoá toàn bộ (total enumeration) phân tích tất cả các phương án có thể rồi chọn<br /> phương án tối ưu hàm mục tiêu định trước và thoả mãn các điều kiện ràng buộc. Phương pháp<br /> được lập trình tuyến tính trong Mô hình Chi tiêu Vốn (EBM) và được kết hợp với phần mềm<br /> HDM-III (12) và HDM-4 (13) cho các phân tích tối ưu mạng lưới. Quá trình tối ưu hoá cho mạng<br /> lưới đường với K đoạn tuyến, Mk phương án công việc, trong thời gian lập kế hoạch với T thời<br /> đoạn cấp vốn được thực hiện như sau:<br /> Hàm mục tiêu tối đa hoá tổng lợi ích dòng ở giá trị hiện tại<br /> K Mk<br /> Max TNPV [X km ] = ∑ ∑ NPV km X km , với k = 1, 2, … K; m = 1, 2, …, Mk ; (1)<br /> k =1 m=1<br /> <br /> Thoả mãn điều kiện nguồn vốn hạn hẹp<br /> K Mk<br /> <br /> ∑ ∑R<br /> k =1 m=1<br /> kmqt . X km ≤ TRqt , với q = 1, 2, … Q; t = 1, 2, …, T (2)<br /> <br /> và đảm bảo các phương án công việc độc lập nhau<br /> Mk<br /> <br /> ∑X<br /> m =1<br /> km ≤1 (3)<br /> <br /> Trong đó,<br /> - NPVkm là giá trị lợi ích dòng tương đối với phương án cơ bản (phương án thực hiện<br /> công việc tối thiểu) được quy đổi về giá trị hiện tại với hệ số chiết khấu là r, của đoạn<br /> tuyến k (trong tổng số K đoạn tuyến), với phương án công việc m (trong tổng số Mk<br /> phương án).<br /> - X km là biến rời rạc, bằng 1 nếu phương án công việc m được chọn cho đoạn tuyến i, và<br /> bằng 0 khi chọn phương án cơ bản. Phương án công việc được hiểu là tổ hợp các công<br /> việc dự kiến thực hiện trong suốt thời gian lập kế hoạch.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 6<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br />  - TRqt là nguồn vốn có sẵn lớn nhất dự kiến, của loại nguồn vốn q (trong tổng Q loại<br /> nguồn vốn 2 ), và cho thời đoạn cấp vốn thứ t (trong tổng số T lần cấp vốn). Số năm của<br /> mỗi thời đoạn t có thể là 1 hoặc nhiều năm và không nhất thiết phải bằng nhau.<br /> - Rkmqt là nguồn vốn (chưa chiết khấu) loại q do công việc đầu tư đòi hỏi nhà quản lý tại<br /> lần cấp vốn thứ t.<br /> Ưu điểm của phương pháp này là đưa ra giải pháp tối ưu chính xác, nhưng lại cần một khối lượng<br /> tính toán khổng lồ (mk.t phép tính cho một phân tích gồm k đoạn tuyến, m phương án trong thời<br /> gian phân tích t). Chẳng hạn, phân tích mạng lưới gồm 1.000 đoạn đồng nhất trong vòng 10 năm<br /> với 5 phương án công việc được xem xét thì số lượng tính toán sẽ là 510.000. Khối lượng tính toán<br /> này là không thực tế. Do vậy, phương pháp tối ưu hoá toàn bộ chỉ ứng dụng cho những phân tích<br /> mạng lưới nhỏ có ít đoạn tuyến và có khối lượng tính toán thực hiện được.<br /> 3.2.3 Phương pháp tối ưu hoá động<br /> Nhằm hạn chế về khối lượng phép tính, phương pháp tối ưu hoá dựa trên mô hình lập trình động<br /> (dynamic programming) được đề xuất bởi Bellman và Dreyfus (14) vào năm 1962. Phương pháp<br /> tối ưu hoá động này sử dụng giả thiết là bất kỳ giải pháp tối ưu (optimal solution) nào đều có thể<br /> thay thế bằng các tổ hợp giải pháp thứ cấp tối ưu (optimal sub-solutions). Bằng cách này, phương<br /> pháp đã chia nhỏ bài toán tổng thể thành những bài toán thứ cấp tối ưu đơn giản hơn để cho việc<br /> thực hiện tính toán được dễ dàng và hạn chế được số lượng phép tính. Thông thường, nguồn vốn<br /> TRqt được chia nhỏ N phần bằng nhau và khi đó phương pháp sẽ phân tích cho ( N + 1) QT tổ hợp<br /> thứ cấp và loại bỏ những tổ hợp không có khả năng cho giải pháp tối ưu. Kinh nghiệm cho thấy<br /> phương pháp này chỉ hiệu quả khi số điều kiện hạn chế về nguồn vốn là 3 và khi đó số phần chia<br /> không nhỏ hơn 100 để đảm bảo mức độ chính xác hợp lý (12). Mặc dù phương pháp đã khắc phục<br /> phần nào nhược điểm của phương pháp tối ưu toàn bộ, nhưng với những phân tích có số lượng thời<br /> đoạn cấp vốn lớn (chẳng hạn lớn hơn 4) thì phương pháp động sẽ tăng số lượng phép tính rất nhiều<br /> dẫn đến không thể thực hiện được hoặc mức độ chính xác sẽ giảm khi phải sử dụng số chia phần<br /> nhỏ. Do vậy, phương pháp động vẫn gặp khó khăn đối với những bài toán phức tạp trong thực tế<br /> khi có số thời đoạn cấp vốn lớn.<br /> 3.2.4 Phương pháp tối ưu hoá gần đúng<br /> Phương pháp tối ưu hóa gần đúng (heuristic method) dựa trên nguyên tắc khoanh vùng những<br /> phương án khả thi và thực hiện phân tích ưu hoá trên vùng đã được xác định này. Bằng việc<br /> khoanh vùng loại trừ các phương án không có khả năng cho giải pháp tối ưu, phương pháp tối ưu<br /> hoá gần đúng làm giảm một lượng phép tính đáng kể đảm bảo cho việc phân tích tối ưu được đơn<br /> giản đi rất nhiều. Phương pháp này được thể hiện ở nhiều dạng khác nhau, như là phương pháp độ<br /> dốc có hiệu (effective gradient method) (15), phương pháp gia tăng tỉ số lợi ích ròng và chi phí<br /> (incremental NPV/cost method) (16), hoặc là phương pháp đường bao sinh lợi (ecomomical<br /> boundary/efficiency frontier method). Phương pháp độ dốc có hiệu được sử dụng trong mô hình<br /> EBM, tuy nhiên số lượng đoạn tuyến chỉ hạn chế dưới 400 với mỗi đoạn tuyến có không quá 17<br /> giải pháp công việc. Trong khi đó, 2 phương pháp còn lại được sử dụng kết hợp trong mô hình<br /> HDM-4 và số lượng tổ hợp đoạn tuyến và giải pháp công việc (KxMK) đã được tăng lên 9.999 ở<br /> phiên bản V1.3 và 32.000 trong phiên bản mới V2.03. Quá trình áp dụng phương pháp tối ưu hóa<br /> gần đúng đã được trình bày tương đối rõ ràng cùng với ứng dụng thực tế cho việc xác lập chương<br /> trình công việc nhiều năm trong điều kiện cụ thể của Việt Nam, thông qua sử dụng mô hình HDM-<br /> 4 với phương thức phân đoạn đồng nhất động của Tác giả (17, 18). Ưu điểm của phương pháp gần<br /> 2<br /> Ví dụ nguồn vốn thường xuyên hay nguồn vốn định kỳ<br /> 7<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> đúng là tương đối đơn giản và có thể sử dụng cho mạng lưới đường có số lượng lớn các đoạn tuyến,<br /> các giải pháp công việc, và với nhiều thời đoạn cấp vốn. Ngoài ra, theo những phân tích so sánh thì<br /> phương pháp này cho kết quả tương đối gần với giải pháp tối ưu, sai số thường dưới 5% (12). Vì<br /> vậy, phương pháp gần đúng đã được sử dụng rất phổ biến hiện nay ở nhiều hệ thống QLMĐ như là<br /> của Mỹ và Canada (10). Đặc biệt, mô hình HDM-4, đang được sử dụng rộng rãi trên hơn 100 nước<br /> và quốc gia, cũng sử dụng phương pháp này như là công cụ chính trong việc xác lập chương trình<br /> công việc ưu tiên cho nhiều năm của mạng lưới đường.<br /> 4. Xây dựng mô hình tối ưu hoá hiệu quả<br /> Hiện nay, mô hình tối ưu hoá đang được phát triển nhằm hợp nhất các quy trình phân tích mối<br /> quan hệ qua lại giữa các công việc (duy tù ngăn ngừa, cải tạo, nâng cấp) đồng thời với việc xem<br /> phân bổ tối ưu nguồn vốn giữa các hệ thống công trình (mặt đường, cầu, thoát nước, vỉa hè, biển<br /> báo, …) hoặc giữa các hệ thống giao thông khác nhau (đường bộ, đường sắt, …) trong một hệ<br /> thống tổng thể dưới quyền thực thi của nhà quản lý, như minh hoạ trên Hình 2. Mô hình phải đáp<br /> ứng được sự trợ giúp trong việc phân bổ tổng nguồn vốn cho các hệ thống khác nhau và đồng thời<br /> phải tối ưu hoá các phương án công việc trong mỗi hệ thống này. Ưu điểm của mô hình là cung<br /> cấp khả năng kết nối hiệu quả các công việc nằm trong toàn bộ hệ thống thuộc quyền thực thi của<br /> nhà quản lý.<br /> Mô hình tối ưu hợp nhất các hệ thống công trình khác nhau đã được bắt đầu quan tâm vào những<br /> năm cuối 1980s. Sau đó, những năm 1990s mô hình hợp nhất đã bắt đầu được xây dựng và ứng<br /> dụng trong thực tế, nhưng mới chỉ dừng lại cho hệ thống mặt đường và hệ thống cầu đường bộ.<br /> Trong những năm gần đây, mô hình này đã được phát triển để có thể hợp nhất các hệ thống công<br /> trình khác như là hệ thống thoát nước, biển báo, đường xe đạp và hè đường (19, 20, 21). Bên cạnh<br /> đó, mô hình tối ưu nhằm hợp nhất các phân khu hoặc phân vùng quản lý đường bộ khác nhau cũng<br /> được phát triển thông qua những phương pháp sử dụng các tham số chứa đựng ý kiến chuyên gia<br /> một cách trực tiếp hoặc gián tiếp (22, 23). Gần đây nhất, GS.Tsunokawa và Đinh Văn Hiệp (24) đã<br /> đề xuất phương thức tối ưu hoá hợp nhất có thể xem xét cho cả các hệ thống công trình hoặc các<br /> phân khu mạng lưới khác nhau trong chương trình nhiều năm, với hàm mục tiêu là tối thiểu hoá<br /> tổng chi phí hoặc tối đa hoá lợi ích.<br /> Năm t<br /> Năm 2<br /> Năm 1 Phân bổ tối ưu giữa các hệ thống<br /> <br /> <br /> Mặt đường Cầu Cống Biển báo Hệ thống thứ n<br /> Tối ưu trong hệ thống<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Dự án 1 PA11 PA 21 PA31 PA41 … PAn1<br /> Dự án 2 PA12 PA 22 PA32 PA42 … PAn2<br /> <br /> . . . . . … .<br /> . . . . . … .<br /> . . . . . … .<br /> <br /> Dự án m PA1m PA 2m PA3m PA4m … PAnm<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> *)<br /> PAnm là phương án công việc của dự án m trong hệ thống n.<br /> Hình 2: Mô hình tối ưu hoá hợp nhất giữa nhiều hệ thống<br /> <br /> 8<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> Kết luận<br /> Bài viết đã tổng quan các phương pháp tiếp cận và các mô hình phân tích chương trình công việc<br /> ưu tiên của mạng lưới đường bộ, đảm bảo những tiêu chí định trước trong điều kiện ràng buộc về<br /> các chính sách nguồn vốn. Bên cạnh đó, bài viết phân tích những ưu nhược điểm và phạm vi ứng<br /> dụng của chúng khi ứng dụng trong hệ thống QLMĐ. Các phương pháp đi từ việc sắp xếp ưu tiên<br /> đơn giản đến những phương pháp tối ưu hoá phức tạp nhưng đảm bảo độ chính xác cao nhằm tăng<br /> hiệu quả thực hiện của hệ thống QLMĐ. Tuy nhiên, việc sử dụng phương pháp nào cho thích hợp<br /> còn tuỳ thuộc vào đặc tính của từng mạng lưới và điều kiện của mỗi nhà quản lý. Một trong những<br /> yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn phương pháp phù hợp là khả năng đáp ứng cho việc thu thập<br /> số liệu của nhà quản lý. Do vây, đối với những nhà quản lý mạng lưới đường quy mô lớn (như<br /> mạng lưới đường quốc lộ) và nguồn nhân lực có kỹ năng tốt thì nên hướng vào việc sử dụng các<br /> mô hình tối ưu hoá phức tạp nhưng đem lại hiệu quả cho công tác quản lý trên phạm vi quốc gia.<br /> Đối với các nhà quản lý các mạng lưới đường nhỏ (như mạng lưới đường địa phương, đường khu<br /> vực) thì có thể ứng dụng các phương pháp đơn giản, và chỉ cần thực hiện các công việc thu thập và<br /> xử lý những số liệu cần thiết cơ bản. Ngoài ra, việc xây dựng những mô hình tối ưu hóa hợp nhất<br /> giữa các hệ thống công trình, các hình thức giao thông khác nhau, hay hợp nhất các mạng lưới khu<br /> vực thành một thể hợp nhất dưới quyền thực thi của nhà quản lý cần được quan tâm phát triển.<br /> Việc thực hiện phương thức tối ưu hóa trong một thể hợp nhất giúp cho nhà quản lý và nhà hoạch<br /> định có những quyết định đầu tư hiệu quả và việc phân bổ nguồn vốn được hợp lý khi xem xét một<br /> cách toàn diện, đảm bảo các tiêu chí đã được xác lập và thỏa mãn những điều kiện hạn chế về<br /> chính sách nguồn vốn.<br /> <br /> <br /> <br /> Tài liệu tham khảo<br /> 1. HMCP (2002). Dự án Tăng cường Năng lực Quản lý Đường bộ. Cục Đường bộ Việt Nam, Bộ Giao<br /> thông Vận tải Việt Nam.<br /> 2. RNIP (2003). Dự án nâng cấp mạng lưới đường quốc lộ – Kế hoạch chiến lược 10 năm. Cục Đường<br /> bộ Việt Nam, Bộ Giao thông Vận tải Việt Nam.<br /> 3. ISDP (2005). Dự án nâng cấp đường bộ giai đoạn 3 - Thực thi phát triển chính sách ngành. Cục<br /> Đường bộ Việt Nam, Bộ Giao thông Vận tải Việt Nam.<br /> 4. Hudson, W.R, R. Haas, and W. Uddin (1997). Infrastructure Management: Integrating Design,<br /> Construction, Maintenance, Rehabilitation and Renovation. McGraw-Hill Professional Publishing,<br /> New York.<br /> 5. AASHTO (2001). Pavement Management Guide: Executive Summary Report. American<br /> Association of State Highway and Transportation Officials, Washington D.C.<br /> 6. Kulkarni, R.B and R.W. Miller (2003). Pavement Management Systems: Past, Present, and Future.<br /> Transportation Research Record 1853, Transportation Research Board, Washington, DC., pp 65-71.<br /> 7. Way, G.B (1985). Network Optimization System for Arizona. North American Pavement<br /> Management Conference, Vol.2, Toronto, Canada, pp.6.16 – 6.22.<br /> 8. Altiviti, E. R.B. Kulkarni, E.G. Johnson, N. Clark, V. Walrafen, L. Nazareth, and J. Stone (1994).<br /> Enhancements to the Network Optimization System. Third International Conference on Managing<br /> Pavements. Transportation Research Board, Washington, D.C., pp.190-194.<br /> 9. Haas, R., W.R. Hudson, and J.P. Zaniewski (1994). Modern Pavement Management. Krieger<br /> Publishing Company, Malabar, Florida.<br /> <br /> 9<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br /> 10. Robinson, R., U. Danielson, and M. Snaith (1997) Road Maintenance Management: Concepts and<br /> Systems. Palgrave Macmillan, Hampshire, England.<br /> 11. Fernado, E.G. and W.R. Hudson (1983). Development of a Prioritization Procedure for the Network<br /> Level Pavement Management System. Center for Transportation Research. The Univ. of Texas at<br /> Austin, Texas.<br /> 12. Watanatada T., C.G. Harral, W.D.O. Paterson, A.M. Dhareshwar, A. Bhandari, and K. Tsunokawa<br /> (1987). The Highway Design and Maintenance Standards Model, Vol. 1: Description of the HDM-<br /> III Model. World Bank Publications, Washington, D.C.<br /> 13. PIARC (2001). Highway Development and Management Model (HDM-4). International Study of<br /> Highway Development and Management (ISOHDM), World Road Association (PIARC), Paris and<br /> The World Bank, Washington, DC.<br /> 14. Bellman, R. and S.E. Dreyfus (1962). Applied Dynamic Programming. Princeton University Press,<br /> Princeton NJ.<br /> 15. Ahmed, N.U. (1983). An Analytical Decision Model for Resource Allocation in Highway<br /> Maintenance Management. Transportation Research, 17A.<br /> 16. Phillips, S.J. (1994). Development of United Kingdom Pavement Management System. Third<br /> International Conference on Managing Pavement, Texas.<br /> 17. Đinh Văn Hiệp (2006). Phương pháp Ưu tiên hóa trong Phân tích Chiến lược và Chương trình Xây<br /> lắp cho Mạng lưới đường sử dụng Mô hình HDM-4. Tạp chí Cầu Đường, số 8/2006. Hội Cầu<br /> Đường Việt Nam.<br /> 18. Đinh Văn Hiệp and K. Tsunokawa (2006). Identification of Rolling Multiyear Work Programs for<br /> Road Network: A Strategy Analysis with Dynamic Sectioning. The 12th International Seminar on<br /> Transport Research, Bangkok, Thailand, pp 59 – 68<br /> 19. Gharaibeh, N. G., M. I. Darter, D. R. Uzarski (1999). Development of Prototype Highway Asset<br /> Management System. Journal of Infrastructure Systems, ASCE, 5(2), 61-68.<br /> 20. Sadek, A. W., A. Kvasnak, and J. Segale (2003). Integrated Infrastructure Management Systems: Small<br /> Urban Area’s Experience. Journal of Infrastructure Systems, ASCE, 9 (3), 98–106.<br /> 21. Gharaibeh, N.G., Y.C. Chiu, and P.L. Gurian (2006). Decision Methodology for Allocating Funds<br /> across Transportation Infrastructure Assets. Journal of Infrastructure Systems, ASCE, 12 (1), 1–9.<br /> 22. Heggie, I. G., and Vickers, P.(1998). ‘‘Commercial Management and Financing of Roads.’’ World<br /> Bank Technical Paper No. 409, Washington, D.C.<br /> 23. Chan W. T. Chan, T. F. Fwa, ; and J. Y. Tan. (2003). Optimal Fund-Allocation Analysis for<br /> Multidistrict Highway Agencies. Journal of Infrastructure Systems, ASCE, 9 (4), 167–175.<br /> 24. Tsunokawa, K. and Đinh Văn Hiệp (2008). A Unified Optimization Procedure for Road Asset<br /> Management. The 6th International Conference on Road and Airfield Pavement Technology,<br /> Sapporo, Japan, pp 286-294.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 10<br /> Tạp chí Cầu Đường - Hội Cầu Đường Việt Nam, số 4/2008<br />