Khảo sát giải pháp cho bài toán tắc nghẽn giao thông ở các thành phố lớn của Việt Nam

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2018. ISBN: 978-604-82-2548-3

KHẢO SÁT GIẢI PHÁP CHO BÀI TOÁN TẮC NGHẼN
GIAO THÔNG Ở CÁC THÀNH PHỐ LỚN CỦA VIỆT NAM
Lê Nguyễn Tuấn Thành
Trường Đại học Thuỷ lợi, email:

1. GIỚI THIỆU

Cùng với sự phát triển của các thành phố
hiện đại, sự bùng nổ các phương tiện cá nhân
khiến cho hạ tầng giao thông công cộng
không thể đáp ứng kịp. Như một hệ quả, vấn
đề tắc nghẽn giao thông xuất hiện và được
xem như một căn bệnh nan y của qúa trình đơ
thị hố tại các nước đang phát triển, trong đó
có Việt Nam. Theo một nghiên cứu, tổng
thiệt hại gây ra bởi vấn đề tắc nghẽn giao
thông ở Hà nội và thành phố Hồ Chí Minh là
hơn 20 triệu tỷ đồng, bao gồm thiệt hại về
thời gian, xăng dầu và môi trường. Tắc nghẽn
giao thông gây ra tâm lý bất ổn, làm tổn hại
sức khoẻ của người dân và kiềm chế sự phát
triển kinh tế - xã hội.
Chính phủ Việt Nam đã cố gắng đưa ra
các giải pháp cho vấn đề cấp bách này, bao
gồm việc ban hành các điều luật và hướng
dẫn, nhằm giúp giảm số lượng phương tiện
tham gia trong giờ cao điểm. Tuy nhiên,
những cố gắng này dường như là khơng đủ
do nhiều ngun nhân khác nhau: tình trạng

xuống cấp của cơ sở hạ tầng hiện có, ý thức
của người tham gia giao thông, sự quá tải
của các tuyến đường…
Lý thuyết về dịng chảy giao thơng, đã
được nghiên cứu trong nhiều thập kỷ, có nhiều
điểm tương đồng với lý thuyết dòng chảy của
nước [1]. Để hiểu được những ngun nhân
chính của vấn đề tắc nghẽn giao thơng, và
cuối cùng tiến tới xố bỏ nó, chúng ta có thể
tìm hiểu những nguyên nhân gây tắc nghẽn
dòng chảy của nước. Có thể nhận thấy rằng có
nhiều nguyên nhân gây ra tắc nghẽn giao
thông như: sự xung đột về hướng di chuyển
của các phương tiện tham, sự quá tải của các

tuyến phố, sự xuất hiện (bất ngờ) những vật
chắn lớn trên đường dẫn đến giảm lưu lượng,
người dân bất ngờ băng qua đường, sự pha
trộn của nhiều loại phương tiện khác nhau
(đặc biệt là xe buýt và ô tô trong các tuyến
đường hẹp)… Hình 1 minh hoạ hai tình huống
có thể dẫn đến tắc nghẽn giao thơng.

Hình 1. Các tình huống tiềm năng
dẫn đến tắc nghẽn giao thơng
Hình 1-a chỉ ra sự xung đột trong hướng di
chuyển của các phương tiện tham gia, một
trong những nguyên nhân chính dẫn đến tắc
nghẽn giao thông. Tuyến đường được nghiên
cứu, gồm bốn làn, sẽ bị tắc nghẽn tại điểm

chính giữa, gây ra bởi các phương tiện di
chuyển theo hướng màu đỏ. Hướng di chuyển
màu đỏ xung đột với hướng di chuyển màu
đen, do đó những phương tiện di chuyển theo
hướng màu đen phải giảm tốc độ và thay đổi
hướng di chuyển. Một tình huống khác được
chỉ ra trong Hình 1-b, với một vật cản màu
đỏ trên đường. Vật cản có thể có một tảng đá
lớn, ổ gà, một chiếc ô tô/ xe buýt dừng (bất
ngờ) hoặc bị tai nạn, hay thậm chí một người
băng qua đường. Điều này khiến thu hẹp lưu
lượng và tạo ra nút cổ chai tại những vị trí
gần vật cản.

157


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2018. ISBN: 978-604-82-2548-3

Để giải quyết bài tốn tắc nghẽn giao
thơng, cách tiếp cận sử dụng mơ hình hố và
mơ phỏng hệ thống giao thông đã được
nghiên cứu trong nhiều thập kỷ [4]. Nhiều
nền tảng, tuân theo cách tiếp cận này, đã
được phát triển, như SUMO, ARCHISM
MATSim, GAMA…
Trong các cách tiếp cận của mơ hình hố và
mơ phỏng giao thơng, mơ hình vi mơ gần đây
đã chứng minh được tính hiệu quả của nó [4].
Theo đó, mỗi phương tiện và/ hoặc tuyến

đường sẽ được mơ hình hố bởi một tác tử với
một tập các thuộc tính (e.g. chiều dài, chiều
rộng, tốc độ tối đa cho phép…) [4]. Hệ thống
giao thơng có thể được xem như một tập hợp
gồm các tác tử và tương tác giữa chúng.
Trong bài báo này, tôi khảo sát các giải
pháp cho bài tốn tắc nghẽn giao thơng ở các
thành phố lớn của Việt nam. Các phần của
bài báo được tổ chức như sau. Phần tiếp theo
tôi sẽ giới thiệu hiện trạng của mơ hình hệ
thống đa tác tử. Sau đó tơi sẽ giới thiệu về
mơ hình hố và mô phỏng hệ thống giao
thông. Cuối cùng là phần kết luận và hướng
phát triển.
2. MƠ HÌNH HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ

Mơ hình đa tác tử giúp chúng ta nghiên
cứu các hệ thống phức tạp (e.g. hệ thống giao
thông) dưới dạng một tập hợp các cá thể
(thông minh, tự trị), được gọi là tác tử, là một
cách tiếp cận đã được tiến hành bởi rất nhiều
nhà nghiên cứu. Mặc dù không có một định
nghĩa chung về tác tử được chấp nhận bởi tất
cả nhà nghiên cứu, một hình ảnh thường
được sử dụng để minh hoạ tác tử được chỉ ra
trong Hình 2.

Hình 2. Tác tử trí tuệ nhân tạo [3]

Theo định nghĩa này, một tác tử có thể

tương tác và/hoặc giao tiếp với các tác tử
khác, nhận thức về môi trường xung quanh,
và đưa ra những hành động thích hợp. Theo
[2], các hệ thống đa tác tử có thể được chia
thành: hệ thống hướng tác tử (ACMAS) và hệ
thống hướng tổ chức (OCMAS).
Cách tiếp cận ACMAS tập trung vào
những khía cạnh cá nhân (i.e. hành xử của tác
tử và sự tương tác lẫn nhau) và hỗ trợ mô
phỏng vi mô. Tuy nhiên, việc bỏ qua khía
cạnh xã hội – tổ chức dẫn đến một số yếu
điểm, bao gồm khó khăn cho việc dự đốn
cách hành xử của tồn bộ hệ thống, vấn đề
bảo mật…
Trong khi đó, OCMAS tập trung vào khía
cạnh xã hội - tổ chức của hệ thống đa tác tử,
hỗ trợ mơ phỏng vĩ mơ và có thể được sử
dung để đánh giá chất lượng của tổ chức.
3. MÔ HÌNH VÀ MƠ
THỐNG GIAO THƠNG

PHỎNG

HỆ

Mơ hình hố và mơ phỏng hệ thống giao
thơng trên máy tính đã bắt đầu từ khi Dr.
Gerlough, D.L. xuất bản luận án của ơng, có
tên là “Simulating Freeway Traffic on a
General-Purpose

Discrete
Variable
Computer”, tại trường đại học California, Los
Angeles, năm 1995. Sau đó, phương pháp
này đã được sử dụng rộng rãi trong ngành kỹ
thuật giao thông với nhiều ứng dụng nghiên
cứu khoa học, để giải quyết các bài tốn giao
thơng (e.g. tắc nghẽn giao thơng), để kiểm
tra, đánh giá và chứng minh các đề xuất trước
khi triển khai và cũng để nhằm mục đích
nghiên cứu, đào tạo.
Nhìn chung, hệ thống giao thông là một
trong những lĩnh vực khó khăn nhất để áp
dụng cách tiếp cận mơ hình hố và mơ
phỏng. Một vài tác vụ chính phải làm khi mơ
hình hố và mơ phỏng hệ thống giao thơng
như: mơ hình hố hành vi tự trị của người
điều khiển phương tiện, tương tác và khả
năng của họ, mô phỏng luồng giao thơng…
Hơn nữa, để mơ hình hố và mơ phỏng hệ
thống giao thông, chúng ta cần xem xét các
thuộc tính của dịng chảy giao thơng, đã được

158


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2018. ISBN: 978-604-82-2548-3

nghiên cứu trong lý thuyết giao thông, như:
tốc độ dòng chảy (số lượng phương tiện trên

một đơn vị thời gian), tốc độ phương tiện,
thời gian di chuyển, độ lấp đầy (phần trăm
thời gian tại một điểm trên đường bị chiếm
dụng bởi phương tiện), mật độ (số phương
tiện trên một đơn vị khoảng cách), khoảng
thời gian giữa các phương tiện, khoảng cách
giữa các phương tiện…
Các mơ hình giao thơng có thể được phân
loại theo mức độ biểu diễn [4] và chia ra
thành: mơ hình vĩ mơ (macroscopic model),
mơ hình vi mơ (microscopic model), mơ hình
lai (mesoscopic model), và mơ hình vi phân
(submicroscopic model). Các cách tiếp cận
này được trình bày chi tiết như dưới đây.
Trong cách tiếp cận mơ hình vĩ mơ, chúng
ta mơ phỏng dịng chảy giao thơng bằng cách
xem xét các thuộc tính (e.g. tốc độ, lưu
lượng, mật độ…) và các mối liên hệ của nó.
Những mơ hình này xem xét các phương
trình về bảo tồn dịng chảy và lan truyền
nhiễu trong một hệ thống giao thông. Từ đó,
chúng có thể được sử dụng để dự đốn tắc
nghẽn theo không gian và thời gian, gây ra
bởi vật cản hoặc tai nạn. Tuy nhiên, chúng
khơng thể mơ hình hố và mô phỏng tương
tác giữa các phương tiện.
Cách tiếp cận vi mơ tập trung vào mơ hình
hố và mơ phỏng các thuộc tính của các
phương tiện cá nhân và sự tương tác giữa
chúng, như minh hoạ trong Hình 3. Chúng ta

mơ hình hố mỗi phương tiện sử dụng các
thuộc tính của nó như: vị trí, tốc độ, tốc độ tối
đa, khoảng nhìn… Các mơ hình vi mơ bao
gồm những thuật toán miêu tả cách phương
tiện di chuyển và tương tác với nhau. Chúng
cũng có thể miêu tả sự tăng, giảm tốc độ, sự
chuyển làn, và vượt qua phương tiện khác.

Trong cách tiếp cận lai (mesoscopic
approach), chúng ta mơ hình hố và mô
phỏng các phương tiện cá nhân giống như
cách tiếp cận vi mô, nhưng miêu tả các hành
vi và tương tác của chúng dựa trên cách tiếp
cận vĩ mô.
Trong cách tiếp cận vi phân
(submicroscopic approach), các mơ hình
được tạo cho những phương tiện cá nhân
giống như cách tiếp cận vi mô, nhưng chúng
ta mở rộng bằng cách phân chia chúng thành
các cấu trúc con. Điều này cho phép nhiều
tính tốn chi tiết hơn so với cách tiếp cận vi
mô. Do đó, các mơ hình vi phân u cầu
nhiều thời gian tính tốn hơn, do đó có thể
giới hạn kích thước của hệ thống nghiên cứu.
4. KẾT LUẬN

Trong bài báo này, tơi đã khái qt hiện
trạng của mơ hình đa tác tử và các cách tiếp
cận mơ hình hố và mơ phỏng hệ thống giao
thông dựa trên mức độ biểu diễn, bao gồm:

các mơ hình vĩ mơ, mơ hình vi mơ, mơ hình
lai và mơ hình vi phân.
Đây là bước đi đầu tiên hướng tới giải
quyết bài toán tắc nghẽn giao thông tại các
thành phố lớn của Việt Nam.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Drew, D. R.: Traffic flow theory and
control. In: Technical report, Rensselaer
Polytechnic Institute, 1968.
[2] Ferber, J., Gutknecht, O., and Michel, F.:
From agents to organizations - An
organizational view of multi-agent systems.
In: Agent-Oriented Software Engineering
IV, pages 214-230, 2004.
[3] Russell, S. and Norvig, P.: A modern
approach. In: Artificial Intelligence,
Prentice Hall, pages 25-27, 1995.
[4] Taillandier, P.: Traffic simulation with the
GAMA
platform.
In:
International
Workshop on Agents in Traffic and
Transportation, page 8, 2014.

Hình 3. Cách tiếp cận vi mô
áp dụng cho hệ thống giao thông
159