Создана прогнозирующая возникновение давки на стадионах и вокзалах система

Модель, объединяющая математическое прогнозирование и алгоритмы машинного обучения, оценивает не только вместимость помещений, но и такие факторы, как взаимодействие встречных потоков людей, их перераспределение между смежными помещениями и скорость движения.

МОСКВА, 24 апреля. /ТАСС/. Математики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова разработали систему, которая позволяет предсказывать возникновение давки в местах скопления людей за счет комплексной оценки движения потоков пешеходов. Об этом сообщила пресс-служба вуза.

«Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали математическую модель, которая позволяет не только прогнозировать поведение потоков людей, но и управлять ими в режиме реального времени. Система позволяет минимизировать риски скоплений и давки в закрытых пространствах, таких как стадионы, вокзалы и торговые центры», — сообщили в вузе, добавив, что решение также может применяться для более эффективной эвакуации из указанных помещений.

Модель, объединяющая математическое прогнозирование и алгоритмы машинного обучения, оценивает не только вместимость помещений, но и такие факторы, как взаимодействие встречных потоков людей, их перераспределение между смежными помещениями и скорость движения. Система обучается за счет специального алгоритма, моделирующего различные ситуации, в которых модель должна закрыть или открыть переходы для предотвращения давки. За верное решение система получает вознаграждение, а за ошибку — штраф.

«Это часть большого проекта, включающего в себя не только разработку самой модели, но и методы идентификации ее коэффициентов, опубликованные ранее. Кроме того, результаты представляют интерес для дальнейших исследований. В частности, планируется сравнить различные стратегии управления с точки зрения адекватности их применения на практике», — пояснила аспирант кафедры системного анализа факультета ВМК МГУ Маргарита Зайцева, чьи слова приводятся в сообщении.