Luận Văn Thạc Sĩ Về Mô Hình Hóa và Giả Lập Hành Vi Di Chuyển của Con Người Sau Động Đất

Luận văn thạc sĩ VNU ULIS nghiên cứu mô hình hóa và mô phỏng hành vi di chuyển của cá nhân sau động đất trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

• Tác giả: Trương Hồng Vân
• Người hướng dẫn: Elise Beck
• Trường học: Institut De La Francophonie Pour L’informatique
• Chuyên ngành: Informatique
• Đề tài: Modélisation et simulation des comportements de mobilité des individus suite à un séisme
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Grenoble

Mục lục chi tiết

• Remerciements
• Résumé
• Abstract
• Contents
• 1. CHAPITRE 1: CONTEXTE
• 2. CHAPITRE 2: ETAT DE L’ART
• 2.1. Comportements humains suite à un séisme
• 2.2. Modélisation et simulation à base d’agents des comportements humains
• 2.2.1. Modélisation et simulation à base d’agents
• 2.2.2. Modélisation et simulation des agents de secours
• 2.2.3. Modélisation et simulation des agents d’évacuation
• 2.2.4. Modélisation et simulation des agents d’évacuation et des agents de secours
• 3. CHAPITRE 3: MÉTHODOLOGIE
• 4. CHAPITRE 4: DONNÉES MISES À DISPOSITION
• 4.1. Données sociales
• 4.2. Données spatiales
• 4.3. Autres données
• 5. CHAPITRE 5: CONCEPTION DU MODÈLE
• 5.1. L’objectif du modèle
• 5.2. Comparaisons entre des autres travaux existants et le nôtre
• 5.3. Agents et leurs attributs
• 5.4. Comportements des agents
• 5.4.1. Comportements de l’agent Human
• 5.4.1.1. Comportement de mouvement
• 5.4.1.2. Comportement de perception des obstacles
• 5.4.2. Comportements de l’agent Obstacle
• 5.5. Paramètres d’entrées
• 6. CHAPITRE 6: DÉVELOPPEMENT DU MODÈLE
• 6.1. Plate-forme de simulation à base d’agents utilisé
• 6.2. Eléments principaux dans GAMA
• 6.3. Structure du programme
• 6.4. Captures d’écrans de simulation
• 7. CHAPITRE 7: EXPERIMENTATIONS
• 7.1. Victime Exposed Charts
• 7.2. Exposition Time Chart
• 7.3. Analyse de sensibilité
• 7.3.1. Sans changement de distribution initiale des agents
• 7.3.2. Avec changement de distribution initiale des agents
• 7.4. Résultats d’expérimentation
• 7.4.1. Scénario 0 – Reproduction de l’enquête
• 7.4.2. Scénario 1 - Situation pessimiste / jour
• 7.4.3. Scénario 2 - Situation pessimiste / nuit
• 7.4.4. Scénario 3 - Situation insuffisant/jour
• 7.4.5. Scénario 4 - Situation insuffisant/nuit
• 7.4.6. Scénario 5 - Situation optimiste 1
• 7.4.7. Scénario 6 - Situation optimiste 2
• 7.4.8. Scénario 7 - Situation optimiste 3
• 7.4.9. Scénario 8 - Situation optimiste 4
• 7.5. Analyse des résultats
• 8. CHAPITRE 8: VALIDATION
• 8.1. Conclusions et perspectives
• 8.2. Difficultés rencontrées
• A Questionnaire de l’enquête
• Bibliographie

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Hóa Hành Vi Di Chuyển Sau Động Đất

Mô hình hóa hành vi di chuyển của con người sau động đất là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, giúp hiểu rõ hơn về cách mà con người phản ứng trong tình huống khẩn cấp. Việc nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện các chiến lược ứng phó mà còn cung cấp thông tin quý giá cho việc xây dựng các hệ thống cảnh báo và quản lý khủng hoảng hiệu quả hơn.

1.1. Động Đất và Tác Động Đến Con Người

Động đất gây ra nhiều tác động nghiêm trọng đến con người, từ thiệt hại về tài sản đến mất mát về sinh mạng. Nghiên cứu cho thấy rằng hành vi di chuyển của con người trong các tình huống này thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tâm lý, môi trường xung quanh và thông tin nhận được.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Mô Hình Hóa Hành Vi

Mô hình hóa hành vi di chuyển giúp các nhà nghiên cứu và quản lý hiểu rõ hơn về cách mà con người sẽ hành động trong các tình huống khẩn cấp. Điều này có thể giúp tối ưu hóa các kế hoạch ứng phó và giảm thiểu thiệt hại.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Mô Hình Hóa Hành Vi Di Chuyển

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về hành vi di chuyển sau động đất, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc mô hình hóa chính xác các hành vi này. Các yếu tố như sự không đồng nhất trong hành vi của con người và sự phức tạp của môi trường đô thị là những vấn đề cần được giải quyết.

2.1. Sự Khác Biệt Trong Hành Vi Di Chuyển

Mỗi cá nhân có thể phản ứng khác nhau trong cùng một tình huống. Sự khác biệt này có thể do nhiều yếu tố như tuổi tác, giới tính, và kinh nghiệm trước đó với động đất.

2.2. Tác Động Của Môi Trường Đô Thị

Môi trường đô thị phức tạp với nhiều yếu tố như giao thông, cấu trúc xây dựng và mật độ dân số có thể ảnh hưởng lớn đến hành vi di chuyển của con người trong tình huống khẩn cấp.

III. Phương Pháp Mô Hình Hóa Hành Vi Di Chuyển Hiệu Quả

Để mô hình hóa hành vi di chuyển của con người sau động đất, nhiều phương pháp khác nhau đã được áp dụng. Một trong những phương pháp phổ biến là mô hình hóa dựa trên tác nhân, cho phép mô phỏng hành vi của từng cá nhân trong môi trường ảo.

3.1. Mô Hình Hóa Dựa Trên Tác Nhân

Mô hình hóa dựa trên tác nhân cho phép tạo ra các mô hình phức tạp với nhiều tác nhân tương tác. Điều này giúp mô phỏng hành vi di chuyển của con người một cách chân thực hơn.

3.2. Sử Dụng Dữ Liệu Thực Tế

Việc sử dụng dữ liệu thực tế từ các cuộc khảo sát và nghiên cứu trước đó giúp cải thiện độ chính xác của mô hình. Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về hành vi di chuyển của con người trong các tình huống khẩn cấp.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Hóa Hành Vi Di Chuyển

Mô hình hóa hành vi di chuyển không chỉ có giá trị trong nghiên cứu mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Các kết quả từ mô hình có thể được sử dụng để xây dựng các chiến lược ứng phó hiệu quả hơn trong các tình huống khẩn cấp.

4.1. Cải Thiện Quản Lý Khủng Hoảng

Các mô hình hành vi di chuyển có thể giúp các nhà quản lý khủng hoảng đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn trong các tình huống khẩn cấp.

4.2. Tăng Cường Chiến Lược Thông Tin

Mô hình hóa cũng có thể giúp xác định các kênh thông tin hiệu quả nhất để truyền đạt thông điệp đến cộng đồng trong thời gian khẩn cấp.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Mô Hình Hóa Hành Vi Di Chuyển

Mô hình hóa hành vi di chuyển của con người sau động đất là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng với nhiều tiềm năng. Tương lai của nghiên cứu này có thể mở ra nhiều cơ hội mới trong việc cải thiện an toàn cho cộng đồng.

5.1. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu trong lĩnh vực này có thể tiếp tục phát triển với sự kết hợp của công nghệ mới và dữ liệu lớn, giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình.

5.2. Tác Động Đến Chính Sách Công

Kết quả từ nghiên cứu có thể ảnh hưởng đến các chính sách công về quản lý khủng hoảng và an toàn cộng đồng, giúp giảm thiểu thiệt hại trong các tình huống khẩn cấp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Institut de la Francophonie pour l’Informatique Mémoire de fin d’étude Master en Informatique Option : Systèmes Intélligents et Multimédia Modélisation et simulation des comportements de mobilité des individus suite à un séisme Superviseurs : Elise BECK Réalisé par : Julie DUGDALE TRUONG Hong Van En collaborant avec : Carole ADAM Laboratoire PACTE Institut de Géographie Alpine Equippe MAGMA Laboratoire d’Informatique de Grenoble 10 mars 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Remerciements Je tiens en premier lieu à remercier Elise Beck et Julie Dugdale pour m’avoir proposé ce stage, m’avoir accueilli et intégré à l’équipe MAGMA, LIG et laboratoire PACTE à Grenoble, France. Leurs aides et conseils utiles m’ont aidé à bien mener les objectifs de mon stage. Je souhaite remercier ensuite les enseignants de l’IFI pour leurs conseils et leur encadrement. Merci à Carole Adam pour me donner des commentaires judicieux.

Je voudrais adresser mes sincères remerciements aux membres du projet LIBRIS, des experts qui m’ont fourni les données et des informations nécessaires pour mon stage. Je souhaite remercier ensuite des concepteurs de GAMA et tout particulièrement Patrick Taillandier pour tous leurs aides, leurs réponses de mes questions concernant GAMA. Enfin, je tiens à remercier ma famille, mes amis et particulièrement mon mari Pham Van Trung qui m’ont soutenu pendant mon stage. i LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Résumé Ce travail est dans le cadre du projet LIBRIS, un projet multidisciplinaire ayant l’ob- jectif de contribuer à l’étude du risque sismique au Liban.

Le but de ce stage dans un premier temps est de reproduire des comportements sociaux des individus à Sioufi, un quartier de Beyrouth à partir des données LIBRIS. Dans un second temps, on crée des scénarios de simulation pour voir l’impact de comportements humains différents sur le décès et l’exposition au danger. Les résultats de simulation peuvent servir à construire des campagnes d’information afin d’améliorer les modalités de la gestion de crise au Liban. Pour ce faire, on utilise l’approche de modélisation et simulation à base d’agents pour développer le modèle appelé AMEL (Agent-based Model for Earthquake evacuation in Lebanon).

Ce rapport présente les étapes pour développer ce modèle, précisément la méthodologie, les recherches bibliographiques sur la modélisation et simulation des com- portements post-sismiques et les données mises à disposition, la conception du modèle, le développement, l’expérimentation et les résultats obtenus. Mots-clés : Modélisation, Simulation, Modèle à base d’agents, Système Multi-agents, Evacuation, Séisme ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Abstract This work is in the LIBRIS project, a multidisciplinary project with the aim of con- tributing to the study of seismic risk in Lebanon. The purpose of this internship as a first step is to reproduce the social behaviors of individuals at Sioufi, a district of Beirut from the LIBRIS database. In a second step, we create some scenarios to see the impact of different human behaviors on number of deaths and exposure to danger.

The simu- lation results can be used to build information campaigns to improve the arrangements for crisis management in Lebanon. The approach of agent-based modeling and simulation is used to develop the model called AMEL (Agent -based Model for Earthquake evacuation in Lebanon). This report presents the steps to develop this model : the methodology, the bibliographic research and the given data, the conception of the model, the development and the results obtained. Keywords : Modeling, Simulation, Agent-based model, Multi-agent system, Evacua- tion, Earthquake iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Table des matières Remerciements i Résumé ii Abstract iii Contents iv List of Figures vii List of Tables ix Abbreviations x Introduction 1 1 Contexte 3 2 Etat de l’art 6 2.1 Comportements humains suite à un séisme .2 Modélisation et simulation à base d’agents des comportements humains .1 Modélisation et simulation à base d’agents .2 Modélisation et simulation des agents de secours .3 Modélisation et simulation des agents d’évacuation .4 Modélisation et simulation des agents d’évacuation et des agents de secours.

14 3 Méthodologie 17 4 Données mises à disposition 19 4.1 Données sociales .2 Données spatiales .3 Autres données. 21 5 Conception du modèle 22 5.1 L’objectif du modèle .2 Comparaisons entre des autres travaux existants et le nôtre .3 Agents et leurs attributs. 25 iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.4 Comportements des agents .1 Comportements de l’agent Human .1 Comportement de mouvement .2 Comportement de perception des obstacles .2 Comportements de l’agent Obstacle .5 Paramètres d’entrées. 32 6 Développement du modèle 34 6.1 Plate-forme de simulation à base d’agents utilisé .2 Eléments principaux dans GAMA .3 Structure du programme .4 Captures d’écrans de simulation .3 Victime Exposed Charts .4 Exposition Time Chart .2 Analyse de sensibilité .1 Sans changement de distribution initiale des agents .2 Avec changement de distribution initiale des agents .3 Résultats d’expérimentation .1 Scénario 0 – Reproduction de l’enquête .2 Scénario 1 - Situation pessimiste / jour .3 Scénario 2 - Situation pessimiste / nuit .4 Scénario 3 - Situation insuffisant/jour .5 Scénario 4 - Situation insuffisant/nuit .6 Scénario 5 - Situation optimiste 1 .7 Scénario 6 - Situation optimiste 2 .8 Scénario 7 - Situation optimiste 3 .9 Scénario 8 - Situation optimiste 4 .4 Analyse des résultats.

60 8 Validation 65 Conclusions et perspectives 67 8.2 Difficultés rencontrées. 68 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Contents vi A Questionnaire de l’enquête 70 Bibliographie 81 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Table des figures 2.1 Localisation de répondants avec le temps [6] .1 Méthodologie appliquée pour AMEL .1 Représentation des rues (en violet), des bâtiments (en jaune) et espace vert (en vert) du quartier Sioufi par des données spatiales .1 Illustration de la forme et du rayon d’obstacle .2 Processus du comportement de mouvement .3 Configurations des rues bloquées .4 Agent se déplace vers le point d’intersection .5 Processus de perception de grands obstacles .7 Processus de réglage de la vitesse .1 Structure du modèle de GAMA .2 Déclaration de species .3 Structure du projet AMEL .4 Liste des species.5 Conception du modèle amel.6 Capture d’écran de simulation.8 Victime Exposed Charts.9 Exposition Time Chart : l’axe vertical : périodes de temps (minutes), l’axe horizontal : le nombre de personnes exposées.1 Scénarios et des paramètres d’entrée .2 Diagramme des sorties selon la variation du paramètre ”Probabilité de suiveur” .3 Diagramme des sorties selon la variation du paramètre ”Probabilité de se déplacer et ne pas changer d’activité” .4 Diagramme des sorties selon la variation du paramètre ”Probabilité de gens dans les bâtiments” .5 Diagramme des sorties selon la variation du paramètre ”Probabilité de gens dans les rues” .6 Diagramme des sorties selon la variation du nombre d‘agents” .7 Diagramme des sorties selon la variation du paramètre ”Probabilité de se déplacer et ne pas changer d’activité”. 50 vii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] List of Figures viii 7.8 Diagramme des sorties selon la variation du paramètre ”Probabilité de suiveur” .9 Camembert des résultats moyens du scénario 0 – Victim Exposed Chart .10 Camembert des résultats moyens du scénario 1 – Victim Exposed Chart .11 Camembert des résultats moyens du scénario 1 – Leader Follower Chart .12 Camembert des résultats moyens du scénario 2 – Victim Exposed Chart .13 Camembert des résultats moyens du scénario 2 – Leader Follower Chart .14 Camembert des résultats moyens du scénario 3 – Victim Exposed Chart .15 Camembert des résultats moyens du scénario 3 – Leader Follower Chart .16 Camembert des résultats moyens du scénario 4 – Victim Exposed Chart .17 Camembert des résultats moyens du scénario 4 – Leader Follower Chart .18 Camembert des résultats moyens du scénario 5 – Victim Exposed Chart .19 Camembert des résultats moyens du scénario 6 – Victim Exposed Chart .20 Camembert des résultats moyens du scénario 7 – Victim Exposed Chart .21 Camembert des résultats moyens du scénario 8 – Victim Exposed Chart .22 Victime Exposed Chart du scénario 0 .23 Exposition Time Chart du scénario 0 .24 Exposition Time Chart du scénario 2 .25 Victim Exposed Chart du scénario 1 (à gauche) et scénario 3 (à droite) .26 Exposition Time Chart du scénario 3 .27 Victim Exposed Chart du scénario 5 .28 Exposition Time Chart du scénario 5. 64 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Liste des tableaux 5.1 Agents et leurs attributs .2 Liste des paramètres d’entrées .1 Paramètres et l’amplitude .2 Tableau des résultats du scénario 0 (5 simulations) .3 Tableau des résultats moyens du scénario 0 .4 Tableau des résultats du scénario 1 (5 simulations) .5 Tableau des résultats moyens du scénario 1 .6 Tableau des résultats du scénario 2 (5 simulations) .7 Tableau des résultats moyens du scénario 2 .8 Tableau des résultats du scénario 3 (5 simulations) .9 Tableau des résultats moyens du scénario 3 .10 Tableau des résultats du scénario 4 (5 simulations) .11 Tableau des résultats moyens du scénario 4 .12 Tableau des résultats du scénario 5 (5 simulations) .13 Tableau des résultats moyens du scénario 5 .14 Tableau des résultats du scénario 6 (5 simulations) .15 Tableau des résultats moyens du scénario 6 .16 Tableau des résultats du scénario 7 (5 simulations) .17 Tableau des résultats moyens du scénario 7 .18 Tableau des résultats du scénario 8 (5 simulations) .19 Tableau des résultats moyens du scénario 8 .20 Tableau des résultats moyens des scénarios.

61 ix LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Abbreviations AMEL Agent-based Model for Earthquake in Lebanon GAMA Gis and Agent-based Modelling Architecture GIS Geographic et Information System LIG Laboratoire d’ Informatique de Grenoble MSBA Modélisation et Simulation à Base d’Agents x LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Introduction Chaque année, des catastrophes naturelles, surtout des tremblements de terre causent de nombreuses victimes. Le décès et l’exposition sont fortement liés à la résistance des bâtiments et les comportements individuels. Lors d’un séisme, les individus peuvent agir de manières différentes. Ils peuvent aller vers lieux sûrs pour protéger eux-mêmes, mais beaucoup de gens n’y vont pas.

Pour ceux qui travaillent, ils continuent à faire leurs activités (aller au bureau ou travailler), pour ceux qui ne travaillent pas, ils ne restent que sur place. Les gens qui sont proches aux bâtiments endommagés ont un risque élevé d’être blessé par des débris tombés. Donc une bonne campagne d’information est nécessaire pour informer et guider les gens où ils peuvent aller et ce qu’ils peuvent faire juste après un séisme. Pourtant, la rareté des forts tremblements de terre et l’impossibilité de les prévenir nous empêchent de construire des guides convenables pour les cas de forts et moyens tremblements de terre.

De plus, une approche informatique de plus en plus connue aujourd’hui est la modélisation et simulation à base d’agents. Cette approche nous donne des avantages pour des systèmes humains [1] tels que la capture des phénomènes émergents, la description na- turelle des systèmes et la flexibilité. Grâce à ces avantages, elle est convenable pour comprendre, modéliser et simuler des comportements sociaux. Plusieurs simulateurs so- ciaux à base d’agents ont été développés pour comprendre des comportements humains et prévoir la situation juste après une catastrophe (voir le chapitre 2).

C’est la raison pour laquelle on combine l’analyse des comportements post-sismique des individus et la simulation sociale à base d’agents pour développer le modèle AMEL (Agent-based Model for Earthquake evacuation in Lebanon). Ce modèle nous aide à travailler sur un environnement virtuel dans lequel chaque individu est un agent qui a des comportements différents avec les autres. Basé sur des simulations avec la variation 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Introduction 2 dans les comportements des individus, on peut donc évaluer l’effet des campagnes d’in- formation et peut-être aider à concevoir des meilleures campagnes qui recommandent plus de comportements appropriés. Mon stage s’est déroulé au laboratoire PACTE, Institut de Géographie Alpine, Grenoble ainsi qu’à l’équipe MAGMA du laboratoire LIG, Grenoble.

Mon travail est dans le cadre du projet LIBRIS financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR).