Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-1130-1138
УДК 004.942
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ НЕОРГАНИЗОВАННОЙ ГРУППЫ В СЛУЧАЕ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ
Читать статью полностью

Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
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
Список литературы
- 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).
- 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
- 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
-
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
- 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
- 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
- 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).
- 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
- 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).
- 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).
- 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
-
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).