Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета (МГУ) представили инновационную математическую модель, которая не только прогнозирует поведение потоков людей в замкнутых помещениях, но и управляет ими с целью предотвращения давки. Это открытие может оказаться полезным для организации массовых мероприятий и проектирования общественных пространств, таких как вокзалы, концертные залы и торговые центры.
Созданная модель основана на адаптированной версии Cell Transmission Model (CTM), обычно используемой для анализа транспортных потоков. В ней замкнутые помещения рассматриваются как сеть комнат, связанных переходами, при этом учитываются параметры каждого пространства, такие как площадь, максимальная вместимость и количество людей.
Модель учитывает множество факторов, включая ограничения пропускной способности переходов и скорость движения людей, а также их перераспределение между различными помещениями. Проведенные тесты показали, что она эффективно предотвращает накопление людей в отдельных зонах, обеспечивая равномерное распределение по площади здания, что критически важно для эвакуации и комфорта на массовых мероприятиях.
Ключевым аспектом новой технологии является использование алгоритма обучения с подкреплением, который обучается принимать оптимальные решения в условиях ограниченного пространства. Алгоритм DQN (Deep Q-Network) моделирует взаимодействие между управляющей системой и окружающей средой, анализируя текущую ситуацию и принимая решения о том, какие переходы необходимо открывать или закрывать для оптимального распределения людей.
Данная разработка является частью обширного проекта, который включает методы идентификации коэффициентов модели и дальнейшее изучение различных стратегий управления потоками. Результаты работы открывают новые перспективы для улучшения систем безопасности и эвакуационных схем в чрезвычайных ситуациях.