Nghiên cứu hệ thống mô phỏng dựa trên đa tác tử trong quản lý hạ tầng giao thông đô thị

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG MÔ PHỎNG DỰA TRÊN ĐA TÁC TỬ TRONG QUẢN LÝ HẠ TẦNG GIAO THÔNG ĐÔ THỊ Học viên: Trương Quang Phú Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 Khóa: K33 QNG Trườn

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

TRƯƠNG QUANG PHÚ

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG MÔ PHỎNG DỰA TRÊN ĐA TÁC

TỬ TRONG QUẢN LÝ HẠ TẦNG GIAO THÔNG ĐÔ THỊ

Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH

1 Những nội dung trong luận văn này là do tác giả thực hiện dưới sự hướng dẫn trực tiếp của PGS.TS Nguyễn Thanh Bình và TS Lê Văn Minh

2 Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên công trình, thời gian, địa điểm công bố

3 Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm

Tác giả

Trương Quang Phú

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG MÔ PHỎNG DỰA TRÊN ĐA TÁC TỬ TRONG

QUẢN LÝ HẠ TẦNG GIAO THÔNG ĐÔ THỊ

Học viên: Trương Quang Phú Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số: 60.48.01.01 Khóa: K33 QNG Trường Đại học Bách khoa – ĐHBK

Tóm tắt – Tình trạng ùn tắc giao thông là một vấn đề lớn từ nhiều năm nay, có rất nhiều giải pháp được đưa ra để giảm bớt tình trạng ùn tắc, một trong số đó là sử dụng mô phỏng giao thông Mô phỏng là công cụ hiệu quả cho tạo dựng và phân tích những tính chất, những trạng thái của các vấn đề phức tạp, sự khó khăn trong nghiên cứu các vấn đề này là ở chỗ nó có thể quá tốn kém hoặc nguy hiểm Giao thông có thể xem như một hệ thống phức tạp, vì thế mô phỏng là công cụ thích hợp cho việc phân tích hệ thống giao thông để dự báo những việc có thể xảy ra và đưa ra giải pháp phù hợp, kịp thời đáp ứng được nhu cầu đi lại giảm thiểu ùn tắc và góp phần đảm bảo trật tự an toàn giao thông Mô phỏng được định nghĩa như sự mô tả động của một phần thế giới thực theo thời gian trong đó mô phỏng giao thông là một trong những dự án mô phỏng phức tạp nhất Trong giới hạn nghiên cứu của mình xin được đưa ra ý tưởng giải pháp để mô phỏng giao thông dựa trên đa tác tử và phần mềm GAMA để thực hiện

Từ khóa – GAMA, tác tử, đa tác tử, mô phỏng, giao thông đô thị, GIS

RESEARCH MULTI-AGENTS SIMULATION TO APPLICATION FOR

URBAN TRAFFIC MANAGEMENT SYSTEM

Abstract – Traffic congestion is a big problem for many years, there are many solutions to

reduce congestion, one of which is to use traffic simulation Simulation is an effective tool for creating and analyzing the properties and states of complex problems, the difficulty of studying these problems is that it can be too costly or dangerous Traffic can be considered

as a complex system, so simulation is an appropriate tool for analyzing transport systems to predict possible events and provide appropriate and timely solutions to meet travel demand minimizes congestion and contributes to ensuring traffic order and safety Simulation is defined as a dynamic description of a real-world part over time in which traffic simulation

is one of the most complex simulation projects Within the limits of my research, I would like to give you the idea of multi-agent based transport simulation and GAMA software to implement

Keywords – GAMA, agent, muti-agents, simulation, urban traffic, GIS

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Phương pháp nghiên cứu 2

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 3

6 Cấu trúc luận văn 3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÁC TỬ VÀ HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ4 1.1 Giới thiệu về tác tử 4

1.2 Định nghĩa tác tử 5

1.3 Tác tử hợp lý 6

1.3.1 Đánh giá hiệu quả hoạt động của tác tử hợp lý 6

1.3.2 Tính chất của tác tử hợp lý 7

1.4 Môi trường tác nghiệp 7

1.4.1 Đặc tả môi trường tác nghiệp 8

1.4.2 Các kiểu môi trường 9

1.5 Các kiểu tác tử cơ bản 10

1.5.1 Tác tử phản xạ đơn 10

1.5.2 Tác tử phản xạ dựa trên mô hình 11

1.5.3 Tác tử dựa trên mục đích 12

1.5.4 Tác tử dựa trên lợi ích 12

1.5.5 Tác tử có khả năng học 13

1.6 Một số ứng dụng của tác tử 14

1.6.1 Ứng dụng trong quản lý sản xuất 14

1.6.2 Tác tử quản lý qua trình và luồng công việc (workflow) 14

1.6.3 Tác tử thu thập và quản lý thông tin 14

1.6.4 Tác tử phục vụ thương mại điện tử 14

1.6.5 Tác tử giao diện 15

1.6.6 Trò chơi sử dụng tác tử 15

1.9 Khái niệm hệ thống đa tác tử 16

1.10 Lợi ích của việc áp dụng hệ thống đa tác tử để mô phỏng giao thông 17 CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ GIS VÀ NỀN TẢNG MÔ PHỎNG GAMA 20

2.1 Giới thiệu GIS 20

2.2 Hệ thống thông tin địa lý 20

2.3 Các thành phần của GIS 20

2.4 Hoạt động và nhiệm vụ của GIS 21

2.4.1 Lập bản đồ ở mọi nơi (Mapping where things are) 21

2.4.2 Lập bản đồ số lượng (Mappingquantities) 22

2.4.3 Lập bản đồ mật độ (Mappingdensities) 22

2.4.4 Tìm kiếm bên trong (Finding what is inside) 23

2.4.5 Tìm kiếm những gì đang ở gần (Finding what is nearby) 23

2.4.6 Lập bản đồ thay đổi (Mapping change) 24

2.5 Dữ liệu và ứng dụng GIS 25

2.5.1 Tổng quan 25

2.5.2 Định dạng Vector 26

2.5.2.1 SHP: Shapefile 26

2.5.2.2 SDC: Smart Data Compression 26

2.5.2.3 MDB/GDB: Geodatabase 26

2.5.2.4 ArcInfo Coverage 26

2.5.2.5 E00: Arc Export or Interchange Format 27

2.5.3 Định dạng Raster 27

2.5.3.1 ArcInfo Grid 27

2.5.3.2 GeoTIFF 27

2.6 Một số phần mềm mô phỏng giao thông 27

2.7 Phần mềm mô phỏng giao thông ARCADY, TRANSYT 28

2.8 Mô phỏng giao thông với VISSIM 29

2.9 Nền tảng mô phỏng Gama 30

2.10 Giới thiệu về GAMA 30

2.11 Tính năng của GAMA 32

2.12 Các công cụ GAMA hỗ trợ 33

2.12.1 Công cụ soạn thảo GAML 33

2.12.2 Công cụ mô phỏng inspector 37

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG HẠ TẦNG GIAO THÔNG VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ 39

3.1 Hiện trạng hạ tầng giao thông đường bộ tỉnh Quảng Ngãi 39

3.2 Đánh giá thực trạng hệ thống hạ tầng giao thông đường bộ tỉnh Quảng Ngãi 39

3.2.1 Khảo sát hiện trạng CSDL 39

3.2.2 Đánh giá hiện trạng khảo sát 42

3.2.2.1 Đánh giá về hiện trạng hạ tầng CNTT tại Sở 42

3.2.2.2 Đánh giá về hiện trạng dữ liệu 43

3.3 Xác định và phân tích nhu cầu cụ thể trong công tác quản lý hạ tầng giao thông đường bộ tỉnh Quảng Ngãi 45

3.3.1 Mô hình tổng thể hệ thống 46

3.3.2 Cơ sở dữ liệu: 46

3.3.3 Các phần mềm phục vụ công tác nghiệp vụ 47

3.3.3.1 Phần mềm GIS nền 47

3.3.3.2 Phần mềm quản lý kết cấu hạ tầng giao thông 47

3.3.3.3 Các đối tượng người dùng: 48

3.4 Yêu cầu về CSDL hạ tầng giao thông vận tải 49

3.4.3 Yêu cầu về nguồn dữ liệu 50

3.5 Cấu trúc hạ tầng giao thông đường bộ tỉnh Quảng Ngãi 53

3.6 Lợi ích của việc mô phỏng hạ tầng giao thông đường bộ 54

3.7 Giải pháp mô phỏng hệ thống giao thông dựa trên tác tử 54

3.8 Xây dựng tác tử đóng vai trò một phần hạ tầng giao thông 55

3.9 Xây dựng tác tử đóng vai trò người tham gia giao thông 57

3.10 Thực nghiệm 63

3.11 Giới thiệu về phần mềm mô phỏng 64

KẾT LUẬN 67

Tài liệu tham khảo 69

TT Viết tắt Viết đầy đủ

1 CNTT Công nghệ thông tin

2 MAS Multi-Agent System

3 GIS Geographic Information System

4 AOI area of interest

5 SHP Shapefile

6 SDC Smart Data Compression

7 GDB Geodatabase

8 DEM Digital Elevation Model

9 BIL Band Interleaved by Line

10 BIP Band Interleaved by Pixel

11 BSQ Band Sequential

12 GAMA Gis & Agentbased Modelling Architecture

13 GAML Gis & Agent based Modelling Language

14 LAT Latitude

15 LONG Longitude

16 USGS U.S Geological Survey

Hình Nội dung Trang

Hình 3.9 Giao thông tại cầu Trà Khúc tại thời điểm bình thường 61

để phân tích và lập kế hoạch cho hệ thống giao thông một mặt có thể dự đoán được sự phát triển của đô thị, mặt khác cũng có thể đánh giá định lượng các giải pháp giao thông khi cần Vì việc mô phỏng hạ tầng giao thông vốn rất phức tạp, chúng ta cần nhìn nhận hệ thống giao thông dưới nhiều góc độ khác nhau:

Xét trên góc độ địa lý: Các thành phần giao thông như đường xá, cầu cống đều được bố trí trên một không gian tương đối phẳng Các đối tượng này có thể được chia thành nhiều lớp (layer) dựa trên vị trí của chúng trong thực tế Vì bản chất của hệ thống giao thông mang tính chất địa lý nên hệ thống thông tin địa lý là một giải pháp hiệu quả nhất hiện nay cho bài toán quản lý hệ thống giao thông

Xét trên góc độ thành phần: Các thành phần giao thông vừa độc lập lẫn nhau, vừa liên kết lẫn nhau Một cách độc lập, các đối tượng này có thuộc tính riêng (bao gồm các thông tin kỹ thuât và các thông tin về quá trình xây dựng) Một cách liên kết thì công trình này sẽ nối liền với công trình khác về mặt không gian Ví dụ: các đoạn đường nối với nhau, đoạn đường và cống ngầm cũng có liên kết với nhau Để xây dựng một hệ thống phức tạp như thế này, hướng tiếp cận hướng tác tử là một giải pháp được nhiều nhà nghiên cứu lựa chọn hiện nay

Đã có một loạt các công cụ từ các nghiên cứu khoa học để ứng dụng trong đào tạo, lập kế hoạch và mô phỏng Tuy nhiên các công cụ này thường tập trung vào vấn

đề dự toán nhu cầu, rất ít các mô hình mô phỏng đưa ra hành vi của người tham gia giao thông và hoạt động cụ thể của các phương tiện Việc áp dụng cách tiếp cận đa tác

tử để mô phỏng giao thông là một cách tiếp cận linh hoạt để định nghĩa các hành vi tự trị Không có những ràng buộc trên mức độ mô hình, tức là một tác tử có thể mô tả một thực thể đơn giản như là một tập hợp các thực thể được liên kết

Hơn nữa, hiện nay đã tồn tại một số kỹ thuật và nền tảng mô phỏng hướng tác

tử như NetLogo, Repast, Gama Đề tài sử dụng Gama làm nền tảng mô phỏng cho chương trình của mình vì so với NetLogo, Gama là chương trình mã nguồn mở; so với Repast, Gama hỗ trợ hoàn toàn về mặt soạn thảo

Chính vì vậy, đề tài “Xây dựng hệ thống mô phỏng hạ tầng giao thông bằng hệ thống đa tác tử (multi-agent system) và hệ thống thông tin địa lý (GIS)” là rất cần thiết

2 Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài

Bài toán cần đặt ra ở đây là sự kết hợp cả 2 hướng tiếp cận để xây dựng hệ thống mô phỏng hạ tầng giao thông Với hướng tiếp cận "Hệ thống thông tin địa lý",

đề tài này hướng tới việc xây dựng bản đồ tương đối chi tiết các thành phần trong hệ thống giao thông Các thành phần này sẽ được phân thành các lớp (gọi là layer) khác nhau Với hướng tiếp cận "Hệ thống đa tác tử", đề tài này hướng tới việc mô phỏng sự liên kết các thành phần trong hệ thống giao thông như sự liên kết giữa các con đường với nhau, sự liên kết giữa phương tiện tham gia giao thông với hạ tầng có sẵn để đưa

ra dự báo và giải pháp phát triển hạ tầng giao thông phù hợp hơn

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống đa tác tử, hệ thống mô phỏng GAMA, hệ thống thông tin địa lý GIS và hạ tầng giao thông đường bộ

Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu hệ thống thông tin địa lý (GIS), hệ thống mô phỏng GAMA để xây dựng mô hình ứng dụng quản lý hạ tầng giao thông đường bộ tỉnh Quảng Ngãi

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu lý thuyết

Phương pháp nghiên cứu thực tiễn

Phương pháp thực nghiệm

Phương pháp thống kê

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Ý nghĩa khoa học: Xây dựng cơ sở khoa học về khả năng quản lý hạ tầng giao thông đường bộ Kết quả nghiên cứu được dùng để định hướng cho việc mở rộng các

hệ thống mô phỏng giao thông đến từng chi tiết

Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu là mô hình giải quyết được những tồn tại, thiếu sót trong quá trình quản lý hạ tầng giao thông đường bộ hiện nay Dựa trên kết quả mô phỏng để tính toán đưa ra giải pháp hợp lý trong việc quy hoạch, xây dựng

phát triển hạ tầng giao thông tại Quảng Ngãi

6 Cấu trúc luận văn

Luận văn gồm có phần mở đầu, kết luận và 3 chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÁC TỬ VÀ HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ

CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ GIS VÀ NỀN TẢNG MÔ PHỎNG GAMA

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG HẠ TẦNG GIAO THÔNG

VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ

KẾT LUẬN

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÁC TỬ VÀ HỆ THỐNG

ĐA TÁC TỬ 1.1 Giới thiệu về tác tử

Ngay từ đầu những năm 80, tác tử và hệ đa tác tử (Agent và MultiAgent System) đã được biết đến với hàng loạt công trình nghiên cứu như là một hướng nghiên cứu mới Tuy nhiên, chỉ bắt đầu từ khoảng giữa thập niên 90, tác tử và hệ đa tác tử mới được thừa nhận rộng rãi và ngay lập tức đã thu hút sự quan tâm ngày càng lớn của giới nghiên cứu cũng như giới công nghiệp trong lĩnh vực Công Nghệ Thông Tin Sự phát triển của kỹ thuật tính toán trong vài thập kỷ cuối đã dẫn tới những thay đổi tích cực trong các lĩnh vực sử dụng thông tin đồng thời dẫn đến sự ra đời của nhiều công nghệ và lĩnh vực nghiên cứu mới Một mặt các hệ thống máy tính ngày càng tiên tiến cho phép xử lý thông tin nhanh hơn, đa dạng hơn đã tác động tích cực đến đời sống, văn hóa, kinh tế Mặt khác bản thân sự phát triển và phổ cập máy tính đặt ra những yêu cầu mới về mặt công nghệ, về cách thức xây dựng, ứng dụng và nghiên cứu các hệ thống thông tin Các hệ thống máy tính hiện đại có một số đặc điểm sau: Việc

sử dụng máy tính và thiết bị tính toán ngày càng phổ dụng Do giá thành liên tục hạ, các hệ thống xử lý thông tin ngày càng được sử dụng nhiều trong các ứng dụng, trong các thiết bị trước đây không thể sử dụng thiết bị tính toán vì lý do kinh tế Máy tính ngày nay không còn là các hệ thống hoạt động riêng lẻ Ngày càng nhiều máy tính được nối mạng cho phép liên kết, trao đổi, chia sẻ thông tin và công việc tính toán với nhau Hệ thống thông tin dần dần có dạng các hệ thống làm việc phân tán và song song Việc tính toán và xử lý thông tin khi đó có thể xem xét như quá trình tương tác (giữa các hệ thống tính toán) Xu hướng kết nối và xử lý phân tán được coi là đặc điểm quan trọng nhất của máy tính hiện đại Số lượng ứng dụng đa dạng với độ phức tạp không ngừng tăng Máy tính ngày càng đảm nhiệm công việc phức tạp hơn, không gần với khái niệm tính toán truyền thống Đây là những công việc trước đây vốn chỉ có con người có khả năng thực hiện Nói cách khác, máy tính ngày càng trở nên “thông minh” hơn, “trí tuệ” hơn Máy tính ngày càng có thêm tính tự chủ Để tăng năng xuất, hiệu quả, giải phóng con người khỏi nhiều công việc truyền thống, chúng ta có xu hướng trao cho máy tính nhiều quyền hơn trong hành động và ra quyết định, đồng thời giảm

bớt sự can thiệp trực tiếp của con người vào hoạt động của máy tính Nhiều hệ thống tính toán và điều khiển có khả năng tự động hóa cao, ra quyết định độc lập làm tăng tính hiệu quả, ổn định và độ an toàn Các hệ thống tính toán hiện đại ngày càng có tính chất hướng người dùng Ở các thế hệ máy tính đầu tiên, số người có thể sử dụng máy tính rất hạn chế Họ đều là chuyên gia về máy tính hoặc lập trình viên chuyên nghiệp, được trang bị kiến trúc đặc biệt đểt làm việc với máy tính Ngược lại, yêu cầu với máy tính ngày nay là phục vụ người dùng càng tốt, thể hiện ở một loạt yêu cầu như giao diện thân thiện và trực giác, khả năng thích nghi với yêu cầu người dùng, cho phép cung cấp thông tin có tính cá nhân hóa với từng đối tượng sử dụng Để xây dựng các

hệ thống tính toán thỏa mãn các đặc điểm và yêu cầu nói trên một số hướng nghiên cứu và ứng dụng mới của máy tính đã ra đời, trong đó có tác tử và hệ đa tác tử đang trở thành công nghệ của tương lai để giải quyết các vấn đề nêu trên [1]

1.2 Định nghĩa tác tử

Theo một định nghĩa thường được sử dụng, tác tử (agent) là hệ thống tính toán

hoạt động tự chủ trong một môi trường nào đó, có khả năng cảm nhận môi trường và tác động vào môi trường [5]

Định nghĩa trên có một số đặc điểm cần làm rõ:

Trước hết, tác tử là hệ thống tính toán, có thể là phần cứng, phần mềm, hoặc cả

phần cứng lẫn phần mềm Nếu là phần mềm, tác tử có thể là chương trình máy tính,

mô đun chương trình hoặc thậm chí các dòng lệnh thực hiện

Khi nói tác tử tồn tại và hoạt động trong một môi trường, định nghĩa trên nhấn mạnh khả năng của tác tử cảm nhận thông tin trực tiếp từ môi trường và có thể tác động trực tiếp làm thay đổi môi trường một cách nào đó (hình 1.1) Tác tử nhận thông

tin từ môi trường qua các cơ quan cảm nhận và tác động vào môi trường bằng các cơ

hoặc mạng máy tính Việc cảm nhận môi trường và tác động được thực hiện thông qua các lời gọi hệ thống

Một số ví dụ tác tử Các đặc điểm nói trên tồn tại trong môi trường và tự chủ

có thể tìm thấy trong rất nhiều hệ thống và do vậy những hệ thống này được coi là tác

tử theo định nghĩa trên Dưới đây là hai ví dụ tác tử phần cứng và phần mềm

Các hệ thống điều khiển tự động: Các hệ thống này được đặt trong môi trường

làm việc, có khả năng thu nhận trực tiếp thông tin môi trường khi các điều kiện bên ngoài thay đổi Ví dụ đơn giản cho hệ thống điều khiển tự động là bộ điều nhiệt (của lò sưởi, điều hòa nhiệt độ) Hệ thống này có cảm biến để đo nhiệt độ trực tiếp của môi trường Nếu nhiệt độ cao hơn hoặc thấp hơn một số ngưỡng nào đó, hệ điều nhiệt sẽ tác động vào môi trường bằng cách bật (tắt) hệ thống làm nóng hoặc làm lạnh Các ví

dụ khác phức tạp hơn của hệ thống điều khiển tự động có thể là hệ thống điều khiển tàu vũ trụ hoặc nhà máy điện hạt nhân

Các service của Windows hoặc các daemon (tiến trình nền trong Unix, Linux): Đây là các tiến trình chạy trong chế độ nền, làm nhiệm vụ theo dõi một số

thông số của hệ thống và thực hiện các tác động vào hệ thống Ví dụ, tiến trình quản lý email có thể theo dõi và nhận email, đồng thời hiển thị icon thông báo trong trường hợp có các email chưa đọc Môi trường làm việc trong trường hợp này là môi trường phần mềm Thông tin thu thập nhờ gọi một số hàm nào đó của hệ điều hành để đọc thông tin từ các cổng Tác động vào môi trường bao gồm việc thay đổi giao diện đồ họa (làm hiện icon) hoặc tạo ra âm thanh gây chú ý[4]

1.3 Tác tử hợp lý

Tác tử hợp lý là tác tử cần phấn đấu để “làm đúng việc cần làm”, dựa trên những gì nó nhận thức (nhận biết) được và dựa trên các hành động mà nó có thể thực hiện Một hành động đúng (hợp lý) ở đây là hành động giúp cho tác tử đạt được thành công cao nhất đối với mục tiêu đặt ra

1.3.1 Đánh giá hiệu quả hoạt động của tác tử hợp lý

Ta đánh giá hiệu quả hoạt động của tác tử thông qua một độ đo thực hiện: là tiêu chuẩn để đánh giá mức độ thành công trong hoạt động của một tác tử Khi một tác

tử được thả vào một môi trường, nó phải tạo ra một chuỗi tác động phù hợp với các nhận thức mà nó tiếp nhận Tất nhiên không có một độ đo chung cho mọi tác tử Tuy nhiên ta cần có độ đo khách quan đặt ra cho người thiết kế mỗi tác tử

Ví dụ tiêu chí đánh giá hiệu quả hoạt động của một tác tử máy hút bụi có thể là: mức độ làm sạch, thời gian hút bụi, mức độ điện năng tiêu tốn, mức độ tiếng ồn gây ra,

Cần thiết kế độ đo phù hợp với môi trường muốn có hơn là phù hợp với tác tử Lựa chọn độ đo là vấn đề khó

1.3.2 Tính chất của tác tử hợp lý

Để mô tả rõ hơn về tác tử hợp lý, luận văn sẽ trình bày một số tính chất của nó Tính hợp lý

Tính quán thông, học và tự trị (omniscience, learning và autonomy)

Một tác tử quán thông biết được các kết cục hiện thời về tác động của nó và cho được các tác động phù hợp Tuy vậy thực tế không có Ví dụ người qua đường.

Do đó cần cực đại độ đo kỳ vọng chứ không phải cực đại thực

Một tác tử tự trị là một tác tử mà các hành động của nó được quyết định bởi chính kinh nghiệm của tác tử đó (cùng với khả năng học và thích nghi)

Trên đây là một số đặc điểm chung của tác tử nhưng chưa đầy đủ Để có thể mô

tả được đầy đủ các đặc điểm của tác tử, ta phải đặt nó vào môi trường mà trong đó có

sự tham gia của nhiều tác tử Trong mục tiếp theo, luận văn xin giới thiệu về môi trường tác nghiệp mà tác tử hoạt động trong đó

1.4 Môi trường tác nghiệp

Phần này sẽ đặc tả môi trường tác nghiệp (task environment) và trình bày các kiểu môi trường tác nghiệp Đây là bài toán mà tác tử cần giải

1.4.1 Đặc tả môi trường tác nghiệp

Để thiết kế một tác tử thông minh (hợp lý), trước tiên ta cần đặc tả độ đo thực hiện, môi trường xung quanh, bộ tác động và bộ cảm nhận (PEAS) càng đầy đủ càng tốt

Sau đây là ví dụ đặc tả môi trường tác nghiệp của một số tác tử:

Các con đường (phố), các phương tiện khác cùng tham gia giao thông, những người đi bộ, các khách hàng,

Bánh lái, chân

ga, phanh, đèn tín hiệu, còi xe,

Máy quay, đồng

hồ tốc độ, GPS, đồng hồ đo khoảng cách quãng đường, các

Bệnh nhân, bệnh viện, nhân viên y tế,

Hiển thị trên màn hình các câu hỏi, các xét nghiệm, các chuẩn đoán, các điều trị, các chỉ dẫn,

Bàn phím để nhập các thông tin về triệu chứng, các trả lời của bệnh nhân đối với các câu hỏi,

Cánh tay và bàn tay được kết nối

Máy quay, các bộ cảm biến các góc

độ (các hướng)

1.4.2 Các kiểu môi trường

Phạm vi của môi trường tác nghiệp khá rộng lớn Tuy nhiên chúng ta có thể phân loại chúng theo một số khía cạnh nhỏ Sau đây luận văn sẽ trình bày một số khía cạnh của môi trường tác nghiệp

• Quan sát đầy đủ hay từng phần ?

Tác tử có thể biết về trạng thái đầy đủ tại mỗi thời điểm hoặc quan sát từng phần do nhiễu, bộ cảm nhận không chính xác

• Tất định hay ngẫu nhiên?

Nếu trạng thái tiếp theo của môi trường hoàn toàn được xác định, nếu biết trạng thái và tác động hiện thời thì gọi là môi trường có tính tất định, còn lại là ngẫu nhiên Môi trường tất định được xác định mà không có tác động của tác tử khác gọi là môi trường chiến lược

• Phân đoạn hay tuần tự?

Trong môi trường phân đoạn, các thí nghiệm với tác tử chia thành các đoạn thành phần Trong mỗi đoạn này tác tử nhận thức và thực hiện tác động riêng lẻ, các đoạn sau không phụ thuộc vào đoạn trước

Trong môi trường tuần tự thì quyết định hiện thời có thể ảnh hưởng tới quyết định tương lai

• Tĩnh hay động?

Môi trường biến đổi theo thời gian gọi là động Ngược lại, môi trường không thay đổi trong khi tác tử cân nhắc (xem nên đưa ra hành động nào) gọi là môi trường tĩnh Cũng với cách chia này, ta còn có khái niệm môi trường bán động (semi-dynamic) là môi trường mà khi thời gian trôi qua thì nó không thay đổi, nhưng hiệu quả hoạt động của tác tử thì thay đổi Ví dụ: các chương trình trò chơi có tính giờ

• Rời rạc hay liên tục?

Trạng thái, thời gian tác động và nhận thức rời rạc hay liên tục: ví dụ chơi cờ, lái xe

• Tác tử đơn hay đa tác tử?

Một tác tử hoạt động độc lập (không phụ thuộc hay liên hệ với các tác tử khác) trong một môi trường gọi là tác tử đơn

Kiểu của môi trường có ảnh hưởng quyết định đối với việc thiết kế tác tử Môi trường trong thực tế thường có các đặc điểm: Chỉ có thể quan sát được một phần, ngẫu nhiên, liên tiếp, thay đổi (động), liên tục và đa tác tử

1.5 Các kiểu tác tử cơ bản

Phần này sẽ phác họa 5 loại tác tử chính: Tác tử phản xạ đơn, tác tử phản xạ dựa trên mô hình, tác tử dựa trên mục đích, tác tử dựa trên lợi ích và tác tử có khả năng học

1.5.1 Tác tử phản xạ đơn

Loại agent này hành động theo một qui tắc (luật) có điều kiện phù hợp với trạng thái hiện thời (của môi trường)

Bảng dưới đây liệt kê một số kiểu môi trường đối với một số tác tử

Chơi cờ tính giờ Chơi cờ không tính giờ

Lái xe

Bảng 1.3 Liệt kê đặc tính một số kiểu môi trường

1.5.2 Tác tử phản xạ dựa trên mô hình

Khi quan sát từng phần, cần kết hợp thông tin nhận thức hiện thời với quá khứ, mỗi tác tử có thể có một trạng thái trong và cập nhật tri thức

Cập nhật trạng thái trong có thể từ hai loại tri thức Thứ nhất có thể cần thông tin độc lập với tác tử Thứ hai là thông tin về ảnh hưởng của tác động của tác tử tới môi trường

Hình 1.4 Mô tả kiến trúc của tác tử dựa trên mô hình Khi xử lý thông tin ta cần cân nhắc có cài đặt trong mạch logic hay cần đến lý thuyết khoa học đầy đủ mà nó gọi

là mô hình về thế giới thực Tác tử sử dụng mô hình gọi là tác tử dựa trên mô hình

Hình 1.2 Lược đồ mô tả tác tử phản xạ dựa trên mô hình

Hình 1.1 Lược đồ mô tả tác tử phản xạ đơn

1.5.3 Tác tử dựa trên mục đích

Tri thức về trạng thái hiện thời chưa chắc đủ để quyết định hành vi Ví dụ tại ngã tư, quyết định của taxi tùy thuộc vào định đi đâu Nói cách khác ngoài trạng thái hiện thời, cần có thêm thông tin đích mô tả tình trạng mong muốn Tác tử kết hợp thông tin này với thông tin về kết quả tác động có thể Tìm kiếm và lập kế hoạch là lĩnh vực dành cho tìm chuỗi hành động để đạt được đích của tác tử

1.5.4 Tác tử dựa trên lợi ích

Trong nhiều môi trường, thông tin về các mục tiêu không đủ để đánh giá hiệu quả của các hành động Ví dụ: có rất nhiều chuỗi các hành động cho phép taxi đi đến đích (tức là đạt đến mục tiêu) Nhưng chuỗi hành động nào nhanh hơn, an toàn hơn, đáng tin cậy hơn và có chi phí thấp hơn?

Vì vậy cần có sự đánh giá lợi ích đối với tác tử Hàm lợi ích ánh xạ từ chuỗi các trạng thái của môi trường tới một giá trị số thực (thể hiện mức lợi ích đối với tác tử) Chi tiết hóa đầy đủ một hàm lợi ích cho phép quyết định hợp lý trong hai trường hợp mục đích chưa đủ để có quyết định hợp lý sau:

• Các mục đích xung khắc, hàm lợi ích sẽ cân bằng giữa chúng

• Có nhiều đích cần đạt mà không cái nào chắc chắn Hàm lợi ích cho cách tiếp cận trong đó khả năng thành công được cho bởi trọng số thay cho đánh giá tầm quan trọng của đích

Hình 1.3 Lược đồ mô tả tác tử dựa trên đích

Hình 1.4 Lược đồ mô tả tác tử dựa trên lợi ích

1.6 Một số ứng dụng của tác tử

1.6.1 Ứng dụng trong quản lý sản xuất

Một ứng dụng tiêu biểu sử dụng tác tử trong quản lý sản xuất là hệ thống YAMS [parunak] Bài toán quản lý sản xuất có thể mô tả như sau Xưởng sản xuất hình thành từ các phân xưởng, mỗi phân xưởng bao gồm nhiều vị trí làm việc (cỗ máy, từng công nhân riêng lẻ) Các vị trí làm việc trong phân xưởng tạo thành hệ thống sản xuất mềm cho phép thực hiện trọn vẹn từng công đoạn như sơn, dập, lắp ráp… Hệ tác

tử còn được lập kế hoạch sản xuất, hỗ trợ thiết kế sản phẩm, quản lý robot công nghiệp

1.6.2 Tác tử quản lý qua trình và luồng công việc (workflow)

Nhiệm vụ của hệ thống quản lý quá trình và luồng công việc là đảm bảo các phần việc khác nhau của một quá trình được thực hiện bởi những nhân viên hoặc bộ phận thích hợp vào thời gian cần thiết Quá trình ở đây có thể là quá trình xử lý hồ sơ, quá trình cung cấp nguyên liệu và sản phẩm Trong giải pháp sử dụng tác tử, mỗi nhân viên hay bộ phận tương ứng với một tác tử Để thực hiện công việc của mình, tác tử thương lượng với nhau về công việc, yêu cầu và điều kiện thực hiện

1.6.3 Tác tử thu thập và quản lý thông tin

Tác tử thuộc loại này được sử dụng chủ yếu để giải quyết vấn đề thừa thông tin, đặc biệt là thông tin trên Internet Do lượng thông tin trên internet quá lớn và ngày càng tăng lên, người sử dụng thông tin gặp khó khăn

1.6.4 Tác tử phục vụ thương mại điện tử

Quá trình giao dịch thương mại thường bao gồm một số khâu nhất định Để giảm thời gian, tăng hiệu quả thương mại, một số khâu có thể tự động hóa bằng cách giao quyền ra quyết định cho các tác tử Tác tử thương mại điện tử hiện nay có thể chia thành một số dạng như sau:

Tác tử mua hàng bằng cách so sánh ( comparison shopping agents)

Chợ điện tử và tác tử đấu giá

1.6.5 Tác tử giao diện

Thông thường trong tương tác giữa người sử dụng và máy tính, giao diện máy tính đóng vai trò thụ động và chỉ phản xạ khi có yêu cầu từ người dùng, Ví dụ, MS-Word chỉ thực hiện một thao tác nào đó khi người sử dụng chọn một mục menu hay nháy chuột và biểu tượng tương ứng Tác tử giao diện cho phép thay đổi phương pháp giao tiếp này bằng cách làm cho máy tính trở nên chủ động Căn cứ vào hành động của người sử dụng, tác tử giao diện có thể chủ động thực hiện một số thao tác hay đưa ra những gợi ý Ứng dụng phổ biết nhất của tác tử giao diện là tác tử Office Assistant được cung cấp cùng bộ Microsoft Office

1.7 Cơ sở tri thức của tác tử

Một cơ sở tri thức là một tập các mệnh đề được biểu diễn trong một ngôn ngữ hình thức, cung cấp tri thức cho một tác tử Tác tử khai thác cơ sở tri thức mà nó sở hữu trong quá trình đưa ra các hành động

Các tác tử có thể được xem xét ở mức tri thức: Tác tử biết những gì? Các mục tiêu của tác tử là gì? Hay mức cài đặt hệ thống: Các cấu trúc dữ liệu trong cơ sở tri thức? Các giải thuật sử dụng các tri thức này?

Tác tử cần có 4 khả năng chính:

Thu thập (cập nhật) các tri thức mới

Cập nhật việc biểu diễn (bên trong tác tử) đối với môi trường xung quanh Suy diễn ra các thuộc tính ẩn của môi trường xung quanh

Suy luận để đưa ra các hành động hợp lý

1.8 Tổng quan về hệ thống đa tác tử

Phần trên đã giới thiệu một số đặc điểm chung nhất, tổng quan nhất về các tác

tử Tuy nhiên do ứng dụng ngày càng phức tạp, khả năng giải quyết vấn đề của những tác tử riêng lẻ không đáp ứng được yêu cầu đặt ra hoặc nhiều tác tử trở lên quá phức tạp Trong trường hợp đó, hệ thống đa tác tử là một giải pháp thích hợp Phần này sẽ giới thiệu về hệ thống đa tác tử và lợi ích của việc áp dụng cách tiếp cận đa tác tử để

mô phỏng giao thông

1.9 Khái niệm hệ thống đa tác tử

Một hệ thống đa tác tử, hay gọi tắt là MAS (Multi-Agent System), là một hệ thống trong đó có sự có mặt của nhiều tác tử trong một môi trường và có sự tương tác lẫn nhau giữa chúng

Các tác tử có thể tương tác với nhau theo nhiều cách Các hành động đưa ra của chúng có thể có tính cạnh tranh, xung đột với các tác tử khác Hoặc chúng có thể hợp tác, phối hợp hành động để đạt được mục tiêu hay thậm chí có thể cùng lên kế hoạch hành động để đạt được mục tiêu chung nào đó Các tác tử có khả năng giao tiếp với các tác tử khác bằng cách truyền và nhận các thông điệp theo một giao thức nào đó Thậm chí các tác tử có thể nhận biết được các tác tử khác tiếp nhận được thông tin gì

Trong MAS, mỗi tác tử đều có một cái nhìn giới hạn, chúng không có thông tin đầy đủ về môi trường và các tác tử khác trong toàn bộ hệ thống Mỗi hành động của tác tử đều tác động tới một phần của môi trường và các tác tử khác trong một phạm vi nào đó Trong một MAS, các hành vi và thuộc tính của các tác tử là không đồng nhất

MAS có thể có tính tổ chức, tức là các tác tử có thể hoạt động trong một nhóm các tác tử nào đó, chúng có một số ràng buộc nào đó với nhau và các hoạt động của chúng nhằm dẫn đến một mục tiêu chung của nhóm Có nhiều loại mô hình tổ chức trong MAS Với loại mô hình phân cấp, quyền ra quyết định hành động thường nằm trong tay một tác tử đứng đầu ở mỗi cấp Ở mô hình tổ chức này, các tác tử thường tương tác với các tác tử khác trong cùng cấp hoặc với các tác tử ở các cấp liền kề (trên

và dưới) Một mô hình tổ chức khác là mô hình thị trường, trong đó có sự tồn tại của

các tác tử đóng vai trò cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ và các tác tử đóng vai trò có nhu cầu sử dụng sản phẩm dịch vụ

Một ví dụ điển hình về MAS chính là Internet Internet có thể được coi là một mạng lưới rộng lớn với mỗi nút của mạng lưới là một tác tử Các nút mạng này được thiết kế, thực thi bởi những người, tổ chức khác nhau, và hoạt động với những mục đích khác nhau Ngoài ra, hoạt động của chúng là không đồng bộ Các nút mạng trao đổi thông tin với các nút mạng khác trong một phạm vi nào đó và theo một giao thức nào đó,

Ngoài cách định nghĩa hệ thống MAS như ở trên, MAS còn có thể được định nghĩa theo cách dựa trên kiến trúc của tác tử được sử dụng: đó là sự tính toán và sự phản ứng Các tác tử tính toán nói chung là một đại biểu mang tính biểu tượng của môi trường và phối hợp với nhau nhờ giao thức truyền thông ở mức độ cao Ngược lại, các tác tử phản ứng không đại diện cho môi trường của nó Chúng hành động theo nhận thức của mình, điều này là một hạn chế Các tác tử phản ứng có thể hợp tác và giao tiếp thông qua sự tương tác của chúng với môi trường (gọi là giao tiếp gián tiếp) Kết quả là hệ thống phản ứng biểu diễn một vài hành vi thông minh, là kết quả của sự tương tác giữa tác tử và môi trường (ví dụ như tổ chức và hiện tượng xuất hiện) Mô hình trong luận văn là mô phỏng mạng phương tiện tham gia giao thông phụ thuộc chủ yếu vào cách tiếp cận phản ứng Các phương tiện tham gia giao thông được xem là các thực thể đơn phát triển trong một hệ thống rộng và phức tạp Tuy nhiên các thực thể này có khả năng nhận thức, sẽ được tích hợp những hành vi đơn giản trong một kiến trúc dựa trên phản ứng

1.10 Lợi ích của việc áp dụng hệ thống đa tác tử để mô phỏng giao thông

Trong một hệ thống giao thông, hệ thống đường xá, các đèn giao thông, tín hiệu giao thông đóng vai trò môi trường Mỗi người, phương tiện tham gia giao thông trong

đó đóng vai trò một tác tử Các tác tử này đưa ra hành động bằng cách di chuyển theo các cách khác nhau để đạt được một mục tiêu là đi đến một vị trí nào đó trong hệ thống đường xá Mỗi người tham gia giao thông đều có những thuộc tính riêng biệt phụ thuộc vào giới tính, tuổi tác, kinh nghiệm, và do đó cách di chuyển của họ cũng là không đồng nhất Người tham gia giao thông tương tác với những người khác trong

một phạm vi nào đó Họ có một số cách thức truyền thông điệp như bấm còi, bật sinh nhan để ra hiệu xin đường Chính vì vậy mà việc mô phỏng hệ thống giao thông dựa trên tác tử là một phương pháp rất thích hợp

Áp dụng cách tiếp cận đa tác tử để mô phỏng giao thông còn có những lợi ích sau [7]:

Thứ nhất: Là đã tồn tại một số kỹ thuật và nền tảng mô phỏng như Netlogo, Swarm để mô phỏng nhiều thực thể

Thứ hai: Mô hình tác tử là một cách tiếp cận linh hoạt để định nghĩa các hành vi

tự trị Không có những ràng buộc trên mức độ mô hình, tức là một tác tử có thể mô tả một thực thể đơn giản như là một tập hợp các thực thể được liên kết Ví dụ, trong mô hình mạng lưới tham gia giao thông, tác tử đại diện cho phương tiện, người lái xe của

nó

Cuối cùng, hệ thống MAS phản ứng là một công cụ tốt để quan sát và nghiên cứu các hiện tượng xuất hiện, tập trung vào các mô hình tương tác giữa các thực thể

Sự ùn tắc giao thông trong mạng lưới đô thị có thể dễ dàng mô tả theo cách này Trong

mô hình giao thông của luận văn, hoạt động được định nghĩa ở cấp độ vi mô bởi các tác tử và sự tương tác giữa chúng, một số hiện tượng phức tạp có thể thu được ở mức

độ toàn cục

MAS đã từng thành công trong việc mô tả hệ thống giao thông Mục tiêu đầu tiên của hệ thống MAS trong việc mô phỏng giao thông là mô phỏng phương tiện giao thông để nghiên cứu động lực giao thông Một hướng khác của hệ thống MAS trong

mô phỏng giao thông là quan tâm nghiên cứu việc học và phối hợp trong trường hợp lựa chọn tuyến đường và lựa chọn mô hình Trong mô hình tác tử được đề xuất, chúng tôi quan tâm đến điểm đầu tiên trong hai quan điểm trên

Tổng kết chương: Trong chương này, luận văn đã trình bày những khái niệm cơ

bản, đặc điểm về tác tử và hệ thống đa tác tử Chương này cũng đã nêu ra lợi ích của việc áp dụng cách tiếp cận đa tác tử để mô phỏng giao thông Đây là một phương pháp pháp tiên tiến trong lĩnh vực mô phỏng những hệ thống phức tạp trong thế giới thực, điều đó thể hiện qua những ứng dụng của nó trong thực tiễn

Ở chương tiếp theo, luận văn xin trình bày về hệ thống thông tin địa lý, mô phỏng giao thông và nền tảng mô phỏng Gama Đây cũng là nền tảng mô phỏng được

áp dụng trong luận văn

CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ GIS VÀ

NỀN TẢNG MÔ PHỎNG GAMA

2.1 Giới thiệu GIS

GIS là hệ thống thông tin địa lý, là công cụ máy tính bao gồm tập hợp phần cứng, phần mềm máy tính và dữ liệu địa lý nhằm chụp hình, quản lý, phân tích và hiển thị tất cả các dạng của thông tin liên quan đến địa lý [2]

2.2 Hệ thống thông tin địa lý

GIS (Geographic Information System – hệ thống thông tin địa lý) là một hệ thống được thiết kế để nắm bắt, lưu trữ, thao tác, phân tích, quản lý và trình bày tất các các loại dữ liệu địa lý Từ khóa cho công nghệ này là Geography – có nghĩa là một phần của dữ liệu là không gian (spatial) Nói cách khác, dữ liệu theo một cách nào đó được tham chiếu đến các vị trí trên trái đất

Cùng với những dữ liệu này thường là dữ liệu dạng bảng được biết như là dữ liệu thuộc tính (attribute data) Dữ liệu thuộc tính có thể được định nghĩa chung là thông tin bổ sung về từng tính năng không gian Ví dụ: Vị trí thực tế của trường học là

dữ liệu không gian (the spatial data), dữ liệu bổ sung như là tên trường, cấp bậc dạy, năng lực của học sinh sẽ tạo nên dữ liệu thuộc tính

Sự hợp thành của hai kiểu dữ liệu này cho phép GIS trở thành một công cụ giải quyết vấn đề hiệu quả thông qua phân tích không gian

GIS không chỉ là phần mềm Con người và những phương pháp được kết hợp với phần mềm không gian địa lý (geospatial software) và những công cụ để cho phép phân tích không gian, quản lý các bộ dữ liệu lớn (large datasets) và hiển thị thông tin dưới dạng bản đồ/đồ họa

2.3 Các thành phần của GIS

Phần cứng – Hardware, phần mềm – Software, dữ liệu – Data, con người – People, các phương thức - Methods

Hình 2.1 Các thành phần của GIS

2.4 Hoạt động và nhiệm vụ của GIS

2.4.1 Lập bản đồ ở mọi nơi (Mapping where things are)

Chúng ta có thể lập bản đồ vị trí không gian của các tính năng thế giới thực và hình dung các mối quan hệ không gian trong số đó

Ví dụ: Ở dưới đây chúng ta thấy một bản đồ của các vùng nông nghiệp (màu xanh) xếp lớp trên các loại đất Chúng ta có thể thấy mô hình trực quan trong dữ liệu bằng việc xác định những loại đất phù hợp nhất cho các vùng nông nghiệp

Hình 2.2 Bản đồ vùng nông nghiệp

Con người lập bản đồ số lượng, chẳng hạn như là nơi nhiều nhất và ít nhất để tìm ra nơi đáp ứng nhu cầu của họ hoặc để xem các mối quan hệ giữa các địa điểm

Ví dụ: Dưới đây là một bản đồ các địa điểm nghĩa trang ở Wisconsin Bản đồ cho thấy các địa điểm nghĩa trang như dấu chấm (mật độ chấm) và mỗi quận là màu sắc được mã hóa để hiển thị nơi nhiều nhất và ít nhất (màu xanh nhạt nghĩa là nghĩa trang ít hơn)

Hình 2.3 Bản đồ địa điểm

2.4.3 Lập bản đồ mật độ (Mappingdensities)

Đôi khi điều quan trọng hơn đối với nồng độ bản đồ, hoặc một số lượng trung bình theo diện tích hoặc là tổng số Ví dụ: dưới đây chúng tôi đã tạo ra bản đồ mật độ dân số của Manhattan (tổng số dân trung bình theo từng khu vực trong một dặm vuông của các vùng điều tra dân số)

Hình 2.4 Bản đồ mật độ

2.4.4 Tìm kiếm bên trong (Finding what is inside)

Chúng ta có thể sử dụng GIS để xác định những gì đang xảy ra hoặc những tính năng được đặt bên trong một khu vực hoặc khu vực cụ thể Chúng ta có thể xác định đặc điểm “bên trong” bằng cách tạo ra các tiêu chí cụ thể để xác định một khu vực quan tâm (area of interest – AOI) Ví dụ: Bản đồ hiển thị một trận lũ lụt và các tòa nhà trong đường lũ Chúng ta có thể sử dụng các công cụ như CLIP để xác định những gì

có thể bị lũ cuốn trôi Hơn thế nữa, chúng ta có thể sử dụng các thuộc tính để xác định mức độ thiệt hại

2.4.5 Tìm kiếm những gì đang ở gần (Finding what is nearby)

Chúng ta có thể tìm thấy những gì đang xảy ra trong khoảng cách thiết lập của một tính năng hoặc sự kiện bằng cách lập bản đồ gần đó sử dụng các công cụ địa lý như BUFFER Ví dụ: dưới đây chúng ta thấy một bản đồ của thời gian lái xe từ một vị trí trung tâm thành phố Madison, WI Chúng ta có thể sử dụng đường phố như một mạng lưới và thêm các tiêu chí cụ thể như tốc độ giới hạn và điều khiển giao thông để xác định khoảng cách mà người lái có thể đi trong 5, 10, hoặc 15 phút (Bản đồ được cung cấp bởi UW Extension)

Hình 2.5 Bản đồ tìm kiếm

2.4.6 Lập bản đồ thay đổi (Mapping change)

Chúng ta có thể lập bản đồ thay đổi trong một khu vực địa lý cụ thể để dự đoán các tình trạng trong tương lai, quyết định hành động hoặc dự đoán kết quả của một hành động hoặc chính sách Ví dụ: dưới đây chúng ta thấy bản đồ sử dụng đất của Barnstable, MA hiển thị các thay đổi trong phát triển dân cư từ năm 1951 đến 1999 Màu xanh đậm thể hiện rừng núi, trong khi màu vàng sáng cho thấy sự phát triển của dân cư Các ứng dụng như này có thể giúp báo các quy trình lập kế hoạch cộng đồng

và các chính sách

dụ như là ranh giới quận, vị trí đường bộ và đường sắt thì sử dụng lines hoặc dữ liệu point cho thấy vị trí các vòi cứu hỏa

Ngược lại, dữ liệu raster phù hợp nhất với dữ liệu liên tục hoặc thông tin không

có ranh giới hoặc vị trí Như rasters, dữ liệu được xem như là một chuỗi các ô lưới nơi mỗi ô là một giá trị biểu diễn tính năng đang được quan sát Tưởng tượng như dữ liệu raster thích hợp cho mô hình hóa bề mặt như độ cao, nhiệt độ, lượng mưa hoặc độ pH đất Những hiện tượng này được đo tại các khoảng thời gian (các trạm thời tiết) và các giá trị ở giữa được thêm vào để tạo thành một bề mặt liên tục (a continous surface) Dữ liệu raster cũng bao gồm các hình ảnh cảm biến từ xa như chụp ảnh trên không và hình ảnh vệ tinh

2.5.2.2 SDC: Smart Data Compression

SDC là định dạng nén cao cấp của ESRI (Enviromental Systems Research Institute – Viện Nghiên Cứu Hệ Thống Môi Trường) được đọc trực tiếp bởi phần mềm ArcGIS, nhưng không phải bởi ArcView 3.x Nhiều dữ liệu ESRI và bộ dữ liệu bản đồ (map datasets) là nguyên bản ở định dạng SDC

2.5.2.3 MDB/GDB: Geodatabase

Geodatabase là tập hợp các bộ dữ liệu địa lý của các loại khác nhau với cơ bản nhất là vector, raster và dữ liệu dạng bảng (tabular data) Có ba loại geodatabase: file, personal và ArcSDE Geodatabase là định dạng dữ liệu gốc cho ArcGIS của ESRI

2.5.2.4 ArcInfo Coverage

ArcInfo Coverage không có phần mở rộng file Thay vào đó, nó bao gồm hai thư mọc (mục) trong một workspace mà mỗi vùng chứa nhiều tập tin Một trong hai thư mục mang tên của vùng phủ sóng (coverage) và chứa một số file adf khác nhau Thư mục còn lại là “info” mà thường chứa các file dat và nit cho tất các coverage và grids trong workspace

Các file e00 là ArcInfo Interchange hoặc là tệp xuất, được sử dụng để thuận tiện cho việc sao chép và di chuyển các ArcInfo GIS coverage (xem phía trên) và các grid (xem phía dưới) Một file e00 phải được thêm vào để sử dụng dữ liệu trong ArcView hoặc các phần mềm GIS khác

2.5.3 Định dạng Raster

2.5.3.1 ArcInfo Grid

Một ArcInfo Grid không có phần mở rộng file Thay vào đó, nó bao gồm hai thư mục trong cùng một workspace với mỗi vũng chứa nhiều tập tin Một trong hai thư mục mang tên của grid và chứa một số file adf khác nhau Thư mục còn lại là “info” thường chứa các file dat và nit cho tất các các coverage và grids trong workspace

2.5.3.2 GeoTIFF

Như một phần tiêu đề của file TIFF, cung cấp phạm vi ranh giới Lat (Latitude -

vĩ độ)/Long (Longitude - kinh độ) của dữ liệu

2.5.3.3 DEM (Digital Elevation Model)

DEM là một định dạng raster được USGS (U.S Geological Survey) sử dụng để ghi lại thông tin độ cao Không giống các định dạng file raster khác, các ô DEM không thể hiện các giá trị độ sáng màu mà đúng hơn là độ cao của các điểm trên bề mặt trái đất

Band Interleaved by Line (BIL), Band Interleaved by Pixel (BIP) và Band Sequential (BSQ) BIL, BIP và BSQ là các định dạng được tạo ra bởi các hệ thống vệ tinh Sự khác biệt cơ bản của chúng là kỹ thuật được sử dụng để lưu các giá trị độ sáng được chụp đồng thời trong mỗi màu hoặc các dải quang phổ

2.6 Một số phần mềm mô phỏng giao thông

Tính đến nay, việc nghiên cứu xây dựng công cụ mô phỏng giao thông đã đạt được nhiều thành tựu, đã đóng góp phần nào vào sự phát triển của các hệ thống giao

những công cụ này để mô phỏng hệ thống giao thông ở Việt Nam do hệ thống giao thông của nước ta có nhiều điểm khác biệt Cơ sở hạ tầng giao thông còn kém, nhiều

hệ thống đường xá chằng chịt trong một diện tích nhỏ, nhất là trong các đô thị Hầu hết các công cụ mô phỏng được xây dựng chỉ mô phỏng các phương tiện đi trên đường là

ô tô Trong khi đó, các phương tiện giao thông ở nước ta rất hỗn tạp, từ những phương tiện kích thước nhỏ như xe đạp, xe máy đến những phương tiện cỡ lớn như ô tô, xe tải,

xe buýt, hay thậm chí là các phương tiện thô xơ Thêm vào đó sự thiếu ý thức chấp hành luật giao thông của người lái xe càng làm cho hệ thống giao thông thêm hỗn độn Chính vì vậy mà nghiên cứu một hệ thống mô phỏng chi tiết giao thông của nước ta là rất cần thiết Đó là nguyên nhân thúc đẩy tôi nghiên cứu một hệ thống mô phỏng giao thông phù hợp với tình hình giao thông ở Việt Nam Nhưng trước khi trình bày những nghiên cứu và các kết quả đã đạt được, tôi xin được giới thiệu một số công cụ mô phỏng hệ thống giao thông của các nhà nghiên cứu trước đây

2.7 Phần mềm mô phỏng giao thông ARCADY, TRANSYT

Đây là 2 phần mềm mô phỏng thiết kế giao thông các nút giao nhau, tối ưu hóa tín hiệu giao thông

ARCADY được sử dụng để đánh giá sức chứa và sự trì hoãn ở vòng xuyến Nó

có khả năng để dự báo thực tế tỷ lệ tai nạn giao thông, sức chứa và việc trì hoãn (cả hàng đợi và mặt hình học) cho hầu hết các kích cỡ khác nhau của vòng xuyến, sắp đặt

từ nhiều nhánh với các cấp độ vòng xuyến được phân tách cho tới những vòng xuyến bên trong khu vực ngoại ô

TRANSYT là một chương trình máy tính quốc tế để thiết kế, mô hình và nghiên cứu có thứ tự những chỗ giao nhau riêng biệt cho tới cả mạng lưới phức tạp TRANSYT có thể nhanh chóng đánh giá được sự thực thi của một chỗ giao nhau riêng biệt cũng tạo ra sự tối ưu hóa thời gian cố định định lượng thời gian cho tín hiệu giao thông trong bất kỳ mạng lưới đường bộ mà lưu lượng giao thông cần biết đến, bao gồm cả tín hiệu ở đường vòng xuyến Phiên bản mới nhất (TRANSYT 14) có các tính năng đặc biệt để đánh giá các mối lối bị kiểm soát cô lập, mạng lưới pha trộn tín hiệu

thời gian cố định

2.8 Mô phỏng giao thông với VISSIM

Phần mềm VISSIM là phần mềm mô phỏng giao thông ở mức vi mô do công ty PTV (CHLB Đức) viết và được sử dụng phổ biến trên thế giới trong công tác qui hoạch giao thông vận tải các cấp và tổ chức giao thông tại các đô thị, khu phố, nút giao thông, nhà ga, sân bay, sân vận động Đây là công cụ rất mạnh để mô hình dòng giao thông đa luồng, gồm xe ô tô, xe hàng, xe buýt, xe điện, xe trọng tải nặng, xe máy, xe đạp và người đi bộ Thông qua sự thực thi các thao tác đa luồng của VISSIM sẽ tối ưu

xử lý phân luồng Nó là cấu trúc mạng mềm dẻo để cung cấp cho người dùng khả năng

mô hình các đối tượng tham gia giao thông với những dạng địa hình khác nhau hoặc thao tác độc lập, có thứ tự của người lái xe và khách bộ hành được bắt gặp trong một

hệ thống giao thông

VISSIM được sử dụng để phân tích mạng lưới của tất cả các kích cỡ khác nhau

từ những nút giao thông tới toàn bộ khu vực đô thị Bên trong những mạng lưới giao thông này, VISSIM có khả năng mô hình tất cả đường cao tốc, phân loại linh hoạt từ

xa lộ tới đường xe chạy VISSIM cũng ứng dụng cho giao thông công cộng, xe đạp và những tiện ích của người đi bộ

Những ứng dụng của VISSIM:VISSIM được sử dụng để mô phỏng điểm nóng giao thông và giao thông công cộng Bao gồm:

Nghiên cứu xa lộ và hành lang đường

Nghiên cứu quy hoạch khu vực nhỏ

Quản lý chiến lược đường cao tốc

Nghiên cứu những điểm dừng của xe lửa, xe buýt

Đánh giá từng tín hiệu hiệu dừng của giao thông công cộng

Phân tích các điểm ngã tư đường sắt

Quản lý sơ đồ giao thông hiện tại và tương lai

Nghiên cứu sự ảnh hưởng tới môi trường

Mô hình hóa khách bộ hành trong môi trường xây dựng kể cả quy hoạch sơ tán Nghiên cứu hàng không về giao thông trên mặt đất và trên không

Trên đây, luận văn đã trình bày một số phần mềm mô phỏng hiện nay, đã chỉ ra những cái mà các phần mềm này đã làm được Trước khi đi trình bày chi tiết về hệ thống mô phỏng giao thông mà tôi đã nghiên cứu và xây dựng, ở phần tiếp theo luận văn sẽ giới thiệu về nền tảng mô phỏng Gama, là nền tảng để phát triển ứng dụng trong luận văn

2.9 Nền tảng mô phỏng Gama

GAMA là một phần mềm mã nguồn mở, phát triển trên nền tảng Eclipse dựa trên ngôn ngữ Java Kể từ khi ra đời đến nay, GAMA đã trải qua nhiều phiên bản GAMA v1.1, GAMA v1.3, GAMA v1.4 và hiện tại GAMA v1.8 cho nhiều hệ điều hành window 32 bits, window 64 bits, Linux 32 bits, Linux 64 bits, MacOSX 32 bits, MacOSX 64 bits Mỗi phiên bản của GAMA đều đi kèm sẵn một số mô hình và hướng dẫn cụ thể

GAMA là công cụ mô phỏng hỗ trợ 2 môi trường chính là môi trường lưới (grid) và môi trường thông tin địa lý (GIS)

2.10 Giới thiệu về GAMA

GAMA (viết tắt của từ Gis & Agentbased Modelling Architecture) là một nền tảng mô phỏng, nhằm mục đích hỗ trợ các chuyên gia lĩnh vực, các nhà mô hình và các nhà khoa học máy tính xây dựng những mô hình hoàn chỉnh và môi trường phát triển để mô phỏng dựa trên hướng tác tử Nó đang được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu Pháp và Việt Nam dưới sự bảo trợ của đơn vị nghiên cứu quốc tế IRD / UPMC, UMMISCO từ năm 2007 [10, 21]