Sau khi điền các tham số cần thiết và chạy chƣơng trình, chúng ta có thể quan sát tỉ lệ ngƣời đi bộ, ngƣời đi ô tô, đi xe buýt theo thời gian.
Hình 3.14. Một lát cắt quan sát tỉ lệ ngƣời đi bộ, đi ô tô, đi xe buýt
Ngoài ra chúng ta cũng có thể quan sát động tỉ lệ ngƣời đang đợi xe buýt, trên xe buýt, đi bộ tới xe buýt và ngƣời vừa xuống xe theo bảng thống kê nhƣ hình 3.11. Trục tung của bảng là số ngƣời, trục hoành là số bƣớc thời gian.
Hình 3.15. Một lát cắt bảng quan sát trạng thái của ngƣời.
Luận văn thực hiện mô phỏng hoạt động của xe buýt tuyến số 16 trong thành phố Hà Nội nhằm xác định số lƣợng xe buýt cần thiết để giảm thời gian đợi trung bình của hành khách. Giả sử đƣờng đi là lý tƣởng (không tính việc qua ngã tƣ, tắc đƣờng, chƣớng ngại vật (ổ gà, hố ga…)). Thực nghiệm với số lƣợng ngƣời tham gia giao thông là 1000 xuất phát từ những vị trí ngẫu nhiên trong các tòa nhà, sức chứa tối đa của 1 xe buýt là 60 ngƣời, số bƣớc thời gian (số vòng chạy) là 2000. Đồ thị có trục hoành là số bƣớc thời gian, trục tung là thời gian đợi trung bình.
Số xe buýt Đồ thị thể hiện thời gian đợi trung bình
5
7
10
Nhƣ vậy cần ít nhất 10 xe buýt cùng hoạt động để giảm thời gian chờ trung bình của hành khách từ 7,5 đơn vị thời gian (trong Gama) xuống còn 5,0 đơn vị thời gian (giảm 1/3).
Tóm lại, trong chƣơng này luận văn đã trình bày về thực trạng mạng xe buýt và các bƣớc xây dựng chƣơng trình của mình cũng nhƣ một số kết quả đã đạt đƣợc. Phần tiếp theo luận văn sẽ trình bày về các kết luận và hƣớng phát triển.
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Từ sự tìm hiểu về các hệ thống mô phỏng giao thông đã đƣợc phát triển trƣớc đây và phƣơng pháp mô phỏng dựa trên tác tử, cũng nhƣ sự tìm hiểu về mạng lƣới xe buýt ở Việt Nam,luận văn đã nghiên cứu và xây dựng mộthệ thống mô phỏng mạng xe buýt. Đây là hệ thống mô phỏng mang tính vĩ mô, giúp ta có cái nhìn tổng quan về sự di chuyển của xe buýt và hành khách trong hệ thống.
Mô hình trình bày là sự kết hợp hoạt động của xe buýt, hành khách và một mô hình giao thông đƣờng bộ. Input của hệ thống sử dụng dữ liệu bản đồ Hà Nội dạng shapefile, dùng Qgis để chỉnh sửa bản đồ: vẽ thêm các tuyến xe buýt, trạm xe buýt...Hệ thống cho phép taquan sát sự di chuyển của xe buýt và ngƣời tham gia giao thông. Qua đó đánh giáđƣợc những ƣu nhƣợc điểm về mạng lƣới xe buýt hiện nay để đƣa ra những điều chỉnh hữu ích.
Việc sử dụng nền tảng mô phỏng GAMA giúp dễ dàng hơn trong việc cài đặt mô phỏng sự di chuyển của ngƣời và phƣơng tiện, cung cấp một số thông tin thống kê trong quá trình mô phỏng, qua đó cung cấp một cái nhìn trực quan về các giải pháp phát triển giao thông.
Hệ thống đƣợc nghiên cứu và xây dựng ở mức vĩ mô nhằm mục đích mô phỏng lại mạng lƣới xe buýt ở Hà Nội. Tuy nhiên, rất khó có thể áp dụng ngay vào thực tế do hệ thống còn thiếu một số chức năng quan trọng sau:
Thứ nhất: Một trong những thành phần quan trọng của hệ thống giao thông chính là đèn giao thông và các tín hiệu giao thông. Chính vì vậy việc bổ sung các thành phần đèn giao thông, các tín hiệu giao thông cũng nhƣ việc mô phỏng sự chấp hành các tín hiệu này của các tác tử tham gia giao thông là hƣớng phát triển của hệ thống.
Thứ hai: Mục tiêu của hệ thống là cung cấp chuyển động của xe buýt một cách thực tế hơn. Chính vì vậy hệ thống cũng cần phải tích hợp các kịch bản giao thông, tai nạn giao thông, ùn tắc…Đây cũng là một hƣớng phát triển của hệ thống.
Trong tƣơng lai, tôi sẽ cố gắng cải thiện các hạn chế, mở rộng các chức năng để có thể áp dụng hệ thống mô phỏng vào thực tế nhằm phục vụ cho sự phát triển của hệ thống giao thông nƣớc ta.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Bùi Quốc Trung, Hồ Tƣờng Vinh “Mô phỏng một số tình huống giao thông đô thị dựa trên mô hình đa tác tử”, MSI Lab, Viện Tin học Pháp ngữ (IFI).
2. Nguyễn Nhật Quang “Bài giảng trí tuệ nhân tạo”. Viện Công nghệ thông tin và truyền thông, trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội 2010- 2011.
3. Nguyễn Thanh Tuấn “Mô phỏng giao thông sử dụng hệ thống đa tác tử”, Tạp chí khoa học và công nghệ, đại học Đà Nẵng số 5.2010.
Tiếng Anh
4. Adelinde M. Uhrmacher Danny Weyns “Multi-agent Systems: Simulation and Applications”. Computational Analysis, Synthesis, and Design of Dynamic Models Series, 2009.
5. David Meignan, Olivier Simonin and Abderrafiaa Koukam “Simulation and Evaluation of Urban Bus Networks Using a Multiagent Approach”. Systems and Transportation Laboratory. University of Technology Belfort Montbesliard, 90000 Belfort, France.
6. Dusan Teodorovic “Transport modeling by multi-agent systems: A swarm intelligence approach”, The Charles E. Via Jr Department of Civil and Environmental Engineering, Virginia Polytechnic Institute and State University, 7050 Haycock Road, Falls Church, VA 22043, USA.
7. Drew, D.R.(1968) “Traffic flow theoryand control”. New York: McGraw-Hill.
8. Jin Xu, Zhe Huang “An Intelligent Model for Urban Demand responsive Transport System Control”, journal of software, vol.4, no.7, september 2009.
9. Kallberg, H “Traffic simulation” (in Finish). Licentiate thesis, Helsinki University of Technology, Transportation Engineering, Espoo, 1971.
10. Matti Pursula “Simulation of Traffic Systems – An Overview”, Journal of Geographic Information and Decision Analysis, 1999. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
11. Michael Wooldridge “An Introduction to Multiagent Systems”. Department of Computer Science, University of Liverpool, UK.
12. Patrick Taillandier, Alexis Drogoul, Duc An Vo et al “International Conference on Principles and Practice in Multi Agent Systems”,13th, 2012.
13. Praveen Paruchuri, Alok Reddy Pullalarevu, Kamalakar Karlapalem “Multi Agent Simulation of Unorganized Traffic” AAMAS02, Bologna, Italy, July,2002.
14. Stuart J. Russell and Peter Norvig “Artificial Intelligence: A modern Approach”. 2nd edition, 2003.
15. Us Department of Transportation “Traffic Analysis Toolbox Volume III: Guidelines for Applying Traffic Micro – simulation Modeling Software” publication, July 2004.
16. http://www.cic.com.vn/index.php?page=phan-mem-mo-phong-vissim