ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG: Nghiên Cứu và Xây Dựng Mô Hình Đa Tác Tử Đa Mức Giám Sát Hệ Thống Phức Tạp

Các hệ thống phức tạp đa quy mô là một dạng đặc biệt của hệ thống phức tạp, nơi các hiện tượng và tương tác diễn ra ở nhiều cấp độ khác nhau, từ vi mô đến vĩ mô. Điều này đòi hỏi các phương pháp nghiên cứu và mô hình hóa phức tạp hơn để có thể nắm bắt được sự liên kết và ảnh hưởng lẫn nhau giữa các cấp độ. Ví dụ, trong một đám đông, hành vi của từng cá nhân (vi mô) ảnh hưởng đến luồng di chuyển và mật độ tổng thể của đám đông (vĩ mô), và ngược lại. Hiểu được những đặc điểm này là chìa khóa để xây dựng mô hình đa tác tử hiệu quả.

Mô hình đa tác tử (MAS) là một phương pháp mạnh mẽ để mô hình hóa và mô phỏng các hệ thống phức tạp, trong đó hệ thống được biểu diễn bởi một tập hợp các tác tử tự động tương tác với nhau và với môi trường. Các tác tử có thể có các thuộc tính, hành vi và quy tắc riêng, và sự tương tác giữa chúng tạo ra các hiện tượng trồi sinh mà khó có thể dự đoán được từ các thành phần riêng lẻ. MAS được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm giao thông, kinh tế, xã hội và sinh học. Luận án này tập trung vào việc sử dụng MAS để nghiên cứu và xây dựng đa mức giám sát cho hệ thống phức tạp.

Cấu trúc AEIO (Agent, Environment, Interaction, Organization) được sử dụng làm nền tảng cho việc xây dựng mô hình đa tác tử trong luận án. Agent (Tác tử) đại diện cho các thực thể tự động, Environment (Môi trường) là không gian mà các tác tử hoạt động, Interaction (Tương tác) mô tả cách các tác tử giao tiếp và ảnh hưởng lẫn nhau, và Organization (Tổ chức) định nghĩa cấu trúc và quy tắc quản lý các tác tử. Việc sử dụng AEIO giúp hệ thống hóa quá trình mô hình hóa và đảm bảo tính rõ ràng, dễ hiểu của mô hình.

Hệ thống phức tạp thường có tính phi tuyến, nghĩa là một thay đổi nhỏ ở một thành phần có thể dẫn đến những thay đổi lớn và không thể đoán trước ở toàn bộ hệ thống. Điều này gây khó khăn cho việc dự đoán và kiểm soát hành vi của hệ thống. Ví dụ, trong một đám đông, một sự hoảng loạn nhỏ có thể nhanh chóng lan rộng và gây ra tình trạng hỗn loạn. Các thuật toán giám sát cần phải được thiết kế để đối phó với tính phi tuyến và sự không chắc chắn này.

Trong nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong các tình huống khẩn cấp, việc giám sát hệ thống cần phải được thực hiện trong thời gian thực. Điều này đòi hỏi các phương pháp giám sát có khả năng xử lý dữ liệu lớn và đưa ra quyết định nhanh chóng. Ví dụ, trong trường hợp sơ tán đám đông khi có cháy, cần phải giám sát luồng di chuyển của đám đông và phát hiện các tắc nghẽn để có thể điều chỉnh kế hoạch sơ tán một cách kịp thời. Việc phân tích dữ liệu và kiểm soát hệ thống phải được thực hiện một cách hiệu quả.

Việc thu thập và xử lý dữ liệu từ các hệ thống phân tán, chẳng hạn như đám đông trong một sân bay, đặt ra những thách thức đáng kể. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau (camera, cảm biến, thiết bị di động) và có thể có định dạng và chất lượng khác nhau. Cần có các phương pháp tích hợp dữ liệu hiệu quả và các kỹ thuật xử lý dữ liệu tiên tiến để có thể trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu này.

Kiến trúc MAS-GiG cho phép mô hình hóa các nhóm tác tử ở các cấp độ khác nhau, từ đó phản ánh cấu trúc phân cấp của hệ thống phức tạp. Điều này cho phép giám sát hệ thống từ nhiều góc độ khác nhau và phát hiện các mẫu và xu hướng tiềm ẩn. Các nhóm tác tử có thể tương tác với nhau và với môi trường, tạo ra các hiện tượng trồi sinh mà khó có thể dự đoán được từ các thành phần riêng lẻ. Việc mô hình hóa hệ thống bằng MAS-GiG giúp hiểu rõ hơn về cách các thành phần tương tác và ảnh hưởng lẫn nhau.

Việc tích hợp cấu trúc AEIO vào mô hình MAS-GiG giúp đảm bảo tính rõ ràng và dễ hiểu của mô hình. Các thành phần của hệ thống được mô tả một cách chi tiết và có hệ thống, từ đó giúp các nhà nghiên cứu và phát triển hiểu rõ hơn về cách hệ thống hoạt động. Cấu trúc AEIO cũng giúp dễ dàng mở rộng và sửa đổi mô hình khi cần thiết. Việc phân tích hệ thống phức tạp trở nên dễ dàng hơn với cấu trúc rõ ràng này.

Mô hình MAS-GiG cho phép kiểm soát hệ thống theo nhiều cách khác nhau, từ tập trung đến phân tán. Trong kiểm soát tập trung, một tác tử trung tâm chịu trách nhiệm giám sát và điều phối toàn bộ hệ thống. Trong kiểm soát phân tán, các tác tử tự động đưa ra quyết định dựa trên thông tin cục bộ của chúng. Sự lựa chọn giữa kiểm soát tập trung và phân tán phụ thuộc vào đặc điểm của hệ thống và yêu cầu của ứng dụng. Khả năng điều khiển hệ thống linh hoạt là một ưu điểm lớn của MAS-GiG.

Mô hình MAS-GiG cho phép mô phỏng chi tiết di chuyển của đám đông và sự lan truyền của thông tin về đám cháy. Các tác tử hành khách di chuyển theo các quy tắc nhất định, ví dụ như tránh chướng ngại vật và di chuyển theo hướng lối thoát. Thông tin về đám cháy được lan truyền từ tác tử đám cháy đến các tác tử hành khách, ảnh hưởng đến hành vi di chuyển của họ. Khả năng mô phỏng chính xác các yếu tố này là rất quan trọng để lập kế hoạch sơ tán hiệu quả. Mô phỏng hệ thống giúp dự đoán các tình huống có thể xảy ra.

Dựa trên thông tin giám sát và mô phỏng, hệ thống có thể lập kế hoạch sơ tán tối ưu để giảm thiểu rủi ro thương vong. Kế hoạch sơ tán có thể bao gồm việc hướng dẫn hành khách đến các lối thoát an toàn, điều chỉnh luồng di chuyển để tránh tắc nghẽn, và cung cấp thông tin cập nhật về tình hình đám cháy. Việc tối ưu hóa hệ thống sơ tán giúp đảm bảo an toàn cho hành khách.

Luận án trình bày các minh họa chi tiết về việc lập kế hoạch sơ tán hành khách tại sảnh khởi hành của một sân bay trong trường hợp có cháy. Các minh họa này cho thấy cách mô hình MAS-GiG có thể được sử dụng để giám sát luồng di chuyển của đám đông, phát hiện các tắc nghẽn và lập kế hoạch sơ tán tối ưu. Các ví dụ cụ thể giúp làm rõ các khái niệm và phương pháp được trình bày trong luận án.

Nền tảng MASH (MultiAgent Software/Hardware) là một nền tảng mạnh mẽ để xây dựng và mô phỏng các hệ thống đa tác tử. MASH cung cấp các công cụ và thư viện cần thiết để tạo ra các tác tử, mô phỏng môi trường và quản lý tương tác giữa các tác tử. Việc sử dụng MASH giúp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết để phát triển và thực nghiệm mô hình MAS-GiG.

Một framework ứng dụng được thiết kế và xây dựng dựa trên nền tảng MASH để thực nghiệm mô hình MAS-GiG. Framework này cung cấp các thành phần cơ bản để mô phỏng đám đông, đám cháy và các yếu tố môi trường khác. Việc xây dựng framework giúp dễ dàng cấu hình và thử nghiệm các kịch bản khác nhau.

Mô hình MAS-GiG được đánh giá dựa trên cả phương diện lý thuyết và thực nghiệm. Đánh giá lý thuyết tập trung vào tính đúng đắn và đầy đủ của mô hình. Đánh giá thực nghiệm tập trung vào hiệu quả của mô hình trong việc giải quyết bài toán sơ tán đám đông. So sánh kết quả thực nghiệm với các phương pháp sơ tán truyền thống giúp chứng minh ưu điểm của mô hình MAS-GiG.

Đóng góp chính của luận án bao gồm việc đề xuất mô hình MAS-GiG đa mức để giám sát hệ thống phức tạp và ứng dụng nó trong việc lập kế hoạch sơ tán đám đông khẩn cấp. Luận án cũng đóng góp một framework để thực nghiệm mô hình đề xuất dựa vào MASH và đánh giá mô hình và phương pháp đề xuất trên cả phương diện lý thuyết và thực nghiệm.

Trong tương lai, có thể tích hợp các kỹ thuật học máy vào mô hình MAS-GiG để cải thiện khả năng dự đoán và tối ưu hóa. Ví dụ, có thể sử dụng học tăng cường để huấn luyện các tác tử tự động đưa ra quyết định tốt nhất trong các tình huống khác nhau. Việc tích hợp dữ liệu lớn cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác và tính tin cậy của mô hình. Khả năng tự động hóa và kiểm soát hệ thống sẽ được nâng cao.

Mô hình MAS-GiG có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm Internet of Things (IoT), Cyber-Physical Systems và an ninh mạng. Ví dụ, có thể sử dụng MAS-GiG để giám sát và điều khiển các thiết bị IoT trong một ngôi nhà thông minh, hoặc để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng. Các hệ thống Cyber-physical systems cũng có thể được hưởng lợi từ khả năng giám sát và điều khiển của MAS-GiG.