Bài báo này trình bày phương pháp rời rác hoá mô phỏng để tăng độ chính xác của mô phỏng. Ngoài ra, nghiên cứu này còn đề xuất một phương pháp để tối ưu hoá việc rời rạc này để tăng tốc độ thực hiện mô phỏng.
Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh 245 Phương pháp rời rạc hố để tăng độ xác mơ di tản tình xảy thiên tai Lê Văn Minh1, Phạm Tuấn Anh2 Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin - Đại học Đà Nẵng; lvminh@cit.udn.vn Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin - Đại học Đà Nẵng ptanh@cit.udn.vn Tóm tắt Hiện nay, thiên tai nghiêm trọng người sóng thần Đối với sóng thần cách hiệu để giảm thiểu thiệt hại di tản Với yêu cầu thực tế việc di tản, ngày nhiều giải pháp mơ hình mơ việc di tản đề xuất để dự đoán số lượng thương vong để chuẩn bị giải pháp cứu hộ Cùng với phát triển hệ thống mô theo hướng tác tử (agent-based simulation), ngày nhiều mô di tản xây dựng theo hướng Vấn đề việc mô hướng tác tử mơ thời gian Trên thực tế, thời gian giá trị liên tục máy tính giá trị lại rời rạc Vì thế, câu hỏi đặt làm để rời rác hố mơ cho kết mô giống với thực tế Bài báo trình bày phương pháp rời rác hố mơ để tăng độ xác mơ Ngồi ra, nghiên cứu đề xuất phương pháp để tối ưu hoá việc rời rạc để tăng tốc độ thực mơ Từ khóa: mơ hướng tác tử; thời gian rời rạc, hệ thống thông tin địa lý; thảm họa thiên nhiên; tinh chỉnh; tối ưu Đặt vấn đề Hiện nay, thiên tai nghiêm trọng người sóng thần Trong số trận sóng thần gần đây, sóng thần diễn Nhật Bản năm 2011[1] cướp hàng trăm sinh mạng theo hậu nghiêm trọng vấn đề rò rỉ hạt nhân Cho tới nay, di tản cách hiệu để bảo vệ người dân khỏi sóng thần Bài tốn đặt làm để đánh giá độ hiệu việc di tản trước sóng thần diễn Mơ hình hố hướng tác tử (cịn gọi Agent-Based Modeling) hướng tiếp cận tốt để giải tốn mơ việc di tản Với hướng tiếp cận này, cần đặc tả hành động cá nhân cụ thể hệ thống tạo tất tiến trình giả lập hành động để thực Vấn đề làm kết mơ máy tính giống kết thực tế Vấn đề xuất phát từ hai vấn đề thực tế sau: Thời gian mô thời gian rời rạc (thường mô tả thành số lần lặp gọi step), thời gian thực tế lại giá trị liên tục ví dụ giây Đơn vị đo khoảng cách mô không giống đơn vị đo khoảng cách thực tế Trong mơ khoảng cách tính theo đơn vị Nếu để hiển thị đơn vị thường điểm ảnh (gọi pixel) Tuy nhiên, thực tế, khoảng cách tính đơn vị mét Một cách cụ thể, toán đặt để lần lặp mô tương đương số giây đơn vị khoảng cách mô tương ứng với số mét thực tế 246 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp để tăng độ xác mơ Cụ thể nhóm tác giả đề xuất tinh chỉnh hệ quy chiếu khoảng cách cho bước lặp mơ với giây thực tế Ngồi ra, nhóm tác giả cịn đề xuất giải pháp để tối ưu tốc độ thực thi mô Kết nghiên cứu khảo sát 2.1 Phương pháp mơ hình hố di tản Để xây dựng mô phỏng, thông thường theo hai hướng tiếp cận Hướng tiếp cận thứ mơ hình tốn học “equation-based modeling” Theo cơng trình nghiên cứu ở[2], mơ hình hệ thống dạng mơ hình tốn học mà mơ hình bao gồm nhiều phương trình tốn học Hướng tiếp cận thứ hai tập trung vào việc mô tả hành vi thành phần cụ thể hệ thống (được mô tả ở[3]) gọi “agent-based modeling” Theo tổng hợp [4], hướng tiếp cận có điểm mạnh điểm yếu riêng Mơ hình tốn học có điểm mạnh mơ thời gian liên tục Tuy nhiên, điểm yếu tính xác khơng cao mô hành vi người Mô hướng tác tử có lợi mơ tương đối xác hành vi người mơ tập trung vào mơ hình thời gian rời rạc Thực tế, nghiên cứu [4] hành vi người vốn phức tạp, đó, độ xác mơ tốn học vấn đề gây tranh cãi Vì vậy, nhiều cơng trình tập trung vào hướng tiếp cận “agent-based modeling” để mô hành vi người (các công trình tiêu biểu bao gồm [5], [6], [7]) 2.2 Mơ hình hố hướng tác tử việc di tản Mơ hình hóa hướng tác tử hiểu đơn giản mơ hình đối tượng hệ thống thành tác tử Các tác tử đối tượng tự thực thi hành vi mà hành vi định nghĩa từ đầu [3] Hoạt động hệ thống đa tác tử thực chất thực thi tất hành vi tác tử bước lặp Do đó, thời gian hệ thống tính thành bước lặp Vì thế, tồn hoạt động mơ kiểu thực theo bước Hoạt động mô di tản theo hướng tác tử hoàn toàn phụ thuộc vào cách mơ hình hóa tác tử Cách đơn giản để mơ hình việc di tản mô tả chuyển động cá thể lưới [8] [9] Để tăng quy mô môt phỏng, hướng tiếp cận đề xuất mơ việc di tản thành đồ thị Trong số tác giả tập trung vào việc sử dụng petri-net [10] (một dạng đặc biệt đồ thị), số khác sử dụng đồ thị tổng quát [11] Qua nghiên cứu thực trạng toán di tản, nhóm tác giả đề xuất mơ hình hố việc di tản thành chuỗi định Lý đề tài hướng đến việc tinh chỉnh đối tượng thời gian mơ Do đó, việc định hướng hành động tác tử thành chuỗi định có lợi cho việc quy định thời gian định Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh Phương pháp nghiên cứu 3.1 Trường hợp nghiên cứu cụ thể 247 Trường hợp nghiên cứu cụ thể xuyên suốt báo di tản xảy sóng thần thành phố Đà Nẵng, Việt Nam (nơi dự đoán chịu tổn thất nghiêm trọng sóng thần diễn ra[12] [13]) Kịch khẩn cấp đề xuất báo sau: Ban đầu, trận động đất diễn ngồi khơi Biển Đơng Trận động đất gây sóng thần với độ cao sóng tiếp cận đất liền mét Thời gian lan truyền sóng tương ứng với thời gian di chuyển đợt sóng dự đoán 30 phút Viện vật lý địa cầu thơng báo cho đơn vị phịng chống thiên tai địa phương để triển khai di tản qua tất phương tiện thông tin đại chúng Khoảng thời gian để quyền trung ương địa phương thông báo định di tán đến người dân dự kiến khoảng 15 phút Như vậy, thời gian di tản người dân bị rút ngắn 15 phút Người dân khuyến cáo di chuyển đến nhà cao tầng đủ kiên cố gần nơi cư trú để tránh thiên tai Với tham số đầu vào thông tin mô tả biển dẫn (bao gồm vị trí hướng chúng), câu hỏi đặt có phần trăm người dân đến nơi trú ẩn an toàn sau 15 phút Để trả lời cho câu hỏi này, phần trình bày hai mơ hình mơ Mơ hình thứ gọi mơ hình hướng tác tử (agent-based model) Đây mơ hình thiên đặc tả hành vi người dân mô tả cụ thể hành vi thực thi tạo thành mơ di tản 3.2 Mơ tả mơ hình di tản hướng tác tử Trong mô này, môi trường di tản biểu diễn đồ thành phố Bản đồ mơ hình hố thành đồ thị Mỗi người dân mô di tản mơ hình hố thành điểm Việc di chuyển người dân mô thành việc di chuyển điểm cạnh đồ thị Vì kịch xấu nên mơ hình này, tác giả mô người đường để làm bật ý nghĩa việc đặt biển dẫn Mỗi người mơ hình thành tác tử với hành vi cụ thể sau: Khi gặp biển dẫn ngã tư, người biết đường theo hướng biển dẫn Ngược lại, họ chọn hướng ngẫu nhiên ngã tư gặp biển dẫn đến nơi trú ẩn Nếu tác tử (đại diện cho người di tản) đến nơi trú ẩn vòng 15 phút mơ phỏng, tác tử xem nạn Trong trường hợp này, nơi trú ẩn nhà cao tầng có vị trí mơ tả từ đầu Đầu vào mô tham số mô tả biển dẫn bao gồm vị trí hướng biển dẫn Đầu tỉ lệ phần trăm người thoát nạn 248 3.3 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” Hướng tiếp cận không gian thời gian việc di tản Nếu xét khía cạnh triết học chất việc di tản vấn đề không gian thời gian Xét thời điểm mà sóng thần ấp đến, người nơi trú ẩn, người xem an tồn (hoặc sống sót, gọi survivor) Vì thế, mục đích cuối mơ di tản thực trả lời câu hỏi triết học bản: ai? đâu? lúc nào? Đối với mục đích đề tài để mơ giống với thực tế nhất, nhóm tác giả đề xuất cân nhắc hai yếu tố không gian thời gian mơ Xét khía cạnh khơng gian vị trí người di tản (mỗi tác tử) khác tùy thuộc vào nhiều yếu tố như: tốc độ di chuyển, vị trí ban đầu, định Tuy nhiên, thời gian tác tử hồn tồn Vì thế, nhóm tác giả đề xuất tinh chỉnh yếu tố không gian (dữ liệu địa lý, tốc độ di chuyển tác tử) cho thời gian mô tương ứng với thời gian thực tế Cụ thể hơn, đề tài đề xuất giải pháp tinh cho bước lặp mô (một step) tương ứng với giây thực tế 3.4 Rời rạc hóa thời gian tinh chỉnh liệu địa lý để đồng thời gian Trong phần này, chúng tơi trình bày phương pháp tinh chỉnh thơng tin địa lý để thời gian rời rạc mô tương ứng thời gian thực thực tế Mô hình đồ mơ thành dạng thơng tin địa lý GIS Cấu hình đơn vị đo khoảng cách hệ thống thông tin địa lý thành đơn vị met Nghĩa khoảng cách đoạn đường tính met (thực phần mềm GAMA [14]) Điều chỉnh vận tốc mô tương ứng với vận tốc thật thực tế Ví dụ: người có vận tốc m/s mô chuyển thành đơn vị/step Thực tế di tản yêu cầu quan tâm tới khoảng cách, vận tốc thời gian người Với việc tinh chỉnh khoảng cách vận tốc giống môi trường thật, giải pháp đề xuất hứa hẹn mang lại tương đồng thời gian mô thực tế Trong thực nghiệm, nhóm tác giả thực điều chỉnh để bước lặp (step) mô với giây thực tế Nội dung kết thực nghiệm giải pháp trình bày phần 3.5 Rời rạc hóa thời gian để tăng tốc độc thực thi Với đề xuất trên, làm cho bước lặp (step) mơ với giây thực tế Tuy nhiên, với cách làm này, thời gian thực thi mô lớn Do đó, nhóm tác giả đề xuất giải pháp để tinh chỉnh cho thời gian thực thi nhanh đảm bảo độ xác Gọi alpha hệ số rời rạc Hệ số tỉ lệ bước lặp (step) giây thực tế Ví dụ xác định giá trị alpha bước lặp mơ giây thực tế Chúng ta biết alpha lớn số bước lặp nhỏ nhỏ tốc độ thực thi mơ nhanh Tuy nhiên, điều giảm độ xác kết mô Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh 249 Trong phần thực nghiệm, nhóm tác giả thực mơ tìm giá trị alpha tối ưu cho sai số chấp nhận tốc độ thực mô nhanh Thực nghiệm đánh giá 4.1 Rời rạc hóa thời gian tinh chỉnh thông tin địa lý Trong phần thực nghiệm này, nhóm tác giả thực nghiệm việc tinh chỉnh thông tin địa lý cho thời gian mô giống thời gian thực tế Cụ thể hơn, việc tinh chỉnh làm cho bước lặp tương đương giây thực tế Để thực thí nghiệm này, nhóm tác giả thực việc khoảng cách thật Quá trình ghi lại phần mềm Runkeeper tảng di động android Phần mềm sử dụng hệ thống định vi toàn cầu GPS để đo khoảng cách, tốc độ, quãng đường cách tương đối xác Hình 1A trình bày việc di chuyển thật thực tế Trong thực nghiệm này, người tham gia với quãng đường 1160m với vận tốc 1,3m/s Thời gian 891 giây Hình Kết thực nghiệm việc di chuyển mơ thực tế Sau đó, nhóm tác giả dựng lại mô di chuyển phần mềm GAMA Hình 1B trình bày mơ việc Mô sử dụng thông tin địa lý thật với quãng đường 1160 đơn vị Một đơn vị khoảng cách tinh chỉnh tương đương với met Vận tốc thật người mô vào hệ thống 1,3 đơn vị/lần lặp Thời gian di chuyện mô 895 bước lặp Nhóm tác giả thực thực nghiệm nhiều đoạn đường khác kết thời gian tương đương Sai số thời gian 1% Điều dẫn đến kết luận rằng: thời gian mô tinh chỉnh để tương đương với thời gian thực tế Nói cách khác, bước lặp mô tương đương với giây thực tế 4.2 Thực nghiệm tinh chỉnh rời rạc thời gian để tối ưu hóa tốc độ Trong thí nghiệm này, nhóm tác giả thực việc đánh giá ảnh hưởng hệ số rời rạc hóa (gọi alpha) tốc độ thực thi mơ độ xác mơ Trong trình 250 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” thực nghiệm, nhóm tác giả xây dựng hai mơ hình Với lần thực nghiệm, hai mơ hình nhận tham số đầu vào giống chạy hệ thống máy tính (Mac Mini, Mid-2011 version, Intel Core i7, 8Gb Ram) Một số tham số tiêu biểu số lượng người dân mô 10000 người Kết qủa ghi nhận từ hai mơ hình bao gồm: tỉ lệ phần trăm người đến nơi trú ẩn thời gian thực thi mơ hình máy tính Hình trình bày thay đổi tốc độ thực thi mô tăng trị alpha Thật vậy, tăng giá trị alpha tốc độ thực thi mơ ngày nhanh Lý cho kết giá trị alpha lớn số bước lặp Hình Tốc độ thực thi mơ thay đổi alpha Hình cho thấy tăng giá trị alpha sai số tăng dần theo Nghĩa độ xác giảm dần Điều lý giải số bước lặp giảm tăng sai số tính tốn Đến đây, đến kết luận rằng: muốn tăng tốc độ thực hiện, phải hy sinh độ xác Đây đánh đổi hiển nhiên thực tế mà khoa học ghi nhận Trong tình này, nhóm tác giả đề xuất chấp nhận mức độ xác định Cụ thể dây 1% sai số từ tìm giá trị alpha cho sai số nhỏ 1% tốc độ thực thi cao Thực tế cơng trình nhóm tác giả giá trị alpha mang lại tốc độ cao sai số giữ mức 1% Tuy nhiên, phương pháp hồn tồn thực tự động mô di tản khác Và trường hợp khác giá trị alpha tối ưu khác Hình Độ xác mơ thay đổi alpha Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh 251 Kết luận Trong nghiên cứu này, tác giả trình bày khía cạnh thực tế mơ máy tính đánh đổi tốc độ độ xác mơ Tốc độ cao độ xác giảm Nếu muốn tốc độ tăng lên phải hy sinh độ xác Từ khía cạnh thực tế này, nhóm tác giả trình bày phương pháp tinh chỉnh liệu địa lý để thời gian mô gần với thời gian thực tế Sau đó, nhóm tác giả trình bày phương pháp tối ưu hóa hệ số rời rạc alpha Phương pháp cụ thể xác định sai số chấp nhận tìm giá trị alpha cho thời gian thực thi nhanh Hướng phát triển toán ứng dụng vào trường hợp mô khác Các mô phải liên quan đến hai khía cạnh khoa học không gian thời gian References A SUPPASRI, F IMAMURA, and S KOSHIMURA, “Tsunami Hazard and Casualty Estimation in a Coastal Area That Neighbors the Indian Ocean and South China Sea”, Journal of Earthquake and Tsunami, vol 06, no 02, pp 1-25 (2012) S G HENDERSON and B L NELSON, Handbooks in Operations Research and Management Science: Simulation Elsevier, vol 13 (2006) E Bonabeau, “Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems”, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol 99, no suppl 3, pp 7280-7287 (2002) H PARUNAK, R SAVIT, and R RIOLO, “Agent-based modeling vs equation-based modeling: A case study and users’ guide”, in Sichman, J., S., Conte, R., Gilbert, N (eds.) Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation, Lecture Notes in Artificial Intelligence, pp 10-25 (1998) N PELECHANO, K OBRIEN, and N BADLER, “Crowd simulation incorporating agent psychological models, roles and communication”, in In Proc the 1st International Workshop on Crowd Simulation, pp 21-30 (2005) J TSAI, N FRIDMAN, E BOWRING, M BROWN, S EPSTEIN, G KAMINKA, S MARSELLA, A OGDEN, I RIKI, A SHEEL, M TAYLOR, X WANG, M TAMBER, and A ZILKA, “Escapes-evacuation simulation with children, authorities, parents, emotions, and social comparison”, in In Proc of 10th Int Conf on Autonomous Agents and Multiagent Systems AAMAS 2011, pp 457-464 (2011) O BELTAIEF, S HADOUAJ, and K GHEDIRA, “Multi-agent simulation model of pedestrians crowd based on psychological theories”, in In Proc the 4th International Conference on Logistics, pp 150-156 (2011) J L SMITH and J T BROKOW, “Agent Based Simulation of Human Movements during Emergency Evacuations of Facilities”, in Structures Congress 2008 Reston, VA: American Society of Civil Engineers, Oct pp 1-10 (2008) K CHRISTENSEN, “Agent-Based Emergency Evacuation Simulation with Individuals with Disabilities in the Population”, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol 11, no 3, (2008) 10 T MINAMOTO, Y NARIYUKI, Y FUJIWARA, and A MIKAMI, “Development Of Tsunami Refuge Petri-Net Simulation System Utilizable In Independence Disaster Prevention Organization”, in The 14th World Conference on Earthquake Engineering October 12-17, 2008, Beijing, China (2008) 11 Y LIU, N OKADA, and Y TAKEUCHI, “Dynamic Route Decision Model-based Multi-agent Evacuation Simulation - Case Study of Nagata Ward, Kobe”, Journal of Natural Disaster Science, vol 28, no 2, pp 91-98 (2008) 252 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” 12 T C VU and D X NGUYEN, “Tsunami risk along Vietnamese coast”, Journal of Water Resources and Environmental Engineering, no 23, pp 24-33 (2008) 13 H P NGUYEN, H P VU, and T T PHAM, “Development of a tsunami evacuation plan for urban area of Nhatrang city using GIS”, Journal of Earth’s sciences (in Vietnamese), (2012) 14 A DROGOUL, E AMOUROUX, P CAILLOU, B GAUDOU, A GRIG-NARD, N MARILLEAU, P TAILLANDIER, M VAVASSEUR, D.-A VO, and J.-D ZUCKER, “GAMA: Multi-level and Complex Environment for Agent-based Models and Simulations (demonstration)”, in the 2013 international conference on Autonomous agents and multi-agent systems, pp 1361-1362 (2013) ... mơ với giây thực tế Ngồi ra, nhóm tác giả cịn đề xuất giải pháp để tối ưu tốc độ thực thi mô Kết nghiên cứu khảo sát 2.1 Phương pháp mơ hình hố di tản Để xây dựng mô phỏng, thông thường theo... model) Đây mơ hình thiên đặc tả hành vi người dân mô tả cụ thể hành vi thực thi tạo thành mơ di tản 3.2 Mơ tả mơ hình di tản hướng tác tử Trong mô này, môi trường di tản biểu di? ??n đồ thành phố... hoạt động mơ kiểu thực theo bước Hoạt động mô di tản theo hướng tác tử hoàn toàn phụ thuộc vào cách mơ hình hóa tác tử Cách đơn giản để mơ hình việc di tản mô tả chuyển động cá thể lưới [8] [9] Để