intTypePromotion=1
ADSENSE

Khai phá mô hình sơ tán sóng thần với nền tảng OpenMOLE

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

12
lượt xem
1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Khai phá mô hình sơ tán sóng thần với nền tảng OpenMOLE giới thiệu một cách tiếp cận giúp thực hiện khai phá chuyên sâu các mô hình nói chung (đã được phát triển với nền tảng, ngôn ngữ bất kỳ) và mô hình sơ tán sóng thần dựa trên cách tiếp cận hướng tác tử nói riêng.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Khai phá mô hình sơ tán sóng thần với nền tảng OpenMOLE

  1. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 KHAI PHÁ MÔ HÌNH SƠ TÁN SÓNG THẦN VỚI NỀN TẢNG OPENMOLE Lê Nguyễn Tuấn Thành Trường Đại học Thuỷ lợi, email: thanhlnt@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu Lịch sử nhân loại đã ghi nhận nhiều thảm một cách tiếp cận, như được chỉ ra trong hoạ động đất, sóng thần với sức tàn phá (hình 1), giúp thực hiện khai phá chuyên sâu khủng khiếp. Ngày 11/03/2011 (UTC), một các mô hình nói chung (đã được phát triển trận động đất 9.0 độ Richter xảy ra ngoài với nền tảng, ngôn ngữ bất kỳ) và mô hình sơ khơi Tōhoku thuộc Nhật Bản, đã gây ra sóng tán sóng thần dựa trên cách tiếp cận hướng thần lan dọc bờ biển Thái Bình Dương của ít tác tử nói riêng. nhất 20 quốc gia, bao gồm cả bờ biển phía Tây của Bắc và Nam Mỹ. Thảm hoạ kép này đã gây ra nhiều thiệt hại nghiêm trọng với 15,863 người thiệt mạng, 5,901 người bị thương, 4,414 người mất tích và phá huỷ Hình 1. Quy trình thực hiện khai phá 114,591 ngôi nhà [1]. Giảm thiểu tối đa thiệt mô hình sơ tán sóng thần hại gây ra bởi sóng thần, cả về mặt con người và cơ sở hạ tầng, là mục tiêu hàng đầu của Mô hình sơ tán sóng thần sau khi được các nhà quản lý, cũng như các nhà khoa học. phát triển trên nền tảng NetLogo sẽ được sử Một trong những phương pháp triển vọng dụng như là đầu vào cho công cụ để giải quyết bài toán quản lý sóng thần, OpenMOLE (Open MOdeL Experiment) [3], cũng như các hệ thống phức tạp khác, là sử một công cụ chuyên dụng để khai phá mô dụng cách tiếp cận mô hình hoá và mô phỏng hình. Việc kết hợp hai công cụ (NetLogo và hướng tác tử (Agent-Based Modelling and OpenMOLE) là rất cần thiết để kiểm chứng Simulation - ABMS) [2]. Trong đó, hành vi tính hiệu quả của mô hình đa tác tử. và sự tương tác của nhiều tác tử có thể cho Các phần tiếp theo của bài báo được tổ chúng ta thấy được xu hướng và cấu trúc chức như sau. Trong phần hai, chúng tôi sẽ chung của toàn bộ hệ thống. Một số nền tảng giới thiệu mô hình sơ tán sóng thần tại Việt đã được phát triển dựa trên cách tiếp cận này, nam, đã được phát triển trên nền tảng như NetLogo [2], GAMA, Repast Suite.... NetLogo [4]. Sau đó, chúng tôi sẽ trình bày Tuy nhiên, khi thực hiện việc mô phỏng phương pháp khai phá mô hình này sử dụng các mô hình được phát triển trên một số nền công cụ OpenMOLE. Cuối cùng là phần kết tảng đa tác tử, như NetLogo, việc hiệu chỉnh luận và hướng phát triển. các tham số đầu vào khá thủ công và mất nhiều thời gian. Ngoài ra, việc tăng quy mô 2. MÔ HÌNH SƠ TÁN SÓNG THẦN Ở mô phỏng với số lượng lớn tác tử cũng là một NHA TRANG, VIỆT NAM: thách thức với một số nền tảng đa tác tử. Để khắc phục các nhược điểm đó, cũng như để Mô hình của chúng tôi [4] được phát triển có thể thực hiện các khai phá chuyên sâu trên dựa trên tình huống giả định như sau: một các mô hình đa tác tử, chúng ta cần một cách trận động đất 9.0 độ Richter xảy ra ở ngoài tiếp cận mới. khơi biển Đông, khu vực Manila Trench, gây 78
  2. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 ra sóng thần với cột sóng cao 5m dọc bờ biển gian thực, bao gồm: thống kê về số lượng tử của thành phố Nha Trang. Khi nhận được vong/bị ngập nước, được sơ tán thành công, thông báo về đợt sóng thần sắp xảy ra, người và đang trong khu vực nguy hiểm. dân, bao gồm cả khách du lịch, sẽ cố gắng di chuyển về các điểm trú ẩn được bố trí sẵn trong đất liền. Mô hình của chúng tôi gồm ba loại tác tử: 1) người dân địa phương; 2) khách du lịch và 3) phương tiện giao thông (ô tô). Cả ba loại tác tử này đều có ba trạng thái trong vòng đời của chúng: 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), Hình 2. Giao diện 2D của mô hình sơ tán tương ứng với ba màu đỏ, xanh, vàng. sóng thần trên nền tảng NetLogo Tác tử con người (i.e., người dân địa phương, khách du lịch) có các thuộc tính như 3. KHAI PHÁ MÔ HÌNH SƠ TÁN SÓNG tốc độ di chuyển, bán kính quan sát. Khách du THẦN VỚI OPENMOLE lịch, khác với người dân địa phương, không Giống như các hệ thống vật lý thực tế, nắm rõ thông tin về các điểm trú ẩn, cũng như cách hành xử của một mô hình trên máy tính đường đi, nên cần có một chiến thuật di chuyển hiệu quả về các hầm trú ẩn khi sóng cũng không thể được dự đoán và tính toán thần xảy ra. Tác tử ô tô có các thuộc tính như một cách trực quan. Đó là lý do tại sao các tốc độ di chuyển, số lượng người ngồi trong, thử nghiệm ở quy mô lớn là điều cần thiết để mức tăng tốc, mức giảm tốc. Chúng tôi cũng có thể giúp chúng ta hiểu được cách những xây dựng các chiến thuật di chuyển khác nhau mô thức xuất hiện từ phạm vi này đến phạm dành cho tác tử này. Ngoài ra, chúng tô mô vi khác. Công cụ OpenMOLE cho phép thực hình hoá sóng thần di chuyển vào từ ngoài thi phân tán các thử nghiệm quy mô lớn trên biển. Khi vào đất liền, tốc độ của sóng thần sẽ môi trường điện toán hiệu năng cao. giảm dần và dừng hẳn khi tốc độ bằng 0. OpenMOLE đã được phát triển từ năm 2008 Mô hình của chúng tôi có các tham số đầu dưới dạng một nền tảng miễn phí và nguồn vào toàn cục như: số phân đoạn sóng, tốc độ mở. Nó cung cấp một tập các công cụ để chạy di chuyển của sóng thần, thời điểm sóng thần thử nghiệm, khai phá, chẩn đoán và tối ưu hóa xuất hiện, thời gian mô phỏng, kích thước và các mô hình có sẵn. Với OpenMOLE, chúng ta vị trí của các hầm trú ẩn. Và các tham số đầu có thể thực hiện các khai phá chuyên sâu trên ra như: số lượng dân địa phương và khách du các mô hình đã được phát triển trước bằng bất lịch tử vong, đã được sơ tán, đang trong khu kỳ ngôn ngữ nào (như: Java, NetLogo, R, vực nguy hiểm; số lượng ô tô bị ngập nước, SciLab, Python, C ++, Gama, Binary exe, ...). đã được sơ tán, đang trong khu vực nguy Để xây dựng một thử nghiệm khai phá đầy hiểm; số lượng nhà cửa bị ngập nước, an toàn. đủ trong OpenMOLE, chúng ta phải xây dựng Giao diện 2D của mô hình được chỉ ra các đoạn script sử dụng ngôn ngữ của trong (hình 2), với màn hình mô phỏng ở OpenMOLE. Một script trong OpenMOLE chính giữa. Bên tay trái màn hình là các tham cần phải định nghĩa các thành phần sau: 1) các số đầu vào cho ba loại tác tử (i.e., người dân tác vụ cần thực hiện; 2) danh sách tham số đầu địa phương, khách du lịch, ô tô), chiến thuật vào và đầu ra; 3) các phương pháp khai phá; di chuyển của khách du lịch và ô tô, và các 4) các hook giúp định nghĩa cách thức lưu kết tham số toàn cục khác. Bên tay phải màn hình quả: hiển thị ra màn hình hoặc/và ghi ra file; là kết quả của quá trình mô phỏng theo thời 5) các môi trường thực thi (tuỳ chọn). 79
  3. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 OpenMOLE cung cấp sẵn một số phương nghiệm, tức là các đầu vào mà chúng ta muốn pháp khai phá như: phương pháp lấy mẫu, thay đổi; 3) aggregation: (tham số tùy chọn) phương pháp hiệu chỉnh đơn hoặc đa tiêu chí một tác vụ tổng hợp được thực hiện trên các (sử dụng thuật toán di truyền NSGA2), phương dữ liệu đầu ra của tác vụ đánh giá. pháp phân tích độ nhạy (của Morris và của Chúng tôi thực thi thử nghiệm trên môi Saltelli), phương pháp Profile, phương pháp trường cục bộ với 10 luồng chạy đồng thời. PSE (Pattern Space Exploration), phương pháp Kết quả thử nghiệm, gồm giá trị cho 9 tham OSE (Origin Space Exploration), phương pháp đầu ra, được ghi vào một tệp csv, có thể được ABC (Approximate Bayesian Computation). sử dụng cho các phân tích phía sau. Đây cũng Việc thực thi các tác vụ có thể được thực là một ưu điểm của công cụ OpenMOLE so hiện trên môi trường cục bộ, với một hoặc với NetLogo. nhiều luồng, hoặc ủy thác cho một môi trường ở xa (i.e., thông qua SSH, Cluster, Grid). 4. KẾT LUẬN Trong thử nghiệm với mô hình sơ tán sóng Trong bài báo này, chúng tôi đã giới thiệu thần đã được phát triển trên NetLogo [4], một cách tiếp cận giúp thực hiện các khai phá chúng tôi khai báo một tác vụ NetLogo6Task chuyên sâu trên các mô hình nói chung và mô trong OpenMOLE với 13 tham số đầu vào và hình đa tác tử cho bài toán sơ tán sóng thần 9 tham số đầu ra. Phương pháp khai phá được nói riêng. Với phương pháp lấy mẫu, kết quả sử dụng là phương pháp lấy mẫu với hàm đạt được là khá hứa hẹn. Trong tương lai, DirectSampling, cho phép định nghĩa các chúng tôi sẽ thử nghiệm với các phương pháp khoảng giá trị mong muốn của 13 tham số đầu khai phá khác (như phương pháp hiệu chỉnh, vào, có thể lên đến hàng triệu - điều không thể phương pháp phân tích độ nhạy, phương thực hiện được với nền tảng NetLogo. Hàm pháp PSE, …) và đồng thời sẽ thực hiện trên DirectSampling giúp tạo một quy trình thực các môi trường phân tán ở xa để cho kết quả hiện được minh hoạ trong (hình 3). tốt hơn. 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Koketsu, K., Yokota, Y., Nishimura, N., Yagi, Y., Miyazaki, S. I., Satake, K., Okada, T. (2011). A unified source model for the 2011 Tohoku earthquake. Earth and Planetary Science Letters, 310 (3-4), 480-487. [2] Wilensky, U., Rand, W. (2015). An introduction to agent-based modeling: modeling natural, social, and engineered complex systems with NetLogo. MIT Press. [3] Reuillon, R., Leclaire, M., Rey- Coyrehourcq, S. (2013). OpenMOLE, a workflow engine specifically tailored for the distributed exploration of simulation models. Future Generation Computer Hình 3. Quy trình thực hiện Systems, 29(8), pp. 1981-1990. của hàm DirectSampling [4] Nguyen, P.A.H.C., Le, N.T.T. (2019). Mô Các tham số của DirectSampling bao gồm: hình đa tác tử cho bài toán ứng phó sóng 1) evaluation: tên tác vụ (hoặc một thành thần ở Việt Nam. Hội nghị Khoa học phần của các tác vụ) sử dụng các dữ liệu đầu Thường niên Đại học Thuỷ lợi, Hà Nội, Việt Nam, pp. 139-141. vào; 2) sampling: định nghĩa thiết kế thử 80
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2