часу, яка може бути ідентифікована з часом реакції. Це може бути використано для калібрування моделі, яке необхідно для кількісного розрахунку. Природна просторова дискретизація може бути отримана з максимальної щільності, що спостерігається в щільному потоці, яка дає мінімальний простір, займане тільки однією людиною. Зазвичай кожна клітинка в клітинних автоматах (КА) може бути зайнята тільки однією часткою (принцип виключення), так що мінімальний простір для однієї людини може бути спільноти пов'язане з розміром осередку. У цьому випадку, яка приймається максимальної щільність 6,25 людини / призводить до розміру осередку 40х40.
Динаміка зазвичай визначається на основі правил, які визначають перехідні ймовірності для переміщення від однієї осередку до іншого. Моделі розрізняються у визначенні цих перехідних ймовірностей і у виборі «сусідніх» осередків (рис. 1.1). Для детермінованих моделей всі перехідні ймовірності, крім однієї, рівні нулю.
Перші моделі пересування людей на основі КА можуть розглядатися, як двомірні варіанти простого асиметричного процесу з виключенням (ASEP). Більшість цих моделей являє людей, як частинок без будь-якої внутрішньої ступені свободи. Вони можуть пересувати частинки від однієї осередку до іншого, грунтуючись на деяких перехідних ймовірностях, які визначаються під дією трьох факторів: бажане напрямок переміщення (наприклад, знайти найкоротший шлях), взаємодія з іншими частками, взаємодії з інфраструктурою (стінами, дверима і т. д.).
Малюнок 1.1 - Можливі напрямки руху та ймовірності переходів, якщо використовується околиця фон Неймана.
Надалі з'явилися розширення і варіації, наприклад, різні типи поновлення положення частинок; одночасний рух частинок, що стоять лицем до лиця; можливість зворотного кроку.
1.2.4 Польова КА-Модель (Floor Field CA model)
Добре відомою є КА-модель, в основі якої лежить використання так званих полів для моделювання рушійної сили та взаємодії з іншими людьми (Floor Field (FF) модель). FF-модель може розглядатися, як розширення ASEP. Однак перехідні ймовірності є динамічними і змінюються (обчислюються) на кожному розрахунковому кроці для кожної людини.
У моделі пропонується використовувати два поля - динамічне і статичне. Ці поля мають таку ж дискретну структуру, як і сам простір, по якому пересуваються люди в КА моделях. Динамічне поле відповідає віртуальному сліду, який створюється рухом частинок по одній і тій же клітині і робить вплив на рух інших. Воно має свою власну динаміку, а саме, розсіювання і забування. Статичне поле не змінюється з часом, представляє свого роду карту місцевості, де кожна клітинка містить зворотне відстань до найближчого виходу з урахуванням всіх нерухомих перешкод. Поле не залежить від наявності / відсутності людей у ??розглянутій області. Значення статичного поля зменшуються зі збільшенням відстані від дверей.
Перехідні ймовірності для всіх частинок залежать від значень полів і в сусідніх клітинах. Формула обчислення ймовірностей влаштована так, що найбільша ймовірність надається напрямках з найбільшими значеннями поля.
Вплив обох полів на рух частинки контролюється константами і відповідно. Чим більше значення, тим більше спрямований рух до виходу, і коротший шлях обирають частинки. При сильному прив'язуванні до динаміч...
