Анна Александровна Силинская (Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского) :
Статьи:
001.891.573 Моделирование эвакуации из помещений с учетом социальных групп и множественных выходов
Силинская А. А. (Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского), Богомолов А. С. (Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского), Кушников В. А. (Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского)
doi: 10.18698/2309-3684-2025-3-85102
Статья посвящена разработке многоагентной модели эвакуации, учитывающей физические характеристики агентов (возрастные категории, скорость, маневренность), уровень паники, социальные взаимодействия в группах типа «лидер–последователь» и наличие нескольких эвакуационных выходов, открывающихся c заданным интервалом (рассматривался интервал 6 секунд). Для обучения поведения агентов используется алгоритм Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO). Используется гибридное пространство действий, сочетающее дискретный выбор выхода и непрерывное управление движением. Обучение проводится по принципу «curriculum learning» с постепенным наращиванием количества агентов. Это позволяет агентам адаптироваться к сложным сценариям с высокой скученностью и улучшить обобщающую способность модели для экспериментов с разным числом агентов. Среда представляет собой помещение заданных размеров (рассматривались помещения 15×20 м) с заданным количеством выходов определенной ширины (рассматривалось 3 выхода по 1,5 м). В модель заложена логика распространения информации о выходах. Индивидуальные агенты узнают информацию о новых открытых выходах в радиусе 5 м и передают сигнал соседям. Лидеры изначально знают обо всех доступных выходах вне зависимости от расстояния. Предусмотрен механизм распространения паники в зависимости от скученности агентов, расстояния до выхода и прошедшего времени с начала эвакуации. Введены специфические правила поведения для социальных групп: лидеры принимают стратегические решения, а пожилые последователи получают бонус к скорости при следовании за лидером. В текущей реализации выбор выхода для индивидуальных агентов основан на кратчайшем расстоянии агента до него. В социальных группах решение о выборе выхода принимается лидером на основе среднего расстояния всех агентов. Проведены вычислительные эксперименты для 40 агентов в различных сценариях: с разным числом лидеров (2–16) и без групп (индивидуальная эвакуация). Проведенные вычислительные эксперименты показали, что в рассматриваемых условиях сценарии с социальными группами приводят к более быстрой эвакуации (снижение общего времени составило около 38%). Также при групповой эвакуации наибольшее преимущество получают уязвимые агенты, в рассматриваемом случае – пожилые. Оптимальное число лидеров составляет 4–6: дальнейшее увеличение их количества не дает статистически значимых улучшений. По итогам экспериментов зафиксировано снижение количества столкновений и меньший уровень паники при таком числе лидеров. Полученные результаты демонстрируют практическую применимость подхода MAPPO к задачам анализа процессов эвакуации в реалистичных условиях.
Силинская А.А., Богомолов А.С., Кушников В.А. Моделирование эвакуации из помещений с учетом социальных групп и множественных выходов. Математическое моделирование и численные методы, 2025, № 3, с. 85–102.