Proceedings VCM 2012 85 ứng dụng thuật toán di truyền hỗ trợ ra quyết định

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 621
Mã bài: 140
Ứng dụng thuật toán di truyền hỗ trợ ra quyết định
trong hệ thống điều khiển đèn giao thông
Application of genetic algorithms to support making decision
in traffic light control system
Tạ Thị Thanh Xuân
VietTechSolutions, email:
Phạm Văn Nhã
Viện KH-CNQS, email:
Phạm Văn Vũ
Đại học Điện Lực Hà Nội, email:
Tóm tắt
Vấn đề tắc nghẽn giao thông đang là chủ đề nhức nhối trong một số đô thị lớn tại Việt Nam. Tắc nghẽn
giao thông làm mất thời gian, ô nhiễm không khí và tiêu tốn nhiên liệu. Một số giải pháp mang tính xã hội đã
tiêu tốn một lượng kinh phí không nhỏ nhưng tắc nghẽn vẫn tiếp tục xảy ra. ITS thực sự là một giải pháp khoa
học công nghệ phù hợp với điều kiện kinh tế xã hội Việt Nam, là giải pháp mang tính khả thi lâu dài có thể giải
quyết vấn đề nêu trên. Dự báo lưu lượng giao thông là một thành phần quan trọng của ITS [1], nó cung cấp
cho hệ thống những thông tin cần thiết để điều khiển nhịp đèn giao thông tại các giao lộ một cách hợp lý. Bài
báo này đề xuất ứng dụng thuật toán di truyền hỗ trợ tính toán lưu lượng và ra quyết định điều khiển nhịp đèn
giao thông tại các giao lộ khắc phục tình trạng ách tắc giao thông đô thị hiện nay.
Abstract
The traffic congestion problem has been a sore subject in some big cities in Vietnam. The traffic congestion
increases travel time, air pollution and consume more fuel. Some social solutions proposed to spend no small
amount of funding but congestion still occurs. The ITS is really a science and technology solutions in
accordance with the socio-economic conditions of Vietnam, is a feasible long-term solution can solve the
problems mentioned on. Traffic flow forecast is an important component of ITS [1], it provides the system the
information needed to control the rate of traffic lights at the intersection are reasonable, limited congestion
locally in here. This paper proposed to apply a genetic algorithm to support calculations and decision-making
to control traffic lights at the intersection overcome the current urban traffic congestion.

Chữ viết tắt:
ITS Intelligent Transport Systems – Hệ
thống giao thông thông minh
ITCS Intelligent Traffic Control System –
Hệ thống điều khiển giao thông thông
minh
PDF Probability Density Function – Hàm
mật độ xác xuất
GIS Geographic Information Systems –
Hệ thống thông tin địa lý

1. Giới thiệu chung
Mục tiêu của ITS là áp dụng công nghệ thông tin,
truyền thông, điều khiển tự động và internet cho
các hệ thống giao thông vận tải nhằm cải thiện an
toàn giao thông, độ tin cậy, thuận tiện cho hành
khách, tăng tính di động, giảm thiểu ùn tắc giao
thông và giảm tiêu thụ nhiên liệu. Hệ thống ITCS
là một phần quan trọng của ITS [1].
Như ở trên đã nêu, với tình trạng tắc nghẽn giao
thông đô thị như hiện nay, ITS được đánh giá là có
một tiềm năng lớn để cải thiện hệ thống giao thông
vận tải hiện có tại nhiều quốc gia. Theo các báo
cáo khoa học cho thấy các khái niệm liên quan đến
ITS xuất hiện từ những năm 1970, nhưng sau khi
Hội nghị quốc tế về ITS lần đầu tiên tại Paris vào
năm 1994, nhiều quốc gia chỉ bắt đầu áp dụng ITS
để phát triển và cải thiện các hệ thống điều khiển
giao thông hiện có. Các nước công nghiệp đã bắt
đầu sử dụng hệ thống dẫn đường phương tiện và

dịch vụ thông tin giao thông trên quy mô lớn. Hệ
thống thông tin và truyền thông phương tiện đã
giúp Nhật Bản trở thành quốc gia duy nhất với ITS
tiên tiến nhất trên thế giới [2].
622 Tạ Thị Thanh Xuân, Phạm Văn Nhã, Phạm Văn Vũ
VCM2012
Nhu cầu giải quyết các vấn đề giao thông và sự
phát triển của Công nghệ thông tin đã tăng tốc độ
triển khai các ITS. Các hệ thống này đã tỏ ra ưu
thế khi giải quyết nhiều vấn đề phức tạp mà hệ
thống giao thông truyền thống không làm được. Sự
phát triển nhanh chóng của ITS đã phát sinh một
nhu cầu không nhỏ nhằm đánh giá mức độ ảnh
hưởng của chúng đến môi trường và kinh tế - xã
hội. Các phương pháp đánh giá truyền thống
không còn phù hợp với một số tính năng mới trong
các ITS. Chẳng hạn như tác động của ITS đến di
chuyển cá nhân và vận tải hàng hóa, việc áp dụng
các công nghệ mới, đặc biệt là các tác động lâu dài
của ITS vẫn chưa được giải quyết trong các nghiên
cứu trước đó. Những định hướng khác nhau của
ITS đảm bảo một tương lai phát triển của hệ thống
giao thông vận tải, thậm chí có thể tạo ra một
ngành công nghiệp mới có tính khả thi. Những lợi
ích và chi phí từ các ITS được tính toán từ nhiều
khía cạnh khác nhau thông qua toàn bộ vòng đời
của cơ sở hạ tầng và văn hóa tham gia giao thông
trong việc xử lý các thông tin ITS. Các kết quả
nghiên cứu nhằm giúp các nhà hoạch định chính
sách đưa ra một quyết định cứng rắn, đòi hỏi công

chúng có một sự hiểu biết tốt hơn về lợi ích của
việc triển khai các ITS. Phân tích lợi ích-chi phí và
nhiều tiêu chí khác là cơ sở để đánh giá hiệu quả
một ITS [3].
Mặc dù ITS là một phần của hệ thống cơ sở hạ
tầng giao thông, nhưng phương pháp truyền thống
vẫn có thể được sử dụng để đánh giá các hệ thống
này. Chúng cung cấp cho người điều khiển
phương tiện một loạt các thông tin về hiệu suất của
hệ thống giao thông, trong đó có ảnh hưởng đến
hành vi con người, phương pháp đánh giá hiện tại
chủ yếu là dựa trên phân tích chi phí - lợi ích, chưa
phân tích được những thay đổi trong hành vi con
người. ITS luôn biến đổi và tương tác với các
thành phần liên hệ khác nhau, chẳng hạn như trung
tâm thông tin giao thông và người sử dụng phương
tiện. Đây là một khác biệt lớn với các hệ thống
giao thông vận tải truyền thống.
Ở các nước phát triển, phân tích chi phí-lợi ích vẫn
là phương pháp cơ bản để đánh giá các dự án giao
thông vận tải mặc dù nó có giới hạn nhất định
[3,4]. Nói chung, phân tích chi phí - lợi ích hoặc
các biến thể của nó là một tiêu chí chính để đánh
giá tính khả thi của dự án. Phương thức của các
phương pháp bao gồm các phần sau đây: dự báo
nhu cầu giao thông vận tải, an toàn giao thông, giá
trị của thời gian, các tác động kinh tế khu vực, tác
động môi trường, tiêu chí hiệu quả, phân tích tài
chính và khả năng kế thừa. Thực tế, đối với
phương pháp dự báo nhu cầu giao thông vận tải

thường được sử dụng rộng rãi, trình tự không
thống nhất, nhưng có một số phương pháp thay thế
cho việc sử dụng giao thông động vào mô phỏng
để xác định ảnh hưởng của tắc nghẽn. Phân luồng
giao thông động đã được nghiên cứu chuyên sâu
trong các nghiên cứu trước đây [5].
Q. Chen và cộng sự của ông đã nghiên cứu và phát
triển một hệ mô phỏng để đánh giá hiệu quả giao
thông toàn cầu của một hệ thống dẫn đường từ xa
[6]. Phương pháp mô hình hóa đã được đề xuất để
phân tích ảnh hưởng vận tải trong mạng lưới tiêu
thụ năng lượng và phát sinh phế thải chất ô nhiễm
[7]. Các phần mềm lập kế hoạch vận tải thương
mại và phần mềm mô phỏng giao thông được sử
dụng để có được lưu lượng, tốc độ và thời gian đi
lại tối ưu. Một phương pháp tổng quát đã được
phát triển [8] để đánh giá hiệu quả của các dự án
giao thông vận tải với một tiêu chí cụ thể ảnh
hưởng tới môi trường, kết hợp phương pháp phân
tích chi phí-lợi ích và một số tiêu chí khác.
Ở Úc, một hệ thống hỗ trợ quyết định được phát
triển để hỗ trợ các kế hoạch, quản lý, khai thác và
tư vấn vận tải, dự đoán ảnh hưởng của các chiến
lược giao thông vận tải, kết quả dự đoán của hệ
thống sẽ là một khuyến nghị cho nhà hoạch định
[9].
Dựa trên phân tích chi phí - lợi ích trong cơ sở hạ
tầng giao thông, khảo sát tập trung vào lợi ích của
ITS, xác định những loại chi phí và lợi ích nên
được đưa vào phân tích chi phí-lợi ích [10].

ITS là một hệ thống phức tạp, điều quan trọng là
tìm hiểu xem những gì cần được đưa vào và loại ra
khỏi hệ thống đánh giá. Đây là việc xác định các
yếu tố đầu vào và đầu ra của mô hình đánh giá,
xác định khi triển khai một hệ thống ITS. Việc
triển khai ITS có thể tạo ra một số ảnh hưởng,
chẳng hạn như kinh tế kỹ thuật, hiệu suất mạng
lưới giao thông, cải thiện an toàn, tác động môi
trường, tác động kinh tế khu vực.
Kể từ cuối những năm 1980 đã được sử dụng rộng
rãi trong nghiên cứu và quản lý giao thông vận tải,
đặc biệt là mô hình dữ liệu GIS, giao thông vận tải
GIS-T đã được phát triển để chia sẻ dữ liệu giữa
GIS và hệ thống giao thông vận tải [11,12]. Hệ
thống thông tin địa lý cũng được sử dụng trong mô
hình di chuyển cá nhân [13].
C.A. Quiroga và đồng nghiệp của ông đã đề xuất
một phương pháp tích hợp cả hai công nghệ định
vị toàn cầu và thông tin địa lý để thực hiện nghiên
cứu đến thời gian di chuyển [14].
Mục đích của nghiên cứu này là đề xuất một
phương pháp để điều khiển đèn giao thông sao cho
có khả năng di chuyển tốt nhất trong một tuyến
đường.

2. Ứng dụng thuật toán di truyền trong hỗ trợ
điều khiển nhịp đèn giao thông
Trong phân tích lưu lượng giao thông, hành vi của
Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 623
Mã bài: 140

con người được coi là đối tượng chính, chúng tôi
sử dụng hệ thống ngẫu nhiên để phân tích lưu
lượng giao thông. Trong bài báo này, giả định có
bốn đèn giao thông tại mỗi ngã tư. Mỗi đèn biểu
thị việc cho phép hay không cho phép đi vào
hướng tương ứng và được gán một mã số chẵn
hoặc lẻ như được chỉ ra trong H.1. Trạng thái của
nút giao thông được mã hóa như sau: Đèn chẵn là
màu xanh thì mã là 1; và đèn lẻ là màu xanh thì mã
là 0. Khi ấy, một đèn có mã số và mã màu khác
tính chẳn lẻ thì hướng vào tương ứng là được
phép. Điều này có nghĩa là sử dụng mã nhị phân
cho trạng thái của mỗi nút giao thông, nút giao
thông có hai trạng thái. Trong trường hợp có n nút
giao thông trong một tuyến đường có 2 chiều. Để
giảm sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các nút giao
thông chúng tôi tiếp cận một thuật toán tối ưu.
Như chúng tôi đã sử dụng mã nhị phân, thuật toán
di truyền [15] được sử dụng trong nghiên cứu này.
H.4 cho thấy sơ đồ thuật toán này.
Dựa vào trung tâm thông tin giao thông xác định
được các giá trị trung bình μ, độ lệch chuẩn  của
lưu lượng giao thông trong mỗi nút giao thông. Sử
dụng các nửa bất biến được xác định bằng công
thức sau đây:
k
1
=m
1
(1-A)

và
1
1
1
( ) j 2
j
j
t t i j i i
i
k m k m









  







(1-B)
trong đó:
m

1
=k
1
(2-A)
và
1
1
1
( ) j 2
j
j
t t i j i i
i
m k m k







  





(2-B)
Dựa vào triển khai Gram Charleir tham số trên
[16] được sử dụng để tính toán PDF của mỗi nút

giao thông theo công thức:

ar
ij
1 1 1
sn ii st t stop
p p p
t t t t t
i i i
k k k k k
  
   
  
(3)

Trong đó:
sn
t
k
là nửa bất biến t của hướng rẽ thứ n
ii
t
k
là nửa bất biến t của hướng trở lại tuyến thứ i,
được kết thúc với hướng rẽ n
ij
t
k
là nửa bất biến t của luồng từ tuyến đường thứ i
tới tuyến đường thứ j bằng việc băng qua hướng rẽ

thứ n
ar
st t
t
k
là nửa bất biến t của luồng được bắt đầu từ
các tuyến kết thúc với hướng rẽ thứ n
stop
t
k
là nửa bất biến t của luồng dừng ở những
tuyến kết thúc với hướng rẽ thứ n
p là số hướng rẽ trong mỗi chu kỳ thời gian xử lý

H. 1 Tuyến đường mô phỏng với 5 giao lộ
Mục tiêu của chúng tôi là lên kế hoạch điều khiển
nhiều nút giao thông cùng một lúc, chúng tôi phải
xác định trạng thái của các đèn trong nhiều nút
giao thông. Ngoài ra, mỗi đèn giao thông có thể
ảnh hưởng đến các nút giao thông khác, hàm đánh
giá dựa trên công thức tính toán từ lưu lượng giao
thông của tất cả các nút giao thông. Trọng lượng
của từng nút giao thông được điều chỉnh dựa trên
tầm quan trọng của nó:

1 5
1 5
w w
s s
f f f
   (4)
với
1 5
w w 100%
   (5)
Trong đó w
i
là mức độ quan trọng của luồng di
chuyển trong nút giao thông thứ i theo đơn vị %.
i
s
f
là giá trị trung bình của PDF.
Khi chúng ta điều khiển đèn giao thông thì bất cứ

quyết định nào cũng hạn chế chu kỳ thời gian.
Chúng tôi sử dụng thuật toán di truyền để quyết
định hai tình huống cho phép vượt qua hoặc bị
cấm vượt các đèn giao thông trên từng hướng rẽ.
Quy cách này hoàn toàn phù hợp với điều kiện
giao thông đô thị Việt Nam, do cơ sở hạ tầng giao
thông còn chưa ổn định nên chiều di chuyển của
các tuyến đường cơ bản cũng chưa cố định. Kết
quả của thuật toán là một chuỗi nhị phân biểu thị
trạng thái tuyến đường tốt nhất, với khả năng di
chuyển tối đa. Giảm thiểu tổng trọng lượng
phương sai của lưu lượng giao thông tại các nút
giao thông, tiệm cận phương pháp dự toán thực tế:
B
13

14

15

1
6
i
'

i

h
l

l
’

C
S
5

6

7

8

D
S
9

10

1
2

1
2

d
f f
’

E

S
1
7
18

7

20

n
A
S
1

2
3

4

b
b
’
a a
’

e
e
’
c
c

’
1
9
m
m
’

o
o
’
624 Tạ Thị Thanh Xuân, Phạm Văn Nhã, Phạm Văn Vũ
VCM2012

2 2
1 1 5 5
w wR
 
  

(6)
Trong đó
2
i

là phương sai của PDF của dòng chảy
di chuyển trong nút giao thông thứ i. Kết quả nhỏ
nhất của hàm trên là phương sai dòng chảy nhỏ
nhất trong mỗi nút giao thông dựa trên mức độ
quan trọng của chúng. Thuật toán di truyền dựa
vào di truyền tự nhiên. H.2 minh họa thuật toán

biến đổi thế hệ chó theo GA[15].
Trong nghiên cứu này, giả định rằng tại mỗi nút
giao thông, đường phố trong một tuyến có cùng
một trạng thái đèn giao thông tương tự, như H.1.
Nghĩa là khi một chiếc xe được phép qua ngã rẽ,
có thể chọn bất kỳ hướng nào (thẳng, trái hoặc
phải đều được phép). Các kiểu điều khiển giao
thông khác, chẳng hạn có 3 đèn với 3 chu kỳ thời
gian cho 3 hướng rẽ khác nhau, vẫn có thể dễ dàng
mô hình hóa theo cách tương tự. Đây là lý do tại
sao trạng thái của mỗi ngã rẽ được mô phỏng như
một gen với hai trạng thái.
Để kiểm soát tất cả các nút giao thông cùng một
lúc, tất cả các gen được sắp xếp lại với nhau và
làm thành một nhiễm sắc thể. Kết quả của việc áp
dụng thuật toán là đưa ra một nhiễm sắc thể lập
trình cho tất cả các nút giao thông.
Có nhiều khả năng lập trình cho các nút giao thông
nhưng không phải là khả năng tối ưu thì được xem
như là phân bố ban đầu của nhiễm sắc thể. Sau đó,
lựa chọn các bậc cha mẹ để phối hợp dựa trên
chức năng phù hợp được xem như là bánh xe
Rollet. Phương pháp giao điểm đơn được sử dụng
cho kết quả con cái. Đột biến được mô phỏng như
thay đổi trạng thái của gen từ 1 đến 0 hoặc ngược
lại. Như vậy gen được chọn ngẫu nhiên.
Kết quả nhiễm sắc thể được giải mã để nhận dạng
chiều của đèn giao thông. Ví dụ H.3 cho thấy một
nhiễm sắc thể mẫu. Nó có nghĩa là đèn giao thông
lẻ là màu xanh tại nút giao thông A

s
. Mặt khác xe
trên phố a và C
S
A
S
cho phép băng qua nút giao
thông. Trong khi đó, đèn giao thông chẵn là màu
xanh ở ngã ba C
S
, D
S
và E
S
. Nhiễm sắc thể thu
được giá trị lớn nhất của hàm sau::

1
w
R
F f
R
  (7)
Trong đó w
R
là mức độ tin cậy.
Nhiễm sắc thể như vậy đảm bảo lưu lượng di
chuyển tối đa tại nút giao thông dựa trên tầm quan
trọng của nút giao thông đó và độ chính xác của
tính toán.

Chúng tôi giả định hàm mật độ xác suất PDF của
lưu lượng giao thông trong mỗi nút giao thông là
bình thường. H.4 cho thấy sơ đồ thuật toán mô
phỏng.
Kết quả của mô phỏng trong Bảng 1. Giả định 10
đường dẫn khác nhau trong tuyến đường có trọng
lượng khác nhau trong mỗi hướng rẽ. Ví dụ, E C D
có nghĩa là luồng gồm ba hướng rẽ có tên là D, C
và E được xét đến. Kết quả của mô phỏng dựa trên
trọng lượng và luồng giao thông của tất cả các
hướng rẽ cùng tuyến đường. Trạng thái tối ưu
trong hàng đầu tiên của bảng 1 có nghĩa là A
S
và
D
S
đèn với số chẵn có màu xanh và hướng rẽ khác
đèn với số lẻ có màu xanh. Mặc dù các tuyến
đường được xét là D
S
, C
S
và E
S
, nhưng chiều trong
tuyến đường khác có thể ảnh hưởng đến luồng
trong tuyến đường này.


H. 2 Biến đổi thế hệ chó dựa trên GA[15]

0 0 1 1 1
A
s

B
s

C
s

D
s

C
s


H. 3 Mẫu kết quả nhiễm sắc thể






Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 625
Mã bài: 140

H. 4 Sơ đồ thuật toán gen di truyền


Bắt đầu
Nhập các tham số thống kê
Mã hóa
đèn giao thông theo m
ỗ
i l
ố
i r
ẽ

Tính toán n

ử
a b
ấ
t bi
ế
n c
ủ
a m
ỗ
i tuy
ế
n đư
ờ
ng

Xây d
ự
ng
NST

c
ủ
a phân b
ố

ban đ
ầ
u

L

ự
a ch
ọ
n m
ẫ
u

Ph
ố
i h
ợ
p m
ẫ
u

Đ
ộ
t bi
ế
n

Gi
ả
i m
ã
NST

Tính toán n
ử
a b

ấ
t bi
ế
n c
ủ
a lu
ồ
ng pdf c
ủ
a m
ỗ
i
lối rẽ đối với từng trạng thái (NST)
Xác đ
ị
nh pdf c
ủ
a t
ừ
ng l
ố
i r
ẽ

d
ự
a
trên n
ử
a b

ấ
t bi
ế
t
c
ủ
a m
ỗ
i l
ố
i r
ẽ

v
ớ
i khai tri
ể
n Gram Charleir

Ư
ớ
c lư
ợ
ng hàm chi phí d
ự
a trên t
ừ
ng tr
ạ
ng thái

c
ủ
a phân b
ố

g
ầ
n nh
ấ
t

Lưu trạng thái tối ưu
Đủ thế hệ chưa?
Xuất/In trạng thái tối ưu
Dừng
Yes
No
626 Tạ Thị Thanh Xuân, Phạm Văn Nhã, Phạm Văn Vũ
VCM2012

Bảng 1: Kết quả mô phỏng
Trọng lượng nút giao thông
Tuyến
đường

A B C D E
Trạng
thái tối
ưu
Giá trị

hàm tối
ưu
ECD 0.00

0.00 0.42

0.31

0.27

1 0 0 1 0
293.0840

AC 0.50 0.00 0.50

0.00

0.00

1 0 0 0 1
425.00
BCD 0.00 0.20 0.60

0.20

0.00

1 1 0 1 1
408.07
BCA 0.33 0.33 0.34

0.00

0.00

1 1 0 0 1
334.9420

BCDE

0.00 0.25 0.25

0.25

0.25

1 1 0 1 1
445.087
ECAD

0.23 0.01 0.31

0.20

0.25

1 0 0 1 1
688.49
ACE 0.30 0.00 0.50

0.00

0.20

1 0 0 0 1
93.55
BCE 0.00 0.30 0.45

0.01

0.24

1 0 0 1 0
196.43
BC 0.05 0.45 0.46

0.02
5
0.02
5
1 1 0 1 1
536.98
ACD 0.24 0.01 0.50 0.23 0.00 1 0 0 0 1

96.50

3. Kết luận
Cần có một khoảng thời gian nhất định để chương
trình tính toán và đưa ra kết quả tối ưu, khoảng
thời gian này phụ thuộc vào chiều dài của tuyến

đường, lưu lượng và tốc độ trung bình của các
phương tiện. Dựa vào Bảng 1 ta thu được trạng
thái tối ưu dựa trên các trạng thái khác nhau trong
tuyến đường và các nút giao thông khác nhau.
Thuật toán đã không chỉ được cài đặt với mô hình
nêu trên, chúng tôi còn thử nghiệm mô phỏng điều
khiển nhịp đèn giao thông trên mô hình 3D, máy
tính Desktop Corei3 2,8 GHz, 3GB DDRAM,
VGA 2GB, môi trường 3D DirectX 10.0, công cụ
lập trình .Net, lấy mô hình 3D ngã tư Thái Hà làm
thử nghiệm, dữ liệu đầu vào được giả định, theo
định tính chương trình chạy khá nhanh và ổn định.
H5 là hình ảnh của chương trình khi đang làm
việc. Trong thời gian tới chúng tôi sẽ tiếp tục đầu
tư và đưa vào mô phỏng trên mô hình nhiều ngã tư
quanh khu vực ngã tư Thái Hà.


H. 5 Hình ảnh chương trình Mô phỏng điều
khiển nhịp đèn giao thông trên 3D (Sử dụng
thuật toán di tryền để tính toán phương án
tối ưu)
Tài liệu tham khảo
[1] Japan Society of Traffic Engineers,
1997. Intelligent Transport Systems
(ITS), Maruzen Press, Tokyo.
[2] Iguchi, M.A., 2002. Perspective on
ITS deployment, JSAE Review 23, pp: 173-176.
[3] Hayashi, H. and H. Morisugi, 2000.
International comparison of background

concept and methodology of transportation
project appraisal, Transport Policy, 7 (1): 73-
88.
[4] Vreeker, R., P.Nijkamp and C.T. Welle,
2002. A multicriteria decision support
methodology for evaluating airport expansion
plans.
[5] Li, J., O.Fujiwara and S.Kawakami, 2000.
A reactive dynamic user equilibrium model in
network with queues, Transportation
Research, 34B: 605-624.
[6] Chen, Q. and H.J. Stauss, 1997. Evaluating
traffic effects of a route guidance system by
dynamic simulation. Simulation Practice and
Theory, 5: 793-804.
[7] Ambrossino, G., P. Sassoli, M. Bielli,
P.Carotenuto and M. Romanazzo, 1999. A
modelling framework for impact
assessment of urban transport systems,
Transportation Research, 4D: 73-79.
[8] Tsamboulas, D. and G. Mikroudis, 2000.
Efect- evaluation framework of
environmental impacts and costs of transport
initiatives. Transportation Research, 5D: 283-
303.
[9] Hensher, D.A. and T.Tu, 2002. TRESIS: A
transportation, land use and environmental
Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 627
Mã bài: 140
strategy impact simulator for urban areas,

Transportation, 29: 439-457.
[10] Haynes, K.E., W.M.Bowen, C.R.Aieira, S.
Burhans, P.L. Salem and H. Shafie,
2000. Intelligent transportation systems benefit
priorities: An application to the Woodrow
Wilson bridge, Journal of Transport
Geography, 8: 129-139.
[11] Thong, C.M. and W.G. Wong, 1998. Using GIS
to design a traffic information database for
urban transport planning. Computer,
Environment and Urban Systems, 21: 425-
443.
[12] Dueker, K.J. and J.A.Butler, 2000. A
geographic information system framework for
transportation data sharing, Transportation
Research, 8C: 13-36.
[13] Miller, H.J. and J.D.Storm, 1996.
Geographic information system design for
network equilibrium-based travel demand
models, Transportation Research, 4C: 373-389.
[14] Quiroga, C.A. and D.Bullock, 1998. Travel
time studies with glo bal positioning and
geographic information systems: an integrated
methodology, Transportation Research, 6C:
101-127.
[15] Haupt. R.L. and S.E. Haupt, 2004. Practical
genetic algorithm. John Wiley and Sons, Inc.,
Hoboken, New Jersey, pp: 27-30.
[16] Kim, T.K. and J.B. Choo, 2004. Security
Assessment for Bus Voltages Using

Probabilistic Load Flow, 8th International
Conference on Probabilistic Methods Applied
to Power Systems, Iowa State University,
Ames, Iowa, September 12-16.


Tạ Thị Thanh Xuân sinh
năm 1985, nhận bằng Kỹ
sư Tự động hóa tại Trường
Đại học Kỹ thuật Công
nghiệp Thái Nguyên năm
2009, bằng Thạc sỹ Tự
động hóa tại Học viện Kỹ
thuật Quân sự năm 2011.
Thạc sỹ Tạ Thị Thanh
Xuân đã từng tham gia giảng dạy tại Trường Đại
học Công nghiệp Việt Trì, Đại học Dân lập Đông
Đô từ năm 2009 đến nay. Hiện chị đang tham gia
nghiên cứu tại Trung tâm Giải pháp Toàn diện
Công nghệ Việt. Hướng nghiên cứu chính là các
giải pháp nhà hàng trực tuyến, văn phòng điện tử ,
cho thuê nhân lực trực tuyến và bảo mật tài liệu số.

Phạm Văn Nhã sinh năm
1974, nhận bằng Kỹ sư
Tin học 1999, bằng Thạc
sỹ Khoa học máy tính
năm 2009 tại Học viện
Kỹ thuật Quân sự.
Thạc sỹ Phạm Văn Nhã

đã từng tham gia giảng
dạy tại Trường Đại học
Hàng Hải Hải Phòng, Đại
học Dân lập Phương Đông, Học viện KTQS từ
năm 2001 đến nay. Hiện anh là cán bộ nghiên cứu
tại Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự. Hướng
nghiên cứu chính là thiết kế và thực hiện các hệ
thống đo lường, điều khiển, các hệ thống nhúng, hệ
thống mô phỏng, Bảo mật thông tin và các hệ
thống văn phòng điện tử.

Phạm Văn Vũ sinh năm
1991, hiện đang là sinh viên
Khoa Công nghệ thông tin
của Trường Đại học Điện
Lực Hà Nội. Ngoài các nội
dung học tập, Phạm Văn Vũ
còn tham gia nghiên cứu các
Hệ thống mô phỏng, các hệ
thống văn phòng trực tuyến.