Simulação da dinâmica de multidões baseada no modelo de forças sociais.

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Belotti, Maria Carolina Tiburcio Dias
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aglomeração de pessoas (Comportamento; Simulação); Circulação de pedestres (Modelagem); Collective behavior; Complex systems; Comportamento coletivo; Crowd behavior modeling; Dinâmica não linear; Non-linear dynamics; Self-organization; Sistemas complexos; Social forces
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-19072021-084725/

A modelagem do comportamento e da dinâmica de pedestres tem se beneficiado dos recentes avanços na capacidade de processamento de grandes quantidades de dados e de simulação de cenários complexos. Estes modelos permitem a prevenção de acidentes em aglomerações e evacuações, e adquirem ainda maior importância no cenário atual, em que a perspectiva de novas pandemias introduz o desafio de controlar o fluxo de pessoas dentro de estádios de esporte, estações de metrô e trem, e em outros espaços urbanos. Neste trabalho, investigamos as diferentes estratégias de modelagem de dinâmica de pedestres em situações de aglomeração, e selecionamos o modelo de forças sociais, proposto por Helbing e Molnar em 1995, como o centro de nossa pesquisa. Desenvolvemos uma implementação deste modelo em Python 3.8 utilizando conceitos de modelagem baseada em agentes e programação orientada a objetos, e testamos a nossa implementação em diversos cenários propostos na literatura. Em particular, comparamos dados de experimentos realizados por Feliciani e Nishinari (2016) com o que obtivemos em simulações, concluindo que o modelo é capaz de reproduzir a dinâmica esperada, porém que se faz necessário um trabalho mais avançado de calibração de seus diversos parâmetros.