Dans ce travail, nous avons pr´esent´e un mod`ele de simulation de foules qui simule des groupes et qui a donn´e lieu `a quelques exp´erimentations. Sur le plan graphique de l’animation ce n’est pas notre objectif, c’est-`a-dire que nous ne sommes pas int´eress´es aux aspects graphiques mais aux raison et comportements des agents dans les diff´erents contextes.
Pour assurer le d´eplacement des ´el´ements dynamiques (les agents et les v´ehicules), nous avons utilis´e des r´egions via les quelles les agents o`u les v´ehicules doivent passer `a travers.
Dans notre mod`ele la perception de l’environnement par les agents est assur´ee par les contextes auxquels ils sont soumis, o`u chaque contexte est entour´e par une zone d’in-fluence qui assure l’acquisition de l’information. L’ensemble des informations collect´ees joue un rˆole important dans la d´ecision o`u le comportement des agents est d´efini sous forme de r`egles.
Pour traiter le contrˆole, au sein de notre mod`ele, nous avons utilis´e deux principes ; d’une part l’influence des contextes qui sont repr´esent´es par une force qui est dynamiquement et modifiable durant la simulation, cela va dans le sens du r´ealisme macroscopique. Et d’autre part les tendances des attributs de caract`eres de chaque agent. les valeurs des ten-dances nous permettent de repr´esenter leur personnalit´e et d’obtenir des agents sp´ecifiques (r´ealisme microscopique). D’apr`es ces deux principes, nous avons obtenu une variation dans les comportements des agents dans un mˆeme contexte.
Nous consid´erons donc que le mod`ele peut traiter un certain degr´e la r´ealisme
macrosco-Conclusion et perspectives
Perspectives
Notre mod`ele a ´et´e cr´ee et appliqu´e sur une repr´esentation en 2D, une simulation en 3D sera bien plus r´ealiste. Il serait bien aussi que ce mod`ele soit utilis´e pour simuler d’autres environnements comme le trafic routier par exemple.
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