EL ARTE DE LA SIMULACIÓN DEL TRÁFICO PEATONAL

El análisis del comportamiento de multitudes o masas, es una técnica de la Ingeniería de Tráfico ampliamente utilizada en ciudades desarrolladas; e implica la interpretación de los datos obtenidos al estudiar el movimiento natural de grupos u objetos. Las masas de cuerpos, particularmente los humanos, son los sujetos de estos análisis de seguimiento de multitudes que incluyen cómo se mueve una multitud en particular y cuándo cambia un patrón de movimiento. Los datos se implementan para predecir el movimiento futuro de la multitud, la densidad de la multitud y los posibles eventos, como una ruta de evacuación. Las aplicaciones del análisis de multitudes pueden son una herramienta imprescindible para los Ingenieros Especialistas en la predicción de la seguridad y la vigilancia.

Debido al crecimiento de la población, el análisis de multitudes se ha convertido en un gran interés en disciplinas sociales y técnicas. El análisis de multitudes se está utilizando para desarrollar estrategias de gestión de multitudes en eventos públicos, así como el diseño de espacios públicos, la vigilancia visual y los entornos virtuales para hacer que las áreas sean más convenientes para evitar desastres inducidos por las multitudes.

Las multitudes de personas NO pueden analizarse tan fácilmente como otras. La psicología de una multitud, impacta cómo se dividirá y estudiará. Las multitudes pueden ser casuales, como un grupo de peatones caminando por el camino, o causales, como las personas que participan en un maratón o protesta. Pueden ser tan activos y erráticos como una pandilla o tan pasivos como una audiencia. Si bien la multitud principal es el tema del grueso del análisis, se deben tener en cuenta las anomalías, como alguien que se opone al flujo del tráfico o un motociclista que viaja a través de un grupo de caminantes. Por lo tanto, el propósito de un grupo de individuos determina la interpretación de los datos obtenidos. Se han realizado importantes investigaciones para comprender la forma en que las multitudes se mueven para predecir dónde pueden ocurrir áreas de conflicto. Esta investigación se realiza mediante el análisis de datos de multitudes, y luego se procede a crear modelos de situaciones similares utilizando software. Existen muchos modelos que simulan el comportamiento de la multitud, y algunos indican "modelos macroscópicos como modelos basados en redes o modelos de dinámica de fluidos, así como modelos microscópicos como, por ejemplo, el Modelo de Fuerza Social o Autómatas Celulares". El estudio de producir agentes inteligentes para seguir el comportamiento realista se enmarca en el campo de la inteligencia artificial.

Metodología

La densidad de multitudes se refiere al número de objetos dentro de un área unitaria, como personas por metro cuadrado. La densidad es importante para determinar la ocupación máxima de una habitación o edificio para abordar problemas de seguridad. Analizar las áreas que se llenan más densamente que otras, es esencial para diseñar edificios y rutas de evacuación. Abordar tales preocupaciones implica la gestión y la optimización de la multitud y sus patrones de movimiento de predicción.

El flujo de multitudes implica la velocidad con la que los objetos en una multitud pueden moverse en un espacio. Hay una capacidad crítica donde el flujo comienza a disminuir a medida que aumenta la densidad de la multitud. La “ley de Yerkes-Dodson” explica cómo el rendimiento se ve afectado por la cantidad de estrés en un individuo. El estrés es causado por factores externos como un objeto que llega al individuo, una limitación de tiempo para que el individuo realice una tarea o el número de agentes que apiñan a un individuo.

Simulación

Para simular aspectos de las actividades humanas en una multitud, se necesita más que la planificación del camino y el movimiento. Las complejas interacciones sociales, la manipulación inteligente de objetos y los modelos híbridos son desafíos en esta área. El comportamiento simulado de la multitud está inspirado en el flujo de multitudes del mundo real. Los patrones de comportamiento, las velocidades, densidades de movimiento y las anomalías, se analizan en muchos entornos y tipos de edificios. Se realiza un seguimiento de las personas y se documentan sus movimientos de manera que los algoritmos se puedan derivar e implementar en simulaciones de multitudes.

Las entidades individuales en una multitud también se llaman agentes. Para que una multitud se comporte de manera realista, cada agente debe actuar de manera autónoma (ser capaz de actuar independientemente de los otros agentes). Esta idea se conoce como un “modelo basado en agentes”. Además, generalmente se desea que los agentes actúen con cierto grado de inteligencia (es decir, los agentes no deben realizar acciones que les causen daño a sí mismos). Para que los agentes tomen decisiones inteligentes y realistas, deben actuar de acuerdo con su entorno, reaccionar a sus cambios y reaccionar ante los otros agentes.

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