DOI: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-1130-1138


УДК 004.942

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ НЕОРГАНИЗОВАННОЙ ГРУППЫ В СЛУЧАЕ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ

Викснин И.И., Ляховенко Ю.А., Турсуков Н.О.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Викснин И.И., Ляховенко Ю.А., Турсуков Н.О. Моделирование поведения неорганизованной группы в случае чрезвычайной ситуации // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 6. С. 1130–1138. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-1130-1138


Аннотация
Предмет исследования. Представлены усовершенствованная модель и результаты экспериментального исследования поведения неорганизованной группы в случае чрезвычайной ситуации. Представленный подход к моделированию поведения человека основан на модели социальных сил Дирка Хелбинга и Питера Молнара (Social force model). Подобная модель учитывает информационное воздействие на индивидуальное поведение агентов группы. Разработанная в предлагаемой работе модель адаптирована для описания поведения группы людей в чрезвычайных ситуациях. Метод. В предлагаемой модели поведения агент в каждый момент времени решает задачу по нахождению оптимального направления перехода от своего местоположения до какого-либо более безопасного места. В качестве программной платформы для реализации симулятора предложен инструмент имитационного моделирования AnyLogic со встроенной библиотекой Pedestrian, который позволяет строить модели с большим объемом информации о передвижениях пешеходов (трафике). Используемый инструмент обеспечивает описание взаимодействия между агентами внутри группы, обладает графическим интерфейсом и позволяет использовать язык программирования Java. Основные результаты. Предложенная модель реализована в виде симулятора с использованием открытой информации о пожаре в клубе «Хромая лошадь» (5 декабря 2009 г.) в городе Пермь. Выполнено сравнение сведений о реальном пожаре, с результатами моделирования по предложенной методике, по существующей методике поведения группы в многоуровневом разветвленном помещении и методикой движения агентов по кратчайшему пути. Показано, что результаты, полученные по предложенной модели, наиболее точно совпадают с реальными результатами. Практическая значимость. Представленная модель поведения неорганизованной группы позволяет проводить анализ произошедших чрезвычайных ситуаций и выполнять тестирование существующих и проектируемых помещений с целью обеспечения их безопасности.

Ключевые слова: многоагентные системы, моделирование, слабо организованные группы, моделирование чрезвычайных ситуаций, модель социальных сил.

Список литературы
  1. Helbing D., Molnar P. Social force model for pedestrian dynamics. Institute of Theoretical Physics, University of Stuttgart, 70550 Stuttgart, Germany [Электронный ресурс]. URL: http://arxiv.org/pdf/cond-mat/9805244.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 10.05.2018).
  2. Pan X., Han C.S., Dauber K., Law K.H. A Multi-agent based framework for the simulation of human and social behaviors during emergency evacuations [Электронный ресурс]. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-007-0126-1. Яз. англ. (дата обращения: 08.06.2018). doi: 10.1007/s00146-007-0126-1
  3. Mehran R., Oyama A., Shah M. Abnormal crowd behavior detection using social force model [Электронный ресурс]. URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5206641. Яз. англ. (дата обращения: 18.07.2018). doi: 10.1109/CVPR.2009.5206641
  4. Johansson A., Helbing D., Shula P.K. Specification of the social force pedestrian model by evolutionary adjustment to video tracking data [Электронный ресурс]. URL:https://www.researchgate.net/publication/220301682_Specification_of_the_Social_  Force_Pedestrian_Model_by_Evolutionary_Adjustment_to_Video_Tracking_Data, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 27.09.2018). doi: 10.1142/S0219525907001355
  5. Fazio R.H. Multiple processes by which attitudes guide behavior: the mode model as an integrative framework [Электронный ресурс]. URL:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0065260108603184. Яз. англ. (дата обращения: 27.09.2018).doi: 10.1016/S0065-2601(08)60318-4
  6. Oliver N.M., Rosario B., Pentland A.P. A bayesian computer vision system for modeling human interactions [Электронный ресурс]. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/868684. Яз. англ. (дата обращения: 14.10.2018). doi: 10.1109/34.868684
  7. Pan X. Computational modeling of human and social behaviors for emergency egress analysis [Электронный ресурс]. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Computational-modeling-of-human-and-social-for-Pan/0749a6d8952da20ff2d17f501da4068b5269b382, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 14.10.2018).
  8. Pan X., Han C.S., Dauber K., Law K.H. Human and social behavior in computational modeling and analysis of egress [Электронный ресурс]. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0926580505000737. Яз. англ. (дата обращения: 08.11.2018). doi: 10.1016/j.autcon.2005.06.006
  9. Helbing D., Farkas I.J., Molnar P., Vicsek T. Simulation of pedestrian crowds in normal and evacuation situations [Электронный ресурс]. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/6b72/b31c2531b2a910ecbe6baa095b0907a7448a.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 08.11.2018).
  10. Pentland A., Liu A. Modeling and prediction of human behavior [Электронный ресурс]. URL: http://www.mit.edu/~amliu/Papers/PentlandLiu_NeuralComp99_v11n2.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 10.03.2019).
  11. Pelechano N., Badler N. Modeling crowd and trained leader behavior during building evacuation [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/3209678_Modeling_Crowd_and_Trained_  Leader_Behavior_during_Building_Evacuation, свободный. Яз. англ. (дата обращения: 14.04.2019). doi: 10.1109/MCG.2006.133
  12. Аптуков А.М., Брацун Д.А., Люшин А.В. Моделирование поведения паникующей толпы в многоуровневом разветвленном помещении [Электронный ресурс]. URL: http://crm-en.ics.org.ru/uploads/crmissues/crm_2013_3/13313.pdf, свободный. Яз. рус. (дата обращения: 14.05.2019).


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика