Modèles physiques

3.6.1.1 SimWalk Tranport

SimWalk [PRI 14] est un simulateur multi-agents qui se base sur le modèle de forces sociales de Helbing [HEL 95]. Le modèle suppose que les déplacements des voyageurs dépendent de leurs motivations et de leurs perceptions de l’environnement [STE 07]. L’image de l’ensemble du système est construite à partir de comportements des individus et des interactions entre eux. Le simulateur prend en charge les situations d’évacuation, les mouvements des piétons dans les transports en commun et est utilisé aussi pour évaluer les effets de réaménagement [PRI 14].

SimWalk Transport [SIM] (Figure 40) modélise les mouvements des passagers, les temps d’arrêt et l’optimisation des horaires. Ceci est intéressant pour notre problématique, mais s’agissant de zones très denses (jusqu’à 2000 agents présents dans un train et sur le quai), l’approche continue du modèle de force sociale peut être limitée notamment dans la consommation des ressources machines [ZHO 10] et la limitation des variabilités des comportements inter-agents.

Figure 40. Capture d’écran de l’outil SimWalk

102 3.6.1.2 PTV VISSIM

VISSIM [WIE 74][HOY 97] est un modèle microscopique, qui se base sur un MFS, développé pour analyser des opérations dans le transport public. VISSIM peut modéliser des réseaux routiers intégrés se trouvant dans un corridor typique, ainsi que divers modes de transport à usage général (i.e. bus, train, camions, piétons et cyclistes). Le modèle a été développé à l'Université de Karlsruhe, en Allemagne, au début des années 1970. La distribution commerciale de VISSIM a débuté en 1993 par PTV Transworld AG [PTV 00]. Le modèle se base sur le MFS de Helbing qui contrôle le niveau opérationnel et une partie du niveau tactique. Tandis que le niveau stratégique est défini en entrée par l’utilisateur du modèle [PRI 14] (Pour la définition des trois niveaux, cf. Section 5 Modèle comportemental des piétons).VisWalk est un module indépendant qui se centre sur le comportement de la marche humaine. Voir Figure 41.

Figure 41. Simulation de PTV VisWalk et VISSIM. Vue de dessus des échanges quai-train (Source : Youtube)

3.6.1.3 Modèle RBAS (Realistic Behavior Agent Simulation)

Le modèle RBAS [BAI 14] se base sur le Modèle de Force Sociale de Helbing. Le modèle a pour but de reproduire le comportement réaliste de la foule en y incluant des paramètres cognitifs impliqués dans les choix d’itinéraires et les comportements d’évitement, d’attention et la notion d’espace personnel et de culture [HAL 66], ainsi que des paramètres physiologiques comme la taille d’un agent.

Le choix d’itinéraire des agents est essentiellement lié à la perception visuelle de l’espace, ainsi les piétons planifient leurs trajets en regardant autour d’eux et en estimant les mouvements des autres piétons. Les auteurs renforcent leurs travaux en se basant sur les résultats d’expérimentations en oculométrie [KIT 10]. Ces expérimentations révèlent que les piétons accordent plus d’importance aux objets qui sont devant eux plutôt qui leur sont latéraux. De plus, ils font plus attention aux objets situés dans leur champ de vision central (angle de 90°).

Aussi, les agents semblent accorder une plus grande importance aux obstacles statiques que dynamiques. Les auteurs distinguent plusieurs types de collisions entre agents (i) collision frontale, (ii) collision arrière, (iii) collision latérale. Selon les travaux de [SAK 05] les agents prennent en priorité les trajets qui leur évitent tous type de collisions, mais si une collision a lieu, cette dernière serait plutôt une collision latérale.

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Les auteurs proposent l’intégration d’un modèle de perception des émotions d’une foule [BAI 15] (i.e. tracking de trajets de personnes dans une simulation et attribution d’émotion selon le trajet).

Dans les travaux de Baig et al. [BAI 14], le nombre d’agents testé varie entre 10 et 150 agents.

Nous ne disposons pas de plus d’information concernant la capacité de calcul et de génération d’agents pour ce modèle qui se base sur un MFS. Voir la Figure 42.

Figure 42. Simulation de RBAS 3.6.1.4 Legion

Le simulateur Legion [LEG] est un système multi-agents développé initialement par Still [STI 00]

et remplacé ultérieurement par une nouvelle version développée par le Maia Institute. Berrou et al.

[BER 07] décrivent le simulateur représentant chaque piéton sous forme d’une entité circulaire bidimensionnelle qui se déplace dans un espace continu 2D. Le modèle permet de représenter des formes géométriques diverses comme les escalators, les rampes et les ascenseurs. Le modèle fonctionne selon le principe du moindre effort qui calcule l’insatisfaction à travers les trois composantes suivantes qui impliquent des coûts énergétiques différents : (i) le dérangement (i.e.

marcher plus que nécessaire pour atteindre une destination donnée) (ii) la frustration (i.e. la violation de la vitesse désirée) (iii) la gêne (i.e. proximité physique avec personnes et obstacles).

Le simulateur (Figure 43) a été testé dans le contexte ferroviaire (i.e. entrant, sortant, montant les escaliers ou descendant, marchant sur tapis roulant, escalateur, quai) [BER 07] et ceci pour plusieurs types de piétons (i.e. passagers, touriste, etc.) et dans plusieurs régions (i.e. Europe, UK, USA, extrême orient, etc.). Selon ces profils de population, les paramètres suivants varient : (i) dimension de chaque entité reprise de la distribution de tailles publiées par Pheasant [PHE 98]

(ii) la vitesse préférée selon des mesures effectuées par Berrou et al. [BER 07] (iii) l’espace personnel selon Hall [HAL 66] et Fruin [FRU 87].

L’approche du moindre effort peu être intéressante pour notre étude. Nous prévoyons des effets d’optimisation et de gain qui se concrétisent à travers les comportements des voyageurs (i.e. se positionner par rapport à la position de la sortie). Cependant, certains auteurs rapportent le coût en termes de temps et de performance machine de la simulation [CHA 09].

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Figure 43. Capture d'écran d'une simulation de Legion [LEG][MAN]

3.6.1.5 Myriad II

Myriad II (Figure 44) a été créée par Still et al. [STI 00] à « Crowds Dynamics ». L’outil analyse les mouvements de personnes dans une foule et a pour but de déceler des défaillances d’un système donné afin de prendre des mesures préventives. Myriad est un système multi-agents, permettant l’interaction entre les individus, et aussi multi-scalaire, intégrant trois outils de modélisation dans un seul environnement, ce qui rend le simulateur flexible à différentes situations.

L’outil modélise différents aspects déterminant l’environnement global : (i) le système d’analyse de réseau : pour la simulation des mouvements de la foule dans des espaces larges et complexes (ii) le système d’analyse spatiale : pour simuler comment la foule utilise l’espace dans un environnement particulier. Cette analyse se base sur des métriques spatiales, de probabilité de conflit, de gestion de l’espace. (iii) le système d’analyse multi-agents : pour représenter des agents autonomes en interaction et ayant des perceptions et des buts propres.

Dans Myriad, l’influence sur le comportement de la foule s’exprime de quatre manières : objectif, mobilité, contrainte et assimilation [CHA 09][STI 00].

De ce point de vue, Myriad est un outil qui se distingue [HEP 11 :p396] des autres par son architecture multi-scalaire. Cette architecture a pour objectif principal de favoriser la flexibilité du modèle. Dans notre contexte, on peut considérer que cela rejoint notre notion de transférabilité.

Figure 44. Capture d'écran d'une simulation multi-agents de Myriad II¹⁴

14 © Simulation multi-agents de Myriad II / http://www.crowddynamics.com/technical/

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