避免还是跟随？基于实验经验证据的路径选择建模
摘要：计算机模拟行人动态在过去的十年里取得了有意义的结果，这要归功于符合基本图表约束和空间利用的经验证据和所获得的知识。此外，用于行人导航的计算模型通常忽视了支持模拟的校准和验证阶段的广泛实证证据。本文介绍了一系列控制实验的结果（使用人类志愿者），旨在了解行人的路径选择。该设置为最终目的地提供了不同拥挤条件下的替代路径。结果表明，路径的长度和拥挤程度影响决策（负反馈），同时选择新路径的“新兴领导者”的模仿行为也会影响决策（正反馈）。本文还介绍了一种新颖的模型，用于模拟行人路径选择，该模型捕捉了避免拥挤和遵循新兴领导者的倾向。通过引入一个效用函数，该模型解决了找到的相互冲突的倾向，并实现了与所实现的结果的一致校准。本文还将展示在更大场景上模拟动态的演示。
作者：Luca Crociani, Daichi Yanagisawa, Giuseppe Vizzari, Katsuhiro Nishinari, Stefania Bandini
论文ID：1610.07901
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2016-10-26