Modelling social identification and helping in evacuation simulation
社会科学家批评了行人流的计算机模型，因为它们将心理群体视为仅仅是个人的集合。事实上，大多数疏散动力学模型都使用物理学中的类比，将行人视为粒子。虽然这确保了模拟的结果与重要的物理现象相匹配，例如随着密度的增加，人群的减速，但忽略了群体过程等社会现象。特别是，人群中的人具有社会身份，并与人群中的其他人分享这些社会身份。自我分类的过程决定了人群中的规范，并影响人们在疏散情况下的行为。我们制定了应用程序的社会身份在行人模拟算法。我们的目标是检查是否有可能进行的心理模型，以计算机模型的行人运动，使模拟结果对应于观察人群心理。也就是说，我们量化和形式化的实证研究和口头描述的群体身份对行为的影响。我们使用不确定性量化来分析当我们改变关键模型参数时模型的行为。在第一种方法中，我们将自己限制在一个特定的场景中，这个场景已经被人群心理学家彻底调查过，并且有一些定量数据可用：2005年7月7日伦敦地铁车厢的爆炸和随后的疏散。
2016-07-12 cs.MA math.DS physics.soc-ph
CellEVAC: An adaptive guidance system for crowd evacuation through behavioral optimization
人群疏散过程的一个关键方面是个人决策的动态性。在这里，我们研究如何有利于一个协调的群体动态通过最佳的出口选择指令，使用行为策略优化。我们提出并评估了一个自适应引导系统（基于细胞的人群疏散，CellEVAC），动态分配颜色的细胞在一个基于细胞的行人定位基础设施，以提供有效的出口选择指示。CellEVAC的操作模块实现了一个优化的离散选择模型，该模型集成了使疏散人员适应其退出选择的影响因素。为了优化模型，我们使用了一个仿真优化建模框架，该框架集成了基于经典社会力模型的微观行人仿真。我们通过使用模拟出口门动态的行人基本图来特别关注安全性。CellEVAC已经在模拟真实场景（马德里竞技场）中进行了测试，在不同的外部行人流量模式下模拟复杂的行人互动。结果表明，CellEVAC优于不使用该系统的疏散过程，随着相互作用变得复杂，其性能呈指数级提高。我们比较了我们的系统与现有的方法的基础上笛卡尔遗传编程。我们的系统表现出更好的整体性能，在安全性，疏散时间，和出口选择决策的修订数量。进一步的分析还显示，笛卡尔遗传编程产生的自然行人反应和运动比CellEVAC少。决策逻辑模块是建立在行为模型上的，这一事实似乎有利于更自然和有效的反应。我们还发现，我们的建议对疏散有积极的影响，即使遵守率很低（40%）。
2021-05-18 cs.MA cs.SY eess.SY
Evacuation trials from a double-deck electric train unit: Experimental data and sensitivity analysis
旅客列车在紧急情况下代表了一个具有挑战性的环境，公共交通车辆固有的典型布局和内部设计导致了特定的疏散条件。本文描述了在2018年在布拉格进行的模拟双层电动单元轨道车紧急疏散的全尺寸受控实验中获得的数据集。在考虑不同乘客人群组成、出口宽度和出口类型（例如，出口到高站台、使用楼梯到开放式铁路线以及没有任何支撑设备的750 mm跳跃）的各种疏散场景下，进行了15次疏散试验，涉及91名参与者。该研究的主要目的是收集关于轨道车内运动条件的实验数据，并研究各种边界条件对疏散过程和总疏散时间的影响。还分析了运动特征（出口流量、速度）和人类行为（运动前活动、出口行为）。所获得的数据被用来验证和调整探路者模型，以捕捉从轨道车疏散的重要方面。此外，使用该模型进行了一系列的模拟，提供人群组成，出口宽度，出口类型对总疏散时间的影响的敏感性分析。作为一个关键的发现，我们可以得出结论，对于一个标准的出口路径（平台或楼梯）的情况下，主要出口的宽度对总疏散时间的影响最大，然而，人群组成在疏散场景中发挥了主导作用，涉及跳跃。
2022-02-23 cs.MA physics.soc-ph
CrowdLogo: crowd simulation in NetLogo
在紧急情况下，规划人们从拥挤场所（如广场，体育场或室内竞技场）的疏散是当局必须处理的一项基本任务。本文总结了作者的工作，模拟一个广场上的紧急情况下使用NetLogo，多智能体可编程建模环境。紧急情况场景基于2017年6月3日在都灵圣卡洛广场发生的真实事件。作者已经开发了一个模型，并进行了各种实验，其结果进行了介绍，讨论和分析。文章最后提出了进一步研究的建议，并总结了主要的收获。
2023-02-21 cs.MA
Prediction and Mitigation of Crush Conditions in Emergency Evacuations
有几种模拟环境可用于模拟建筑物、船舶或其他封闭空间的大规模疏散。这些为研究人类行为、再现火灾或烟雾等环境因素以及纳入电梯、柱子和出口等建筑或结构特征提供了先进的工具。虽然这种模拟环境可以提供对人群行为的洞察，但它们缺乏检查人群中潜在危险力量的能力。这些通常被称为挤压条件，是紧急疏散中死亡的常见原因。在本文中，我们描述了一种预测和缓解挤压条件的方法。该文件的组织如下。我们首先建立这样一个模型的必要性，定义导致压碎条件的主要因素，并描述了几个典型的案例研究。然后，我们研究了目前的方法研究粉碎，并描述了他们的局限性。由此，我们开发了一个三阶段的混合方法，使用技术的组合。最后，我们简要讨论了我们的方法的潜在好处。
2008-05-03 cs.CE cs.MA
NetLogo Implementation of an Evacuation Scenario
疏散拥挤的封闭空间，如迪斯科舞厅，公共展览馆或音乐厅，已变得越来越重要，并得到从业人员和公共当局的关注。使用NetLogo，一个基于代理的仿真框架，允许快速创建原型的仿真实现，提出。我们的目的是证明，这个模型使用NetLogo开发，虽然简单，但可以扩展和适应消防安全专家测试各种场景，并验证他们的设计结果。进行了一些初步的实验，其结果，验证和讨论，以说明其有效性。最后，我们得出了一些结论，并指出了这项工作可以进一步扩展的方式。
2013-03-15 cs.MA
An Analysis of Pedestrians' Behavior in Emergency Evacuation Using Cellular Automata Simulation
为了最大限度地减少恐怖袭击和其他紧急情况下的财产损失和死亡人数，仅关注及时有效的疏散是不够的。由于疏散资源有限，即，在可利用出口数量有限的情况下，行人之间存在着相互依赖的关系，如合作、竞争和羊群效应。因此，人的因素-更具体地说，行人在紧急疏散中的行为-在疏散研究中发挥着重要作用。有效的疏散只能达到当路线规划考虑与心理动力学，这往往被忽视。作为另一个缺点，先前的研究假设环境包括静止的可用出口。然而，我们注意到，在紧急情况下，一些平时不常使用的出口会被打开，如果行人知道这些出口，这可能会有所帮助。在本文中，我们分析了行人的行为，即，羊群效应和知识变化的环境与元胞自动机（CA）模拟。仿真结果显示了羊群效应的有害影响，并强调了及时通知行人环境变化的重要性。因此，我们提出了政策和程序的建议，大型，拥挤的结构的应急管理。我们未来的工作包括考虑更多的人为因素，并将我们的模型应用于公共场所的视频提供的日志数据，这可以进一步证明我们的模型在真实场景中的有效性。
2022-04-19 cs.MA
Effects of Crowding Perception on Self-organized Pedestrian Flows Using Adaptive Agent-based Model
行人在密集人群中的行为具有更为复杂的特征，因此引起了科学家和工程师的广泛兴趣。然而，即使是成功的建模方法，如基于粒子系统的行人模型仍然没有充分考虑集体行人行为的感知机制。本文将基于行为学的行人模型扩展为基于自适应Agent的模型，该模型明确考虑了相邻个体的拥挤效应和感知各向异性对行人视觉信息表示的影响。构建了具有拥挤感知的自适应代理，以研究行人运动的复杂的自组织集体动力学。该模型模拟自组织的行人流量与经验数据具有良好的定量一致性。自组织现象包括双向流的车道形成和单向流的基本图。模拟结果表明，双向流中车道形成的出现可以很好地再现。为了进一步研究这一点，增加视距对减少车道数、增加车道宽度和稳定自组织车道有显著影响。本文还讨论了单向流动行人群体基本图的相变。研究发现，行人对拥挤感知的异质性对行人流的质量有显著影响，导致拥挤的累积，并迅速降低行人流的效率。这也表明，非均匀性的概念可以用来解释相变的不稳定性。
2014-04-10 cs.MA
An LLM-powered Agent Framework for Heterogeneous Evacuation Behavior Modeling under a Moving Threat in a Public Plaza
School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University（西南交通大学交通运输与物流学院）；Fujian Police College（福建警察学院）
提出基于LLM的智能体框架，通过人格条件提示和记忆知识图谱建模移动威胁下的异构疏散行为，实验表明信息获取显著影响疏散成功率。
2026-09-30 cs.MA physics.soc-ph
Binary Decision Process in Pre-Evacuation Behavior
University of Connecticut（康涅狄格大学）；Technical University of Kosice（科希策工业大学）
本文提出二进制决策模型，用于模拟人群预撤离行为，结合舆论动力学与二进制相变，探讨群体行为与社会拓扑结构的关系。
2025-11-20 cs.MA cs.SY eess.SY
Simulation of Crowd Egress with Environmental Stressors
University of Connecticut（康涅狄格大学）
本文提出了一种考虑环境压力源的人群疏散模拟方法，结合压力理论与社会力模型，用于研究疏散过程中人群的聚群行为和路径寻找活动。
2026-07-12 cs.MA nlin.AO physics.soc-ph
How Collective Intelligence Emerges in a Crowd of People Through Learned Division of Labor: A Case Study
本研究通过临沂实验案例，分析自组织劳动分工促进集体智慧涌现的条件，提出基于马尔可夫跳变线性系统的稳定性条件及分布式联合动作估计方法，使个体无需全局信息即可学习最优社会角色。
2025-01-22 cs.MA
A multi-agent system approach in evaluating human spatio-temporal vulnerability to seismic risk using social attachment
Laboratoire d’Informatique de Grenoble (LIG)（格勒诺布尔计算机实验室）；Politiques publiques, Action politique, Territoires (PACTE)（公共政策、政治行动、领土研究室）；University Grenoble-Alps（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）
社会依恋理论认为，个体在面临威胁时会寻求依恋对象（例如家庭成员，朋友，同事，熟悉的地方或物体）的接近。在灾害期间，这意味着家庭成员可能会在撤离前互相寻找，在前往熟悉的出口和地方之前收集个人财产，或跟随团体/人群等。这样做可能会导致更现实的疏散程序，并可能最大限度地减少伤亡人数。在这种情况下，地震风险的动态时空分析，提出了使用SOLACE，行人行为的多智能体模型的基础上，社会依恋理论的信念，愿望，意图的方法实现。该模型着重于人的影响，社会，物理和时间因素对成功的疏散。考虑的人为因素包括感知和年龄定义的移动性。社会因素由依恋关系、社会群体、人口分布和文化规范定义。物理因素是指地震震中的位置、建筑物、道路、障碍物（汽车）等环境物体的空间分布/布局和属性、安全区的位置、疏散路线以及地震造成的碎片/破坏。实验测试了一天中的时间，残疾人的存在和地震强度的影响。初步结果表明，影响抵达安全区的因素包括：（a）人的因素（年龄、残疾、速度）;（b）疏散前的行为;（c）感知距离（社会归属、一天中的时间）;（d）疏散期间的社会互动;（e）物理和空间方面，如碎片造成的限制（损坏）以及到安全区的距离。为了验证结果，将与利益相关者一起设计场景，他们也将参与定义一个严肃的游戏。这项研究的建议是，在风险分析中界定脆弱性时，应考虑到社会和物质两个方面。
2019-05-02 cs.AI cs.MA
Automatic Gradient Estimation for Calibrating Crowd Models with Discrete Decision Making
Institute for Visual and Analytic Computing, University of Rostock（罗斯托克大学视觉与分析计算研究所）
本文研究带离散决策的Social Force人群疏散模型校准，比较基于AD的分支程序梯度估计与两种元启发式方法，发现忽略大幅跳跃并直接优化输入分布可让梯度下降表现更优。
2024-04-06 cs.LG cs.MA
Understanding Social-Force Model in Psychological Principles of Collective Behavior
University of Connecticut（康涅狄格大学）
本文从心理学角度重新解释社会力模型，阐明其与压力理论的兼容性，并通过微观多智能体模拟和宏观流体分析更新模型，重新解释快即是慢等效应。
2026-05-28 cs.MA cs.SI nlin.AO
