Publicação: Ajuste evolutivo de um modelo de autômatos celulares para simulação de dinâmica de evacuação de pedestres
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Situações de emergência em ambientes fechados exigem que um grande número de pes-
soas evacue em pouco tempo, e observar esse comportamento diretamente é inviável por
razões éticas e de custo. A simulação computacional supre essa lacuna, ao permitir repro-
duzir e estudar tais situações e apoiar o planejamento de medidas de segurança. Entre as
técnicas disponíveis, os Autômatos Celulares (ACs) destacam-se por sua natureza leve e
rápida, que viabiliza a exploração dinâmica de muitas situações e variáveis. Modelos dessa
natureza, porém, dependem de parâmetros comportamentais que raramente podem ser
medidos de forma direta, o que transforma sua configuração em um problema de busca em
um espaço amplo e não linear, para o qual os Algoritmos Genéticos (AGs) são uma alter-
nativa consolidada. Este trabalho propõe um AG construído para ajustar os parâmetros
de um modelo baseado em AC de dinâmica de pedestres que combina dois modelos da
literatura, um que introduz a escolha gulosa de movimento e outro que introduz os con-
ceitos de campo de confusão e sinalização. O ajuste de parâmetros do AG é feito por meio
da análise de métricas espaciais e temporais da evacuação: densidade, dispersão, fluxo e
tempo total. Devido à ausência de dados reais, avaliou-se a eficiência do algoritmo em
reproduzir a dinâmica observada em dados gerados artificialmente com o próprio modelo
de AC, além do comportamento do modelo em testes normativos de dinâmicas de pedes-
tres. Adicionalmente, o mesmo mecanismo evolutivo foi aproveitado para otimizar essas
mesmas métricas por meio do posicionamento de placas de sinalização sobre o modelo já
calibrado. Resultados experimentais mostraram que o modelo calibrado pelo AG foi ca-
paz de reproduzir o comportamento espacial de referência nos regimes examinados, assim
como a otimização de placas reduziu o tempo de evacuação, sendo esse ganho dependente
da topologia do ambiente.
Abstract
Emergency situations in enclosed spaces require a large number of people to evacuate in a
short time, and observing this behavior directly is unfeasible for ethical and cost reasons.
Computational simulation fills this gap by allowing such situations to be reproduced and
studied, and by supporting the planning of safety measures. Among the available tech-
niques, Cellular Automata (CA) stand out for being lightweight and fast, which makes
it feasible to dynamically explore many situations and variables. Models of this kind,
however, depend on behavioral parameters that can rarely be measured directly, which
turns their configuration into a search problem over a large, non-linear space, one for
which Genetic Algorithms (GA) are an established alternative. This work proposes a GA
built to adjust the parameters of a pedestrian-dynamics CA-based model that combines
two models from the literature, one introducing the greedy movement choice and another
introducing the concepts of confusion field and signage. The GA’s parameter adjustment
is carried out through the analysis of spatial and temporal evacuation metrics: density,
dispersion, flow and total time. Due to the absence of real data, the algorithm’s efficiency
in reproducing the dynamics observed in data artificially generated with the CA model
itself was evaluated, along with the model’s behavior in normative pedestrian-dynamics
tests. Additionally, the same evolutionary mechanism was reused to optimize those same
metrics through the placement of emergency signs on the already calibrated model. Ex-
perimental results showed that the model calibrated by the GA was able to reproduce the
reference spatial behavior across the regimes examined, just as sign optimization reduced
evacuation time, with the gain depending on the environment’s topology.
Palavras-chave
Autômato Celular, Algoritmo Genético, Simulação de Evacuação, Calibração de Parâmetros, Identificabilidade, Sinalização de Emergência, Cellular Automaton, Genetic Algorithm, Evacuation Simulation, Parameter Calibration, Identifiability, Emergency Signage
Citação
SIMONI, Pedro Luiz Martins. Ajuste evolutivo de um modelo de autômatos celulares para simulação de dinâmica de evacuação de pedestres. 2026. 77 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.
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