論文の概要: Evolutionary Algorithms for Optimizing Emergency Exit Placement in Indoor Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18352v1
- Date: Tue, 28 May 2024 16:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 17:40:27.895306
- Title: Evolutionary Algorithms for Optimizing Emergency Exit Placement in Indoor Environments
- Title（参考訳）: 屋内環境における緊急避難場所最適化のための進化的アルゴリズム
- Authors: Carlos Cotta, José E. Gallardo,
- Abstract要約: セルラーオートマトンモデルを用いて歩行者の挙動をシミュレートする。
避難がどの程度成功したか、満足できるかを決定するための計量が提案されている。
2つのメタヒューリスティックアルゴリズム、すなわち反復グリーディと進化的アルゴリズム(EA)がこの問題を解決するために提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The problem of finding the optimal placement of emergency exits in an indoor environment to facilitate the rapid and orderly evacuation of crowds is addressed in this work. A cellular-automaton model is used to simulate the behavior of pedestrians in such scenarios, taking into account factors such as the environment, the pedestrians themselves, and the interactions among them. A metric is proposed to determine how successful or satisfactory an evacuation was. Subsequently, two metaheuristic algorithms, namely an iterated greedy heuristic and an evolutionary algorithm (EA) are proposed to solve the optimization problem. A comparative analysis shows that the proposed EA is able to find effective solutions for different scenarios, and that an island-based version of it outperforms the other two algorithms in terms of solution quality.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 屋内環境において, 急速かつ秩序ある避難を容易にするために, 避難口の配置を最適にすることの課題について述べる。
セルラーオートマトンモデルを用いて歩行者の行動のシミュレーションを行い、環境、歩行者自身、歩行者間の相互作用などの要因を考慮に入れた。
避難がどの程度成功したか、満足できるかを決定するための計量が提案されている。
その後、最適化問題を解くために、2つのメタヒューリスティックアルゴリズム、すなわち反復グリーディヒューリスティックと進化的アルゴリズム(EA)が提案される。
比較分析により、提案されたEAは、異なるシナリオに対して効果的なソリューションを見つけることができ、島ベースのバージョンは、ソリューションの品質の観点から他の2つのアルゴリズムよりも優れていることが示された。
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