Nghiên cứu lý thuyết dự đoán quỹ đạo trôi dạt và tính toán tuyến đường tìm kiếm tối ưu cho phương tiện gặp nạn trong vùng biển Ninh Thuận - Kiên Giang TT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP.HCM

NCS. PHẠM NGỌC HÀ

NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT DỰ ĐỐN
QUỸ ĐẠO TRƠI DẠT VÀ TÍNH TỐN TUYẾN ĐƯỜNG
TÌM KIẾM TỐI ƯU CHO PHƯƠNG TIỆN GẶP NẠN
TRONG VÙNG BIỂN NINH THUẬN - KIÊN GIANG
Ngành:
Mã số:

Khoa học Hàng hải
9840106

TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021


Cơng trình được hồn thành tại Trường Đại học Giao thông vận tải
TPHCM

Người hướng dẫn 1: PGS. TS. Nguyễn Minh Đức
Người hướng dẫn 2: TS. Lê Văn Ty

Phản biện độc lập 1:
Phản biện độc lập 2:

Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án họp tại
.........................................................................................................
.........................................................................................................
vào lúc
giờ
ngày
tháng
năm

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
- Thư viện Trường Đại học Giao thông vận tải TPHCM


1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Vùng biển từ Ninh Thuận đến Kiên Giang có các hoạt động kinh tế biển sôi
động, tập trung khá đông tàu cá đánh bắt xa bờ, là nơi hoạt động của đội tàu dịch
vụ, du lịch, khai thác dầu khí, và có các hoạt động quốc phịng, an ninh trên biển.
Bên cạnh đó, điều kiện tự nhiên, thời tiết trên biển ngày càng khắc nghiệt bất
thường, mật độ giao thông trên biển tăng cao, trình độ của thuyền viên, ngư dân
cịn hạn chế dẫn đến các tai nạn, sự cố hàng hải gia tăng. Số vụ tai nạn xảy ra ở
vùng biển này chiếm tới 44% tổng số vụ tai nạn trên vùng biển Việt Nam.
Hiện nay việc ứng dụng khoa học công nghệ trong hoạt động TKCN còn nhiều
hạn chế. Tổ chức tốt các hoạt động TKCN trên biển đem lại sự an tâm cho các hoạt
động trên khu vực biển trách nhiệm của Việt Nam và đảm bảo uy tín cho Quốc gia.

Do đó, việc nghiên cứu đề tài luận án “Nghiên cứu lý thuyết dự đốn quỹ đạo
trơi dạt và tính tốn tuyến đường tìm kiếm tối ưu cho phương tiện gặp nạn
trong vùng biển Ninh Thuận - Kiên Giang” là cần thiết nhằm nâng cao năng lực
TKCN trên biển, đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế, xã hội, phục vụ sự nghiệp cơng
nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước, định hướng phát triển kinh tế biển, đồng thời
góp phần bảo vệ chủ quyền, quyền chủ quyền quốc gia cũng như bảo đảm quốc
phòng, an ninh và bảo vệ mơi trường.
2. Tổng quan tình hình nghiên cứu liên quan đến Đề tài Luận án
Tình hình nghiên cứu dự đốn sự trôi dạt của vật thể trên biển:
Một số nghiên cứu đã được cơng bố và có thể tham khảo bao gồm:
- Các tác giả đã nghiên cứu tính tốn bao gồm cả thực nghiệm để xác định mức độ,
phát triển mơ hình tốn học trơi dạt của các vật thể ở các vùng biển khác nhau trên
thế giới như: xuồng bị nạn, phao bè cứu sinh và xuồng nhỏ, containers… trong các
điều kiện thời tiết khác nhau. Các nghiên cứu này dựa trên số liệu tổng hợp số liệu
khí tượng thủy văn được theo dõi nhiều năm trong vùng biển này cũng như các thử
nghiệm thực tế đối với một số nhóm vật thể hình dạng khác nhau. Kết quả các
nghiên cứu này sẽ có sự sai khác đáng kể khi áp dụng cho vùng biển Việt Nam do
sai khác về đặc điểm địa lý, khí tượng thủy văn giữa các vùng biển;
- Các nghiên cứu với khu vực biển Việt Nam: Đàm Duy Hùng, Dương Hồng Sơn,
Trần Thùy Nhung, Lê Văn Quy, công bố ‘‘Ứng dụng công nghệ Web Gis nhằm dự
báo quỹ đạo vật thể trôi phục vụ tìm kiếm cứu nạn trên biển”. Tác giả Kyoung-Ho
Cho và cộng sự, phát triển mơ hình hệ thống TKCN ở vùng biển Yellow Sea, biển
East China Seas và biển Đông. Năm 2013, các tác giả Nguyen Quoc Trinh, Nguyen
Minh Huan, Phung Dang Hieu, Du Van Toan, công bố nghiên cứu mô phỏng trôi
dạt của vật thể ở khu vực Biển Đông Việt Nam bằng phương pháp số; Năm 2015,
Đề tài nghiên cứu khoa học cấp nhà nước, chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Nguyễn Minh
Huấn nghiên cứu dự báo quỹ đạo chuyển động trôi trên mặt nước của vật thể phục
vụ cơng tác tìm kiếm cứu hộ, cứu nạn trên Biển Đông. Luận văn tiến sĩ kỹ thuật
“Modeling maritime search area in monsoon conditions”, Tran Luu Hoan, đưa ra
mơ hình TKCN trong điều kiện gió mùa ở Việt Nam với diện tích nhỏ hơn mơ hình

của Sổ tay TKCN hàng hải (IAMSAR). Tuy nhiên các nghiên cứu chưa đánh giá


2
độ chính xác, mức độ tin cậy thơng tin thời tiết trong dự đoán và chưa nghiên cứu
về tuyến đường tìm kiếm.
Nhận xét: Các nghiên cứu đề cập tới mơ hình hệ thống TKCN và có tiến hành
nghiên cứu với vùng biển Việt Nam. Tuy nhiên, chưa xem xét đánh giá độ chính
xác dữ liệu khí tượng thủy văn. Nghiên cứu đưa ra số liệu khảo sát được ghi lại để
hỗ trợ việc đánh giá cảm quan về hướng tìm kiếm của các đơn vị thực hiện tìm cứu
khi thực thi nhiệm vụ. Các nghiên cứu đều chưa đưa ra được các thuật tốn xác
định phương án tìm cứu rõ ràng, trong điều kiện thời tiết, đặc điểm phương tiện tìm
cứu thực tế và chưa nghiên cứu về tuyến đường tìm kiếm.
Tình hình nghiên cứu vấn đề xác định phương án điều động tàu:
Vấn đề xác định tuyến đường TKCN hiện nay hầu hết được thực hiện theo các
hướng dẫn trong Sổ tay IAMSAR và với vùng biển Việt Nam gần như chưa có
nghiên cứu nào về việc xác định phương án điều động tối ưu cho tàu TKCN. Các
nghiên cứu khác nhau về việc tính tốn tuyến đường cho tàu biển của các tác giả
chủ yếu phục vụ mục đích tránh va tàu, hàng hải khí tượng an tồn và hiệu quả,
dựa trên các thơng tin về đặc tính chuyển động của tàu và đặc điểm khí tượng thực
tế tại khu vực chạy tàu;
Nhận xét: Các nghiên cứu này mới chỉ nhằm tính tốn qng đường từ điểm
tới điểm, trong khi đó tuyến đường TKCN của tàu tìm cứu phải là đường đi phủ
kín phù hợp một diện tích xác suất có thể có của vị trí vật thể bị nạn. Các phương
pháp này, nếu được nghiên cứu, sửa đổi để ứng dụng trong tính tốn tuyến đường
tìm kiếm tối ưu trong cứu nạn có thể đem lại hiệu quả tốt.
Các phần mềm hiện đang sử dụng trong công tác TKCN (ví dụ SAROPS) là
phần mềm thương mại khơng biết được thuật toán và các dữ liệu thời tiết. Xuất
phát từ tình hình thực tế chưa có nghiên cứu đầy đủ cho khu vực biển Việt Nam,
Luận văn tập trung nghiên cứu quỹ đạo trôi dạt của vật thể bị nạn theo điều kiện

khí tượng thủy văn ở khu vực vùng biển phía Nam Việt Nam từ đó xác định phương
án điều động tối ưu phủ kín quỹ đạo trôi dạt của vật thể bị nạn dựa trên các thuật
tốn tính tốn tối ưu với sự hỗ trợ của máy tính. Vấn đề nghiên cứu này mang tính
thời sự và khơng trùng lặp với các cơng trình nghiên cứu đã cơng bố.
3. Mục đích nghiên cứu của đề tài
Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố ngoại cảnh như gió, dịng chảy của vùng
biển Ninh Thuận - Kiên Giang đến vật thể qua đó xác định mức độ trơi dạt và xây
dựng thuật tốn dự đốn quỹ đạo trơi dạt của vật thể bị nạn.
Xây dựng thuật tốn tính tốn tuyến đường tìm kiếm tối ưu, căn cứ vào điều
kiện thời tiết thực tế, đặc điểm điều động của tàu tìm cứu và vùng dự đốn của vật
thể bị nạn để tiếp cận vật thể bị nạn với thời gian ngắn nhất, tăng tính hiệu quả của
cơng tác TKCN cho khu vực.
4. Nội dung nghiên cứu
Phân tích, đánh giá độ chính xác các yếu tố thời tiết, hải văn chính ảnh hưởng
đến cơng tác TKCN;
Mơ phỏng khu vực trơi dạt của vật thể bị nạn theo gió, dịng chảy ở khu vực
biển từ Ninh Thuận – Kiên Giang;


3
Xây dựng hàm mục tiêu bài toán xác định tuyến đường tìm kiếm tối ưu;
Nghiên cứu áp dụng các thuật tốn tối ưu để tính tốn tuyến đường tìm kiếm
khu vực có xác suất cao nhất, với thời gian ngắn nhất trên cơ sở ảnh hưởng của các
yếu tố dòng chảy, thời tiết.
5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài
Đối tượng nghiên cứu: Quỹ đạo trôi dạt của vật thể bị nạn trên biển và tuyến
đường chạy tàu TKCN tối ưu.
Phạm vi nghiên cứu của đề tài: Vùng biển từ Ninh Thuận đến Kiên Giang
(Vùng trách nhiệm của Vung Tau MRCC). Nghiên cứu lý thuyết để dự đốn Quỹ
đạo trơi dạt của vật thể bị nạn và tính tốn tuyến đường chạy tàu TKCN tối ưu, sau

đó sử dụng phần mềm để mô phỏng kết quả.
6. Phương pháp nghiên cứu của đề tài
- Phương pháp lý thuyết: Thống kê mơ hình hố chuyển động của vật thể bị nạn
dưới tác động của sóng gió, sử dụng các hàm dự đốn quỹ đạo trơi dạt của vật thể;
tính toán xây dựng phần mềm hỗ trợ;
- Phương pháp phân tích và phương pháp chuyên gia: xác định các yếu tố cần
quan tâm, xây dựng hàm mục tiêu cho bài tốn tính tốn tuyến đường;
- Phương pháp mơ phỏng: để thử nghiệm, kiểm chứng.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Ý nghĩa khoa học của đề tài:
Nghiên cứu cơ sở khoa học, thực tiễn việc tính tốn quỹ đạo di chuyển của vật
thể bị nạn trên vùng biển Ninh Thuận - Kiên Giang và việc lập tuyến đường tìm
kiếm tối ưu cho nhiều tàu SAR cùng tiến hành cơng tác tìm kiếm.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài:
Nâng cao hiệu quả công tác TKCN trên biển thông qua việc nghiên cứu dự đốn
mức độ trơi dạt, vết di chuyển của vật thể bị nạn trên cơ sở đó tính tốn thiết lập
tuyến đường tìm kiếm tối ưu với xác suất tìm thấy vật thể bị nạn là cao nhất trong
thời gian chạy tàu cứu nạn là nhỏ nhất và đảm bảo bao phủ hết khu vực xác suất
trơi dạt;
Hỗ trợ thuyền viên trên tàu tìm kiếm hoặc đơn vị phụ trách tìm kiếm xây dựng
được phương án tìm kiếm tối ưu theo điều kiện khí tượng thuỷ văn thực tế và đặc
điểm vật thể cụ thể do đó góp phần nâng cao hiệu quả cơng tác TKCN trên vùng
biển phía Nam Việt Nam thuộc Vung Tau MRCC và góp phần đảm bảo hoạt động
bảo vệ an ninh chủ quyền trên biển.
8. Đóng góp mới của Luận án
- Tổng hợp, tính tốn, đánh giá độ chính xác và lựa chọn nguồn thơng tin gió
và dịng chảy trên khu vực biển Ninh Thuận đến Kiên Giang để sử dụng cho mục
đích dự đốn sự trơi dạt của vật thể bị nạn trên biển;
- Luận án sử dụng mô phỏng Monte Carlo để dự đốn sự trơi dạt của vật thể
trên khu vực biển Ninh Thuận đến Kiên Giang dựa trên các nguồn thơng tin gió và

dịng chảy đã được phân tích, đánh giá độ chính xác.


4
- Luận án đã xây dựng một thuật tốn tính tốn tuyến đường tìm kiếm đa hướng
tối ưu cho phương án hai tàu SAR phối hợp tìm kiếm trên biển trong các trường
hợp điều kiện thời tiết thay đổi phức tạp;
9. Kết cấu của Luận án
Luận án được trình bày trong 150 trang, bao gồm 04 chương, 14 bảng biểu, 102
hình vẽ minh họa và phần mở đầu, kết luận, kiến nghị, danh mục các cơng trình
khoa học của nghiên cứu sinh (NCS) đã công bố liên quan đến Đề tài Luận án, tài
liệu tham khảo và phần Phụ lục (được đóng rời).
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CƠNG TÁC TÌM KIẾM CỨU NẠN
TKCN hàng hải là hoạt động mang tính nhân đạo, là nghĩa vụ, trách nhiệm của
các quốc gia. Trung tâm Phối hợp tìm kiếm, cứu nạn hàng hải Việt Nam (VMRCC)
thống kê các tai nạn, sự cố chủ yếu xảy ra trên vùng biển Việt Nam như sau:
Bảng 1.1. Thống kê phương tiện bị tai nạn, sự cố trên biển
TT

Loại phương tiện

Năm
2015
116

Thời gian/số vụ việc
Năm
Năm
Năm
2016

2017
2018
337
394
198

1

Tàu cá

Năm
2014
177

Tổng
cộng
1222

Tỷ lệ
%
80,1

2

Tàu biển, loại khác

67

28

77

94

36

302

19,9

Cộng

244

144

414

488

234

1524

100

(Nguồn VMRCC)
Bảng 1.2. Thống kê phương tiện bị tai nạn, sự cố trên biển Vũng Tàu MRCC
Thời gian/số vụ việc
Năm

Năm
Năm
2016
2017
2018
97
152
147

TT

Loại phương tiện

1

Tàu cá

Năm
2014
74

2

Tàu biển, loại khác

18

24

26

33

Cộng

92

10/’5

123

185

Năm
2015
81

Tổng
cộng
814

Tỷ lệ
%
79,9

30

205

20,1

177

1019

100

(Nguồn VMRCC)
So sánh số vụ tai nạn, sự cố xảy ra trên vùng biển thuộc trách nhiệm Vung Tau
MRCC và VMRCC như sau.
600
400
200
0
2014

2015

2016

Vung Tau MRCC

2017

2018

VMRCC

Hình 1.15. Số liệu tổng hợp sự cố tai nạn của Vung Tau MRCC và VMRCC

5
Bảng 1.3. Thống kê khu vực xảy ra sự cố, tai nạn trên vùng biển Việt Nam
Thời gian/số vụ việc
TT

Khu vực

Năm
2014

Năm
2015

Năm
2016

Năm
2017

Năm
2018

Tổng
cộng

Tỷ lệ
%

1

Sát bờ (≤ 20 M)

61

31

84

119

47

342

22,4

2

Gần bờ (20 ÷ 50M)

35

17

53

85

36

226

14,8

3

Khu vực giữa (50 ÷100M)

32

16

86

95

63

292

19,1

4

Xa bờ (100 ÷ 200M)

45

32

62

88

39

266

17,5

5

Ngồi khơi (≥ 200M)

71

48

129

101

49

398

26,1

Cộng

244

144

414

488

234

1524

100

(Nguồn VMRCC)
Nhận xét:
Qua số liệu thống kê về tình tình tai nạn, sự cố trên biển Việt Nam thời gian từ
2014-2018 cho thấy:
- Đối tượng bị tai nạn, sự cố trên biển nhiều nhất: Tàu cá chiếm 80,1%;
- Khu vực xảy ra tai nạn, sự cố nhiều nhất: Ngoài khơi (trên 200 hải lý), chiếm
26,1%, xa bờ (từ 100-200 hải lý) chiếm 17,5%;
- Số vụ tai nạn xảy ra ở vùng biển thuộc Vũng Tàu MRCC chiếm tới 44% tổng
số vụ tai nạn.
Kết luận chương 1
Trong chương 1, luận án đã tập trung nghiên cứu tổng quan về công tác TKCN
và đạt được kết quả cơ bản sau:
- Phân tích và đánh giá chi tiết tổng quan về tình hình nghiên cứu ở trong nước
và ngồi nước của các cơng trình liên quan đến luận án mà NCS thực hiện. Từ đó
rút ra kết luận vấn đề nghiên cứu của luận án mang tính cấp thiết, đảm bảo ý nghĩa

khoa học và đóng góp thực tiễn khoa học chuyên ngành hàng hải và khơng trùng
lặp với các cơng trình nghiên cứu đã công bố;
- Giới hạn cụ thể phạm vi nghiên cứu trong luận án.
- Việt Nam tham gia Công ước SAR 79 và thực tiễn hoạt động phối hợp TKCN
trên vùng biển trách nhiệm và giáp ranh trên khu vực Biển Đơng phần nào khẳng
định vai trị của hệ thống phối hợp TKCN của Việt Nam.
- Trên cơ sở các kết quả đạt được trong chương 1, chương 3,4 sẽ đưa ra cơ sở
toán học, nội dung phương pháp số để tính tốn mơ phỏng trơi dạt của vật thể bị
nạn và tính tốn tuyến đường chạy tàu tìm kiếm.
CHƯƠNG 2: TỔNG HỢP THÔNG TIN THỜI TIẾT PHỤC VỤ TÌM KIẾM
CỨU NẠN
2.1 Ngun lý về dự đốn mức độ trôi dạt của phương tiện bị nạn
Độ trôi dạt của vật thể trên biển rất phức tạp, theo IAMSAR Manual: Hai thành
phần gây ra độ dạt tổng hợp của phương tiện là Độ dạt gió (Leeway) và Độ dạt
nước do Dòng chảy tổng hợp (Total Water Current).


6
2.1.1 Độ dạt gió (Leeway)
Lực của gió tác động vào tâm của bề mặt
hiệu dụng bên ngoài của vật thể làm vật thể
chuyển động trôi dạt trên mặt nước về phía
dưới gió (downwind). Hình dáng phần nổi của
vật thể tiếp xúc với gió sẽ ảnh hưởng đến tốc
độ trơi dạt và hướng dạt sẽ lệch về bên trái
hoặc bên phải so với hướng gió.
Tác giả Allen cơng bố kết quả thử nghiệm
trên thực địa để xác định các thành phần:
Hình 2.1. Hai thành phần
Thành phần Dạt xi gió (DWL) và Thành

của độ dạt gió (Leeway) là
phần Dạt ngang gió (CWL) của các loại
DownWind và CrossWind
phương tiện khác nhau.
2.1.2 Dòng chảy tổng hợp (TWC)
Dịng chảy tổng hợp (TWC) gồm có nhiều thành phần dịng chảy. Ở khu vực
ngồi biển rộng khơng có ảnh hưởng dịng triều và dịng cửa sơng thì Dòng chảy
tổng hợp được xác định từ Hải lưu và
dòng chảy gió.
2.1.3 Độ dạt tổng hợp (Drift)
Độ dạt tổng hợp được xác định
theo phương pháp cộng vectơ từ
Leeway và TWC. Tam giác vectơ độ
Hình 2.3. Độ dạt tổng hợp từ dịng
dạt xác định qng đường trơi dạt
chảy tổng hợp và độ dạt do gió
của vật thể:
2.2 Dữ liệu gió
2.2.1 Dữ liệu gió của Trung tâm khí tượng thuỷ văn quốc gia
Thông tin dự báo thời tiết biển của Trung tâm khí tượng thuỷ văn quốc gia
(NCHMF) gồm Thơng tin thơng báo và Dự báo. Thơng tin gió chỉ dự báo trên 8
hướng chính tốc độ gió là cấp gió Beaufort.
Trong khu vực biển từ Ninh Thuận đến Kiên Giang có 05 trạm quan trắc: Côn
Đảo; Vũng Tàu; DKI-7; Phú Quốc; Thổ Chu.
Bảng 2.3. Gió quan trắc theo giờ tại trạm hải văn DK I-7 tháng 1/2016
TRẠM DKI-7 (110o37'14"E- 8o01'03"N)
1

7

NĂM 2016
13

19

Mạnh nhất
ngày

Hướng

Tốc
độ

Hướng

Tốc
độ

Hướng

Tốc
độ

Hướng

Tốc
độ

Trung
bình

ngày

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Tốc độ
11

Hướng
12

NE

15

NE

13

NE

12

NNE

13

13.3

16

NE

1/2/16

NE

9

NE

3

ENE

2

NE

2

4.0

16

NE

1/3/16

ENE

4

ENE

2

E

3

ENE

4

3.3

6

ENE

1/4/16

NE

3

ENE

2

ENE

2

NE

3

2.5

6

ENE

1/5/16

ENE

2

NE

1

ENE

1

NE

1

1.3

7

ENE

Ngày
\Giờ
1/1/16

2.2.2 Dữ liệu gió của một số cơng ty cung cấp dịch vụ thời tiết

7
Một số hoạt động đặc thù có sử dụng các dịch vụ quan trắc và dự báo thời tiết
của NCHMF hoặc của các công ty cung cấp dịch vụ thời tiết của nước ngồi. Một
số cơng ty cung cấp dịch vụ trả tiền hệ thống theo dõi và giám sát tàu có cung cấp
thơng tin thời tiết ở dạng bản đồ hoặc đồ thị.
2.2.3 Dữ liệu thời tiết của các cơ quan Khí tượng nước ngồi
Dữ liệu dự báo của một số cơ quan khí tượng có thể tiếp cận và các cơ quan này
cung cấp dữ liệu thời tiết tồn cầu được mã hố dạng Grib File.
Để phục vụ mục đích nghiên cứu khoa học, Viện nghiên cứu phát triển bền
vững khí quyển nhân loại (RISH) thuộc đại học Kyoto, Nhật Bản xây dựng và cập
nhật, duy trì một hệ thống cơ sở dữ liệu về dự báo và phân tích thời tiết. Các dữ
liệu thời tiết này do Cơ quan khí tượng Nhật Bản (JMA) dự báo và cung cấp. Có
thể sử dụng thơng tin thời tiết của cơ quan này sau khi đánh giá độ chính xác để
phục vụ mục đích xác định quỹ đạo trơi dạt của vật thể.
2.2.4 Đánh giá độ tin cậy thông tin gió dạng Grib file của Viện nghiên cứu phát
triển bền vững khí quyển nhân loại (Research institute for sustainable
humanoshere – RISH)
Để có thể sử dụng các thơng tin thời tiết thu được dưới dạng Grib file, NCS xây
dựng chương trình giải mã file có định dạng Grib bằng ngơn ngữ lập trình Visual
Basic. Thơng tin gió sau khi đã giải mã từ Grib file, được thể hiện trong Bảng 2.2
cho vùng biển Việt Nam.
Bảng 2.2. Dữ liệu phân tích gió từ Grib file lúc 12:00 UTC ngày 01/01/2016

So sánh thông tin thời tiết từ bản tin thời tiết Grib file này và kết quả quan trắc
thời tiết của Trung tâm khí tượng thuỷ văn Quốc gia với hai thơng số là Tốc độ gió
và Hướng gió như Hình 2.16.
So sánh Hướng gió Grib file và giá trị quan trắc

1Ju

l-1
6
1Au
g16
1Se
p16
1Oc
t-1
6
1No
v16
1De
c16

1Ju
n16

1Ja
n16
1Fe
b16
1M
ar
-1
6
1Ap
r-1
6
1M
ay

-1
6

360
330
300
270
240
210
180
150
120
90
60
30
0

Hình 2.16. So sánh Hướng gió Grib file và gió quan trắc năm 2016


8
So sánh tốc độ gió Grib file và giá trị quan trắc
20.0
19.0
18.0
17.0
16.0
15.0
14.0
13.0

12.0
11.0
10.0
9.0
8.0
7.0
6.0

14.4
14
12
11.4

5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
12-Dec-15

12
11.5
10.5
10

11 11
10.2
9.3
9 9.0

10

9
8.9
8.1
6 5.9
6

9.7

4

9.2
8.5 8.5

9
8.0
7 7.3
7

8.0
7.0 6.7
7

7.0
6
5.9

4.5

4.4
4 4 4
4
3.4
3 3.0
3
3.0
3
3
2.9
2.7
2.5
2
2 1.7

5.0
4

5.4
4

5
4.5

5
4.5
3

2.8
2

1.8

0.5
31-Jan-16

21-Mar-16 10-May-16 29-Jun-16 18-Aug-16

7-Oct-16

26-Nov-16 15-Jan-17

6-Mar-17

Hình 2.17. So sánh Vận tốc gió Grib file và gió quan trắc năm 2016
Tiến hành tính tốn độ lệch chuẩn của số liệu thời tiết Grib File với số liệu quan
trắc thời tiết của 05 trạm quan trắc trong khu vực biển này, trong năm 2016. Độ
lệch chuẩn được tính theo cơng thức sau:
%

.
𝜎 = $ ∑&
*/%(𝑥* − 𝑥̅ ) )
&

(2.1)

- 𝑥* : giá trị thời tiết bản tin Grib file tại thời điểm i
- 𝑥̅ : giá trị thời tiết quan trắc ở thời điểm i tương ứng
Kết quả tính tốn giá trị độ lệch chuẩn trung bình hướng gió và tốc độ gió theo

grib file và giá trị quan trắc của năm 2016 như sau:
- σHướng gió = 15,060
- σTốc độ gió = 1,42 kts
Vậy số liệu gió thu được từ Grib file dao động quanh số liệu quan trắc với độ
lệch chuẩn như trên.
2.3 Dữ liệu dòng chảy
Dữ liệu dòng chảy của Dự án nghiên cứu phân tích dịng chảy bề mặt đại
dương theo thời gian thực (OSCAR)
Cũng được phục vụ mục đích nghiên cứu Khoa học, Dự án nghiên cứu phân
tích dịng chảy bề mặt đại dương theo thời gian thực (Ocean Surface Current
Analyses Real-time - OSCAR) cung cấp cơ sở dữ liệu vận tốc dạng số của dòng
chảy bề mặt của tất cả các đại dương trên thế giới. Dữ liệu OSCAR có định dạng
netCDF, chứa dữ liệu tốc độ dòng chảy theo vĩ tuyến (u) và kinh tuyến (v).
Bảng 2.4. Dữ liệu dòng chảy OSCAR


9
Đánh giá độ tin cậy dữ liệu dòng chảy của Dự án nghiên cứu phân tích dịng
chảy bề mặt đại dương theo thời gian thực (OSCAR)
Tính tốn độ lệch chuẩn của dữ liệu dòng chảy OSCAR năm 2016 và dữ liệu
dịng chảy trung bình tháng quan trắc ở 05 trạm với hai thơng số là Tốc độ dịng
chảy và Hướng dịng chảy, theo cơng thức sau:
%

.
𝜎 = $ & ∑&
*/%(𝑥* − 𝑥̅ ) )

𝑥* : giá trị dòng chảy trung bình tháng i thu từ dữ liệu OSCAR
𝑥̅ : giá trị dịng chảy trung bình ghi nhận tháng i tương ứng

360
330
300
270
240
210
180
150
120
90
60
30
0

342
342
270
270
250
250
236 236
236
230 236
230
200
200

240
240
220

215 220
215
210 210
210
210
190
190

6
Se
p16
Oc
t-1
6
No
v16
De
c16

6

Au
g1

Ja

n16
Fe
b16
M

ar
-1
6
Ap
r-1
6
M
ay
-1
6
Ju
n16

00

93
93
79
75
68 79
64 75
68
50 50
50 50
50 64
50
45
45
36
36

Ju
l-1

-

(2.2)

Hình 2.23. So sánh Hướng dịng chảy OSCAR và dịng chảy trung bình tháng
2.00
1.50
1.00
0.50

6
Se
p16
Oc
t-1
6
No
v16
De
c16

Au
g1

6

Ju

l-1

Ja

n16

Fe
b16
M
ar
-1
6
Ap
r-1
6
M
ay
-1
6
Ju
n16

0.00

Hình 2.24. So sánh Tốc độ dịng chảy OSCAR và dịng chảy trung bình tháng
Kết quả tính toán giá trị độ lệch chuẩn hướng và tốc độ dòng chảy như sau:
- 𝜎Hướng dòng = 14,40
- 𝜎Tốc độ dòng = 0,26 kts
Vậy số liệu dòng OSCAR dao động quanh số liệu quan trắc với độ lệch chuẩn trên.
2.4 Kết luận chương 2

Trong chương 2, NCS đã tập trung giải quyết các cơng việc sau:
- Tổng hợp, tính tốn, đánh giá độ chính xác của các nguồn thơng tin gió và
dịng chảy trên khu vực biển Ninh Thuận đến Kiên Giang để sử dụng cho mục
đích dự đốn sự trôi dạt của vật thể bị nạn trên biển;
- Từ những phân tích so sánh độ tin cậy, việc dễ dàng tiếp cận nguồn dữ liệu,
có thể sử dụng các bản tin gió dạng Grib file của Trường Đại học Kyoto Nhật Bản và dữ liệu dòng chảy OSCAR của Trung tâm nghiên cứu Trái đất


10

-

và Vũ trụ cho mục đích dự báo sự trơi dạt và tìm kiếm vật thể bị nạn trên biển
theo thời gian thực sau khi tính tốn độ lệch chuẩn.
Với những kết quả đạt được trong chương 2, là cơ sở quan trọng để tính tốn
dự đốn khu vực trơi dạt của vật thể trên vùng biển từ Ninh Thuận đến Kiên
Giang trong chương 3.

CHƯƠNG 3: DỰ ĐOÁN QUỸ ĐẠO TRƠI DẠT CỦA VẬT THỂ BỊ NẠN
3.1 Phương pháp mơ phỏng Monte Carlo
Phương pháp Monte Carlo là lớp các thuật tốn để giải quyết các bài tốn trên
máy tính theo kiểu không tất định, bằng cách sử dụng các số giả ngẫu nhiên.
3.2 Sử dụng mô phỏng Monte Carlo dự đốn vùng trơi dạt của vật thể bị nạn
theo xác suất
3.2.1 Nguyên lý chung áp dụng Monte Carlo dự đoán quỹ đạo trơi dạt của vật
thể bị nạn
Để tính tốn được vị trí trơi dạt vật thể bị nạn, cần phải tính tốn tốc độ và
phương hướng trơi dạt.
- Từ thơng tin dịng chảy (hướng K1 và qng đường trơi dạt S1) sẽ tính được vị trí
trơi dạt vật thể bị nạn do dòng chảy sau một thời gian nhất định;

- Từ thơng tin gió (hướng và tốc độ) sẽ tính được hướng (K2) và qng đường trơi
dạt (S2) sau một thời gian nhất định, theo Allen and Plourde 1999, Review of
Leeway, tốc độ và hướng Leeway được tính như sau:
Leeway Speed = Multiplier x Wind Speed
(3.1)
Leeway Direction:
(3.2)
Downwind Direction = Wind Direction +/- 1800
+ Divergence Right = Downwind Direction + Divergence Angle
+ Divergence Left = Downwind Direction – Divergence Angle
Vị trí dự đốn trơi dạt của vật thể: B (jB, lB) sau một khoảng thời gian nhất
định được tính từ vị trí phát hiện cuối cùng (LKP): A (jA, lA) theo hệ công thức:
𝜑 = 𝜑3 + 𝐻𝜑
0 2
(3.3)
𝜆2 = 𝜆3 + 𝐻𝜆
Trong đó:
- Hj là hiệu vĩ độ giữa hai điểm A và B;
- Hl là hiệu kinh độ giữa hai điểm A và B.
Hj và Hl được tính thơng qua giá trị hướng trơi dạt K và quãng đường S theo
công thức sau:
Hj = ScosK
(3.4)
Hl = Wsecj?@
(3.5)
- W là Cự ly đông tây:
W = S sin K
(3.6)
D FD
- jtb là Vĩ độ trung bình: φ?@ = E . G

(3.7)
3.2.2 Dự đốn quỹ đạo trơi dạt vật thể bị nạn bằng mô phỏng Monte Carlo
Sử dụng mô phỏng Monte Carlo khu vực trôi dạt của tàu cá (LKP của tàu cá là:
12000'N - 110000'E) với 10.000 giá trị ngẫu nhiên sau 48 giờ. Kết quả mô phỏng
thu được thể hiện vùng trôi dạt của mục tiêu cho tháng 1 năm 2017, hình 3.4 (a).


11
3.2.3 Sử dụng bộ lọc trung bình (Median Filter) khử nhiễu vùng dự đoán xác
suất vật thể bị nạn
Áp dụng Median-Filtering, vùng xác suất vị trí tàu thu được được thể hiện như
trong hình 3.4 (b). Ở đây, có thể thấy nhiễu đã được loại trừ, vùng tìm kiếm có biên
liền mạch, liên tục và rõ nét.

a. Mô phỏng chưa xử lý nhiễu

b. Mơ phỏng sử dụng lọc Median-Filter

Hình 3.4. Khu vực tìm kiếm tàu cá ngày 15/1/2017
3.2.4 Kết quả mơ phỏng vùng dự đốn xác suất vật thể bị nạn
Phần mềm hỗ trợ Công tác TKCN (SEARCH AND RESCUE SUPPORT
SOFT), chương trình hỗ trợ theo dõi, giám sát cơng tác TKCN.
3.2.4.1 Sử dụng phần mềm mô phỏng khu vực trôi dạt Phao bè:
- LKP: Lat: 08000’ N; Long: 108000’ E. Thời gian LKP: 12h00 ngày 1/7/2019;
Mô phỏng khu vực trơi dạt xác suất 95%, sau 24 giờ có kết quả như bên dưới:

Hình 3.8. Mơ phỏng khu vực trơi dạt phao bè ngày 01/07/2019
3.2.4.2 Sử dụng phần mềm mô phỏng khu vực trơi dạt Tàu cá:

Hình 3.9. Mơ phỏng khu vực trôi dạt tàu cá ngày 01/07/2019

- LKP, Lat: 08000’ N; Long: 108000’ E; Thời gian LKP: 12h00 ngày 1/7/2019;


12
Mô phỏng khu vực trôi dạt xác suất 95%, sau 24 giờ có kết quả như trên.
3.2.4.3 Sử dụng phần mềm mô phỏng khu vực trôi dạt tàu cá Việt Nam:
- LKP, Lat: 11000’ N; Long: 110000’ E; Thời gian LKP: 10h00 ngày 1/7/2019;
Mô phỏng khu vực trôi dạt xác suất 95%, sau 12 giờ có kết quả như bên dưới.

Hình 3.10. Mơ phỏng khu vực trơi dạt tàu cá Việt Nam ngày 01/07/2019
3.3 Kết luận chương 3
Trong chương 3, NCS đã tập trung nghiên cứu, tính tốn:
- Xác định khu vực tìm kiếm theo xác suất bằng mơ phỏng Monte Carlo, sử
dụng bộ lọc Median-Filter để loại bỏ nhiễu xác định khu vực tìm kiếm xác
suất 95%;
- Sử dụng phương pháp Monte Carlo để mô phỏng sự trôi dạt của tàu cá bị nạn
cho kết quả tương đối phù hợp với kinh nghiệm thực tế.
- Trên cơ sở kết quả đạt được của chương 2 và chương 3, xác định được khu
vực tìm kiếm vật thể bị nạn dưới tác động của gió, sóng theo thời gian thực,
trong chương 4 luận án tập trung vào nghiên cứu tuyến đường chạy tàu tối ưu
để quét hết khu vực tìm kiếm với thời gian ngắn nhất.
CHƯƠNG 4: SỬ DỤNG THUẬT TOÁN VI KHUẨN (BFO) XÁC ĐỊNH
PHƯƠNG ÁN TÌM KIẾM CỨU NẠN HIỆU QUẢ DỰA TRÊN THÔNG
TIN THỜI TIẾT THEO THỜI GIAN THỰC
4.1 Giới thiệu chung về tính tốn phương án TKCN
4.1.1 Nguyên tắc chung của hoạt động TKCN
Hoạt động TKCN trên biển thực hiện theo các nguyên tắc: kết hợp mọi nguồn
lực để nâng cao hiệu quả của hoạt động TKCN trên biển, thời gian tìm kiếm được
vật thể bị nạn phải ngắn, các vùng có xác suất vật thể bị nạn trơi dạt phải được ưu
tiên tìm cứu, đảm bảo an toàn cho người, phương tiện TKCN.

4.1.2 Các yếu tố ảnh hưởng tới cơng tác TKCN
Như trình bày ở mục 2.1, hai thành phần chính gây ra độ dạt tổng hợp (Drift) là
Độ dạt gió (Leeway) và Độ dạt nước (do Total Water Current).
Ảnh hưởng của sóng gió tới tốc độ tàu SAR rất khó xác định. Khi tốc độ gió
lớn, tàu sẽ bị giảm tốc độ bất kể việc đi ngược hay đi xi gió do ảnh hưởng của
sóng gây ra bởi chính gió này. Nếu lựa chọn đường chạy tàu phù hợp thì tốc độ và
sự an tồn của tàu SAR sẽ được đảm bảo.


13
4.1.3 Nguyên lý chung về xây dựng tuyến đường trên mạng lưới
Theo phương pháp quy hoạch
mạng lưới (Grid – Method), một
khu vực cần tìm kiếm đối với bài
tốn TKCN có thể được bao phủ
bởi một mạng lưới phù hợp với các
nút được coi là các waypoint.
Trước hết, ta xây dựng một
mạng lưới (grid) trong vùng tìm
kiếm giữa điểm A và điểm B trên
tuyến định trước (từ điểm trực cứu
nạn tới biên của vùng tìm kiếm xác
định, sau đó chạy tàu quét hết khu Hình 4.1. Tuyến đường chạy tàu trên mạng lưới
vực này), với các đường (grid line)
và các điểm trên đường (grid point). Tuyến chạy tàu có thể được mô tả bởi tập hợp
S gồm các điểm trên đường thỏa mãn hiệu quả nhất các điều kiện về an tồn, hàm
mục tiêu lựa chọn.
4.2 Phương pháp số tìm kiếm tuyến đường tối ưu trên lưới
Thuật toán tối ưu là một quy trình được thực hiện lặp đi lặp lại việc so sánh các
giải pháp khác nhau cho đến khi tìm thấy một giải pháp tối ưu hoặc thỏa đáng. Một

số thuật toán tối ưu số dẫn đường đã được sử dụng: Phương pháp quy hoạch động,
Thuật toán tối ưu đàn kiến, Thuật toán di truyền, Thuật toán vi khuẩn (BFOA).
NCS lựa chọn Thuật toán vi khuẩn để sử dụng.
Thuật toán BFO cổ điển được thực hiện qua 3 bước như sau: Khởi tạo; Tiến
hóa; Kết thúc. Q trình lặp bước 2 cho phép tập hợp vi khuẩn tập trung dần về
vùng thuận lợi nhất trong khơng gian tìm kiếm.
4.3 Tính tốn phương án TKCN tối ưu cho 01 tàu tìm cứu bằng thuật tốn BFO
4.3.1 Mơ hình trao đổi thơng tin TKCN
4.3.1.1 Mơ hình tổng quan
NCS giới thiệu mơ hình trao đổi thơng tin TKCN cho vùng biển Việt Nam:
4.3.1.2 Phân công nhiệm vụ, chức năng từng khối
- Xây dựng hệ thống máy chủ có nhiệm vụ: Tổng hợp các thơng tin thời tiết từ
các nguồn, tính tốn, đánh giá; Để lưu trữ dữ liệu thời tiết và trao đổi thông tin; Kết
nối trao đổi thông tin với văn phòng hỗ trợ TKCN và tàu SAR.
Văn phòng hỗ trợ TKCN có nhiệm vụ: Thu thập xử lý các bản tin gió Viện
RISH, bản tin dịng chảy OSCAR; Xây dựng phương án phối hợp các tàu tìm cứu;
Chuyên gia lựa chọn đánh giá (hệ số trôi dạt, mức độ trôi dạt..);
ð Gửi lên Máy chủ thông qua internet => tàu SAR nhận được;
Tàu SAR có nhiệm vụ:Xây dựng, tập hợp cơ sở dữ liệu đặc tính điều động của
tàu SAR. Xây dựng lập tuyến đường TKCN theo BFOA của tàu mình trong phạm
vi được phân cơng;
ð Gửi lên Máy chủ thông qua internet


14
Máy chủ

Tàu SAR

Văn phịng phối hợp TKCN

Hình 4.4. Mơ hình trao đổi thơng tin TKCN
Hàm mục tiêu trong tính tốn phương án TKCN cho 01 tàu tìm cứu
Từ các yếu tố trên, hàm mục tiêu của việc tìm cứu (cho một chế độ tốc độ RPM nhất định), được lựa chọn dạng:
Cost = Total Time Search – W x Total Sum of Probability
(4.7)
Việc xác định tuyến đường tìm cứu là hướng tới Cost nhỏ nhất (Cost = Costmin)
- TotalTime: tổng thời hoạt động tìm cứu (ứng với một tốc độ) nhưng phải £
tổng thời gian tàu hoạt động được (phụ thuộc nhiên liệu, thời tiết…)
- W: hệ số lựa chọn (để cho 2 giá trị tương thích)
- Total Sum of Probability = åPij
- Pij : xác suất tại ô i;j. (Lấy từ kết quả mơ phỏng Monte Carlo)
Trong q trình tìm cứu, người tìm cứu sẽ thử qua các chế độ tốc độ và lựa chọn
tốc độ phù hợp nhất để đảm bảo quét hết vùng dự kiến hoặc quét được vùng rộng
nhất, có xác suất vật thể bị nạn cao nhất trong thời gian phù hợp.
4.3.3 Các yếu tố và lưu đồ thuật tốn tổng qt
4.3.3.1 Lưu đồ tính tốn tuyến đường TKCN đa hướng cho một tàu tìm cứu sử dụng
BFO
CSDL tàu
SAR

Khởi động

Thông tin
thời tiết

Đặt các thông số
thuật tốn:
Nb, Ng, Ns, Nt, Nc

Xác định vùng tìm kiếm
bằng phương pháp
Monte Carlo

Tải dữ liệu đặc tính
tàu, thời tiết

Khởi tạo quần thể
g=0

CSDL đặc tính
phương tiện bị
nạn

g=g+1

Vịng lặp tìm kiếm
và phát triển tập hợp
vi khuẩn

1

g < Ng ?
0

Kết thúc

Chọn cá thể tối ưu

Hình 4.7. Lưu đồ tính tốn tuyến đường theo BFO cho một tàu tìm cứu

15
Khởi động
Tạo lưới tìm kiếm
đường chạy

b=0
0

Kết thúc

b < Nb ?
1

Lấy tập hợp phương
án vừa tạo

Chọn bộ điểm ngẫu nhiên trên
lưới đến vùng tìm kiếm
0

An tồn ?

Đặc tính tàu,
thời tiết

1

i=0

0

1

Chọn hướng tìm kiếm ngẫu nhiên:
Dir = Random (0, 360)

i < 20
0

i=i+1

An tồn ?

b=b+1

1

Thêm vào
tập hợp

Hình 4.8. Lưu đồ khởi tạo quần thể vi khuẩn phương án tìm kiếm cho một tàu SAR
4.3.3.2 Lưu đồ khởi tạo quần thể vi khuẩn
Khởi tạo quần thể: là việc khởi tạo ngẫu nhiên các phương án điều động tàu đến
khu vực tìm cứu; Một cá thể vi khuẩn là một phương án tìm cứu, gồm 2 phần:
{V1; V2} = {{WP1, WP2 … WPn}, {C1, C2 …. Cn}}
V1 = {WP1, WP2, …. WPn}
(4.8)
V2 = {C1, C2,… Cn}

(4.9)
Các điểm Waypoint (WP) được lựa chọn ngẫu nhiên trên lưới đến vùng tìm kiếm
đã xác định, các hướng chạy C của tàu SAR được lựa chọn ngẫu nhiên từ 00 - 3600.
4.3.3.3 Lưu đồ vòng lặp phát triển vi khuẩn qua các thế hệ


16
Thực hiện vòng lặp phát triển quần thể: điều chỉnh cục bộ các phương án tìm kiếm,
theo đó các hướng tìm kiếm để có sự lựa chọn thay đổi theo hướng tốt dần lên,
bước này bao gồm các bước thực hiện vịng lặp phát triển (kết đơi, sinh sản, triệt
tiêu…). Xác định vị trí các thể vi khuẩn phù hợp nhất: Sau khi đã thực hiện các
vòng lặp, các bầy vi khuẩn đã được hội tụ đủ và được coi là nghiệm bài tốn tìm
kiếm tối ưu cho tàu tìm cứu.
Khởi động

g=0
0

Kết thúc

g < Ng ?
1

Cho mỗi cá thể Vi khuẩn trong quần thể

s=0
t=0

Sắp xếp quần thể theo
chất lượng

0

s < Ns
or t < Nt

Chuyển
VK tiếp

A
1

Chọn ngẫu nhiên
s hoặc t

Thử di chuyển
(swim hoặc tumble)

B

g=g+1
s=s+1
(t = t +1)

0

Chất lượng
tốt hơn ?
1

Thay vị trí cũ
bằng vị trí mới

Hình 4.9. Lưu đồ vịng lặp phát triển vi khuẩn qua các thế hệ (a)


17

A
i=0
0

j= 0

i < Nc ?
1

0

j < Nm ?

Chọn ngẫu
nhiên cá thể tốt,
thay thế ngẫu
nhiên cá thể
kém

i=i+1

1

j=j+1

Chọn ngẫu nhiên
cặp bố mẹ từ các
cá thể tốt để
ghép đôi, thay
thế ngẫu nhiên
cá thể xấu
k=0

Chọn ngẫu nhiên cá
thể xấu, để thay thế
bằng cá thể mới,
được tạo ngẫu nhiên

1

k < Nc ?
0

B

Hình 4.9. Lưu đồ vòng lặp phát triển vi khuẩn qua các thế hệ (b)
a. Thực hiện liên tục vịng lặp tiến hóa qua các thế hệ vi khuẩn
Nâng cao chất lượng cá thể theo 2 cách:
Chọn ngẫu nhiên điểm WPi
- Chọn ngẫu nhiên hướng dịch chuyển Direction (Dir)
- Dịch chuyển điểm WPi theo hướng Dir
WPi.Lat = WPi.Lat+ Cos(Dir).d

(4.10)
WPi.Lon = WPi.Lon+ Sin (Dir).d/Cos.Lat
(4.11)
- Kiểm tra chất lượng phương án mới {Vi mới, V2}
- Thực hiện việc dịch chuyển điểm WPi một khoảng cách D theo hướng Dir,
nếu phương án này tốt hơn.
Chọn ngẫu nhiên hướng Ci
- Thay Ci bằng hướng mới: Ci = Ci + D


18
- Xây dựng và kiểm tra phương án mới {V1, V2 mới}
Nếu kiểm tra đạt kết quả tốt thì thay: Ci = Ci + D
b. Kết đôi và sinh sản của quần thể
- Chọn ngẫu nhiên cá thể bố, mẹ là một cá thể khoẻ trong quần thể {V1 dad, V2
dad}; {V1 mom, V2 mom}
- Sinh cá thể con mới có dạng:
{V1 dad, V2 dad-mom}
V2 dad-mom = {C1 dad, C2 dad, C3 mom, C4 mom}
(4.12)
c. Triệt tiêu và sinh sản mới
- Triệt tiêu: Loại bỏ các cá thể yếu (xếp cuối danh sách)
- Sinh sản mới: Tạo ra các cá thể ngẫu nhiên mới thay thế các cá thể đã loại bỏ.
4.3.4 Nâng cao hiệu quả thuật toán bằng phương pháp kết bầy
4.3.4.1 Khởi tạo tập hợp vi khuẩn (Bacteria Position Initialization)
Việc khởi tạo vị trí ban đầu của vi khuẩn chính là lựa chọn một cách ngẫu nhiên
các điểm WayPoint, hướng quét trong vùng tìm cứu và thứ tự các đoạn chạy qua
theo hướng quét đã chọn.
4.3.4.2 Di chuyển Chemotaxis
Xuất phát từ một vị trí, tương ứng với một phương án tiếp cận và tìm kiếm cho

trước, vi khuẩn sẽ tìm các vị trí xung quanh sao cho hàm mục tiêu giảm đi, các
tuyến chạy tàu tốt hơn. Nếu khơng có các q trình như Sinh sản (Reproduction),
Triệt tiêu (Elimination) hoặc Phân tán (Dispersal), nhiều khả năng vi khuẩn sẽ ở vị
trí ứng với các giá trị tối ưu cục bộ.

a. Tuyến tìm cứu sau một số chuyển động
chemotaxis

b. Đường quét trong khu vực tìm cứu sau
một số chuyển động chemotaxis

Hình 4.10. Các tuyến ngẫu nhiên sau khi được chỉnh sửa

4.3.4.3 Tăng hiệu quả tìm kiếm của thuật tốn BFO bằng thuật tốn ghép đơi
Để tăng hiệu quả tìm kiếm cục bộ của các cá thể vi khuẩn, thuật tốn ghép đơi
được sử dụng trong nghiên cứu này để tạo ra các cá thể vi khuẩn mới.
Việc lai ghép được mô phỏng đơn giản như sau:
𝑆𝑐𝑎𝑛𝐷𝑖𝑟OP*QR = (𝑆𝑐𝑎𝑛𝐷𝑖𝑟STUPVW + 𝑆𝑐𝑎𝑛𝐷𝑖𝑟XYUPVW )/2
𝑊𝑃_𝐿𝑎𝑡(𝐼)OP*QR = (𝑊𝑃_𝐿𝑎𝑡(𝐼)STUPVW + 𝑊𝑃_𝐿𝑎𝑡(𝐼)XYUPVW )/2
𝑊𝑃_𝐿𝑜𝑛(𝐼)OP*QR = (𝑊𝑃_𝐿𝑜𝑛(𝐼)STUPVW + 𝑊𝑃_𝐿𝑜𝑛(𝐼)XYUPVW )/2
Trong đó 𝑆𝑐𝑎𝑛𝐷𝑖𝑟OP*QR , 𝑆𝑐𝑎𝑛𝐷𝑖𝑟STUPVW/XYUPVW lần lượt là hướng quét tìm cứu
của cá thể vi khuẩn con và các cá thể vi khuẩn bố, mẹ.
WP_Lat(I), WP_Lon(I) (child/father/mother) lần lượt là kinh, vĩ độ của điểm
WP thứ i, dẫn tới khu vực tìm cứu của vi khuẩn con và các cá thể vi khuẩn bố, mẹ.
4.3.5 Một số kết quả mơ phỏng phương án 01 tàu tìm cứu


19
Tiến hành mơ phỏng tìm kiếm 4 trường hợp vật thể bị nạn;
- Life raft (no canopy, no drogue): Multifier: 0.057 / Modifier: 0.21 kts/Dev: 240

- Life raft (canopy, w/drogue): Multifier: 0.03 / Modifier: 0.00 kts / Dev: 280
- Fishing vessel (Side-stern Trawler): Multifier: 0.42/Modifier: 0.0 kts/ Dev: 480
- Fishing vessel (Vietnam): Multifier: 0.38 / Modifier: 0.0 kts / Dev: 450
Thông tin TKCN như sau:
+ Thời gian phát hiện: 12h00 ngày 1/7/2019;
+ LKP: Lat: 08000’ N; Long: 108000’ E;
+ Lực lượng tìm kiếm:
- Phương tiện tìm cứu: một tàu SAR 1;
- Vị trí trực tìm kiếm: 10020’ N ; 107006’ E;
Thời gian bắt đầu tìm kiếm: 24h00 ngày 1/7/2019;
4.3.5.1 Mơ phỏng phương án tìm kiếm Phao bè (Life raft no canopy, no drogue):

Hình 4.15 Phương án TKCN đa hướng cho một tàu tìm cứu Life raft (no canopy, no drogue)

4.3.5.2 Mơ phỏng phương án tìm kiếm Phao bè - Life raft (canopy, w/ drogue)

Hình 4.16. Phương án TKCN đa hướng cho một tàu tìm cứu Life raft (canopy, w/ drogue)

4.3.5.3 Mơ phỏng phương án tìm kiếm tàu cá (Fishing vessel Side-stern Trawler)

Hình 4.21 Phương án TKCN đa hướng cho một tàu tìm cứu Tàu cá - Fishing vessel Sidestern Trawler


20
4.3.5.4 Mơ phỏng phương án tìm kiếm tàu cá điển hình Việt Nam

Hình 4.24 Phương án TKCN đa hướng một tàu tìm cứu tàu cá Việt Nam
4.4 Áp dụng Thuật tốn BFO xây dựng phương án cho hai tàu tìm cứu phối
hợp tìm kiếm
4.4.1 Hàm mục tiêu trong tính tốn phương án TKCN cho hai tàu tìm cứu phối

hợp tìm kiếm
Một kế hoạch hành động tìm kiếm cần phải có những bước sau:
- Lựa chọn phương tiện tìm kiếm và thiết bị sử dụng;
- Đánh giá các điều kiện tìm kiếm;
- Xác định mơ hình tìm kiếm trong khu vực tìm kiếm tối ưu sao cho càng sát
với thực tế càng tốt;
- Chia vùng tìm kiếm thành các tiểu vùng hợp lý để phân công nhiệm vụ cho
từng phương tiện tìm kiếm;
- Lập kế hoạch phối hợp hiện trường.
Trong thực tế, nếu điều kiện cho phép, việc tìm cứu có thể được thực hiện bởi
nhiều tàu…Trong phạm vi đề tài, tác giả chỉ giới hạn việc xét tới quá trình hai tàu
phối hợp để tìm kiếm trong cùng một khu vực.
Mục tiêu tìm cứu được lựa chọn đối với trường hợp 2 tàu tìm cứu là:
Cost = Max [Total Time 1 – W xTotal Time Propability 1, Total Time 2 – W x
Total Time Propability 2]
𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝑀𝑎𝑥[𝑇𝑇% − 𝑊 × 𝑇𝑃% , 𝑇𝑇. − 𝑊 × 𝑇𝑃. ]
(4.19)
Việc xác định tuyến đường tìm cứu là hướng tới Cost nhỏ nhất (Cost = Costmin)
- Total time: tổng thời gian tàu hoạt động tìm cứu (ứng với một tốc độ hay
RPM) nhưng phải £ tổng thời gian tàu hoạt động được.
- W: hệ số lựa chọn (để cho 2 giá trị tương thích, vì Total Time of Probability
rất nhỏ so với Total Time Search)
- Total Sum of Probability = åPij
- Pij: xác suất tại ô i;j
- Lấy từ kết quả mô phỏng Monte Carlo
4.4.2 Các yếu tố và lưu đồ thuật tốn
4.4.2.1 Lưu đồ tính tốn tuyến đường TKCN cho hai tàu tìm cứu sử dụng BFO
Mỗi phương án của 2 tàu tìm cứu là một cá thể vi khuẩn trong tập hợp vi khuẩn
được coi là 1 bầy. Việc tìm kiếm tối ưu dựa trên bầy vi khuẩn:
- Khởi tạo quần thể: là việc khởi tạo ngẫu nhiên các phương án điều động cho

hai tàu đến khu vực tìm cứu;


21
-

Thực hiện vòng lặp phát triển quần thể: điều chỉnh cục bộ các phương án tìm
kiếm, theo đó các hướng tìm kiếm để có sự lựa chọn thay đổi theo hướng tốt
dần lên, bước này bao gồm các bước thực hiện vịng lặp phát triển;
- Xác định vị trí các thể vi khuẩn phù hợp nhất: Sau khi đã thực hiện các vòng
lặp, các bầy vi khuẩn được hội tụ đủ, là nghiệm bài tốn tìm kiếm tối ưu.
4.4.2.2 Khởi tạo quần thể vi khuẩn
Khởi tạo quần thể vi khuẩn (quần thể các phương án ngẫu nhiên ban đầu)
Một cá thể vi khuẩn là một phương án tìm cứu của 02 tàu riêng biệt.
Một cá thể vi khuẩn có dạng: {𝑆𝑒𝑝𝐷𝑖𝑟, 𝑆𝑒𝑝𝑅𝑎𝑡, 𝑉%% , 𝑉.% , 𝑉%. , 𝑉.. }
(4.20)
- Sep Dir: Seperate Direction: Hướng chia vùng tìm kiếm
- Sep Rat: Seperate Rate: Tỉ lệ vùng chia
Hướng chạy cho tàu SAR 1:
- V11 = { WP11, WP21 …. WPn1}: hướng tới vùng tìm kiếm tàu SAR 1;
- V21 = { C11, C21 …. Cn1}: hướng quét trong vùng tìm kiếm tàu SAR 1.
Hướng chạy cho tàu SAR 2:
- V12 = { WP12, WP22 …. WPn2}: hướng tới vùng tìm kiếm tàu SAR 2;
- V22 = { C12, C22 …. Cn2}: hướng qt trong vùng tìm kiếm tàu SAR 2.
4.4.2.3 Vịng lặp phát triển vi khuẩn qua các thế hệ
a. Thực hiện liên tục vịng lặp tiến hóa qua các thế hệ vi khuẩn
Việc tiến hoá (nâng cao chất lượng) của cá thể vi khuẩn theo 6 bước:
- Bước 1: Chọn ngẫu nhiên Hướng chia vùng tìm kiếm (Sep Dir):
Thay đổi: SepDir = SepDir + d
Xây dựng và kiểm tra phương án mới:

{𝑆𝑒𝑝𝐷𝑖𝑟Xớ* , 𝑆𝑒𝑝𝑅𝑎𝑡, 𝑉%% , 𝑉.% , 𝑉%. , 𝑉.. }
(4.21)
ð Nếu kiểm tra đạt kết quả tốt thì thay: SepDir = SepDir + d
- Bước 2: Chọn ngẫu nhiên Tỉ lệ vùng chia (Sep Rat):
Thay đổi: SepRat = SepRat + d
Xây dựng và kiểm tra phương án mới:
{𝑆𝑒𝑝𝐷𝑖𝑟, 𝑆𝑒𝑝𝑅𝑎𝑡Xớ* , 𝑉%% , 𝑉.% , 𝑉%. , 𝑉.. }
(4.22)
ð Nếu kiểm tra đạt kết quả tốt thì thay: SepRat = SepRat + d
- Bước 3: Chọn ngẫu nhiên hướng dịch chuyển (Dir) cho tàu SAR 1:
𝑊𝑃* × 𝐿𝑎𝑡 = 𝑊𝑃* × 𝐿𝑎𝑡 + 𝐶𝑜𝑠(𝐷𝑖𝑟) × 𝛿
(4.23)
s*t(u*W)×v
𝑊𝑃* × 𝐿𝑜𝑛 = 𝑊𝑃* × 𝐿𝑜𝑛 + wYx(yTU)
(4.24)
Kiểm tra chất lượng phương án mới:
{𝑆𝑒𝑝𝐷𝑖𝑟, 𝑆𝑒𝑝𝑅𝑎𝑡, 𝑉%%Xớ* , 𝑉.% , 𝑉%. , 𝑉.. }
(4.25)
ð Thực hiện việc dịch chuyển điểm WPi một khoảng cách D theo hướng Dir,
nếu phương án này tốt hơn.
- Bước 4: Chọn ngẫu nhiên hướng Ci cho tàu SAR 1:
Thay Ci bằng hướng mới: Ci = Ci + D
Xây dựng và kiểm tra phương án mới:
{𝑆𝑒𝑝𝐷𝑖𝑟, 𝑆𝑒𝑝𝑅𝑎𝑡, 𝑉%% , 𝑉.%Xớ* , 𝑉%. , 𝑉.. }
(4.26)
ð Nếu kiểm tra đạt kết quả tốt thì thay: Ci = Ci + D


22
- Bước 5: Chọn ngẫu nhiên hướng dịch chuyển (Dir) cho tàu SAR 2:

𝑊𝑃* × 𝐿𝑎𝑡 = 𝑊𝑃* × 𝐿𝑎𝑡 + 𝐶𝑜𝑠(𝐷𝑖𝑟) × 𝛿
s*t(u*W)×v
𝑊𝑃* × 𝐿𝑜𝑛 = 𝑊𝑃* × 𝐿𝑜𝑛 + wYx(yTU)

(4.27)
(4.28)

Kiểm tra chất lượng phương án mới:
{𝑆𝑒𝑝𝐷𝑖𝑟, 𝑆𝑒𝑝𝑅𝑎𝑡, 𝑉%% , 𝑉.% , 𝑉%.Xớ* , 𝑉.. }
(4.29)
ð Thực hiện việc dịch chuyển điểm WPi một khoảng cách D theo hướng Dir,
nếu phương án này tốt hơn.
- Bước 6: Chọn ngẫu nhiên hướng Ci cho tàu SAR 2:
Thay Ci bằng hướng mới: Ci = Ci + D
Xây dựng và kiểm tra phương án mới:
{𝑆𝑒𝑝𝐷𝑖𝑟, 𝑆𝑒𝑝𝑅𝑎𝑡, 𝑉%% , 𝑉.% , 𝑉%. , 𝑉..Xớ* }
(4.30)
ð Nếu kiểm tra đạt kết quả tốt thì thay: Ci = Ci + D
b. Kết đơi và sinh sản của quần thể
- Chọn ngẫu nhiên cá thể bố là cá thể khoẻ: {V1 dad, V2 dad}
- Chọn ngẫu nhiên cá thể mẹ là cá thể khoẻ: {V1 mom, V2 mom}
- Sinh cá thể con mới có dạng: {V1 dad, V2 dad-mom}
(4.31)
V2 dad-mom = {C1 dad, C2 dad, C3 mom, C4 mom}
(4.32)
c. Triệt tiêu và sinh sản mới
- Triệt tiêu: Loại bỏ các cá thể yếu (xếp cuối danh sách)
- Sinh sản mới: Tạo ra các cá thể ngẫu nhiên mới thay thế cá thể đã loại bỏ
4.4.3 Kết quả mô phỏng phương án cho hai tàu tìm cứu phối hợp tìm kiếm
Tiến hành mơ phỏng tìm kiếm 4 trường hợp, Thông tin TKCN như sau:

+ Thời gian phát hiện: 12h00 ngày 1/3/2019;
+ LKP: Lat: 08000’ N; Long: 108000’ E;
+ Lực lượng tìm kiếm:
- Tàu SAR 1: Vị trí trực tìm kiếm: 08015’ N; 106020’ E; thời gian bắt đầu
tìm kiếm: 20h00 ngày 1/3/2019;
- Tàu SAR 2: Vị trí trực tìm kiếm: 12021’ N; 109036’ E; thời gian bắt đầu
tìm kiếm: 20h00 ngày 1/3/2019;
4.4.3.1 Mơ phỏng phương án tìm kiếm Phao bè (Life raft (no canopy, no drogue):

Hình 4.30. Phương án TKCN cho tàu SAR 1 và SAR 2
4.4.3.2 Mơ phỏng phương án tìm kiếm Phao bè - Life raft (canopy, w/ drogue)


23

Hình 4.33. Phương án TKCN cho tàu SAR 1 và SAR 2
4.4.3.3 Mơ phỏng phương án tìm kiếm tàu cá (Fishing vessel Side-stern Trawler)

Hình 4.37. Phương án TKCN cho tàu SAR 1 và SAR 2
4.4.3.4 Mơ phỏng phương án tìm kiếm tàu cá điển hình Việt Nam

Hình 4.41. Phương án TKCN cho tàu SAR 1 và SAR 2 tìm kiếm tàu cá Việt Nam
Các Hình ảnh mơ phỏng sự trơi dạt và tính tốn tuyến đường chạy tàu tìm kiếm đối
với các trường hợp này cho kết quả: Khu vực trơi dạt phù hợp với gió, dịng chảy
bề mặt trong tháng. Thời gian tính tốn nhanh đảm bảo cho cơng tác lên kế hoạch
tìm kiếm, tốc độ hội tụ đảm bảo. Khu vực tìm kiếm của 2 tàu SAR bao phủ hết khu
vực tìm kiếm xác định phù hợp với việc tính tốn theo hướng dẫn của IMSAR.
4.5 Kết luận chương 4
Trên cơ sở khu vực tìm kiếm vật thể bị nạn xác định ở Chương 3, Chương 4,
NCS đã tập trung nghiên cứu, tính tốn: