Диссертация (Агентная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации для оценки интенсивности фронта выходного потока), страница 17
Описание файла
Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Агентная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации для оценки интенсивности фронта выходного потока". PDF-файл из архива "Агентная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации для оценки интенсивности фронта выходного потока", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве НИУ ВШЭ. Не смотря на прямую связь этого архива с НИУ ВШЭ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата технических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст 17 страницы из PDF
— ACM NewYork, 2009. — Pp. 177–187.77. Hartigan J. A., Wong M. A. A K-Means Clustering Algorithm // Journal of theRoyal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). — 1979. — Vol. 28, no. 1.— Pp. 100–108.78. Helbing D., Johansson A., Al-Abideen H. Z. Dynamics of crowd disasters:An empirical study // Physical review E. — 2007. — Vol.
75, no. 4. —Pp. 0461091–0461097.79. Helbing D., Farkas I., Vicsek T. Simulating dynamical features of escape panic //Nature. — 2000. — no. 407. — Pp. 487–490.80. Simulation of Pedestrian Crowds in Normal and Evacuation Situations / D. Helbing, I. Farkas, P. Molnar, T. Vicsek // Pedestrian and evacuation dynamics. —2002. — Vol. 21, no. 2. — Pp. 21–58.81. Helbing D., Molnar P. Social force model for pedestrian dynamics // Physicalreview E. — 1995.
— Vol. 51, no. 5. — Pp. 4282–4286.82. Helbing D. Traffic and related self-driven many-particle systems // Reviews ofModern Physics. — 2001. — Vol. 73, no. 4. — Pp. 1067–1141.83. Henderson L. F. The statistics of crowd fluids // Nature. — 1971. — no. 229. —Pp. 381–383.84. Huang H.-J., Guo R.-Y. Static floor field and exit choice for pedestrian evacuation in rooms with internal obstacles and multiple exits // Physical review E. —2008. — Vol.
78, no. 2. — P. 021131.85. Collective Behavior in a Simulated Panic Situation / H. Kelley, J. Condry,A. Dahlke, A. Hill // Journal of experimental social psychology. — 1965. —Vol. 1, no. 1. — Pp. 20–54.86. Interactive simulation of dynamic crowd behaviors using general adaptation syndrome theory / S. Kim, S. J.
Guy, D. Manocha, M. C. Lin // I3D’12 Proceedings122of the ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games.— ACM New York, 2012. — Pp. 55–62.87. Meyers N. G. A theory of capacities for potentials of functions in Lebesgueclasses // Math. Scand. — 1970. — Vol. 6, no. 2. — Pp. 255–292.88. Mintz A. Non-adaptive group behavior // Journal of Abnormal Psychology. —1951.
— Vol. 46, no. 2. — Pp. 150–159.89. Moussaida M., Helbing D., Theraulaza G. How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters // PNAS. — 2011. — Vol. 108, no. 17. —P. 6884–6892.90. Aggregate Dynamics for Dense Crowd Simulation / R. Narain, A. Golas, S. Curtis, M. C. Lin // SIGGRAPH Asia’09 ACM SIGGRAPH Asia 2009 papers. —ACM New York, 2009. — Pp. 122:1–122:8.91. Tech. Rep.: / N. Pelechano, K. O’Brien, B.
Silverman, N. Badler: Pennsylvaniauniv philadelphia center for human modeling and simulation, 2005.92. Ruspini E. H. Numerical methods for fuzzy clustering // Information Sciences.— 1970. — Vol. 2, no. 3. — Pp. 319–350.93. Teknomo K., Takeyama Y., Inamura H. Data collection method for pedestrianmovement variables // Civil Engineering Dimension. — 2000. — Vol. 2, no. 1.— Pp. 43–48.94. Wagner N., Agrawal V. An agent-based simulation system for concert venuecrowd evacuation modeling in the presence of a fire disaster // Expert Systemswith Applications. — 2014. — Vol. 41, no. 6.
— Pp. 2807–2815.95. Ward J. H. Hierarchical grouping to optimize an objective function // Journal of the American Statistical Association. — 1963. — Vol. 58, no. 301. —Pp. 236–244.96. Energy Cost of Walking in Normal Children and Teenagers / R. L. Waters,H. J. Hislop, L. Thomas, J. Campbell // Developmental Medicine & Child Neurology. — 1983. — Vol. 25, no. 2. — Pp. 184–188.12397.
Yu W., Johansson A. Modeling crowd turbulence by many-particle simulations //Physical review E. — 2007. — Vol. 76, no. 4. — P. 046105.98. Zebala J., Ciepka P., Reza A. Pedestrian acceleration and speeds // Problems ofForensic Sciences. — 2012. — Vol. 91. — Pp. 227–234.99. Pedestrian motion speed while crossing the road / J. Zebala, P. Ciepka,A. Reza et al. // Proceedings of the 6th International Scientific ConferenceTRANSBALTICA 2009.
— Vilnius Gediminas Technical University, 2012. —Pp. 251–255.100. Automatic rule identification for agent-based crowd models through gene expression programming / J. Zhong, L. Luo, W. Cai, M. Lees // Proceedings of the2014 international conference on Autonomous agents and multi-agent systems.— International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems,Richland, 2014. — Pp. 1125–1132.124Список рисунков1.1 Описание моделируемого помещения. . . . . .
. . . . . . . . .1.2 Описание точки выхода. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1.3 Зависимость радиуса личного пространства i-ого агента отплотности толпы ρi (t). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1.4 Пространство выбора агента. . . . . . . . . . . . . . . . . .
. .1.5 Гибридная область анализа в случае эффекта турбулентности.1.6 Геометрия взрыва. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1.7 График зависимость siti (t) от времени. . . . . . . . . . . . . .1.8 Пример кластеризации. . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .1.9 Схема алгоритмов нечеткой кластеризации. . . . . . . . . . . .1.10 Динамика на уровне агентов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1.11 Динамика на уровне кластеров. . . . . . . . . . . . . . . . . . .1.12 Количество кластеров по времени. .
. . . . . . . . . . . . . . .. . . 24. . . 29..............................313236373941454848522.1 Сравнение характеристик современных систем имитационногомоделирования. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.2 Схема БД. . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . .2.3 Таблица square. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.4 Таблица gender. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.5 Таблица velocity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.6 Таблица version. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . .2.7 Таблица functional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.8 Таблица coordinates. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.9 Таблица explosion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.10 Таблица clusterization. . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .2.11 Таблица compactness. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.12 Таблица agent_cluster. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.13 Таблица cluster_center. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.14 Таблица membership. .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.15 Группы параметров класса Simulation. . . . . . . . . . . . . . . .2.16 Область заполнения количества агентов в клетках. . . . . . . . .................................555758585859596061616262636365661252.17 Динамическое отображение характеристик для разныхраспределений.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 662.18 Группы параметров класса Main. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 672.19 Архитектура программного комплекса. . . . . . . . . . . . . . . . . 733.1 Скопление агентов у выходов. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 753.2 Фронт выхода. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77126Список таблиц123456789Требования к разрабатываемой модели и программному комплексуКомфортная и максимальная скорости ходьбы для разныхгендерно-возрастных групп, приведенные в работах [63; 96] . . . .Площади горизонтальной проекции взрослых людей . . . . . . . .Площади горизонтальной проекции детей и подростков . . . .
. . .Усредненные площади горизонтальной проекции . . . . . . . . . .Максимальная скорость бега для разных гендерно-возрастныхгрупп . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Сравнение алгоритмов кластеризации . . . . . . . . . . . . . . .
. .Соответствие требованиям, предъявляемым к разрабатываемоймодели и программному комплексу . . . . . . . . . . . . . . . . . .1926272728384749Сравнение эффективности работы модели . . . . . . . . . . . . . . 72127Приложение АВнедрение результатовА.1Справка о внедрении результатов128Приложение БПользовательский интерфейс моделиБ.1 Скрин пользовательского интерфейса129Б.2Листинг кода пользовательского интерфейсаp a c k a g e crowd ;import5 importimportimportimportimport10 i m p o r timportimportimportimport15 i m p o r timportimportimportimport20 i m p o r timportimportimportimport25 i m p o r timportimportimportimport30 i m p o r timportimportimportimport35 i m p o r timportimportimportimport40 i m p o r timportimportimportimport45 i m p o r timportimportjava .
