Multi-agent modeling of evacuation from premises with consideration of agent collisions

封面

如何引用文章

全文:

详细

The article proposes a software implementation of a developed multi-agent model for the evacuation of people of various age groups from premises of a complex shape. The model is distinguished by the possibility of taking into account the physical collisions of agents, their age dimensions in accordance with the methods from the order of the Ministry of Emergency Situations of Russia from 2022. The behavior of agents is based on a purposeful desire to exit. At the same time, in the event of congestion, they can wait until a place for movement is vacated. To simulate the collisions of agents with each other and with obstacles, we use the model of partially elastic impact. We carried out a series of experiments for different age groups: children, teenagers, adults and mixed groups. The total evacuation time from the premises was calculated and averaged for each age group. The program provides an opportunity to visualize the process of evacuation of people, set their initial arrangement randomly or manually. We compared the obtained results with the data of a similar experiment using the methods from the order of the Russian Emergencies Ministry of 2009. The comparison showed that in this experiment, children and teenagers are evacuated at about the same speed. However, a group of adults reaches the exit faster. The results of the comparison suggested that the features of the multi-agent approach used, taking into account the ability of agents to expect an exit, make it possible to increase the degree of organization of the modeled behavior of the group. This makes it possible to significantly reduce the evacuation time (more than twice for 100 people). The obtained and promising results of the project are intended for use in the development of digital twins of evacuation processes from commercial and public premises.

作者简介

Viktoria Gamayunova

Saratov State University

ORCID iD: 0009-0006-8367-9742
Astrahanskaya str., 83, Saratov, Russia

Alexey Bogomolov

Saratov State University; Institute of Precision Mechanics and Control Russian Academy of Sciences

ORCID iD: 0000-0002-6972-3181
SPIN 代码: 3689-2420
Scopus 作者 ID: 7005650009
Researcher ID: E-1138-2013
Astrahanskaya str., 83, Saratov, Russia

Vadim Kushnikov

Saratov State University; Institute of Precision Mechanics and Control Russian Academy of Sciences

ORCID iD: 0000-0002-9195-2546
SPIN 代码: 4755-5063
Astrahanskaya str., 83, Saratov, Russia

Vladimir Ivashchenko

Saratov Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences; Institute of Precision Mechanics and Control Russian Academy of Sciences

ORCID iD: 0000-0002-0073-5838
SPIN 代码: 5426-0852
24 Rabochaya St., Saratov 410028, Russia

参考

  1. Самошин Д. А. Краткая история развития методов расчета процесса эвакуации людей в случае пожара // Ройтмановские чтения : cб. материалов 10-й науч.-практ. конф., г. Москва, 2022. Москва : Академия Государственной противопожарной службы МЧС России, 2022. C. 130–132. EDN: EJYUIP
  2. Purser D. A. Assessment of pre-warning, pre-travel and travel behavior interactions with smoke and toxic gases during fire incidents // Fire Safety Journal. 2023. Vol. 141. Art. 103938. https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2023.103938
  3. Гусев М. С., Гвоздик М. И. Формулировка модели социальной силы при движении толпы в процессе эвакуации при пожарах в развлекательных учреждениях // Пожарная и техносферная безопасность: проблемы и пути совершенствования. 2020. № 1. C. 220–224. EDN: XOOGKU
  4. Helbing D., Farkas I., Vicsek T. Simulating dynamical features of escape panic // Nature. 2000. Vol. 407. P. 487–490. https://doi.org/10.1038/35035023
  5. Аптуков А. М., Брацун Д. А., Люшнин А. В. Моделирование поведения паникующей толпы в многоуровневом разветвленном помещении // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Т. 5, № 3. C. 491–508. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2013-5-3-491-508, EDN: RVBMIP
  6. Tong Y. Simulation investigation on crowd evacuation strategies for helping vulnerable pedestrians at different stages of egress // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2023. Vol. 84. Art. 103479. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103479
  7. Cao R. F., Lee E. W., M., Wei X., Gao D. L., Chen Q., Yuen A. C. Y., Yeoh G. H., Yuen R. Development of an agent-based indoor evacuation model for local fire risks analysis // Journal of Safety Science and Resilience. 2023. Vol. 4, № 1. P. 75–92. https://doi.org/10.1016/j.jnlssr.2022.09.006
  8. Ding N., Chen T., Zhang H., Gao D. L., Chen Q., Yuen A. C. Y., Yeoh G. H., Yuen R. Simulation of high-rise building evacuation considering fatigue factor based on cellular automata: A case study in China // Building Simulation. 2016. Vol. 10, №. 3. P. 407–418. https://doi.org/10.1007/s12273-016-0337-9
  9. Lopez-Carmona M. A. Adaptive cell-based evacuation systems for leader-follower crowd evacuation // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2022. Vol. 140. Art. 103699. https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103699
  10. Максимова М. З., Барбин Н. М. Моделирование эвакуации людей различных возрастных групп // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Т. 5, № 3. C. 483–490. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2013-5-3-483-490, EDN: RVBMIF
  11. Цвиркун А. Д., Резчиков А. Ф., Самарцев А. А., Иващенко В. А., Богомолов А. С., Кушников В. А., Филимонюк Л. Ю. Система интегрированного моделирования распространения опасных факторов пожара и эвакуации людей из помещений // Автоматика и телемеханика. 2022. № 5. C. 26–42. https://doi.org/10.31857/S0005231022050038, EDN: ABHDTO
  12. Samartsev A. A., Ivashchenko V. A., Kushnikova E. V. Combined modeling of fire and evacuation from premises // 2019 International Science and Technology Conference «EastConf», EastConf 2019. Vladivostok : Institute of Electrical and Electronics Engineers Publ., 2019. Art. 8725394. https://doi.org/10.1109/Eastonf.2019.8725394, EDN: VZUZYG
  13. Samartsev A., Ivashchenko V., Rezchikov A., Kushnikov V., Filimonyuk L., Bogomolov A. Multiagent model of people evacuation from premises while emergency // Advances in Systems Science and Applications. 2019. Vol. 19, № 1. P. 98–115. https://doi.org/10.25728/assa.2019.19.1.558
  14. Путилов К. А. Курс физики : в 3 т. Т. 1. Механика. Акустика. Молекулярная физика. Термодинамика. Москва : Физматгиз, 1963. 560 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».