Chia để trị: Giải pháp hữu hiệu để tăng tốc độ mô phỏng di tản trong tình huống thiên tai

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:4

Thêm vào BST

Báo xấu

11
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết này trình này hướng tiếp cận chia để trị để tăng tốc độ mô phỏng di tản trong tình huống thiên tai. Giải pháp này được áp dụng để tăng tốc độ chạy các mô phỏng di tản trong tình huống lũ lụt.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Chia để trị: Giải pháp hữu hiệu để tăng tốc độ mô phỏng di tản trong tình huống thiên tai

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 12(97).2015, QUYỂN 2 41 CHIA ĐỂ TRỊ: GIẢI PHÁP HỮU HIỆU ĐỂ TĂNG TỐC ĐỘ MÔ PHỎNG DI TẢN TRONG TÌNH HUỐNG THIÊN TAI DIVIDE AND CONQUER APPROACH: AN EFFICIENT MEASURE TO ACCELERATE SIMULATION OF EVACUATION IN CASE OF NATURAL DISASTERS Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin, Đại học Đà Nẵng; vanminh.le246@gmail.com, anhpt.fit@gmail.com Tóm tắt - Hiện nay, thiên tai ngày càng xảy ra thường xuyên với Abstract - Nowadays, natural disasters happen m ore frequently cường độ ngày càng mạnh hơn trước. Hậu quả mà thiên tai gây ra with m ore destructive power. The consequences of these disasters cũng ngày càng nghiêm trọng hơn. Trước vấn đề thiên tai, di tản là are also m ore serious. For the mitigation, evacuation is taken into một giải pháp được nhiều quốc gia tính đến để bảo vệ người dân. account by many governments to save their people. In order to Để đánh giá một giải pháp cụ thể nào đó, chúng ta cần xây dựng mô evaluate a certain mitigating solution, the simulation of evacuation phỏng. Tuy nhiên, việc thực hiện một mô phỏng rất tốn thời gian và becom es necessary. However, the simulation requires tim e and tài nguyên. Để khắc phục vấn đề này, chúng ta có thể nghĩ đến việc resources to be executed. In order to overcom e this problem, we chia một mô phỏng lớn thành nhiều mô phỏng nhỏ hơn. Bài báo này can think of dividing a big simulation into many smaller ones. This trình này hướng tiếp cận chia để trị để tăng tốc độ mô phỏng di tản paper presents the divide and conquer approach to accelerate this trong tình huống thiên tai. Giải pháp này được áp dụng để tăng tốc kind of simulation, especially in case of inundation. độ chạy các mô phỏng di tản trong tình huống lũ lụt Từ khóa - mô phỏng; mô hình hoá; hướng tiếp cận tác tử; chia để Key words - computer simulation; modeling; agent-based approach; trị; thành phần liên thông divide and conquer; connected components 1. Đặt vấn đề ứng dụng trong tất cả các bài tài toán di tản khác (ví dụ bài Ngày nay, thiên tai xuất hiện ngày càng thường xuyên với toán di tản trong tình huống xảy ra sóng thần). cường độ mạnh hơn trước. Đối với Việt Nam, lũ lụt là một 2. Kết quả nghiên cứu và khảo sát dạng thiên tai rất phổ biến và những hậu quả mà nó để lại đến nay vẫn còn là một vấn đề nhức nhối. Một khi lũ lụt xảy ra, Trước khi bắt đầu phần khảo sát, chúng tôi trình bày cách tốt nhất để bảo vệ tính mạng của người dân là di tản họ tóm tắt một số khái niệm để người đọc dễ dàng theo dõi. đến những toà nhà cao tầng hoặc vùng đất cao. Câu hỏi được Mô phỏng tin học (computer simulation) còn được gọi tắt đặt ra ở đây là với một địa phương cụ thể (phố cổ Hội An là là “mô phỏng” là một phần mềm mô tả lại một hiện tượng một ví dụ) thì liệu số lượng nhà cao tầng, hoặc các vùng đất cụ thể nào đó. cao có đủ gần và đủ chỗ để cứu toàn bộ dân cư hay không. 2.1. Mô phỏng bằng phương trình toán học Trong trường hợp dân cư của địa phương đó ngày càng đông Hướng tiêp cận đầu tiên được sử dụng để đánh giá một theo thời gian, thì nên xây thêm những toà nhà cao tầng ở đâu hiện tượng nào đó là mô phỏng bằng phương trình toán để đảm bảo được sự an toàn cho di tản (và hiển nhiên là vẫn học. Với hướng tiếp cận này, hiện tượng được mô tả bằng đảm bảo các lợi ích chính trị và xã hội đặt ra). các phương trình toán học (hoặc tổng quát hơn là các mô Để trả lời câu hỏi trên, hướng tiếp cận thuyết phục nhất hình toán học). Hệ thống máy tính sẽ thực hiện các lệnh đối với chính quyền và người dân (kể cả những người không dựa trên mô hình toán học này để đưa ra những đánh giá biết về công nghệ thông tin) là mô phỏng tin học (gọi tắt là hoặc những dự đoán nào đó. mô phỏng). Chúng ta xây dựng một mô hình mô phỏng việc Hướng tiếp cận này tỏ ra rất ưu việt khi dự đoán một hiện di tản của người dân khi có lũ lụt. Kết quả chạy trên mô tượng tự nhiên nào đó, ví dụ mô phỏng sự lan truyền của phỏng sẽ là một tiêu chí tin cậy để giúp chúng ta đưa ra quyết sóng thần hoặc cụ thể hơn đó là mô phỏng SIR sự phát tán định cụ thể trong trường hợp này là xây thêm các toà nhà cao của bệnh dịch [1]. Câu hỏi được đặt ra ở đây là liệu mô hình tầng ở đâu. Một ví dụ đơn giản như sau: Nếu chúng ta có 2 toán học vẫn hữu dụng khi mô phỏng di tản của người dân lựa chọn là xây nhà cao tầng ở vị trí A và vị trí B, thì kết quả trong tình huống xảy ra lũ lụt vì các phương trình toán học từ mô phỏng cho thấy vị trí A cứu được nhiều người hơn hẳn khó có thể mô phỏng chính xác quyết định của con người. vị trí B sẽ dẫn đến quyết định chọn giải pháp A. Hiện tại, những mô phỏng kiểu này đã được xây dựng 2.2. Mô phỏng theo hướng tác tử và cho những kết quả ổn định ở mức độ chấp nhận được. Hướng tiếp cận này cung cấp cho nhà nghiên cứu một cái Vấn đề ở đây là mô phỏng như thế sẽ có độ phức tạp rất nhìn đơn giản hơn đối với chính hệ thống mà họ đang cần lớn. Nghĩa là tốn rất nhiều thời gian và tài nguyên máy tính đánh giá. Ví dụ, một nhà nghiên cứu về sinh vật sẽ gặp rất để có thể chạy ra kết quả trong thời gian mong đợi. Chúng nhiều khó khăn khi hình dung một hệ sinh thái bằng các ta cần phải tìm cách tăng tốc độ của mô phỏng này. phương trình toán học, để từ đó mô phỏng quá trình cần bằng Bài báo này trình bày ứng dụng của hướng tiếp cận chia sinh thái, để có thể đưa ra được dự đoán về các hậu quả khi để trị đối với các thành phần liên thông trong đồ thị để tăng mất cân bằng sinh thái. Nhưng, những nhà nghiên cứu này lại tốc độ mô phỏng di tản trong tình huống thiên tai (cụ thể ở rất giỏi trong việc mô tả từng cá thể hoặc từng loài cụ thể trong đây là lũ lụt). Phương pháp này có thể được mở rộng để môi trường. Vì thế, cách hiệu quả nhất để mô phỏng trong
42 Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh những trường hợp này đó là mô phỏng từng cá thể đơn giản được đưa ra ở phần tiếp theo sẽ tìm cách tăng tốc độ của vào hệ thống máy tính (gọi là tác tử), sau đó chạy chương trình mô phỏng này. mô phỏng này, rồi đánh giá kết quả thu được từ mô phỏng. 3.1.3. Tham số đầu vào và kết quả đầu ra Thực tế cho thấy hướng tiếp cận tác tử này đã mang lại Với cách mô phỏng bài toán như trên, chúng ta có thể nhiều thành công trong các lĩnh vực liên quan đến xã hội, nhận ra 3 tham số đầu vào cơ bản của bài toán đó là: bản các lĩnh vực mà các phương trình toán học gặp khó khăn đồ địa lí của thành phố (M), dân cư của thành phố (P) và hoặc không thể mô tả được. Ví dụ, trong lĩnh vực sinh thái khoảng thời gian di tản (T). với mô phỏng của DeAngelis năm 1992 [2], nghiên cứu Cũng từ mô tả, kết quả đầu ra sẽ là số người di chuyển đến của Tesfatsion trong lĩnh vực kinh tế [3] và Gilbert trong điểm trú ẩn (S). Ngoài ra, để so sánh đánh giá giải pháp, chúng lĩnh vực khoa học xã hội [4]. tôi quan tâm đến một kết quả khác, đó là thời gian chạy Với những thành tựu trong các lĩnh vực nghiên cứu xã chương trình mô phỏng (ET, viết tắt từ “Execution Time”). hội, hướng tiếp cận này đã thúc đẩy chúng tôi tiếp tục ứng 3.2. Giải pháp thực hiện dụng nó trong việc nghiên cứu di tản khi có hoả hoạn. 3.2.1. Ý tưởng 2.3. Thành tựu của mô phỏng theo hướng tác tử đối với di tản Trong tình huống xảy ra lũ lụt, sẽ có một số con đường, Trong những năm gần đây, với nhu cầu ngày càng cao một số điểm nút giao thông bị ngập trong nước, do vậy sẽ về việc đánh giá an toàn của một toà nhà, nhiều nghiên cứu hình thành các vùng bị cô lập. Ý tưởng đưa ra ở đây là về di tản đã được thực hiện. Tiêu biểu trong số đó là các chúng ta sẽ chia các thành phần cô lập đó thành những vùng nghiên cứu của Smith 2008 [5]. Mặc dù mô phỏng này mô nhỏ hơn và thực hiện mô phỏng trên những hình nhỏ hơn tả thuần tuý quyết định của con người trong việc tìm đường này, rồi sau đó tổng hợp kết quả lại. đến một vị trí an toàn cụ thể nào đó, chúng tôi cho rằng có 3.2.2. Các định nghĩa liên quan thể mở rộng hướng tiếp cận trong mô phỏng này để áp dụng vào những trường hợp cụ thể khác. Môi trường di tản ở đây là địa bàn một thành phố, bản đồ của thành phố được mô tả bởi hệ thống thông tin địa lý 2.4. Hướng tiếp cận chia để trị (GIS). Hệ thống này được chuyển thành đồ thị vô hướng. Hướng tiếp cận chia để trị (Divide and conquer [6]) đã được Đồ thị trong bài toán này là vô hướng bởi vì chúng ta cân đề xuất từ lâu và được sử dụng để cải tiến nhiều thuật toán cổ nhắc đến di tản bằng đi bộ, mọi con đường đều được đi điển (Ví dụ: thuật toán sắp xếp, thuật toán nhân 2 số nguyên 2 chiều. Từ đó ta có các định nghĩa sau: lớn). Ý tưởng của hướng tiếp cận này vốn rất đơn giản: Chia Gọi G=(V, E), trong đó E là tập hợp các cạnh của đồ thị một bài toán lớn thành nhiều bài toán nhỏ hơn, giải các bài toán đại diện cho các đoạn đường và V là tập hợp các đỉnh đại nhỏ hơn rồi tổng hợp kết quả lại. Tuy vậy, việc chia như thế nào diện cho các nút giao thông (ngã ba, ngã tư). để đảm bảo kết quả tổng hợp của các bài toán nhỏ đúng bằng Gọi W là tập trọng số mô tả thời gian di chuyển của mỗi kết quả của bài toán ban đầu mới là vấn đề phức tạp. người từ đỉnh này đến đỉnh khác. Ví dụ: wij= dt (với 3. Đề xuất phương pháp w ij W, eij E, ij  V) nghĩa là một người đi từ đỉnh i đến 3.1. Mô tả bài toán đỉnh j sẽ mất một thời gian dt. 3.1.1. Mô tả mô phỏng Gọi D(VD, ED) là thành phần bị ngập trong nước: với Trong hiện tượng thiên tai “bị ngập lụt”, các phương tiện E D E là tập hợp các đường và VD V là tập hợp các nút giao thông cơ giới sẽ có thể gặp phải những trục trặc khi di giao thông bị ngập trong nước. chuyển. Do đó, để tính đến tình huống xấu nhất, chúng ta cân Gọi G’ = (V’, E’) là đồ thị mô tả bản đồ có thể di chuyển nhắc đến di tản mà tất cả người dân đều đi bộ. Kịch bản lũ lụt được của người dân. Trong đó V’ = V\VD; E’ = E\ED. Gọi có thể hình dung như sau: Ban đầu có P người ở trong một n= |V’| là số đỉnh của đồ thị và m = |E’| là số cạnh của đồ thành phố. Thành phố này đã bị ngập lụt và bị chia cắt thành thị này. nhiều vùng cô lập khác nhau. Những người này đi bộ đến toà Gọi CC là tập hợp các thành phần liên thông trong G’. nhà cao tầng gần nhất để trú ẩn. Sau một khoảng thời gian T, Gọi r = |CC| là số lượng các thành phần liên thông, ta có: 1 những người đến được nơi trú ẩn được xem là sống sót. Bài ≤ r ≤ n. Gọi Gi=(Vi, Ei)(Gi CC) là thành phần liên thông toán ở đây là với một cấu trúc địa lý xác định của thành phố thứ i của đồ thị G’ và Pi (1 ≤ i ≤ r) là tập hợp số người ở (đường đi, nhà cửa), với số lượng N người, và trong một khu vực tương ứng với thành phần liên thông đó. khoản thời gian T thì liệu sẽ có bao nhiêu người sống sót. 3.2.3. Mô tả thuật toán 3.1.2. Mô phỏng hành vi con người trong di tản Ở đây, để rút gọn, chúng ta có thể mô tả trước các thuật Mục đích chính của nghiên cứu này là một giải pháp để toán liên quan, rồi sau đó thuật toán chính sẽ gọi các thuật tăng tốc độ chạy một mô phỏng, chúng tôi đơn giản hoá hành toán này. Các thuật toán liên quan bao gồm: vi con người đến mức có thể. Trên thực tế, chúng tôi hướng Weakly Connected Component (G’): Thuật toán này các thực nghiệm của mình theo hướng KISS (Keep It Simple tìm tất cả các thành phần liên thông của đồ thị có hướng and Stupid) được đề xuất bởi Axelrod 1997 [7]. Hành vi của G’. Ở đây, để đơn giản, chúng tôi sử dụng thuật toán DFS, con người trong di tản được mô tả đơn giản là tìm đường đi và độ phức tạp của thuật toán này là O(m) [6]. ngắn nhất từ vị trí hiện tại đến nơi trú ẩn gần nhất. Simulate (Gi, Pi, T): Thuật toán này sẽ thực hiện mô Để thực hiện chương trình mô phỏng, chúng tôi cũng phỏng Pi con người di chuyển trên đồ thị Gi. Ứng với mỗi đề xuất sử dụng nền tảng mô phỏng GAMA [8]. Giải pháp người, thuật toán này thực hiện thuật toán Dijkstra để tìm
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 12(97).2015, QUYỂN 2 43 đường đi ngắn nhất. Vì thuật toán Dijkstra có độ phức tạp dân cư khác nhau. Ứng với mỗi sự phân bố dân cư, chúng là O(m + nlog(n)) (với m = |E| và n = |V|) [6], thuật toán tôi thực hiện chạy cả 2 mô phỏng: này sẽ có độ phức tạp là O(P (m + nlog(n))).  Mô phỏng với toàn bộ bản đồ; 1 Function DivideConquerSimulate(G’,P,T):  Mô phỏng sử dụng thuật toán chia để trị. 2 CC = WeaklyConnectedComponent(G’) 3 For each G i in CC: 4 Si = Simulate(Gi,P i,T) 5 End for 6 Return Sum(Si) 7 End function Đoạn mã 1. Thuật toán chia để trị 4. Thực nghiệm và đánh giá 4.1. Áp dụng đối với di tản ở Hội An Để minh họa cho phương pháp đề xuất, chúng tôi tiến hành xây dựng mô phỏng đối với khu vực Hội An (Hình 1 là bản đồ được chụp từ Google Map). Đầu vào của bài toán bao gồm:  Bản đồ thông tin địa lý: Bản đồ này mô tả đường phố và các toà nhà, bao gồm cả trường hợp bị ngập nước Hình 3. So sánh kết quả từ 2 giải thuật (Hình 2 mô tả các yếu tố địa lý của thành phố khi có hiện tượng ngập lụt). Màu xanh lá cây thể hiện khu 4.2.1. Đánh giá sự tin cậy của giải pháp vực bị ngập với mức nước xấp xỉ 1 mét. Ở phần trên, chúng tôi đã đề ra giải pháp tăng tốc độ  Số người ban đầu trong thành phố P và sự phân bố cụ mô phỏng. Điều đầu tiên cần chứng minh đó là liệu mô thể của từng người. phỏng ban đầu và mô phỏng chia để trị có cho ra cùng một  Thời gian di tản tối đa T. kết quả. Đầu ra của bài toán bao gồm: Kết quả thu được từ mô phỏng (Hình 3) cho thấy rằng kết quả từ việc áp dụng thuật toán chia để trị trên mô phỏng  Tỉ lệ sống sót (S) là tỉ lệ phần trăm số người đến được hoàn toàn trùng với kết quả của của mô phỏng đối với toàn toà nhà cao tầng trong thời gian T so với tổng số dân P; bộ bản đồ. Lý do cơ bản cho kết quả này là: Vì các đồ thị  Thời gian thực hiện của máy tính (ET). con là các thành phần liên thông, nên mỗi thành phần này tách biệt lẫn nhau; kéo theo, người dân trên mỗi vùng liên thông sẽ không di chuyển sang vùng khác. Do đó, nếu chạy mô phỏng trên toàn bộ bản đồ thì số lượng người sống sót của mỗi vùng tách biệt sẽ hoàn toàn giống như việc chạy mô phỏng trên từng vùng tách biệt đó. Do đó, kết quả từ mô phỏng (trong trường hợp này là số lượng người sống sót) của toàn bộ bản đồ đúng bằng tổng kết quả mô phỏng từ tất cả các thành phần liên thông. Hình 1. Bản đồ phố cổ Hội An (nguồn Google Map) 4.2.2. Đánh giá tốc độ Như đã trình bày, tốc độ chạy một mô phỏng như thế này hoàn toàn phụ thuộc vào số lượng người dân. Một cách dễ hiễu hơn, nếu chúng ta muốn mô phỏng việc di tản của 1000 dân cư thì thuật toán tìm đường sẽ phải được lặp lại 1000 lần. Do đó, trong phần này chúng tôi thực hiện chạy mô phỏng nhiều lần với các số lượng dân cư tăng dần tương ứng (10.000, 20.000, … 100.000)1. Với mỗi giá trị của dân cư, chúng tôi vẫn thực hiện 100 Hình 2. Bản đồ ngập lụt của Hội An ứng với mức nước lần mô phỏng tương ứng với 100 sự phân bố khác nhau. (Ái Nghĩa:9,54m, Câu Lâu: 4,14m) Thời gian thực hiện mô phỏng (Execution Time, gọi tắt là (Nguồn từ Phần mềm quản lý lũ lụt Quảng Nam) ET) của cả 2 thuật toán sẽ được ghi lại và kết quả sẽ là giá 4.2. Đánh giá thực nghiệm trị trung bình của 100 lần chạy này. Ở phần này, chúng tôi sẽ dùng thực nghiệm để đánh giá Kết quả từ Hình 4 cho thấy, giải pháp chia để trị mà chúng giải pháp mà chúng tôi đã đề xuất. Trước hết, chúng ta biết tôi đề xuất đã giảm đáng kể thời gian tính toán cho một mô rằng sự phân bố của người dân trong thành phố là ngẫu phỏng. Trường hợp mô phỏng với số dân cao nhất, thời gian nhiên. Để đảm bảo được tính tin cậy của chương trình, chạy mô phỏng trên toàn bộ bản đồ sẽ gần 3 ngày, trong khi chúng tôi thực hiện chạy mô phỏng 100 lần với sự phân bố đó, với thuật toán chia để trị chỉ mất chưa đến 2 giờ. 1 Ghi chú: Theo thống kê vào năm 2008, dân số của Hội An vào khoản 120.000 người.
44 Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh sông suối. Một cách tự nhiên thì sông suối sẽ phân chia môi trường thành những khu vực, mà nếu có cháy rừng thì ngọn lửa cũng khó vượt qua từ nơi này đến nơi khác. Với những bài toán thuộc dạng này, nếu chúng ta đã có sẵn mô phỏng thì hoàn toàn có thể áp dụng giải pháp chia để trị để tăng tốc độ thực hiện mô phỏng này. Về hướng pháp triển, chúng tôi đang nghiên cứu việc áp dụng giải pháp này trên môi trường tính toán song song. Vì mỗi bài toán nhỏ là độc lập nhau, nên chúng ta hoàn toàn có thể đưa bài toàn vào một hệ thống tính toán lưới (Grid computing hoặc cluster machine). Một khi các bài toán nhỏ Hình 4. So sánh thời gian thực hiện mô phỏng được xử lý song song, tốc độ sẽ còn tăng lên đáng kể. 5. Kết luận TÀI LIỆU THAM KHẢO Trước hết, bài báo này không hướng tới việc trình bày [1] Li J. and Zou X., Generalization of the Kermack-McKendrick SIR một mô hình mô phỏng chính xác với thực tế. Ở đây chỉ Model to a Patchy Environment for Disease with Latency, Math. trình bày phương pháp tăng tốc độ thực thi một mô phỏng Model. Nat. Phenom. Vol. 4, No. 2, pp.92-118, 2009. di tản bằng hướng tiếp cận chia để trị. Kết quả nghiên cứu [2] DeAngelis D., Gross L., Individual-Based Models and Approaches thực nghiệm đã cho thấy độ tin cậy và tính hiệu quả của in Ecology, Chapman and Hall, New York, 1992. phương pháp này. [3] Tesfatsion L., Agent-based computational economics: growing economies from the bottom up, Artificial Life, vol. 8, p. 55-82, 2002. Nếu xét về tính áp dụng thì giải pháp này có thể được [4] Gilbert N., Troitzsch K. G., Simulation For The Social Scientist, áp dụng trong tất cả các bài toán mô phỏng mà môi trường Open University Press, 2005. mô phỏng được mô hình hoá về đồ thị và trong môi trường [5] Smith J. L., Agent-Based Simulation of Human Movements During đó có sự phân chia thành các vùng riêng biệt. Và với từng Emergency Evacuations of Facilities, American Society of Civil bài toán cụ thể, chúng ta có thể nghĩ đến việc nghiên cứu Engineers, pp. 1-10, 2008. giải pháp khắc phục. Chúng tôi xin nêu ra ở đây 2 ví dụ để [6] Anany V. Levitin, Introduction to the Design and Analysis of Algorithms, Addison Wesley, 2002 người đọc có thể tiếp tục nghiên cứu nếu có hứng thú: [7] Axelrod R., The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of 1. Mô phỏng di tản khi xảy ra động đất. Như ta đã biết Competition and Colla- boration, Princeton University Press, 1997. là động đất có thể sẽ phá huỷ các con đường, các cây [8] A. Drogoul, B. Gaudou, A. Grignard, N. Marilleau, P. Taillandier cầu. Điều này sẽ gây ra các vùng tách biệt nhau. and J.D. Zucker, “GAMA: Multi-level and Complex Environment 2. Mô phỏng cháy rừng mà bên trong rừng có sông for Agent-based Mod- els and Simulations (demonstration),” in the 2013 inter- national conference on Autonomous agents and multi- suối. Như đã biết, trong rừng núi thường có thêm agent systems, pp. 1361–1362, 2013. (BBT nhận bài: 27/07/2015, phản biện xong: 27/09/2015)