亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A review of cellular automata models for crowd evacuation

人群 细胞自动机 可扩展性 计算机科学 领域(数学) 简单(哲学) 数据科学 风险分析(工程) 运筹学 人工智能 计算机安全 工程类 医学 哲学 数学 认识论 数据库 纯数学
作者
Yang Li,Maoyin Chen,Zhan Dou,Xiaoping Zheng,Yuan Cheng,Ahmed Mébarki
出处
期刊:Physica D: Nonlinear Phenomena [Elsevier]
卷期号:526: 120752-120752 被引量:130
标识
DOI:10.1016/j.physa.2019.03.117
摘要

With the increasing of risk potential in crowded places, evacuation management becomes practically important to ensure the safety of crowds. The studies of crowd evacuation in normal or emergency situations have become a hot topic. Due to the distinct advantages of high efficiency, strong scalability and simple implementation, cellular automata models (CA) have become one of the most widely-used models for evacuation. However, the practical requirements of evacuation propose some important challenges for CA models, for example, to accurately characterize both position and velocity of individuals, to depict environments and accidents, and to describe human behaviors. In the last 20 years, there are many studies aiming at resolving the above challenges. Starting from the challenges mentioned above, this paper tries to give a review of CA models, specially used for crowd evacuation. Firstly, we give an overview of CA models for evacuation, and put forward research paradigm, modeling framework and classification of CA models. The models used for evacuation are classified into three kinds of categories, i.e. lattice gas model, floor field model, and other field-based models. The last category includes potential field model, electrostatic-induced potential field model, cost potential field model, etc. Then, three main challenges of CA models for evacuation are presented, and the improvements for each type of challenge are summarized. Typical simulation scenarios and research issues are further proposed. Finally, the advantages and disadvantages of CA models are illustrated from the aspects of implementation, performance, scalability, accuracy and applicability.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
3秒前
lujiajia发布了新的文献求助30
9秒前
bkagyin应助Sharin采纳,获得10
9秒前
pyl完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
科研通AI6应助司连喜采纳,获得10
20秒前
pyl发布了新的文献求助10
21秒前
Sharin发布了新的文献求助10
24秒前
科研通AI6应助冯宇采纳,获得10
25秒前
25秒前
sss2021完成签到,获得积分10
25秒前
糟糕的学姐完成签到 ,获得积分10
28秒前
29秒前
西蓝花战士完成签到 ,获得积分10
30秒前
34秒前
36秒前
美丽的依霜完成签到 ,获得积分10
37秒前
38秒前
rui发布了新的文献求助10
38秒前
Panther完成签到,获得积分10
39秒前
lujiajia完成签到,获得积分10
40秒前
小明月完成签到,获得积分10
41秒前
Sharin完成签到,获得积分20
41秒前
xiaowang完成签到 ,获得积分10
41秒前
科研通AI6应助乐观凝荷采纳,获得10
43秒前
43秒前
45秒前
rui完成签到,获得积分10
48秒前
50秒前
Xujiamin发布了新的文献求助10
51秒前
miki完成签到 ,获得积分10
51秒前
fafa完成签到,获得积分10
57秒前
胡美玲完成签到,获得积分20
1分钟前
Xujiamin完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Caixtmx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
胡林发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Signals, Systems, and Signal Processing 400
4th edition, Qualitative Data Analysis with NVivo Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5611827
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4695978
关于积分的说明 14890100
捐赠科研通 4727293
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2545926
邀请新用户注册赠送积分活动 1510337
关于科研通互助平台的介绍 1473236