Tối ưu đa mục tiêu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Tối ưu đa mục tiêu

Khái niệm tối ưu đa mục tiêu

Tối ưu đa mục tiêu (Multi-objective Optimization, MOO) là một nhánh của tối ưu toán học nhằm tìm kiếm lời giải tốt nhất khi có từ hai hàm mục tiêu trở lên cần được tối ưu đồng thời. Trong nhiều bài toán thực tế, các mục tiêu thường mâu thuẫn nhau, vì vậy không tồn tại một nghiệm duy nhất tối ưu cho tất cả mục tiêu. Thay vào đó, kết quả tối ưu được mô tả bằng tập hợp các nghiệm Pareto tối ưu (Pareto-optimal set), biểu thị sự cân bằng giữa các mục tiêu.

Ví dụ, trong thiết kế kỹ thuật, người ta thường muốn tối thiểu hóa khối lượng của sản phẩm đồng thời tối đa hóa độ bền. Hai mục tiêu này mâu thuẫn nhau nên cần tìm nghiệm thỏa hiệp tối ưu, không thể đạt đồng thời giá trị tốt nhất cho cả hai.

Lịch sử và sự phát triển

Khái niệm tối ưu đa mục tiêu được hình thành từ những năm 1950 dựa trên các nghiên cứu của nhà kinh tế học Vilfredo Pareto, người đưa ra khái niệm hiệu quả Pareto trong kinh tế học. Đến thập niên 1980–1990, cùng với sự phát triển của máy tính và thuật toán tiến hóa, tối ưu đa mục tiêu trở thành lĩnh vực nghiên cứu mạnh trong khoa học máy tính, kỹ thuật và quản lý.

Các phương pháp kinh điển như lập trình tuyến tính đa mục tiêu, quy hoạch phi tuyến đa mục tiêu đã được nghiên cứu song song với các phương pháp hiện đại như thuật toán di truyền đa mục tiêu (NSGA-II), tối ưu bầy đàn đa mục tiêu và tối ưu dựa trên swarm intelligence.

Nguyên lý cơ bản

Một bài toán tối ưu đa mục tiêu tổng quát có dạng: \text{Tối ưu: } \quad \min/\max \; F(x) = (f_1(x), f_2(x), \dots, f_m(x)) \end{script>

với $m \ge 2 </span> là số hàm mục tiêu, <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>x</mi><mo>∈</mo><mi>X</mi><mo>⊆</mo><msup><mi mathvariant="double-struck">R</mi><mi>n</mi></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> x \in X \subseteq \mathbb{R}^n </annotation></semantics></math></span></span> là biến quyết định, và <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>X</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> X </annotation></semantics></math></span></span> là không gian nghiệm khả thi thỏa mãn các ràng buộc: <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msub><mi>g</mi><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>≤</mo><mn>0</mn><mo separator="true">,</mo><mspace width="1em"/><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo separator="true">,</mo><mo>…</mo><mo separator="true">,</mo><mi>p</mi><mspace linebreak="newline"></mspace><msub><mi>h</mi><mi>j</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><mn>0</mn><mo separator="true">,</mo><mspace width="1em"/><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo separator="true">,</mo><mo>…</mo><mo separator="true">,</mo><mi>q</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> g_i(x) \le 0, \quad i = 1, \dots, p \\ h_j(x) = 0, \quad j = 1, \dots, q </annotation></semantics></math></span></span> </p> <p> Một nghiệm <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msup><mi>x</mi><mo>∗</mo></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> x^* </annotation></semantics></math></span></span> được gọi là tối ưu Pareto nếu không tồn tại nghiệm khả thi <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>x</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> x </annotation></semantics></math></span></span> khác sao cho: </p><ul> <li><span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msub><mi>f</mi><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>≤</mo><msub><mi>f</mi><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><msup><mi>x</mi><mo>∗</mo></msup><mo stretchy="false">)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> f_i(x) \le f_i(x^*) </annotation></semantics></math></span></span> với mọi <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> i </annotation></semantics></math></span></span>, và</li> <li>Tồn tại ít nhất một chỉ số <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>k</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> k </annotation></semantics></math></span></span> sao cho <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msub><mi>f</mi><mi>k</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>&lt;</mo><msub><mi>f</mi><mi>k</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><msup><mi>x</mi><mo>∗</mo></msup><mo stretchy="false">)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> f_k(x) &lt; f_k(x^*) </annotation></semantics></math></span></span>.</li> </ul> <p></p> <h2>Khái niệm Pareto và đường cong Pareto</h2> <p> Tập nghiệm Pareto tối ưu chứa các phương án không thể cải thiện bất kỳ mục tiêu nào mà không làm xấu đi ít nhất một mục tiêu khác. Biểu diễn đồ họa của tập nghiệm Pareto gọi là <em>đường cong Pareto</em> (trong 2 mục tiêu) hoặc <em>bề mặt Pareto</em> (trong nhiều mục tiêu hơn). </p> <p> Các khái niệm quan trọng: </p><ul> <li><strong>Hiệu quả Pareto</strong>: trạng thái mà không thể cải thiện một mục tiêu mà không làm xấu đi mục tiêu khác.</li> <li><strong>Ngưỡng Pareto</strong>: tập hợp các nghiệm tối ưu Pareto.</li> <li><strong>Khoảng trống Pareto</strong>: khoảng cách giữa nghiệm hiện tại và tập nghiệm Pareto tối ưu.</li> </ul> <p></p> <h2>Các phương pháp giải</h2> <p> Phương pháp giải tối ưu đa mục tiêu chia thành hai nhóm chính: </p><ul> <li><strong>Phương pháp truyền thống</strong>: <ul> <li>Phương pháp trọng số tuyến tính (<em>Weighted Sum</em>): gộp các mục tiêu thành một hàm duy nhất bằng cách gán trọng số.</li> <li>Phương pháp ε–ràng buộc (<em>ε–constraint</em>): tối ưu một mục tiêu và chuyển các mục tiêu khác thành ràng buộc với ngưỡng ε.</li> <li>Phương pháp ưu tiên (<em>Goal Programming</em>): xác định mức mục tiêu mong muốn và tối thiểu hóa độ lệch.</li> </ul> </li> <li><strong>Phương pháp hiện đại</strong>: <ul> <li>Thuật toán di truyền đa mục tiêu (NSGA-II, SPEA2).</li> <li>Tối ưu bầy đàn đa mục tiêu (<em>MOPSO</em>).</li> <li>Tối ưu dựa trên swarm intelligence khác (MOABC, MODE).</li> </ul> </li> </ul> <p></p> <h2>Ứng dụng thực tế</h2> <p> Tối ưu đa mục tiêu được áp dụng rộng rãi trong: </p><ul> <li>Thiết kế kỹ thuật: tối ưu hóa trọng lượng và độ bền kết cấu.</li> <li>Quản lý năng lượng: giảm chi phí và giảm phát thải khí nhà kính.</li> <li>Vận tải và logistics: giảm thời gian giao hàng và chi phí vận hành.</li> <li>Tài chính: tối đa hóa lợi nhuận và tối thiểu hóa rủi ro.</li> <li>Khoa học dữ liệu: tối ưu hóa độ chính xác và chi phí tính toán.</li> </ul> <p></p> <h2>Thách thức và hướng nghiên cứu</h2> <p> Các thách thức trong tối ưu đa mục tiêu bao gồm: </p><ul> <li>Đánh giá và so sánh nghiệm khi số mục tiêu lớn.</li> <li>Bảo đảm đa dạng nghiệm trên đường cong Pareto.</li> <li>Chi phí tính toán cao đối với bài toán phức tạp.</li> </ul> <p></p> <p> Hướng nghiên cứu mới: </p><ul> <li>Thuật toán tối ưu đa mục tiêu lai ghép kết hợp trí tuệ nhân tạo và phương pháp truyền thống.</li> <li>Áp dụng học máy để dự đoán và định hướng tìm kiếm nghiệm Pareto.</li> <li>Tối ưu đa mục tiêu động cho môi trường thay đổi theo thời gian.</li> </ul> <p></p> <h2>Tài liệu tham khảo</h2> <ol> <li>Deb, K. (2001). <em>Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms</em>. Wiley.</li> <li>Coello Coello, C.A., Lamont, G.B., Van Veldhuizen, D.A. (2007). <em>Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems</em>. Springer.</li> <li>Miettinen, K. (1999). <em>Nonlinear Multiobjective Optimization</em>. Kluwer Academic Publishers.</li> <li>Fonseca, C.M., Fleming, P.J. (1995). An overview of evolutionary algorithms in multiobjective optimization. <em>Evolutionary Computation</em>.</li> <li><a href="https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/multi-objective-optimization" target="_blank">ScienceDirect – Multi-objective Optimization</a>.</li> </ol> <h2>Khái niệm tối ưu đa mục tiêu</h2> <p> Tối ưu đa mục tiêu (<em>Multi-objective Optimization</em>, MOO) là một lĩnh vực của tối ưu toán học nhằm tìm kiếm các nghiệm tối ưu khi có từ hai hàm mục tiêu trở lên cần được tối ưu đồng thời. Khác với bài toán tối ưu đơn mục tiêu – nơi chỉ tồn tại một giá trị tốt nhất duy nhất cho hàm mục tiêu – bài toán đa mục tiêu thường không có nghiệm duy nhất mà có một tập nghiệm thể hiện sự cân bằng giữa các mục tiêu, gọi là tập nghiệm Pareto tối ưu. </p> <p> Các mục tiêu trong một bài toán tối ưu đa mục tiêu thường mâu thuẫn nhau. Ví dụ, trong thiết kế ô tô, nhà sản xuất muốn tối thiểu hóa trọng lượng xe để tiết kiệm nhiên liệu, đồng thời tối đa hóa độ an toàn cho hành khách. Hai mục tiêu này không thể đồng thời đạt giá trị tối ưu tuyệt đối, vì tăng độ an toàn thường yêu cầu tăng khối lượng vật liệu, làm tăng trọng lượng xe. Trong trường hợp này, mục tiêu của bài toán là tìm các phương án thiết kế cân bằng tốt nhất. </p> <p> Những đặc điểm chính của tối ưu đa mục tiêu: </p><ul> <li>Có ít nhất hai hàm mục tiêu cần tối ưu đồng thời.</li> <li>Các mục tiêu thường mâu thuẫn nhau.</li> <li>Kết quả là một tập nghiệm Pareto tối ưu thay vì một nghiệm duy nhất.</li> <li>Người ra quyết định sẽ chọn một nghiệm phù hợp nhất từ tập nghiệm này.</li> </ul> <p></p> <h2>Lịch sử và sự phát triển</h2> <p> Khái niệm hiệu quả Pareto xuất phát từ nghiên cứu kinh tế học của Vilfredo Pareto vào cuối thế kỷ 19, mô tả trạng thái mà không thể cải thiện một tiêu chí mà không làm xấu đi ít nhất một tiêu chí khác. Đây là nền tảng cho sự hình thành khái niệm tối ưu đa mục tiêu trong toán học ứng dụng và khoa học kỹ thuật. </p> <p> Đến những năm 1950–1960, các nhà toán học bắt đầu áp dụng lý thuyết này vào các bài toán thực tế như lập kế hoạch kinh tế, phân bổ tài nguyên, và thiết kế kỹ thuật. Các phương pháp giải chủ yếu khi đó là lập trình tuyến tính đa mục tiêu và quy hoạch phi tuyến đa mục tiêu, dựa trên mô hình toán học và kỹ thuật giải tích. </p> <p> Sự phát triển của máy tính từ thập niên 1980 đã mở ra khả năng giải các bài toán đa mục tiêu phức tạp hơn bằng các thuật toán heuristic và metaheuristic. Các thuật toán tiến hóa đa mục tiêu như NSGA-II, SPEA2 và MOPSO được phát triển, cho phép tìm kiếm và duy trì đa dạng các nghiệm Pareto trong không gian lớn. </p> <p> Bảng tóm tắt quá trình phát triển: </p><table border="1" cellpadding="4" cellspacing="0"> <tbody><tr><th>Thời kỳ</th><th>Đặc điểm</th><th>Ví dụ phương pháp</th></tr> <tr><td>Trước 1950</td><td>Khái niệm hiệu quả Pareto trong kinh tế</td><td>Nghiên cứu lý thuyết</td></tr> <tr><td>1950–1970</td><td>Áp dụng vào quy hoạch và lập trình</td><td>Lập trình tuyến tính đa mục tiêu</td></tr> <tr><td>1980–2000</td><td>Phát triển mạnh nhờ máy tính</td><td>Thuật toán di truyền đa mục tiêu</td></tr> <tr><td>2000–nay</td><td>Tích hợp AI và mô phỏng</td><td>NSGA-II, MOPSO, MOEA/D</td></tr> </tbody></table> <p></p> <h2>Nguyên lý cơ bản</h2> <p> Một bài toán tối ưu đa mục tiêu tổng quát có thể được biểu diễn như sau: <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>min</mi><mo>⁡</mo><mi mathvariant="normal">/</mi><mi>max</mi><mo>⁡</mo><mtext>  </mtext><mi>F</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><mo stretchy="false">(</mo><msub><mi>f</mi><mn>1</mn></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo separator="true">,</mo><msub><mi>f</mi><mn>2</mn></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo separator="true">,</mo><mo>…</mo><mo separator="true">,</mo><msub><mi>f</mi><mi>m</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">)</mo><mo separator="true">,</mo><mspace width="1em"/><mi>x</mi><mo>∈</mo><mi>X</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> \min/\max \; F(x) = (f_1(x), f_2(x), \dots, f_m(x)), \quad x \in X </annotation></semantics></math></span></span> trong đó <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>m</mi><mo>≥</mo><mn>2</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> m \ge 2 </annotation></semantics></math></span></span> là số mục tiêu, <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>x</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> x </annotation></semantics></math></span></span> là vector biến quyết định thuộc miền khả thi <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>X</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> X </annotation></semantics></math></span></span>, thỏa mãn các ràng buộc: <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msub><mi>g</mi><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>≤</mo><mn>0</mn><mo separator="true">,</mo><mspace width="1em"/><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo separator="true">,</mo><mo>…</mo><mo separator="true">,</mo><mi>p</mi><mspace linebreak="newline"></mspace><msub><mi>h</mi><mi>j</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><mn>0</mn><mo separator="true">,</mo><mspace width="1em"/><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo separator="true">,</mo><mo>…</mo><mo separator="true">,</mo><mi>q</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> g_i(x) \le 0, \quad i = 1, \dots, p \\ h_j(x) = 0, \quad j = 1, \dots, q </annotation></semantics></math></span></span> </p> <p> Một nghiệm <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msup><mi>x</mi><mo>∗</mo></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> x^* </annotation></semantics></math></span></span> được gọi là Pareto tối ưu nếu không tồn tại nghiệm khả thi khác <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>x</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> x </annotation></semantics></math></span></span> sao cho: </p><ul> <li><span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msub><mi>f</mi><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>≤</mo><msub><mi>f</mi><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><msup><mi>x</mi><mo>∗</mo></msup><mo stretchy="false">)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> f_i(x) \le f_i(x^*) </annotation></semantics></math></span></span> với mọi <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>i</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> i </annotation></semantics></math></span></span>, và</li> <li>Tồn tại ít nhất một chỉ số <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>k</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> k </annotation></semantics></math></span></span> mà <span class="inline-equation"><span class="katex"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><msub><mi>f</mi><mi>k</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>&lt;</mo><msub><mi>f</mi><mi>k</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><msup><mi>x</mi><mo>∗</mo></msup><mo stretchy="false">)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex"> f_k(x) &lt; f_k(x^*) </annotation></semantics></math></span></span>.</li> </ul> Điều này có nghĩa là không thể cải thiện bất kỳ mục tiêu nào mà không làm xấu đi ít nhất một mục tiêu khác. <p></p> <p> Các thành phần chính của một bài toán tối ưu đa mục tiêu: </p><ul> <li><strong>Hàm mục tiêu</strong>: đại diện cho các tiêu chí cần tối ưu.</li> <li><strong>Biến quyết định</strong>: yếu tố có thể điều chỉnh để đạt kết quả mong muốn.</li> <li><strong>Ràng buộc</strong>: giới hạn vật lý, kỹ thuật hoặc kinh tế mà nghiệm phải tuân theo.</li> <li><strong>Miền khả thi</strong>: tập hợp tất cả nghiệm thỏa mãn ràng buộc.</li> </ul> <p></p> <h2>Khái niệm Pareto và đường cong Pareto</h2> <p> Tập hợp tất cả các nghiệm Pareto tối ưu tạo thành <strong>tập nghiệm Pareto</strong>. Đối với các bài toán có hai mục tiêu, tập này thường được biểu diễn bằng một đường cong gọi là <em>đường cong Pareto</em> (<em>Pareto front</em>). Mỗi điểm trên đường cong này thể hiện một sự đánh đổi giữa các mục tiêu. </p> <p> Khái niệm quan trọng: </p><ul> <li><strong>Hiệu quả Pareto</strong>: trạng thái mà không thể cải thiện một mục tiêu mà không làm xấu đi mục tiêu khác.</li> <li><strong>Khoảng trống Pareto</strong>: khoảng cách giữa nghiệm hiện tại và nghiệm Pareto tối ưu gần nhất.</li> <li><strong>Bề mặt Pareto</strong>: khái niệm mở rộng đường cong Pareto cho các bài toán có nhiều hơn hai mục tiêu.</li> </ul> <p></p> <p> Ví dụ: trong thiết kế cánh máy bay, đường cong Pareto có thể biểu diễn sự đánh đổi giữa lực nâng và lực cản. Một điểm trên đường cong thể hiện một thiết kế có lực nâng cao hơn nhưng lực cản cũng lớn hơn, trong khi một điểm khác có lực cản thấp nhưng lực nâng giảm. </p> </div></div><div class="el-divider el-divider--horizontal" style="--el-border-style:solid;" role="separator"><!--v-if--></div><h2>Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề tối ưu đa mục tiêu:</h2><div><div><!--[--><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/%E1%BB%A8ng-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-NSGA-II-%C4%91%E1%BB%83-gi%E1%BA%A3i-b%C3%A0i-to%C3%A1n-c%E1%BB%B1c-ti%E1%BB%83u-t%E1%BB%95n-th%E1%BA%A5t-c%C3%B4ng-su%E1%BA%A5t-tr%C3%AAn-l%C6%B0%E1%BB%9Bi-%C4%91i%E1%BB%87n-ph%C3%A2n-ph%E1%BB%91i/c17c17ba-9f14-4b56-be5e-59a78863b8e7" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Ứng dụng thuật toán NSGA II để giải bài toán cực tiểu tổn thất công suất trên lưới điện phân phối</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng</span> - </span> <span data-v-d071913d> - Trang 58-62</span><span data-v-d071913d> - 2015</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">Giảm tổn thất điện năng luôn là một trong những nhiệm vụ hàng đầu của ngành Ðiện. Hiện nay, trên lưới điện phân phối hai phương pháp kỹ thuật để tính giảm tổn thất điện năng thường được sử dụng là bù kinh tế và tìm điểm mở tối ưu. Để thực hiện việc này, các nghiên cứu thường sử dụng phần mềm PSS/ADEPT. Khi tính toán có một số hạn chế như mới chỉ xét đến một mục tiêu là chi phí nhỏ nhất, các tham s...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #tổn thất công suất<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #bù kinh tế<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #điểm mở tối ưu<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #tối ưu đa mục tiêu<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #đường cong Pareto<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-left" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> 2<!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/3501" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/%C6%AFng-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-ti%E1%BA%BFn-h%C3%B3a-gi%E1%BA%A3i-b%C3%A0i-to%C3%A1n-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-/a112749f-b5df-4c15-8105-6dcefedf0c52" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Ưng dụng thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu đa mục tiêu.</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Tạp chí tin học và điều khiển học</span> - </span> Tập 16 Số 3 <span data-v-d071913d> - Trang 16-22</span><span data-v-d071913d> - 2013</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">-</span><!----></div><!----></div></div><!----><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-left" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> 1<!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://vjs.ac.vn/index.php/jcc/article/view/2903" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/%E1%BB%A8ng-d%E1%BB%A5ng-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-cho-b%C3%A0i-to%C3%A1n-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-t%E1%BB%95-h%E1%BB%A3p-v%E1%BB%9Bi-h%C3%A0m-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-nh%C3%A2n-t%C3%ADnh/2be760af-0fb9-4e11-bd9c-98036a3b3f3e" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Ứng dụng tối ưu đa mục tiêu cho bài toán tối ưu tổ hợp với hàm mục tiêu nhân tính</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ</span> - </span> Tập 58 Số 6 <span data-v-d071913d> - Trang 20-29</span><span data-v-d071913d> - 2022</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">Trong bài báo này, bài toán tối ưu tổ hợp trong đó hàm mục tiêu là tích của một số hàm cổ điển được quan tâm. Trước tiên, một bài toán tương đương được xây dựng và sau đó chỉ ra rằng bài toán tối ưu đa mục tiêu tương ứng đóng một vai trò quan trọng trong việc tìm ra lời giải tối ưu cho bài toán ban đầu. Dựa trên tính chất tồn tại nghiệm tối ưu của bài toán ban đầu cũng là một nghiệm bổ trợ hữu hiệ...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Tối ưu nhân tính<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Tối ưu đa mục tiêu<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Vị trí 1-median<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Tập không bị trội<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-left" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> 1<!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/4621" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/Chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-ch%C3%A0o-gi%C3%A1-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-c%E1%BB%A7a-nh%C3%A0-m%C3%A1y-%C4%91i%E1%BB%87n-d%E1%BB%B1a-v%C3%A0o-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-di-truy%E1%BB%81n-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-trong-th%E1%BB%8B-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-%C4%91i%E1%BB%87n-c%E1%BA%A1nh-tranh-/cf6a2dbf-b77b-4b18-b42c-287a12727d37" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Chiến lược chào giá tối ưu của nhà máy điện dựa vào thuật toán di truyền đa mục tiêu trong thị trường điện cạnh tranh.</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng</span> - </span> <span data-v-d071913d> - Trang 88-93</span><span data-v-d071913d> - 2017</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">– Ngày nay, sự minh bạch hóa trong thị trường điện đã làm tăng sự cạnh tranh giữa người tham gia thị trường, bao gồm các nhà cung cấp và tiêu thụ. Do đó, mỗi người chơi sẽ chịu trách nhiệm để gửi gói chào thầu với mục đích tối đa hóa lợi nhuận. Tuy nhiên, nếu một người chơi muốn tối đa hóa lợi nhuận thì người khác không thể tối đa lợi nhuận của mình. Nhìn chung, các nhà máy có thể tham gia vào thị...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #NSGA-II<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #chiến lược chào giá<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #thị trường điện cạnh tranh<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #phương pháp Fuzzy<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #đường cong Pareto<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-left" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> 0<!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/3145" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/T%E1%BB%90I-%C6%AFU-H%C3%93A-%C4%90A-M%E1%BB%A4C-TI%C3%8AU-D%E1%BB%B0A-TR%C3%8AN-PH%C3%82N-T%C3%8DCH-GREY-TAGUCHI-NH%E1%BA%B0M-C%E1%BA%A2I-THI%E1%BB%86N-KH%E1%BA%A2-N%C4%82NG-L%C3%80M-VI%E1%BB%86C-CH%E1%BB%8AU-M%C3%80I-M%C3%92N-TH%C3%94NG-QUA-C%C3%81C-T%C3%8DNH-CH%E1%BA%A4T-nbsp-/889eec22-00b0-48ed-ae4c-74be958ce14f" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU DỰA TRÊN PHÂN TÍCH GREY-TAGUCHI NHẰM CẢI THIỆN KHẢ NĂNG LÀM VIỆC CHỊU MÀI MÒN THÔNG QUA CÁC TÍNH CHẤT&nbsp;…</span><!----><!----></a><!----><!----><!----><!----><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-left" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> 0<!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://www.researchgate.net/profile/Khanh-Bui-23/publication/375118119_TOI_UU_HOA_DA_MUC_TIEU_DUA_TREN_PHAN_TICH_GREY-TAGUCHI_NHAM_CAI_THIEN_KHA_NANG_LAM_VIEC_CHIU_MAI_MON_THONG_QUA_CAC_TINH_CHAT_CUA_LOP_PHU_WC-12Co_BANG_PHUN_HVOF/links/6541ada93cc79d48c5bde559/TOI-UU-HOA-DA-MUC-TIEU-DUA-TREN-PHAN-TICH-GREY-TAGUCHI-NHAM-CAI-THIEN-KHA-NANG-LAM-VIEC-CHIU-MAI-MON-THONG-QUA-CAC-TINH-CHAT-CUA-LOP-PHU-WC-12Co-BANG-PHUN-HVOF.pdf" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/Nonlinear-scalarization-for-multi-objective-optimization-problems-under-uncertainty/65f2334a-6148-4837-825a-17ed3eb9f723" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Vô hướng hóa phi tuyến cho bài toán tối ưu đa mục tiêu với yếu tố không chắc chắn</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ</span> - </span> Tập 57 Số 1 <span data-v-d071913d> - Trang 30-34</span><span data-v-d071913d> - 2021</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu các đặc trưng của nghiệm tối tiểu đối với bài toán tối ưu đa mục tiêu với dữ liệu có chứa các yếu tố không chắc chắn được xác định trong một tập cho trước. Cụ thể, trước tiên, chúng tôi nhắc lại các kiến thức cơ bản của không gian vector topo được sắp thứ tự bởi nón như tính đóng, tính bị chặn và tính chính thường của các tập. Sau đó, chúng tôi xem xét các t...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Bài toán tối ưu đa mục tiêu<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Tối ưu không chắc chắn<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Vô hướng hóa phi tuyến<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Hàm Gerstewitz<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Quan hệ thứ tự tập<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-left" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> 0<!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/3774" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/T%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-c%E1%BA%A5u-tr%C3%BAc-%C4%91%C4%A9a-phanh-nh%E1%BA%B1m-gi%E1%BA%A3m-kh%E1%BB%91i-l%C6%B0%E1%BB%A3ng-v%C3%A0-nhi%E1%BB%87t-%C4%91%E1%BB%99-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-MOPSO/cfb2d404-d6fc-490c-9371-bec42d2b2ca7" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Tối ưu hóa cấu trúc đĩa phanh nhằm giảm khối lượng và nhiệt độ sử dụng thuật toán MOPSO</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng</span> - </span> <span data-v-d071913d> - Trang 51-56</span><span data-v-d071913d> - 2025</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">Nghiên cứu này tập trung tối ưu hóa cấu trúc đĩa phanh ô tô nhằm giảm nhiệt độ (Y1) và khối lượng (Y2). Độ dày (X1), số hàng lỗ (X2) và số rãnh (X3) của đĩa phanh đã được xem xét. Thiết kế Taguchi OA25(5^3) được sử dụng để xây dựng bảng mô phỏng gồm 25 chế độ. Ảnh hưởng của các thông số thiết kế đĩa của phanh được xem xét bằng phân tích phương sai (ANOVA), đồng thời thuật toán tối ưu hóa bầy đàn đ...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Đĩa phanh<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Tối ưu hóa<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Nhiệt độ<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Đa mục tiêu<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Thuật toán tối ưu bầy đàn<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><!----><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/9748" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/%C3%81p-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-cuckoo-search-ch%E1%BB%8Dn-l%E1%BB%8Dc-th%C3%ADch-nghi-%C4%91i%E1%BB%81u-%C4%91%E1%BB%99-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%E1%BB%87-th%E1%BB%91ng-th%E1%BB%A7y-nhi%E1%BB%87t-%C4%91i%E1%BB%87n-ng%E1%BA%AFn-h%E1%BA%A1n-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu/fcb45610-d153-4726-b969-2ff7a34f9468" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Áp dụng thuật toán cuckoo search chọn lọc thích nghi điều độ tối ưu hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn đa mục tiêu</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Journal of Technical Education Science</span> - </span> Số 41 <!----><span data-v-d071913d> - 2017</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">Bài báo này đề xuất thuật toán Adaptive Selective Cuckoo Search (ASCSA) để giải bài toán phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn đa mục tiêu (MOSTHTS). Mục tiêu chính của bài toán là cực tiểu chi phí phát điện và khí thải từ các nhà máy nhiệt điện trong thời gian lên kế hoạch phát điện tối ưu giữa các nhà máy thủy điện và nhiệt điện trong khi vẫn đảm bảo được các ràng buộc từ hồ thủy điện, ràng...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Adaptive selective random walk<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #new selection technique<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #multi-objective<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #short-term hydrothermal scheduling<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #fitness function<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><!----><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://jte.edu.vn/index.php/jte/article/view/361" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/Thi%E1%BA%BFt-k%E1%BA%BF-h%E1%BB%87-th%E1%BB%91ng-k%E1%BA%BFt-n%E1%BB%91i-kh%C3%AD-k%E1%BA%BFt-c%E1%BA%A5u-v%E1%BB%9Bi-nh%E1%BB%AFng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3/e1fc9287-f790-40e2-b76f-aa3820fd8d65" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Thiết kế hệ thống kết nối khí – kết cấu với những thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu hiệu quả</span><!----><!----></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Journal of Technical Education Science</span> - </span> Số 29 <!----><span data-v-d071913d> - 2014</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">Bài báo phát triển và thực hiện một khung mới và có tính ứng dụng cao cho việc tính toán tối ưu hóa thiết kế kết nối khí – kết cấu. Bài toán tối ưu hóa thiết kế khí – kết cấu đa ngành được thực hiện và xác nhận tính hiệu lực cho một cánh máy bay thử nghiệm và có thể được mở rộng một cách dễ dàng cho những bài toán phức tạp và thực tế. Về cơ bản, nghiên cứu đã sử dụng một bề mặt chung lưu chất/kết ...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Fluid/Structure Interface (FSI)<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Global Optimization<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Multi-objective Optimization<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #Kriging Model<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><!----><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://jte.edu.vn/index.php/jte/article/view/560" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><div class="entity-item-container" data-v-d071913d><a href="/publication/Hierarchy-of-non-glucose-sugars-in-Escherichia-coli/3f1c1007-0b04-4bd5-92ed-b51ff245ed13" class="entity-title" data-v-d071913d><span data-v-d071913d>Thứ bậc của các loại đường không chứa glucose trong Escherichia coli</span><!----><span class="el-tag el-tag--warning el-tag--small el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-robot" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Dịch bởi AI <!--]--></span><!--v-if--></span></a><div class="publish-info" data-v-d071913d><span data-v-d071913d><span data-v-d071913d>BMC Systems Biology</span> - </span> Tập 8 <span data-v-d071913d> - Trang 1-12</span><span data-v-d071913d> - 2014</span></div><!----><div class="abstract-container" data-v-d071913d><div data-v-d071913d><div><span class="">Hiểu cách mà tế bào đưa ra quyết định và lý do phía sau các quyết định đó là mối quan tâm cơ bản trong sinh học hệ thống. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi nghiên cứu các quyết định mà E. coli đưa ra liên quan đến việc biểu hiện loại gene nào khi phải đối mặt với hai loại đường khác nhau. Được biết rằng glucose, nguồn carbon ưu thích của E. coli, ức chế việc tiếp nhận các loại đường khác thông q...</span><span>... <span class="truncate-button"> hiện toàn bộ</span></span></div><!----></div></div><div class="keyword-container" data-v-d071913d><!--[--><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #E. coli<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #quyết định tế bào<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #đường không chứa glucose<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #hoạt động promoter<!--]--></span><!--v-if--></span><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style="" data-v-d071913d><span class="el-tag__content"><!--[--> #tối ưu hóa đa mục tiêu<!--]--></span><!--v-if--></span><!--]--></div><div class="el-row" style="" data-v-d071913d data-v-5c117f8d><!--[--><div class="el-col el-col-24" style="" data-v-5c117f8d><!--[--><!--[--><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><span data-v-5c117f8d><!----></span><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="action-container" data-v-d071913d><!----><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-plain is-round" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><a href="https://bmcsystbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12918-014-0133-z" target="_blank" rel="nofollow noopener" data-v-d071913d><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-link" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Đi đến bài báo <!--]--></a><!--]--></span></button><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-d071913d><!--v-if--><span class=""><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-d071913d data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-quote-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span> Trích dẫn <!--]--></span></button><span class="save-button-container" data-v-d071913d data-v-c008b161><button ariadisabled="false" type="button" class="el-button el-button--primary el-button--small is-text" style="" data-v-c008b161><i class="el-icon" style=""><!--[--><!--[--><span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-c008b161 data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-bookmark" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span><!--]--><!--]--></i><span class=""><!--[--> Lưu lại<!--]--></span></button></span><!--[--><!--]--></div></div><!--]--></div><div class="el-row is-justify-end" style="" data-v-fa649ea5><!--[--><div class="pagination-container" data-v-fa649ea5><span data-v-fa649ea5> Tổng số: 92</span>    <div class="el-pagination is-background" data-v-fa649ea5><button type="button" class="btn-prev is-first" disabled aria-label="Go to previous page" aria-disabled="true"><i class="el-icon" style=""><!--[--><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 1024 1024"><path fill="currentColor" d="M609.408 149.376 277.76 489.6a32 32 0 0 0 0 44.672l331.648 340.352a29.12 29.12 0 0 0 41.728 0 30.592 30.592 0 0 0 0-42.752L339.264 511.936l311.872-319.872a30.592 30.592 0 0 0 0-42.688 29.12 29.12 0 0 0-41.728 0z"></path></svg><!--]--></i></button><ul class="el-pager"><li class="is-active number" aria-current="true" aria-label="page 1" tabindex="0"> 1 </li><!--v-if--><!--[--><li class="number" aria-current="false" aria-label="page 2" tabindex="0">2</li><li class="number" aria-current="false" aria-label="page 3" tabindex="0">3</li><li class="number" aria-current="false" aria-label="page 4" tabindex="0">4</li><li class="number" aria-current="false" aria-label="page 5" tabindex="0">5</li><li class="number" aria-current="false" aria-label="page 6" tabindex="0">6</li><!--]--><li class="more btn-quicknext el-icon" tabindex="0" aria-label="Next 5 pages"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 1024 1024"><path fill="currentColor" d="M176 416a112 112 0 1 1 0 224 112 112 0 0 1 0-224m336 0a112 112 0 1 1 0 224 112 112 0 0 1 0-224m336 0a112 112 0 1 1 0 224 112 112 0 0 1 0-224"></path></svg></li><li class="number" aria-current="false" aria-label="page 10" tabindex="0">10</li></ul><button type="button" class="btn-next is-last" aria-label="Go to next page" aria-disabled="false"><i class="el-icon" style=""><!--[--><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 1024 1024"><path fill="currentColor" d="M340.864 149.312a30.592 30.592 0 0 0 0 42.752L652.736 512 340.864 831.872a30.592 30.592 0 0 0 0 42.752 29.12 29.12 0 0 0 41.728 0L714.24 534.336a32 32 0 0 0 0-44.672L382.592 149.376a29.12 29.12 0 0 0-41.728 0z"></path></svg><!--]--></i></button></div></div><!--]--></div><div></div></div><!--]--></div><div class="el-col el-col-24 el-col-xs-24 el-col-sm-24 el-col-md-7 is-guttered" style="padding-right:10px;padding-left:10px;"><!--[--><h2 class="underline-title">Chủ đề khác</h2><div class="post-page-container"><!--[--><div class="entity-item-container"><a href="/topic/giảm áp suất" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#giảm áp suất<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Giảm áp suất là gì? Các nghiên cứu khoa học về Giảm áp suất</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/quercetin" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#quercetin<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Quercetin là gì? Các bài nghiên cứu khoa học về Quercetin</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/kiểm soát điện áp" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#kiểm soát điện áp<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Kiểm soát điện áp là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/giống khoai tây" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#giống khoai tây<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Giống khoai tây là gì? Các nghiên cứu khoa học về Giống khoai tây</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/bạch cầu ái toan" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#bạch cầu ái toan<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Bạch cầu ái toan là gì? Các công bố khoa học về Bạch cầu ái toan</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/chlorophyll a" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#chlorophyll a<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Chlorophyll a là gì? Nghiên cứu khoa học về Chlorophyll a</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/uscom" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#uscom<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Uscom là gì? Các công bố khoa học về Uscom</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/rủi ro tiềm ẩn" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#rủi ro tiềm ẩn<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Rủi ro tiềm ẩn là gì? Các công bố khoa học về Rủi ro tiềm ẩn</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/tình trạng sức khỏe" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#tình trạng sức khỏe<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Tình trạng sức khỏe là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học</p></a></div><div class="entity-item-container"><a href="/topic/phương trình parabol" class=""><span class="el-tag el-tag--primary el-tag--light" style=""><span class="el-tag__content"><!--[-->#phương trình parabol<!--]--></span><!--v-if--></span><br><p>Phương trình parabol là gì? Các nghiên cứu khoa học</p></a></div><!--]--><br><a href="/topic/browse" class="float-right"> Xem thêm <span class="icon enabled" style="color:inherit !important;cursor:unset;" data-v-f4e97fe2><i class="fas fa-angle-double-right" style="font-size:inherit;color:inherit !important;" data-v-f4e97fe2></i></span></a></div><!--]--></div><!--]--></div></div></div><!--]--><!--]--></div><!--]--></div><div class="footer-container container" data-v-448418ff data-v-3f34e5e0><div class="el-row is-justify-center" style="" type="flex" data-v-3f34e5e0><!--[--><div class="el-col el-col-24 el-col-xs-24 el-col-sm-24 el-col-md-22 el-col-lg-20" style="" data-v-3f34e5e0><!--[--><div class="el-row" style="" data-v-3f34e5e0><!--[--><h2 data-v-3f34e5e0>Scholar Hub - Công cụ hỗ trợ trích dẫn và phân tích khoa học Việt Nam</h2><!--]--></div><div class="el-row is-justify-space-evenly legal-container" style="" type="flex" data-v-3f34e5e0><!--[--><div class="el-col el-col-24 el-col-xs-24 el-col-md-24 app-intro-container" style="" data-v-3f34e5e0><!--[--><h3 data-v-3f34e5e0>Về chúng tôi</h3><p class="app-description" data-v-3f34e5e0> Scholar Hub là công cụ hỗ trợ trích dẫn và phân tích các bài báo, công bố khoa học Việt Nam. Công cụ trợ giúp người nghiên cứu, tạp chí, đơn vị nghiên cứu tra cứu, phân tích và thống kê dữ liệu nghiên cứu khoa học tại Việt Nam và quốc tế. <br data-v-3f34e5e0> ScholarHub KHÔNG đăng thông tin tổng hợp, KHÔNG đăng lại nội dung từ các trang báo chí Việt Nam hoặc trang thông tin điện tử khác tại Việt Nam. </p><div class="el-row" style="" data-v-3f34e5e0><!--[--><div class="el-col el-col-24 el-col-xs-24 el-col-sm-24 el-col-md-12 el-col-lg-12 link-container" style="" data-v-3f34e5e0><!--[--><h4 data-v-3f34e5e0>Thông tin, cập nhật</h4><p data-v-3f34e5e0><a href="https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScPJI8r9B2cFAOO-00E0cAsU1cVnZ1_pk3YaXn5c21vgNrdfQ/viewform?usp=sf_link" target="_blank" data-v-3f34e5e0> Đăng ký Tạp chí tham gia vào Scholar Hub </a></p><p data-v-3f34e5e0><a href="https://forms.gle/bWrbmfR549VNF1UP7" target="_blank" data-v-3f34e5e0>Phản hồi ý kiến về Scholar Hub</a></p><p data-v-3f34e5e0><a href="/post/browse" class="" data-v-3f34e5e0>Bài viết, nội dung cập nhật</a></p><p data-v-3f34e5e0><a href="/topic/browse" class="" data-v-3f34e5e0>Chủ đề khoa học</a></p><!--]--></div><div class="el-col el-col-24 el-col-xs-24 el-col-sm-24 el-col-md-12 el-col-lg-12" style="" data-v-3f34e5e0><!--[--><h4 data-v-3f34e5e0>Website liên kết</h4><p data-v-3f34e5e0><a href="https://scibase.metis.vn" target="_blank" rel="nofollow" data-v-3f34e5e0>Hệ thống CSDL Khoa học &amp; Công nghệ</a></p><p data-v-3f34e5e0><a href="https://kiemtratailieu.vn" target="_blank" rel="nofollow" data-v-3f34e5e0>Phần mềm kiểm tra trùng lặp Kiểm Tra Tài Liệu</a></p><p data-v-3f34e5e0><a href="https://vojs.vn" target="_blank" rel="nofollow" data-v-3f34e5e0>Phần mềm xuất bản tạp chí điện tử VOJS</a></p><p data-v-3f34e5e0><a href="https://letqa.vn" target="_blank" rel="nofollow" data-v-3f34e5e0>Nền tảng trắc nghiệm và đề thi đa lĩnh vực LetQA</a></p><!--]--></div><!--]--></div><!--]--></div><!--]--></div><br data-v-3f34e5e0><div class="flex-center" data-v-3f34e5e0><p data-v-3f34e5e0>Copyright © 2023 ScholarHub - Scholar Hub. All rights reserved</p></div><!--]--></div><!--]--></div></div></div></div><div id="teleports"></div><script type="application/json" data-nuxt-data="nuxt-app" data-ssr="true" id="__NUXT_DATA__">[["ShallowReactive",1],{"data":2,"state":1588,"once":1591,"_errors":1592,"serverRendered":19,"path":1594,"pinia":1595},["ShallowReactive",3],{"_public_field_all":4,"_public_topic_byId_tối ưu đa mục tiêu":307},{"code":5,"data":6,"meta":17},"SUCCESS",{"AFFILIATION":7,"RESEARCHER":72,"PUBLICATION_PUBLISHER_RELATIONSHIP":146,"PUBLICATION":183,"PUBLISHER":257},[8,25,37,49,61],{"id":9,"createTime":10,"updateTime":11,"relativeEntities":12,"label":13,"description":17,"key":18,"multiLanguage":19,"valueType":20,"entityType":21,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":19,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":23,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"5d6b3221-4d6c-452f-8819-d7babef231d8","2023-04-07T03:34:16.000+00:00","2024-05-15T09:37:33.678+00:00",[],{"VI":14,"VOID":15,"EN":16},"Tiêu đề","","Title",null,"title",true,"MEDIUM_TEXT","AFFILIATION",0,"NONE",false,{"id":26,"createTime":27,"updateTime":11,"relativeEntities":28,"label":29,"description":17,"key":32,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":21,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":34,"showInList":19,"multiValue":24,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":35,"filter":36,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"cec1ee32-273e-4133-be9c-b5e8033573af","2023-08-16T04:02:59.037+00:00",[],{"VI":30,"VOID":15,"EN":31},"Tên viết tắt","Abbreviation","abbreviation","SHORT_TEXT",1,[],"CONTAIN",{"id":38,"createTime":39,"updateTime":40,"relativeEntities":41,"label":42,"description":17,"key":45,"multiLanguage":19,"valueType":20,"entityType":21,"publicationTypes":46,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":47,"showInList":19,"multiValue":24,"hidden":17,"defaultValue":15,"items":48,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"bfbd7ace-5e37-487b-83a5-aba302b34a03","2024-05-15T09:36:56.131+00:00","2024-05-15T09:37:33.679+00:00",[],{"VI":43,"VOID":15,"EN":44},"Địa chỉ","Address","address",[],2,[],{"id":50,"createTime":51,"updateTime":11,"relativeEntities":52,"label":53,"description":17,"key":56,"multiLanguage":24,"valueType":57,"entityType":21,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":58,"showInList":19,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":59,"filter":60,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"a6725ec3-b4bd-4027-badb-2cbb0c1bebf3","2023-07-07T09:56:26.032+00:00",[],{"VI":54,"VOID":15,"EN":55},"Quốc gia","Country","country","COUNTRY",3,[],"EQUAL",{"id":62,"createTime":63,"updateTime":64,"relativeEntities":65,"label":66,"description":17,"key":69,"multiLanguage":19,"valueType":70,"entityType":21,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":71,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"76eac3b9-3012-40d8-b325-32dda4b82d1c","2023-04-07T03:34:21.749+00:00","2024-05-15T09:37:33.677+00:00",[],{"VI":67,"EN":68},"Giới thiệu","Introduce","introduce","HTML",4,[73,83,92,101,110,119,128,137],{"id":74,"createTime":75,"updateTime":76,"relativeEntities":77,"label":78,"description":81,"key":18,"multiLanguage":19,"valueType":20,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":19,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"e7cf0196-4077-4620-af72-b6ecc83a9208","2023-04-07T03:12:06.973+00:00","2023-11-15T09:30:40.980+00:00",[],{"VI":79,"VOID":15,"EN":80},"Tên đầy đủ","Full name",{},"RESEARCHER",{"id":84,"createTime":85,"updateTime":85,"relativeEntities":86,"label":87,"description":90,"key":91,"multiLanguage":19,"valueType":33,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"db84a947-fe5b-4e6f-af20-751c086ea4ec","2023-04-07T03:24:38.229+00:00",[],{"VI":88,"EN":89},"Lý lịch","Bio",{},"bio",{"id":93,"createTime":94,"updateTime":94,"relativeEntities":95,"label":96,"description":99,"key":100,"multiLanguage":19,"valueType":33,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"ea9fc95f-2604-46c3-a44a-6c3e08cd1ee3","2023-04-07T03:25:25.457+00:00",[],{"VI":97,"EN":98},"Tên đệm và tên","Firstname",{},"firstname",{"id":102,"createTime":103,"updateTime":103,"relativeEntities":104,"label":105,"description":108,"key":109,"multiLanguage":19,"valueType":33,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"0f79f1ff-f53d-48cb-8cdf-4a83cfed3658","2023-04-07T03:25:37.951+00:00",[],{"VI":106,"EN":107},"Họ","Lastname",{},"lastname",{"id":111,"createTime":112,"updateTime":112,"relativeEntities":113,"label":114,"description":117,"key":118,"multiLanguage":19,"valueType":33,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"acb4440e-c9d6-4e0e-9c7e-f5b9cbcbd90b","2023-04-07T03:25:47.142+00:00",[],{"VI":115,"EN":116},"Tên công khai ưa thích","Prefername",{},"publicname",{"id":120,"createTime":121,"updateTime":121,"relativeEntities":122,"label":123,"description":126,"key":127,"multiLanguage":19,"valueType":33,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"f0cb89ed-b145-4157-a0a8-7db8fa2eee4e","2023-04-07T03:25:59.372+00:00",[],{"VI":124,"EN":125},"Học hàm học vị","Degress",{},"degree",{"id":129,"createTime":130,"updateTime":131,"relativeEntities":132,"label":133,"description":135,"key":136,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":19,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":36,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"a443adf9-db93-4412-8325-a17ef7a87280","2023-04-07T03:26:08.387+00:00","2023-11-15T10:40:15.772+00:00",[],{"VI":134,"VOID":15,"EN":134},"ORC ID",{},"orcid",{"id":138,"createTime":139,"updateTime":140,"relativeEntities":141,"label":142,"description":144,"key":145,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":82,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":19,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":36,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"8c8018f7-488b-4134-a69d-56e7bb27da27","2023-04-07T03:26:19.073+00:00","2023-07-19T08:29:01.454+00:00",[],{"VI":143,"VOID":15,"EN":143},"Google Scholar",{},"gsAuthor",[147,158,168,174],{"id":148,"createTime":149,"updateTime":150,"relativeEntities":151,"label":152,"description":155,"key":156,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":157,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":19,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"d35c4f7a-7254-4881-951f-70da6776ce4f","2023-04-07T03:33:33.965+00:00","2023-11-30T09:23:47.779+00:00",[],{"VI":153,"VOID":15,"EN":154},"Tập","Volume",{},"volume","PUBLICATION_PUBLISHER_RELATIONSHIP",{"id":159,"createTime":160,"updateTime":161,"relativeEntities":162,"label":163,"description":166,"key":167,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":157,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":19,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"338e4a77-7b66-49d9-a2de-c8ccec5be6a6","2023-04-07T03:33:41.683+00:00","2023-11-30T10:15:29.344+00:00",[],{"VI":164,"VOID":15,"EN":165},"Số","Issue",{},"issue",{"id":169,"createTime":170,"updateTime":170,"relativeEntities":171,"label":172,"description":173,"key":18,"multiLanguage":19,"valueType":33,"entityType":157,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":19,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"db4aebea-8cd7-4a35-9ce8-3f62cf46f080","2023-04-07T03:33:50.224+00:00",[],{"VI":14,"EN":16},{},{"id":175,"createTime":176,"updateTime":176,"relativeEntities":177,"label":178,"description":181,"key":182,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":157,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"77801a77-6bb3-4ddb-9b7a-2e8a9f93cdd6","2023-04-07T03:34:01.989+00:00",[],{"VI":179,"VOID":15,"EN":180},"Số trang","Page numbers",{},"pages",[184,195,206,218,227,238,248],{"id":185,"createTime":186,"updateTime":187,"relativeEntities":188,"label":189,"description":190,"key":18,"multiLanguage":19,"valueType":20,"entityType":191,"publicationTypes":192,"validateRegex":17,"required":19,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"f1b3a791-381b-4cde-b59e-29e86b3905f0","2023-04-07T03:26:31.392+00:00","2023-11-13T04:08:13.935+00:00",[],{"VI":14,"EN":16},{},"PUBLICATION",[193,194],"ARTICLE","BOOK",{"id":196,"createTime":197,"updateTime":198,"relativeEntities":199,"label":200,"description":203,"key":204,"multiLanguage":19,"valueType":70,"entityType":191,"publicationTypes":205,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"9863256c-bc7a-4b01-af09-fc497a3ef2ec","2023-04-07T03:28:00.979+00:00","2023-04-07T03:29:58.304+00:00",[],{"VI":201,"EN":202},"Tóm tắt","Abstract",{},"abstract",[193,194],{"id":207,"createTime":208,"updateTime":209,"relativeEntities":210,"label":211,"description":214,"key":215,"multiLanguage":24,"valueType":216,"entityType":191,"publicationTypes":217,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"d53c0929-2459-4c63-aeb4-fa42177d8289","2023-04-07T03:28:09.780+00:00","2023-04-07T03:30:26.107+00:00",[],{"VI":212,"EN":213},"Tài liệu tham khảo","References",{},"references","LONG_TEXT",[193,194],{"id":219,"createTime":220,"updateTime":221,"relativeEntities":222,"label":223,"description":17,"key":225,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":191,"publicationTypes":226,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":60,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"3ef74053-2571-436e-999f-4bb28b39bb10","2023-04-07T03:28:18.390+00:00","2024-04-22T07:32:52.023+00:00",[],{"VI":224,"VOID":15,"EN":224},"DOI","doi",[193,194],{"id":228,"createTime":229,"updateTime":230,"relativeEntities":231,"label":232,"description":235,"key":236,"multiLanguage":19,"valueType":20,"entityType":191,"publicationTypes":237,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"5ab84f16-5b49-48ce-882e-79d6f02148fa","2023-04-07T03:28:37.409+00:00","2023-11-15T10:39:58.124+00:00",[],{"VI":233,"VOID":15,"EN":234},"Từ khóa","Keywords",{},"keywords",[193,194],{"id":239,"createTime":240,"updateTime":241,"relativeEntities":242,"label":243,"description":245,"key":246,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":191,"publicationTypes":247,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":17,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"4419b84c-9015-446c-8fb3-d7278785f268","2023-04-07T03:28:45.113+00:00","2023-11-15T10:39:52.077+00:00",[],{"VI":244,"EN":244},"ISBN",{},"isbn",[193,194],{"id":249,"createTime":250,"updateTime":251,"relativeEntities":252,"label":253,"description":17,"key":255,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":191,"publicationTypes":256,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":60,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"aadb7bfb-1210-4042-be63-48799a3e1dd0","2023-04-20T04:06:06.285+00:00","2024-04-10T02:43:42.303+00:00",[],{"VI":254,"VOID":15,"EN":254},"Google Scholar ID","gsPaper",[193,194],[258,265,272,281,290,297],{"id":259,"createTime":260,"updateTime":261,"relativeEntities":262,"label":263,"description":17,"key":18,"multiLanguage":19,"valueType":20,"entityType":264,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":19,"sortIndex":22,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":23,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"29d30064-6f08-4370-9f2e-c01ab5903ea3","2023-04-07T03:31:54.913+00:00","2024-04-22T04:37:36.109+00:00",[],{"VI":14,"EN":14},"PUBLISHER",{"id":266,"createTime":267,"updateTime":268,"relativeEntities":269,"label":270,"description":17,"key":69,"multiLanguage":19,"valueType":70,"entityType":264,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":34,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":23,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"4066a4ae-ab2d-4e7d-ad17-e17ffd272ead","2023-04-07T03:32:21.464+00:00","2024-05-30T08:27:37.904+00:00",[],{"VI":67,"VOID":15,"EN":271},"Introducce",{"id":273,"createTime":274,"updateTime":275,"relativeEntities":276,"label":277,"description":17,"key":279,"multiLanguage":24,"valueType":278,"entityType":264,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":47,"showInList":19,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":280,"filter":23,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"f9bbe7e2-9222-4af1-8009-a9fbd09b5028","2023-04-07T03:32:13.167+00:00","2025-01-14T07:21:19.986+00:00",[],{"VI":278,"VOID":15,"EN":15},"ISSN","issn",[],{"id":282,"createTime":283,"updateTime":284,"relativeEntities":285,"label":286,"description":17,"key":288,"multiLanguage":24,"valueType":278,"entityType":264,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":58,"showInList":19,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":289,"filter":23,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":19},"35115f25-a17e-486e-adb4-6ee3a2dfdd9e","2023-04-19T02:25:49.767+00:00","2025-01-14T07:21:25.822+00:00",[],{"VI":287,"VOID":15,"EN":287},"E-ISSN","eissn",[],{"id":291,"createTime":292,"updateTime":293,"relativeEntities":294,"label":295,"description":296,"key":56,"multiLanguage":24,"valueType":57,"entityType":264,"publicationTypes":17,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":71,"showInList":17,"multiValue":17,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":17,"filter":60,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"234bea28-9a35-4c2c-b198-effffba9f1cd","2023-06-02T02:48:01.849+00:00","2023-11-15T09:52:32.917+00:00",[],{"VI":54,"VOID":15,"EN":55},{},{"id":298,"createTime":299,"updateTime":300,"relativeEntities":301,"label":302,"description":17,"key":303,"multiLanguage":24,"valueType":33,"entityType":264,"publicationTypes":304,"validateRegex":17,"required":24,"sortIndex":305,"showInList":19,"multiValue":24,"hidden":17,"defaultValue":17,"items":306,"filter":60,"extraConfig":17,"facet":24,"searchable":24},"e3851e98-8aee-4f93-9bc3-7c4632ffbe1b","2025-07-10T06:51:41.397+00:00","2025-07-10T08:43:10.427+00:00",[],{"VI":254,"EN":254,"VOID":15},"gsId",[],99,[],{"code":5,"data":308,"meta":17},{"id":309,"title":310,"slug":17,"description":311,"content":312,"createUser":313,"publishUser":317,"keywords":321,"keywordCount":17,"enrichTopicLink":24,"status":322,"createTime":323,"updateTime":324,"publishTime":325,"viewCount":326,"relateTopics":327,"publications":358},"tối ưu đa mục tiêu","Tối ưu đa mục tiêu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Tối ưu đa mục tiêu","Tối ưu đa mục tiêu là phương pháp tìm nghiệm cân bằng khi có nhiều hàm mục tiêu cần tối ưu đồng thời và thường mâu thuẫn nhau trong thực tế. Khái niệm này sử dụng tập nghiệm Pareto để biểu diễn các phương án thỏa hiệp tối ưu, hỗ trợ lựa chọn giải pháp phù hợp nhất. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm tối ưu đa mục tiêu\u003C/h2>\n\u003Cp>\nTối ưu đa mục tiêu (\u003Cem>Multi-objective Optimization\u003C/em>, MOO) là một nhánh của tối ưu toán học nhằm tìm kiếm lời giải tốt nhất khi có từ hai hàm mục tiêu trở lên cần được tối ưu đồng thời. Trong nhiều bài toán thực tế, các mục tiêu thường mâu thuẫn nhau, vì vậy không tồn tại một nghiệm duy nhất tối ưu cho tất cả mục tiêu. Thay vào đó, kết quả tối ưu được mô tả bằng tập hợp các nghiệm \u003Cem>Pareto tối ưu\u003C/em> (\u003Cem>Pareto-optimal set\u003C/em>), biểu thị sự cân bằng giữa các mục tiêu.\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nVí dụ, trong thiết kế kỹ thuật, người ta thường muốn tối thiểu hóa khối lượng của sản phẩm đồng thời tối đa hóa độ bền. Hai mục tiêu này mâu thuẫn nhau nên cần tìm nghiệm thỏa hiệp tối ưu, không thể đạt đồng thời giá trị tốt nhất cho cả hai.\n\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Lịch sử và sự phát triển\u003C/h2>\n\u003Cp>\nKhái niệm tối ưu đa mục tiêu được hình thành từ những năm 1950 dựa trên các nghiên cứu của nhà kinh tế học Vilfredo Pareto, người đưa ra khái niệm hiệu quả Pareto trong kinh tế học. Đến thập niên 1980–1990, cùng với sự phát triển của máy tính và thuật toán tiến hóa, tối ưu đa mục tiêu trở thành lĩnh vực nghiên cứu mạnh trong khoa học máy tính, kỹ thuật và quản lý.\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nCác phương pháp kinh điển như lập trình tuyến tính đa mục tiêu, quy hoạch phi tuyến đa mục tiêu đã được nghiên cứu song song với các phương pháp hiện đại như thuật toán di truyền đa mục tiêu (\u003Ca href=\"https://www.springer.com/gp/book/9783540403284\" target=\"_blank\">NSGA-II\u003C/a>), tối ưu bầy đàn đa mục tiêu và tối ưu dựa trên swarm intelligence.\n\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Nguyên lý cơ bản\u003C/h2>\n\u003Cp>\nMột bài toán tối ưu đa mục tiêu tổng quát có dạng:\n\u003Cscript type=\"math/tex\">\n\\text{Tối ưu: } \\quad \\min/\\max \\; F(x) = (f_1(x), f_2(x), \\dots, f_m(x))\n\\end{script>\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nvới \u003Cscript type=\"math/tex\"> m \\ge 2 \u003C/script> là số hàm mục tiêu, \u003Cscript type=\"math/tex\"> x \\in X \\subseteq \\mathbb{R}^n \u003C/script> là biến quyết định, và \u003Cscript type=\"math/tex\"> X \u003C/script> là không gian nghiệm khả thi thỏa mãn các ràng buộc:\n\u003Cscript type=\"math/tex\">\ng_i(x) \\le 0, \\quad i = 1, \\dots, p \\\\\nh_j(x) = 0, \\quad j = 1, \\dots, q\n\u003C/script>\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nMột nghiệm \u003Cscript type=\"math/tex\"> x^* \u003C/script> được gọi là tối ưu Pareto nếu không tồn tại nghiệm khả thi \u003Cscript type=\"math/tex\"> x \u003C/script> khác sao cho:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cscript type=\"math/tex\"> f_i(x) \\le f_i(x^*) \u003C/script> với mọi \u003Cscript type=\"math/tex\"> i \u003C/script>, và\u003C/li>\n\u003Cli>Tồn tại ít nhất một chỉ số \u003Cscript type=\"math/tex\"> k \u003C/script> sao cho \u003Cscript type=\"math/tex\"> f_k(x) \u003C f_k(x^*) \u003C/script>.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Khái niệm Pareto và đường cong Pareto\u003C/h2>\n\u003Cp>\nTập nghiệm Pareto tối ưu chứa các phương án không thể cải thiện bất kỳ mục tiêu nào mà không làm xấu đi ít nhất một mục tiêu khác. Biểu diễn đồ họa của tập nghiệm Pareto gọi là \u003Cem>đường cong Pareto\u003C/em> (trong 2 mục tiêu) hoặc \u003Cem>bề mặt Pareto\u003C/em> (trong nhiều mục tiêu hơn).\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nCác khái niệm quan trọng:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Hiệu quả Pareto\u003C/strong>: trạng thái mà không thể cải thiện một mục tiêu mà không làm xấu đi mục tiêu khác.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Ngưỡng Pareto\u003C/strong>: tập hợp các nghiệm tối ưu Pareto.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Khoảng trống Pareto\u003C/strong>: khoảng cách giữa nghiệm hiện tại và tập nghiệm Pareto tối ưu.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Các phương pháp giải\u003C/h2>\n\u003Cp>\nPhương pháp giải tối ưu đa mục tiêu chia thành hai nhóm chính:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp truyền thống\u003C/strong>:\n \u003Cul>\n \u003Cli>Phương pháp trọng số tuyến tính (\u003Cem>Weighted Sum\u003C/em>): gộp các mục tiêu thành một hàm duy nhất bằng cách gán trọng số.\u003C/li>\n \u003Cli>Phương pháp ε–ràng buộc (\u003Cem>ε–constraint\u003C/em>): tối ưu một mục tiêu và chuyển các mục tiêu khác thành ràng buộc với ngưỡng ε.\u003C/li>\n \u003Cli>Phương pháp ưu tiên (\u003Cem>Goal Programming\u003C/em>): xác định mức mục tiêu mong muốn và tối thiểu hóa độ lệch.\u003C/li>\n \u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp hiện đại\u003C/strong>:\n \u003Cul>\n \u003Cli>Thuật toán di truyền đa mục tiêu (NSGA-II, SPEA2).\u003C/li>\n \u003Cli>Tối ưu bầy đàn đa mục tiêu (\u003Cem>MOPSO\u003C/em>).\u003C/li>\n \u003Cli>Tối ưu dựa trên swarm intelligence khác (MOABC, MODE).\u003C/li>\n \u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng thực tế\u003C/h2>\n\u003Cp>\nTối ưu đa mục tiêu được áp dụng rộng rãi trong:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>Thiết kế kỹ thuật: tối ưu hóa trọng lượng và độ bền kết cấu.\u003C/li>\n\u003Cli>Quản lý năng lượng: giảm chi phí và giảm phát thải khí nhà kính.\u003C/li>\n\u003Cli>Vận tải và logistics: giảm thời gian giao hàng và chi phí vận hành.\u003C/li>\n\u003Cli>Tài chính: tối đa hóa lợi nhuận và tối thiểu hóa rủi ro.\u003C/li>\n\u003Cli>Khoa học dữ liệu: tối ưu hóa độ chính xác và chi phí tính toán.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Thách thức và hướng nghiên cứu\u003C/h2>\n\u003Cp>\nCác thách thức trong tối ưu đa mục tiêu bao gồm:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>Đánh giá và so sánh nghiệm khi số mục tiêu lớn.\u003C/li>\n\u003Cli>Bảo đảm đa dạng nghiệm trên đường cong Pareto.\u003C/li>\n\u003Cli>Chi phí tính toán cao đối với bài toán phức tạp.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\u003Cp>\nHướng nghiên cứu mới:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>Thuật toán tối ưu đa mục tiêu lai ghép kết hợp trí tuệ nhân tạo và phương pháp truyền thống.\u003C/li>\n\u003Cli>Áp dụng học máy để dự đoán và định hướng tìm kiếm nghiệm Pareto.\u003C/li>\n\u003Cli>Tối ưu đa mục tiêu động cho môi trường thay đổi theo thời gian.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C/h2>\n\u003Col>\n\u003Cli>Deb, K. (2001). \u003Cem>Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms\u003C/em>. Wiley.\u003C/li>\n\u003Cli>Coello Coello, C.A., Lamont, G.B., Van Veldhuizen, D.A. (2007). \u003Cem>Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems\u003C/em>. Springer.\u003C/li>\n\u003Cli>Miettinen, K. (1999). \u003Cem>Nonlinear Multiobjective Optimization\u003C/em>. Kluwer Academic Publishers.\u003C/li>\n\u003Cli>Fonseca, C.M., Fleming, P.J. (1995). An overview of evolutionary algorithms in multiobjective optimization. \u003Cem>Evolutionary Computation\u003C/em>.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/multi-objective-optimization\" target=\"_blank\">ScienceDirect – Multi-objective Optimization\u003C/a>.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Ch2>Khái niệm tối ưu đa mục tiêu\u003C/h2>\n\u003Cp>\nTối ưu đa mục tiêu (\u003Cem>Multi-objective Optimization\u003C/em>, MOO) là một lĩnh vực của tối ưu toán học nhằm tìm kiếm các nghiệm tối ưu khi có từ hai hàm mục tiêu trở lên cần được tối ưu đồng thời. Khác với bài toán tối ưu đơn mục tiêu – nơi chỉ tồn tại một giá trị tốt nhất duy nhất cho hàm mục tiêu – bài toán đa mục tiêu thường không có nghiệm duy nhất mà có một tập nghiệm thể hiện sự cân bằng giữa các mục tiêu, gọi là tập nghiệm Pareto tối ưu. \n\u003C/p>\n\u003Cp>\nCác mục tiêu trong một bài toán tối ưu đa mục tiêu thường mâu thuẫn nhau. Ví dụ, trong thiết kế ô tô, nhà sản xuất muốn tối thiểu hóa trọng lượng xe để tiết kiệm nhiên liệu, đồng thời tối đa hóa độ an toàn cho hành khách. Hai mục tiêu này không thể đồng thời đạt giá trị tối ưu tuyệt đối, vì tăng độ an toàn thường yêu cầu tăng khối lượng vật liệu, làm tăng trọng lượng xe. Trong trường hợp này, mục tiêu của bài toán là tìm các phương án thiết kế cân bằng tốt nhất.\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nNhững đặc điểm chính của tối ưu đa mục tiêu:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>Có ít nhất hai hàm mục tiêu cần tối ưu đồng thời.\u003C/li>\n\u003Cli>Các mục tiêu thường mâu thuẫn nhau.\u003C/li>\n\u003Cli>Kết quả là một tập nghiệm Pareto tối ưu thay vì một nghiệm duy nhất.\u003C/li>\n\u003Cli>Người ra quyết định sẽ chọn một nghiệm phù hợp nhất từ tập nghiệm này.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Lịch sử và sự phát triển\u003C/h2>\n\u003Cp>\nKhái niệm hiệu quả Pareto xuất phát từ nghiên cứu kinh tế học của Vilfredo Pareto vào cuối thế kỷ 19, mô tả trạng thái mà không thể cải thiện một tiêu chí mà không làm xấu đi ít nhất một tiêu chí khác. Đây là nền tảng cho sự hình thành khái niệm tối ưu đa mục tiêu trong toán học ứng dụng và khoa học kỹ thuật.\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nĐến những năm 1950–1960, các nhà toán học bắt đầu áp dụng lý thuyết này vào các bài toán thực tế như lập kế hoạch kinh tế, phân bổ tài nguyên, và thiết kế kỹ thuật. Các phương pháp giải chủ yếu khi đó là lập trình tuyến tính đa mục tiêu và quy hoạch phi tuyến đa mục tiêu, dựa trên mô hình toán học và kỹ thuật giải tích.\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nSự phát triển của máy tính từ thập niên 1980 đã mở ra khả năng giải các bài toán đa mục tiêu phức tạp hơn bằng các thuật toán heuristic và metaheuristic. Các thuật toán tiến hóa đa mục tiêu như NSGA-II, SPEA2 và MOPSO được phát triển, cho phép tìm kiếm và duy trì đa dạng các nghiệm Pareto trong không gian lớn. \n\u003C/p>\n\u003Cp>\nBảng tóm tắt quá trình phát triển:\n\u003C/p>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"4\" cellspacing=\"0\">\n\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth>Thời kỳ\u003C/th>\u003Cth>Đặc điểm\u003C/th>\u003Cth>Ví dụ phương pháp\u003C/th>\u003C/tr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>Trước 1950\u003C/td>\u003Ctd>Khái niệm hiệu quả Pareto trong kinh tế\u003C/td>\u003Ctd>Nghiên cứu lý thuyết\u003C/td>\u003C/tr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>1950–1970\u003C/td>\u003Ctd>Áp dụng vào quy hoạch và lập trình\u003C/td>\u003Ctd>Lập trình tuyến tính đa mục tiêu\u003C/td>\u003C/tr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>1980–2000\u003C/td>\u003Ctd>Phát triển mạnh nhờ máy tính\u003C/td>\u003Ctd>Thuật toán di truyền đa mục tiêu\u003C/td>\u003C/tr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>2000–nay\u003C/td>\u003Ctd>Tích hợp AI và mô phỏng\u003C/td>\u003Ctd>NSGA-II, MOPSO, MOEA/D\u003C/td>\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\u003C/table>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Nguyên lý cơ bản\u003C/h2>\n\u003Cp>\nMột bài toán tối ưu đa mục tiêu tổng quát có thể được biểu diễn như sau:\n\u003Cscript type=\"math/tex\">\n\\min/\\max \\; F(x) = (f_1(x), f_2(x), \\dots, f_m(x)), \\quad x \\in X\n\u003C/script>\ntrong đó \u003Cscript type=\"math/tex\"> m \\ge 2 \u003C/script> là số mục tiêu, \u003Cscript type=\"math/tex\"> x \u003C/script> là vector biến quyết định thuộc miền khả thi \u003Cscript type=\"math/tex\"> X \u003C/script>, thỏa mãn các ràng buộc:\n\u003Cscript type=\"math/tex\">\ng_i(x) \\le 0, \\quad i = 1, \\dots, p \\\\\nh_j(x) = 0, \\quad j = 1, \\dots, q\n\u003C/script>\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nMột nghiệm \u003Cscript type=\"math/tex\"> x^* \u003C/script> được gọi là Pareto tối ưu nếu không tồn tại nghiệm khả thi khác \u003Cscript type=\"math/tex\"> x \u003C/script> sao cho:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cscript type=\"math/tex\"> f_i(x) \\le f_i(x^*) \u003C/script> với mọi \u003Cscript type=\"math/tex\"> i \u003C/script>, và\u003C/li>\n\u003Cli>Tồn tại ít nhất một chỉ số \u003Cscript type=\"math/tex\"> k \u003C/script> mà \u003Cscript type=\"math/tex\"> f_k(x) \u003C f_k(x^*) \u003C/script>.\u003C/li>\n\u003C/ul>\nĐiều này có nghĩa là không thể cải thiện bất kỳ mục tiêu nào mà không làm xấu đi ít nhất một mục tiêu khác.\n\u003Cp>\u003C/p>\n\u003Cp>\nCác thành phần chính của một bài toán tối ưu đa mục tiêu:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Hàm mục tiêu\u003C/strong>: đại diện cho các tiêu chí cần tối ưu.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Biến quyết định\u003C/strong>: yếu tố có thể điều chỉnh để đạt kết quả mong muốn.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Ràng buộc\u003C/strong>: giới hạn vật lý, kỹ thuật hoặc kinh tế mà nghiệm phải tuân theo.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Miền khả thi\u003C/strong>: tập hợp tất cả nghiệm thỏa mãn ràng buộc.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Ch2>Khái niệm Pareto và đường cong Pareto\u003C/h2>\n\u003Cp>\nTập hợp tất cả các nghiệm Pareto tối ưu tạo thành \u003Cstrong>tập nghiệm Pareto\u003C/strong>. Đối với các bài toán có hai mục tiêu, tập này thường được biểu diễn bằng một đường cong gọi là \u003Cem>đường cong Pareto\u003C/em> (\u003Cem>Pareto front\u003C/em>). Mỗi điểm trên đường cong này thể hiện một sự đánh đổi giữa các mục tiêu.\n\u003C/p>\n\u003Cp>\nKhái niệm quan trọng:\n\u003C/p>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Hiệu quả Pareto\u003C/strong>: trạng thái mà không thể cải thiện một mục tiêu mà không làm xấu đi mục tiêu khác.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Khoảng trống Pareto\u003C/strong>: khoảng cách giữa nghiệm hiện tại và nghiệm Pareto tối ưu gần nhất.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bề mặt Pareto\u003C/strong>: khái niệm mở rộng đường cong Pareto cho các bài toán có nhiều hơn hai mục tiêu.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\u003Cp>\nVí dụ: trong thiết kế cánh máy bay, đường cong Pareto có thể biểu diễn sự đánh đổi giữa lực nâng và lực cản. Một điểm trên đường cong thể hiện một thiết kế có lực nâng cao hơn nhưng lực cản cũng lớn hơn, trong khi một điểm khác có lực cản thấp nhưng lực nâng giảm.\n\u003C/p>\n\u003C/div>",{"id":314,"researcherId":17,"name":315,"imageUrl":316},2633,"Hoài Đặng","https://lh3.googleusercontent.com/a/ACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",{"id":318,"researcherId":17,"name":319,"imageUrl":320},2889,"Lê Xuân Niên","https://lh3.googleusercontent.com/a/ACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[309],"PUBLISHED","2025-05-23T09:18:34.359+00:00","2025-09-08T14:56:39.493+00:00","2025-08-02T18:13:49.821+00:00",65,[328,331,334,337,340,343,346,349,352,355],{"id":329,"title":330},"giảm áp suất","Giảm áp suất là gì? Các nghiên cứu khoa học về Giảm áp suất",{"id":332,"title":333},"quercetin","Quercetin là gì? Các bài nghiên cứu khoa học về Quercetin",{"id":335,"title":336},"kiểm soát điện áp","Kiểm soát điện áp là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":338,"title":339},"giống khoai tây","Giống khoai tây là gì? Các nghiên cứu khoa học về Giống khoai tây",{"id":341,"title":342},"bạch cầu ái toan","Bạch cầu ái toan là gì? Các công bố khoa học về Bạch cầu ái toan",{"id":344,"title":345},"chlorophyll a","Chlorophyll a là gì? Nghiên cứu khoa học về Chlorophyll a",{"id":347,"title":348},"uscom","Uscom là gì? Các công bố khoa học về Uscom",{"id":350,"title":351},"rủi ro tiềm ẩn","Rủi ro tiềm ẩn là gì? Các công bố khoa học về Rủi ro tiềm ẩn",{"id":353,"title":354},"tình trạng sức khỏe","Tình trạng sức khỏe là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":356,"title":357},"phương trình parabol","Phương trình parabol là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"meta":359,"data":361},{"total":360},"92",[362,529,699,841,906,965,1067,1182,1355,1427],{"id":363,"createTime":364,"updateTime":365,"relativeEntities":366,"slug":367,"properties":368,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":381,"verifyNote":382,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"primaryUrl":384,"fullTextUrl":385,"authors":386,"publicationType":193,"publisherRelationship":394,"citationCount":47,"citationInfo":524,"publishDate":527,"publishYear":525,"citationAnalyzeStatus":528,"lastCitationAnalyze":365,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"c17c17ba-9f14-4b56-be5e-59a78863b8e7","2023-08-12T11:05:15.218+00:00","2025-02-11T22:50:19.793+00:00",[],"%E1%BB%A8ng-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-NSGA-II-%C4%91%E1%BB%83-gi%E1%BA%A3i-b%C3%A0i-to%C3%A1n-c%E1%BB%B1c-ti%E1%BB%83u-t%E1%BB%95n-th%E1%BA%A5t-c%C3%B4ng-su%E1%BA%A5t-tr%C3%AAn-l%C6%B0%E1%BB%9Bi-%C4%91i%E1%BB%87n-ph%C3%A2n-ph%E1%BB%91i",{"gsPaper":369,"references":371,"keywords":373,"abstract":375,"title":378},{"VOID":370},"12442220708300343660",{"VOID":372},"Nguyễn Văn Minh Trí (2013), Nghiên cứu và đề xuất giải pháp để vận hành tối ưu lưới điện của quận Cẩm Lệ – TP Đà Nẵng, luận văn Thạc sĩ, Đại học Đà Nẵng, 2013.\nNguyễn Hữu Phúc, Đặng Anh Tuấn (2007), Sử dụng phần mềm phân tích và tính toán lưới điện PSS/ADEPT\nN. Srinivas, K. Deb (1994), Multi-Objective function optimization using the non-dominated sorting genetic algorithm, Evolutionary Computaion, vol. 2, n°3, pp.221-248.\nK. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, T. Meyarivan (2002), A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II, IEEE Trans. Evol. Computation, 6(2):182-197.\nR. D. Zimmerman, C. E. Murillo-Sánchez, and R. J. Thomas (2011), MATPOWER: Steady-State Operations, Planning and Analysis Tools for Power Systems Research and Education, Power Systems, IEEE Transactions on, vol. 26, no. 1, pp. 12-19, Feb.\nB. Sareni, J. Reginer, X. Roboam (2003), Recombinaation and Seft-Adaptation in Multi-Objective Genetic Algorithms, 6th International Conference on Artificial Evolution, Marseille.\nTrần Vinh Tịnh (2001), Áp dụng các phương pháp tối ưu hóa nhằm nâng cao hiệu quả kính tế vận hành hệ thống cung cấp điện, Trường Đại học Bách khoa- Đại học Đà Nẵng.\nR. Srinivasa Rao, S.V.L. Narasimham, M. Ramalingaraju( 2008), Optimization of Distribution Network Configuration for Loss Reduction Using Artificial Bee Colony Algorithm, World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Electrical, Computer, Energetic, Electronic and Communication Engineering Vol:2, No:9.\nTrương Quang Đăng Khoa, Phan Thị Thanh Bình, Nguyễn Minh Hiếu (2007), Tái cấu trúc lưới phân phối 3 pha để giảm tổn thất điện năng bằng các giải thuật meta-heuristic, Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, tập 10, số 02-2007.\nTamer M. Khalil, Alexander V. Gorpinich, (2012), Reconfiguration for Loss Reduction of Distribution Systems Using Selective Particle Swarm Optimization, International Journal of Multidisciplinary Sciences and Engineering, vol.3, no.6.",{"VI":374},"tổn thất công suất,bù kinh tế,điểm mở tối ưu,tối ưu đa mục tiêu,đường cong Pareto",{"EN":376,"VI":377},"Reducing power loss has been one of primary missions of electricity distribution companies. In order to reduce power losses, many technical and non-technical methods have been employed. Currently, on distribution networks, two popular technical methods are load compensation and finding optimal network opening. To adopt these methods, researchers often use the PSS/ADEPT software. However, in calculation, there are some drawbacks; for example, in load compensation and optimal network opening issues, only minimal cost is taken into account while the other parameters are not. In this paper, the authors propose using the multi-objective optimal algorithm NSGA II to calculate power loss reduction, and establish an optimum program in Matlab environment. This multi-objective optimal algorithm helps network designers and operators locate optimal point corresponding to different objectives. The authors also utilize the proposed algorithm and program to optimize the IEEE- 16-bus model distribution network with two objectives: minimizing power losses and minimizing necessary equipment.","Giảm tổn thất điện năng luôn là một trong những nhiệm vụ hàng đầu của ngành Ðiện. Hiện nay, trên lưới điện phân phối hai phương pháp kỹ thuật để tính giảm tổn thất điện năng thường được sử dụng là bù kinh tế và tìm điểm mở tối ưu. Để thực hiện việc này, các nghiên cứu thường sử dụng phần mềm PSS/ADEPT. Khi tính toán có một số hạn chế như mới chỉ xét đến một mục tiêu là chi phí nhỏ nhất, các tham số để tính toán bị hạn chế không thể mở rộng. Bài báo đề xuất sử dụng thuật toán tối ưu đa mục tiêu NSGA II trong tính toán giảm tổn thất công suất và xây dựng chương trình tối ưu trong phần mềm Matlab, giúp người thiết kế, vận hành chọn điểm tối ưu phù hợp với các mục tiêu khác nhau. Các tác giả sử dụng thuật toán đề xuất và chương trình đã xây dựng để tối ưu hóa hệ thống điện phân phối mẫu IEEE-16 nút với các hai mục tiêu cực tiểu tổn thất công suất và cực tiểu thiết bị sử dụng.",{"EN":379,"VI":379},"Ứng dụng thuật toán NSGA II để giải bài toán cực tiểu tổn thất công suất trên lưới điện phân phối","VERIFIED","2023-08-12T11:05:15.216+00:00","80160","PENDING","https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/3501","https://jst-ud.vn/jst-ud/article/download/3501/3501",[387],{"id":388,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":389,"affiliations":390,"properties":391},"0e17271d-6832-4eec-90c3-58ee37a120a2",[],[],{"title":392},{"VI":393},"Nguyễn Hữu Hiếu ; Hoàng Dũng ; ",{"url":384,"publisher":395,"properties":518},{"id":396,"createTime":397,"updateTime":398,"relativeEntities":399,"slug":400,"properties":401,"entityType":264,"verifyStatus":380,"verifyTime":17,"verifyNote":414,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":415,"subjectFields":416,"manageAffiliations":417,"indexDatabases":418,"url":437,"thumbnailPath":438,"statistic":439,"gsStatistic":483,"type":517,"analyzePriority":17},"185d807d-8f77-46f3-99fd-227ddd42526e","2023-05-29T12:05:03.815+00:00","2025-09-12T01:39:08.170+00:00",[],"The-University-of-Danang-Journal-of-Science-and-Technology",{"country":402,"issn":404,"introduce":406,"title":409,"gsId":412},{"VOID":403},"VN",{"VOID":405},"18591531",{"EN":407,"VI":408},"{\"ops\":[{\"attributes\":{\"bold\":true},\"insert\":\"The University of Danang - Journal of Science and Technology\"},{\"insert\":\" (UD-JST) is an international, peer-review journal.\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"The journal operates under License No. 510 / GP-BVHTT, dated November 25, 2002 of the Ministry of Culture and Information and is issued with international standard code ISSN 1859-1531 (according to Official Letter No. 44 / TTKHCN-ISSN, February 6, 2007 of the National Center for Science and Technology Information under the Ministry of Science and Technology.\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"The journal annually publishes original research results in 15 journal numbers in Vietnamese, English or French (under License No. 210 / CBC, March 5, 2008 of the Department of Press, Ministry of Information and Communications), including 3 numbers in English (under License No. 07 / GP-BTTTT, dated January 7, 2016 of the Ministry of Information and Communications). Articles published in English will be registered in the DOI database by CrossRef.\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"\\n\"}]}","{\"ops\":[{\"attributes\":{\"bold\":true},\"insert\":\"Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng\"},{\"insert\":\" (UD-JST) là ấn phẩm khoa học có phản biện độc lập, áp dụng tiêu chuẩn quốc tế, uy tín, có số lượng truy cập và trích dẫn cao, được gia nhập Hệ thống cơ sở dữ liệu trích dẫn khoa học Đông Nam Á (Asean Citation Index - ACI).\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"Tạp chí hoạt động theo Giấy phép số 510/GP-BVHTT, ngày 25 tháng 11 năm 2002 của Bộ Văn hoá-Thông tin và được cấp mã chuẩn quốc tế ISSN 1859-1531 (theo Công văn số 44/TTKHCN-ISSN, ngày 6 tháng 2 năm 2007 của Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ).\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"Tạp chí đăng tải các công trình khoa học có chất lượng bằng tiếng Việt, tiếng Anh hoặc tiếng Pháp (theo Giấy phép số 210/CBC, ngày 5 tháng 3 năm 2008 của Cục Báo chí, Bộ Thông tin và Truyền thông) và xuất bản mỗi năm 15 số, trong đó có 3 số bằng tiếng Anh (theo Giấy phép số 07/GP-BTTTT, ngày 07 tháng 01 năm 2016 của Bộ Thông tin và Truyền thông).\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"Tạp chí Khoa học và Công nghệ của Đại học Đà Nẵng công bố:\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"- Các công trình nghiên cứu khoa học và công nghệ mới, đa lĩnh vực.\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"- Thông tin những tiến bộ về khoa học và công nghệ trong và ngoài nước phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu và học tập.\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng rất hân hạnh được nhận đăng các công trình mới của các nhà khoa học trong và ngoài nước.\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"Tạp chí xin cảm ơn sự tin cậy và hợp tác của tập thể phản biện và quý độc giả đã đồng hành suốt hơn 20 năm qua.\"},{\"attributes\":{\"align\":\"justify\"},\"insert\":\"\\n\"},{\"insert\":\"\\n\"}]}",{"EN":410,"VI":411},"The University of Danang - Journal of Science and Technology","Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng",{"VOID":413},"AIzR8A4AAAAJ","Admin Import",35,[],[],[419],{"id":420,"indexDatabase":421,"url":433,"indexYears":434,"academicFieldIds":435},"7395fc49-de62-4a13-859a-15186b54c587",{"id":422,"createTime":423,"updateTime":424,"relativeEntities":425,"label":426,"description":428,"key":430,"publicationTags":431,"standard":17},"7c6668cf-5dbb-472f-ac65-0e3d0d95e1c2","2023-05-22T09:57:37.080+00:00","2025-07-10T10:01:47.581+00:00",[],{"EN":427,"VI":427},"ACI - Asean Citation Index",{"VI":429,"EN":429},"Cơ sở dữ liệu ACI","aci",[432],"ACI","https://asean-cites.org/journal_info?jid=11617","2021-2021",[436],"b718dbfe-2f42-4b83-b560-fc4d9bbc3837","https://jst-ud.vn/","/api/public/file/publisher/185d807d-8f77-46f3-99fd-227ddd42526e/439a21a5a5481bbf7f757640b31c75df.jpg",{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":440,"i10Index":34,"i10IndexLast5Year":22,"totalPublication":447,"totalPublicationByYear":448,"totalCitation":462,"totalCitationByYear":463,"totalCitationPerPublication":472,"totalCitationPerPublicationByYear":473,"hindexLast5Year":482,"hindex":482},{"2015":22,"2016":441,"2017":441,"2018":441,"2019":441,"2020":442,"2021":443,"2022":444,"2023":445,"2024":446},0.01,0.02,0.04,0.05,0.09,0.08,3536,{"2013":449,"2014":450,"2015":451,"2016":452,"2017":453,"2018":454,"2019":455,"2020":456,"2021":457,"2022":458,"2023":459,"2024":460,"2025":461},89,405,399,342,467,285,157,208,186,266,273,269,190,589,{"2013":58,"2014":464,"2015":465,"2016":466,"2017":449,"2018":467,"2019":468,"2020":468,"2021":469,"2022":470,"2023":471},31,43,58,68,60,64,76,37,0.17,{"2013":474,"2014":446,"2015":475,"2016":472,"2017":476,"2018":477,"2019":478,"2020":479,"2021":480,"2022":479,"2023":481},0.03,0.11,0.19,0.24,0.38,0.29,0.34,0.14,6,{"impactFactor":17,"impactFactorByYear":17,"i10Index":482,"i10IndexLast5Year":58,"totalPublication":484,"totalPublicationByYear":485,"totalCitation":495,"totalCitationByYear":496,"totalCitationPerPublication":480,"totalCitationPerPublicationByYear":508,"hindexLast5Year":516,"hindex":516},2979,{"0":34,"2011":34,"2012":71,"2013":486,"2014":487,"2015":488,"2016":489,"2017":453,"2018":454,"2019":490,"2020":491,"2021":492,"2022":493,"2023":494,"2024":58,"2025":34},170,408,379,343,171,207,185,247,107,1000,{"2014":497,"2015":497,"2016":498,"2017":499,"2018":500,"2019":501,"2020":502,"2021":503,"2022":504,"2023":505,"2024":506,"2025":507},25,29,38,50,51,59,87,132,184,180,102,{"2014":509,"2015":510,"2016":446,"2017":446,"2018":511,"2019":512,"2020":479,"2021":513,"2022":514,"2023":515,"2024":468,"2025":507},0.06,0.07,0.18,0.3,0.47,0.53,1.72,8,"JOURNAL",{"pages":519,"title":521},{"VOID":520},"58-62",{"EN":522,"VI":523},"No issue data","Không có dữ liệu số báo",{"total":47,"publishYear":525,"statisticByYear":526},2015,{"2022":34},"2015-11-30","DONE_ANALYZE_CITATION",{"id":530,"createTime":531,"updateTime":532,"relativeEntities":533,"slug":534,"properties":535,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":545,"verifyNote":546,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"primaryUrl":547,"fullTextUrl":548,"authors":549,"publicationType":193,"publisherRelationship":557,"citationCount":34,"citationInfo":695,"publishDate":698,"publishYear":696,"citationAnalyzeStatus":528,"lastCitationAnalyze":532,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"a112749f-b5df-4c15-8105-6dcefedf0c52","2023-08-21T17:23:47.399+00:00","2025-09-10T11:41:09.142+00:00",[],"%C6%AFng-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-ti%E1%BA%BFn-h%C3%B3a-gi%E1%BA%A3i-b%C3%A0i-to%C3%A1n-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-",{"gsPaper":536,"abstract":538,"title":540,"doi":543},{"VOID":537},"16737126146915636014",{"EN":539,"VI":539},"-",{"EN":541,"VI":542},"Application of evolutionary algorithms to the multi-objective nonlinear optimization.","Ưng dụng thuật toán tiến hóa giải bài toán tối ưu đa mục tiêu.",{"VOID":544},"10.15625/1813-9663/16/3/2903","2023-08-21T17:23:47.398+00:00","106294","https://vjs.ac.vn/index.php/jcc/article/view/2903","https://vjs.ac.vn/index.php/jcc/article/download/2903/pdf%28Vietnamese%29",[550],{"id":551,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":552,"affiliations":553,"properties":554},"4f813438-99b5-4725-b514-c4ccd80be147",[],[],{"title":555},{"VI":556},"Vũ Ngọc Phàn",{"url":547,"publisher":558,"properties":685},{"id":559,"createTime":560,"updateTime":561,"relativeEntities":562,"slug":563,"properties":564,"entityType":264,"verifyStatus":380,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":573,"translateLanguages":17,"viewCount":576,"subjectFields":577,"manageAffiliations":578,"indexDatabases":579,"url":594,"thumbnailPath":17,"statistic":595,"gsStatistic":642,"type":517,"analyzePriority":17},"2300fd63-13a8-4ee9-92b0-d24d9e616c6b","2023-05-29T12:05:31.684+00:00","2025-09-12T00:34:02.602+00:00",[],"Journal-of-Computer-Science-and-Cybernetics",{"country":565,"issn":566,"title":568,"gsId":571},{"VOID":403},{"VOID":567},"18139663",{"EN":569,"VI":570},"Journal of Computer Science and Cybernetics","Tạp chí tin học và điều khiển học",{"VOID":572},"hVh9fuMAAAAJ",[574,575],"VI","EN",17,[],[],[580],{"id":581,"indexDatabase":582,"url":587,"indexYears":588,"academicFieldIds":589},"0c897c2c-8ca4-4a7a-91b9-14955abc3043",{"id":422,"createTime":423,"updateTime":424,"relativeEntities":583,"label":584,"description":585,"key":430,"publicationTags":586,"standard":17},[],{"EN":427,"VI":427},{"VI":429,"EN":429},[432],"https://asean-cites.org/journal_info?jid=11305","2019-2021",[590,591,592,593],"007635a4-2624-49b8-a8f3-fec188e6a80e","a24a4497-b6ac-43f3-ae94-c044be819e49","b2d37900-0c9f-4074-a519-9ee0b570caa7","37da756c-1c5e-4925-87f2-a9bd3ce5859c","http://vjs.ac.vn/index.php/jcc",{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":596,"i10Index":603,"i10IndexLast5Year":47,"totalPublication":604,"totalPublicationByYear":605,"totalCitation":618,"totalCitationByYear":619,"totalCitationPerPublication":629,"totalCitationPerPublicationByYear":630,"hindexLast5Year":641,"hindex":641},{"2013":442,"2014":442,"2015":445,"2016":597,"2017":442,"2018":443,"2019":598,"2020":599,"2021":600,"2022":512,"2023":601,"2024":602},0.16,0.26,0.32,0.48,0.5,0.59,18,1184,{"2012":606,"2013":607,"2014":608,"2015":609,"2016":610,"2017":611,"2018":612,"2019":613,"2020":614,"2021":615,"2022":616,"2023":617,"2024":58},473,85,34,71,251,15,134,30,20,24,16,28,982,{"2012":620,"2013":621,"2014":621,"2015":622,"2016":623,"2017":501,"2018":624,"2019":625,"2020":608,"2021":626,"2022":627,"2023":628},149,45,96,115,232,118,44,12,41,0.83,{"2012":599,"2013":514,"2014":631,"2015":632,"2016":633,"2017":634,"2018":635,"2019":636,"2020":637,"2021":638,"2022":639,"2023":640},1.32,1.35,0.46,3.4,1.73,3.93,1.7,1.83,0.75,1.46,13,{"impactFactor":17,"impactFactorByYear":17,"i10Index":643,"i10IndexLast5Year":644,"totalPublication":645,"totalPublicationByYear":646,"totalCitation":659,"totalCitationByYear":660,"totalCitationPerPublication":668,"totalCitationPerPublicationByYear":669,"hindexLast5Year":649,"hindex":616},32,22,1100,{"0":647,"1981":34,"1985":616,"1986":648,"1987":615,"1988":649,"1989":627,"1990":616,"1991":576,"1992":627,"1993":650,"1994":651,"1995":614,"1996":617,"1997":652,"1998":464,"1999":653,"2000":465,"2001":654,"2002":626,"2003":655,"2004":617,"2005":497,"2006":613,"2007":464,"2008":498,"2009":656,"2010":471,"2011":653,"2012":465,"2013":608,"2014":415,"2015":657,"2016":615,"2017":615,"2018":497,"2019":648,"2020":644,"2021":657,"2022":644,"2023":644,"2024":615,"2025":658},9,21,14,11,19,36,42,46,33,26,27,7,2857,{"2007":627,"2008":649,"2009":658,"2010":482,"2011":651,"2012":498,"2013":498,"2014":657,"2015":626,"2016":661,"2017":466,"2018":625,"2019":490,"2020":662,"2021":663,"2022":664,"2023":665,"2024":666,"2025":667},62,242,333,397,474,438,301,2.6,{"2007":670,"2008":600,"2009":671,"2010":597,"2011":672,"2012":673,"2013":674,"2014":675,"2015":676,"2016":677,"2017":678,"2018":679,"2019":680,"2020":650,"2021":681,"2022":682,"2023":683,"2024":684,"2025":465},0.39,0.27,0.45,0.67,0.85,0.77,1.63,2.58,2.42,4.72,8.14,12.33,18.05,21.55,18.25,{"volume":686,"pages":688,"issue":690,"title":692},{"VOID":687},"16",{"VOID":689},"16-22",{"VOID":691},"3",{"EN":693,"VI":694},"Vol. 16 No. 3","Tập 16 Số 3",{"total":34,"publishYear":696,"statisticByYear":697},2013,{"2002":34},"2013-04-11",{"id":700,"createTime":701,"updateTime":701,"relativeEntities":702,"slug":703,"properties":704,"entityType":191,"verifyStatus":383,"verifyTime":701,"verifyNote":717,"syncStatus":383,"languages":718,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"primaryUrl":719,"fullTextUrl":720,"authors":721,"publicationType":193,"publisherRelationship":752,"citationCount":34,"citationInfo":792,"publishDate":795,"publishYear":793,"citationAnalyzeStatus":528,"lastCitationAnalyze":701,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":796,"isForceReanalyzing":24},"2be760af-0fb9-4e11-bd9c-98036a3b3f3e","2025-02-24T05:02:36.160+00:00",[],"%E1%BB%A8ng-d%E1%BB%A5ng-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-cho-b%C3%A0i-to%C3%A1n-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-t%E1%BB%95-h%E1%BB%A3p-v%E1%BB%9Bi-h%C3%A0m-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-nh%C3%A2n-t%C3%ADnh",{"keywords":705,"gsPaper":707,"abstract":709,"title":712,"doi":715},{"VI":706},"Tối ưu nhân tính,Tối ưu đa mục tiêu,Vị trí 1-median,Tập không bị trội",{"VOID":708},"[\"4335071600073901976\"]",{"VI":710,"EN":711},"Trong bài báo này, bài toán tối ưu tổ hợp trong đó hàm mục tiêu là tích của một số hàm cổ điển được quan tâm. Trước tiên, một bài toán tương đương được xây dựng và sau đó chỉ ra rằng bài toán tối ưu đa mục tiêu tương ứng đóng một vai trò quan trọng trong việc tìm ra lời giải tối ưu cho bài toán ban đầu. Dựa trên tính chất tồn tại nghiệm tối ưu của bài toán ban đầu cũng là một nghiệm bổ trợ hữu hiệu của bài toán tối ưu đa mục tiêu, một thuật toán tổng quát cho bài toán được đưa ra. Trường hợp hàm nhân tính với chính xác hai hàm số cũng được đề cập. Cuối bài báo này, một thuật toán chạy trong thời gian tuyến tính để giải bài toán 1-median trên cây với hàm nhân tính được đề xuất.","In this paper, the combinatorial optimization problem with the objective function being a multiplication of several classical functions is concerned. Firstly, an equivalent master problem is constructed and then the corresponding multicriteria optimization version which plays an important role in finding an optimal solution to the original problem is shown. Based on the solution existence property to the original problem which is also an extremely supporting and efficient solution of the multicriteria optimization problem, a generic algorithm for the problem is given. The case with the multiplication of exactly two functions is also discussed. Finally, a linear time algorithm for solving the multiplicative 1-median location problem on a tree is proposed.",{"VI":713,"EN":714},"Ứng dụng tối ưu đa mục tiêu cho bài toán tối ưu tổ hợp với hàm mục tiêu nhân tính","Applying multicriteria optimization to the multiplicative combinatorial optimization problem",{"VOID":716},"10.22144/ctu.jvn.2022.239","Author affiliation is blank",[574],"https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/4621","https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/download/4621/4315",[722,729,736,745],{"id":723,"sortIndex":58,"researcher":17,"roles":724,"affiliations":725,"properties":726},"59138ca7-bc98-4758-a22a-a1fe58e0d1b0",[],[],{"title":727},{"EN":728},"Mai Đình Lộc",{"id":730,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":731,"affiliations":732,"properties":733},"2ada4d64-25cb-46da-8de8-56c723ca2a18",[],[],{"title":734},{"EN":735},"Nguyễn Thị Cẩm Tiên",{"id":737,"sortIndex":34,"researcher":17,"roles":738,"affiliations":739,"properties":740},"84a852c6-eb1d-4882-89bb-7aefc8d5a68f",[],[],{"gsAuthor":741,"title":743},{"VOID":742},"1Mbkbv0AAAAJ",{"EN":744},"Nguyễn Thanh Toàn",{"id":746,"sortIndex":47,"researcher":17,"roles":747,"affiliations":748,"properties":749},"40663cf8-0af2-472c-ab83-447d1c057f59",[],[],{"title":750},{"EN":751},"Thái Đức Duy",{"url":17,"publisher":753,"properties":785},{"id":754,"createTime":755,"updateTime":756,"relativeEntities":757,"slug":758,"properties":759,"entityType":264,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"subjectFields":764,"manageAffiliations":765,"indexDatabases":766,"url":767,"thumbnailPath":17,"statistic":768,"gsStatistic":17,"type":517,"analyzePriority":17},"b9416abd-a22c-4f8f-8047-bc36d7cbbe42","2024-04-19T06:58:57.887+00:00","2025-02-24T15:11:03.094+00:00",[],"T%E1%BA%A1p-ch%C3%AD-Khoa-h%E1%BB%8Dc-%C4%90%E1%BA%A1i-h%E1%BB%8Dc-c%E1%BA%A7n-Th%C6%A1",{"issn":760,"title":762},{"VOID":761},"28155599",{"VOID":763},"Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ",[],[],[],"https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn",{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":769,"i10Index":47,"i10IndexLast5Year":22,"totalPublication":770,"totalPublicationByYear":771,"totalCitation":773,"totalCitationByYear":774,"totalCitationPerPublication":775,"totalCitationPerPublicationByYear":776,"hindexLast5Year":772,"hindex":772},{"2012":445,"2015":442,"2016":443,"2017":442,"2018":474,"2020":444,"2021":474},237,{"2004":34,"2006":34,"2007":34,"2008":34,"2009":482,"2010":649,"2011":516,"2012":627,"2013":627,"2014":498,"2015":644,"2016":644,"2017":616,"2018":651,"2019":644,"2020":603,"2021":650,"2022":627,"2023":772,"2024":772},5,168,{"2008":34,"2009":516,"2010":614,"2011":649,"2012":649,"2013":647,"2014":471,"2015":616,"2016":627,"2017":627,"2018":650,"2019":482,"2020":658,"2021":34},0.71,{"2008":34,"2009":777,"2010":778,"2011":779,"2012":780,"2013":639,"2014":781,"2015":782,"2016":783,"2017":639,"2018":784,"2019":671,"2020":670,"2021":445},1.33,1.43,1.75,1.17,1.28,0.73,0.55,0.58,{"volume":786,"pages":788,"issue":790},{"VOID":787},"58",{"VOID":789},"20-29",{"VOID":791},"6",{"total":34,"publishYear":793,"statisticByYear":794},2022,{},"2022-12-19",[797,799,801,803,805,807,809,811,813,815,817,819,821,823,825,827,829,831,833,835,837,839],{"id":17,"text":798,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Aneja, Y. P., Aggarwal, V. A., &amp; Nair, K. P. K. (1984). On a class of quadratic programs. \u003Cem>European Journal of Operational Research\u003C/em>, \u003Cem>18\u003C/em>(1), 62-70.\u003C/p>",{"id":17,"text":800,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Averbakh, I., &amp; Berman, O. (2000). Minmax regret median location on a network under uncertainty. \u003Cem>INFORMS Journal on Computing\u003C/em>, \u003Cem>12\u003C/em>(2), 104-110.\u003C/p>",{"id":17,"text":802,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Dorneich, M. C., &amp; Sahinidis, N. V. (1995). Global optimization algorithms for chip layout and compaction. \u003Cem>Engineering Optimization+ A35\u003C/em>, \u003Cem>25\u003C/em>(2), 131-154.\u003C/p>",{"id":17,"text":804,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Drezner, Z., &amp; Hamacher, H. (2002). Facility location: applications and theory Springer Verlag.\u003C/p>",{"id":17,"text":806,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Ehrgott, M. (2005). Multicriteria optimization. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.\u003C/p>",{"id":17,"text":808,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Goldman, A. J. (1971). Optimal center location in simple networks. \u003Cem>Transportation science\u003C/em>, \u003Cem>5\u003C/em>(2), 539-560.\u003C/p>",{"id":17,"text":810,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Hamacher, H. W., Labbé, M., &amp; Nickel, S. (1999). Multicriteria network location problems with sum objectives. \u003Cem>Networks: An International Journal\u003C/em>, \u003Cem>33\u003C/em>(2), 79-92.\u003C/p>",{"id":17,"text":812,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Kariv, O., &amp; Hakimi, S. L. (1979). An algorithmic approach to network location problems, II. The p-medians, \u003Cem>SIAM Journal on Applied Mathematics 37\u003C/em>(3), 536-560.\u003C/p>",{"id":17,"text":814,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Konno, H., &amp; Kuno, T. (1990). Generalized linear multiplicative and fractional programming. \u003Cem>Annals of Operations Research\u003C/em>, \u003Cem>25\u003C/em>(1), 147-161.\u003C/p>",{"id":17,"text":816,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Konno, H., &amp; Kuno, T. (1992). Linear multiplicative programming. \u003Cem>Mathematical Programming\u003C/em>, \u003Cem>56\u003C/em>(1), 51-64.\u003C/p>",{"id":17,"text":818,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Konno, H., &amp; Kuno, T. (1995). Multiplicative programming problems. In: Horst R., &amp; Pardalos P.M. (eds)\u003Cem>. Handbook of Global Optimization. Nonconvex Optimization and Its Applications \u003C/em>(Vol. 2). Springer, Boston.\u003C/p>",{"id":17,"text":820,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Konno, H., Yajima, Y., &amp; Matsui, T. (1991). Parametric simplex algorithms for solving a special class of nonconvex minimization problems. \u003Cem>Journal of Global Optimization\u003C/em>, \u003Cem>1\u003C/em>(1), 65-81.\u003C/p>",{"id":17,"text":822,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Kuno, T. (1996). A practical alogorithm for minimizing a rank-two saddle function on a polytope. \u003Cem>Journal of the Operations Research Society of Japan\u003C/em>, \u003Cem>39\u003C/em>(1), 63-76.\u003C/p>",{"id":17,"text":824,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Maranas, C. D., Androulakis, I. P., Floudas, C. A., Berger, A. J., &amp; Mulvey, J. M. (1997). Solving long-term financial planning problems via global optimization. \u003Cem>Journal of Economic Dynamics and Control\u003C/em>, \u003Cem>21\u003C/em>(8-9), 1405-1425.\u003C/p>",{"id":17,"text":826,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Nguyen, K. T., &amp; Hung, N. T. (2020). The inverse connected p-median problem on block graphs under various cost functions. \u003Cem>Annals of Operations Research\u003C/em>, \u003Cem>292\u003C/em>(1), 97-112.\u003C/p>",{"id":17,"text":828,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Nickel, S., &amp; Puerto, J. (2005). Location Theory: A Unified Approach, Springer. \u003Cem>New York\u003C/em>.\u003C/p>",{"id":17,"text":830,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Puerto, J., Ricca, F., &amp; Scozzari, A. (2018). Extensive facility location problems on networks: an updated review. \u003Cem>Top\u003C/em>, \u003Cem>26\u003C/em>(2), 187-226.\u003C/p>",{"id":17,"text":832,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Punnen, A. (2001). Combinatorial optimization with multiplicative objective function. \u003Cem>International Journal of Operations and Quantitative Management\u003C/em>, \u003Cem>7\u003C/em>(3), 205-209.\u003C/p>",{"id":17,"text":834,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Thoai, N. V. (1991). A global optimization approach for solving the convex multiplicative programming problem. \u003Cem>Journal of Global Optimization\u003C/em>, \u003Cem>1\u003C/em>(4), 341-357.\u003C/p>",{"id":17,"text":836,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Tuy, H. (1991). Polyhedral annexaton, dualization and dimension reduction technique in global optimization. \u003Cem>Journal of Global Optimization\u003C/em>, \u003Cem>1\u003C/em>(3), 229-244.\u003C/p>",{"id":17,"text":838,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Tuy, H., &amp; Tam, B. T. (1992). An efficient solution method for rank two quasiconcave minimization problems. \u003Cem>Optimization\u003C/em>, \u003Cem>24\u003C/em>(1-2), 43-56.\u003C/p>",{"id":17,"text":840,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cp>Watanabe, H. (1996). Bond portfolio optimization problems and their applications to index tracking: a partial optimization approach. \u003Cem>Journal of the Operations Research Society of Japan\u003C/em>, \u003Cem>39\u003C/em>(3), 295-306\u003C/p>",{"id":842,"createTime":843,"updateTime":844,"relativeEntities":845,"slug":846,"properties":847,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":859,"verifyNote":382,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"primaryUrl":860,"fullTextUrl":861,"authors":862,"publicationType":193,"publisherRelationship":870,"citationCount":22,"citationInfo":902,"publishDate":905,"publishYear":903,"citationAnalyzeStatus":528,"lastCitationAnalyze":844,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"cf6a2dbf-b77b-4b18-b42c-287a12727d37","2023-08-12T17:09:28.127+00:00","2025-07-14T09:36:16.652+00:00",[],"Chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-ch%C3%A0o-gi%C3%A1-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-c%E1%BB%A7a-nh%C3%A0-m%C3%A1y-%C4%91i%E1%BB%87n-d%E1%BB%B1a-v%C3%A0o-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-di-truy%E1%BB%81n-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-trong-th%E1%BB%8B-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-%C4%91i%E1%BB%87n-c%E1%BA%A1nh-tranh-",{"gsPaper":848,"references":850,"keywords":852,"abstract":854,"title":857},{"VOID":849},"615986565018222253",{"VOID":851},"Azadeh, A, “A new genetic algorithm approach for optimizing bidding strategy viewpoint of profit maximization of a generation company”, Expert Systems With Applications, 2012, 39, 1565–1574.\nGao, Feng, Gerald B. Sheble, Kory W. Hedman and Chien-Ning Yu, “Optimal bidding strategy for GENCOs based on parametric linear programming considering incomplete information”, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2015, 66, 272–279.\nDeb, K, “Multiobjective Optimization Using Evolutionary Algorithms”, Chichester, U.K.: Wiley, 2001.\nFonseca, C. M. and Fleming, P. J, “Genetic algorithms for multiobjective optimization: Formulation, discussion and generalization”, Proceedingsof the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, 1993, pp. 416–423.\nHorn, J., Nafploitis, N. and Goldberg, D. E. (1994), “A niched Pareto genetic algorithm for multiobjective optimization”, Proceedings of the First IEEE Conference on Evolutionary Computation, 1994, 82–87.\nZitzler, E, “Evolutionary algorithms for multiobjective optimization: Methods and applications”, Doctoral dissertation ETH 13398, Swiss Federal Institute of Technology (ETH), Zurich, Switzerland, 1999.\nE. Elia, A. Maiorano, Y.H. Song, M. Trovato, “Novel methodology for simulation studies of strategic behavior of electricity producers”, Power Engineering Society Winter Meeting Conference Proceedings, 2000.\nA. Maiorano, Y.H. Song, M. Trovato, “Dynamics of non-collusive oligopolistic electricity markets”, Power Engineering Society Winter Meeting Conference Proceedings, 2000.\nN.M. Tabari, S.N. Mahmoudi,S.A. Hassanpour, S.B. Hassanpou, M. Pirmoradian, “Maintenance scheduling aided by a comprehensive mathematical model in competitive environments”, International Conference on Power System Technology, 2004.\nR.W. Ferrero, J.F. Rivera, S.M. Shahidehpour, “Application of games with incomplete information for pricing electricity in deregulated power pools”, IEEE Transactions on Power Systems, 1998.\nA. Mozdawar, B. Khaki, “Strategic bidding in pay as bid power market by combined probabilistic and game theory procedures”, IEEE Bucharest PowerTech, 2009.\nS. X. Zhang, C. Y. Chung, K. P. Wong, H. Chen, “Analyzing Two-Settlement Electricity Market Equilibrium by Coevolutionary Computation Approach”, IEEE Transactions on Power Systems, 2009, 24,3, 1155-1164.\nBaldick, R, “Electricity market equilibrium models: the effect of parametrization”, IEEE Transactions on Power Systems, 2002, 17, 4, 1170-1176.\nNa Wang, Xia Li, Lingjun Liu, “An Adaptive Multi-objective Image Watermarking Scheme for QIM Using NSGA-II”, International Conference on Computational Intelligence and Security, 2009.\nJain, R, “Decisionmaking in the presence of fuzzy variables”, IEEE Trans. Systems Man Cybernet, 1976, 698–703.",{"VI":853},"NSGA-II,chiến lược chào giá,thị trường điện cạnh tranh,phương pháp Fuzzy,đường cong Pareto",{"EN":855,"VI":856},"Nowadays, the liberalization in the electricity market is leading to the increase of the completion among participants, including companies (GENCO), Transmission owners (TSOs in Europe and ISOs in the United States of America).Thus, in electricity market, each participant will have responsibility for building their bids to maximize their profits. If one GENCO achieves this, the other can not be satisfied. In general, GENCOs can participate in day-ahead market (pool market), intraday market, and ancillary service. Nowadays, because the closure time is too short, it requires the GENCOs to make decision faster and send their bids to Power Exchanges (PXs). It is not only a challenge for a player to run some conventional programs but also it attracts the researcher. In this paper, the authors present a new methodology to select the best solution in terms of minimal time, and warranty of the global optimal point. The combination of multi-objective genetic algorithm (NSGA II) and fuzzy ranking method helps select solutions which are compromise among players","– Ngày nay, sự minh bạch hóa trong thị trường điện đã làm tăng sự cạnh tranh giữa người tham gia thị trường, bao gồm các nhà cung cấp và tiêu thụ. Do đó, mỗi người chơi sẽ chịu trách nhiệm để gửi gói chào thầu với mục đích tối đa hóa lợi nhuận. Tuy nhiên, nếu một người chơi muốn tối đa hóa lợi nhuận thì người khác không thể tối đa lợi nhuận của mình. Nhìn chung, các nhà máy có thể tham gia vào thị trường ngày tới hay thị trường trong ngày và thị trường phụ trợ. Bởi vì thời gian chào thầu là rất ngắn nên nó đòi hỏi sự quyết định của người chơi phải nhanh. Vấn đề này không chỉ là thử thách cho người tham gia thị trường mà còn là một vấn đề thú vị cho người nghiên cứu. Trong bài báo này, tác giả phát triển một mô hình để lựa chọn giải pháp chào thầu tốt nhất trong khi tối thiểu thời gian tính toán. Mô hình được phát triển dựa trên thuật toán tiến hóa đa mục tiêu và phương pháp lựa chọn ảo",{"EN":858,"VI":858},"Chiến lược chào giá tối ưu của nhà máy điện dựa vào thuật toán di truyền đa mục tiêu trong thị trường điện cạnh tranh.","2023-08-12T17:09:28.124+00:00","https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/3145","https://jst-ud.vn/jst-ud/article/download/3145/3145",[863],{"id":864,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":865,"affiliations":866,"properties":867},"478bae02-e9a1-4449-b404-fb71aa63ad77",[],[],{"title":868},{"VI":869},"Nguyen Huu Hieu, Le Hong Lam",{"url":860,"publisher":871,"properties":898},{"id":396,"createTime":397,"updateTime":398,"relativeEntities":872,"slug":400,"properties":873,"entityType":264,"verifyStatus":380,"verifyTime":17,"verifyNote":414,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":415,"subjectFields":879,"manageAffiliations":880,"indexDatabases":881,"url":437,"thumbnailPath":438,"statistic":889,"gsStatistic":894,"type":517,"analyzePriority":17},[],{"country":874,"issn":875,"introduce":876,"title":877,"gsId":878},{"VOID":403},{"VOID":405},{"EN":407,"VI":408},{"EN":410,"VI":411},{"VOID":413},[],[],[882],{"id":420,"indexDatabase":883,"url":433,"indexYears":434,"academicFieldIds":888},{"id":422,"createTime":423,"updateTime":424,"relativeEntities":884,"label":885,"description":886,"key":430,"publicationTags":887,"standard":17},[],{"EN":427,"VI":427},{"VI":429,"EN":429},[432],[436],{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":890,"i10Index":34,"i10IndexLast5Year":22,"totalPublication":447,"totalPublicationByYear":891,"totalCitation":462,"totalCitationByYear":892,"totalCitationPerPublication":472,"totalCitationPerPublicationByYear":893,"hindexLast5Year":482,"hindex":482},{"2015":22,"2016":441,"2017":441,"2018":441,"2019":441,"2020":442,"2021":443,"2022":444,"2023":445,"2024":446},{"2013":449,"2014":450,"2015":451,"2016":452,"2017":453,"2018":454,"2019":455,"2020":456,"2021":457,"2022":458,"2023":459,"2024":460,"2025":461},{"2013":58,"2014":464,"2015":465,"2016":466,"2017":449,"2018":467,"2019":468,"2020":468,"2021":469,"2022":470,"2023":471},{"2013":474,"2014":446,"2015":475,"2016":472,"2017":476,"2018":477,"2019":478,"2020":479,"2021":480,"2022":479,"2023":481},{"impactFactor":17,"impactFactorByYear":17,"i10Index":482,"i10IndexLast5Year":58,"totalPublication":484,"totalPublicationByYear":895,"totalCitation":495,"totalCitationByYear":896,"totalCitationPerPublication":480,"totalCitationPerPublicationByYear":897,"hindexLast5Year":516,"hindex":516},{"0":34,"2011":34,"2012":71,"2013":486,"2014":487,"2015":488,"2016":489,"2017":453,"2018":454,"2019":490,"2020":491,"2021":492,"2022":493,"2023":494,"2024":58,"2025":34},{"2014":497,"2015":497,"2016":498,"2017":499,"2018":500,"2019":501,"2020":502,"2021":503,"2022":504,"2023":505,"2024":506,"2025":507},{"2014":509,"2015":510,"2016":446,"2017":446,"2018":511,"2019":512,"2020":479,"2021":513,"2022":514,"2023":515,"2024":468,"2025":507},{"pages":899,"title":901},{"VOID":900},"88-93",{"EN":522,"VI":523},{"total":22,"publishYear":903,"statisticByYear":904},2017,{},"2017-03-31",{"id":907,"createTime":908,"updateTime":909,"relativeEntities":910,"slug":911,"properties":912,"entityType":191,"verifyStatus":383,"verifyTime":909,"verifyNote":717,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"primaryUrl":917,"fullTextUrl":17,"authors":918,"publicationType":193,"publisherRelationship":17,"citationCount":22,"citationInfo":963,"publishDate":17,"publishYear":17,"citationAnalyzeStatus":528,"lastCitationAnalyze":17,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"889eec22-00b0-48ed-ae4c-74be958ce14f","2023-12-21T03:26:13.167+00:00","2025-02-15T07:21:19.422+00:00",[],"T%E1%BB%90I-%C6%AFU-H%C3%93A-%C4%90A-M%E1%BB%A4C-TI%C3%8AU-D%E1%BB%B0A-TR%C3%8AN-PH%C3%82N-T%C3%8DCH-GREY-TAGUCHI-NH%E1%BA%B0M-C%E1%BA%A2I-THI%E1%BB%86N-KH%E1%BA%A2-N%C4%82NG-L%C3%80M-VI%E1%BB%86C-CH%E1%BB%8AU-M%C3%80I-M%C3%92N-TH%C3%94NG-QUA-C%C3%81C-T%C3%8DNH-CH%E1%BA%A4T-nbsp-",{"gsPaper":913,"title":915},{"VOID":914},"18262007264400320458",{"VI":916},"TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU DỰA TRÊN PHÂN TÍCH GREY-TAGUCHI NHẰM CẢI THIỆN KHẢ NĂNG LÀM VIỆC CHỊU MÀI MÒN THÔNG QUA CÁC TÍNH CHẤT&nbsp;…","https://www.researchgate.net/profile/Khanh-Bui-23/publication/375118119_TOI_UU_HOA_DA_MUC_TIEU_DUA_TREN_PHAN_TICH_GREY-TAGUCHI_NHAM_CAI_THIEN_KHA_NANG_LAM_VIEC_CHIU_MAI_MON_THONG_QUA_CAC_TINH_CHAT_CUA_LOP_PHU_WC-12Co_BANG_PHUN_HVOF/links/6541ada93cc79d48c5bde559/TOI-UU-HOA-DA-MUC-TIEU-DUA-TREN-PHAN-TICH-GREY-TAGUCHI-NHAM-CAI-THIEN-KHA-NANG-LAM-VIEC-CHIU-MAI-MON-THONG-QUA-CAC-TINH-CHAT-CUA-LOP-PHU-WC-12Co-BANG-PHUN-HVOF.pdf",[919,929,936,945,954],{"id":920,"sortIndex":34,"researcher":17,"roles":921,"affiliations":923,"properties":924},"3635f026-ffd4-42ef-b071-bdeda5ea8ff6",[922],"AUTHOR",[],{"gsAuthor":925,"title":927},{"VOID":926},"GvwkAFkAAAAJ",{"VI":928},"BK Khánh",{"id":930,"sortIndex":71,"researcher":17,"roles":931,"affiliations":932,"properties":933},"e3164f9f-937b-4d30-bb2d-f45ca9b60582",[922],[],{"title":934},{"VI":935},"ĐV Bân",{"id":937,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":938,"affiliations":939,"properties":940},"514b8a48-0632-43e5-8483-6c566d285f2f",[922],[],{"gsAuthor":941,"title":943},{"VOID":942},"leXKfrYAAAAJ",{"VI":944},"NT Phú",{"id":946,"sortIndex":58,"researcher":17,"roles":947,"affiliations":948,"properties":949},"ebc658e5-1a2b-403e-a60d-5e9a00085509",[922],[],{"gsAuthor":950,"title":952},{"VOID":951},"_x6YOe4AAAAJ",{"VI":953},"NT Thảo",{"id":955,"sortIndex":47,"researcher":17,"roles":956,"affiliations":957,"properties":958},"c19ec53b-d9b5-4606-b706-884dc987662f",[922],[],{"gsAuthor":959,"title":961},{"VOID":960},"r4txAk4AAAAJ",{"VI":962},"NM Tân",{"total":22,"publishYear":17,"statisticByYear":964},{},{"id":966,"createTime":967,"updateTime":968,"relativeEntities":969,"slug":970,"properties":971,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":986,"verifyNote":987,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"primaryUrl":988,"fullTextUrl":989,"authors":990,"publicationType":193,"publisherRelationship":1042,"citationCount":22,"citationInfo":1063,"publishDate":1066,"publishYear":1064,"citationAnalyzeStatus":383,"lastCitationAnalyze":968,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"65f2334a-6148-4837-825a-17ed3eb9f723","2023-12-21T07:46:16.740+00:00","2025-09-08T08:50:40.447+00:00",[],"Nonlinear-scalarization-for-multi-objective-optimization-problems-under-uncertainty",{"gsPaper":972,"references":974,"keywords":976,"abstract":978,"title":981,"doi":984},{"VOID":973},"8496887801157212587",{"VOID":975},"\u003Cp>Ben-Tal, A.,Ghaoui, L.E., & Nemirovski, A. (2009). Robust Optimization. Princeton University Press.\u003C/p>\n\u003Cp>Birge, J.R., &Louveaux, F. (2011). Introduction to Stochastic Programming. Springer.\u003C/p>\n\u003Cp>Doolittle, E.K., Kerivin, H.L.M.,&Wiecek, M.M. (2018). Robust multiobjective optimization with application to internet routing. Annals of Operations Research,271(2): 487-525.\u003C/p>\n\u003Cp>Durea, M., Strugariu, R.,&Tammer, C. (2017). On some method to derive necessary and sufficient optimality conditions in vector optimization. Journal of Optimization Theory and Applications,175(3): 738-763.\u003C/p>\n\u003Cp>Han, Y. (2019). Nonlinear scalarizing functions in set optimization problems. Optimization. 68(9): 1685-1718.\u003C/p>\n\u003Cp>Hernández, E.,&Rodríguez-Marín, L. (2007). Existence theorems for set optimization problems. Nonlinear Analysis: Theory, Methods and Applications.67(6): 1726-1736.\u003C/p>\n\u003Cp>Jiao, L.,&Lee, J.H. (2019). Finding efficient solutions in robust multiple objective optimization with SOS-convex polynomial data. Annals of Operations Research, 1-18.\u003C/p>\n\u003Cp>Khan, A.A., Tammer, C.,&Zălinescu, C. (2016). Set-valued Optimization. Springer.\u003C/p>\n\u003Cp>Köbis, E., Tam, L.T.,&Tammer, C. (2018). A generalized scalarization method in set optimization with respect to variable domination structures. Vietnam Journal of Mathematics. 46(1): 95-125.\u003C/p>\n\u003Cp>Kuhn, K., Raith, A., Schmidt, M.,&Schobel, A. (2016). Bi-objective robust optimisation. European Journal of Operational Research. 252(2): 418-431.\u003C/p>\n\u003Cp>Popescu, I. (2007). Robust mean-covariance solutions for stochastic optimization. Operations Research,55(1): 98-112.\u003C/p>\n\u003Cp>Zhang, W.Y., Li, S.J.,&Teo, K.L. (2009). Well-posedness for set optimization problems. Nonlinear Analysis: Theory, Methods and Applications,71(9): 3769-3778.\u003C/p>",{"VI":977},"Bài toán tối ưu đa mục tiêu,Tối ưu không chắc chắn,Vô hướng hóa phi tuyến,Hàm Gerstewitz,Quan hệ thứ tự tập",{"EN":979,"VI":980},"In this paper, we study characterizations of minimal solutions to multi-objective optimization problems under with data containing the uncertainties defined in a given set. Firstly, we recall preliminaries of topological vector space ordered by a cone along with concepts related to the closedness, boundedness and properness properties of sets. Then, we consider properties of the nonlinear scalar function Gerstewitz in the topological vector space ordered by a solid cone and its generalizations. Finally, we introduce a concept of minimal solutions to the considered problems, and then based on properties of the generalization nonlinear scalar function, we establish characterizations of the minimal solutions. Besides, we give many examples to illustrate general concepts and properties to make the article easier to read.","Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu các đặc trưng của nghiệm tối tiểu đối với bài toán tối ưu đa mục tiêu với dữ liệu có chứa các yếu tố không chắc chắn được xác định trong một tập cho trước. Cụ thể, trước tiên, chúng tôi nhắc lại các kiến thức cơ bản của không gian vector topo được sắp thứ tự bởi nón như tính đóng, tính bị chặn và tính chính thường của các tập. Sau đó, chúng tôi xem xét các tính chất của hàm vô hướng hóa phi tuyến dạng Gerstewitz trong không gian vector topo được sắp thứ tự theo nón và các dạng mở rộng của nó. Cuối cùng, chúng tôi giới thiệu khái niệm điểm tối tiểu của bài toán đang xét và dựa vào các tính chất của hàm vô hướng phi tuyến suy rộng vừa đề xuất để thiết lập các đặc trưng của nghiệm. Bên cạnh đó, chúng tôi đưa ra các ví dụ để minh họa cho các khái niệm và tính chất tổng quát nhằm giúp cho bài viết dễ đọc hơn.",{"EN":982,"VI":983},"Nonlinear scalarization for multi-objective optimization problems under uncertainty","Vô hướng hóa phi tuyến cho bài toán tối ưu đa mục tiêu với yếu tố không chắc chắn",{"VOID":985},"10.22144/ctu.jvn.2021.005","2024-10-09T02:22:05.763+00:00","Auto Verify","https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/3774","https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/download/3774/45",[991,1008,1025],{"id":992,"sortIndex":34,"researcher":17,"roles":993,"affiliations":994,"properties":1005},"42aa96a4-e683-4b8f-a9ee-a2d85beca9c1",[922],[995],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":996,"properties":17},{"id":997,"createTime":998,"updateTime":999,"relativeEntities":1000,"slug":1001,"properties":1002,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},"c9ceda41-f416-4b22-84c1-337a25f9ce5c","2023-12-21T07:46:16.842+00:00","2024-09-25T04:07:49.274+00:00",[],"Khoa-C%C6%A1-b%E1%BA%A3n-Tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-%C4%90%E1%BA%A1i-h%E1%BB%8Dc-T%C3%A2y-%C4%90%C3%B4",{"title":1003},{"VI":1004},"Khoa Cơ bản, Trường Đại học Tây Đô",{"title":1006},{"VI":1007},"Trần Thị Tuyết Mai",{"id":1009,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":1010,"affiliations":1011,"properties":1020},"25e0dc22-2bbf-4347-a03f-c729dcf75c75",[922],[1012],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1013,"properties":17},{"id":1014,"createTime":1015,"updateTime":1015,"relativeEntities":1016,"slug":17,"properties":1017,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},"e1cbaa40-2bb2-4f65-8614-403b3d8eb82d","2023-12-21T07:47:20.200+00:00",[],{"title":1018},{"VI":1019},"Bộ môn Sư phạm Toán học, Khoa Sư phạm",{"gsAuthor":1021,"title":1023},{"VOID":1022},"_pHjjQ8AAAAJ",{"VI":1024},"Lâm Quốc Anh",{"id":1026,"sortIndex":47,"researcher":17,"roles":1027,"affiliations":1028,"properties":1037},"6b2d4aab-3530-4470-82b0-705b7ff89164",[922],[1029],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1030,"properties":17},{"id":1031,"createTime":1032,"updateTime":1032,"relativeEntities":1033,"slug":17,"properties":1034,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},"44b4528d-7c2c-4313-a156-ac88c9bb8f31","2023-12-21T07:46:16.924+00:00",[],{"title":1035},{"VI":1036},"Khoa Cơ bản, Trường Đại học Kỹ Thuật Công nghệ Cần Thơ",{"gsAuthor":1038,"title":1040},{"VOID":1039},"0cBq38sAAAAJ",{"VI":1041},"Tran Quoc Duy",{"url":988,"publisher":1043,"properties":1056},{"id":754,"createTime":755,"updateTime":756,"relativeEntities":1044,"slug":758,"properties":1045,"entityType":264,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"subjectFields":1048,"manageAffiliations":1049,"indexDatabases":1050,"url":767,"thumbnailPath":17,"statistic":1051,"gsStatistic":17,"type":517,"analyzePriority":17},[],{"issn":1046,"title":1047},{"VOID":761},{"VOID":763},[],[],[],{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":1052,"i10Index":47,"i10IndexLast5Year":22,"totalPublication":770,"totalPublicationByYear":1053,"totalCitation":773,"totalCitationByYear":1054,"totalCitationPerPublication":775,"totalCitationPerPublicationByYear":1055,"hindexLast5Year":772,"hindex":772},{"2012":445,"2015":442,"2016":443,"2017":442,"2018":474,"2020":444,"2021":474},{"2004":34,"2006":34,"2007":34,"2008":34,"2009":482,"2010":649,"2011":516,"2012":627,"2013":627,"2014":498,"2015":644,"2016":644,"2017":616,"2018":651,"2019":644,"2020":603,"2021":650,"2022":627,"2023":772,"2024":772},{"2008":34,"2009":516,"2010":614,"2011":649,"2012":649,"2013":647,"2014":471,"2015":616,"2016":627,"2017":627,"2018":650,"2019":482,"2020":658,"2021":34},{"2008":34,"2009":777,"2010":778,"2011":779,"2012":780,"2013":639,"2014":781,"2015":782,"2016":783,"2017":639,"2018":784,"2019":671,"2020":670,"2021":445},{"volume":1057,"pages":1059,"issue":1061},{"VOID":1058},"57",{"VOID":1060},"30-34",{"VOID":1062},"1",{"total":22,"publishYear":1064,"statisticByYear":1065},2021,{},"2021-03-30",{"id":1068,"createTime":1069,"updateTime":1069,"relativeEntities":1070,"slug":1071,"properties":1072,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":1083,"verifyNote":987,"syncStatus":383,"languages":1084,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"primaryUrl":1085,"fullTextUrl":1086,"authors":1087,"publicationType":193,"publisherRelationship":1106,"citationCount":17,"citationInfo":17,"publishDate":1137,"publishYear":1138,"citationAnalyzeStatus":383,"lastCitationAnalyze":17,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":1139,"isForceReanalyzing":24},"cfb2d404-d6fc-490c-9371-bec42d2b2ca7","2025-06-18T08:07:33.279+00:00",[],"T%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-c%E1%BA%A5u-tr%C3%BAc-%C4%91%C4%A9a-phanh-nh%E1%BA%B1m-gi%E1%BA%A3m-kh%E1%BB%91i-l%C6%B0%E1%BB%A3ng-v%C3%A0-nhi%E1%BB%87t-%C4%91%E1%BB%99-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-MOPSO",{"keywords":1073,"abstract":1075,"title":1078,"doi":1081},{"VI":1074},"Đĩa phanh,Tối ưu hóa,Nhiệt độ,Đa mục tiêu,Thuật toán tối ưu bầy đàn",{"VI":1076,"EN":1077},"Nghiên cứu này tập trung tối ưu hóa cấu trúc đĩa phanh ô tô nhằm giảm nhiệt độ (Y1) và khối lượng (Y2). Độ dày (X1), số hàng lỗ (X2) và số rãnh (X3) của đĩa phanh đã được xem xét. Thiết kế Taguchi OA25(5^3) được sử dụng để xây dựng bảng mô phỏng gồm 25 chế độ. Ảnh hưởng của các thông số thiết kế đĩa của phanh được xem xét bằng phân tích phương sai (ANOVA), đồng thời thuật toán tối ưu hóa bầy đàn đa mục tiêu (MOPSO) được sử dụng để tối ưu hóa xác định giá trị tối ưu. Kết quả ANOVA cho thấy, chỉ có X1 có ảnh hưởng đáng kể đến nhiệt độ trong khi cả ba thông số X1, X2, X3 đều có ảnh hưởng đáng kể đến khối lượng của đĩa phanh (p&lt;0,001). Thuật toán MOPSO sau khi hội tụ đã thu được 20 giải pháp tối ưu Pareto cân bằng giữa nhiệt độ và khối lượng đĩa phanh. Để kiểm chứng, năm thiết kế tối ưu được phân tích lại, cho thấy sai lệch không quá 1,5%, khẳng định độ tin cậy của phương pháp đề xuất.","This study focuses on optimizing the structure of an automotive brake disc to reduce temperature (Y1) and mass (Y2). The disc thickness (X1), number of hole rows (X2), and number of slots (X3) were considered. A Taguchi OA25(5^3) design was employed to construct a simulation table consisting of 25 modes. The effects of the brake disc design parameters were analyzed using analysis of variance (ANOVA), and the multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm was utilized to determine the optimal values. The ANOVA results indicated that, only X1 had a significant effect on temperature, whereas all three parameters, X1, X2, and X3, significantly influenced the brake disc mass (p&lt;0.001). After convergence, the MOPSO algorithm obtained 20 Pareto-optimal solutions, balancing brake disc temperature and mass. For validation, five optimal designs were reanalyzed, revealing deviations of no more than 1.5%, confirming the reliability of the proposed method.",{"VI":1079,"EN":1080},"Tối ưu hóa cấu trúc đĩa phanh nhằm giảm khối lượng và nhiệt độ sử dụng thuật toán MOPSO","Optimization of brake disc structure for mass and temperature reduction using the MOPSO algorithm",{"VOID":1082},"10.31130/ud-jst.2025.138","2025-06-18T08:07:33.274+00:00",[574],"https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/9748","https://jst-ud.vn/jst-ud/article/download/9748/6462",[1088],{"id":1089,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":1090,"affiliations":1091,"properties":1103},"893b2095-f659-4497-87dc-1135670e862d",[],[1092],{"id":1093,"sortIndex":22,"affiliation":1094,"properties":17},"42aa0aee-1924-488b-ace8-8a00f3d5a96f",{"id":1095,"createTime":1096,"updateTime":1097,"relativeEntities":1098,"slug":1099,"properties":1100,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},"e105ea0f-437e-4c04-b012-6f2a69c38a34","2024-04-13T12:52:55.310+00:00","2025-07-10T14:40:24.119+00:00",[],"Vietnam-National-University-of-Forestry-Vietnam",{"title":1101},{"EN":1102},"Vietnam National University of Forestry, Vietnam",{"title":1104},{"EN":1105},"Tran Cong Chi",{"url":17,"publisher":1107,"properties":1134},{"id":396,"createTime":397,"updateTime":398,"relativeEntities":1108,"slug":400,"properties":1109,"entityType":264,"verifyStatus":380,"verifyTime":17,"verifyNote":414,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":415,"subjectFields":1115,"manageAffiliations":1116,"indexDatabases":1117,"url":437,"thumbnailPath":438,"statistic":1125,"gsStatistic":1130,"type":517,"analyzePriority":17},[],{"country":1110,"issn":1111,"introduce":1112,"title":1113,"gsId":1114},{"VOID":403},{"VOID":405},{"EN":407,"VI":408},{"EN":410,"VI":411},{"VOID":413},[],[],[1118],{"id":420,"indexDatabase":1119,"url":433,"indexYears":434,"academicFieldIds":1124},{"id":422,"createTime":423,"updateTime":424,"relativeEntities":1120,"label":1121,"description":1122,"key":430,"publicationTags":1123,"standard":17},[],{"EN":427,"VI":427},{"VI":429,"EN":429},[432],[436],{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":1126,"i10Index":34,"i10IndexLast5Year":22,"totalPublication":447,"totalPublicationByYear":1127,"totalCitation":462,"totalCitationByYear":1128,"totalCitationPerPublication":472,"totalCitationPerPublicationByYear":1129,"hindexLast5Year":482,"hindex":482},{"2015":22,"2016":441,"2017":441,"2018":441,"2019":441,"2020":442,"2021":443,"2022":444,"2023":445,"2024":446},{"2013":449,"2014":450,"2015":451,"2016":452,"2017":453,"2018":454,"2019":455,"2020":456,"2021":457,"2022":458,"2023":459,"2024":460,"2025":461},{"2013":58,"2014":464,"2015":465,"2016":466,"2017":449,"2018":467,"2019":468,"2020":468,"2021":469,"2022":470,"2023":471},{"2013":474,"2014":446,"2015":475,"2016":472,"2017":476,"2018":477,"2019":478,"2020":479,"2021":480,"2022":479,"2023":481},{"impactFactor":17,"impactFactorByYear":17,"i10Index":482,"i10IndexLast5Year":58,"totalPublication":484,"totalPublicationByYear":1131,"totalCitation":495,"totalCitationByYear":1132,"totalCitationPerPublication":480,"totalCitationPerPublicationByYear":1133,"hindexLast5Year":516,"hindex":516},{"0":34,"2011":34,"2012":71,"2013":486,"2014":487,"2015":488,"2016":489,"2017":453,"2018":454,"2019":490,"2020":491,"2021":492,"2022":493,"2023":494,"2024":58,"2025":34},{"2014":497,"2015":497,"2016":498,"2017":499,"2018":500,"2019":501,"2020":502,"2021":503,"2022":504,"2023":505,"2024":506,"2025":507},{"2014":509,"2015":510,"2016":446,"2017":446,"2018":511,"2019":512,"2020":479,"2021":513,"2022":514,"2023":515,"2024":468,"2025":507},{"pages":1135},{"VOID":1136},"51-56","2025-05-31",2025,[1140,1142,1144,1146,1148,1150,1152,1154,1156,1158,1160,1162,1164,1166,1168,1170,1172,1174,1176,1178,1180],{"id":17,"text":1141,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>Haiyan \u003Cem>et al.\u003C/em>, \"Review of research on the influence of vibration and thermal fatigue crack of brake disc on rail vehicles”, \u003Cem>Engineering Failure Analysis\u003C/em>, vol. 153, p. 107603, 2023.\u003C/li>",{"id":17,"text":1143,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>H. İ. Kepekçi and M. E. Ağca, \"Numerical Investigation of the Thermal Effect of Material Variations on the Brake Disc”, \u003Cem>International Journal of Pioneering Technology and Engineering\u003C/em>, vol. 2, no. 2, pp. 135–141, 2023.\u003C/li>",{"id":17,"text":1145,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>M. Tauviqirrahman, M. Muchammad, T. Setiazi, B. Setiyana, and J. Jamari, \"Analysis of the effect of ventilation hole angle and material variation on thermal behavior for car disc brakes using the finite element method”, \u003Cem>Results in Engineering\u003C/em>, vol. 17, p. 100844, 2023.\u003C/li>",{"id":17,"text":1147,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>M. M. Kaldas, R. Henze, and F. Küçükay, \"Improvement of heavy vehicles ride and braking performance via combined suspension and braking systems control”, \u003Cem>SAE International Journal of Materials and Manufacturing\u003C/em>, vol. 4, no. 1, pp. 535-552, 2011.\u003C/li>",{"id":17,"text":1149,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>S. Thigale and C. Shah, \"Weight reduction in brake disc using topology optimization”, \u003Cem>International Journal of Research in Engineering and Technology\u003C/em>, vol. 5, no. 10, pp. 2319-1163, 2016.\u003C/li>",{"id":17,"text":1151,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>G. R. Kumar, S. Thriveni, M. R. Reddy, and G. H. Gowd, \"Design analysis &amp; optimization of an automotive disc brake”, \u003Cem>International Journal of Advanced Engineering Research and Science\u003C/em>, vol. 1, no. 3, pp. 24-29, 2014.\u003C/li>",{"id":17,"text":1153,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>H. Hong \u003Cem>et al.\u003C/em>, \"Optimal location of brake pad for reduction of temperature deviation on brake disc during high-energy braking”, \u003Cem>Journal of Mechanical Science and Technology\u003C/em>, vol. 35, pp. 1109-1120, 2021.\u003C/li>",{"id":17,"text":1155,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>D. B. Antanaitis, \"A Study of Mass Drivers in the Brake System”, \u003Cem>SAE International Journal of Passenger Cars-Mechanical Systems\u003C/em>, vol. 7, no. 2014-01-2506, pp. 1334-1344, 2014.\u003C/li>",{"id":17,"text":1157,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>C. C. Tran, \"Optimization of connecting rod structure based on combining CAD-CAE data and RSM method”, \u003Cem>The University of Danang - Journal of Science and Technology\u003C/em>, vol. 22, no. 9A, pp. 55-60, 2024.\u003C/li>",{"id":17,"text":1159,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>K. Y. Maalawi and M. A. Badr, \"Design optimization of mechanical elements and structures: A review with application”, \u003Cem>Journal of Applied Sciences Research\u003C/em>, vol. 5, no. 2, pp. 221-231, 2009.\u003C/li>",{"id":17,"text":1161,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>G. Riva, F. Varriale, and J. Wahlström, \"A finite element analysis (FEA) approach to simulate the coefficient of friction of a brake system starting from material friction characterization”, \u003Cem>Friction\u003C/em>, vol. 9, pp. 191-200, 2021.\u003C/li>",{"id":17,"text":1163,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>A. Belhocine and O. I. Abdullah, \"Finite element analysis (FEA) of frictional contact phenomenon on vehicle braking system”, \u003Cem>Mechanics based design of structures and machines\u003C/em>, vol. 50, no. 9, pp. 2961-2996, 2022.\u003C/li>",{"id":17,"text":1165,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>B. Zheng, X. Wang, and J. Zhang, \"Structure optimization design for brake drum based on response surface methodology”, \u003Cem>Manufacturing Technology\u003C/em>, vol. 21, no. 3, pp. 413-420, 2021.\u003C/li>",{"id":17,"text":1167,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>H. Lü and D. Yu, \"Optimization design of a disc brake system with hybrid uncertainties”, \u003Cem>Advances in Engineering Software\u003C/em>, vol. 98, pp. 112-122, 2016.\u003C/li>",{"id":17,"text":1169,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>K. Kalita, D. Shinde, and S. Chakraborty, \"Grey wolf optimizer-based design of ventilated brake disc”, \u003Cem>Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering\u003C/em>, vol. 43, pp. 1-15, 2021.\u003C/li>",{"id":17,"text":1171,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>E. M. Figueiredo, T. B. Ludermir, and C. J. Bastos-Filho, \"Many objective particle swarm optimization”, \u003Cem>Information Sciences\u003C/em>, vol. 374, pp. 115-134, 2016.\u003C/li>",{"id":17,"text":1173,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>A. Elhossini, S. Areibi, and R. Dony, \"Strength Pareto particle swarm optimization and hybrid EA-PSO for multi-objective optimization”, \u003Cem>Evolutionary computation\u003C/em>, vol. 18, no. 1, pp. 127-156, 2010.\u003C/li>",{"id":17,"text":1175,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>S. Zhang, S. Zhu, and N. Xu, \"Multi-objective optimization of disc brake structure based on heat transfer performance”, \u003Cem>Vibroengineering Procedia\u003C/em>, vol. 41, pp. 191-197, 2022.\u003C/li>",{"id":17,"text":1177,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>S. Park, K. Lee, S. Kim, and J. Kim, \"Brake-disc holes and slit shape design to improve heat dissipation performance and structural stability”, \u003Cem>Applied Sciences\u003C/em>, vol. 12, no. 3, p. 1171, 2022.\u003C/li>",{"id":17,"text":1179,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>J. Kennedy and R. Eberhart, \"Particle swarm optimization”, in \u003Cem>Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks\u003C/em>, 1995, vol. 4: ieee, pp. 1942-1948.\u003C/li>",{"id":17,"text":1181,"url":17,"identifiers":17},"\u003Cli>X. Zhang, D. Zou, and X. Shen, \"A novel simple particle swarm optimization algorithm for global optimization”, \u003Cem>Mathematics\u003C/em>, vol. 6, no. 12, p. 287, 2018\u003C/li>",{"id":1183,"createTime":1184,"updateTime":1185,"relativeEntities":1186,"slug":1187,"properties":1188,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":1184,"verifyNote":1201,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":34,"primaryUrl":1202,"fullTextUrl":1203,"authors":1204,"publicationType":193,"publisherRelationship":1275,"citationCount":17,"citationInfo":17,"publishDate":1353,"publishYear":903,"citationAnalyzeStatus":528,"lastCitationAnalyze":1354,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"fcb45610-d153-4726-b969-2ff7a34f9468","2023-06-26T04:25:17.775+00:00","2025-07-17T10:05:17.836+00:00",[],"%C3%81p-d%E1%BB%A5ng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-cuckoo-search-ch%E1%BB%8Dn-l%E1%BB%8Dc-th%C3%ADch-nghi-%C4%91i%E1%BB%81u-%C4%91%E1%BB%99-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%E1%BB%87-th%E1%BB%91ng-th%E1%BB%A7y-nhi%E1%BB%87t-%C4%91i%E1%BB%87n-ng%E1%BA%AFn-h%E1%BA%A1n-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu",{"gsPaper":1189,"references":1191,"keywords":1193,"abstract":1195,"title":1198},{"VOID":1190},"4524988416522692775",{"VOID":1192},"M. E. El-Hawary and J.K.Landrigan, Optimum operation of fixed-head hydro-thermal electric power systems: Powell's Hybrid Method Versus Newton-Raphson Method. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vols. PAS-101, no. 3, pp. 547-554, March 1982.\nB. W. A. Wood, \"Power Generation, Operation and Control,\" New York: Wiley, 1996.\nM. Basu, \"A simulated annealing-based goal-attainment method for economic emission load dispatch of fixed head hydrothermal power systems,\" Electr Power and Ener Syst, vol. 27, no. 2, p. 147–153, 2005.\nJ. Sasikala and M. Ramaswamy, \"PSO based economic emission dispatch for fixed head hydrothermal systems,\" Electr. Eng, vol. 94, no. 4, pp. 233-239, 2012.\nM. Basu, \"Economic environmental dispatch of fixed head hydrothermal power systems using nondominated sorting genetic algorithm-II,\" Applied Soft Computing, vol. 11, no. 3, pp. 3046-3055, 2011.\nC. L. Chiang, \"Optimal economic emission dispatch of hydrothermal power systems,\" Electr. Power and Ener Syst, vol. 29, no. 6, p. 462–469, 2007.\nN. Narang, J. S. Dhillon and D. P. Kothari, \"Multi-objective fixed head hydrothermal scheduling using integrated predator-prey optimization and Powell search method,\" Energy, vol. 47, no. 1, pp. 237-252, 2012.\nY. Li, H. He, Y. Wang, X. Xu and L. Jiao, \"An improved Multi-objective estimation of distribution algorithm for environmental economic dispatch of hydrothermal power systems,\" Applied Soft Computing 28, pp. 559-568, 2015.\nJ. Dhillon, S. Parti and D. Kothari, \"Fuzzy decision making in Multi-objective longterm scheduling of hydrothermal system,\" Int J Electrical Power Energy Syst, vol. 23, no. 1, pp. 19-29, 2001.\nX. S. Yang and S. Deb., \"Cuckoo search via Lévy flights,\" in Proc. World congress on nature & biologically inspired computing (NaBIC 2009), India, 2009, p. 210–214.\nJ. Momoh, X. Ma and K. Tomsovic, \"Overview and literature survey of fuzzy set theory in power systems,\" IEEE Trans Power Syst, vol. 10, no. 3, p. 1676–90, 1995.",{"EN":1194},"Adaptive selective random walk,new selection technique,multi-objective,short-term hydrothermal scheduling,fitness function",{"EN":1196,"VI":1197},"This research proposes an Adaptive Selective Cuckoo Search Algorithm (ASCSA) for solving the multi-objective short-term hydrothermal scheduling (MOSTHTS). The main objective of the MOSTHTS problem is to minimize both total power generation cost and emission of thermal generators over a scheduling period while satisfying power balance, hydraulic, and generator operating limit constraints. The proposed ASCSA method is developed for the problem based on improvements from the conventional CSA method to improve the optimal solution and speed up the computational process. The result comparisons from different test systems have indicated that the proposed method can obtain higher quality solution and shorter computational time than many other methods. Therefore, the proposed ASCSA method can be a new efficient method for solving multi-objective short-term HTS problem.","Bài báo này đề xuất thuật toán Adaptive Selective Cuckoo Search (ASCSA) để giải bài toán phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn đa mục tiêu (MOSTHTS). Mục tiêu chính của bài toán là cực tiểu chi phí phát điện và khí thải từ các nhà máy nhiệt điện trong thời gian lên kế hoạch phát điện tối ưu giữa các nhà máy thủy điện và nhiệt điện trong khi vẫn đảm bảo được các ràng buộc từ hồ thủy điện, ràng buộc cân bằng công suất và giới hạn các tổ máy phát. Phương pháp đề xuất ASCSA được xây dựng từ phương pháp cổ điển Cuckoo search (CCSA) nhằm cải thiện chất lượng nghiệm tối ưu và đẩy nhanh quá trình hội tụ của CCSA. Kết quả so sanh từ các hệ thống khác nhau cho thấy ASCSA có thể đạt được chất lượng nghiệm tốt và thời gian tính toán nhanh. Từ đó có thể kết luận được rằng phương pháp đề xuất ASCSA là một phương pháp rất hiệu quả cho điều phối hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn đa mục tiêu.",{"EN":1199,"VI":1200},"Adaptive selective cuckoo search algorithm for multi-objective short-term hydrothermal scheduling","Áp dụng thuật toán cuckoo search chọn lọc thích nghi điều độ tối ưu hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn đa mục tiêu","7f5f86bb-42fa-4d84-8ae2-97cef315e784","https://jte.edu.vn/index.php/jte/article/view/361","https://jte.edu.vn/index.php/jte/article/download/361/300",[1205,1229,1246],{"id":1206,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":1207,"affiliations":1208,"properties":1226},"a4a7fd93-d4c0-4d01-bd7c-18b5b857a946",[],[1209],{"id":1210,"sortIndex":22,"affiliation":1211,"properties":1224},"7b13adb2-ea53-4288-afbe-8f5c4f1c0133",{"id":1212,"createTime":1213,"updateTime":1214,"relativeEntities":1215,"slug":1216,"properties":1217,"entityType":21,"verifyStatus":380,"verifyTime":1222,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":1223,"translateLanguages":17,"viewCount":641},"a1d235e3-babf-43b9-bba2-f3dbab14953c","2023-05-29T12:04:19.863+00:00","2025-08-07T08:08:27.344+00:00",[],"Ton-Duc-Thang-University",{"country":1218,"title":1219},{"VOID":403},{"EN":1220,"VI":1221},"Ton Duc Thang University","Trường Đại học Tôn Đức Thắng","2023-09-19T14:31:20.543+00:00",[574,575],{"title":1225},{"EN":1220},{"title":1227},{"VI":1228},"Trung Thang Nguyen",{"id":1230,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":1231,"affiliations":1232,"properties":1243},"a8b7a651-8a03-4f3b-bfd8-0eaddcd2fd70",[],[1233],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1234,"properties":17},{"id":1235,"createTime":1236,"updateTime":1237,"relativeEntities":1238,"slug":1239,"properties":1240,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},"900b119c-01c2-4d34-9453-1c29ac9bd123","2023-06-26T04:24:17.747+00:00","2023-12-20T10:18:02.133+00:00",[],"Ho-Chi-Minh-City-Technical-and-Economic-College",{"title":1241},{"VI":1242},"Ho Chi Minh City Technical and Economic College",{"title":1244},{"VI":1245},"Trieu Phu Ha",{"id":1247,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":1248,"affiliations":1249,"properties":1270},"3df15b9c-4999-45bb-b8b2-37a97f6fc4a5",[],[1250],{"id":1251,"sortIndex":22,"affiliation":1252,"properties":1267},"485c7c60-7aff-4d29-8b8b-7fe7871dade9",{"id":1253,"createTime":1254,"updateTime":1255,"relativeEntities":1256,"slug":1257,"properties":1258,"entityType":21,"verifyStatus":380,"verifyTime":1265,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":1266,"translateLanguages":17,"viewCount":611},"5dd5490a-8b27-4a4d-9041-9fff2c5d1916","2023-06-26T04:28:44.904+00:00","2025-09-09T19:06:03.254+00:00",[],"Tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-%C4%90%E1%BA%A1i-h%E1%BB%8Dc-S%C6%B0-ph%E1%BA%A1m-K%E1%BB%B9-thu%E1%BA%ADt-Th%C3%A0nh-ph%E1%BB%91-H%E1%BB%93-Ch%C3%AD-Minh",{"country":1259,"title":1260,"abbreviation":1263},{"VOID":403},{"EN":1261,"VI":1262},"HCMC University of Technology and Education","Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh",{"VOID":1264},"HCMUET","2023-08-17T14:54:42.672+00:00",[574,575],{"title":1268},{"VI":1269},"Ho Chi Minh City University of Technology and Education",{"gsAuthor":1271,"title":1273},{"VOID":1272},"qW6LEPQAAAAJ",{"VI":1274},"Viet Anh Truong",{"url":1202,"publisher":1276,"properties":1347},{"id":1277,"createTime":1278,"updateTime":1279,"relativeEntities":1280,"slug":1281,"properties":1282,"entityType":264,"verifyStatus":380,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":1293,"subjectFields":1294,"manageAffiliations":1295,"indexDatabases":1296,"url":1297,"thumbnailPath":1298,"statistic":1299,"gsStatistic":1329,"type":517,"analyzePriority":17},"1ee51c1f-f6cd-4157-b0c5-cc4617524287","2023-06-26T04:01:58.487+00:00","2025-09-12T00:34:02.561+00:00",[],"Journal-of-Technical-Education-Science",{"country":1283,"issn":1284,"introduce":1286,"title":1289,"gsId":1291},{"VOID":403},{"VOID":1285},"26159740",{"EN":1287,"VI":1288},"{\"ops\":[{\"attributes\":{\"bold\":true},\"insert\":\"The Journal of Technical Education Science (JTE-HCMUTE) \"},{\"insert\":\"with the ISSN: 1859-1272 (Vietnamese language) and ISSN: 2615-9740 (English language) is a specialized journal devoted for publication of researchers, scholars and experts in the fields of Technology, Science and Technical Education. JTE published its first Volume No.1/2006 in August 2006 under the publication license No.158/GP-BVHTT dated on December 1st, 2005, and later on under the license No.475/GP-BTTTT dated on December 4th, 2013 and license No.161/GP-BTTTT date on 04/04/2016, with a term of every 2 months.\\nThe JTE publish articles on the following fields: \\nBASIC SCIENCE:\\n- Maths;\\n- Physics;\\n- Chemistry;\\n- Mechanics.\\nENGINEERING SCIENCE & TECHNOLOGY:\\n- Civil and Construction Engineering;\\n- Mechanical - Vehicle and Energy Engineering;\\n- Information Technology;\\n- Electrical and Electronics Engineering;\\n- Automation and Control Engineering;\\n- Food Science and Technology;\\n- Chemical Engineering and Technology;\\n- Environment Science and Technology;\\n- ..etc...\\nEDUCATIONAL SCIENCE:\\n- Psychology;\\n- Educational Management;\\n- Teaching methods;\\n- Vocational Education.\\nAll JTE issues comprise of peer-reviewed original research articles, review-articles and technical notes that highlight scientific and technological achievements in Fundamental Sciences, Technologies, Engineering and Education. The Journal is indexed in international databases, such as Google Scholar and Crossref, and plans to be indexed in the ACI system (ASEAN Citation Index) in 2023.\\nThe following 05 majors of JTE have been recognized by The State Council for Professorship of Vietnam with respective scores as shown below.\\n \\n1. Council for Professor Title for Mechanical Engineering and Dynamics (0.5 points);\\n2. Council for Professor Title for Mechanics (0.25 points);\\n3. Council for Professor Title for Education (0.5 points);\\n4. Council for Professor Title for Electricity – Electronics – Automation (0.5 points);\\n5. Council for Professor title for Chemistry and Food technology (0.5 points).\\n \\nAuthors are warmly invited to submit your original research manuscripts to JTE. \\nWe also highly appreciate your kind support by disseminating JTE information among your colleagues and institutions.\\n\"}]}","{\"ops\":[{\"insert\":\"Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật – một tạp chí chuyên ngành về giáo dục kỹ thuật đã ra ấn bản số đầu tiên – 01/2006 vào tháng 8 năm 2006 (theo giấy phép xuất bản số 158/GP-BVHTT ngày 01 tháng 12 năm 2005 và được cấp lại giấy phép 475/GP-BTTTT ngày 4 tháng 12 năm 2013, ISSN: 1859-1272) với kỳ hạn 02 tháng một kỳ, đồng thời từ năm 2016, Tạp chí xuất bản chuyên đề đặc biệt bằng Tiếng Anh 2 số/năm trên cơ sở giấy phép bổ sung, sửa đổi do Bộ Thông tin Truyền thông cấp số 161/GP-BTTTT ngày 04/04/2016 và mã số ISSN 2615 - 9740 do Cục Thông tin khoa học và Công nghệ Quốc Gia cấp ngày 20/02/2020.\\nTôn chỉ, mục đích hoạt động của tạp chí: \"},{\"attributes\":{\"italic\":true,\"bold\":true},\"insert\":\"Là diễn đàn trao đổi về chiến lược đào tạo nguồn nhân lực, phương pháp dạy nghề, phương tiện giảng dạy kỹ thuật phục vụ cho nhu cầu công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước. Công bố và phổ biến các công trình nghiên cứu khoa học thuộc lĩnh vực khoa học công nghệ và giáo dục kỹ thuật, giáo dục chuyên nghiệp trong và ngoài nước\"},{\"insert\":\".\\nTạp chí đăng tải các công trình khoa học theo các lĩnh vực sau: \\n\"},{\"attributes\":{\"bold\":true},\"insert\":\"KHOA HỌC CƠ BẢN\"},{\"insert\":\"\\n- Toán học\\n- Vật lý\\n- Hóa học\\n- Cơ học\\n\"},{\"attributes\":{\"bold\":true},\"insert\":\"KỸ THUẬT - CÔNG NGHỆ\"},{\"insert\":\"\\n- Xây dựng\\n- Cơ khí máy- cơ khí động lực, năng lượng.\\n- Công nghệ thông tin\\n- Điện - Điện tử \\n- Điều khiển và Tự động hóa\\n- Công nghệ Hóa học\\n- Công nghệ thực phẩm\\n- Công nghệ và kỹ thuật môi trường\\n- Các ngành kỹ thuật - công nghệ khác\\n\"},{\"attributes\":{\"bold\":true},\"insert\":\"KHOA HỌC GIÁO DỤC\"},{\"insert\":\"\\n- Tâm lý\\n- Quản lý giáo dục\\n- Phương pháp giảng dạy\\n- Giáo dục nghề nghiệp\\nTính đến năm 2023, Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật được Hội đồng Giáo sư Nhà nước đưa vào tính điểm cho 5 Hội đồng chuyên ngành, cụ thể:\\n1. Hội đồng ngành Cơ khí Động lực: 0, 5 điểm\\n2. Hội đồng ngành Cơ học: 0,25 điểm\\n3. Hội đồng ngành Giáo dục học: 0, 5 điểm\\n4. Hội đồng ngành Điện-Điện tử-Tự động hóa: 0,5 điểm\\n5. Hội đồng ngành Hóa học - Công nghệ Thực phẩm: 0,5 điểm\\nBan biên tập tạp chí trân trọng kính mời các chuyên gia, các nhà nghiên cứu, các nhà khoa học gửi bài cho Tạp chí.\\n\"}]}",{"EN":1290},"Journal of Technical Education Science",{"VOID":1292},"c7E5DI4AAAAJ",39,[],[],[],"https://jte.edu.vn/index.php/jte","/api/public/file/publisher/1ee51c1f-f6cd-4157-b0c5-cc4617524287/15b714451458016e012366ee7ea84d21.jpg",{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":1300,"i10Index":34,"i10IndexLast5Year":34,"totalPublication":1301,"totalPublicationByYear":1302,"totalCitation":1316,"totalCitationByYear":1317,"totalCitationPerPublication":598,"totalCitationPerPublicationByYear":1322,"hindexLast5Year":658,"hindex":658},{"2009":441,"2015":442,"2016":441,"2017":441,"2018":474,"2019":441,"2020":443,"2021":442,"2022":481,"2023":472,"2024":598},1482,{"2006":653,"2007":415,"2008":468,"2009":1303,"2010":1304,"2011":1305,"2012":1306,"2013":621,"2014":1307,"2015":468,"2016":1308,"2017":1309,"2018":1310,"2019":1311,"2020":1312,"2021":1309,"2022":1313,"2023":1314,"2024":1315,"2025":503},40,52,56,54,69,88,86,82,79,94,120,119,128,392,{"2007":34,"2008":71,"2009":658,"2010":34,"2011":47,"2013":58,"2014":1318,"2015":47,"2016":650,"2017":650,"2018":644,"2019":655,"2020":628,"2021":1319,"2022":1320,"2023":1321,"2024":658,"2025":58},10,63,123,48,{"2007":474,"2008":510,"2009":472,"2010":442,"2011":443,"2013":510,"2014":481,"2015":474,"2016":1323,"2017":1324,"2018":671,"2019":1325,"2020":1326,"2021":782,"2022":1327,"2023":1328,"2024":444,"2025":474},0.12,0.13,0.42,0.44,1.02,0.4,{"impactFactor":17,"impactFactorByYear":17,"i10Index":772,"i10IndexLast5Year":772,"totalPublication":1330,"totalPublicationByYear":1331,"totalCitation":1337,"totalCitationByYear":1338,"totalCitationPerPublication":633,"totalCitationPerPublicationByYear":1342,"hindexLast5Year":658,"hindex":658},1242,{"0":1318,"2006":655,"2007":1293,"2008":1304,"2009":648,"2010":500,"2011":500,"2012":1306,"2013":626,"2014":468,"2015":1332,"2016":1333,"2017":1334,"2018":1335,"2019":609,"2020":1309,"2021":326,"2022":1311,"2023":1308,"2024":1336,"2025":467},53,78,77,73,91,571,{"2010":47,"2011":47,"2012":47,"2013":58,"2014":47,"2015":71,"2016":482,"2017":58,"2018":627,"2019":516,"2020":611,"2021":1318,"2022":1339,"2023":305,"2024":1340,"2025":1341},47,172,174,{"2010":443,"2011":443,"2012":443,"2013":510,"2014":474,"2015":446,"2016":446,"2017":443,"2018":597,"2019":475,"2020":472,"2021":1343,"2022":602,"2023":1344,"2024":1345,"2025":1346},0.15,1.12,1.89,2.56,{"issue":1348,"title":1350},{"VOID":1349},"41",{"EN":1351,"VI":1352},"No. 41","Số 41","2017-03-30","2025-07-17T10:05:17.835+00:00",{"id":1356,"createTime":1357,"updateTime":1358,"relativeEntities":1359,"slug":1360,"properties":1361,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":1357,"verifyNote":1201,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":71,"primaryUrl":1374,"fullTextUrl":1375,"authors":1376,"publicationType":193,"publisherRelationship":1398,"citationCount":17,"citationInfo":17,"publishDate":1425,"publishYear":1426,"citationAnalyzeStatus":528,"lastCitationAnalyze":1358,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"e1fc9287-f790-40e2-b76f-aa3820fd8d65","2023-06-26T05:04:42.833+00:00","2025-06-20T20:51:24.452+00:00",[],"Thi%E1%BA%BFt-k%E1%BA%BF-h%E1%BB%87-th%E1%BB%91ng-k%E1%BA%BFt-n%E1%BB%91i-kh%C3%AD-k%E1%BA%BFt-c%E1%BA%A5u-v%E1%BB%9Bi-nh%E1%BB%AFng-thu%E1%BA%ADt-to%C3%A1n-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-%C4%91a-m%E1%BB%A5c-ti%C3%AAu-hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3",{"gsPaper":1362,"references":1364,"keywords":1366,"abstract":1368,"title":1371},{"VOID":1363},"16468667339541084053",{"VOID":1365},"J. S. Sobieski and R. T. Haftka, Multidisciplinary Aerospace Design Optimization: Survey of recent developments, AIAA Journal AIAA-96-0711, 1996.\nS. R. Wakayama, Lifting surface design using Multidisciplinary Optimization, PhD Thesis, Stanford University, 1997.\nJ. L. Walsh, J. C. Townsend, A. O. Salas, J. A. Samareh, V. Mukhopadhyay and J. –F. Barthelemy, Multidisciplinary high-fidelity Analysis and Optimization of aerospace vehicles, AIAA Journal,AIAA-2000-0418, 2000.\nR. R. A. Martins, A coupled-adjoint method for high-fidelity Aero-Structural Optimization, PhD Thesis, Stanford University, 2002.\nY. Kim, J. Kim, Y. Jeon, J. Bang, D-H. Lee, Y. Kim and C. W. Park, Multidisciplinary Aerodynamic-Structural Design Optimization of Supersonic Fighter Wing using Response Surface Methodology, AIAA Journal, AIAA-2002-0322, 2002.\nA. A. Giunta, Aircraft Multidisciplinary Design Optimization using design of experiments theory and Response Surface Modeling methods, PhD Thesis, University of Virginia, 1997.\nA. A. Giunta, V. Balabanov, D. Haim, B. Grossman, W. H. Mason, L. T. Watson and R. T. Haftka, Wing design for a High-Speed Civil Transport using a Design of Experiments methodology, AIAA Journal, AIAA-96-4001, 1996.\nR. R. Joaquim, J. J. Alonso and J. Reuther, Aero-Structural Wing Design Optimization using high-fidelity sensitivity analysis, proceeding to CEAS Conference on Multidisciplinary Aircraft Design Optimization, Germany, published by the Confederation of European Societies, 2001.\nI. R. Chittick and J. R. R. A. Martins, Aero-Structural Optimization using adjoint coupled post-optimality sensitivities, Journal of Structural and Multidisciplinary Optimization. DOI 10.1007/s00158-007-0200-9, 2007.\nC. R. Gumbert and P. A. Newman, High-fidelity computational optimization for 3-D flexible wings, Journal of Optimization and Engineering, vol 6,pp. 117-156, 2005.\nT. Kumano, S. Jeong, S. Obayashi, Y. Ito, K. Hatanaka and H. Morino, Multidisciplinary Design Optimization of wing shape with nacelle and pylon, European Conference on Computational Fluid Dynamics ECCOMAS CFD 2006, TU Delft, The Netherlands, 2006.\nO. D. Weck, J. Agte, J. S. Sobieski, P. Arendsen, A. Morris and M. Spieck, State-of-the- Art and Future Trends in Multidisciplinary Design Optimization, 48th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, Hawaii, USA, AIAA-2007- 1905, 2007.\nJ. R. R.A. Martins and C. Marriage,An Objective-Oriented Framework for Multidisciplinary Design Optimization, 48th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, AIAA-2007-1906, Hawaii, USA, 2007.\nR. Kamakoti and W. Shyy, Fluid-Structure Interaction for aeroelastic applications,Progress in Aerospace Sciences,vol 40, pp. 535-558, 2005.\nG. P. Guruswamy, A review of numerical Fluids/Structures Interface methods for computations using high-fidelity equations, Journal of Computers and Structures, vol 80, pp. 31-41, 2001.\nS. Bhadra and R. Ganguli, Aeroelastic Optimization of a Helicopter Rotor using Orthogonal Array-Based metamodels, AIAA Journal, vol 44, no 9, pp. 1941-1951, 2006.\nC. M. Bishop, Neural Networks for pattern recognition, Oxford University Press, New York, USA, 1996.\nS. Haykin, Neural Networks: A comprehensive foundation, Prentice-Hall International Inc, New Jersey, USA, 1999.\nM. T. Hagan, H. B. Demuth and M. Beale, Neural Network design, Massachusetts, USA, 1996.\nJ. R. Koehler and A. B. Owen, Computer experiments, Handbook of Statistics 13: Design and Analysis of Experiments, Elsevier Science, Amsterdam, Netherlands, 1996.\nA. A. Giunta and L. T. Watson, A comparison of approximation modeling techniques: polynomial versus interpolating models, AIAA Journal, AIAA-98-4758, 1998.\nJ. Sacks, W. J. Welch, T. J. Mitchell and H. P. Wynn, Design and Analysis of Computer Experiments,Journal of Statistical Science, vol 4,no 4, 409-423, 1989.\nS. Jeong, M. Murayama and K. Yamamoto, Efficient optimization design method using Kriging model, AIAA Journal, AIAA-2004-118, 2004.\nT. W. Simpson, L. Dennis and W. Chen, Sampling strategies for computer experiments: design and analysis, International Journal of Reliability and Applications, vol 23 no 2, pp. 209- 240, 2001.\nT. W. Simpson, A. J. Booker, D. Ghosh, A. A. Giunta, P. N. Koch and R. –J. Yang, Approximation methods in Multidisciplinary Analysis and Optimization: A panel discussion, Journal of Structural and Multidisciplinary Optimization, 27, 302-313, 2004.\nJ. D. Martin and T. W. Simpson, Use of Kriging models to approximate deterministic computer models, AIAA Journal, vol 43 no 4, 853-863, 2005.\nFLUENT Inc, Fluent user’s manual, Fluent Inc, New Hampshire, USA, 2005.\nM. H. L. Hounjet and J. J. Meijer, Evaluation of elastomechanical and aerodynamic data transfer methods for non-planar configurations in computational aeroelastic analysis, National Aerospace Laboratory NRL, NLR-TP-95690 U, 1995.\nF. J. Blom, Considerations on the spring analogy, International Journal for Numerical Methods in Fluid,vol 32, pp. 647-668, 2000.\nH. M. Tsai, A. S. F. Wong, J. Cai, Y. Zhu and F. Liu, Unsteady flow calculations with a parallel multiblock moving mesh algorithm, AIAA Journal, vol 39 no 6, 1021-1029, 2000.\nL. Dubuc, F. Cantariti, M. Woodgate, B. Gribben, K. J. Badcock and B. E. Richards, A grid deformation technique for unsteady flow computations, International Journal for Numerical Methods in Fluids, vol 32, pp. 285-311, 2000.\nS. P. Spekreijse, B. B. Prananta and J. C. Kok, A simple, robust and fast algorithm to compute deformations of multi-block structured grids, National Aerospace Laboratory NLR, NLR-TP-2002-105, 2002.\nJ. F. Thompson, B. K. Soni and N. P. Weatherill, Handbook of grid generation, CRC Press LLC, Florida, USA, 1999.\nN. Srinivas and K. Deb, Multiobjective Optimization using Non-dominated Sorting in Genetic Algorithms, Journal of Evolutionary Computation, vol 2 no 3, 221-248, 1994.\nK. Deb, A. Pratap, S. Agarwal and T. Meyarivan, A fast and elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol 6 no 2, pp. 182- 197, 2002.\nE. Zitzler and L. Thiele, Multiobjective Evolutionary Algorithms: A comparative study and the Strength Pareto Approach, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol 3 no4, pp. 257-271, 1999.\nE. Zitzler, M. Laumanns and L. Thiele, SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization, Evolutionary Methods for Design, Optimisation and Control, CIMNE, Barcelona, Spain, 2002.\nJ. D. Knowles and D. W. Corne, Approximating the Non-dominated Front using the Pareto Archived Evolution Strategy, Journal of Evolutionary Computation, vol 8 no 2,pp. 149- 172, 2000.\nD. W. Corne, J. D. Knowles and M. J. Oates, The Pareto Envelope-based Selection Algorithm for Multiobjective Optimization, Proceedings of the sixth International Conference on Parallel Problem Solving from Nature 6 (PPSN-6), pp. 839-848, 2000.\nD. W. Corne, N. R. Jerram, J. D. Knowles and M. J. Oates, PESA-II: Region-based selection in evolutionary multiobjective optimization, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2001), pp. 293-290, 2001.\nM. Sadeghi, F. Liu, K. L. Lai and H. M. Tsai, Application of three-dimensional interfaces for data transfer in aeroelastic computations, AIAA Journal, AIAA-2004-5376, 2004.\nE. H. Dowell and K. C. Hall, Modeling of Fluid-Structure Interaction, Journal of Fluid Mechanics, vol 33, pp. 445-490, 2001.\nC. Hirsch, Numerical computation of internal and external flows, Butterworth-Heinemann, Oxford, England, 2007.\nJ. Blazek, Computational Fluid Dynamics: Principles and Applications, Elsevier Science Ltd, Oxford, England, 2001.\nPointwise, Gridgen user’s manual, Pointwise Inc, Texas, USA, 2005.\nO. C. Zienkiewicz and L. R. Taylor, The Finite Element Method fifth edition, Butterworth- Heinemann, Oxford, London, England, 2000.\nK-J. Bathe, Finite Element Procedures, Prentice-Hall Inc, New Jersey, USA, 1996.\nI. M. Smith and D. V. Griffiths, Programming the Finite Element Method, John Wiley & Sons Ltd, West Sussex, England, 2004.\nJ. N. Reddy, An introduction to the Finite Element Method third edition, McGraw-Hill Inc, New York, USA, 2006.\nG. R. Liu and S. S. Quek, The finite element method - A practical course, Butterworth- Heinemann, Oxford, England, 2003.\nR. Ribo, M. D. R. Pasenau, E. Escolano, J. S. P. Ronda, A. C. Sans and L. F. Gonzalez, GiD user’s manual, CIMNE, Barcelona, Spain, 2007.\nT. J. Mitchell and M. D. Morris, Bayesian design and analysis of computer experiments: Two examples, Journal of Statistica Sinica, vol 2, 359-379, 1992.\nD. E. Goldberg, Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Addison Wesley Longman Inc, Massachusetts, USA, 1989.\nZ. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer- Verlag Berlin Heidelberg, New York, USA, 1996.\nG. Yang, L. E. Reinstein, S. Pai and Z. Xu, A new genetic algorithm technique in optimization of permanent prostate implants, Journal of Medical Physics, vol 25 no 12, 2308- 2315, 1998.\nD. L. Carroll, Chemical laser modeling with genetic algorithms, AIAA Journal, vol 34 no 2, 338-346, 1996.\nS. Kirkpatrick, C. D. Gelatt and M. P. Vecchi, Optimization by Simulated Annealing, Journal of Science, vol 220 no 4598, pp. 671-680, 1983.\nW. L. Goffe, G. D. Ferrier and J. Rogers, Global optimization of statistical functions with Simulated Annealing, Journal of Econometrics, vol 60 no (1/2), 65-100, 1993.\nA. Corana, M. Marchesi, C. Martini and S. Ridella, Minimizing multimodal functions of continuous variables with the ‘Simulated Annealing’ algorithm, ACM Transactions on Mathematical Software, vol 13 no 3, pp. 262-280, 1987.\nX. Yao, Simulated Annealing with extended neighbourhood, International Journal of Computer Mathematics, vol 40, pp. 169-189, 1991.\nThe Mathworks, Matlab user’s manual, The MathWorks Inc, Massachusetts, USA, 2007.",{"EN":1367},"Fluid/Structure Interface (FSI),Global Optimization,Multi-objective Optimization,Kriging Model",{"EN":1369,"VI":1370},"The paper develops and implements a new and highly applicable framework for the computation of coupled Aero-Structural Design Optimization. The Multidisciplinary Aero-Structural Design Optimization is carried out and validated for a tested wing and can be easily extended for complex and practical design problems. Basically, the study utilized a high-fidelity Fluid/ Structure Interface and robust optimization algorithms for an accurate determination of the design with the best performances. The aerodynamic and structural performance measures, including the lift coefficient, the drag coefficient, the Von-Mises  stress and the weight of  wing, are precisely computed through the static aeroelastic analyses of various candidate wings. Based on these calculated performances, the design system can be approximated by using a Kriging interpolative model and improved at all disciplines by using Multi-objective Optimization Algorithms. The Multidisciplinary Aero-Structural Design is, therefore, desirable and practical.","Bài báo phát triển và thực hiện một khung mới và có tính ứng dụng cao cho việc tính toán tối ưu hóa thiết kế kết nối khí – kết cấu. Bài toán tối ưu hóa thiết kế khí – kết cấu đa ngành được thực hiện và xác nhận tính hiệu lực cho một cánh máy bay thử nghiệm và có thể được mở rộng một cách dễ dàng cho những bài toán phức tạp và thực tế. Về cơ bản, nghiên cứu đã sử dụng một bề mặt chung lưu chất/kết cấu có độ tin cậy cao và những thuật toán tối ưu hóa mạnh cho việc xác định chính xác của thiết kế với những sự thực hiện tốt nhất. Những đo lường sự thực hiện khí động lực và kết cấu, bao gồm hệ số lực nâng, hệ số lực cản, ứng suất Von-Mises và trọng lượng của cánh, được tính toán một cách chính xác thông qua những phân tích khí đàn hồi tĩnh của những ứng viên cánh khác nhau. Dựa trên những thực hiện được tính toán này, hệ thống thiết kế có thể được xấp xỉ hóa bằng cách sử dụng mô hình nội suy Kriging và được cải tiến tại tất cả các ngành bằng cách sử dụng những thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu. Thiết kế khí – kết cấu đa ngành vì thế mà trở nên đáng ao ước và thiết thực.",{"EN":1372,"VI":1373},"Coupled aero-structural system design with efficient multiobjective optimization algorithms","Thiết kế hệ thống kết nối khí – kết cấu với những thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu hiệu quả","https://jte.edu.vn/index.php/jte/article/view/560","https://jte.edu.vn/index.php/jte/article/download/560/497",[1377],{"id":1378,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":1379,"affiliations":1380,"properties":1393},"ca7d2cba-4749-4383-b0f8-20f868249440",[],[1381],{"id":1382,"sortIndex":22,"affiliation":1383,"properties":1390},"e1a67651-a92a-4c0d-a485-9883d21fa69a",{"id":1253,"createTime":1254,"updateTime":1255,"relativeEntities":1384,"slug":1257,"properties":1385,"entityType":21,"verifyStatus":380,"verifyTime":1265,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":1389,"translateLanguages":17,"viewCount":611},[],{"country":1386,"title":1387,"abbreviation":1388},{"VOID":403},{"EN":1261,"VI":1262},{"VOID":1264},[574,575],{"title":1391},{"VI":1392},"Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Vietnam",{"gsAuthor":1394,"title":1396},{"VOID":1395},"KMLyvJ8AAAAJ",{"VI":1397},"Lam Xuan Binh",{"url":1374,"publisher":1399,"properties":1419},{"id":1277,"createTime":1278,"updateTime":1279,"relativeEntities":1400,"slug":1281,"properties":1401,"entityType":264,"verifyStatus":380,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":1293,"subjectFields":1407,"manageAffiliations":1408,"indexDatabases":1409,"url":1297,"thumbnailPath":1298,"statistic":1410,"gsStatistic":1415,"type":517,"analyzePriority":17},[],{"country":1402,"issn":1403,"introduce":1404,"title":1405,"gsId":1406},{"VOID":403},{"VOID":1285},{"EN":1287,"VI":1288},{"EN":1290},{"VOID":1292},[],[],[],{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":1411,"i10Index":34,"i10IndexLast5Year":34,"totalPublication":1301,"totalPublicationByYear":1412,"totalCitation":1316,"totalCitationByYear":1413,"totalCitationPerPublication":598,"totalCitationPerPublicationByYear":1414,"hindexLast5Year":658,"hindex":658},{"2009":441,"2015":442,"2016":441,"2017":441,"2018":474,"2019":441,"2020":443,"2021":442,"2022":481,"2023":472,"2024":598},{"2006":653,"2007":415,"2008":468,"2009":1303,"2010":1304,"2011":1305,"2012":1306,"2013":621,"2014":1307,"2015":468,"2016":1308,"2017":1309,"2018":1310,"2019":1311,"2020":1312,"2021":1309,"2022":1313,"2023":1314,"2024":1315,"2025":503},{"2007":34,"2008":71,"2009":658,"2010":34,"2011":47,"2013":58,"2014":1318,"2015":47,"2016":650,"2017":650,"2018":644,"2019":655,"2020":628,"2021":1319,"2022":1320,"2023":1321,"2024":658,"2025":58},{"2007":474,"2008":510,"2009":472,"2010":442,"2011":443,"2013":510,"2014":481,"2015":474,"2016":1323,"2017":1324,"2018":671,"2019":1325,"2020":1326,"2021":782,"2022":1327,"2023":1328,"2024":444,"2025":474},{"impactFactor":17,"impactFactorByYear":17,"i10Index":772,"i10IndexLast5Year":772,"totalPublication":1330,"totalPublicationByYear":1416,"totalCitation":1337,"totalCitationByYear":1417,"totalCitationPerPublication":633,"totalCitationPerPublicationByYear":1418,"hindexLast5Year":658,"hindex":658},{"0":1318,"2006":655,"2007":1293,"2008":1304,"2009":648,"2010":500,"2011":500,"2012":1306,"2013":626,"2014":468,"2015":1332,"2016":1333,"2017":1334,"2018":1335,"2019":609,"2020":1309,"2021":326,"2022":1311,"2023":1308,"2024":1336,"2025":467},{"2010":47,"2011":47,"2012":47,"2013":58,"2014":47,"2015":71,"2016":482,"2017":58,"2018":627,"2019":516,"2020":611,"2021":1318,"2022":1339,"2023":305,"2024":1340,"2025":1341},{"2010":443,"2011":443,"2012":443,"2013":510,"2014":474,"2015":446,"2016":446,"2017":443,"2018":597,"2019":475,"2020":472,"2021":1343,"2022":602,"2023":1344,"2024":1345,"2025":1346},{"issue":1420,"title":1422},{"VOID":1421},"29",{"EN":1423,"VI":1424},"No. 29","Số 29","2014-09-29",2014,{"id":1428,"createTime":1429,"updateTime":1430,"relativeEntities":1431,"slug":1432,"properties":1433,"entityType":191,"verifyStatus":380,"verifyTime":1446,"verifyNote":987,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":1447,"viewCount":22,"primaryUrl":1448,"fullTextUrl":17,"authors":1449,"publicationType":193,"publisherRelationship":1527,"citationCount":17,"citationInfo":17,"publishDate":1587,"publishYear":1426,"citationAnalyzeStatus":383,"lastCitationAnalyze":17,"indexDatabases":17,"openAccess":17,"references":17,"isForceReanalyzing":24},"3f1c1007-0b04-4bd5-92ed-b51ff245ed13","2023-12-29T19:42:56.788+00:00","2025-01-07T19:03:47.291+00:00",[],"Hierarchy-of-non-glucose-sugars-in-Escherichia-coli",{"references":1434,"abstract":1436,"title":1439,"doi":1442,"keywords":1444},{"VOID":1435},"Bollenbach T, Quan S, Chait R, Kishony R: Nonoptimal microbial response to antibiotics underlies suppressive drug interactions. Cell. 2009, 139: 707-718. 10.1016/j.cell.2009.10.025.\nPoelwijk FJ, Heyning PD, de Vos MGJ, Kiviet DJ, Tans SJ: Optimality and evolution of transcriptionally regulated gene expression. BMC Syst Biol. 2011, 5: 128-10.1186/1752-0509-5-128.\nDekel E, Alon U: Optimality and evolutionary tuning of the expression level of a protein. Nature. 2005, 436: 588-592. 10.1038/nature03842.\nMonod J: Recherches Sur La Croissance Des Cultures Bacttriennes. 1942, Hermann and Cie, Paris\nGorke B, Stulke J: Carbon catabolite repression in bacteria: many ways to make the most out of nutrients. Nat Rev Microbiol. 2008, 6: 613-624. 10.1038/nrmicro1932.\nMagasanik B: Catabolite repression. Cold Spring Harb Symp Quant Biol. 1961, 26: 249-256. 10.1101/SQB.1961.026.01.031.\nBrückner R, Titgemeyer F: Carbon catabolite repression in bacteria: choice of the carbon source and autoregulatory limitation of sugar utilization. FEMS Microbiol Lett. 2002, 209: 141-148. 10.1016/S0378-1097(02)00559-1.\nStulke J, Hillen W: Carbon catabolite repression in bacteria. Curr Opin Microbiol. 1999, 2: 195-201. 10.1016/S1369-5274(99)80034-4.\nShimizu K: Metabolic Regulation of a Bacterial Cell System with Emphasis on Escherichia coli Metabolism. ISRN Biochem. 2013, 2013: 1-47. 10.1155/2013/645983.\nChubukov V, Gerosa L, Kochanowski K, Sauer U: Coordination of microbial metabolism. Nat Rev Microbiol. 2014, 12: 327-340. 10.1038/nrmicro3238.\nDien BS, Nichols NN, Bothast RJ: Fermentation of sugar mixtures using Escherichia coli catabolite repression mutants engineered for production of L-lactic acid. J Ind Microbiol Biotechnol. 2002, 29: 221-227. 10.1038/sj.jim.7000299.\nBeisel CL, Storz G: The base-pairing RNA spot 42 participates in a multioutput feedforward loop to help enact catabolite repression in Escherichia coli. Mol Cell. 2011, 41: 286-297. 10.1016/j.molcel.2010.12.027.\nBobrovskyy M, Vanderpool CK: Regulation of bacterial metabolism by small RNAs using diverse mechanisms. Annu Rev Genet. 2013, 47: 209-232. 10.1146/annurev-genet-111212-133445.\nNarang A: Quantitative effect and regulatory function of cyclic adenosine 5’-phosphate in Escherichia coli. J Biosci. 2009, 34: 445-463. 10.1007/s12038-009-0051-1.\nInada T, Kimata K, Aiba H: Mechanism responsible for glucose-lactose diauxie in Escherichia coli: challenge to the cAMP model. Genes to Cells. 1996, 1: 293-301. 10.1046/j.1365-2443.1996.24025.x.\nHogema BM, Arents JC, Bader R, Eijkemans K, Yoshida H, Takahashi H, Aiba H, Postma PW: Inducer exclusion in Escherichia coli by non-PTS substrates: the role of the PEP to pyruvate ratio in determining the phosphorylation state of enzyme IIAGlc. Mol Microbiol. 1998, 30: 487-498. 10.1046/j.1365-2958.1998.01053.x.\nBettenbrock K, Sauter T, Jahreis K, Kremling A, Lengeler JW, Gilles E-D: Correlation between growth rates, EIIACrr phosphorylation, and intracellular cyclic AMP levels in Escherichia coli K-12. J Bacteriol. 2007, 189: 6891-6900. 10.1128/JB.00819-07.\nYou C, Okano H, Hui S, Zhang Z, Kim M, Gunderson CW, Wang Y-P, Lenz P, Yan D, Hwa T: Coordination of bacterial proteome with metabolism by cyclic AMP signalling. Nature. 2013, 500: 301-306. 10.1038/nature12446.\nDoucette CD, Schwab DJ, Wingreen NS, Rabinowitz JD: α-Ketoglutarate coordinates carbon and nitrogen utilization via enzyme I inhibition. Nat Chem Biol. 2011, 7: 894-901. 10.1038/nchembio.685.\nFabich AJ, Jones SA, Chowdhury FZ, Cernosek A, Anderson A, Smalley D, McHargue JW, Hightower GA, Smith JT, Autieri SM, Leatham MP, Lins JJ, Allen RL, Laux DC, Cohen PS, Conway T: Comparison of carbon nutrition for pathogenic and commensal Escherichia coli strains in the mouse intestine. Infect Immun. 2008, 76: 1143-1152. 10.1128/IAI.01386-07.\nKovárová-Kovar K, Egli T: Growth kinetics of suspended microbial cells: from single-substrate-controlled growth to mixed-substrate kinetics. Microbiol Mol Biol Rev. 1998, 62: 646-66.\nDesai TA, Rao CV: Regulation of arabinose and xylose metabolism in Escherichia coli. Appl Environ Microbiol. 2010, 76: 1524-1532. 10.1128/AEM.01970-09.\nZaslaver A, Bren A, Ronen M, Itzkovitz S, Kikoin I, Shavit S, Liebermeister W, Surette MG, Alon U: A comprehensive library of fluorescent transcriptional reporters for Escherichia coli. Nat Methods. 2006, 3: 623-628. 10.1038/nmeth895.\nKeseler IM, Mackie A, Peralta-Gil M, Santos-Zavaleta A, Gama-Castro S, Bonavides-Martínez C, Fulcher C, Huerta AM, Kothari A, Krummenacker M, Latendresse M, Muñiz-Rascado L, Ong Q, Paley S, Schröder I, Shearer AG, Subhraveti P, Travers M, Weerasinghe D, Weiss V, Collado-Vides J, Gunsalus RP, Paulsen I, Karp PD: EcoCyc: fusing model organism databases with systems biology. Nucleic Acids Res. 2013, 41 (Database issue): D605-D612. 10.1093/nar/gks1027.\nRothschild D, Dekel E, Hausser J, Bren A, Aidelberg G, Szekely P, Alon U: Linear superposition and prediction of bacterial promoter activity dynamics in complex conditions. PLoS Comput Biol. 2014, 10: e1003602-10.1371/journal.pcbi.1003602.\nGerosa L, Kochanowski K, Heinemann M, Sauer U: Dissecting specific and global transcriptional regulation of bacterial gene expression. Mol Syst Biol. 2013, 9: 658-10.1038/msb.2013.14.\nBerthoumieux S, de Jong H, Baptist G, Pinel C, Ranquet C, Ropers D, Geiselmann J: Shared control of gene expression in bacteria by transcription factors and global physiology of the cell. Mol Syst Biol. 2013, 9: 634-10.1038/msb.2012.70.\nKeren L, Zackay O, Lotan-Pompan M, Barenholz U, Dekel E, Sasson V, Aidelberg G, Bren A, Zeevi D, Weinberger A, Alon U, Milo R, Segal E: Promoters maintain their relative activity levels under different growth conditions. Mol Syst Biol. 2013, 9: 701-10.1038/msb.2013.59.\nSalgado H, Peralta-Gil M, Gama-Castro S, Santos-Zavaleta A, Muñiz-Rascado L, García-Sotelo JS, Weiss V, Solano-Lira H, Martínez-Flores I, Medina-Rivera A, Salgado-Osorio G, Alquicira-Hernández S, Alquicira-Hernández K, López-Fuentes A, Porrón-Sotelo L, Huerta AM, Bonavides-Martínez C, Balderas-Martínez YI, Pannier L, Olvera M, Labastida A, Jiménez-Jacinto V, Vega-Alvarado L, Del Moral-Chávez V, Hernández-Alvarez A, Morett E, Collado-Vides J: RegulonDB v8.0: omics data sets, evolutionary conservation, regulatory phrases, cross-validated gold standards and more. Nucleic Acids Res. 2013, 41 (Database issue): D203-D213. 10.1093/nar/gks1201.\nKaplan S, Bren A, Zaslaver A, Dekel E, Alon U: Diverse two-dimensional input functions control bacterial sugar genes. Mol Cell. 2008, 29: 786-792. 10.1016/j.molcel.2008.01.021.\nHantke K, Winkler K, Schultz JE: Escherichia coli exports cyclic AMP via TolC. J Bacteriol. 2011, 193: 1086-1089. 10.1128/JB.01399-10.\nSoupene E, van Heeswijk WC, Plumbridge J, Stewart V, Bertenthal D, Lee H, Prasad G, Paliy O, Charernnoppakul P, Kustu S: Physiological Studies of Escherichia coli Strain MG1655: Growth Defects and Apparent Cross-Regulation of Gene Expression. J Bacteriol. 2003, 185: 5611-5626. 10.1128/JB.185.18.5611-5626.2003.\nMitchell A, Romano GH, Groisman B, Yona A, Dekel E, Kupiec M, Dahan O, Pilpel Y: Adaptive prediction of environmental changes by microorganisms. Nature. 2009, 460: 220-224. 10.1038/nature08112.\nSavageau MA: Demand Theory of Gene Regulation. II. Quantitative Application to the Lactose and Maltose Operons of Escherichia coli. Genetics. 1998, 149: 1677-1691.\nDhurjati P, Ramkrishna D, Flickinger MC, Tsao GT: A cybernetic view of microbial growth: modeling of cells as optimal strategists. Biotechnol Bioeng. 1985, 27: 1-9. 10.1002/bit.260270102.\nKompala DS, Ramkrishna D, Jansen NB, Tsao GT: Investigation of bacterial growth on mixed substrates: experimental evaluation of cybernetic models. Biotechnol Bioeng. 1986, 28: 1044-1055. 10.1002/bit.260280715.\nKompala DS, Ramkrishna D, Tsao GT: Cybernetic modeling of microbial growth on multiple substrates. Biotechnol Bioeng. 1984, 26: 1272-81. 10.1002/bit.260261103.\nRamkrishna D, Kompala DS, Tsao GT: Are Microbes Optimal Strategists?. Biotechnol Prog. 1987, 3: 121-126. 10.1002/btpr.5420030302.\nThattai M, Shraiman BI: Metabolic switching in the sugar phosphotransferase system of Escherichia coli. Biophys J. 2003, 85: 744-754. 10.1016/S0006-3495(03)74517-2.\nNarang A, Konopka A, Ramkrishna D: New patterns of mixed-substrate utilization during batch growth of Escherichia coli K12. Biotechnol Bioeng. 1997, 55: 747-57. 10.1002/(SICI)1097-0290(19970905)55:5\u003C747::AID-BIT5>3.0.CO;2-B.\nRamakrishna R, Ramkrishna D, Konopka AE: Cybernetic modeling of growth in mixed, substitutable substrate environments: Preferential and simultaneous utilization. Biotechnol Bioeng. 1996, 52: 141-51. 10.1002/(SICI)1097-0290(19961005)52:1\u003C141::AID-BIT14>3.0.CO;2-R.\nNarang A: Comparative analysis of some models of gene regulation in mixed-substrate microbial growth. J Theor Biol. 2006, 242: 489-501. 10.1016/j.jtbi.2006.03.017.\nKoch AL: The protein burden of lac operon products. J Mol Evol. 1983, 19: 455-462. 10.1007/BF02102321.\nKoch AL: Why can’t a cell grow infinitely fast?. Can J Microbiol. 1988, 34: 421-426. 10.1139/m88-074.\nNguyen TN, Phan QG, Duong LP, Bertrand KP, Lenski RE: Effects of carriage and expression of the Tn10 tetracycline-resistance operon on the fitness of Escherichia coli K12. Mol Biol Evol. 1989, 6: 213-225.\nNovick A, Weiner M: Enzyme Induction as an All-or-None Phenomenon. Proc Natl Acad Sci U S A. 1957, 43: 553-566. 10.1073/pnas.43.7.553.\nShachrai I, Zaslaver A, Alon U, Dekel E: Cost of unneeded proteins in E. coli is reduced after several generations in exponential growth. Mol Cell. 2010, 38: 758-767. 10.1016/j.molcel.2010.04.015.\nEames M, Kortemme T: Cost-benefit tradeoffs in engineered lac operons. Science. 2012, 336: 911-915. 10.1126/science.1219083.\nLendenmann U, Snozzi M, Egli T: Kinetics of the simultaneous utilization of sugar mixtures by Escherichia coli in continuous culture. Appl Env Microbiol. 1996, 62: 1493-1499.\nShoval O, Sheftel H, Shinar G, Hart Y, Ramote O, Mayo a, Dekel E, Kavanagh K, Alon U: Evolutionary Trade-Offs, Pareto Optimality, and the Geometry of Phenotype Space. Science (80- ). 2012, 336: 1157-1160. 10.1126/science.1217405.\nSheftel H, Shoval O, Mayo A, Alon U: The geometry of the Pareto front in biological phenotype space. Ecol Evol. 2013, 3: 1471-1483. 10.1002/ece3.528.\nSzekely P, Sheftel H, Mayo A, Alon U: Evolutionary Tradeoffs between Economy and Effectiveness in Biological Homeostasis Systems. PLOS Comput Biol. 2013, 9: e1003163-10.1371/journal.pcbi.1003163.\nSchuetz R, Zamboni N, Zampieri M, Heinemann M, Sauer U: Multidimensional Optimality of Microbial Metabolism. Science (80- ). 2012, 336: 601-604. 10.1126/science.1216882.\nTagkopoulos I, Liu Y-C, Tavazoie S: Predictive behavior within microbial genetic networks. Science. 2008, 320: 1313-1317. 10.1126/science.1154456.\nOxman E, Alon U, Dekel E: Defined order of evolutionary adaptations: experimental evidence. Evolution. 2008, 62: 1547-1554. 10.1111/j.1558-5646.2008.00397.x.\nMadar D, Dekel E, Bren A, Zimmer A, Porat Z, Alon U: Promoter activity dynamics in the lag phase of Escherichia coli. BMC Syst Biol. 2013, 7: 136-10.1186/1752-0509-7-136.\nLambert G, Kussel E: Memory and Fitness Optimization of Bacteria under Fluctuating Environments. PLoS Genet. 2014, 10: e1004556-10.1371/journal.pgen.1004556.\nShimada T, Kori A, Ishihama A: Involvement of the ribose operon repressor RbsR in regulation of purine nucleotide synthesis in Escherichia coli. FEMS Microbiol Lett. 2013, 344: 159-165. 10.1111/1574-6968.12172.\nLeuze MR, Karpinets TV, Syed MH, Alex Beliaever S: Binding Motifs in Bacterial Gene Promoters Modulate Transcriptional Effects of Global Regulators CRP and ArcA. Gene Regul Syst Bio. 2012, 2012: 93-107. 10.4137/GRSB.S9357.\nShimada T, Fujita N, Yamamoto K, Ishihama A: Novel roles of cAMP receptor protein (CRP) in regulation of transport and metabolism of carbon sources. PLoS One. 2011, 6: e20081-10.1371/journal.pone.0020081.\nNew AM, Cerulus B, Govers SK, Perez-Samper G, Zhu B, Boogmans S, Xavier JB, Verstrepen KJ: Different Levels of Catabolite Repression Optimize Growth in Stable and Variable Environments. PLoS Biol. 2014, 12: e1001764-10.1371/journal.pbio.1001764.\nXia T, Eiteman MA, Altman E: Simultaneous utilization of glucose, xylose and arabinose in the presence of acetate by a consortium of Escherichia coli strains. Microb Cell Fact. 2012, 11: 77-10.1186/1475-2859-11-77.\nRonen M, Rosenberg R, Shraiman BI, Alon U: Assigning numbers to the arrows: parameterizing a gene regulation network by using accurate expression kinetics. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002, 99: 10555-10560. 10.1073/pnas.152046799.\nZaslaver A, Mayo AE, Rosenberg R, Bashkin P, Sberro H, Tsalyuk M, Surette MG, Alon U: Just-in-time transcription program in metabolic pathways. Nat Genet. 2004, 36: 486-491. 10.1038/ng1348.\nSetty Y, Mayo AE, Surette MG, Alon U: Detailed map of a cis-regulatory input function. Proc Natl Acad Sci U S A. 2003, 100: 7702-7707. 10.1073/pnas.1230759100.",{"VI":1437,"EN":1438},"Hiểu cách mà tế bào đưa ra quyết định và lý do phía sau các quyết định đó là mối quan tâm cơ bản trong sinh học hệ thống. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi nghiên cứu các quyết định mà E. coli đưa ra liên quan đến việc biểu hiện loại gene nào khi phải đối mặt với hai loại đường khác nhau. Được biết rằng glucose, nguồn carbon ưu thích của E. coli, ức chế việc tiếp nhận các loại đường khác thông qua các cơ chế toàn cục và cụ thể cho gene. Tuy nhiên, ít được biết đến hơn về việc sử dụng các hỗn hợp đường không chứa glucose, vốn có trong môi trường tự nhiên của E. coli và trong công nghệ sinh học. Ở đây, chúng tôi kết hợp thí nghiệm và lý thuyết để lập bản đồ lựa chọn của E. coli giữa 6 nguồn carbon không chứa glucose khác nhau. Chúng tôi sử dụng phương pháp thử nghiệm tự động và các dòng báo cáo huỳnh quang để đo đạc chính xác hoạt động của promoter và tỷ lệ tăng trưởng trong tất cả các cặp đường này. Chúng tôi phát hiện rằng các loại đường có thể được xếp hạng theo thứ bậc: trong hỗn hợp có đường cao hơn và đường thấp hơn, hệ thống đường thấp hơn cho thấy hoạt động promoter giảm. Thứ bậc này tương ứng với tỷ lệ tăng trưởng mà mỗi loại đường hỗ trợ - tỷ lệ tăng trưởng càng nhanh, thì loại đường càng cao hơn trong thứ bậc. Thứ bậc này là 'mềm' theo nghĩa là các promoter của đường thấp hơn không bị ức chế hoàn toàn. Việc đo đạc hoạt động của bộ điều chỉnh chính CRP-cAMP cho thấy rằng thứ bậc này có thể được giải thích định lượng dựa trên việc kích hoạt khác biệt của các promoter bởi CRP-cAMP. Khi so sánh việc kích hoạt hệ thống đường theo thời gian trong các hỗn hợp cặp đường ở nồng độ dưới bão hòa, chúng tôi phát hiện có các trường hợp kích hoạt theo chuỗi, cũng như các trường hợp biểu hiện đồng thời của cả hai hệ thống. Sự biểu hiện đồng thời này không được dự đoán bởi các mô hình đơn giản về tối ưu hóa tỷ lệ tăng trưởng, mà chỉ dự đoán sự kích hoạt theo chuỗi. Chúng tôi mở rộng các mô hình này bằng cách đề xuất tối ưu hóa đa mục tiêu, nhằm vừa tăng trưởng nhanh trong hiện tại vừa chuẩn bị tế bào cho sự tăng trưởng trong tương lai trên đường kém hơn. Chúng tôi xác định một thứ bậc rõ ràng về việc sử dụng đường, mà có thể được giải thích định lượng bằng việc kích hoạt khác biệt của bộ điều chỉnh chính cAMP-CRP. Cách tiếp cận hiện tại có thể được sử dụng để hiểu các quyết định của tế bào khi phải đối mặt với các hỗn hợp điều kiện.","Understanding how cells make decisions, and why they make the decisions they make, is of fundamental interest in systems biology. To address this, we study the decisions made by E. coli on which genes to express when presented with two different sugars. It is well-known that glucose, E. coli’s preferred carbon source, represses the uptake of other sugars by means of global and gene-specific mechanisms. However, less is known about the utilization of glucose-free sugar mixtures which are found in the natural environment of E. coli and in biotechnology. Here, we combine experiment and theory to map the choices of E. coli among 6 different non-glucose carbon sources. We used robotic assays and fluorescence reporter strains to make precise measurements of promoter activity and growth rate in all pairs of these sugars. We find that the sugars can be ranked in a hierarchy: in a mixture of a higher and a lower sugar, the lower sugar system shows reduced promoter activity. The hierarchy corresponds to the growth rate supported by each sugar- the faster the growth rate, the higher the sugar on the hierarchy. The hierarchy is ‘soft’ in the sense that the lower sugar promoters are not completely repressed. Measurement of the activity of the master regulator CRP-cAMP shows that the hierarchy can be quantitatively explained based on differential activation of the promoters by CRP-cAMP. Comparing sugar system activation as a function of time in sugar pair mixtures at sub-saturating concentrations, we find cases of sequential activation, and also cases of simultaneous expression of both systems. Such simultaneous expression is not predicted by simple models of growth rate optimization, which predict only sequential activation. We extend these models by suggesting multi-objective optimization for both growing rapidly now and preparing the cell for future growth on the poorer sugar. We find a defined hierarchy of sugar utilization, which can be quantitatively explained by differential activation by the master regulator cAMP-CRP. The present approach can be used to understand cell decisions when presented with mixtures of conditions.",{"VI":1440,"EN":1441},"Thứ bậc của các loại đường không chứa glucose trong Escherichia coli","Hierarchy of non-glucose sugars in Escherichia coli",{"VOID":1443},"10.1186/s12918-014-0133-z",{"VI":1445},"E. coli, quyết định tế bào, đường không chứa glucose, hoạt động promoter, tối ưu hóa đa mục tiêu","2024-12-31T09:54:39.735+00:00",[574],"https://bmcsystbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12918-014-0133-z",[1450,1467,1479,1491,1503,1515],{"id":1451,"sortIndex":71,"researcher":17,"roles":1452,"affiliations":1453,"properties":1464},"32ba671d-fad3-4801-be0f-00b0a25cb56e",[922],[1454],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1455,"properties":17},{"id":1456,"createTime":1457,"updateTime":1458,"relativeEntities":1459,"slug":1460,"properties":1461,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},"e3b9f233-f27f-4c4b-8248-c51edd7004ef","2024-01-05T23:06:06.732+00:00","2024-10-16T17:01:32.760+00:00",[],"Department-of-Molecular-Cell-Biology-Weizmann-Institute-of-Science-Rehovot-Israel",{"title":1462},{"VI":1463},"Department of Molecular Cell Biology, Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel",{"title":1465},{"VI":1466},"Anat Bren",{"id":1468,"sortIndex":47,"researcher":17,"roles":1469,"affiliations":1470,"properties":1476},"b4e01761-fb15-4f26-ab2a-10674e3c7db2",[922],[1471],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1472,"properties":17},{"id":1456,"createTime":1457,"updateTime":1458,"relativeEntities":1473,"slug":1460,"properties":1474,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},[],{"title":1475},{"VI":1463},{"title":1477},{"VI":1478},"Daphna Rothschild",{"id":1480,"sortIndex":58,"researcher":17,"roles":1481,"affiliations":1482,"properties":1488},"7752722e-338d-4c26-8851-8c052223ad36",[922],[1483],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1484,"properties":17},{"id":1456,"createTime":1457,"updateTime":1458,"relativeEntities":1485,"slug":1460,"properties":1486,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},[],{"title":1487},{"VI":1463},{"title":1489},{"VI":1490},"Erez Dekel",{"id":1492,"sortIndex":34,"researcher":17,"roles":1493,"affiliations":1494,"properties":1500},"ba43e53a-e0d2-4fbe-a34e-cc582362b10e",[922],[1495],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1496,"properties":17},{"id":1456,"createTime":1457,"updateTime":1458,"relativeEntities":1497,"slug":1460,"properties":1498,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},[],{"title":1499},{"VI":1463},{"title":1501},{"VI":1502},"Benjamin D Towbin",{"id":1504,"sortIndex":772,"researcher":17,"roles":1505,"affiliations":1506,"properties":1512},"6cb137b4-6cc8-4c78-ae5b-22981f811866",[922],[1507],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1508,"properties":17},{"id":1456,"createTime":1457,"updateTime":1458,"relativeEntities":1509,"slug":1460,"properties":1510,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},[],{"title":1511},{"VI":1463},{"title":1513},{"VI":1514},"Uri Alon",{"id":1516,"sortIndex":22,"researcher":17,"roles":1517,"affiliations":1518,"properties":1524},"6be8f58f-1a16-459c-86ea-9ac6791dedd9",[922],[1519],{"id":17,"sortIndex":22,"affiliation":1520,"properties":17},{"id":1456,"createTime":1457,"updateTime":1458,"relativeEntities":1521,"slug":1460,"properties":1522,"entityType":21,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22},[],{"title":1523},{"VI":1463},{"title":1525},{"VI":1526},"Guy Aidelberg",{"url":1448,"publisher":1528,"properties":1582},{"id":1529,"createTime":1530,"updateTime":1531,"relativeEntities":1532,"slug":1533,"properties":1534,"entityType":264,"verifyStatus":383,"verifyTime":17,"verifyNote":17,"syncStatus":383,"languages":17,"translateLanguages":17,"viewCount":22,"subjectFields":1539,"manageAffiliations":1540,"indexDatabases":1541,"url":1564,"thumbnailPath":17,"statistic":1565,"gsStatistic":17,"type":517,"analyzePriority":17},"1398da0b-ad78-4e22-82d3-3767c09af157","2024-04-11T04:47:52.019+00:00","2024-10-11T22:29:58.440+00:00",[],"BMC-Systems-Biology",{"issn":1535,"title":1537},{"VOID":1536},"1752-0509",{"EN":1538},"BMC Systems Biology",[],[],[1542],{"id":1543,"indexDatabase":1544,"url":1556,"indexYears":1557,"academicFieldIds":1558},"85af358e-420f-4423-a25b-a52e8e91f445",{"id":1545,"createTime":1546,"updateTime":1547,"relativeEntities":1548,"label":1549,"description":1551,"key":1553,"publicationTags":1554,"standard":17},"3c7051d4-eb7d-4c57-a56b-36fc74c5d1e9","2023-05-22T09:57:18.509+00:00","2025-07-10T09:55:58.024+00:00",[],{"EN":1550,"VI":1550},"Scopus - Elsevier",{"EN":1550,"VI":1552},"Cơ sở dữ liệu Scopus thuộc Elsevier","scopus",[1555],"SCOPUS","https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=6700153291&tip=sid&clean=0","2008-2022",[1559,1560,1561,1562,1563],"09f6b045-208a-4e88-8bae-2e53a1e1a893","0404956d-7818-4510-b67a-db80799a6ec0","212b8bab-be53-49b1-9ceb-c528868800fc","79038ce0-d679-4a67-853e-6cfed6a39b0a","f58e9119-c14c-473f-8a7c-5a035e4ab69a","https://link.springer.com/journal/12918",{"impactFactor":22,"impactFactorByYear":1566,"i10Index":415,"i10IndexLast5Year":22,"totalPublication":326,"totalPublicationByYear":1572,"totalCitation":1573,"totalCitationByYear":1574,"totalCitationPerPublication":1577,"totalCitationPerPublicationByYear":1578,"hindexLast5Year":644,"hindex":644},{"2012":1567,"2013":1568,"2014":1569,"2015":1570,"2016":1571,"2017":34},3.14,3.67,2.86,2.22,2.15,{"2007":58,"2008":34,"2009":47,"2010":47,"2011":627,"2012":611,"2013":641,"2014":1318,"2015":58,"2016":47,"2018":34,"2019":34},1677,{"2011":664,"2012":1575,"2013":1576,"2014":506,"2015":657},648,425,25.8,{"2011":1579,"2012":1580,"2013":1581,"2014":603,"2015":647},33.08,43.2,32.69,{"volume":1583,"pages":1585},{"VOID":1584},"8",{"VOID":1586},"1-12","2014-12-24",["Reactive",1589],{"$slanguage":1590},{"value":574},["Set"],["ShallowReactive",1593],{"_public_field_all":17,"_public_topic_byId_tối ưu đa mục tiêu":17},"/topic/t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%20%C4%91a%20m%E1%BB%A5c%20ti%C3%AAu",["Reactive",1596],{"field":1597,"authentication":1701,"saveItem":1702},{"researcherFields":1598,"publicationFields":1623,"affiliationFields":1645,"publisherFields":1664,"seriesFields":1686,"seriesPublisherRelationshipFields":1687,"loadingState":1700},[1599,1602,1605,1608,1611,1614,1617,1620],{"id":74,"key":18,"label":1600,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1601,"valueType":20,"entityType":82,"required":19,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",78],[],{"id":84,"key":91,"label":1603,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1604,"valueType":33,"entityType":82,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",87],[],{"id":93,"key":100,"label":1606,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1607,"valueType":33,"entityType":82,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",96],[],{"id":102,"key":109,"label":1609,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1610,"valueType":33,"entityType":82,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",105],[],{"id":111,"key":118,"label":1612,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1613,"valueType":33,"entityType":82,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",114],[],{"id":120,"key":127,"label":1615,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1616,"valueType":33,"entityType":82,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",123],[],{"id":129,"key":136,"label":1618,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1619,"valueType":33,"entityType":82,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":22,"filter":36,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",133],[],{"id":138,"key":145,"label":1621,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1622,"valueType":33,"entityType":82,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":22,"filter":36,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",142],[],[1624,1627,1630,1633,1636,1639,1642],{"id":185,"key":18,"label":1625,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1626,"valueType":20,"entityType":191,"required":19,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",189],["Reactive",192],{"id":196,"key":204,"label":1628,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1629,"valueType":70,"entityType":191,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",200],["Reactive",205],{"id":207,"key":215,"label":1631,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1632,"valueType":216,"entityType":191,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",211],["Reactive",217],{"id":219,"key":225,"label":1634,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1635,"valueType":33,"entityType":191,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":60,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",223],["Reactive",226],{"id":228,"key":236,"label":1637,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1638,"valueType":20,"entityType":191,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",232],["Reactive",237],{"id":239,"key":246,"label":1640,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1641,"valueType":33,"entityType":191,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",243],["Reactive",247],{"id":249,"key":255,"label":1643,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1644,"valueType":33,"entityType":191,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":60,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",253],["Reactive",256],[1646,1649,1653,1657,1661],{"id":9,"key":18,"label":1647,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1648,"valueType":20,"entityType":21,"required":19,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":23,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",13],[],{"id":26,"key":32,"label":1650,"multiLanguage":24,"multiValue":24,"publicationTypes":1651,"valueType":33,"entityType":21,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":34,"filter":36,"items":1652,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",29],[],["Reactive",35],{"id":38,"key":45,"label":1654,"multiLanguage":19,"multiValue":24,"publicationTypes":1655,"valueType":20,"entityType":21,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":47,"filter":17,"items":1656,"defaultValue":15,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",42],["Reactive",46],["Reactive",48],{"id":50,"key":56,"label":1658,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1659,"valueType":57,"entityType":21,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":58,"filter":60,"items":1660,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",53],[],["Reactive",59],{"id":62,"key":69,"label":1662,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1663,"valueType":70,"entityType":21,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":71,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",66],[],[1665,1668,1671,1675,1679,1682],{"id":259,"key":18,"label":1666,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1667,"valueType":20,"entityType":264,"required":19,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":23,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",263],[],{"id":266,"key":69,"label":1669,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1670,"valueType":70,"entityType":264,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":34,"filter":23,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",270],[],{"id":273,"key":279,"label":1672,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1673,"valueType":278,"entityType":264,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":47,"filter":23,"items":1674,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",277],[],["Reactive",280],{"id":282,"key":288,"label":1676,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1677,"valueType":278,"entityType":264,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":58,"filter":23,"items":1678,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":19},["Reactive",286],[],["Reactive",289],{"id":291,"key":56,"label":1680,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1681,"valueType":57,"entityType":264,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":71,"filter":60,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",295],[],{"id":298,"key":303,"label":1683,"multiLanguage":24,"multiValue":24,"publicationTypes":1684,"valueType":33,"entityType":264,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":305,"filter":60,"items":1685,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",302],["Reactive",304],["Reactive",306],[],[1688,1691,1694,1697],{"id":148,"key":156,"label":1689,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1690,"valueType":33,"entityType":157,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",152],[],{"id":159,"key":167,"label":1692,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1693,"valueType":33,"entityType":157,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":19,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",163],[],{"id":169,"key":18,"label":1695,"multiLanguage":19,"multiValue":17,"publicationTypes":1696,"valueType":33,"entityType":157,"required":19,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",172],[],{"id":175,"key":182,"label":1698,"multiLanguage":24,"multiValue":17,"publicationTypes":1699,"valueType":33,"entityType":157,"required":24,"identifier":-1,"validateRegex":17,"showInList":17,"sortIndex":22,"filter":17,"items":17,"defaultValue":17,"facet":24,"searchable":24},["Reactive",178],[],"DONE",{"user":17,"loadingState":383},{"saveItems":1703},[]]$