Metis: Multi-Agent Based Crisis Simulation System
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of the computational technologies (Graphics Processing Units - GPUs) and Machine Learning, the research domain of crowd simulation for crisis management has flourished. Along with the new techniques and methodologies that have been proposed all those years, aiming to increase the realism of crowd simulation, several crisis simulation systems/tools have been developed, but most of them focus on special cases without providing users the ability to adapt them based on their needs. Towards these directions, in this paper, we introduce a novel multi-agent-based crisis simulation system for indoor cases. The main advantage of the system is its ease of use feature, focusing on non-expert users (users with little to no programming skills) that can exploit its capabilities a, adapt the entire environment based on their needs (Case studies) and set up building evacuation planning experiments with some of the most popular Reinforcement Learning algorithms. Simply put, the system's features focus on dynamic environment design and crisis management, interconnection with popular Reinforcement Learning libraries, agents with different characteristics (behaviors), fire propagation parameterization, realistic physics based on popular game engine, GPU-accelerated agents training and simulation end conditions. A case study exploiting a popular reinforcement learning algorithm, for training of the agents, presents the dynamics and the capabilities of the proposed systems and the paper is concluded with the highlights of the system and some future directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».