Nghiên cứu ứng dụng hệ thống đa tác tử trong quản lý sóng thần ở việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI NGUYỄN PHƯƠNG ANH HÙNG CƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ TRONG QUẢN LÝ SÓNG THẦN Ở VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI, NĂM 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI NGUYỄN PHƯƠNG ANH HÙNG CƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ TRONG QUẢN LÝ SÓNG THẦN Ở VIỆT NAM Ngành (chuyên ngành) : Công nghệ thông tin Mã số: 8480201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS Lê Nguyễn Tuấn Thành HÀ NỘI, NĂM 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn thạc sĩ thân Các kết Luận văn thạc sĩ trung thực, không chép từ nguồn hình thức nào.Việc tham khảo nguồn tài liệu (nếu có) thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Học viên thực Chữ ký Nguyễn Phương Anh Hùng Cường i LỜI CÁM ƠN Lời đầu tiên, em xin chân thành gửi lời cám ơn tới thầy cô trường Đại học Thủy Lợi nói chung thầy giáo Khoa Cơng nghệ thơng tin nói riêng, người nhiệt tình giảng dạy truyền đạt kiến thức cần thiết suốt thời gian em học tập trường để em hồn thành tốt trình học tập Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến TS Lê Nguyễn Tuấn Thành, người trực tiếp hướng dẫn tận tình bảo em suốt trình làm Luận văn thạc sĩ Do kiến thức hạn hẹp khả hạn chế, kinh nghiệm thực tế khơng có nhiều, thời gian có hạn nên Luận văn thạc sĩ cịn nhiều điểm thiếu sót Kính mong quý thầy cô bạn thông cảm, đưa góp ý quý báu để Luận văn thạc sĩ em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! ii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH v DANH MỤC BẢNG BIỂU vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ Giới thiệu hệ thống đa tác tử 1.1.1 Giới thiệu chung tác tử 1.1.2 Khái niệm hệ đa tác tử 1.1.3 Các đặc điểm hệ đa tác tử .8 1.1.4 Thách thức hệ thống đa tác tử 1.1.5 Ứng dụng hệ thống đa tác tử 10 1.2 Phân loại hệ thống đa tác tử .11 1.2.1 Kiến trúc bên 11 1.2.2 Tổ chức tác tử tổng thể 13 1.3 Giao tiếp hệ thống đa tác tử 19 1.3.1 Giao tiếp cục 19 1.3.2 Bảng đen 20 1.3.3 Ngôn ngữ giao tiếp tác tử 21 1.4 Quá trình định hệ thống đa tác tử .24 1.4.1 Cân Nash 24 1.4.2 Phương pháp loại bỏ lặp lại .24 1.5 Sự phối hợp hệ thống đa tác tử 25 1.5.1 Phối hợp thông qua giao thức 26 1.5.2 Phối hợp qua đồ thị 27 1.5.3 Phối hợp thơng qua mơ hình niềm tin .28 1.6 Quá trình học hệ thống đa tác tử 28 1.6.1 Học tập chủ động 29 1.6.2 Học tập phản ứng 30 1.6.3 Học tập dựa hệ 30 1.7 Mơ hình hố mơ đa tác tử 32 iii 1.7.1 Giới thiệu mơ hình hóa 32 1.7.2 Giới thiệu mô .33 1.7.3 Một số tảng mô hình hóa mơ đa tác tử 34 1.7.4 Nền tảng NetLogo .36 1.8 Tổng kết chương 39 CHƯƠNG 2.1 MƠ HÌNH HỐ BÀI TỐN SƠ TÁN SĨNG THẦN .40 Bài tốn sơ tán sóng thần 40 2.1.1 Khái niệm sóng thần .40 2.1.2 Thực trạng nghiên cứu sóng thần Việt Nam 45 2.1.3 Mức độ nguy hiểm sóng thần khu vực biển Đơng 46 2.1.4 Bài tốn sơ tán sóng thần 50 2.2 Khảo sát mơ hình sơ tán sóng thần phát triển 51 2.3 Xây dựng mơ hình sơ tán sóng thần Đà Nẵng, Việt Nam 52 2.3.1 Miêu tả khu vực nghiên cứu 52 2.3.2 Miêu tả tác tử 54 2.3.3 Miêu tả vận động sóng thần 55 2.4 Tổng kết chương 55 CHƯƠNG MÔ PHỎNG MƠ HÌNH SƠ TÁN SĨNG THẦN 56 3.1 Cài đặt mơ hình 56 3.2 So sánh chiến thuật sơ tán cho khách du lịch 60 3.3 Hiệu việc nhận thức đầy đủ khu vực bị ảnh hưởng .63 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 iv DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Mơ hình tác tử trí tuệ nhân tạo đề xuất Russell Norvig vào năm 1995 [2] Hình 1.2 Các khối xây dựng điển hình tác tử tự trị Hình 1.3 Phân loại hệ thống đa tác tử dựa thuộc tính khác [1] 12 Hình 1.4 Kiến trúc tác tử phân cấp [1] .13 Hình 1.5 Một ví dụ “Superholon” với vịng lồng tương tự kiến trúc đa tác tử phân cấp [1] 15 Hình 1.6 Kiến trúc đa tác tử liên minh sử dụng nhóm chồng chéo [1] 16 Hình 1.7 Kiến trúc đa tác tử nhóm với chế độ xem phần nhóm khác [1] 18 Hình 1.8 Giao tiếp tác tử [1] 19 Hình 1.9 Giao tiếp bảng đen tác tử [1] .20 Hình 1.10 Giao tiếp bảng đen sử dụng giao tiếp từ xa nhóm tác tử [1] .21 Hình 1.11 KQML - Cấu trúc ngơn ngữ phân lớp [1] .23 Hình 1.12 Phân loại cơng cụ, tảng mơ hình mơ đa tác tử [4] 35 Hình 1.13 Cửa sổ hiển thị giao diện mơ hình đàn kiến kiếm thức ăn, cung cấp sẵn thư viện NetLogo .38 Hình 1.14 Cửa sổ hiển thị thơng tin mơ hình 38 Hình 1.15 Cửa sổ hiển thị mã nguồn mơ hình 39 Hình 2.1 Vận tốc lan truyền sóng thần với độ sâu khác [6] 41 Hình 2.2 Sóng thần hình thành động đất đới hút chìm [6] 42 Hình 2.3 Sóng thần hình thành trượt lở đất [7] 42 Hình 2.4 Thiệt hại thảm hoạ động đất, sóng thần gây Nhật Bản ngày 11/03/2011 44 Hình 2.5 Bản đồ kiến tạo khu vực biển Đông Nam Á [7] 46 Hình 2.6 Bản đồ địa chấn kiến tạo lãnh thổ Việt Nam [8] .47 Hình 2.7 Sơ đồ phân bố vùng nguồn sóng thần Biển Đơng [9] 50 Hình 2.8 Mạng lưới đường khu vực nghiên cứu trích xuất từ OpenStreetMap 53 Hình 2.9 Vị trí điểm trú ẩn khu vực nghiên cứu .54 Hình 3.1 Giao diện tổng quan mơ hình sơ tán sóng thần Đà Nẵng .56 Hình 3.2 Mơ hình sau thiết lập hoàn thành 57 Hình 3.3 Giao diện tham số đầu vào tác tử người phương tiện giao thông 59 Hình 3.4 Các tùy chọn khác mơ hình 59 Hình 3.5 Kết chạy mơ hình sơ tán sóng thần Đà Nẵng 60 Hình 3.6 Tỷ lệ phần trăm thương vong dân địa khách du lịch, theo thời gian thực 64 Hình 3.7 Tỷ lệ phần trăm sơ tán thành công vào địa điểm trú ẩn dân địa khách du lịch, theo thời gian thực 64 v DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Thiết lập điểm trú ẩn 57 Bảng 3.2 Giá trị cho tham số đầu vào mô hình 58 Bảng 3.4 Kết mô với chiến thuật sơ tán theo hiệu ứng đám đông 61 Bảng 3.5 Kết mô với chiến thuật “wandering” 62 Bảng 3.6 Kết mô với chiến thuật “following rescuers/locals” 62 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TỪ ĐẨY ĐỦ TÊN VIẾT TẮT NGHĨA TIẾNG VIỆT MAS Multi Agent System Hệ thống đa tác tử ABM Agent-based modeling Mơ hình hóa dựa tác tử ABMS Agent-based modeling and Mơ hình hóa mơ dựa simulation tác tử Least cost distance Mô hình khoảng cách chi phí LCD tối thiểu GIS Geographic information Hệ thống Thông tin Địa lý systems ACL Agent Communication Ngôn ngữ giao tiếp tác tử Language KIF Knowledge Interchange Format Định dạng trao đổi tri thức KQML Knowledge Query and Ngôn ngữ thao tác truy vấn Manipulation Language tri thức Foundation for Intelligent Mơ hình cho tác tử vật lý thông Physical Agent minh FIPA vii MỞ ĐẦU Hoạt động địa chất vành đai lửa Thái Bình Dương ngun nhân dẫn đến hàng loạt vụ sóng thần có sức tàn phá kinh hồng lịch sử nhân loại Tối ngày 22 tháng 12 năm 2018, trận sóng thần xảy sau hoạt động núi lửa Anak Krakatau Trận sóng thần xuất sau mảng rộng 0.64 km vuông sườn tây nam núi lửa Anak Krakatau đổ sụp xuống biển, gây lở đất biển Sóng thần kết hợp với triều cường tạo sóng cao m, cơng vùng bờ biển phía nam đảo Sumatra phía tây đảo Java Thảm họa khiến 373 người thiệt mạng, 1459 người bị thương 128 người tích Trước trận sóng thần xảy vào ngày 28 tháng 09 năm 2018, thành phố Donggala Palu, đảo Trung Sulawesi thuộc Indonesia liên tục hứng chịu hai trận động đất mạnh 6,1 độ Richter 7,5 độ Richter làm rung chuyển khu vực Toàn vịnh bị cơng sóng thần với chiều cao từ 2,2 m đến m vào sâu đất liền khoảng 500m tính từ bờ biển Sóng thần cướp sinh mạng 2073 người, làm 10679 người bị thương 680 nạn nhân tích Những thiệt hại người tài sản trận sóng thần gây phải nhiều năm khắc phục Để giảm thiểu thiệt hại gây thảm hoạ thiên nhiên, nhà nghiên cứu đề xuất nhiều cách tiếp cận Một số cách tiếp cận sử dụng nhiều mơ hình hố mơ hệ thống quản lý thiên tai, hệ thống đa tác tử sử dụng phổ biến Hệ thống đa tác tử cách tiếp cận có ưu điểm giúp cho mơ hình hố, mơ phân tích nhiều tốn phức tạp thực tế mà hệ thống khác khó làm Hệ thống đa tác tử bao gồm tập hợp tác tử tương tác lẫn giao tiếp với môi trường xung quanh nhằm đạt mục tiêu chúng Khi sử dụng hệ thống đa tác tử, ta thu kết mô toán phức tạp thực tế cách hiệu Nhờ kết cải thiện này, q trình định hỗ trợ xác cải thiện chất lượng quản lý khủng hoảng sóng thần; 2) an tồn điểm trú ẩn – toạ độ điểm trú ẩn; 3) an toàn điểm trú ẩn – ô chưa bị ngập nước toạ độ khơng nằm điểm trú ẩn Trong khu vực nghiên cứu, mạng lưới đường biểu thị ô màu trắng tồ nhà biểu thị màu xám Các tồ nhà vịng đời hai trạng thái: 1) bị phá huỷ – toạ độ nằm sóng thần; 2) an tồn – toạ độ nằm ngồi sóng thần Toạ độ lưới đường nhà lấy từ vào tệp tin shapefile, trích xuất từ hệ thống OpenStreetMap, Error! Reference source not found Hình 2.8 Mạng lưới đường khu vực nghiên cứu trích xuất từ OpenStreetMap Giả định tất tác tử di động (i.e., người dân địa, khách du lịch, ô tô, lực lượng cứu hộ) theo di chuyển theo mạng đường để đến điểm trú ẩn sóng thần Việc sử dụng phương án khác băng qua sông mà không thông qua cầu vượt sông ngang qua cánh đồng bãi đỗ xe khơng xem xét mơ hình 53 Trong mơ hình, điểm trú ẩn, thường đặt vị trí cao, biểu diễn hình vuông màu xanh Các điểm trú ẩn có thuộc tính khả chứa, tức số lượng người điểm trú ẩn vượt khả chứa tác tử người khác vào điểm trú ẩn phải di chuyển đến điểm ẩn khác Tôi sử dụng điểm trú ẩn minh hoạ Error! Reference source not found Hình 2.9 Vị trí điểm trú ẩn khu vực nghiên cứu 2.3.2 Miêu tả tác tử Mơ hình tơi gồm loại tác tử sau: tác tử người (dân địa, khách du lịch, nhân viên cứu hộ), tác tử xe cộ Tác tử dân địa khách du lịch vòng đời ba trạng thái, tương ứng với ba màu, sau: 1) tử vong (dead) – biểu thị màu đỏ; 2) sơ tán vào điểm trú ẩn an toàn (evacuated) – biểu thị màu xanh xây; 3) khu vực nguy hiểm (in-danger) Mỗi tác tử người có thuộc tính như: tốc độ di chuyển, bán kính quan sát (để tìm đường đến điểm trú ẩn gần nhất), mức độ hiểu biết (về khu vực, 54 điểm trú ẩn) Ngoài ra, tác tử lực lượng cứu hộ có hai trạng thái vòng đời: 1) tử vong 2) làm việc Tác tử địa có kiến thức quen thuộc khu vực để đưa định nhanh chóng chọn điểm đến, tuyến đường, phương thức di chuyển di tản Ngược lại, khách du lịch không nắm rõ thông tin điểm trú ẩn, đường đi, nên cần có chiến thuật di chuyển hiệu địa điểm trú ẩn sóng thần xảy Lực lượng cứu hộ có nhiệm vụ sơ tán người dân, khách du lịch đến địa điểm trú ẩn an toàn Tác tử xe cộ có thuộc tính tốc độ di chuyển độ tăng tốc, độ giảm tốc để thay đổi tốc độ di chuyển đến điểm trú ẩn, tuỳ vào tình trạng đường Trong mơ hình này, tơi sử dụng tác tử tơ, có thêm thuộc tính số người ngồi bên Khi ô tô phải đợi lâu, tắc nghẽn, người ngồi bên bên di chuyển cách chạy 2.3.3 Miêu tả vận động sóng thần Sóng thần, biểu diễn ô màu xanh da trời, di chuyển vào đất liền từ biển, i.e., từ bên phải hình Sóng thần gồm có nhiều phân đoạn, phân đoạn có thuộc tính: 1) vận tốc; 2) toạ độ; 3) độ cao; 4) độ sâu Khi phân đoạn chạm đến đất liền, tốc độ giảm dần dừng hẳn tốc độ Tốc độ thời điểm tiếp cận bờ biển lớn khả sâu vào đất liền phân đoạn cao 2.4 Tổng kết chương Chương trình bày số khái niệm liên quan tới sóng thần đưa tranh khái quát thực trạng tình hình nghiên cứu sóng thần Việt Nam từ trước đến Trên sở đó, nhận thấy rõ ràng mức độ nguy hiểm sóng thần khu vực Biển Đơng vùng biển lân cận Việt Nam Vấn đề mô mơ hình sơ tán sóng thần thực chương 55 CHƯƠNG MÔ PHỎNG MƠ HÌNH SƠ TÁN SĨNG THẦN Mơ hình sơ tán sóng thần thành phố Đà Nẵng sử dụng để thực mô với nhiều mục đích khác Trong chương này, tơi trình bày việc sử dụng mơ hình sơ tán sóng thần phát triển với mục đích: So sánh tìm chiến thuật sơ tán tốt cho khách du lịch để giúp giảm thiểu tối đa số lượng người thương vong, tối đa hoá số người sơ tán vào điểm trú ẩn Chứng minh tính hiệu việc nhận thức đầy đủ khu vực bị ảnh hưởng sóng thần, cách so sánh số lượng thương vong loại tác tử: người dân địa khách du lịch 3.1 Cài đặt mơ hình Giao diện tổng quan mơ hình sơ tán sóng thần Sơn Trà, Đà Nẵng sau cài đặt hoàn thành cách ấn nút “setup” mơ hình, thể Hình 3.1 Hình 3.1 Giao diện tổng quan mơ hình sơ tán sóng thần Đà Nẵng 56 Hình 3.2 Mơ hình sau thiết lập hồn thành Sau mơ hình cài đặt Hình 3.2, ta thấy điểm sơ tán ô vuông màu xanh lá, đặt vị trí tốt thiết lập trước Các điểm lấy từ tệp tin shelters.csv Bảng 3.1 Trong mơ hình này, tơi thiết lập điểm trú ẩn Bảng 3.1 Thiết lập điểm trú ẩn Tọa độ -25 88 -18 76 -97 65 -88 17 -85 -4 -83 -24 -70 -54 Kích thước 3 3 3 3 3 3 3 Sức chứa 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 57 Ghi Son Tra Son Tra First bridge Second bridge Third bridge Forth bridge Fifth bridge Tác tử người biểu diễn chấm trịn, dân địa chấm tròn màu vàng, khách du lịch chấm trịn màu tím lực lượng cứu hộ chấm trịn màu xanh lam Khi mơ hình hoạt động, tác tử sơ tán thành cơng đổi sang màu xanh lá, tử vong tác tử chuyển sang màu đỏ Tác tử dân địa cài đặt ngẫu nhiên đồ khu vực đất liền, tác tử khách du lịch lực lượng cứu hộ nằm rải rác khu vực bờ biển để phù hợp với tình hình thực tế Tác tử phương tiện giao thông biểu diễn hình nhỏ xe màu nâu Mơ hình cài đặt với giá trị cụ thể tham số Bảng 3.2 Trong q trình mơ phỏng, tham số giữ nguyên cho tất thực nghiệm Tham số khách du lịch 1000 lớn nhiều so với dân địa lực lượng cứu hộ thiết lập 200 20, số lượng phù hợp với thực tế khu vực du lịch thu hút Sơn Trà, Đà Nẵng Tốc độ di chuyển trung bình tác tử người đặt với đơn vị 20, xe ô tô 70 sóng thần 400 Thiết lập tỷ lệ tương quan tốc độ tác tử dựa tham khảo thực tế Bảng 3.2 Giá trị cho tham số đầu vào mơ hình Tham số locals_number Giải thích Số lượng dân địa tourists_number Số lượng khách du lịch car_number Số lượng phương tiện ô tô 10 rescuers_number Số lượng nhân viên cứu hộ 20 human_speed_avg Tốc độ di chuyển trung bình người 20 car_speed_avg Tốc độ di chuyển trung bình tô 70 car_ acceleration Tham số tăng tốc ô tô 20 car_ deceleration Tham số giảm tốc độ ô tô 20 tsunami_start_time Thời điểm sóng thần bắt đầu hoạt động 500 tsunami_nb_segments Số phân đoạn sóng Giá trị 200 1000 tsunami_speed_avg Vận tốc di chuyển trung bình sóng thần 400 simulation_time Thời gian mơ 800 Trong mơ hình sử dụng đơn vị đo thời gian gọi ticks Đây đơn vị đo thời gian có mức độ tương quan với thực tế tùy thuộc vào người cài đặt mơ hình Tổng thời gian 58 mơ mơ hình 800 ticks, tức thời điểm ticks có cảnh báo sóng thần tới tác tử bắt đầu thực sơ tán Thời điểm sóng thần bắt đầu ticks thứ 500, thời điểm hợp lý mà sóng thần có thời gian cảnh báo sớm trước bắt đầu xuất Sau sóng thần tràn vào đất liền (tức sóng thần gặp phải – patch có tọa độ đất điền) tốc độ sóng thần giảm dần Trong q trình cài đặt, tơi nhận thấy thời gian mô 800 ticks hợp lý, thời điểm này, tốc độ sóng thần giảm Khi đó, khơng có thiệt hại tác tử người xảy Các tham số đầu vào mơ số lượng thuộc tính tốc độ di chuyển người dân địa, khách du lịch, lực lượng cứu hộ phương tiện giao thông cài đặt khối màu xanh nằm phía bên trái mơ hình Các tham số đầu vào khác tốc độ sóng thần, tổng thời gian mơ phỏng,… khối màu xanh bên phải mơ hình Trong mơ hình có tham số tourist_strategy, tham số để chọn chiến thuật sơ tán cho tác tử khách du lịch thực mơ mơ hình Ở đây, cài đặt sẵn chiến thuật sơ tán cho nghiên cứu Hình 3.3 Hình 3.4 cho thấy rõ cài đặt Hình 3.3 Giao diện tham số đầu vào tác tử người phương tiện giao thơng Hình 3.4 Các tùy chọn khác mơ hình 59 Sau cài đặt hồn thành, ta tiến hành chạy mơ hình cách ấn nút “go” Kết sau chạy thể Hình 3.5 Hình 3.5 Kết chạy mơ hình sơ tán sóng thần Đà Nẵng Sóng thần có màu xanh nước biển tràn vào từ phía bên phải hình mơ giảm dần tốc độ gặp đất liền Trong trình chạy mơ hình, ta có biểu đồ số liệu để quan sát biến đổi mơ hình mà ta cần quan tâm Cụ thể mơ hình có số lượng tác tử sơ tán thành công, khu vực nguy hiểm tử vong Các số liệu vẽ thành biểu đồ theo thời gian chạy để ta có nhìn tốt việc đánh giá mơ hình 3.2 So sánh chiến thuật sơ tán cho khách du lịch Do tác tử khách du lịch có hiểu biết giới hạn khu vực bị ảnh hưởng (mạng lưới đường bộ, vị trí địa điểm trú ẩn), nên việc áp dụng chiến thuật di chuyển hợp lý tác động lớn đến khả sống sót Trong mơ hình sơ tán sóng thần, tơi cài đặt chiến thuật di chuyển cho khách du lịch, sau: Chiến thuật “wandering” – sơ tán tự do: tác tử khách du lịch chọn hướng di chuyển cách ngẫu nhiên Đây chiến thuật hỗn loạn, tác tử khách du lịch không tương tác với tác tử khác để chia sẻ thông tin Chiến thuật 60 dựa việc thử nghiệm sơ tán trường hợp tác tử cạnh tranh với Chiến thuật “following rescuers/locals” – sơ tán theo lực lượng cứu hộ dân địa: tác tử khách du lịch nhìn thấy nhân viên cứu hộ người dân địa (trong phạm vi nhìn), họ di chuyển theo nhân viên cứu hộ người dân địa Đây chiến thuật có ý tưởng xuất phát từ diễn tập sơ tán sóng thần thực tế Đà Nẵng Chiến thuật “following crowd” – sơ tán theo hiệu ứng đám đông: tác tử khách du lịch nhìn thấy đám đơng (trong phạm vi nhìn), họ di chuyển theo đám đơng Đây chiến thuật dựa tâm lý người có thảm họa ập đến, người thường di chuyển theo nhóm đơng để cảm thấy an tồn Tơi thực mơ mơ hình nhiều lần, với giá trị giống cho tất tham số đầu vào, trừ giá trị cho tham số tourist_strategy – thể chiến thuật di chuyển khách du lịch Kết mô cho chiến thuật Bảng 3.4, Bảng 3.5 Bảng 3.6 Bảng 3.3 Kết mô với chiến thuật sơ tán theo hiệu ứng đám đông STT Dân địa #Tử #Sơ #Nguy vong tán hiểm Khách du lịch #Tử #Sơ #Nguy vong tán hiểm Cứu hộ #Tử #Nguy vong hiểm 174 21 999 12 21 167 12 865 135 11 14 174 12 999 11 16 165 19 999 10 10 13 180 711 289 12 6 175 19 997 18 171 25 999 16 176 24 997 18 172 21 998 17 10 180 16 996 17 61 TB 173.4 17.6 956 44 5.8 14.2 % 4.5 86.7 8.8 95.6 4.4 29 71 Theo Bảng 3.4, với chiến thuật sơ tán theo đám đông, số lượng khách du lịch tử vong chiếm lên đến 95.6%, số lượng khách du lịch vào địa điểm trú ẩn an toàn 0%, số lượng khách du lịch gặp nguy hiểm chiếm xấp xỉ 4.4% Điều cho thấy đám đông “người hướng dẫn” tốt mà nên theo thực việc sơ tán Bảng 3.4 Kết mô với chiến thuật “wandering” STT Dân địa #Tử #Sơ #Nguy vong tán hiểm Khách du lịch #Tử #Sơ #Nguy vong tán hiểm Cứu hộ #Tử #Nguy vong hiểm 178 19 603 389 15 169 25 650 19 331 16 15 170 15 745 17 238 14 179 19 643 10 347 18 170 30 518 474 19 21 172 728 15 257 10 10 7 171 22 681 310 11 10 168 22 717 15 268 15 174 23 680 18 302 15 10 175 25 574 13 413 19 TB 6.7 172.6 20.7 653.9 13.2 332.9 4.8 15.2 % 3.35 86.3 10.35 65.39 1.32 33.29 24 76 Theo Bảng 3.5, với chiến thuật sơ tán tự do, số lượng khách du lịch tử vong chiếm 65.39%, số lượng khách du lịch vào địa điểm trú ẩn an toàn 1.32%, số lượng khách du lịch gặp nguy hiểm chiếm xấp xỉ 33.29% Kết tốt so với việc sử dụng chiến thuật sơ tán theo hiệu ứng đám đông Bảng 3.5 Kết mô với chiến thuật “following rescuers/locals” Dân địa Khách du lịch Cứu hộ STT #Tử vong #Sơ tán #Nguy hiểm #Tử vong #Sơ tán #Nguy hiểm #Tử vong #Nguy hiểm 174 26 128 330 542 19 62 165 31 254 338 408 19 26 167 576 150 274 12 171 23 315 405 280 17 160 37 160 414 426 19 170 28 321 393 286 17 12 166 22 337 412 251 18 164 35 95 431 474 20 170 30 328 228 444 17 10 173 27 84 456 460 20 TB 5.4 168 26.6 259.8 355.7 384.5 2.6 17.4 % 2.7 84 13.3 25.98 35.57 38.45 13 87 Theo Bảng 3.6, với chiến thuật sơ tán theo lực lượng cứu hộ dân địa, số lượng khách du lịch tử vong chiếm 25.98%, số lượng khách du lịch vào địa điểm trú ẩn an toàn 35.57%, số lượng khách du lịch gặp nguy hiểm chiếm xấp xỉ 38.45% Thông qua kết mô với chiến thuật khác nhau, thấy tỷ lệ tác tử khách du lịch tử vong ba chiến thuật có chênh lệch rõ rệt Với chiến thuật theo đám đông, tỷ lệ lên tới 95.6%; với chiến thuật sơ tán tự do, tỷ lệ 65.39% kết tốt với chiến thuật sơ tán theo lực lượng cứu hộ dân địa, tỷ lệ 25.98% Kết tương tự tỷ lệ tác tử sơ tán thành cơng Dựa vào đó, đưa khuyến nghị việc đưa hướng dẫn phương án sơ tán cho khách du lịch theo dân địa lực lượng cứu hộ 3.3 Hiệu việc nhận thức đầy đủ khu vực bị ảnh hưởng Để chứng minh tính hiệu việc nhận thức đầy đủ khu vực bị ảnh hưởng (đường đi, vị trị điểm trú ẩn, …) sóng thần xảy ra, thực việc so sánh tỷ lệ thương vong tỷ lệ sơ tán vào địa điểm trú ẩn hai loại tác tử: dân địa khách du lịch Hình 3.6 tỷ lệ phần trăm số lượng thương vong Hình 3.7 tỷ lệ phần trăm số lượng sơ tán vào địa điểm trú ẩn hai loại tác tử theo thời gian thực, lần mơ 63 Chúng ta thấy rõ ràng rằng, sau, tỷ lệ thương vong khách du lịch vượt trội so với dân địa Một cách tương phản, có độ hiểu biết đầy đủ khu vực bị ảnh hưởng, tỷ lệ sơ tán vào địa điểm trú ẩn dân địa vượt trội so với khách du lịch Hình 3.6 Tỷ lệ phần trăm thương vong dân địa khách du lịch, theo thời gian thực Hình 3.7 Tỷ lệ phần trăm sơ tán thành công vào địa điểm trú ẩn dân địa khách du lịch, theo thời gian thực 64 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trong luận văn này, áp dụng cách tiếp cận mơ hình hố mơ hướng tác tử cho tốn sơ tán sóng thần Mơ hình sơ tán thử nghiệm thành phố Đà Nẵng, Việt Nam Khả sống sót tác tử phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: vị trí ban đầu tác tử nhận thơng tin sóng thần, mức độ hiểu biết khu vực bị ảnh hưởng, tốc độ sóng thần vào đất liền, … Trong đó, chiến thuật sơ tán đóng vai trị quan trọng giúp tăng khả sống sót người dân Dựa kết mô phỏng, khuyến cáo đưa khách du lịch không nên sơ tán theo hiệu ứng đám đông Thay vào đó, khách du lịch nên sơ tán theo nhân viên cứu hộ dân địa Trong tương lai, tơi cải thiện độ xác kết mô cách tăng số lần chạy số lượng tác tử Do hạn chế thời gian tính tốn, tơi mơ 10 lần cho chiến thuật Tuy nhiên, tin kết mô phản ánh xác hiệu chiến thuật sơ tán Ngồi ra, tơi cài đặt hành vi phức tạp tác tử (ví dụ: yếu tố tâm lý, cảm xúc), tính đến việc truyền thơng điệp giao tiếp tác tử bổ sung thuật toán tìm đường ngắn tới điểm trú ẩn cho tác tử 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Balaji, P.G., Srinivasan, D., "An Introduction to Multi-Agent Systems," in Innovations in Multi-Agent Systems and Application – 1, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010, pp 1-27 [2] Russell, S., Norvig, P., "A modern approach," in Artificial Intelligence, Prentice Hall, 1995, pp 25-27 [3] Volker Grimm, Steven F., " Railsback: Individual – based modeling and ecology," 2005 [4] Abar, S., Theodoropoulos, G.K., Lemarinier, P., O’Hare, G.M., "Agent Based Modelling and Simulation tools: A review of the state-of-art software," in Computer Science Review, 2017, pp 13-33 [5] Wilensky, U., Rand, W., "An Introduction to Agent-Based Modeling - Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo," in The MIT Press, 2015 [6] P T Truyền, "Đánh giá độ rủi ro sóng thần khu vực thị thành phố Nha Trang," 2012, pp 3-17 [7] P V Thục, "Bước đầu đánh giá ảnh hưởng sóng thần Biển Đông đến bờ biển Việt Nam," in Các cơng trình nghiên cứu địa chất địa vật lý biển, Hà Nội, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 1995 [8] N H Phương, "Bản đồ độ nguy hiểm động đất Việt Nam Biển Đông," in Tạp chí Các khoa học Trái Đất, 2004, pp 97-111 [9] Nguyễn Hồng Phương, Bùi Cơng Quế, Nguyễn Đình Xuyên, "Khảo sát vùng nguồn sóng thần có khả gây nguy hiểm tới vùng bờ biển Việt Nam," in Tạp chí Khoa học trái đất, 2010, pp 34-47 [10] Nguyen, T N A., Zucker, J D., Nguyen H D., Drogoul, A., Vo, D A., "A hybrid macro-micro pedestrians evacuation model to speed up simulation in road networks," in In International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2011, pp 371-383 [11] Nguyen, T N A., Zucker, J D., Nguyen, M H., Drogoul, A., Nguyen, H P., "Simulation of emergency evacuation of pedestrians along the road networks in Nhatrang city," in IEEE RIVF International Conference on Computing & Communication Tech- nologies, Research, Innovation, and Vision for the Future, 2012, pp 1-6 [12] Le, V.M., Chevaleyre, Y., Zucker, J.D., Vinh, H.T., "Speeding up the evaluation of casualties in multi-agent simulations with Linear Programming application to optimization of sign placement for tsunami evacuation," in In The 2013 RIVF 66 International Conference on Computing & Communication TechnologiesResearch, Innovation, and Vision for Future, 2013, pp 215-220 [13] Mas, E., Suppasri, A., Imamura, F., Koshimura, S., "Agent-based simulation of the 2011 great east japan earthquake/tsunami evacuation: An integrated model of tsunami inundation and evacuation," in Journal of Natural Disaster Science, 2012, pp 51-57 [14] Mas, E., Koshimura, S., Imamura, F., Suppasri, A., Muhari, A and Adriano, B., "Recent advances in agent-based tsunami evacuation simulations: Case studies in Indonesia, Thailand, Japan and Peru," in Pure and Applied Geophysics, 2015, p 3409–3424 [15] Wang, H., Mostafizi, A., Cramer, L A., Cox, D., Park, H., "An agent-based model of a multimodal near-field tsunami evacuation: Decision-making and life safety," in Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2015 [16] Mostafizi, A., Wang, H., Cox, D., Dong, S., "An agent-based vertical evacuation model for a near-field tsunami: Choice behavior, logical shelter locations, and life safety," in International journal of disaster risk reduction, 2019, p 467–479 [17] Ferber, J., Gutknecht, O., Michel, F., "From Agents to Organizations: an Organizational View of Multi-Agent Systems," in Agent-Oriented Software Engineering IV, Melbourne, 2004, pp 214-230 [18] Koketsu, K., Yokota, Y., Nishimura, N., Yagi, Y., Miyazaki, S.I., Satake, K., Fujii, Y., Miyake, H., Sakai, S.I., Yamanaka, Y., Okada, T., "A unified source model for the 2011 Tohoku earthquake," in Earth and Planetary Science Letters, 2011, pp 480-487 [19] N Le, Coordination Models for Crisis Resolution: Discovery, Analysis and Assessment, 2016 [20] Mas, E., Adriano, B., Koshimura S., "An Integrated Simulation of Tsunami Hazard and Human Evacuation," in Journal of Disaster Research, La Punta, 285295, p 2013 [21] A Mostafizi, "Agent-based tsunami evacuation model: life safety and network resilience," in Master thesis, 2016 [22] Carbo, J., Sanchez-Pi, N., Molina, J M., "Agent-based simulation with NetLogo to evaluate ambient intelligence scenarios," Journal of Simulation, 2016 67