Fouille de données des comportements réalistes des foules de piétons

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Date

2024

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université msila

Abstract

Dans cette thèse, nous avons développé une description d'un modèle basé sur des agents pour simuler l'évacuation de foules d'espaces physiques complexes pour échapper à des situations dangereuses. Ce modèle décrit un espace physique contenant un ensemble de clôtures et d'obstacles de formes différentes, ainsi qu'une porte de sortie. Les piétons composant la foule et se déplaçant dans cet espace afin d'être évacués sont décrits comme des agents intelligents dotés d'un apprentissage automatique supervisé utilisant des connaissances extraites à l’aide de fouille de données sur des données synthétiques et qui sont basées sur la perception pour percevoir différemment un environnement particulier. La description de ce modèle est développée avec le langage Python où son exécution représente sa simulation. Avant la simulation, le modèle peut être validé à l'aide d'une animation écrite avec le langage Python et ce pour résoudre d'éventuels problèmes de description du modèle. Une évaluation des performances du modèle est présentée à l'aide d'une analyse des résultats de simulation et cette évaluation montre que ces résultats sont très encourageants

Description

Keywords

Comportement d'évacuation des foules, simulation de modèles basés sur des agents, intelligence artificielle, animation comportementale, évaluation de l'efficacité et de l'efficience

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