Optimizing Movement of Cooperating Pedestrians by Exploiting Floor-Field Model and Markov Decision Process

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F17%3A00474861" target="_blank" >RIV/67985556:_____/17:00474861 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216305:26110/17:PU123462

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-54084-9" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-54084-9</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-54084-9" target="_blank" >10.1007/978-3-319-54084-9</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Optimizing Movement of Cooperating Pedestrians by Exploiting Floor-Field Model and Markov Decision Process

Popis výsledku v původním jazyce

Optimizing movement of pedestrians is a topic of great importance, calling for modeling crowds. In this contribution we address the problem of evacuation, where pedestrians choose their actions in order to leave the endangered area. To address such decision making process we exploit the well-known floor-field model with modeling based on Markov decision processes (MDP). In addition, we also allow the pedestrians to cooperate and exchange their information (probability distribution) about the state of the surrounding environment. This information in form of probability distributions is then combined in the Kullback–Leibler sense. We show in the simulation study how the use of MDP and information sharing positively influences the amount of inhaled CO and the evacuation time.

Název v anglickém jazyce

Optimizing Movement of Cooperating Pedestrians by Exploiting Floor-Field Model and Markov Decision Process

Popis výsledku anglicky

Optimizing movement of pedestrians is a topic of great importance, calling for modeling crowds. In this contribution we address the problem of evacuation, where pedestrians choose their actions in order to leave the endangered area. To address such decision making process we exploit the well-known floor-field model with modeling based on Markov decision processes (MDP). In addition, we also allow the pedestrians to cooperate and exchange their information (probability distribution) about the state of the surrounding environment. This information in form of probability distributions is then combined in the Kullback–Leibler sense. We show in the simulation study how the use of MDP and information sharing positively influences the amount of inhaled CO and the evacuation time.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Bayesian Statistics in Action

ISBN

978-3-319-54083-2

ISSN

2194-1009

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

241-251

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Florence

Datum konání akce

19. 6. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000418403500023