ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Tên đề tài: Nghiên cứu và xây dựng mô hình đa tác tử đa mức giám sát hệ thống phức tạp.
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 9.48.01.01
Họ và tên NCS: Đinh Thị Hồng Huyên
Khóa: 34
Người hướng dẫn khoa học:
1. GS. Michel Occello
2. TS. Hoàng Thị Thanh Hà
Cơ sở đào tạo: Trường đại học Bách Khoa – Đại học Đà Nẵng.
Những đóng góp chính và mới của luận án
Đề xuất mô hình đa tác từ đa mức MAS-GiG dựa vào cấu trúc AEIO và mô hình nhóm đa mức, đây là đóng góp chỉnh đầu tiên của luận án: Thứ nhất, trong mô hình MAS-GiG nhấn mạnh sự hình thành nhóm ở mỗi mức, đây cũng là yếu tố hình thành các mức quan sát trong hệ thống. Thứ hai, bộ bốn A-E-I-O trong mô hình MAS-GIG được định nghĩa lại các thành phần, riêng ở thành phần O có nhiều cải tiến so với cấu trúc AEIO ban đầu. Thành phần O do tác giả M.J. Wooldridge (1999) đề xuất là tập các mối quan hệ giữa các tác tử với nhau. Thành phần Ở trong mô hình MAS-GIG bao gồm cấu trúc và mối quan hệ. Nhờ sự cải tiến thành phần Ở trong mô hình MAS-GiG tạo nên sự kết hợp giữa MAS có cấu trúc AEIO và mô hình nhóm đa mức thông qua thành phần O, nhờ việc kết nối này làm cho hệ thống có tính xuyên suốt giữa các mức và đem lại nhiều thuận lợi như:
+ Tính linh hoạt và thích ứng: Tạo ra một sự linh hoạt và thích ứng cho các tác tử/ nhóm tác từ trong hệ thống. Việc trao đổi thông tin dễ dàng qua các mức, giúp hệ thống phản ứng nhanh chóng và hiệu quả đối với các tình huống thay đổi và khẩn cấp.
+ Tối ưu hóa việc lập kế hoạch sơ tán: Tính xuyên suốt của hệ thống giữa các mức thông qua thành phần O giúp tối ưu hóa quá trình lập kế hoạch sơ tán. Thông tin về hành vi và tình trạng của đám đông có thể được thu thập và chia sẻ một cách hiệu quả, giúp đưa ra các quyết định chiến lược về sơ tán một cách thông minh và linh hoạt.
+ Tăng cường khả năng giám sát và dự đoán: Thành phần O giúp tạo ra một môi trường giám sát toàn diện, nơi mà thông tin về hành vi và tình trạng của đám đông có thể được thu thập và phân tích từ nhiều mức độ khác nhau. Điều này cung cấp cho các nhà quản lý (điều hành) những dữ liệu chính xác và đầy đủ để đưa ra các dự đoán và quyết định đúng đắn.
+ Tính tương tác và hợp tác: Thành phần Q tạo ra một môi trường tương tác và hợp tác thuận lợi giữa các tác từ/ nhóm tác từ trong hệ thống, giúp tăng cường khả năng tương tác ra quyết định tập thể và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống trong quá trình sơ tán và quản lý đám đông.
– Đóng góp chính thứ hai của luận án là xây dựng framework cho ứng dụng dựa trên nền tảng MASH từ đó thiết kế, cài đặt, thử nghiệm mô hình và phương pháp đề xuất cho bài toán lập kế hoạch hướng dẫn sơ tán hành khách khi có cháy tại sảnh khởi hành, sân bay quốc tế Đà Nẵng.
– Đóng góp chỉnh thứ ba của luận án là đề xuất phương pháp lập kế hoạch sơ tán hành khách khi có cháy áp dụng mô hình MAS-GiG và các bài toán hỗ trợ.
