Ứng dụng khai phá dữ liệu trong quản lý giao thông

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Vũ Đức Việt ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG QUẢN LÝ GIAO THÔNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI-2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Vũ Đức Việt ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG QUẢN LÝ GIAO THÔNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HÀ NAM HÀ NỘI-2015 LỜI CAM ĐOAN ‘Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết trình bày luận văn hoàn toàn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tơi trích dẫn đầy đủ tài liệu tham khảo, cơng trình nghiên cứu liên quan nước quốc tế Ngoại trừ tài liệu tham khảo này, luận văn hoàn toàn sản phẩm riêng tôi.’ Hà Nội, ngày 20 tháng 10 năm 2015 Ký tên i LỜI CẢM ƠN Lời xin gửi lời cảm ơn lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Nguyễn Hà Nam, Ths Lữ Đăng Nhạc tận tình bảo, giúp đỡ hướng dẫn tơi suốt q trình thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô nhà trường tạo điều kiện thuận lợi cho học tập nghiên cứu Cuối tơi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè Những người giành thời gian bên cạnh quan tâm, động viên, giúp đỡ suốt trình học tập làm luận văn tốt nghiệp Hà Nội, ngày 20 tháng 10 năm 2015 Ký tên ii Mục lục Tổng quan 1.1 Hiện trạng giao thông Việt Nam 1.2 Các giải pháp hỗ trợ cho người tham gia giao thông 1.3 Giải pháp đề xuất Các kiến thức sở 2.1 Tác tử hệ đa tác tử 2.1.1 Tác tử 2.1.2 Môi trường 2.1.3 Tác tử thông minh 2.1.4 Hệ thống đa tác tử 2.2 Hệ thống Vanet 2.3 Công cụ mô mạng VANET - VANETsim Các giải thuật tìm đường 3.1 Những thuật tốn 3.1.1 Giải thuật Djkstra 3.1.2 Giải thuật A* 3.2 Các thuật toán tìm đường nâng cao 3.2.1 Giải thuật di truyền 3.2.1.1 Giới thiệu 3.2.1.2 Giải thuật di truyền đơn 3.2.2 Giải thuật tối ưu bầy đàn 3.2.3 Giải thuật đàn kiến 3.3 Lựa chọn thuật toán 3.3.1 Thuật toán Ant System 3.3.2 Thuật toán Ant Colony System iii giản 3 7 10 11 13 16 16 16 17 18 18 18 19 20 22 24 24 26 MỤC LỤC iv Thực nghiệm kết 4.1 Áp dụng Ant Colony System cho vấn đề tìm đường 4.1.1 Hệ thống tổng quan 4.1.2 Cải tiến hệ thống với Ant colony System 4.2 Thực nghiệm 4.2.1 Môi trường thực nghiệm 4.2.2 Các thực nghiệm 4.3 Kết 28 28 28 29 32 32 33 36 KẾT LUẬN 41 5.1 Các công việc làm 41 5.2 Hướng nghiên cứu tương lai 41 Danh sách hình vẽ 1.1 Các cơng cụ tìm đường 2.1 Tác tử mơi trường Tác tử lấy thông tin từ môi trường phản ứng lại Ví dụ minh họa mạng VANET 11 Công cụ mô VANETsim 14 2.2 2.3 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 4.10 Mơ hình hệ thống Vanetsim Mơ hình hệ thống Vanetsim với Ant Colony System Biểu đồ luồng thuật toán ACS cho vấn đề tối ưu hoá đường Thực nghiệm với đồ thành phố Berlin Thực nghiệm với đồ thành phố Hà Nội Điểm tắc nghẽn đồ Berlin Điểm tắc nghẽn đồ Hà Nội Kết dẫn đường thuật toán A* đồ Berlin Kết dẫn đường thuật toán ACS đồ Berlin Kết dẫn đường thuật toán A* đồ thành phố Hà Nội 4.11 Kết dẫn đường thuật toán ACS đồ thành phố Hà Nội v 28 30 32 33 34 35 36 37 37 38 39 Danh sách bảng 4.1 4.2 Kết thực nghiệm đồ thành phố Berlin 38 Kết thực nghiệm đồ thành phố Hà Nội 40 vi Danh mục từ viết tắt ACS ACO AS VANET MANET RSU OBU PSO GA Ant Colony System Ant Colony Optimization Ant System Vehicular Ad Hoc Networks Mobile Ad Hoc Networks Road Side Unit On Board Unit Particle Swarm Optimization Genetic Algorithm vii MỞ ĐẦU Vận chuyển hành khách, hàng hóa thơng tin ln đóng vai trị quan trọng xã hội đại Các hoạt động kinh tế thời đại gắn chặt với giao thơng, quốc gia phát triển, giao thông quy hoạch đầu tư phát triển mức Ngoài nước phát triển, tầm nhìn chiến lược phát triển sở hạ tầng giao thông ưu tiên mức, nhờ nước phát triển ln có hệ thống giao thơng ổn định, phù hợp nhiều năm Cịn nước phát triển Việt Nam, tình trạng sở hạ tầng giao thông không theo kịp với phát triển kinh tế xã hội bùng nổ dân số gia tăng phương tiện giao thơng, gây cản trở kìm hãm phát triển quốc gia Hiện nay, thực trạng giao thông Việt Nam vấn đề nhức nhối người tham gia giao thông Theo thống kê từ cục thống kê, số lượng phương tiện phát sinh tham gia giao thông Việt Nam tăng theo năm, hệ thống giao thông Việt Nam chưa đáp ứng bùng nổ phương tiện tham gia giao thông lưu lượng giao thông Ở đô thị lớn thủ đô Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh , tình trạng cịn phức tạp hơn, chưa kể đến hệ thống đường, biển báo, vạch kẻ đường hỗn độn, thiếu quán, khơng theo quy chuẩn chung mang đặc tính giải pháp tình nhà chức trách Ngồi ý thức tham gia giao thông người dân chưa tốt dẫn đến hậu gia tăng tình trạng tắc đường, tai nạn giao thơng ô nhiễm môi trường Điều dẫn đến ảnh hưởng trực tiếp sức khỏe, làm tốn thời gian ảnh hưởng đến tính mạng người tham gia giao thông Để hỗ trợ tối đa người tham gia giao thơng di chuyển hiệu qng đường mình, có nhiều hình thức biện pháp đề Tại Mỹ gần Việt Nam, tin giao thơng ln cập nhật tin tức tình trạng giao thông đường để giúp người tham gia giao thông lựa chọn quãng đường tối ưu, số hãng công nghệ lớn phát triển mơ hình tơ tự lái hệ thống hỗ trợ cập nhật thời gian thực 4.1 Áp dụng Ant Colony System cho vấn đề tìm đường 29 tham số cho phương tiện tuyến đường cụ thể Như vận tốc tối đa phương tiện, vận tốc cho phép tuyến đường, đặt thêm đèn giao thông vào giao lộ gỡ bỏ đi, • Phần Agent chịu trách nhiệm mô quản lý phương tiện giao thông tương tác qua lại phương tiện với nhau, hành vi ứng xử chúng với điều kiện đường khác tình trạng đường bị ùn tắc, thơng thống • Phần GUI quản lý việc hiển thị thành phần đồ hoạ hệ thống, giúp tương tác với hệ mơ • Phần Routing chịu trách nhiệm xử lý lựa chọn tuyến đường tối ưu cho phương tiện thơng qua việc sử dụng thuật tốn dẫn đường khác Hiện tác giả Vanetsim sử dụng thuật toán dẫn đường A* cho phần định tuyến (Routing) tác tử (agent) Thuật toán đáp ứng mặt hiệu hệ thống đơi chưa tìm quãng đường tối ưu cho phương tiện tham gia giao thơng Vì luận văn chúng tơi nghiên cứu thêm thuật tốn dẫn đường cho vanetsim nhằm mục đích cải thiện việc tìm đường tối ưu hệ thống 4.1.2 Cải tiến hệ thống với Ant colony System Bời hệ thống vanetsim chia tách thành phần riêng biệt độc lập nên việc thêm hay chỉnh sử phần tương đối dễ dàng Trong hệ thống thêm thuật toán dẫn đường vào phần định tuyến (Routing) bên cạnh thuật tốn A* sẵn có để dễ dàng thay thế, so sánh đánh giá kết hai thuật toán với Thuật tốn chúng tơi sử dụng thay A* Ant Colony System tính ưu việt việc tìm kiếm tối ưu Mơ hình hệ thống hình 4.2 Theo thuật tốn Ant trình bày trên, đường kiến k thể việc cập nhật mùi cạnh Mỗi cạnh đồ thị mô tả mức độ mùi lưu lại, nút kiến k định nút đường dựa vào vị trí thời nút i xác suất lựa chọn nút để di chuyển xác định cơng thức 3.4 Trong chúng tơi tiến hành nhiều lần thực nghiệm lựa chọn tham số sau để phù hợp với toán chúng tôi: 4.1 Áp dụng Ant Colony System cho vấn đề tìm đường 30 Hình 4.2: Mơ hình hệ thống Vanetsim với Ant Colony System • Hệ số điều chỉnh ảnh hưởng vết mùi α = • Hệ số ảnh hưởng thông tin heuristic β = • Thơng tin heuristic giúp đánh giá xác lựa chọn kiến di chuyển ηij = 1/dij , với dij khoảng cách từ nút i tới nút j tức độ dài tuyến đường xét • Nik số đoạn đường mà kiến k chưa thăm vị trí nút i Ngồi ra, để thuật tốn phù hợp với điều kiện thực thi thời gian thực, có tượng ùn tắc xảy đoạn đường đoạn đường khơng kiến k lựa chọn Để thực điều này, sử dụng chế bay mùi để lại mùi cạnh thuộc vào lời giải tốt toàn cục (Gbest − Global − best) thuật toán Ant Colony System chế xác định tắc nghẽn để cập nhật mùi tốt cho thuật tốn theo thời gian thực, cụ thể sau: • Đối với chế xác định ùn, tắc Chúng tính tốn dựa vào mật độ giao thơng vận tốc phương tiện thời điểm • Đối với chế tính tốn lời giải tốt tồn cục để cập nhật mùi Chúng xây dựng hàm mục tiêu f (k) tổng thời gian kiến k từ điểm nguồn tới điểm đích, quãng thời gian để phương tiện đến đích Đối với phương tiện đoạn đường xảy ùn tắc, có phương 4.1 Áp dụng Ant Colony System cho vấn đề tìm đường 31 tiện khác đằng trước nó, cộng thêm tham số tắc nghẽn cho phương tiện đằng trước w = 15 (giá trị có thực nghiệm) Như đoạn đường có n phương tiện bị ùn tắc hàm mục tiêu f (k) cộng thêm giá trị n ∗ w Việc bổ xung thêm giá trị giúp kiến tránh vào đoạn đường xảy tượng tắc Chi tiết thuật tốn mơ tả biểu đồ hình 4.3 4.2 Thực nghiệm Hình 4.3: Biểu đồ luồng thuật toán ACS cho vấn đề tối ưu hoá đường 4.2 4.2.1 Thực nghiệm Môi trường thực nghiệm Chúng tơi tiến hành thực nghiệm mơi trường sau: 32 4.2 Thực nghiệm 33 • Hệ điều hành: MacOS 10.1 • Bộ vi xử lý: Intel core i5 2.4 GHZ • Bộ nhớ trong: DDR3 8GB 1600MHZ • Mơi trường Java: Open JDK • VANETsim phiên 1.3 4.2.2 Các thực nghiệm Chúng tiến hành thực nghiệm hai đồ thành phố Berlin Đức Hà Nội Việt Nam Với đồ, tiến hành phân tích hiệu thuật tốn tìm đường dựa tiêu chí sau: • Tổng khoảng cách phương tiện xét qua từ nguồn tới đích • Qng thời gian để phương tiện từ nguồn tới đích • Thời gian xử lý thuật tốn Hình 4.4: Thực nghiệm với đồ thành phố Berlin 4.2 Thực nghiệm 34 Hình 4.5: Thực nghiệm với đồ thành phố Hà Nội Với đồ thành phố Berlin, giả định phương tiện từ điểm đường Holzmarktstre có tọa độ x = 582858, y = 353950 tới điểm đường đường Littenstraße có tọa độ x = 550418, y = 320967 hình 4.4 Chúng tơi thiết lập mơi trường giao thông bao gồm ô tô xe máy, ô tô gồm loại xe chỗ, xe tải, xe tải xe bus Số lượng phương tiện để dễ so sánh thuật toán với Với đồ thành phố Hà Nội, giả định phương tiện từ điểm đường Trần Thái Tơng có tọa độ x = 12971115, y = 10755648 tới điểm đường đường S1204 có tọa độ x = 12991416, y = 10810560 hình 4.5 Chúng tơi thiết lập mơi trường tương tự đồ thành phố Berlin Trong thực nghiệm tiến hành, sử dụng tham số sau cho thuật tốn ACS mình: 4.2 Thực nghiệm 35 • Hệ số α = • Hệ số β = • Hệ số bay mùi ρ = 0.1 • Hệ số ngẫu nhiên q = 0.4 Các công cụ dẫn đường chưa tính đến yếu tố ùn tắc Với mơ hình sử dụng thực nghiệm, chúng tơi có tính yếu tố ùn tắc vào dẫn đường cho người tham gia giao thông Khi đoạn đường xảy ùn tắc, hệ thống tự nhận diện tìm hướng thay Chúng tiến hành thực nghiệm cung đường xét tăng mật độ phương tiện lên để làm tắc nghẽn tuyến đường phương tiện trước Với đồ thành phố Berlin, điểm gây tắc nghẽn ngã tư đường Littenstraße với đường Stralauer Straße hình 4.6 Với đồ thành phố Hà Nội, điểm gây tắc nghẽn ngã tư đường Trần Thái Tơng đường S1583 hình 4.7 Hình 4.6: Điểm tắc nghẽn đồ Berlin 4.3 Kết 36 Hình 4.7: Điểm tắc nghẽn đồ Hà Nội 4.3 Kết Dưới kết thực nghiệm thực nghiệm mô tả sau Bản đồ Berlin Thuật toán A* đưa đường cho phương tiện từ Holzmarktstraße tới Stralauer Stre, sau tiếp tới Molkenmarkt tới Grunerstre cuối tới Littenstre hình 4.8 Với thuật toán ACS, đường phương tiện từ Holzmarktstre tới Stralauer Stre tới Littenstre hình 4.9 Rõ ràng với thiết lập ban đầu, thuật toán ACS mang lại kết tốt với thời gian phương tiện theo dõi 53,80 giây, gần giây so với thuật toán A* Quãng đường di chuyển phương tiện hẳn với 541m theo thuật toán ACS 1060m theo thuật tốn A* Như thấy chất lượng dẫn đường thuật toán ACS tốt so với thuật toán A* Tuy nhiên thời gian thực thi thuật tốn khơng vậy, thuật tốn ACS tốn 41 miligiây cho việc xử lý thuật toán A* tốn 25 miligiây Kết so sánh thể bảng 4.1 Ngoài bảng thêm vài tuyến đường để tăng cường kết so sánh nhận kết tương ứng với trường hợp 4.3 Kết 37 xét Trong thực nghiệm làm tăng mật độ giao thông để gây tắc nghẽn ngã tư đường Littenstre với đường Stralauer Stre cung đường từ Holzmarktstraße tới Stralauer Straße sau tới Dircksenstre tiếp tục tới Voltairestre đến Littenstre Hình 4.8: Kết dẫn đường thuật toán A* đồ Berlin Hình 4.9: Kết dẫn đường thuật toán ACS đồ Berlin 4.3 Kết 38 Bảng 4.1: Kết thực nghiệm đồ thành phố Berlin Khoảng cách Thời gian Thời gian xử lý Tuyến đường Thuật toán (m) (giây) (mili giây) A* 1060 58,56 25 Từ Holzmarktstraße Ant Colony 541 53,80 41 tới Littenstraße A* 889 65,84 19 Từ Leipziger Straße Ant Colony 624 61.88 39 tới Charlottenstraße A* 730 68,56 23 Từ Immanuelkirch tới Ant Colony 520 63,43 37 Marienburger Bản đồ Hà Nội Thuật toán A* đưa đường cho phương tiện từ Trần Thái Tông tới Thành Thái tới S1204 hình 4.10 Với thuật tốn ACS, đường phương tiện từ Trần Thái Tông tới S1226 tới S1204 hình 4.11 Hình 4.10: Kết dẫn đường thuật toán A* đồ thành phố Hà Nội Tương tự với kết đồ thành phố Berlin, thuật toán ACS mang lại kết tốt với thời gian di chuyển phương tiện theo dõi 60,88 giây, 4.3 Kết 39 Hình 4.11: Kết dẫn đường thuật toán ACS đồ thành phố Hà Nội gần giây so với thuật toán A* bảng 4.2 Quãng đường di chuyển phương tiện hẳn với 802m theo thuật toán ACS 1150m theo thuật tốn A* Như thấy chất lượng dẫn đường thuật toán ACS tốt so với thuật toán A* Tuy nhiên thời gian thực thi thuật toán ACS nhiều thuật toán A*, thuật toán ACS tốn 31 miligiây cho việc xử lý thuật toán A* tốn 18 miligiây Kết so sánh thể bảng 4.2 Trong thực nghiệm làm tăng mật độ giao thông để gây tắc nghẽn đường Trần Thái Tông với đường S1583 cung đường từ Trần Thái Tơng tới Thành Thái sau tới S1204 Cung đường tránh điểm ách tắc ngã tư đường Từ kết mô thực nghiệm chúng tơi, thấy thuật toán ACS mang lại kết tốt việc tìm kiếm đường ngắn 4.3 Kết 40 Bảng 4.2: Kết thực nghiệm đồ thành phố Hà Nội Khoảng cách Thời gian Thời gian xử lý Thuật toán (m) (giây) (mili giây) A* 1150 64,12 18 Ant Colony 802 60,88 31 thời gian thực thi thuật toán lại vấn đề cần phải lưu ý sử dụng ACS Chương KẾT LUẬN 5.1 Các công việc làm Trong luận văn chúng tơi đạt điểm sau: • Tìm hiểu thực trạng hệ thơng giao thơng Việt Nam • Tìm hiểu kiến thức tổng quan tác tử, tác tử thông minh, mạng VANET, công cụ mô hệ thống giao thơng cho mạng VANET • Tìm hiểu giải thuật dẫn đường thử nghiệm hệ thống VANET Trong tương lai, thời đại Internet-of-things (IOT) phát triển, mạng VANET sớm trở nên thực tế ứng dụng tìm đường ý tưởng luận văn trở nên thực tế 5.2 Hướng nghiên cứu tương lai Trước kết dẫn đường tốt hẳn thuật toán ACS thời gian thực thi lại chậm, dự kiến nghiên cứu cách thức để làm thuật toán thực thi nhanh Với tình hình phát triển cơng nghệ phân tán nay, chúng tơi có thêm lựa chọn để giúp thuật toán hoạt động hiệu ứng dụng thực tế cách • Sử dụng kiến trúc phân tán 41 5.2 Hướng nghiên cứu tương lai 42 • Sử dụng kiểu cài đặt đa luồng để làm tốc độ thuật tốn tốt Ngồi nghiên cứu đến thuật tốn duyệt tồn đồ thị bước trước tính tốn, thuật tốn mang lại cân hiệu thực thi kết tìm đường đồ thị so với ACS Tài liệu tham khảo [1] M Dorigo and L Gambardella Ant colonies for the traveling salesman problem In BioSysterns, pages 73–81, 1997 [2] Jonathan L Gross and Jay Yellen Graph Theory and Its Application (2 ed.) Wiley, 2006 [3] P E Hart, N J Nilsson, and B Raphael A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths pages 100–107, 1968 [4] J Kennedy and R.C Eberhart Particle swarm optimization In Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networds, 1995 [5] Mitchell Mit press In An Introduction to Genetic Algorithms (third printing), 1997 [6] Stuart Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition) Prentice Hall, 2009 [7] A Tomandl, D Herrmann, K.-P Fuchs, H Federrath, and F Scheuer Vanetsim: An open source simulator for security and privacy concepts in vanets In 9th International Workshop on Security and High Performance Computing Systems (SHPCS 2014), 2014 [8] M Wooldridge and N.R Jennings Intelligent agents: theory and practice In The Knowledge Engineering Review, pages 115–152, 1995 [9] Michael Wooldridge An Introduction To Multiagent Systems John Wiley and Sons, ltd, 2002 43 ... CÔNG NGHỆ Vũ Đức Việt ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG QUẢN LÝ GIAO THƠNG Ngành: Cơng nghệ thơng tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG... chặt với giao thơng, quốc gia phát triển, giao thông quy hoạch đầu tư phát triển mức Ngoài nước phát triển, tầm nhìn chiến lược phát triển sở hạ tầng giao thông ưu tiên mức, nhờ nước phát triển... giao thơng vào cao điểm • Các thức quản lý giao thơng thị Việt Nam cịn chưa chặt chẽ, trang thiết bị kỹ thuật lạc hậu, thiếu giải pháp giao thơng hỗ trợ tốt cho người quản lý người tham gia giao