Диссертация (Агентная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации для оценки интенсивности фронта выходного потока), страница 2

На основе модели Хелбинга были построены ряд других моделей [8; 97], рассматривающие различные аспекты возможных усложнений системы взаимодействий. Правда, основная часть моделей основывается надвухчастичном взаимодействии и игнорирует тот факт, что в определенной точке пространства сталкиваются трое и более людей. Тем не менее, в работе [89]была рассмотрена модель многочастичного взаимодействия, которая привела кпоявлению модельного эффекта турбулентности толпы, который не раз был зарегистрирован в реальных ситуациях. Здесь стоит упомянуть работы группыроссийских ученых (Д.А. Брацун и др.) [9; 64], ставящие своей целью созданиемодели поведения толпы на основе моделей Хелбинга, отличительной особенностью которых является сложность геометрии пространства и формированиеиндивидумом плана выхода из многоуровнего разветвленного помещения. К сожалению, дальнейшее усложнение моделей Хелбинга, как в части взаимодействия людей, так и в части анализа окружающей обстановки, ведет к громозд-7кой процедуре совместного интегрирования уравнений движений, что требуетлибо распараллеливания вычислительных процессов, либо сверхпроизводительных процессоров.Наряду с двумя описанными подходами, в работе [56] был предложен феноменологический подход, в рамках которого формализована агентная модельповедения толпы.

В такой агентной модели априори определяются состоянияагентов с их характеристиками, правила взаимодействия агентов и правила принятия решений. Это позволяет смоделировать динамику состояния системы какрезультат взаимодействия автономных агентов, чья система принятия решенийзадается в явном виде, а не является результатом решения системы уравненийНьютона. При этом удается заложить такие эффекты как турбулентность толпы, волны сжатия толпы и другие, которые в рамках моделей Хелбинга требуют задания соответствующих потенциалов, что, в свою очередь, ведет к поискууникального динамического решения для весьма сложной системы уравнений ипорождает самостоятельную неординарную задачу.

Также стоит отметить, чтопри феноменологическом подходе удается добавить ряд стохастических процессов в систему принятия решений агента с целью приближения моделируемойдинамики к реально наблюдаемым случайным флуктуациям в поведении толпы.Среди других работ, нацеленных на создание программно-графическогопакета реализации человеческого поведения, особое место занимает коммерческий продукт DI–Guy [38]. Как следует из официального релиза компании,основным заказчиком программного продукта является министерство обороныСША и крупнейшие военно-промышленные корпорации (Boeing, BAE Systems,Raytheon). То есть создание систем прогнозирования человеческого поведениятакже является предметом коммерциализации и представляет большой интерескак для государственных структур, так и для частных компаний.Целью данной работы является разработка агентной модели поведениятолпы для оценки интенсивности потока на фронте выхода и прогнозированиядинамики развития ЧС с реализацией в виде программного комплекса.Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачиисследования:1.

Создание имитационной агентной модели поведения толпы, основаннойна индивидуальной системе принятия решений агентов.82. Разработка модифицированного алгоритма нечеткой кластеризации, агрегированного с имитационной моделью поведения толпы.3. Проведение кластерного анализа с целью идентификации динамики возникающих кластеров.4. Выявление зависимости динамики людских таксонов (кластеров) от параметров модели.5. Синтез уравнения “фронта выхода” для модели поведения толпы.6.

Проектирование комплекса программ для реализации агентной моделиповедения толпы, агрегированной с предложенным модифицированнымалгоритмом нечеткой кластеризации.В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:– Разработана имитационная агентная модель поведения толпы, новизнойкоторой является учет как многофакторности системы принятия решений агентами, так и стохастичности ряда процессов, в частности, учетвлияния факторов внешней среды (стены, другие агенты, препятствия,взрыв и т.д.) на систему принятия решений агентом, учет радиуса личного пространства агентов и эффекта турбулентности толпы, детальнаяпараметризация начального распределения агентов.– Определена максимальная интенсивность потока при эвакуации на основе решения соответствующей первой краевой задачи на “фронте выхода”.– Разработан эволюционный алгоритм нечеткой кластеризации, учитывающий факт наличия препятствий на пути следования агента, с учетом текущего направления движения агента, позволяющий существенно улучшить точность идентификации таксонов (кластеров толпы) с целью повышения временной эффективности модели.– Впервые получена аналитическая зависимость между параметрами модели и динамикой таксонов (кластеров) при эвакуации.– Разработан комплекс программ, отличающийся интеграцией имитационной модели поведения толпы с эволюционным алгоритмом нечеткойкластеризации, модулем кластерного анализа и базой данных системы,а также обеспечивающий возможность дальнейшего развития модели засчет объектно-ориентированного подхода.9Теоретическая и практическая значимость.

Разработанная агентная модель может служить основой для дальнейших усложнений, направленных наповышение степени идентичности результатов имитационного моделированияповедения толпы и реальных процессов. Результаты работы могут быть рекомендованы для формулировки требований к строительным нормам помещенийс целью снижения числа пострадавших при возникновении ЧС. На основе полученного решения первой краевой задачи на “фронте выхода” разработаны рекомендации по повышению эффективности процесса эвакуации с целью максимизации числа спасенных агентов.

Разработанное программное средство эволюционной динамической кластеризации следует рекомендовать проектным и научно-исследовательским организациям в качестве инструмента повышения временной эффективности модели.Разработанный программный комплекс внедрен в компании ООО “ГЕНКЕЙ-ТЕЛЕКОМ” и используется при проектировании систем пожаробезопасности, в частности, для определения наилучших мест для установки систем видеонаблюдения за динамикой толпы, что позволило существенно повысить качествооценки интенсивности потока на выходе из помещения (приложение А.1).Mетодология и методы исследования.

При выполнении диссертационнойработы применялись методы: дискретной математики, теории вероятностей иматематической статистики, численных методов, аналитической геометрии, дифференциальных уравнений, современных технологий программирования (ООП,Java, R) и имитационного моделирования (AnyLogic).Основные положения, выносимые на защиту:1.

Имитационная агентная модель поведения толпы, основанная на индивидуальной системе принятия решений агентами.2. Теорема существования решения краевой задачи на “фронте выхода”как основа для создания инструмента оценки характеристик процедурыэвакуации при ЧС.3.

Результаты анализа динамики системы, полученные с помощью имитационного моделирования, в зависимости от параметров модели как основа принятия эффективных решений при управлении поведением толпы.4. Эволюционный алгоритм нечеткой кластеризации, позволяющий снизить размерность задачи и повысить временную эффективность модели.105. Установленные зависимости между динамикой людских таксонов (кластеров) и параметрами модели для выработки управленческих решений,повышающих эффективность управления рисками.6. Оригинальный программный комплекс для проведения симуляций динамики толпы.Достоверность изложенных в работе результатов подтверждается теоретическими выкладками, а также результатами численного моделирования и экспериментальных исследований на модели в системе имитационного моделирования AnyLogic.Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались на:1. Семинаре лаборатории социального моделирования (ЦЭМИ РАН, 25февраля 2015). Тема доклада: “Агентная модель поведения толпы причрезвычайных ситуациях”.2. Семинаре отдела математического моделирования экономических систем (ВЦ РАН, 18 марта 2015). Тема доклада: “Феноменологическаямодель поведения толпы в чрезвычайной ситуации”.3. XVI Апрельской международной научной конференции «Модернизацияэкономики и общества» (НИУ ВШЭ, 9 апреля 2015). Тема доклада:“Агентная модель поведения толпы при чрезвычайных ситуациях”.4.

Научно-исследовательском семинаре “Многомерный статистическийанализ и вероятностное моделирование реальных процессов” (ЦЭМИРАН, 15 апреля 2015). Тема доклада: “Феноменологическая модель поведения толпы в чрезвычайной ситуации”.5.

Международной конференции «Устойчивость и процессы управления»(СПбГУ, 5 октября 2015). Тема доклада: “Агентно-ориентированная модель поведения толпы в чрезвычайной ситуации”.6. Международной конференции «КОЛМОГОРОВСКИЕ ЧТЕНИЯ – VII.Общие проблемы управления и их приложения» (ТГУ им. Г.Р. Державина, 20 октября 2015). Тема доклада: “Фронт выхода в модели поведениятолпы при чрезвычайных ситуациях”.7. Научно-методическом семинаре “Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ” (НИУ ВШЭ, 17 ноября 2015).Тема доклада: “Агентная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации”.118.

Общемосковском семинаре “Экспертные оценки и анализ данных”(ИПУ РАН, 10 февраля 2016). Тема доклада: “Агентная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации для оценки интенсивности фронта выходного потока”.Личный вклад. Все представленные в диссертации результаты получены лично автором, а именно: создана имитационная модель поведения толпы в условиях чрезвычайной ситуации; разработан новый эволюционный алгоритм нечеткой кластеризации, агрегированный с данной имитационной моделью; спроектирован программный комплекс для проведения симуляций динамики толпы с использованием разработанной имитационной модели, эволюционного алгоритма и других компонентов, который затем был внедрен и успешноиспользуется в действующей компании.