Luận văn thạc sĩ kỹ thuật xây dựng áp dụng mô hình tác tử agent based model để mô phỏng dòng giao thông hỗn hợp trường hợp thành phố hồ chí minh

Luận văn ThS kỹ thuật xây dựng: Ứng dụng mô hình tác tử (Agent-Based Model) mô phỏng dòng giao thông hỗn hợp tại TP.HCM. Nghiên cứu và phân tích chuyên sâu.

• Tác giả: Lê Hùng Mạnh
• Người hướng dẫn: Pgs.Ts Chu Công Minh
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG TPHCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Xây Dựng Công Trình Giao Thông
• Đề tài: Áp Dụng Mô Hình Tác Tử (Agent-Based Model) Để Mô Phỏng Dòng Giao Thông Hỗn Hợp - Trƣờng Hợp Thành Phố Hồ Chí Minh
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Mô Phỏng Dòng Giao Thông Hỗn Hợp TP

Mô phỏng là công cụ mạnh mẽ giúp nghiên cứu và hiểu rõ hơn về giao thông. Tại Việt Nam, việc mô phỏng dòng xe hỗn hợp, đặc biệt là xe máy, rất quan trọng. Các nghiên cứu trước đây thường xem xe máy di chuyển trong làn đường tĩnh hoặc làn đường hình thành từ khổ động học, nhưng chưa đảm bảo khoảng cách an toàn. Luận văn này sử dụng phần mềm Netlogo và mô hình tác tử (Agent-Based Model) để mô phỏng sự chuyển động của dòng xe hỗn hợp, khắc phục các hạn chế trước đây. Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của thành phần xe, lưu lượng và loại xe lên khả năng thông hành.

1.1. Hiện Trạng Giao Thông Hỗn Hợp Phức Tạp Tại TP.HCM

Giao thông TP.HCM đặc trưng bởi sự đa dạng phương tiện, từ ô tô đến xe máy và xe thô sơ, tạo thành dòng giao thông hỗn hợp phức tạp. Tình trạng ùn tắc giao thông diễn ra thường xuyên, đặc biệt vào giờ cao điểm. Điều này đòi hỏi các giải pháp quản lý giao thông hiệu quả, dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về quy luật vận hành của dòng xe. Việc mô phỏng giúp nhà quản lý có cái nhìn chi tiết, từ đó đưa ra các điều chỉnh và quy hoạch hợp lý.

1.2. Ưu Điểm Của Mô Hình Tác Tử Agent Based Model Trong Mô Phỏng

Mô hình tác tử (Agent-Based Model) (ABM) là công cụ mạnh mẽ để mô phỏng các hệ thống phức tạp, bao gồm cả giao thông. ABM cho phép mô hình hóa các cá thể riêng lẻ (ví dụ: xe cộ) với hành vi khác nhau, và quan sát sự tương tác giữa chúng. Ưu điểm của ABM là khả năng mô phỏng các hành vi không đồng nhất, khả năng xã hội, phản ứng và chủ động của các tác tử. ABM giúp hiểu rõ hơn về các quy luật giao thông và đánh giá hiệu quả của các giải pháp giao thông khác nhau.

II. Thách Thức Mô Phỏng Giao Thông Hỗn Hợp Ở TP

Phân tích và đánh giá giao thông bằng lý thuyết có thể khó kiểm chứng, tốn kém và mất thời gian. Mô phỏng là giải pháp hiệu quả để phân tích, đánh giá và dự báo, giúp điều chỉnh hệ thống giao thông. Dù có nhiều công cụ mô phỏng khác nhau như NetLogo, Repast, Gama, vẫn còn tồn tại hạn chế. Các mô phỏng trước đây chưa kết hợp lý thuyết về Car-following model và Lane-changing trong dòng xe hỗn hợp, và xe ô tô chưa tuân theo đúng lý thuyết Car-following model. Nghiên cứu này khắc phục các hạn chế trên bằng cách sử dụng gia tốc và giảm tốc hợp lý cho xe ô tô, đồng thời tính toán lại khoảng cách phản ứng giữa xe mục tiêu và xe dẫn đầu.

2.1. Hạn Chế Của Các Nghiên Cứu Mô Phỏng Trước Đây

Các mô hình mô phỏng giao thông trước đây tại Việt Nam vẫn còn một số tồn tại hạn chế. Một số nghiên cứu chưa kết hợp được lý thuyết về Car-following model với Lane – changing trong dòng xe hỗn hợp (Nguyễn Thanh Tuấn, 2010). Một số khác thì xe ô tô vẫn chưa tuân theo đúng lý thuyết về Car-following model (Ngô Việt Đức, 2014). Ngoài ra, việc tái hiện chính xác hành vi của người lái xe trong điều kiện giao thông hỗn hợp là một thách thức lớn. Do đó, cần có những mô hình mô phỏng tiên tiến hơn để giải quyết những vấn đề này.

2.2. Yêu Cầu Về Độ Chính Xác Của Mô Hình Mô Phỏng

Để mô hình mô phỏng có thể ứng dụng vào thực tế, cần đảm bảo độ chính xác cao. Điều này đòi hỏi việc thu thập và xử lý dữ liệu giao thông thực tế một cách cẩn thận. Các thông số như lưu lượng xe, vận tốc, thành phần xe, và hành vi của người lái xe cần được đo đạc và phân tích kỹ lưỡng. Bên cạnh đó, cần phải có phương pháp kiểm định và đánh giá mô hình để đảm bảo rằng kết quả mô phỏng phản ánh đúng thực tế.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Tác Tử Giao Thông 58 Ký Tự

Luận văn sử dụng mô hình tác tử (Agent-Based Model) để mô phỏng dòng xe hỗn hợp. Các bước bao gồm: xây dựng mô hình giao thông hỗn hợp dựa trên Agent, sử dụng các mô hình mô phỏng vi mô ứng dụng Agent-Based Modeling. Các mô hình được áp dụng là Mô hình xe theo xe (Car – following models), Mô hình tăng tốc tổng quát (General Acceleration Models). Phần mềm Netlogo được sử dụng để thực hiện mô phỏng. Mục tiêu là đánh giá tác động của thành phần xe, lưu lượng, loại xe lên khả năng thông hành của dòng xe.

3.1. Mô Hình Xe Theo Xe Car Following Model

Mô hình xe theo xe (Car-Following Model) là một trong những thành phần quan trọng của mô hình mô phỏng giao thông. Mô hình này mô tả hành vi của một người lái xe khi đi theo một xe phía trước. Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi này bao gồm khoảng cách giữa hai xe, vận tốc của hai xe, và gia tốc của xe phía trước. Có nhiều biến thể của Car-Following Model, nhưng tất cả đều dựa trên nguyên tắc cơ bản là người lái xe cố gắng duy trì một khoảng cách an toàn với xe phía trước.

3.2. Tổng Quan Về Phần Mềm Mô Phỏng Netlogo

Netlogo là một phần mềm lập trình đa tác tử, lý tưởng để mô phỏng các hệ thống phức tạp như giao thông. Netlogo cho phép người dùng tạo ra các tác tử (ví dụ: xe cộ) với các hành vi riêng biệt, và quan sát sự tương tác giữa chúng trong một môi trường mô phỏng. Netlogo có giao diện trực quan, dễ sử dụng, và có thư viện phong phú các hàm và thủ tục liên quan đến mô phỏng.

IV. Ứng Dụng Mô Hình Tác Tử Đánh Giá Giao Thông TP

Nghiên cứu tiến hành xây dựng mô hình mô phỏng luồng giao thông cho một đoạn đường có 3 làn xe tại TP.HCM. Các lý thuyết về Car-following models và Lane-changing models được áp dụng để xây dựng mô hình mô phỏng dựa trên tốc độ, lưu lượng, thời gian chậm xe, với các đối tượng nghiên cứu là xe ô tô con, xe buýt và xe máy. Nghiên cứu giới hạn trong việc xây dựng mô hình vi mô 1 đoạn đường cụ thể, phân tích ảnh hưởng của sự thay đổi lưu lượng, vận tốc, thành phần xe đến khả năng thông hành.

4.1. Thu Thập Dữ Liệu Đầu Vào Cho Mô Hình

Để xây dựng mô hình mô phỏng giao thông chính xác, cần thu thập dữ liệu đầu vào từ thực tế. Dữ liệu này bao gồm kích thước hình học của đường (chiều rộng làn xe, chiều dài đoạn đường), headway về thời gian và vận tốc (khoảng cách giữa các xe, vận tốc của các xe), và thành phần xe (tỷ lệ giữa xe ô tô, xe máy, và xe buýt). Dữ liệu có thể được thu thập thông qua các phương pháp như khảo sát thực địa, sử dụng camera giám sát, và sử dụng dữ liệu từ các hệ thống giao thông thông minh.

4.2. Phân Tích Và Đánh Giá Kết Quả Mô Phỏng

Sau khi chạy mô hình mô phỏng, cần phân tích và đánh giá kết quả. Các chỉ số quan trọng cần được xem xét bao gồm lưu lượng xe, vận tốc trung bình, mật độ xe, và thời gian di chuyển. Kết quả mô phỏng có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các giải pháp giao thông khác nhau, ví dụ như điều chỉnh đèn tín hiệu giao thông, thay đổi quy hoạch giao thông, hoặc xây dựng thêm các tuyến đường mới.

V. Kết Luận Triển Vọng Mô Phỏng Giao Thông TP

Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình mô phỏng dòng xe hỗn hợp tại TP.HCM bằng mô hình tác tử (Agent-Based Model). Mô hình có thể sử dụng để đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau lên khả năng thông hành của dòng xe. Trong tương lai, cần tiếp tục hoàn thiện mô hình bằng cách tích hợp thêm các yếu tố như hành vi của người lái xe, điều kiện thời tiết, và hệ thống giao thông thông minh. Mô hình mô phỏng có thể trở thành công cụ hữu ích cho các nhà quản lý giao thông trong việc đưa ra các quyết định chính sách.

5.1. Hướng Phát Triển Tiếp Theo Của Mô Hình

Để nâng cao tính ứng dụng của mô hình, cần tích hợp thêm các yếu tố khác nhau. Các yếu tố như hành vi của người lái xe, điều kiện thời tiết (ví dụ: mưa, ngập úng), và hệ thống giao thông thông minh (ví dụ: điều khiển đèn tín hiệu giao thông tự động) có thể ảnh hưởng lớn đến dòng giao thông. Việc tích hợp các yếu tố này sẽ giúp mô hình phản ánh thực tế một cách chân thực hơn.

5.2. Tiềm Năng Ứng Dụng Thực Tế Của Mô Hình Mô Phỏng

Mô hình mô phỏng có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Mô hình có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các giải pháp giao thông khác nhau, dự báo tình hình giao thông trong tương lai, và hỗ trợ việc lập kế hoạch giao thông. Ngoài ra, mô hình cũng có thể được sử dụng để đào tạo người lái xe và nâng cao ý thức tham gia giao thông.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề nghiên cứu Hiện nay, vấn đề giao thông ở Việt Nam rất phức tạp đặc biệt tình trạng kẹt xe vẫn đang diễn ra hằng ngày ở các thành phố lớn. Bài toán đặt ra cho các nhà quản lý là phải có cái nhìn chi tiết nhất về những quy luật tự nhiên của giao thông, để có thể phân tích đánh giá và đƣa ra điều chỉnh, tổ chức, quy hoạch giao thông hợp lý nhất. Cách tiếp cận hiệu quả nhất là sử dụng công cụ mô phỏng, thông qua mô phỏng con ngƣời có thể nắm bắt quy luật một cách tiệm cận nhất. Vì vậy việc nghiên cứu một hệ thống mô phỏng giao thông phù hợp với điệu kiện giao thông ở Việt Nam là hết sức cần thiết.

Mô phỏng giao thông là m ột trong những mô phỏng ph ức tạp, mô phỏng dựa trên hành vi ngƣời tham gia giao thông, có sự tƣơng tác giữa ho ̣ và quỹ đạo của các phƣơng tiện giao thông trên đƣờng, mô phỏng giao thông có thể tiế p c ận theo hai hƣớng, mô phỏng vi ̃ mô ho ặc mô phỏng vi mô tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu. Mô hình mô phỏng vi ̃ mô sƣ̉ du ̣ng các mô hình toán ho ̣c, tập trung vào các đặc điể m của giao thông nhƣ tốc đ ộ, lƣu lƣợng và mật độ. Mô hình này không phân biệt giƣ̃a các xe riêng biệt và thư ờng không mô tả các loa ̣i xe khác nhau. Mô hình vi ̃ mô thƣờng đƣợc dùng để mô phỏng các h ệ thố ng giao trên m ột khu vực rộng lớn, phƣ́c tạp.

Mô hình vi mô mô phỏng mỗi tác nhân (Agent) ở mức chi tiết, mỗi Agent đư ơ ̣c theo dõi khi nó tư ơ ng tác với các Agent khác và với môi tr ƣờng. Tƣơng tác đƣợc điề u chỉnh bởi các s ố liệu đầu vào của mô hình giao thông nhƣ: thành phần xe (%, số lƣợng), tốc độ cho phép lớn nhất, tốc độ giới hạn nhỏ nhất, gia tốc tăng tốc, gia tốc giảm tốc, khoảng an toàn tối thiểu giữa hai xe liền kề, các điều kiện về chuyển làn, vƣợt xe, v…v. Mô hình vi mô đư ơ ̣c sƣ̉ du ̣ng rộng rãi để đánh giá kiể m soát giao thông cũng như phân tích hoa ̣t động giao thông.1 Hiện trạng giao thông giờ cao điểm (T.p Hồ Chí Minh) Hình 1.2 Hiện trạng giao thông giờ cao điểm (T.2 Cơ sở hình thành đề tài Việc phân tích, đánh giá mang tính lý thuyết rất khó để kiểm tra tính hiệu quả, chi phí tốn kém, mất nhiều thời gian hoặc gặp rủi ro không lƣờng trƣớc đƣợc. Vì 10 vậy, cần có công cụ để mô phỏng để phân tích đánh giá, đƣa ra các dự báo để điều chỉnh kịp thời cho sự phát triển một hệ thống giao thông tối ƣu,bền vững.

Từ những đòi hỏi thiết thực nêu trên, đã có nhiều tác giả với những công cụ mô phỏng khác nhau nhƣ NetLogo, Repast, Gama.đã tiến hành mô phỏng ứng xử của từng thành phần xe riêng rẽ trong dòng giao thông hỗn hợp. Ở Việt Nam cũng có nhiều bài viết sử dụng công cụ mô phỏng dựa trên cơ sở nghiên cứu hành vi của ngƣời tham gia giao thông, thói quen vƣợt xe, chuyển làn, nghiên cứu tình trạng về giao thông đô thị. để dự đoán tình hình giao thông thực tế, trong đó phần mềm Netlogo với ứng xử đa tác tử đã phản ánh gần đúng nhất (Ngô Việt Đức, 2014; Nguyễn Thanh Tuấn, 2010). Tuy nhiên, các mô phỏng trên vẫn còn một số tồn tại hạn chế nhƣ: chƣa kết hợp đƣợc lý thuyết về Car-following model với Lane – changing trong dòng xe hỗn hợp (Nguyễn Thanh Tuấn, 2010); xe ô tô vẫn chƣa tuân theo đúng lý thuyết về Car-following model (Ngô Việt Đức, 2014).

Từ những lý do kể trên và thiết nghĩ đây là một đề tài rất bức thiết, cần phải đƣợc làm rõ. Tác giả với mong muốn sẽ khắc phục đƣợc những hạn chế nêu trên, chính vì vậy đề tài: “Áp dụng mô hình tác tử (Agent – Based Model) để mô phỏng dòng giao thông hỗn hợp – Trƣờng hợp thành phố Hồ Chí Minh” đã đƣợc tác giả lựa chọn để nghiên cứu. Tác giả xin đề ra biện pháp khắc phục những hạn chế trên nhƣ sau: sử dụng gia tốc tăng tốc, giảm tốc đối với xe ô tô để có thể chạy mô hình theo lý thuyết Car- following model và theo thực tế; đồng thời sẽ tính toán lại khoảng cách phản ứng giữa xe mục tiêu và xe dẫn đầu đúng theo lý thuyết Lane – changing model để xe máy có thể chuyển làn đúng theo lý thuyết và thực tế.3 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài Mục tiêu của đề tài là xây dựng mô hình mô phỏng giao thông dòng xe hỗn hợp với số liệu từ thành phố Hồ Chí Minh. Nhằm thực hiện mục tiêu này, nghiên cứu giải quyết các vấn đề sau: - Sử dụng các mô hình sẵn có về xe máy và các loại xe khác để mô phỏng chuyển động của các xe trong dòng hỗn hợp.

- Dựa trên môi trƣờng phân tích tác tử Netlogo, lập trình mô phỏng chuyển 11 động dòng xe hỗn hợp. - Đánh giá tác động của thành phần xe, lƣu lƣợng, loại xe. lên khả năng thông hành của dòng xe.4 Phạm vi và giới hạn nghiên cứu Trong phạm vi của đề tài, tác giả tiến hành nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng luồng giao thông cho một đoạn đƣờng ( 01 hƣớng) có 3 làn xe ( 1 làn xe ô tô, 1 làn xe hỗn hợp và 1 làn xe máy), trong điều kiện giao thông hỗn hợp tại địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Áp dụng các lý thuyết đã đƣợc nghiên cứu trƣớc đây về Car-following models; Lane-changing models để xây dựng mô hình mô phỏng giao thông dựa trên tốc độ, lƣu lƣợng, thời gian chậm xe,.

với các đối tƣợng nghiên cứu là xe ô tô con, xe buýt và xe máy. Giới hạn nghiên cứu của đề tài là xây dựng mô hình dựa trên mô phỏng vi mô 1 đoạn đƣờng cụ thể trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Phân tích ảnh hƣởng sự thay đổi lƣu lƣợng, vận tốc, thành phần xe. đến khả năng thông hành của dòng xe hỗn hợp.5 Bố trí luận văn Bài nghiên cứu đƣợc trình bày thành 5 chƣơng - Chƣơng 1: Tổng quan - Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết.

- Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu. - Chƣơng 4: Xây dựng mô hình phân tích đánh giá. - Chƣơng 5: Kết Luận. 12 CHƢƠNG 2 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Xây dựng mô hình giao thông hỗn hợp dựa trên Agent (Agent – Based Model) Mô hình dựa trên Agent, gọi tắt là ABM (Agent-Based Modeling) là mô hình dùng để mô phỏng các hành động không đồng nhất của các thực thể tự trị trong một môi trƣờng và sự tƣơng tác giữa chúng.

Có thể coi ABM là một kỹ thuật mô phỏng mạnh mẽ đƣợc sử dụng nhiều năm qua, trong đó có cả các ứng dụng liên quan đến rất nhiều lĩnh vực khác nhau, ABM có một số tên gọi khác nhau nhƣ ABS ( Agent- Based Systems ), IBM (Individual-Based Modeling) hay ABMS (Agent-Based Modeling and Simulating). Agent-Based Modeling gồm các yếu tố chính nhƣ sau:  Agent (tác tử): là một thực thể tự trị và có các hành vi không đồng nhất. Tác tử (Agents) trong NetLogo đƣợc chia thành patches, turtles, links, và các quan sát viên. Patches đƣợc sắp xếp trong một mạng lƣới caro.

Turtles di chuyển trên mạng lƣới caro này. Liên kết kết nối hai turtle khác nhau lại. Các quan sát viên giám sát tất cả mọi thứ đang xảy ra và làm bất cứ điều gì các con rùa, các bản vá lỗi và các liên kết không thể làm cho bản thân mình.  Môi trƣờng: là nơi để các agent tồn tại và tạo điều kiện cho các tác tử đó hành động.

Cả turtles và patches đều có tọa độ, tuy nhiên tọa độ của patches luôn là số nguyên còn tọa độ của turltes là số thập phân do đó mỗi turtle có thể di chuyển trong tất cả vị trí trên mạng lƣới do patches tạo ra mà không nhất thiết phải nằm ở trung tâm của patch đó.  Cơ chế tƣơng tác giữa các tác tử: các tác tử tham gia tiến hành trao đổi thông tin một cách trực tiếp hoặc gián tiếp. Tác tử này có thể nhận thức đƣợc hành động, tác động từ tác tử khác. Năm 1995 Wooldridge và Jennings đã tiến hành định nghĩa Agent với một tập hợp các thuộc tính sau: 13  Quyền tự chủ đặc biệt: Các agent có khả năng hoạt động mà không cần có sự can thiệp của con ngƣời, ở một mức độ nhất định tác tử tự kiểm soát các hoạt động của mình.

 Khả năng xã hội: Khả năng tƣơng tác gây ra những thay đổi trong môi trƣờng hoặc làm thay đổi các hành vi của các Agent khác.  Phản ứng: Agent cảm nhận đƣợc môi trƣờng mà nó tồn tại và đáp ứng đƣợc những thay đổi từ nhận thức.  Chủ động: Các Agent có khả năng chủ động, bắt đầu một số hoạt động theo mục tiêu nội bộ chứ không phản ứng từ một kích thích bên ngoài. Một số trƣờng hợp về hành vi của Agent theo rules Agent có hành vi Agent có hành vi Agent có hành vi kết hợp phân tán di chuyển theo hàng Hình 2.1 Mô tả một số trƣờng hợp chuyển động của Agent - Nguồn Eric Bonabeau Các bƣớc xây dựng một ABM (Agent-Based Model): Cần phải xác định rõ mục đích của mô hình cần xây dựng là gì? Căn cứ vào mục đích đã vạch ra ta tiến hành phân tích nghiên cứu về hệ thống, xác định các thành phần và mối liên hệ giữa chúng.

Các bƣớc cần thực hiện khi xây dựng một ABM gồm:  Định nghĩa Agent: xác định loại thực thể của agent, gán thuộc tính và hành vi cho nó.  Định nghĩa môi trƣờng mà agent sẽ “sống” trong đó.  Xây dựng cơ chế tƣơng tác của Agent trong việc phản ứng lại sự tƣơng tác giữa agent-agent và tƣơng tác agent-môi trƣờng. 14  Thêm vào các phƣơng thức điểu khiển việc agent sẽ tƣơng tác với agent nào, khi nào nó tƣơng tác, và nó sẽ tƣơng tác nhƣ thế nào trong suốt quá trình mô phỏng.

 Thực thi mô hình. Toàn bộ quá trình mô phỏng bao gồm 3 giai đoạn đƣợc minh họa nhƣ sau Thiết kế mô hình Thực thi mô Phân tích hình mô hình Hình 2.2 Sơ đồ biểu diển quá trình thực thi chƣơng trình - Nguồn Ngô Việt Đức 2.2 Các mô hình mô phỏng vi mô ứng dụng Agent-Based Modeling Mô hình mô phỏng vi mô thƣờng đƣợc sử dụng cho các mạng lƣới đƣờng cỡ nhỏ và trung bình (phụ thuộc vào bộ nhớ và tốc độ của máy tính).