要約
多くの深刻な現実の問題は、セルオートマトン理論を 多くの人々を殺す公共の場所で火災がたくさんありました。 セルオートマトン評価（Ｃａｅｖａ）と呼ばれる提案手法は，セルオートマトン理論を用いており，火災事故の建物の状態をチェックするために使用することができる。 実際の事故で行われたテストは、適切に構成されたプログラムが人間の避難の現実的なシミュレーションを得ることがで 著者らはいくつかの実際の事故を分析し、特に建物の改修や避難経路の一時的な利用不能の場合には、CAEva法が非常に有望な解決策として現れることを
1. はじめに
セルオートマトンは、人工知能の分野を含むITブランチのいくつかで使用されています。 それらはセルのネットワークで構成され、それぞれが特定の状態と一連のルールによって区別されます。 与えられたセルの現在の状態の変化は、上記の特性および隣接するセルとの相互関係の結果である。 細胞オートマトンの理論は、ハンガリー系アメリカ人の科学者、ジョン-フォン-ノイマンによって最初に導入された。 彼は、とりわけ、単純な機械でさえ再現能力を示すことを示し、それまでは生物の基本的な特徴とみなされていたことを示しました。 何年もの間、セルオートマトンは理論的な研究のみの対象となっていた。 コンピュータやソフトウェアの開発に伴い、このアプローチに基づく最適化方法はますます頻繁に研究され、実際に実装されてきました。 その汎用性のために、セルオートマトンは、生物学、物理学、数学などの多くの現実の分野と、暗号やコンピュータグラフィックスなどのITの様々な分野で適用さ
1.1. セルオートマトンの適用
セルオートマトンは、具体的に定義されたセルオートマトンがトラフィックを制御する通りの交通のシミュレーションで、例えば、実際に適用されています。 車の流れはある特定の交通強度の特定の区分で基本的に管理される。 これは、例えば、ドイツのルールの高速道路の交通強度制御に適用されます。 その目的のために排他的に設計された監視センターは、高速道路の選択されたセクションからデータを収集します。 得られた情報を解析し，セルラオートマトンによる交通強度の短時間シミュレーションを作成するために使用した。 プロジェクトのウェブサイトは、いくつかの次の時間にわたって発生する可能性のある交通問題について事前に警告されたドライバーの行動に関す セル-オートマトン-アプリケーションのもう一つの例は、特定の地域の人口統計学的シミュ このようなシミュレーションの目的は、予測された人口密度のマップの形で、所与の領域における人口の大きさを示すモデルを生成することである。 このようなシミュレーションは、よく知られている”生命のゲーム”に基づいていることができます。 アルゴリズムにいくつかの変更を導入することにより、周囲の細胞の挙動を監視することが可能である。 セルオートマトンの実装の他の例には、画像処理、テクスチャの生成、波、風、人の避難プロセスのシミュレーション、および本研究のために開発されたシミュレー 提案したアルゴリズムの目的は，与えられた数の出口と火災源を持つ火災上の建物からの人間の脱出パターンのシミュレーションを生成することである。
1.2. セルオートマトンのグリッド
セルオートマトンの進化が起こるグリッドまたは離散空間は、同一のセルのセットで構成されています。 各セルは同じ数の近傍で囲まれており、同じ数の状態を想定できます。 グリッドの形状と結果としてセルオートマトン全体の挙動に大きく影響する三つの構造要因があります:(i)研究された問題の大きさに依存する空間の大きさ、その例を図1に示します(グリッド1D、2D、3D);(ii)グリッドが完全に同一のセルで満たされる必要がある規則性の提供;(iii)隣接する数(上記の両方の要因に依存する)。
この記事では、巨大な火災事故を防ぐために実際の火災事故をシミュレートする可能性を提示しています。 この目的のために，著者らはセルオートマトン評価法，略してＣａｅｖａを用いた。 本稿では以下の組織を持っている。 第2節では、火災の危険性を予測する考え方、二つの実際の事故の説明、およびそれらの境界条件と伝達関数を持つCAEvaシミュレーション方法を紹介します。 第3節では、上記二つの実際の火災事故をシミュレートしたときの実験結果を示します。 最後に、セクション4は最終的な結論で構成されています。
2. 火災の危険性を予測する
2.1。 公共の場所での火災事故
火災は、特に屋内で発生する最も制御不能な災害の一つです。 したがって、建物が住宅、ビジネス、または他の種類の建物であるかどうかにかかわらず、建物の機能にかかわらず、その設計は火災規制に準拠しなけれ 廊下の幅、非常口の数、および同時に内部に滞在する許容人数は、ユーザーの安全に重大な影響を与えます。 平面図のドアの簡単な存在は十分でない;それらは開いていなければならない。 多くの場合、非常口のドアがロックされていることに起因する死傷者の数が多い。 過去数十年では、レストランやナイトクラブのような公共の場所で悲惨な火災の数がありました。 表1は、このような事故のいくつかの例を示し、犠牲者の数を示しています。 提供されたデータからわかるように、数十年前（1942年）または最近（2013年）に発生したかどうかにかかわらず、長年にわたって娯楽クラブで多くの火災が発生
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2.2. キスナイトクラブ火災事故のケース
“Aglomerados”と呼ばれるイベントは、土曜日に始まりました,26January2013,at23:00Utc At Kissナイトクラブ. クラブには、6つの大学の学生とサンタマリア連邦大学の技術コースの人々がいました。 翌日の早朝、学生たちが新入生のボールを持っている間に大火が起こり、パニックが発生しました。 目撃者は、火災の原因は、パーティー中に演奏している音楽バンドのメンバーによって照らされた花火のフレアであったと証言した。 火災は建物のいくつかの部分で屋根を崩壊させ、多くの人々を内部に閉じ込めました。 消防士はクラブのバスルームで数人の遺体を発見した。 大火の瞬間には、クラブの中に約2,000人がいました。 この数は、1,000の建物の最大容量を倍増します。 この災害では少なくとも231人が死亡し、さらに何百人もの負傷者が発生しました。 多くの死者は明らかに煙の吸入によって引き起こされたが、他の犠牲者は出口のために急いで踏みつけられた。 図2は、Kissナイトクラブのスキームを示しています。
2.3. Cocoanut Grove Fire Accident
Cocoanut Groveは1927年に建てられたレストランで、マサチューセッツ州ボストンのダウンタウンにあるパークスクエア近くのPiedmont Street17に位置していた。 1920年代には非常に人気があり、建物の構造は一階建てで、地下に地下室がありました。 地下室は、バー、キッチン、冷凍庫、およびストレージエリアで構成されています。 一階には大きなダイニングルームエリアとバンドスタンド付きのボールルームがあり、ボールルームとは別のいくつかのバーエリアが含まれていました。 ダイニングルームはまた、月や星の景色を可能にするために暖かい天候の間に使用するための引き込み式の屋根を持っていました。 Cocoanut Groveへの正面玄関は、建物のピエモンテ通り側にある回転ドアを介していました。 1942年11月28日の土曜日に、非常に大きな火災事故がありました。 その夜、バスボーイは地下のバーの隅にある人工ヤシの木の上にある電球を修理するよう命じられていました。 しばらくすると、装飾が燃え始めました。 他の家具が発火すると、炎と有毒ガスの火の玉が階段に向かって部屋を横切って走りました。 回転ドアはパニックに陥った常連客のクラッシュのために詰まったようになりました。 多くの人が火の中に立ち往生。 その後、火災の時には1000人以上が木立の中にいたと推定されました。 ライリー委員によって確立された最終的な死亡数は死者490人、負傷者166人であったが、負傷者の数は病院で治療され、後に解放された人の数であったが、多くの人が負傷したが入院を求めなかった。 図3は、Cocoanut Groveのスキームを示しています。
2.4. CAEvaシミュレーション方法
CAEvaシミュレーション方法は、建物内の火災脱出シナリオをリハーサルする目的のために準備されたプログラムです。 これは、様々なシミュレーション結果を比較し、適切な結論を引き出すのに役立ちます。 このプログラムは、Windows環境のオブジェクト指向プログラミングツールであるC++Builder環境で実装されており、AIRlabのwebサイトで無料で利用できます。 このプログラムでは、一階建ての建物の計画を含む任意のサイズのボードを描画して、内部の人々を見つけ、火災の原因を示すことができます。 ボードは、セルのグリッドで構成されています。 各セルは、fire、wall、person、person on fire、またはempty cellのいずれかの状態のみを想定できます。 図4は、火災シミュレーションオートマトンの単一セルの状態図を示しています。
2.5。 境界条件
セルオートマトンの様々な進化が起こる離散空間には、d次元の理論的に無限のグリッドが含まれています。 この種のグリッドはコンピュータアプリケーションに実装することができないため、限られたテーブルの形で表現されます。 したがって、グリッドの境界、つまりテーブルの制限に境界条件を設定する必要があります。 基本条件のセットを図5に示します。 これらの条件は90度のグリッド回転後に類似しているため、さらなる配置は些細なものとしてスキップされました。 壁方向のセル運動のシミュレーションには，（ｉ）直線運動：セルの状態は変化しない，（ｉ ｉ）対角運動：セルの状態は空の状態に変化する。入射角はリバウンド角に等しいので，鏡像内のセルの状態は運動を開始したセルの状態に変化する。（ｉｉｉ）運動条件：（ｉ ｖ）ターゲットセルが空の状態にある場合に運動が可能である。 そうでなければ、セルはその状態を変化させず、（ｖ）”人”状態のセルの”火”状態のセルへの運動の試みは、開始セルの火傷の数を増加させる。
特殊なケースは、ボードの隅からの動きの試みです。 三つの開始方向のリバウンドは、セルの状態を変化させないが、連続した五つの方向の動きの試みの結果として変化する可能性がある。 運動規則および条件は、「人」状態および「火」状態の細胞にも適用されることにも留意すべきである。 モーションを実行できないフィールドは、”壁”状態のセルです。 リバウンド条件は、移動する仮想オブジェクトが（視覚的な意味で）リバウンドする障壁を構成するセルオートマトングリッドのエッジで発生します。 これらの条件は、包摂された経験的空間をシミュレートするために使用されます。2.6.
2.6. 伝達関数
セルオートマトンの進化は、連続した処理サイクルを決定する離散時間で行われます。 各離散モーメントは、個々のセルの状態を更新するために使用されるため、各オートマトンは時間の経過とともに動的オブジェクトです。 すべての反復で、伝達関数は特定の規則に従ってグリッド内のすべてのセルを1つずつ処理（計算）できます。 処理された各セルは、現在の状態と隣接セルの状態の計算に基づいて新しい状態を受け取ります。 転送規則と状態空間、ならびに定義された近傍は、セルオートマトン進化プロセスの固有の要素である。 実行されると、プログラムは、建物の計画を描画し、内部の個々の要素を配置する準備ができて、メイン画面が表示されます。 板が引かれ、すべての部品が整理されれば、ユーザーは火および人々変数の構成およびグループの効果の設定を始めることができます。 火変数は次の通りあります:(i)隣人の数が1未満の場合は単独で火災が発生し、(ii)隣人の数が3以上の場合は人口過剰から火災が発生し、(iii)隣人の数が3以上の場合は新たな火災が発生し、(iv)隣人の数が4以下の場合は火災が発生する。 人に関するパラメータは次のとおりです：（v）人がデフォルト状態で出口に向かって行く確率は50、（vi）死に至る火傷の数は5、（vii）グループ効果はオン/オフです。
画面には、出口に向かって脱出する人々と伝播する火をシミュレートするポイントがあります。 すべてのイベントは統計の表に記録されます。 それらには、ボード内に残っている人々の数が含まれ、火の中や粉砕によって救われ、死亡しました。 得られたデータは、実験から結論を引き出すことを可能にする。2.7.
2.7. 実際の火災事故のファジィ観測へのOFN表記の実装
セルラー自動化における順序付けられたファジィ数の使用は自然なステップのようです。 Zadeh、Klir、Duboisらによって導入されたファジー数の多くの表記法があります。 およびＫｕｎｏｐｏｔｅｋ ｅ ｔ ａ ｌ． 、他の中で。 この場合、ムーアの近傍が追加的に使用される二次元装置があるので、細胞からの8つの利用可能な移動がある。 この状況の例を図6に示します。
出口に近い近傍の一部があり、他の部分は人間の状態のセルのグループに近い部分があります。 したがって、行列式に応じて、問題のこのセルのための動きの二つの可能なセットがあります。 各集合は四元であるので，によって導入された順序付けられたファジィ数と呼ばれるファジィ数の表記がその記述に適している。 創作者の死後、いくつかの作品ではファジーナンバーとも呼ばれています。 この表記法では、ファジィ数Aは、一般に、図8に示されている座標によって記述される台形の形状を有する。
図8の矢印は、個々の座標の順序を反映する方向を示しています。 (I)加算:(ii)スカラー乗算:(iii)減算:(iv)乗算:(v)除算:
ムーアの近傍でセルからセルへの可能な移動の与えられたセットを図9に示します。 アルゴリズムの設定に応じて、トラフィック行列式は、（i）最も近い出口に向かって行くこと、（ii）最も近い人々の集まりを得ることができます。
行列式は、OFN表記のファジィ数に関連します。
定義1. させるファジー番号の2つのペアになります。 指示は、指示された行列式に近い移動のサブセットに対して正である:行列式からより遠い座標のペアは、負の指示によって示される:さらなる動きを決定することができるセルのサブセットは、以下の規則を満たすファジィ数のペアである:正である正であるその後、セルオートマトンの次の進化における四つの可能な動きを表すこのペアのセットから、一つの座標のペアが描かれる。 デフォルトでは、トラフィックが不可能なフィールドはリストから削除する必要があります。 四つのセルのいずれかで移動が不可能な場合、セルの状態は変化しません。 これは、人が動かない状況を象徴しています。
3. CAEva法を用いた実験
著者らは、CAEvaプログラムでキスナイトクラブのシナリオのシミュレーションを開始しました。 彼らは人々を内部に置き、火をつけました。 建物は7つの部屋で構成され、出口は1つしかありませんでした。 青い点は人をマークし、赤い点は火をマークします。 このスキームに基づいていくつかの試験を行い、想定される条件は以下の通りであった: テストの目的は、一定の規則と関係に基づいて、建物の火災をシミュレートすることでした。 以下のパラメータの設定、バージョンの選択、および固有のルールは、死亡率に影響を与える環境を完全に構成します。 変数は、（i）ドアの数と場所を含む建物の床のレイアウト、（ii）指定された場所での建物内の定義された人数の分布、（iii）火災パラメータの設定でした:(a)隣人がいない場合は火災が単独で出る、(b)隣人が3人以上いる場合は人口過剰のために火災が出る、(c)隣人が3人以上いる場合は新しい火災が発生する、(iv)人のパラメータ(ライブセル)の設定(a)死に至る火傷の数はデフォルトで5に設定されている、(v)ボード上の火災源の位置、(vi)出口に向かう確率を指定する(三つのオプション):25%、50%、75%,(vii)人々がグループで出口に向かって移動するかどうかを指定する(二つのオプション):グループ効果の有無にかかわらず.
図10は、シミュレーションプロセスが開始される前のKiss nightclubスキーマを示しています。 赤い四角は火を表し、青い四角は人を表しています。 図11は、シミュレーションを完了した後のKiss nightclubスキーマを示しています。 図12は、シミュレーションプロセスが開始される前のCocoanut Groveスキーマを示しています。 赤い四角は火を表し、青い四角は人を表しています。 図13は、シミュレーションを完了した後のCocoanut Groveスキーマを示しています。 シミュレーションは、各条件のために二百回行われました; 一つの火災事故のための1200シミュレーションを与える六つの条件がありました。 表2は、実行されたシミュレーションの平均結果を示しています。 キスナイトクラブの火災での死者数に関する実際のデータを考慮すると、実際の死者数に最も近い結果は、出口に向かって行く人々の75％の確率を使用して、グループ効果をオフにして達成された。 表3は、平均結果を実数と比較しています。
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表3に示すように、グループ効果がなく、出口に向かう人々の75％の値で最小の相対誤差が得られた。 最大のエラーは、グループ効果を有効にし、出口に行く人々の25％の確率で達成されました。 これは、この火災が発生した場合、グループ効果が機能せず、人々が自分で道を探していたことを意味する可能性があります。
あなたが表4で見ることができるように、ここではまた、施設の出口に行く確率の増加は、火災で死亡した人々の数を減少させました。 表5は、平均結果を実数と比較したものです。 無効なグループ効果については最小の誤差が得られましたが、出口に向かっている人々の50％の値が得られました。 これは、このクラブで火災が発生した場合、グループ効果も機能しなかったが、人々は悲劇的な効果を引き起こしたクラブを離れることを急いでいなかったことを意味するかもしれません。
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死亡率は、火災発生の場所によって異なります。 火がどの部屋をブロックすると、そこに滞在する人々は、100％の確率でそれに向かって移動しても脱出して出口に到達することはできません。 プログラムで使用されるグループ効果は、必ずしも建物からの人々の脱出に役立つわけではありません。 人々がグループを形成するために他の人々を探しているので、それは群衆を生成することができ、それゆえに踏みつけが起こることがあります。 彼/彼女が動くことができたときに人が方向を持っていないとき、彼/彼女は踏みつけられます。 図6-9では、火災の場所と火災の広がりが赤でマークされています。 In contrast, blue indicates the location of people at the start of an event, a fire.
(a)
(b)
(c)
(d)
(a)
(b)
(c)
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4. 結論
見ることができるように、実行されたシミュレーションは、人々が火災時にどのように行動したか、出口を求めて群衆に従ったか、単独で行動していたか、または出口を見つけるのに十分な決定をしたかを理解するのに役立ちます。 あるケースでは、人々はより高いレベルの決定（出口に向かう確率75％）を示したが、後者のケースではレベルは低かった（50％）。 シミュレーションは、セキュリティレベルの分析中の警告として使用できますが、発生したイベントの詳細な分析の要素としても使用できます。
提案した方法と実際のケースを比較すると、火災脱出シナリオのシミュレーションを作成することは非常に困難であることが実証されました。 最も挑戦的な要素は、確率的かつ予測不可能になる可能性があり、人々の行動です。 この研究の著者らは、セルオートマトンを用いて建物からの人々の脱出のシナリオを再現することができ、その実装はこの論文の目的であった。 プログラムの適切な構成を使用する: 出口に向かっている人の確率を決定すると、火災パラメータとグループ効果のオン/オフ設定は、以下の結論を引き出すことを可能にする。 グループ効果がプログラムに適用されると、踏みつけの結果として死ぬ人の数は、この効果が無効になっている場合よりも大きくなります。 死亡率は、人々がどの方向にも動くことができないときに上昇し、これは、踏みつけが頻繁に起こる高密度の領域を作り出す集団に集まる個人の結果で 実際の数字に最も近いことが判明した結果は、人々が脱出する確率の値が約50-75％であったときに達成された。 避難中の意思決定プロセスに影響を与える障害には、とりわけ、可燃性物質、高温、有毒ガスの燃焼に起因する煙による視認性の制限が含まれます。 Ｃａｅｖａ法で達成された結果は，建築家や建築コンストラクタに貴重な情報を提供することができる。 このプログラムから得られた結果は、建物内の脱出ルートの不法または違法な遮断が、建物操作の各段階で悲劇的な結果をもたらす可能性があるという論文を確認している。 火災安全および構造安全点検を担当する人々は時々余りに厳密であるようであることができる決定を正当化するためにそのような用具を適用するか シミュレーションをさらに現実的にするためには、シミュレーション中に人が出口に向かって移動する確率に関連するパラメータの自動変更のオプ より正確な結果を提供するために、さらに条件を追加することも可能です。 将来の実験では、この事実を考慮する必要があります。
利益相反
著者らは、この論文の出版に関する利益相反はないと宣言しています。
