tóm tắt: Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp

Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐA TÁC TỬ ĐA MỨC GIÁM SÁT HỆ THỐNG PHỨC TẠP

Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 9480101

Đà Nẵng - 2024

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐA TÁC TỬ ĐA MỨC GIÁM SÁT HỆ THỐNG PHỨC TẠP

LỜI MỞ ĐẦU

Trong nhiều thập kỷ qua, Hệ thống phức tạp (Complex system) đã trở thành chủ đề nghiên cứu rộng rãi theo nhiều hướng khác nhau Hệ thống phức tạp hiện diện ở mọi nơi và được nhiều nhà khoa học trong những lĩnh vực nghiên cứu khác nhau quan tâm nghiên cứu Một số ví dụ về hệ thống phức tạp như: Bộ não con người, nền kinh tế thế giới, hệ sinh thái, mạng Internet, xã hội loài người, khí hậu toàn cầu, mạng lưới điện, hệ thống giao thông, hệ thống liên lạc, đám đông, các tổ chức kinh tế và xã hội, v.v Trong các hệ thống này luôn tồn tại những đặc trưng làm cho việc nghiên cứu về nó càng gặp nhiều thách thức, chẳng hạn như: Nhiều thành phần, không đồng nhất, luôn biến đổi, đa dạng và đặc biệt là tính đa quy mô Những tương tác cục bộ giữa các bộ phận trong hệ thống phức tạp làm xuất hiện hành động tự phát đây là một quá trình không có sự kiểm soát của bất kỳ tác nhân bên ngoài nào Nó được kích hoạt bởi các tương tác ngẫu nhiên và khuếch đại bởi vòng phản hồi tích cực Quá trình này hoàn toàn phi tập trung, phân tán trên tất cả các thành phần của hệ thống Nghiên cứu về hệ thống phức tạp là cần thiết để hiểu biết sâu sắc về cách các hệ thống phức tạp hoạt động và tương tác với nhau, biết về cấu trúc và hành vi của chúng giúp con người tạo ra các giải pháp hiệu quả hơn; dự đoán và kiểm soát các hành vi không mong muốn, giúp tối ưu hóa hoạt động và tài nguyên, đồng thời giảm thiểu chi phí và rủi ro; tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới có thể tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm chi phí v.v

Đám đông ở những nơi công cộng được xem là một hệ thống phức tạp, nó có đầy đủ các đặc trưng của một hệ thống phức tạp

Trong các tình huống khẩn cấp, những hành vi tự phát tạo nên sự hỗn loạn có thể gây ra tình trạng tắc nghẽn, giẫm đạp nhau gây thiệt hại về người

Hệ thống đa tác tử là một lĩnh vực đang được quan tâm không chỉ trong nghiên cứu mà còn ứng dụng trong thực tế ở nhiều quốc gia trên thế giới và cả Việt Nam Sự kết hợp giữa đa tác tử và một số lĩnh vực liên quan mở ra nhiều hứa hẹn trong nhiều ứng dụng thực tế Từ tính thời sự và hữu ích của đa tác tử, tác giả lựa chọn hướng tiếp cận này để nghiên cứu cho luận án của mình Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp, ứng dụng vào bài toán sơ tán đám đông hành khách trong trường hợp có cháy Việc quan sát và giám sát luồng di chuyển của hành khách và lập kế hoạch hướng dẫn sơ tán hành khách đến nơi an toàn khi có cháy thực sự cần thiết Điều này có ý nghĩa quan trọng, hạn chế rủi ro thương vong về người khi có cháy xảy ra tại một nơi công cộng như sân bay

1 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và xây dựng một mô hình đa tác tử đa mức MAS-GiG mô hình hóa đám đông và áp dụng giải quyết bài toán lập kế hoạch hướng dẫn sơ tán đám đông trong các tình huống khẩn cấp Mục tiêu cụ thể: Tổng hợp, phân tích lý thuyết về hệ thống phức tạp, đám đông, hệ thống đa tác tử, các mô hình đa tác tử; đề xuất mô hình MAS-GiG; cài đặt thử nghiệm mô hình trên nền tảng MASH, đánh giá hiệu quả

2 Đối tượng nghiên cứu

- Đám đông, hành vi đám đông

- Hệ thống đa tác tử, hệ thống đa tác tử đa mức

- Nền tảng mô phỏng MASH (MultiAgent Hardware Software Simulator)

3 Phạm vi nghiên cứu

- Đám đông hành khách tại một sảnh khởi hành bay

- Mô hình MAS-GiG mô hình hóa đám đông và lập kế hoạch sơ tán hành khách khi có cháy

- Cài đặt thử nghiệm mô hình và phương pháp đề xuất trên nền tảng mô phỏng MASH

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Đề tài có ý nghĩa khoa học và thực tiễn, đóng góp mới vào lĩnh vực đa tác tử mô hình đa tác tử đa mức Mô hình đề xuất nhằm mô hình hóa các hệ thống phức tạp đa mức, cụ thể là mô hình hóa đám đông và lập kế hoạch sơ tán hành khách cụ thể là hệ thống đám đông hành khách trong trường hợp có cháy tại một phòng chờ, sảnh khởi hành, của một sân bay có cấu trúc tương tự sân bay quốc tế Đà Nẵng

5 Những đóng góp của luận án

- Đề xuất mô hình đa tác tử đa mức MAS-GiG giám sát hệ thống phức tạp; áp dụng mô hình đề xuất vào việc giám sát đám đông khẩn cấp; ứng dụng lập kế hoạch sơ tán đám đông khẩn cấp - Đề xuất phương pháp giải quyết bài toán dựa vào mô hình đề xuất lập kế hoạch hướng dẫn sơ tán hành khách khi có cháy tại một phòng chờ, sảnh khởi hành của một sân bay có cấu trúc tương tự sân bay quốc tế Đà Nẵng;

- Xây dựng framework cho ứng dụng dựa trên nền tảng MASH, thiết kế, cài đặt, thử nghiệm mô hình và phương pháp đề xuất

- Đánh giá mô hình và phương pháp đề xuất trên phương diện lý thuyết và thực nghiệm

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ VÀ ỨNG DỤNG

1.1 Hệ thống phức tạp

1.1.1 Tổng quan về hệ thống phức tạp

- Hệ thống phức tạp là một hệ thống gồm nhiều thành phần luôn biến đổi và tương tác với nhau tạo nên các mối quan hệ mới

- Các thành phần của hệ thống phức tạp phụ thuộc lẫn nhau và không tuyến tính

1.1.2 Hệ thống phức tạp đa quy mô

Có những hệ thống phức tạp tự nhiên hoặc nhân tạo mang trong mình đặc trưng đa quy mô không gian hoặc thời gian

1.2.2 Các khái niệm về hệ thống đa tác tử 1.2.3 Cấu trúc AEIO

a) A: Tác tử b) E: Môi trường c) I: Tương tác

d) O: Tổ chức

1.3 Nghiên cứu và ứng dụng của MAS

1.3.1 Các lĩnh vực nghiên cứu của MAS 1.3.2 MAS mô hình hóa hệ thống phức tạp 1.3.3 MAS mô hình hóa đám đông

1.4 Kết chương

CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐA TÁC TỬ ĐA MỨC 2.1 Giới thiệu

2.2 Phân tích đặc trưng của MAS đa mức

2.2.1 Kiến trúc tác tử 2.2.2 Đa mức động 2.2.3 Loại tương tác 2.2.4 Bản chất kiểm soát 2.2.5 Cấu trúc của MAS

2.3 Mô hình đa tác tử đa mức MAS-GiG

2.3.1 Mô hình MAS-GiG theo cấu trúc AEIO 2.3.2 Cấu trúc đa mức của mô hình MAS-GiG

a) Mô tả đa mức mô hình MAS-GiG

Mô hình đa tác tử đa mức MAS-GiG được mô tả như sau:

- Mức 0: các tác tử ở mức 0 được gọi là các tác tử cơ sở - Mức 1: mức 1 là mức nhóm đầu tiên trong mô hình Nhóm ở mức 1 được hình thành từ các tác tử ở mức 0

- Mức 2: mức 2 là mức nhóm thứ hai, mỗi tác tử ở mức này là

đại diện của một nhóm ở mức 1

- Mức (n-1): mức (n-1) là mức nhóm thứ (n-1), tương tự như mức nhóm thứ 2, mỗi tác tử ở mức (n-1) là đại diện của một nhóm ở mức (n-2)

G1k (k=1 g)={(I1i(i=1 o),I1j(j=1 o)): I1i ℜ I1j} (2.1)

Trong đó ℜ là mối quan hệ xã hội, g: số tự nhiên bất kỳ đại diện cho số nhóm, o là số tự nhiên bất kỳ đại diện cho số cá nhân hiện diện trong môi trường, i, j là các số tự nhiên nằm trong khoảng từ 1 đến o

2.4 Mô hình MAS-GiG mô hình hóa đám đông

2.4.1 Mô tả các thành phần theo cấu trúc AEIO 2.4.2 Thuộc tính cấu trúc AEIO đa mức

2.5 Kết chương

Nội dung chủ yếu được trình bày trong chương là đề xuất mô hình MAS-GiG bao gồm sự kết hợp giữa cấu trúc AEIO và mô hình nhóm đa mức Sự kết hợp giữa cấu trúc AEIO và mô hình nhóm đa mức tạo nên một mô hình đa tác tử đa mức MAS-GiG mô hình hóa hệ thống phức tạp, áp dụng mô hình hóa đám đông Sự kết hợp giữa mô hình nhóm đa mức và thành phần Tổ chức O trong cấu trúc AEIO mở ra một cái nhìn mới, một hệ thống có cấu trúc xuyên suốt thuận lợi trong giám sát, quản lý hệ thống Các kết quả liên quan đến nội dung được trình bày ở chương này đã được công bố trên các kỷ yếu hội thảo và tạp chí là những công trình đã công bố của tác giả [4, 5, 6]

CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MAS-GIG GIÁM SÁT VÀ LẬP KẾ HOẠCH SƠ TÁN ĐÁM ĐÔNG KHI CÓ CHÁY 3.1 Giám sát di chuyển

3.1.1 Giới thiệu

3.1.2 Lập kế hoạch sơ tán 3.1.3 Các luật di chuyển 3.1.4 Lan truyền thông tin cháy

3.2 Lập kế hoạch sơ tán hành khách khi có cháy

3.2.1 Mô tả bài toán

Lập kế hoạch sơ tán hành khách khi có cháy tại phòng chờ bay hay gọi là bài toán ứng dụng Bài toán được mô tả theo tiến trình từ khi hành khách vào phòng chờ (t0), sân bay trong tình huống bình thường (t1), khi có cháy (tj), cơ quan quản lý khẩn cấp lên kế hoạch sơ tán (tk), thờ điểm bắt đầu sơ tán (tl), hành khách dênd nơi an toàn (tn)

3.2.2 Mô tả bài toán ứng dụng dưới dạng bài toán tối ưu

Phát biểu bài toán bằng lời: Tìm cách sơ tán N hành khách từ

u điểm xuất phát đến v điểm đích (nơi an toàn) sao cho tổng thời

Tổng số hành khách sơ tán đến điểm đích l (l đại

diện cho một khu vực an toàn)

- Tổng số lượng hành khách sơ tán từ vị trí xuất phát j bằng

tổng số hành khách cần sơ tán hiện tại ở vị trí đó ∑ 𝑥𝑗𝑙= 𝑁𝑗, 𝑣ớ𝑖 𝑗 = 1,2, … , 𝑢

(3.2)

- Tổng số hành khách sơ tán đến vị trí đích l không vượt quá

tổng số hành khách cần được sơ tán đến vị trí đích đó ∑ 𝑥𝑗𝑙≤ 𝑀𝑙, 𝑣ớ𝑖 𝑙 = 1,2, … , 𝑣

(3.5)

Chi phí di chuyển cho một hành khách từ j đến l phụ thuộc

vào chiều dài, độ rộng của tuyến đường và mật độ phân bố hành

khách trên tuyến đường đó, ký hiệu là tjl, với tjl>0

3.2.3 Ứng dụng mô hình MAS-GiG để giám sát và lập kế hoạch sơ tán

Để giải quyết bài toán ứng dụng, tác giả đề xuất phương pháp kết hợp giữa mô hình đa tác tử đa mức MAS-GiG với bốn bài toán liên quan gồm: Bài toán xây dựng đồ thị đường đi; Bài toán phân chia không gian; Bài toán tinh chỉnh vận tốc; Bài toán thay đổi kế hoạch sơ tán

3.2.3.1 Đề xuất phương pháp giải quyết bài toán ứng dụng

Tác giả đề xuất phương pháp giải quyết bài toán bằng phương pháp mô hình hóa đám đông và lập kế hoạch hướng dẫn sơ tán hành khách dựa vào mô hình đa tác tử đa mức MAS-GiG

Hình 3.2 Phương pháp giải quyết bài toán ứng dụng Dựa vào dữ liệu không gian của phòng chờ, chúng tôi xây dựng

đồ thị G=<V,E>, từ đồ thị G xác định đường đi ngắn nhất từ một

đỉnh (một vị trí trong phòng chờ) đến một đỉnh (lối thoát) trên đồ thị Từ dữ liệu hành khách, chúng tôi xây dựng mô hình base-MAS-GiG, mô hình áp dụng cho hệ thống hành khách Từ dữ liệu không gian phòng chờ và dữ liệu hành khách, chúng tôi xây dựng mô hình manage-MAS-GiG mô hình này áp dụng cho hệ thống quản lý khẩn cấp Kết hợp mô hình base-MAS-GiG và manage-MAS-GiG thành mô hình integrated-MAS-GiG Hướng dẫn nhóm hành khách sơ tán theo kế hoạch (xem Hình 3.2)

3.2.3.2 Áp dụng MAS-GiG cho bài toán ứng dụng

Mô hình kết hợp hai MAS-GiG cho ứng dụng (xem Hình 3.3 )

Hình 3.3 Các mức của hai mô hình MAS-GiG cho ứng dụng

3.2.3.3 Bốn bài toán hỗ trợ trong lập kế hoạch sơ tán

3.3 Minh họa lập kế hoạch sơ tán hành khách tại sảnh khởi hành bay

3.3.1 Minh họa tiến trình thực hiện kế hoạch sơ tán 3.3.2 Minh họa các bước lập kế hoạch sơ tán

3.4 Kết chương

Chương này tập trung vào những nội dung chính về giám sát và lập kế hoạch sơ tán Các kết quả liên quan đến nội dung được trình bày ở chương này đã được công bố trên các kỷ yếu hội thảo và tạp chí là những công trình đã công bố của tác giả [1, 2, 4, 5, 7]

CHƯƠNG 4 THIẾT KẾ, XÂY DỰNG VÀ THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH MAS-GIG TRÊN NỀN TẢNG MASH

4.1 Nền tảng mô phỏng MASH

4.2 Xây dựng framework cho ứng dụng

4.2.1 Thiết kế framework cho ứng dụng

Chúng tôi đã lưu thông tin kịch bản này trong một tệp JSON (Javascript Object Notation) Kịch bản này chứa toàn bộ thông tin về môi trường như phòng chờ, lối vào, lối ra, cửa hàng, v.v.; thông tin các chuyến bay như chuyến bay có sức chứa bao nhiêu, thời gian bay, xuất phát từ phòng chờ nào, nó có bị trễ không và trễ bao lâu, v.v.; thông tin về hỏa hoạn như khi nào xảy ra, mức độ lan truyền, vị trí xuất hiện, v.v

Luồng mô phỏng một kịch bản thông qua ba giai đoạn (xem hình 4.4):

Hình 4.4 Ba giai đoạn mô phỏng kịch bản

Dựa vào ba giai đoạn trên, chúng tôi thiết kế tổng quan framework cho ứng dụng gồm những mô-đun được mô tả trong hình 4.5

- JsonParser: mô-đun được sử dụng để đọc dữ liệu từ tệp

kịch bản, phân tích dữ liệu để tạo những đối tượng tương ứng thông qua các mô hình dữ liệu của chương trình

- Initialization: mô-đun dùng để khởi tạo chương trình - ProgressController: một trình điều khiển, quản lý toàn bộ

tiến trình của một kịch bản nhất định từ đầu đến cuối

Hình 4.5 Framework cho ứng dụng

- CenterModel: một mô hình dữ liệu trung tâm dùng để quản

lý tất cả các đối tượng của chương trình Chúng tôi tạo hai mô

hình dữ liệu nhỏ hơn AirportMap và AgentManager là các

thành phần của CenterModel Mục đích sử dụng để quản lý các đối tượng tĩnh và quản lý các tác tử như hành khách, nhân viên an ninh, hỏa hoạn, nhà điều hành sân bay, v.v

- MASH Platform: công cụ mô phỏng trình bày mục 4.1 - Presentation: trình chiếu tiến trình kịch bản trên cửa sổ mô

phỏng

4.2.2 Thiết kế chi tiết

4.2.2.1 Thiết kế các đối tượng thuộc môi trường 4.2.2.2 Thiết kế tác tử

Trong ứng dụng gồm có những tác tử sau: - PassengerAgent: đại diện cho hành khách - GuideAgent: đại diện cho nhân viên an ninh

- AirportOperatorAgent: đại diện cho cơ quan quản lý khẩn cấp ở sân bay

- FireAgent: đại diện cho một đám cháy

- AirportAgent: lớp cha của lớp PassengerAgent và GuideAgent

- PassengerGroup: lớp đại diện cho mối quan hệ nhóm gia đình, bạn bè đi chung trên cùng một chuyến bay

- GuideGroup: lớp đại diện cho mối quan hệ ở mức nhóm của những nhân viên an ninh

Các kịch bản

Có ba kịch bản, mỗi kịch bản gồm một vị trí cháy đại diện cho những vị trí cháy tương tự trong khu vực Tham số quan trọng để đánh giá phương pháp đề xuất là Tổng thời gian sơ tán (total evacuees time) Tổng thời gian sơ tán của phòng chờ được xác định bằng tổng thời gian sơ tán của những hành khách ra một lối thoát trong phòng chờ có tổng thời gian sơ tán lớn nhất

Kịch bản 1 cháy tại một vị trí không trùng với lối thoát nào của phòng chờ; Kịch bản 2 cháy tại một vị trí gần với lối vào phòng chờ; Kịch bản 3, cháy tại một vị trí gần với cửa ra máy

bay Các lối thoát trong các kịch bản là lối vào phòng chờ, cửa ra máy bay và một lối thoát khẩn cấp

Trong mô phỏng, chấm màu xanh đại diện cho hành khách không đi theo nhóm, chấm màu vàng đại diện cho hành khách đi theo nhóm, chấm màu đỏ là các đại diện nhóm, chấm màu đen đại diện cho khu vực và chấm màu xám đại diện cho phòng chờ

Hình 4.11a hiển thị giao diện mô phỏng cho kịch bản 1 Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E1 là 129 giây, Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E2 là 97 giây, tổng thời gian sơ tán cho lối thoát

Hình 4.11a Hình 4.11b Hình 4.11c

E3 là 114 giây Vậy Tổng thời gian sơ tán của phòng chờ trong kịch bản 1 là 129 giây

Hình 4.11b hiển thị giao diện mô phỏng cho kịch bản 2 Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E1 là 119 giây, Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E2 là 0 giây, Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E3 là 162 giây Vậy tổng thời gian sơ tán của phòng chờ trong kịch bản 2 là 162 giây

Hình 4.11c hiển thị giao diện mô phỏng cho kịch bản 3 Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E1 là 157 giây, Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E2 là 131 giây, Tổng thời gian sơ tán cho lối thoát E3 là 0 giây Vậy Tổng thời gian sơ tán của phòng chờ trong kịch bản 3 bằng 157 giây

4.3.2.2 Thực nghiệm trong phạm vi hai phòng chờ

Mô tả chung

Dựa vào cấu trúc của hai phòng chờ số 5 và số 6, chúng tôi thực nghiệm tương tự như ứng dụng trong phạm vi một phòng chờ, trong trường hợp này chúng tôi cũng xét ba trường hợp tương ứng với ba kịch bản, mỗi kịch bản gồm một vị trí cháy đại diện cho những vị trí cháy tương tự trong khu vực

Các kịch bản

Trong trường hợp này, chúng tôi giả sử cháy xảy ra tại ba vị trí F1, F2, F3 trong phòng chờ số 6 Kế hoạch sơ tán hành khách tại phòng chờ số 6 được thực hiện tương tự như trường hợp thực nghiệm ứng dụng trong phạm vi một phòng chờ Kế hoạch sơ tán của phòng chờ số 5 được sử dụng cả ba lối thoát cho ba kịch bản Chẳng hạn, cháy ở vị trí F1 của phòng chờ số 6 Cả hai phòng chờ số 5 và số 6 đều sử dụng cả ba lối thoát E1, E2, E3 của mỗi

Hình 4.15c