Найти в Дзене
РР-Новости

МГУ создал математическую модель для управления потоками людей в общественных пространствах

Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета разработали уникальную математическую модель, позволяющую не только прогнозировать, но и активно управлять поведением потоков людей в замкнутых помещениях. Эта инновационная разработка может иметь огромное значение для организации публичных мероприятий и проектирования общественных пространств, таких как вокзалы, концертные залы и торговые центры. Основой новой модели является адаптированная версия Cell Transmission Model (CTM), ранее используемая для анализа транспортных потоков. В соответствии с ней помещения представлены как сеть комнат, соединенных переходами, с учетом ключевых параметров, таких как площадь, максимальная вместимость и число находящихся людей. Модель включает множество факторов, включая ограничения на пропускную способность переходов, взаимодействие потоков, движущихся навстречу друг другу, скорость передвижения людей и их перераспределение по помещениям. Как о

Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета разработали уникальную математическую модель, позволяющую не только прогнозировать, но и активно управлять поведением потоков людей в замкнутых помещениях. Эта инновационная разработка может иметь огромное значение для организации публичных мероприятий и проектирования общественных пространств, таких как вокзалы, концертные залы и торговые центры.

Основой новой модели является адаптированная версия Cell Transmission Model (CTM), ранее используемая для анализа транспортных потоков. В соответствии с ней помещения представлены как сеть комнат, соединенных переходами, с учетом ключевых параметров, таких как площадь, максимальная вместимость и число находящихся людей.

Модель включает множество факторов, включая ограничения на пропускную способность переходов, взаимодействие потоков, движущихся навстречу друг другу, скорость передвижения людей и их перераспределение по помещениям. Как отметил Павел Точилин, доцент кафедры системного анализа факультета ВМК МГУ, разработка объединяет математическое прогнозирование и алгоритмы машинного обучения для эффективного управления потоками людей в реальном времени.

Для управления потоками используется алгоритм обучения с подкреплением, который адаптируется к условиям ограниченного пространства. Применяемый алгоритм DQN (Deep Q-Network) моделирует взаимодействие между управляющей системой и окружающей средой, что позволяет ему постоянно анализировать ситуацию и принимать меры для оптимального распределения людей.

Тестирование модели продемонстрировало ее способность предотвращать скопления населения в промысловых зонах, обеспечивая равномерное распределение людей по площади зданий и публичных мест. Это особенно важно для безопасной эвакуации и удобства на массовых мероприятиях.

Разработка также открывает новые горизонты для дальнейших исследований, включая анализ различных стратегий управления потоками. Маргарита Зайцева, аспирантка кафедры системного анализа факультета ВМК МГУ, в своей работе подчеркивает важность изучения коэффициентов модели и их практического применения, что будет способствовать созданию более безопасных и комфортных общественных пространств.

]]>