GPU accelerated Nature Inspired Methods for Modelling Large Scale\n Bi-Directional Pedestrian Movement
Notice bibliographique
Résumé
Pedestrian movement, although ubiquitous and well-studied, is still not that\nwell understood due to the complicating nature of the embedded social dynamics.\nInterest among researchers in simulating pedestrian movement and interactions\nhas grown significantly in part due to increased computational and\nvisualization capabilities afforded by high power computing. Different\napproaches have been adopted to simulate pedestrian movement under various\ncircumstances and interactions. In the present work, bi-directional crowd\nmovement is simulated where an equal numbers of individuals try to reach the\nopposite sides of an environment. Two movement methods are considered. First a\nLeast Effort Model (LEM) is investigated where agents try to take an optimal\npath with as minimal changes from their intended path as possible. Following\nthis, a modified form of Ant Colony Optimization (ACO) is proposed, where\nindividuals are guided by a goal of reaching the other side in a least effort\nmode as well as a pheromone trail left by predecessors. The basic idea is to\nincrease agent interaction, thereby more closely reflecting a real world\nscenario. The methodology utilizes Graphics Processing Units (GPUs) for general\npurpose computing using the CUDA platform. Because of the inherent parallel\nproperties associated with pedestrian movement such as proximate interactions\nof individuals on a 2D grid, GPUs are well suited. The main feature of the\nimplementation undertaken here is that the parallelism is data driven. The data\ndriven implementation leads to a speedup up to 18x compared to its sequential\ncounterpart running on a single threaded CPU. The numbers of pedestrians\nconsidered in the model ranged from 2K to 100K representing numbers typical of\nmass gathering events. A detailed discussion addresses implementation\nchallenges faced and averted.\n
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».