Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Crowd evacuation with leaders in railway station using reinforcement learning

Year (A.D.)

2022

Document Type

Thesis

First Advisor

ลัญฉกร วุฒิสิทธิกุลกิจ

Second Advisor

ณัฏฐ์ ลีละวัฒน์

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Department (if any)

Department of Electrical Engineering (ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า)

Degree Name

วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิศวกรรมไฟฟ้า

DOI

10.58837/CHULA.THE.2022.853

Abstract

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้เสนอการประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเทคนิคที่มีชื่อว่า การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายใกล้เคียง เพื่อฝึกฝนเอเจนต์ให้เป็นผู้นำการอพยพผ่านชุดเครื่องมือเอมแอลเอเจนต์ของโปรแกรมยูนิตี แบบจำลองแรงทางสังคมถูกใช้เพื่อนำเสนอการปรับเปลี่ยนพลวัตของผู้อพยพและอัลกอริทึมเอสตาร์ถูกใช้เพื่อค้นหาเส้นทางอพยพที่สั้นที่สุดของผู้อพยพแต่ละคนจากตำแหน่งเริ่มต้นไปยังทางออก ประสิทธิภาพการอพยพถูกประเมินโดยจำนวนผู้อพยพโดยเฉลี่ยที่ไม่สามารถออกจากสถานีรถไฟฟ้าทดลองได้ตามเวลาที่กำหนดภายใต้สถานการณ์การอพยพที่แตกต่างกัน จากผลการทดสอบพบว่า การอพยพฝูงชนด้วยผู้นำที่ถูกฝึกด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลังสามารถอพยพผู้อพยพทั้งหมดออกจากสถานีรถไฟฟ้าทดลองได้ตามเวลาที่กำหนด ทั้งนี้เวลาที่ใช้ในการอพยพจะเร็วหรือช้าขึ้นอยู่กับตำแหน่งของผู้อพยพด้วยเช่นกัน

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

This thesis proposes the application of a reinforcement learning technique called proximal policy optimization to train the agent to become an evacuation leader via the unity ml-agents toolkit. The social force model is used to present the modification of evacuee dynamics and the a-star algorithm is used to find the shortest evacuation path of each evacuee from the initial location to the exit. Evacuation efficiency is assessed by the average number of evacuees who cannot leave the train station for the specified time under different evacuation situations. Simulation results show that crowd evacuation with leaders trained by reinforcement learning can evacuate all evacuees from the train station for the specified time. However, the time it takes to evacuate will be faster or slower depending on the location of the evacuees as well.

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.