Phương pháp rời rạc hoá để tăng độ chính xác của mô phỏng di tản trong tình huống xảy ra thiên tai

Chia sẻ: Anhnangchieuta | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

13
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài báo này trình bày phương pháp rời rác hoá mô phỏng để tăng độ chính xác của mô phỏng. Ngoài ra, nghiên cứu này còn đề xuất một phương pháp để tối ưu hoá việc rời rạc này để tăng tốc độ thực hiện mô phỏng.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Phương pháp rời rạc hoá để tăng độ chính xác của mô phỏng di tản trong tình huống xảy ra thiên tai

Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh 245 Phương pháp rời rạc hoá để tăng độ chính xác của mô phỏng di tản trong tình huống xảy ra thiên tai Lê Văn Minh1, Phạm Tuấn Anh2 1 Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin - Đại học Đà Nẵng; lvminh@cit.udn.vn 2 Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin - Đại học Đà Nẵng ptanh@cit.udn.vn Tóm tắt. Hiện nay, thiên tai nghiêm trọng nhất đối với con người là sóng thần. Đối với sóng thần thì cách hiệu quả nhất để giảm thiểu thiệt hại đó là di tản. Với yêu cầu thực tế của việc di tản, ngày càng nhiều giải pháp cũng như là mô hình mô phỏng việc di tản được đề xuất để dự đoán số lượng thương vong cũng như để chuẩn bị các giải pháp cứu hộ. Cùng với sự phát triển của hệ thống mô phỏng theo hướng tác tử (agent-based simulation), ngày càng nhiều mô phỏng di tản được xây dựng theo hướng này. Vấn đề cơ bản của việc mô phỏng hướng tác tử đó là mô phỏng thời gian. Trên thực tế, thời gian là một giá trị liên tục nhưng trong máy tính giá trị này lại là rời rạc. Vì thế, câu hỏi đặt ra ở đây là làm thế nào để rời rác hoá mô phỏng sao cho kết quả mô phỏng giống với thực tế nhất. Bài báo này trình bày phương pháp rời rác hoá mô phỏng để tăng độ chính xác của mô phỏng. Ngoài ra, nghiên cứu này còn đề xuất một phương pháp để tối ưu hoá việc rời rạc này để tăng tốc độ thực hiện mô phỏng. Từ khóa: mô phỏng hướng tác tử; thời gian rời rạc, hệ thống thông tin địa lý; thảm họa thiên nhiên; tinh chỉnh; tối ưu. 1 Đặt vấn đề Hiện nay, thiên tai nghiêm trọng nhất đối với con người là sóng thần. Trong số những trận sóng thần gần đây, sóng thần diễn ra ở Nhật Bản năm 2011[1] đã cướp đi hàng trăm sinh mạng và cùng theo đó là một hậu quả nghiêm trọng về vấn đề rò rỉ hạt nhân. Cho tới nay, di tản là cách hiệu quả nhất để bảo vệ người dân khỏi sóng thần. Bài toán đặt ra là làm thế nào để đánh giá độ hiệu quả của việc di tản trước khi sóng thần diễn ra. Mô hình hoá hướng tác tử (còn được gọi là Agent-Based Modeling) là một hướng tiếp cận tốt để giải bài toán mô phỏng việc di tản. Với hướng tiếp cận này, chúng ta chỉ cần đặc tả hành động của từng cá nhân cụ thể và hệ thống sẽ tạo ra tất cả tiến trình giả lập các hành động này để thực hiện. Vấn đề là làm thế nào kết quả của mô phỏng trên máy tính giống như kết quả thực tế. Vấn đề này xuất phát từ hai vấn đề thực tế sau: 1. Thời gian trên mô phỏng là thời gian rời rạc (thường được mô tả thành số lần lặp gọi là step), trong khi đó thời gian thực tế lại là một giá trị liên tục ví dụ giây. 2. Đơn vị đo khoảng cách trong mô phỏng không giống đơn vị đo khoảng cách trong thực tế. Trong mô phỏng thì khoảng cách được tính theo đơn vị. Nếu chỉ để hiển thị thì đơn vị này thường là điểm ảnh (gọi là pixel). Tuy nhiên, trong thực tế, khoảng cách này được tính bằng đơn vị mét. Một cách cụ thể, bài toán đặt ra ở đây là làm sao để một lần lặp trong mô phỏng tương đương một số giây và một đơn vị khoảng cách trong mô phỏng tương ứng với một số mét trong thực tế.
246 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một giải pháp để tăng độ chính xác của mô phỏng. Cụ thể là nhóm tác giả đề xuất tinh chỉnh hệ quy chiếu khoảng cách sao cho một bước lặp trong mô phỏng bằng với một giây trong thực tế. Ngoài ra, nhóm tác giả còn đề xuất một giải pháp để tối ưu tốc độ thực thi mô phỏng. 2 Kết quả nghiên cứu và khảo sát 2.1 Phương pháp mô hình hoá di tản Để xây dựng được một mô phỏng, thông thường chúng ta theo một trong hai hướng tiếp cận chính. Hướng tiếp cận thứ nhất là mô hình toán học “equation-based modeling”. Theo công trình nghiên cứu ở[2], chúng ta mô hình hệ thống dưới dạng một mô hình toán học mà mô hình này bao gồm nhiều phương trình toán học. Hướng tiếp cận thứ hai tập trung vào việc mô tả hành vi của từng thành phần cụ thể trong hệ thống (được mô tả ở[3]) được gọi là “agent-based modeling”. Theo tổng hợp trong [4], mỗi hướng tiếp cận có điểm mạnh điểm yếu riêng. 1. Mô hình toán học có điểm mạnh là có thể mô phỏng thời gian liên tục. Tuy nhiên, điểm yếu là tính chính xác không cao khi mô phỏng hành vi con người. 2. Mô phỏng hướng tác tử có lợi thế là mô phỏng tương đối chính xác hành vi con người nhưng các mô phỏng này tập trung vào mô hình thời gian rời rạc Thực tế, nghiên cứu [4] cũng chỉ ra rằng hành vi con người vốn rất phức tạp, do đó, độ chính xác của các mô phỏng toán học hiện tại vẫn đang là vấn đề gây tranh cãi. Vì vậy, nhiều công trình tập trung vào hướng tiếp cận “agent-based modeling” để mô phỏng hành vi con người (các công trình tiêu biểu bao gồm [5], [6], [7]). 2.2 Mô hình hoá hướng tác tử việc di tản Mô hình hóa hướng tác tử được hiểu đơn giản là mô hình các đối tượng trong hệ thống thành các tác tử. Các tác tử ở đây là các đối tượng tự thực thi những hành vi của mình mà những hành vi này được định nghĩa từ đầu [3]. Hoạt động của hệ thống đa tác tử thực chất là thực thi tất cả các hành vi của mỗi tác tử tại mỗi bước lặp. Do đó, thời gian của hệ thống này được tính thành từng bước lặp. Vì thế, toàn bộ hoạt động của mô phỏng kiểu này được thực hiện theo từng bước. Hoạt động của mô phỏng di tản theo hướng tác tử hoàn toàn phụ thuộc vào cách chúng ta mô hình hóa tác tử. Cách đơn giản nhất để mô hình việc di tản là mô tả các chuyển động của từng cá thể trên một lưới [8] và [9]. Để tăng quy mô môt phỏng, một hướng tiếp cận khá được đề xuất đó là mô phỏng việc di tản thành đồ thị. Trong khi một số tác giả tập trung vào việc sử dụng petri-net [10] (một dạng đặc biệt của đồ thị), một số khác sử dụng đồ thị tổng quát [11]. Qua nghiên cứu về thực trạng của bài toán di tản, nhóm tác giả đề xuất mô hình hoá việc di tản thành một chuỗi quyết định. Lý do cơ bản là đề tài này hướng đến việc tinh chỉnh đối tượng thời gian trong mô phỏng. Do đó, việc định hướng hành động của tác tử thành một chuỗi quyết định sẽ có lợi cho việc quy định thời gian giữa các quyết định.
Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh 247 3 Phương pháp nghiên cứu 3.1 Trường hợp nghiên cứu cụ thể Trường hợp nghiên cứu cụ thể xuyên suốt bài báo này là di tản khi xảy ra sóng thần ở thành phố Đà Nẵng, Việt Nam (nơi được dự đoán là sẽ chịu tổn thất nghiêm trọng nếu sóng thần diễn ra[12] và [13]). Kịch bản khẩn cấp nhất được đề xuất trong bài báo này như sau: 1. Ban đầu, một trận động đất diễn ra ngoài khơi Biển Đông. 2. Trận động đất này gây ra sóng thần với độ cao của cơn sóng đầu tiên khi tiếp cận đất liền là 2 mét. 3. Thời gian lan truyền sóng tương ứng với thời gian di chuyển của đợt sóng đầu tiên được dự đoán là 30 phút. 4. Viện vật lý địa cầu sẽ thông báo cho các đơn vị phòng chống thiên tai địa phương để triển khai di tản qua tất cả các phương tiện thông tin đại chúng. 5. Khoảng thời gian để chính quyền trung ương và địa phương thông báo quyết định di tán đến người dân dự kiến khoảng 15 phút. 6. Như vậy, thời gian di tản của người dân bị rút ngắn còn 15 phút. Người dân được khuyến cáo di chuyển đến các toà nhà cao tầng và đủ kiên cố ngay gần nơi cư trú để tránh thiên tai. 7. Với một bộ tham số đầu vào là thông tin mô tả các biển chỉ dẫn (bao gồm vị trí và hướng của chúng), câu hỏi đặt ra là sẽ có bao nhiêu phần trăm người dân đến được nơi trú ẩn an toàn sau 15 phút. 8. Để trả lời cho câu hỏi này, trong phần tiếp theo sẽ trình bày hai mô hình mô phỏng. Mô hình thứ nhất gọi là mô hình hướng tác tử (agent-based model). Đây là mô hình thiên về đặc tả trong đó hành vi của mỗi người dân được mô tả cụ thể và các hành vi này sẽ được thực thi tạo thành mô phỏng di tản. 3.2 Mô tả mô hình di tản hướng tác tử Trong mô phỏng này, môi trường di tản được biểu diễn bằng bản đồ của thành phố. Bản đồ này được mô hình hoá thành một đồ thị. Mỗi người dân trong mô phỏng di tản được mô hình hoá thành một điểm. Việc di chuyển của người dân được mô phỏng thành việc di chuyển của điểm đó trên các cạnh của đồ thị. Vì đây là kịch bản xấu nhất nên trong mô hình này, tác giả chỉ mô phỏng những người không biết đường đi để làm nổi bật ý nghĩa của việc đặt biển chỉ dẫn. Mỗi người được mô hình thành một tác tử với các hành vi cụ thể sau: Khi gặp được biển chỉ dẫn ở ngã tư, người biết đường sẽ theo hướng của biển chỉ dẫn đó. Ngược lại, họ sẽ chọn các hướng đi ngẫu nhiên ở các ngã tư cho tới khi gặp được biển chỉ dẫn tiếp theo hoặc đến được nơi trú ẩn. Nếu tác tử (đại diện cho một người di tản) đến được nơi trú ẩn trong vòng 15 phút trên mô phỏng, tác tử đó được xem như thoát nạn. Trong trường hợp này, nơi trú ẩn là các nhà cao tầng có vị trí được mô tả ngay từ đầu. Đầu vào của mô phỏng là một bộ tham số mô tả các biển chỉ dẫn bao gồm vị trí và hướng của các biển chỉ dẫn này. Đầu ra là tỉ lệ phần trăm những người thoát nạn.
248 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” 3.3 Hướng tiếp cận không gian thời gian của việc di tản Nếu xét trên khía cạnh triết học thì bản chất của việc di tản là vấn đề không gian thời gian. Xét một thời điểm mà sóng thần ấp đến, nếu một người đang ở nơi trú ẩn, người đó được xem như an toàn (hoặc sống sót, gọi là survivor). Vì thế, mục đích cuối cùng của mô phỏng di tản thực ra chỉ trả lời 3 câu hỏi triết học cơ bản: ai? ở đâu? lúc nào? Đối với mục đích của đề tài là làm sao để mô phỏng giống với thực tế nhất, nhóm tác giả đề xuất cân nhắc hai yếu tố không gian và thời gian trong mô phỏng. Xét trên khía cạnh không gian thì vị trí của mỗi người di tản (mỗi tác tử) là khác nhau tùy thuộc vào nhiều yếu tố như: tốc độ di chuyển, vị trí ban đầu, các quyết định... Tuy nhiên, thời gian của mỗi tác tử là hoàn toàn bằng nhau. Vì thế, nhóm tác giả đề xuất tinh chỉnh các yếu tố không gian (dữ liệu địa lý, tốc độ di chuyển của từng tác tử) sao cho thời gian trong mô phỏng tương ứng với thời gian thực tế. Cụ thể hơn, đề tài này sẽ đề xuất giải pháp tinh chỉ sao cho một bước lặp trong mô phỏng (một step) tương ứng với một giây trong thực tế. 3.4 Rời rạc hóa thời gian và tinh chỉnh dữ liệu địa lý để đồng bộ thời gian Trong phần này, chúng tôi trình bày phương pháp tinh chỉnh thông tin địa lý để thời gian rời rạc trong mô phỏng tương ứng thời gian thực trong thực tế. 1. Mô hình bản đồ mô phỏng thành dạng thông tin địa lý GIS. 2. Cấu hình đơn vị đo khoảng cách trong hệ thống thông tin địa lý thành đơn vị met. Nghĩa là khoảng cách của mọi đoạn đường được tính bằng met (thực hiện trên phần mềm GAMA [14]). 3. Điều chỉnh vận tốc trong mô phỏng tương ứng với vận tốc thật trên thực tế. Ví dụ: một người có vận tốc đi bộ là 1 m/s thì trong mô phỏng sẽ được chuyển thành 1 đơn vị/step. 4. Thực tế của di tản yêu cầu chúng ta quan tâm tới khoảng cách, vận tốc và thời gian của từng người. Với việc tinh chỉnh khoảng cách và vận tốc giống như môi trường thật, giải pháp đề xuất hứa hẹn sẽ mang lại sự tương đồng giữa thời gian trong mô phỏng và thực tế. Trong thực nghiệm, nhóm tác giả đã thực hiện điều chỉnh để một bước lặp (step) trong mô phỏng bằng với một giây trong thực tế. Nội dung và kết quả thực nghiệm của giải pháp này được trình bày trong phần tiếp theo. 3.5 Rời rạc hóa thời gian để tăng tốc độc thực thi Với đề xuất trên, chúng ta có thể làm cho một bước lặp (step) trong mô phỏng bằng với một giây trong thực tế. Tuy nhiên, với cách làm này, thời gian thực thi mô phỏng có thể sẽ rất lớn. Do đó, nhóm tác giả đề xuất giải pháp để tinh chỉnh sao cho thời gian thực thi là nhanh nhất nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác. Gọi alpha là hệ số rời rạc. Hệ số này chính là tỉ lệ giữa một bước lặp (step) và một giây trong thực tế. Ví dụ nếu chúng ta xác định giá trị của alpha là 5 thì một bước lặp trong mô phỏng bằng 5 giây thực tế. Chúng ta đều biết rằng nếu alpha càng lớn thì số bước lặp càng nhỏ nhỏ do đó tốc độ thực thi của mô phỏng càng nhanh. Tuy nhiên, điều đó sẽ giảm độ chính xác của kết quả mô phỏng.
Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh 249 Trong phần thực nghiệm, nhóm tác giả sẽ thực hiện mô phỏng và tìm được giá trị alpha tối ưu sao cho sai số chấp nhận được và tốc độ thực hiện mô phỏng là nhanh nhất. 4 Thực nghiệm và đánh giá 4.1 Rời rạc hóa thời gian và tinh chỉnh thông tin địa lý Trong phần thực nghiệm này, nhóm tác giả thực nghiệm việc tinh chỉnh thông tin địa lý sao cho thời gian trong mô phỏng giống như thời gian trong thực tế. Cụ thể hơn, việc tinh chỉnh này sẽ làm cho một bước lặp tương đương một giây trong thực tế. Để thực hiện thí nghiệm này, nhóm tác giả đã thực hiện việc đi bộ trong một khoảng cách thật. Quá trình đi bộ này được ghi lại bằng phần mềm Runkeeper trên nền tảng di động android. Phần mềm này sử dụng hệ thống định vi toàn cầu GPS để đo khoảng cách, tốc độ, quãng đường đã đi một cách tương đối chính xác. Hình 1A trình bày việc di chuyển thật trong thực tế. Trong thực nghiệm này, người tham gia đã đi bộ với quãng đường 1160m với vận tốc 1,3m/s. Thời gian đi được là 891 giây. Hình. 1. Kết quả thực nghiệm việc di chuyển trong mô phỏng và trong thực tế Sau đó, nhóm tác giả dựng lại mô phỏng di chuyển này trên phần mềm GAMA. Hình 1B trình bày mô phỏng việc đi bộ này. Mô phỏng này sẽ sử dụng thông tin địa lý thật với quãng đường đúng bằng 1160 đơn vị. Một đơn vị khoảng cách đã được tinh chỉnh tương đương với một met. Vận tốc thật của người đi bộ được mô phỏng vào hệ thống là 1,3 đơn vị/lần lặp. Thời gian di chuyện trên mô phỏng là 895 bước lặp. Nhóm tác giả thực hiện thực nghiệm này trên nhiều đoạn đường khác nhau và kết quả về thời gian là tương đương. Sai số về thời gian là dưới 1%. Điều này dẫn đến kết luận rằng: thời gian trên mô phỏng đã được tinh chỉnh để tương đương với thời gian thực tế. Nói một cách khác, một bước lặp trên mô phỏng tương đương với một giây trong thực tế. 4.2 Thực nghiệm tinh chỉnh rời rạc thời gian để tối ưu hóa tốc độ Trong thí nghiệm này, nhóm tác giả thực hiện việc đánh giá ảnh hưởng của hệ số rời rạc hóa (gọi là alpha) đối với tốc độ thực thi mô phỏng và độ chính xác của mô phỏng. Trong quá trình
250 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” thực nghiệm, nhóm tác giả đã xây dựng hai mô hình. Với mỗi lần thực nghiệm, cả hai mô hình này đều nhận những tham số đầu vào giống nhau và chạy trên cùng một hệ thống máy tính (Mac Mini, Mid-2011 version, Intel Core i7, 8Gb Ram). Một số tham số tiêu biểu là số lượng người dân được mô phỏng là 10000 người. Kết qủa ghi nhận từ hai mô hình này bao gồm: tỉ lệ phần trăm những người đến được nơi trú ẩn và thời gian thực thi mô hình trên máy tính. Hình 2 trình bày sự thay đổi về tốc độ thực thi mô phỏng khi tăng trị alpha. Thật vậy, khi tăng giá trị alpha thì tốc độ thực thi mô phỏng ngày càng nhanh hơn. Lý do cho kết quả này là giá trị alpha càng lớn thì số bước lặp càng ít. Hình. 2. Tốc độ thực thi mô phỏng khi thay đổi alpha Hình 3 cho thấy khi tăng giá trị của alpha thì sai số tăng dần theo. Nghĩa là độ chính xác giảm dần. Điều này được lý giải là do số bước lặp giảm đi sẽ tăng sai số khi tính toán. Đến đây, chúng ta có thể đi đến kết luận rằng: nếu chúng ta muốn tăng tốc độ thực hiện, chúng ta phải hy sinh độ chính xác. Đây cũng là một sự đánh đổi hiển nhiên của thực tế mà khoa học ghi nhận được. Trong tình huống này, nhóm tác giả đề xuất chấp nhận một mức độ chính xác nhất định. Cụ thể ở dây là 1% sai số và từ đó tìm giá trị alpha sao cho sai số nhỏ hơn 1% nhưng tốc độ thực thi là cao nhất. Thực tế trong công trình của nhóm tác giả thì giá trị alpha là 4 thì sẽ mang lại tốc độ cao nhất và sai số được giữ dưới mức 1%. Tuy nhiên, phương pháp này hoàn toàn có thể thực hiện tự động đối với các mô phỏng di tản khác. Và mỗi trường hợp khác nhau thì giá trị alpha tối ưu sẽ khác nhau. Hình. 3. Độ chính xác của mô phỏng khi thay đổi alpha
Lê Văn Minh, Phạm Tuấn Anh 251 5 Kết luận Trong nghiên cứu này, tác giả đã trình bày một khía cạnh thực tế của mô phỏng máy tính đó là sự đánh đổi giữa tốc độ và độ chính xác của mô phỏng. Tốc độ càng cao thì độ chính xác càng giảm. Nếu muốn tốc độ tăng lên thì chúng ta phải hy sinh độ chính xác. Từ khía cạnh thực tế này, nhóm tác giả đã trình bày phương pháp tinh chỉnh dữ liệu địa lý để thời gian trong mô phỏng gần với thời gian trong thực tế. Sau đó, nhóm tác giả đã trình bày phương pháp tối ưu hóa hệ số rời rạc alpha. Phương pháp này cụ thể là xác định một sai số chấp nhận được và tìm giá trị alpha sao cho thời gian thực thi là nhanh nhất. Hướng phát triển cơ bản của bài toán là ứng dụng vào các trường hợp mô phỏng khác. Các mô phỏng này phải liên quan đến hai khía cạnh khoa học đó là không gian và thời gian. References 1. A. SUPPASRI, F. IMAMURA, and S. KOSHIMURA, “Tsunami Hazard and Casualty Estimation in a Coastal Area That Neighbors the Indian Ocean and South China Sea”, Journal of Earthquake and Tsunami, vol. 06, no. 02, pp. 1-25 (2012). 2. S. G. HENDERSON and B. L. NELSON, Handbooks in Operations Research and Management Science: Simulation. Elsevier, vol. 13 (2006). 3. E. Bonabeau, “Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems”, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 99, no. suppl 3, pp. 7280-7287 (2002). 4. H. PARUNAK, R. SAVIT, and R. RIOLO, “Agent-based modeling vs equation-based modeling: A case study and users’ guide”, in Sichman, J., S., Conte, R., Gilbert, N. (eds.) Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation, Lecture Notes in Artificial Intelligence, pp. 10-25 (1998). 5. N. PELECHANO, K. OBRIEN, and N. BADLER, “Crowd simulation incorporating agent psychological models, roles and communication”, in In Proc. the 1st International Workshop on Crowd Simulation, pp. 21-30 (2005). 6. J. TSAI, N. FRIDMAN, E. BOWRING, M. BROWN, S. EPSTEIN, G. KAMINKA, S. MARSELLA, A. OGDEN, I. RIKI, A. SHEEL, M. TAYLOR, X. WANG, M. TAMBER, and A. ZILKA, “Escapes-evacuation simulation with children, authorities, parents, emotions, and social comparison”, in In Proc. of 10th Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems AAMAS 2011, pp. 457-464 (2011). 7. O. BELTAIEF, S. HADOUAJ, and K. GHEDIRA, “Multi-agent simulation model of pedestrians crowd based on psychological theories”, in In Proc. the 4th International Conference on Logistics, pp. 150-156 (2011). 8. J. L. SMITH and J. T. BROKOW, “Agent Based Simulation of Human Movements during Emergency Evacuations of Facilities”, in Structures Congress 2008. Reston, VA: American Society of Civil Engineers, Oct. pp. 1-10 (2008). 9. K. CHRISTENSEN, “Agent-Based Emergency Evacuation Simulation with Individuals with Disabilities in the Population”, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 11, no. 3, (2008). 10. T. MINAMOTO, Y. NARIYUKI, Y. FUJIWARA, and A. MIKAMI, “Development Of Tsunami Refuge Petri-Net Simulation System Utilizable In Independence Disaster Prevention Organization”, in The 14th World Conference on Earthquake Engineering October 12-17, 2008, Beijing, China (2008). 11. Y. LIU, N. OKADA, and Y. TAKEUCHI, “Dynamic Route Decision Model-based Multi-agent Evacuation Simulation - Case Study of Nagata Ward, Kobe”, Journal of Natural Disaster Science, vol. 28, no. 2, pp. 91-98 (2008).
252 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” 12. T. C. VU and D. X. NGUYEN, “Tsunami risk along Vietnamese coast”, Journal of Water Resources and Environmental Engineering, no. 23, pp. 24-33 (2008). 13. H. P. NGUYEN, H. P. VU, and T. T. PHAM, “Development of a tsunami evacuation plan for urban area of Nhatrang city using GIS”, Journal of Earth’s sciences (in Vietnamese), (2012). 14. A. DROGOUL, E. AMOUROUX, P. CAILLOU, B. GAUDOU, A. GRIG-NARD, N. MARILLEAU, P. TAILLANDIER, M. VAVASSEUR, D.-A. VO, and J.-D. ZUCKER, “GAMA: Multi-level and Complex Environment for Agent-based Models and Simulations (demonstration)”, in the 2013 international conference on Autonomous agents and multi-agent systems, pp. 1361-1362 (2013).