Xem mẫu
- Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8
MÔ HÌNH ĐA TÁC TỬ CHO BÀI TOÁN ỨNG PHÓ
SÓNG THẦN Ở VIỆT NAM
Nguyễn Phương Anh1, Hùng Cường1, Lê Nguyễn Tuấn Thành2
1
Tổng Công ty Bảo hiểm PVI
2
Trường Đại học Thuỷ lợi, email: thanhlnt@tlu.edu.vn
1. GIỚI THIỆU Agent Systems – MAS. Sau đó chúng tôi sẽ
trình bày mô hình ứng phó sóng thần và kết
Lịch sử thế giới đã ghi nhận nhiều trận
quả mô phỏng dựa trên mô hình này. Cuối
sóng thần có sức tàn phá khủng khiếp. Ngày
cùng là phần kết luận và hướng phát triển.
11/03/2011 (UTC), một trận động đất xảy ra
ngoài khơi Tohoku thuộc Nhật Bản, đã gây ra 2. HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ
sóng thần lan dọc bờ biển Thái Bình Dương
của ít nhất 20 quốc gia, bao gồm cả bờ biển Mô hình hoá và mô phỏng hướng tác tử
phía Tây của Bắc và Nam Mỹ. Thảm hoạ kép giúp chúng ta nghiên cứu các hệ thống phức
này đã gây ra nhiều thiệt hại nghiêm trọng tạp (e.g. hệ thống ứng phó sóng thần) dưới
với 15,863 người thiệt mạng, 5,901 người bị dạng một tập hợp các cá thể (thông minh, tự
thương, 4,414 người mất tích và phá huỷ trị), được gọi là tác tử (agent), là một cách
114,591 ngôi nhà [1]. Việt Nam, với vị trí địa tiếp cận đã được thực hiện bởi rất nhiều nhà
lý đặc biệt ở khu vực Đông Nam Á, có thể bị nghiên cứu. Mặc dù không có một định nghĩa
ảnh hưởng bởi sóng thần hoặc động đất. thống nhất về khái niệm tác tử được chấp
Nguy cơ sóng thần ở Việt Nam không lớn, nhận bởi toàn bộ các nhà nghiên cứu, một
nhưng vẫn tồn tại, và vì vậy chúng ta cần hình ảnh thường, được sử dụng để minh hoạ
phải chuẩn bị tốt khi thảm họa xảy ra [2]. tác tử, được chỉ ra trong Hình 1.
Giảm thiểu tối đa thiệt hại do sóng thần
gây ra, cả về mặt con người và cơ sở hạ tầng,
là mục tiêu hàng đầu của các nhà quản lý,
cũng như các nhà khoa học. Để giải quyết bài
toán quản lý sóng thần, cũng như các hệ
thống phức tạp khác, cách tiếp cận mô hình
hoá và mô phỏng hướng tác tử (Agent-Based
Modelling and Simulation – ABMS) đã được Hình 1. Mô hình tác tử trí tuệ nhân tạo
các nhà nghiên cứu áp dụng trong nhiều thập Theo định nghĩa này, một tác tử có thể
kỷ [3]. Nhiều nền tảng, tuân theo cách tiếp tương tác với các tác tử khác, có thể nhận
cận này, đã được phát triển, tiêu biểu như thức về môi trường xung quanh, và đưa ra
NetLogo [3], GAMA... những hành động thích hợp. Theo Ferber, các
Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu hệ thống đa tác tử, bao gồm nhiều tác tử
việc áp dụng ABMS cho bài toán ứng phó tương tác với nhau, có thể được chia thành
sóng thần, được áp dụng tại Việt Nam. Các hai loại chính: MAS hướng tác tử (ACMAS)
phần tiếp theo của bài báo được tổ chức như và MAS hướng tổ chức (OCMAS).
sau. Trong phần hai, chúng tôi sẽ giới thiệu Cách tiếp cận ACMAS tập trung vào
hiện trạng của hệ thống đa tác tử, i.e. Multi- những khía cạnh cá nhân và hỗ trợ mô phỏng
139
- Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8
vi mô. Tuy nhiên, việc bỏ qua khía cạnh xã như tốc độ di chuyển, bán kính quan sát để
hội – tổ chức dẫn đến một số yếu điểm, bao tìm đường đến điểm trú ẩn gần nhất.
gồm khó khăn cho việc dự đoán cách hành Sóng thần, di chuyển từ ngoài biển vào, có
xử của toàn bộ hệ thống, vấn đề bảo mật… hai thuộc tính: thời điểm bắt đầu và tốc độ di
Trong khi đó, OCMAS tập trung vào khía chuyển trung bình khi ở ngoài biển. Khi vào
cạnh xã hội – tổ chức của cả hệ thống, hỗ trợ đất liền, tốc độ của sóng thần sẽ giảm dần và
mô phỏng vĩ mô và có thể được sử dụng để dừng hẳn khi tốc độ bằng 0. Tốc độ tại thời
đánh giá chất lượng của tổ chức. điểm tiếp cận bờ biển càng lớn thì khả năng
đi sâu vào đất liền của sóng thần càng cao.
3. MÔ HÌNH HOÁ ỨNG PHÓ SÓNG Ngoài ra, mỗi ô trên màn hình mô phỏng
THẦN Ở VIỆT NAM sẽ thuộc một trong ba trạng thái: 1) ngập
Thử nghiệm của chúng tôi được thực hiện nước, nếu vị trí đó nằm trong phạm vi đi
dựa trên một tình huống giả định: có động đất chuyển của sóng thần; 2) an toàn, nếu vị trí
9.0 richter ở ngoài khơi biển Đông, khu vực đó nằm trong một điểm trú ẩn; và 3) đường đi
Manila Trench, gây ra sóng thần với cột sóng (road), nếu vị trí đó nằm trên một con đường
cao 5m dọc bờ biển của thành phố Nha của thành phố.
Trang. Khi nhận được thông báo về đợt sóng Giao diện 2D của chương trình được chỉ ra
thần sắp xảy ra, người dân, bao gồm cả khách trong Hình 3, với màn hình mô phỏng ở
du lịch, sẽ cố gắng di chuyển về các điểm trú chính giữa. Bên tay trái màn hình là các tham
ẩn được bố trí sẵn trong đất liền. Mục đích số đầu vào cho tác tử con người, tham số cho
của thử nghiệm là tìm ra phương án ứng phó sóng thần, tham số về toạ độ bờ biển, về thời
giúp giảm thiểu tối đa số lượng thương vong, gian mô phỏng, về vị trí của các điểm trú ẩn.
bằng cách tối đa hoá số người được sơ tán Bên tay phải màn hình là kết quả của quá
vào các điểm trú ẩn. trình mô phỏng theo thời gian thực, gồm:
Công cụ được sử dụng để mô hình hoá và thống kê về số người tử vong, được sơ tán
mô phỏng là NetLogo [3]. Khu vực thử thành công, và đang trong khu vực nguy
nghiệm, được chỉ ra trong Hình 2, là một phần hiểm; thống kê về tốc độ hiện tại của sóng
của thành phố Nha Trang, ở vị trí thần. Ngoài ra, chúng ta có thể thực hiện mô
109.1852,12.2316:109.2132,12.2504. phỏng 3D, như được chỉ ra trong Hình 4.
Hình 3. Giao diện 2D của chương trình
Hình 2. Khu vực nghiên cứu,
được lấy từ OpenStreetMap
Mô hình của chúng tôi gồm các tác tử con
người với ba trạng thái: 1) đã tử vong (dead);
2) được sơ tán vào điểm trú ẩn an toàn
(evacuated); và 3) đang ở khu vực nguy hiểm
(in-danger), tương ứng với ba màu đỏ, xanh,
vàng. Mỗi tác tử con người có các thuộc tính Hình 4. Quá trình mô phỏng 3D
140
- Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8
Dựa trên mô hình đề xuất, chúng tôi thiết đưa ra khuyến nghị về việc đặt các điểm trú ẩn
kế hai kịch bản với hai chiến thuật đặt các nên ở các vị trí trung tâm của thành phố và tại
điểm trú ẩn. Ở chiến thuật 1, chúng tôi đặt nơi giao nhau của nhiều con đường.
các điểm trú ẩn tại các vị trí ở rìa bên trái của Bảng 2. Kết quả mô phỏng ở kịch bản 2
khu vực nghiên cứu. Ở chiến thuật 2, chúng
tôi đặt các điểm trú ẩn ở trung tâm khu vực STT # Tử vong # Sơ tán #Nguy hiểm
nghiên cứu. Ở cả hai kịch bản, chúng tôi đều 1 60 143 97
đặt các điểm trú ẩn tại nơi giao nhau của
2 55 153 92
nhiều con đường.
Ngoài ra, các tham số khác được sử dụng ở 3 76 158 66
cả hai kịch bản đều giống nhau, cụ thể: số 4 42 156 102
điểm trú ẩn: 7; Số lượng tác tử con người: 300;
Tốc độ di chuyển trung bình của tác tử con 5 89 164 47
người: 50; Thời điểm xuất hiện sóng thần: 30; 6 50 165 85
Tốc độ di chuyển trung bình của sóng thần ở 7 72 163 65
ngoài biển: 200; Toạ độ X của bờ biển: 32;
Tổng thời gian chạy mô phỏng: 750 ticks. 8 45 146 109
Chúng tôi chạy mô phỏng 10 lần cho mỗi 9 73 155 72
kịch bản và thu được kết quả như trong các 10 44 163 93
Bảng 1 và Bảng 2.
TB 60.60 156.60 82.80
Bảng 1. Kết quả mô phỏng ở kịch bản 1
% 20.20% 52.20% 27.60%
STT # Tử vong # Sơ tán #Nguy hiểm
1 53 106 141 4. KẾT LUẬN
2 53 117 130 Trong bài báo này, chúng tôi đã áp dụng
3 54 113 133 cách tiếp cận mô hình hoá và mô phỏng
hướng tác tử cho bài toán quản lý sóng thần.
4 60 111 129
Mô hình ứng phó được thử nghiệm ở thành
5 54 120 126 phố Nha Trang, Việt Nam. Mặc dù khả năng
6 62 127 111 sống sót của một tác tử con người phụ thuộc
vào nhiều yếu tố như: vị trí ban đầu của tác
7 31 108 161 tử khi nhận được thông tin về sóng thần, mức
8 41 99 160 độ hiểu biết về đường đi trong thành phố, tốc
9 52 104 144 độ của sóng thần khi vào đất liền…, chiến
thuật sử dụng để đặt các điểm trú ẩn cũng
10 38 105 157 đóng một vai trò quan trọng giúp tăng khả
TB 49.80 111.00 139.20 năng sống sót của người dân.
% 16.60% 37.00% 46.40% 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
Nhìn vào hai bảng kết quả, chúng ta có thể [1] Koketsu, K., et al.: A unified source model
thấy tỷ lệ tử vong của hai kịch bản không for the 2011 Tohoku earthquake. 2011.
chênh lệch nhiều (~3.5%, với 16.60% ở kịch [2] Ca, V. T., Xuyen, N. D.: Tsunami risk along
vietnamese coast. 2008.
bản 1 so với 20.20% ở kịch bản 2). Tuy
[3] Wilensky, U., Rand, W.: An Introduction to
nhiên, tỷ lệ tác tử được sơ tán vào các điểm trú Agent-Based Modeling - Modeling Natural,
ẩn và đặc biệt tỷ lệ tác tử vẫn còn trong khu Social, and Engineered Complex Systems
vực nguy hiểm ở kịch bản 2 tốt hơn hẳn so với with NetLogo. 2015.
kịch bản 1, ~16%. Dựa vào đó, chúng ta có thể
141
nguon tai.lieu . vn
