MÔ HÌNH ĐA TÁC TỬ MÔ PHỎNG GIAO THÔNG: TRƯỜNG HỢP XE MÁY DI CHUYỂN TRONG MÔI TRƯỜNG HỖN ĐỘN

MÔ HÌNH ĐA TÁC TỬ MÔ PHỎNG GIAO THÔNG: TRƯỜNG HỢP XE MÁY DI CHUYỂN TRONG MÔI TRƯỜNG HỖN ĐỘN

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(104).2016 85 MƠ HÌNH ĐA TÁC TỬ MÔ PHỎNG GIAO THÔNG: TRƯỜNG HỢP XE MÁY DI CHUYỂN TRONG MÔI TRƯỜNG HỖN ĐỘN MULTI-AGENT-BASED MODELING FOR TRAFFIC SIMULATION: IN CASE OF MOTOBIKE MOVEMENT IN UNORGANIZED TRAFFIC Hoàng Thị Thanh Hà, Hoàng Thị Lan Anh, Nguyễn Thị Tuyết Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng ha.htt@due.eduvn, hoangthilananh37k14@gmail.com, nguyenthituyet37k14@gmail.com Tóm tắt - Mơ giao thơng xem phương pháp hỗ trợ cho việc phân tích giải vấn đề giao thơng Bài báo đề xuất mơ hình đa tác tử để mơ hình hóa mơ giao thơng vào cao điểm cổng trường Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng với mong muốn đưa giải pháp giảm ùn tắc giao thơng Mơ hình tập trung vào việc nghiên cứu hành vi di chuyển xe máy xe đạp môi trường hỗn độn, khơng có luật lệ giao thơng, khơng có đường đèn tín hiệu Các tác tử di chuyển hướng đến mục tiêu xác định trước Trong trình di chuyển, điểm đến khơng cịn phù hợp, tác tử phải xác định mục tiêu Bài báo đề xuất thuật toán điều chỉnh mục tiêu q trình di chuyển Mơ hình cài đặt tảng Gama đưa đề xuất giải pháp giảm ùn tắc giao thông Abstract - Traffic simulation is considered as an adequate method for analyzing and solving traffic problems Our challenge is to find out solutions to traffic congestion This paper proposes a multiagent model for modelling and simulation of traffic during rush hours at the Da Nang University of Economics gate The model focuses on the research of motor bike movement behavior in chaotic environments without traffic rules, no lanes and no traffic lights Agents move toward a predetermined target During the movement process, the target is perhaps not available any more, the agents have to indentify new target This paper proposes an algorithm that can adjust the target during the movement The model has been installed on the platform GAMA and proposes solutions to traffic congestion Từ khóa - hệ thống đa tác tử; mô giao thông; giải pháp chống tác nghẽn giao thơng; mơ hình hành vi; mơ dựa tác tử Key words - multi-agent system; traffic simulation; solution to traffic congestion; behavior model; agent-based simulation Đặt vấn đề Sự phát triển hệ thống giao thông (HTGT) nói chung HTGT khn viên Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng nói riêng địi hỏi phải đáp ứng nhu cầu nâng cao chất lượng dịch vụ sở hạ tầng Hơn nữa, với kích thước phức tạp HTGT khó thử nghiệm giả thiết thực tế Vì vậy, mơ giải pháp phù hợp để phân tích lập kế hoạch cho HTGT [9] Mô giao thông (MPGT) phương pháp tiên tiến sử dụng để ước lượng đánh giá dự án giao thông nhằm giảm ùn tắc Các ứng dụng thường gặp mô giao thông thiết kế thử nghiệm chiến lược kiểm soát thẩm định đề án lớn Những năm gần đây, mơ hình hóa mơ hệ thống phức tạp sử dụng hệ thống đa tác tử (HTĐTT) ưa chuộng HTĐTT thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phân tán [1], với đặc tính hệ thống cấu thành nhiều phần tử độc lập tương tác với nhau, phần tử di chuyển, tác động vào mơi trường chịu tác động môi trường Trong báo chúng tơi đề xuất mơ hình HTĐTT để mơ hình hóa MPGT phạm vi khu vực Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng, tập trung vào khả tìm mục tiêu thích hợp đường di mục tiêu đến khơng cịn thích hợp Bài báo có cấu trúc sau: Đầu tiên phần đặt vấn đề, phần giới thiệu tổng quan giải pháp mô giao thông, phần đóng góp báo: đề xuất mơ hình mô dựa đa tác tử; phần cài đặt mơ hình tảng mơ GAMA; phần cuối thảo luận kết luận Giới thiệu mô giao thông dựa đa tác tử Hệ thống giao thơng xem hệ thống phức tạp mà PTTGGT tương tác với để thực hành vi thấy nhau, bám theo nhau, vượt nhau, tránh môi trường sở hạ tầng giao thơng Với đặc điểm vậy, nên có nhiều cơng trình sử dụng hệ thống đa tác tử để mơ hình hóa mơ cho hệ thống giao thơng Mục tiêu [7] P Paruchuri mô hệ thống giao thông hỗn độn mà PTGT không tn thủ luật giao thơng Mơ hình xây dựng dựa tái tạo lại hành vi người điều khiển nhằm hình dung đánh giá lưu lượng giao thơng Mơ hình hành vi nhằm mơ hệ thống giao thông hai mức: vĩ mô vi mơ Ở mức vĩ mơ, mơ hình đưa thơng số tốc độ trung bình phương tiện giao thông đường, mật độ xe đường Ở mức độ vi mơ, mơ hình xem xét đến PTTGGT (chủ yếu xe ô tô) mà phương tiện đặc tả lại tập thuộc tính như: chiều dài, chiều rộng, tốc độ tối đa….Sự tương tác với phương tiện giao thơng khác phụ thuộc vào vị trí tương đối chúng, tốc độ, tâm lý người ĐKPT giao thông Mỗi phương tiện tham gia giao thơng có mục đích đến điểm đến cụ thể sử dụng thơng tin thu nhận để đạt mục đích Có nghĩa là, quan sát loại xe khác đường liên tục di chuyển để đạt điểm đến cách an tồn, nhanh Bài báo sử dụng hệ thống đa tác tử để mơ hình hóa tốn mà tác tử PTTGGT Mơi trường sở hạ tầng giao thông bao gồm đường, nút giao thông, chiều đường Bài báo sử dụng kỹ thuật bảng đen (black board) để tác tử xe “viết” lên 86 vị trí, vận tốc… Cũng nhờ vào bảng đen mà tác tử biết vị trí, vận tốc… tác tử xe khác Để đến mục tiêu cần đến, tác tử xe phải thực hành vi bám xe, vượt xe, chuyển Muốn vượt xe, phải tính đến vận tốc tương đối xe quan sát xe ngược chiều Bài báo [2] A Doniec cộng tập trung nghiên cứu hành vi người ĐKPT điểm nút giao thơng Mơ hình tập trung vào hai loại nút, nút chữ T (ngã ba) nút chữ X (ngã tư) Môi trường giao thông mơ hình cịn chịu ảnh hưởng luật giao thông địa phương Mỗi phương tiện tham gia giao thông tác tử, tác tử phối hợp với để giải tình để tránh va chạm tác tử qua nút giao thông theo hướng khác Cơ chế phối hợp tác tử thực sau: Một tác tử đến gần ngã tư, quan sát tìm kiếm tác tử khác mà gây va chạm đánh giá ưu tiên tác tử khác Sự ưu tiên xác định luật giao thông, tốc độ xe tham gia độ kiên nhẫn người điều khiển PTGT Khi mối quan hệ ưu tiên phức tạp vào thời điểm tại, tác tử lựa chọn hành vi giảm tốc Mơ hình phát triển dựa công cụ mô ArchiSim K Benhamza cộng [5] đề xuất mơ hình đa tác tử để mơ hình hóa mơ giao thông Môi trường giao thông đường chiều, chiều có xe Các tác tử xe có mơ hình di chuyển đơn giản bám đường, bám xe trước, chuyển hướng thích hợp đến ngã tư Các tác tử tác tử phản xạ, tức phản ứng nhanh nhận thơng tin tốc độ xe khác thông tin mơi trường tác động lên nó, ngược lại, khơng ý thức vị trí tuyệt đối hiểu biết định mơi trường tồn cục Nguyễn Thanh Tuấn cộng [9] sử dụng mơ hình phân rã ngun âm AEIO để mơ hình hóa hệ thống giao thông Hệ thống giao thông bao gồm: môi trường; tác tử xe; tương tác hệ thống; mối quan hệ đối tượng Mơi trường mơ hình bao gồm hệ thống đường xá, hệ thống đèn GT, biển báo luật GT Với mục tiêu MPGT đô thị, môi trường số tuyến đường hai chiều nhiều xe Các PTTGGT bao gồm xe máy, xe ô tô, xe tải, xe buýt, xe thô sơ… Mỗi PTTGGT mô hình hóa tác tử xe, xe hiểu phương tiện người điều khiển Ngồi đặc điểm thơng thường như: tọa độ, kích thước, tốc độ tại, tốc độ tối đa,… xe cịn mang đặc tính hành vi người lái xe như: tốc độ mong muốn, mức độ tăng tốc, mức độ giảm tốc, khoảng cách an tồn… Vì mơi trường có nhiều đường nên có tương tác xe bám xe, chuyển làn, vượt xe, chuyển hướng Với đặc điểm hệ thống GT Việt nam, T D Bui cộng [10] đề xuất mơ hình mơ dựa đa tác tử với mơi trường tuyến đường thị có phân đường Mơ hình tập trung vào hành vi bám xe, vượt xe có tính đến yếu tố độ tuổi giới tính người ĐKPT Chính đặc điểm người ĐKPT quy định vận tốc an toàn, mong muốn lách trái, phải hay đơn giản giảm tốc độ để bám xe trước Điều hoàn toàn phù hợp với đặc Hoàng Thị Thanh Hà, Hoàng Thị Lan Anh, Nguyễn Thị Tuyết điểm giao thơng thơng hỗn độn Việt Nam Có thể thấy, ứng với mơ hình MPGT tác giả đưa mơ hình tác tử hành vi chúng Mỗi mơ hình tác tử đặc tả đặc tính, khả tương tác (cảm nhận tác động ngược lại) chế định hành vi tác tử xe Các mơ hình mơ tả mơi trường giao thơng, phạm vi mà PTTGGT di chuyển Yếu tố luật giao thơng cịn tùy thuộc vào tình trạng thực tế đường cao tốc hay đô thị nước phát triển, cịn số mơ hình khơng có ràng buộc luật giao thơng Mối quan hệ tác tử đề cập đến như: nhìn thấy nhau, độ ưu tiên, khoảng cách giới hạn an toàn, va chạm Các tác tử xe có khả tương tác lẫn để nắm thơng tin giới hạn “nhìn thấy” Các tác tử tương tác với môi trường để nhận biết tín hiệu GT, mức độ ùn tắc hay đến điểm nút, vạch đường Mỗi mơ hình đưa nhằm phục vụ cho mục đích cụ thể nghiên cứu hành vi giao thông, nghiên cứu hoạt động giao thông giao lộ hay ùn tắc giao thông Với mong muốn mô hệ thống giao thông cổng trường học, chúng tơi đề xuất mơ hình đa tác tử với đặc điểm phù hợp với toán thực tế như: môi trường khu vực cổng trường đến nhà xe, tác tử bao gồm loại: xe đạp xe máy Mục đích di chuyển từ cổng trường đến điểm đỗ xe nhà xe Đề xuất mơ hình mơ dựa đa tác tử Để giúp nhà quản lý đánh giá đưa giải pháp hợp lý giải vấn đề ùn tắc giao thông cổng trường vào cao điểm, chúng tơi đề xuất mơ hình HTĐTT để MPGT số tuyến đường đô thị Trong mơ hình chúng tơi, tác tử tương ứng với PTTGGT HTĐTT tương ứng với HTGT Bài báo lấy bối cảnh phạm vi ứng dụng nghiên cứu cổng trường Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng, trường đại học lớn Miền Trung Tây Nguyên Hằng năm, nhà trường đào tạo khoảng 12.000 sinh viên hệ quy hệ vừa học vừa làm Với khuôn viên rộng khoảng 18.139,74m2, nhà trường có bãi giữ xe có sức chứa khoảng 2700 xe máy, gồm nhà xe với sức chứa khoảng 400 dành cho 340 cán bộ, giảng viên nhà xe với sức chứa 2300 dành cho sinh viên Vào cao điểm (từ 6h45 đến 7h00; từ 12h45 đến 13h00), có khoảng 1.800 phương tiện giao thông vào cổng trường, sau tìm cách rẽ vào nhà xe gần dành cho đối tương khác như: nhà xe dành cho 340 cán bộ, giảng viên, nhà xe sinh viên dành cho xe đạp, nhà xe sinh viên dành cho xe máy Lưu lượng PTTGGT dày đặc mục tiêu đến phương tiện khác nhau, nên PTTGGT di chuyển đan xen nhau, tạo nên tượng ùn tắc giao thông cổng trường Hệ thống giao thông từ cổng trường đến nhà xe Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng bao gồm tuyến đường từ cổng vào, hai nhà xe nằm hai bên, chúng có vị trí cổng lệch Nhà xe bên phải dành cho xe đạp nhà xe bên trái dành cho xe máy Vào cao điểm (khoảng 15 phút), có khoảng 1.800 xe đạp xe máy vào cổng ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(104).2016 trường Ngồi ra, cịn có tham gia người xe ô tô, số lượng không đáng kể Bài báo dừng lại mức nghiên cứu di chuyển hành vi loại phương tiện tham gia giao thông xe máy xe đạp Bài báo sử dụng hệ thống thông tin địa lý để xây dựng liệu sở hạ tầng giao thông cổng trường Hệ thống giao thông xây dựng dựa chống khớp lớp: lớp nhà xe, lớp cổng xe, lớp đường biên Bài báo sử dụng mơ hình phân rã ngun âm EAIO [9] để mơ hình hóa hệ thống giao thông 3.1 Môi trường Yếu tố môi trường HTĐTT sở hạ tầng bãi giữ xe, vật cản (thành chắn xung quanh nhà xe, khu nhà bảo vệ gian hàng nhà xe bên trái) Hệ thống mô tả Hình Nhà xe bên phải có kích thước 60,27m x 45,87m, có vị trí cổng cách cổng trường 35,52m Nhà xe bên trái có kích thước 53,40m x 41,60m, vị trí cổng vào cách cổng trường 17,39m Độ rộng cổng 1,5m Các phương tiện giao thơng vào từ cổng trường tìm đến cổng nhà xe Xe máy vào nhà xe bên trái, cịn xe đạp vào nhà xe bên phải Sau qua cổng, người điều khiển xe tìm chỗ đỗ xe thích hợp, thường chỗ xa cổng Các phương tiện giao thơng di chuyển theo mơ hình hỗn độn không tranh thủ luật lệ giao thông 87 hàng; tránh không vào vùng không phép tường rào Các tác tử trang bị thuật toán sau: vehicleAgent +vehicle_size +vehicle_type +destination +location +statement +speed +speed_max +adjusted_speed() +change_location() +move_to_goal() Hình Lớp tác tử xe a Thuật tốn tránh tác tử khác Hình Thuật toán tránh va chạm với tác tử khác Hình Mơi trường giao thơng 3.2 Tác tử xe Mỗi PTTGGT tác tử Mỗi tác tử có đặc tính sau:      Vehicle _size: kích thước xe Vehicle_type: loại xe Destination: điểm đỗ xe Location: vị trí xe Statement: tình trạng di chuyển hay nhà xe  Speed: tốc độ di chuyển  Speed_max: tốc độ tối đa Các tác tử xe có hành động như:  Adjusted_speed(): điều chỉnh tốc độ (xem xét vị trí xung quanh để định tốc độ thích hợp)  Change_location(): thay đổi vị trí với tốc độ hướng chọn  Move_to_goal(): di chuyển đến mục tiêu xác định Lớp tác tử xe thể Hình Các hành vi tác tử: Để di chuyển từ cổng trường, chọn nhà xe để vào sau tìm chỗ đỗ xe theo u cầu, tác tử xe phải đảm bảo tránh va chạm vào tác tử khác; tránh va chạm vật cản cố định đường tường rào, nhà bảo vệ, gian Bước Xác định vị trí đứng có phải đích đến hay chưa Nếu kết thúc Bước Kiểm tra vị trí trống theo hướng di chuyển 2.1 Nếu có tiếp tục di chuyển đoạn Δl theo vận tốc có Nếu có nhiều hướng để chọn chọn hướng có khoảng cách đến điểm đỗ xe ngắn theo thuật tốn Dijsktra 2.2 Nếu khơng điều chỉnh tốc độ chuyển hướng Bước Cập nhật vị trí chuyển bước b Thuật toán điều chỉnh tốc độ Hình Thuật tốn điều chỉnh tốc độ 88 Bước Xác định vị trí đứng có phải đích đến hay chưa Nếu kết thúc Bước Kiểm tra vị trí trống theo hướng di chuyển khơng? 2.1 Nếu có kiểm tra xem có vật cản phía trước hay khơng, khơng có vật cản phía trước vận tốc v=m_max Nếu có vật cản v=random(v_min, v) 2.2 Nếu khơng có vị trí trống v=0 Bước Di chuyển đoạn Δl với vận tốc v Cập nhật vị trí chuyển bước c Thuật tốn tìm vị trí đỗ xe thích hợp Các tác tử di chuyển hướng đến mục tiêu xác định trước Lúc bắt đầu chu kỳ sống, tức lúc xuất cổng trường, tác tử xác định mục tiêu cổng nhà xe Sau qua khỏi cổng nhà xe, mục tiêu tìm chỗ đỗ xe vị trí xa cổng nhà xe mà cịn trống Tuy nhiên, q trình di chuyển với vận tốc thích hợp, xảy trường hợp có tác tử khác có mục tiêu, lại có vận tốc di chuyển lớn đến trước chọn đỗ xe vị trí Vì thế, mục tiêu tác tử phải thay đổi Quá trình gọi trình di chuyển theo mục tiêu di động Với quan sát thực tế hành vi tìm chỗ đỗ xe, báo đưa thuật toán điều chỉnh mục tiêu sau: Bước Nếu mục tiêu có khơng bị chiếm giữ tiếp tục di chuyển đến mục tiêu Kết thúc Bước Nếu mục tiêu có bị chiếm giữ kiểm tra xem xung quanh vị trí đứng có có xe đỗ chưa: 2.1 Nếu có tìm cịn trống xung quanh đỗ xe đó, sau chọn trống có khoảng cách đến ô bé làm mục tiêu 2.2 Nếu khơng có xung quanh có xe đỗ tạm thời di chuyển đến mục tiêu cũ Bước Cập nhật vị trí chuyển đến Bước 3.3 Các tương tác Tương tác tác tử: Các tác tử tương tác để biết tình trạng tác tử khác di chuyển hay vào vị trí đỗ xe, để định giảm tốc độ hay đổi hướng, hay đỗ xe vào vị trí kế cận Tương tác tác tử với đối tượng môi trường: Tác tử tương tác với đối tượng môi trường thiết lập hướng di chuyển cho phù hợp, tránh va chạm hay vào vùng cấm Cài đặt mơ hình mơ thử nghiệm 4.1 Công cụ mô GAMA GAMA phần mềm mã nguồn mở phát triển Java, ứng dụng nhiều lĩnh vực, có lĩnh vực mơ giao thơng Người dùng tự xây dựng, định nghĩa hành vi tác tử mơ hình mơ (chạy mơ hình) thơng qua ngơn ngữ mơ hình hóa GAML môi trường Eclipse IDE GAMA hỗ trợ làm việc với liệu GIS dạng shapefile, giúp người dùng đưa liệu thực tế vào mơ hệ thống giao thơng, sơng hồ, ranh giới hành chính, đồ,… GAMA giúp nhà nghiên cứu dễ dàng việc:  Mơ hình hóa hệ thống phức tạp cách trực Hoàng Thị Thanh Hà, Hoàng Thị Lan Anh, Nguyễn Thị Tuyết quan linh hoạt  Mơ (chạy mơ hình)  Phân tích mơ hình kết mô  Thao tác liệu GIS cách đơn giản, dễ dàng chuyển liệu GIS thành tác nhân mơ hình  Có thể kế thừa mơ hình khác xây dựng sẵn 4.2 Cài đặt mơ hình đa tác tử GAMA Sử dụng phần mềm QGIS để thiết kế hệ thống thơng tin địa lý, đóng vai trị liệu môi trường mô Hệ thống thơng tin chứa lớp:  Lớp phủ: chứa tồn không gian mô  Lớp tường bao: chứa tường bao nhà xe  Lớp vật cản: chứa nhà bảo vệ quầy hàng nhà xe bên trái  Lớp cổng: chứa cổng vào nhà xe Trong Gama, chia bề mặt khảo sát thành lưới vng có diện tích kích thước trung bình phương tiện giao thơng cộng với khoảng cách an tồn 0,2m Mỗi có thuộc tính sau:  is_barrier: tường rào  is_obstacle: vật cản  is_pkl: nhà xe  is_space: đường  free: có bị tác tử khác chiếm giữ khơng?  parking: có xe đỗ Khi chiếm giữ vị trí có trạng thái not free Khi tác tử muốn di chuyển đến ô tiếp theo, phải kiểm tra trạng thái ô xung quanh, chọn ô cần di chuyển đến ô mà trạng thái free Khi di chuyển đến vị trí mới, phải cập nhật vị trí chuyển trạng thái thành not free, chuyển trạng thái ô cũ thành free Sự lựa chọn cấu trúc liệu giúp cài đặt thuật toán tránh tác tử khác sử dụng thuật tốn tìm đường ngắn Dijsktra Ngồi ra, thuộc tính is_barrier, is_obstacle giúp cài đặt thuật toán tránh vật cản tránh đường biên Thuộc tính parking giúp kiểm tra xem có xe khác đỗ hay chưa Thuộc tính giúp điều chỉnh mục tiêu q trình di chuyển 4.3 Mơ Chúng tiến hành mô với kịch sau:  Mơ với nhà xe có độ rộng cửa nhà xe cho phép tối đa phương tiện vào lúc (theo thực tế) số phương tiện 100 (thời điểm không ùn tắc)  Mơ với nhà xe có độ rộng cửa nhà xe cho phép tối đa phương tiện vào lúc (theo thực tế) số phương tiện 800  Mô với nhà xe có độ rộng cửa nhà xe cho phép tối đa phương tiện vào lúc (phương án mở rộng cửa) số lượng phương tiện 100 (thời điểm không ùn tắc)  Mô với nhà xe có độ rộng cửa nhà xe cho phép tối đa phương tiện vào lúc (phương án mở rộng cửa) số phương tiện 800 Với kịch trên, mong muốn nghiên cứu thay đổi thời gian di chuyển trung bình phương tiện để thấy ảnh hưởng số lượng PTTGGT vào ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(104).2016 cao điểm lên tượng tắc nghẽn giao thông cổng Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng giải pháp giả định mở rộng cổng nhà xe (Hình 4) Hình Mơ với số lượng 800 xe, chưa mở rộng cổng Kết thể Bảng Với kết này, cổng nhà xe mở rộng gấp đơi vận tốc trung bình tăng lên 20% vào cao điểm Cịn vào bình thường tốc độ trung bình không cải thiện đáng kể Bảng Kết mô Phương án thực Cửa Mở rộng cửa Tổng số Số xe phương tiện máy khảo sát Thời điểm bình thường Giờ cao điểm Thời điểm bình thường Giờ cao điểm Vận tốc Số xe trung bình đạp (m/s) 100 75 25 42 800 600 200 33 100 75 25 53 800 600 200 65 4.4 Đề xuất giải pháp Dựa vào kết mô phỏng, đưa đề xuất sau:  Mở rộng cổng nhà xe tăng tốc độ ghi vé xe: Thường tượng ùn tắc diễn vào vị trí trước cổng nhà xe Ở vị trí này, xe hầu hết phải giảm tốc độ để xếp hàng đợi ghi vé vào cổng Việc xếp hàng trước cổng nhà xe gây tình trạng lấn chiếm lịng đường, cản trở phương tiện khác muốn di chuyển vào phía  Nếu số lượng PTTGGT tăng lên theo số lượng sinh viên đảm nhận đào tạo trường phải có giải pháp khác mở thêm nhà xe vị trí vị trí xa cổng trường (ví dụ, sau khu nhà E)  Phân luồng di chuyển: Thiết kế học phân bố ngày, không nên tập trung vào tiết đầu sáng đầu chiều Thảo luận Thành công nghiên cứu hành vi PTTGGT mơ lại q trình di chuyển Đối tượng nghiên cứu xe đạp xe gắn máy với kích thước nhỏ, di chuyển cách hỗn độn, không tuân thủ luật giao thông mô hình [7], [10], khơng theo đường định, mà hướng đến mục tiêu tìm chỗ đỗ xe Nghiên cứu không đề cập đến yếu tố độ tuổi tâm lý (như [10]) theo quan sát đối tượng điều khiển phương tiện chủ yếu sinh viên, họ có hành vi giống nhau, khơng phân biệt giới tính 89 Mơ hình chúng tơi có hành vi tránh va chạm với tác tử khác tránh va chạm với vật cản cố định [2,5,7,10] Trong [10], phương tiện có mục tiêu di chuyển qua điểm nút giao thông cố định Trong đó, theo tốn này, trước vào nhà xe phương tiện có mục tiêu cố định cổng nhà xe Tuy nhiên, lúc qua khỏi cổng việc xác định địa điểm đỗ xe không cố định, mà phải điều chỉnh Kết luận Trong báo, ứng dụng kỹ thuật mơ hình hóa mơ dựa đa tác tử để mô hệ thống giao thông cổng Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng Bài báo khảo sát sở hạ tầng khu vực, hệ thống giao thông vào cao điểm lúc bình thường Bằng quan sát thực tế, chúng tơi mơ hình hóa hành vi phương tiện tham gia giao thông hành vi đa tác tử hành vi chọn điểm đến, hành vi chọn điểm đỗ xe, hành vi tránh phương tiện khác tránh vật cản Bài báo tiến hành cài đặt mơ hình mô thành công công cụ GAMA với kịch Dựa vào kết mô phỏng, đề xuất giải pháp giảm ùn tắc giao thông cổng trường Bên cạnh kết đạt được, báo cịn nhiều điểm hạn chế chưa tính đến tham gia người bộ, xe ô tô số lượng xe vào nhà xe cán Việc thay đổi vị trí cổng nhà xe ảnh hưởng đến tình trạng ùn tắc giao thơng Đây hướng phát triển thời gian tới TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Arnaud Doniec, René Mandiau, Sylvain Piechowiak (2008), “A behavioral multi-agent model for road traffic simulation”, A Version of this paper has been published in Engineering Applications of Artificial Intelligence, 21, pp 1443-1454 [2] Bandini, Stefania, Manzoni, Sara and Vizzari, Giuseppe (2009) 'Agent Based Modeling and Simulation: An Informatics Perspective' Journal of Artificial Societies and Social Simulation12(4)4 [3] Espié, S (1995), ArchiSim, multi-actor parallel architecture for traffic simulation, Proceedings of the Second World Congress on Intelligent Transport Systems, Yokohama, Japan [4] K Benhamza, Salah Ellagoune, Hamid Seridi and Herman Akdag 2012 “Agent-based modeling for traffic simulation” In journal Courrier du Savoir, No 14, Novembre 2012, page 51-56 ISSN: 1112 - 3338 [5] Ljubovic, V., "Traffic simulation using agent-based models, Information, Communication and Automation Technologies, 2009 ICAT 2009 XXII International Symposium on, vol., no., pp 1,6, 2931 Oct 2009 doi: 10 1109/ICAT 2009 [6] P Paruchuri, “Multi agent simulation of unorganized traffic,” in Autonomous agents, 2002, no 317, pp 176–183 [7] T D Bui, D H Ngo, and C Tran, “Multi-agent Based Simulation of Traffic in Vietnam,” pp 636–648, 2012 [8] Tấn Hùng Lê, Minh Phương Từ, Quyết Thắng Huỳnh (2006), Tác tử công nghệ phần mềm hướng tác tử, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [9] Thanh Tuấn Nguyễn, Thi-Thanh-Ha Hoang, Quang Vũ Lê, “Mơ hình hệ thống đa tác tử để mơ giao thơng thị”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ ĐHĐN, Số 1(74) 2014-Quyển Trang: 74-78 [10] Thi-Thanh-Ha Hoang, Michel Occello, Jean-Paul Jamont (2011), “A generic recursive multi-agent model to simplify large scale multi-level systems observation”, Proceedings of IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology - IAT11, France, No: 10, pp 155-158 (BBT nhận bài: 31/05/2016, phản biện xong: 06/06/2016) ... +move_to_goal() Hình Lớp tác tử xe a Thuật toán tránh tác tử khác Hình Thuật tốn tránh va chạm với tác tử khác Hình Mơi trường giao thông 3.2 Tác tử xe Mỗi PTTGGT tác tử Mỗi tác tử có đặc tính... thực tế như: mơi trường khu vực cổng trường đến nhà xe, tác tử bao gồm loại: xe đạp xe máy Mục đích di chuyển từ cổng trường đến điểm đỗ xe nhà xe Đề xuất mơ hình mơ dựa đa tác tử Để giúp nhà quản... hình phát triển dựa cơng cụ mô ArchiSim K Benhamza cộng [5] đề xuất mơ hình đa tác tử để mơ hình hóa mơ giao thơng Mơi trường giao thơng đường chiều, chiều có xe Các tác tử xe có mơ hình di chuyển