Автореферат (Агентная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации для оценки интенсивности фронта выходного потока)

На правах рукописиБекларян Армен ЛевоновичАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ ПОВЕДЕНИЯ ТОЛПЫ ВУСЛОВИЯХ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИДЛЯ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ ФРОНТАВЫХОДНОГО ПОТОКАСпециальность 05.13.18 —Математическое моделирование, численные методы икомплексы программАвторефератдиссертации на соискание учёной степеникандидата технических наукМосква — 2016Работа выполнена в федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего образования "Национальный исследовательскийуниверситет “Высшая школа экономики” (НИУ ВШЭ)Научный руководитель:доктор технических наук, доцентАкопов Андраник СумбатовичОфициальные оппоненты: Косоруков Олег Анатольевич,доктор технических наук, профессор,ФГБОУВО «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова» (МГУ им.

М.В. Ломоносова),заместитель декана факультета “Высшая школауправления и инноваций”Расина Ирина Викторовна,доктор физико-математических наук, доцент,ФГБУН Институт программных систем имени А.К.Айламазяна РАН (ИПС им. А.К. Айламазяна РАН),главный научный сотрудникВедущая организация:Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова Российской академии наук (ИПУРАН)Защита состоится 3 октября 2016 г. в 15.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.048.09 на базе федерального государственного автономногообразовательного учреждения высшего образования "Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики” (НИУ ВШЭ) по адресу:105187, г. Москва, ул. Кирпичная, д.

33, аудитория 524.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национального исследовательского университета “Высшая школа экономики”по адресу: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20 и на сайте:http://www.hse.ru/sci/diss/180223216.Автореферат разослан 22 августа 2016 года.Ученый секретарьдиссертационного советаД 212.048.09, д.т.н.Иван Михайлович ГостевОбщая характеристика работыАктуальность темы. Коллективное поведение людей в замкнутом пространстве таит в себе формы поведения, опасные для жизни человека.

Особаяроль отводится ситуациям, при которых возникает массовая паника, например,вследствие возникновения чрезвычайной ситуации (далее, ЧС). Так, в результате пожара в ночном клубе «Хромая лошадь» (5 декабря 2009 года) погибло156 человек и 64 человека получили тяжкий вред здоровью. Давка, произошедшая 22 ноября 2010 года в столице Камбоджи во время традиционногокамбоджийского праздника – фестиваля воды, – повлекла за собой гибель 456человек, ещё более пятисот получили ранения различной степени тяжести.При этом стоит заметить, что во многих ситуациях основные людские потеривозникают не столько в сам момент возникновения ЧС, а являются следствиями дальнейших событий (задымление, эффект толпы, давка и т.д.), а такжезависят от характеристик внешней системы (геометрия помещения, расположение выходов и т.д.), существенно влияющих на возможность эффективнойэвакуации.

Таким образом, паника и дальнейшая давка многократно увеличивают число жертв среди людей даже в ситуациях, напрямую не угрожающихжизни.К сожалению, последствия ЧС являются трудно прогнозируемыми, таккак зависят от множества факторов. Кроме того, большая часть наблюдений заместами скопления людей, и тем более за процессом поведения толпы в тойили иной ЧС, относятся либо к закрытой информации, либо, как минимум, ктрудно доступной.

Не говоря уже о том, что само множество однотипных ЧСстатистически мало и не дает возможности построения точной аналитическоймодели. Тем не менее, при наличии максимально “гибкого” инструмента моделирования поведения, где изменение параметров модели позволяет имитировать поведение разных типов агентов, появляется возможность как подготовкилиц, ответственных за снижение числа пострадавших при возникновении ЧС,так и повышения степени идентичности результатов моделирования поведения толпы и реальных процессов.Степень разработанности темы. Несмотря на высокий интерес к проблематике, долгое время основные работы по данной теме были посвященыпсихологическим и социальным аспектам вопроса.

Так, например A. Mintz,детально описывает условия и причины возникновения паники, которые сво3дятся к доминированию коллективного бессознательного как основного фактора. То есть солидная часть исследователей рассматривает толпу с фрейдистской точки зрения, основанной на гипотезе, что люди как часть толпы действуют иначе, чем люди как индивиды.

Совокупность разумов членов группысинергируются в некий коллективный разум. Соответственно, и предлагаемыерешения проблемы возникновения паники также основаны на данном подходе, который мы назовем наивным.На фоне описанных исследований, изучение толпы с привлечением математических моделей сложных систем началось сравнительно недавно. Здесьстоит отметить работы пионера этой области — Дирка Хелбинга. В его работе2000 года в журнале Nature впервые удалось воспроизвести ряд характерныхдля толпы явлений, таких, как образование пробок, вовлечение новых людей в панику и другие, с помощью математического моделирования. В основеэтой работы лежала идея применения к толпе людей методов молекулярнойдинамики, где психологические и социальные факторы рассматриваются какпотенциалы взаимодействия между молекулами-людьми. Такой подход будемназывать молекулярным.

На основе модели Хелбинга были построены ряддругих моделей, рассматривающие различные аспекты возможных усложнений системы взаимодействий. Правда, основная часть моделей основываетсяна двухчастичном взаимодействии и игнорирует тот факт, что в определеннойточке пространства сталкиваются трое и более людей. Тем не менее, в работеM. Moussaida с соавторами была рассмотрена модель многочастичного взаимодействия, которая привела к появлению модельного эффекта турбулентности толпы, который не раз был зарегистрирован в реальных ситуациях.

Здесьстоит упомянуть работы группы российских ученых (Д.А. Брацун и др.), ставящие своей целью создание модели поведения толпы на основе моделей Хелбинга, отличительной особенностью которых является сложность геометриипространства и формирование индивидумом плана выхода из многоуровнегоразветвленного помещения. К сожалению, дальнейшее усложнение моделейХелбинга, как в части взаимодействия людей, так и в части анализа окружающей обстановки, ведет к громоздкой процедуре совместного интегрированияуравнений движений, что требует либо распараллеливания вычислительныхпроцессов, либо сверхпроизводительных процессоров.4Наряду с двумя описанными подходами, в работе А.С. Акопова иЛ.А.

Бекларяна был предложен феноменологический подход, в рамках которого формализована агентная модель поведения толпы. В такой агентной моделиаприори определяются состояния агентов с их характеристиками, правила взаимодействия агентов и правила принятия решений. Это позволяет смоделировать динамику состояния системы как результат взаимодействия автономныхагентов, чья система принятия решений задается в явном виде, а не являетсярезультатом решения системы уравнений Ньютона. При этом удается заложить такие эффекты как турбулентность толпы, волны сжатия толпы и другие, которые в рамках моделей Хелбинга требуют задания соответствующихпотенциалов, что, в свою очередь, ведет к поиску уникального динамического решения для весьма сложной системы уравнений и порождает самостоятельную неординарную задачу.

Также стоит отметить, что при феноменологическом подходе удается добавить ряд стохастических процессов в системупринятия решений агента с целью приближения моделируемой динамики креально наблюдаемым случайным флуктуациям в поведении толпы.Среди других работ, нацеленных на создание программно-графического пакета реализации человеческого поведения, особое место занимает коммерческий продукт DI–Guy. Как следует из официального релиза компании,основным заказчиком программного продукта является министерство обороны США и крупнейшие военно-промышленные корпорации (Boeing, BAESystems, Raytheon).

То есть создание систем прогнозирования человеческогоповедения также является предметом коммерциализации и представляет большой интерес как для государственных структур, так и для частных компаний.Объектом исследования в диссертации является поведение толпы вусловии чрезвычайной ситуации, моделируемое с помощью программногокомплекса.Предметом исследования в диссертации является имитационная модель поведения толпы для эффективной оценки интенсивности фронта выходного потока.Целью данной работы является разработка агентной модели поведениятолпы для оценки интенсивности фронта выходного потока и прогнозирования динамики развития ЧС с реализацией в виде программного комплекса.5Для достижения поставленной цели сформулированы следующиезадачи исследования:1.

Создание имитационной агентной модели поведения толпы, основанной на индивидуальной системе принятия решений агентов.2. Разработка модифицированного алгоритма нечеткой кластеризации,агрегированного с имитационной моделью поведения толпы.3. Проведение кластерного анализа с целью идентификации динамикивозникающих кластеров.4. Выявление зависимости динамики людских таксонов (кластеров) отпараметров модели.5. Синтез уравнения “фронта выхода” для модели поведения толпы.6.