Розробка методу адаптивного визначення швидкості руху людини при моделюванні поведінки натовпу в екстремальних ситуаціях
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.327279Ключові слова:
адаптація, швидкість, моделювання, натовп, щільність, поведінка, зір, евакуація, управління, безпекаАнотація
Об’єктом дослідження є динаміка руху людського потоку в екстремальних ситуаціях, що моделюється за допомогою імітаційної комп’ютерної моделі.
Проблема, що вирішувалася, полягає в недостатній точності визначення швидкості людини існуючими підходами при моделюванні поведінки натовпу в екстремальних ситуаціях. Зокрема, бажана швидкість руху людини задається фіксовано або дискретно, що може спричиняти значну похибку через не відповідність реальним умовам. Моделі, засновані на попередньо зібраних даними, втрачають точність в інших умовах.
Запропоновано метод адаптивного визначення швидкості руху людини в екстремальних ситуаціях, який враховує індивідуальні просторові обмеження та звуження ефективного поля зору під дією стресу. Імітаційне моделювання показало, що розроблений метод суттєво покращує точність моделей. Середня похибка моделювання зменшилась із 28,05 % до 12,06 % для кругового профілю проєкції людини, та з 31,5 % до 6,09 % – для еліпсоподібного профілю.
Отримані результати пояснюються індивідуальним урахуванням локальної щільності натовпу, реалістичним звуження поля зору в межах від 30° до 0,5° та відповідним адаптивним коригуванням бажаної швидкості.
Особливістю розробленого методу є його універсальність, оскільки він не залежить від конкретного сценарію або попередньо зібраних емпіричних даних. Метод ґрунтується на загальних закономірностях взаємодії людини з навколишнім середовищем і тому придатний до використання навіть у тих випадках, коли натурні дослідження неможливі або ускладнені.
За умови використання двовимірних моделей запропонований метод може бути застосований для моделювання поведінки натовпу в автоматизованих системах управління натовпом, програмних комплексах оцінки безпеки масових заходів та проєктування евакуаційних маршрутів
Посилання
- Odeychuk, A. M., Adamenko, M. I., Tkachenko, V. I. (2017). The three-component two-dimensional model of the human for description of crowd in the extreme situation. Systemy obrobky informatsiyi, 1 (147), 103–108. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2017_1_21
- Yak podolaty strakh i diyaty pid chas povitrianoi tryvohy. Interfax Ukraine. Available at: https://interfax.com.ua/news/press-release/987893.html
- Odeychuk, A. N., Adamenko, N. I., Tkachenko, V. I. (2015). Modeli panikuyuschey tolpy: sovremennyy vzglyad na problemu. Kharkiv: KhHAFK, 48.
- Odeychuk, A. N., Adamenko, N. I., Tkachenko, V. I. (2015). Comparative analysis of models for computer calculations of crowd behavior. East European Journal of Physics, 2 (3), 4–16. Available at: https://periodicals.karazin.ua/eejp/article/view/4444
- Akopov, A., Beklaryan, L. (2012). Simulation of human crowd behavior in extreme situations. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 79 (1), 121–138. Available at: https://www.researchgate.net/publication/267656334_Simulation_of_human_crowd_behavior_in_extreme_situations
- Ding, N., Zhu, Y., Liu, X., Dong, D., Wang, Y. (2024). A modified social force model for crowd evacuation considering collision predicting behaviors. Applied Mathematics and Computation, 466, 128448. https://doi.org/10.1016/j.amc.2023.128448
- Yan, D., Ding, G., Huang, K., Bai, C., He, L., Zhang, L. (2024). Enhanced Crowd Dynamics Simulation with Deep Learning and Improved Social Force Model. Electronics, 13 (5), 934. https://doi.org/10.3390/electronics13050934
- Wang, H., Liu, H., Li, W. (2025). Crowd evacuation path planning and simulation method based on deep reinforcement learning and repulsive force field. Applied Intelligence, 55 (4). https://doi.org/10.1007/s10489-024-06074-w
- Liu, P., Chao, Q., Huang, H., Wang, Q., Zhao, Z., Peng, Q. et al. (2022). Velocity-based dynamic crowd simulation by data-driven optimization. The Visual Computer, 38 (9-10), 3499–3512. https://doi.org/10.1007/s00371-022-02556-5
- Bendali-Braham, M., Weber, J., Forestier, G., Idoumghar, L., Muller, P.-A. (2021). Recent trends in crowd analysis: A review. Machine Learning with Applications, 4, 100023. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100023
- Akopov, A. S., Beklaryan, L. A., Beklaryan, A. L. (2020). Cluster-Based Optimization of an Evacuation Process Using a Parallel Bi-Objective Real-Coded Genetic Algorithm. Cybernetics and Information Technologies, 20 (3), 45–63. https://doi.org/10.2478/cait-2020-0027
- Sharbini, H., Masrizal, N. A. binti, Chan, C. P., Shiang, C. W., Julaihi, A. A., Ping, T. P., Bolhassan, N. A. (2019). The Analysis of 2D Crowd Behaviour Simulation during Emergency Situation. Proceedings of the 2019 5th International Conference on Industrial and Business Engineering, 296–300. https://doi.org/10.1145/3364335.3365586
- Lungaro, P., Sjoberg, R., Valero, A. J. F., Mittal, A., Tollmar, K. (2018). Gaze-Aware Streaming Solutions for the Next Generation of Mobile VR Experiences. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 24 (4), 1535–1544. https://doi.org/10.1109/tvcg.2018.2794119
- Psychological Causes of Tunnel Vision: Stress and Panic Attacks. Available at: https://my.klarity.health/psychological-causes-of-tunnel-vision-stress-and-panic-attacks
- Ma, Y., Qi, S., Zhang, Y., Lian, G., Lu, W., Chan, C.-Y. (2020). Drivers’ Visual Attention Characteristics under Different Cognitive Workloads: An On-Road Driving Behavior Study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17 (15), 5366. https://doi.org/10.3390/ijerph17155366
- Ross, D. L., Vilke, G. M. (2017). Guidelines for Investigating Officer-Involved Shootings, Arrest-Related Deaths, and Deaths in Custody. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315560953
- Tunnel Vision (2014). California Training Institute. Available at: https://www.hptc-pro.com/wp-content/uploads/2014/01/Newsletter-4-Tunnel-Vision.pdf
- Voronoi, G. (1908). Nouvelles applications des paramètres continus à la théorie des formes quadratiques. Premier mémoire. Sur quelques propriétés des formes quadratiques positives parfaites. Journal Für Die Reine Und Angewandte Mathematik (Crelles Journal), 1908 (133), 97–102. https://doi.org/10.1515/crll.1908.133.97
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Andrii Odeychuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
