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TALLER DE MODELADO I (PRIMERA PARTE)
2014-P
Clave de uu.ee.aa: 2137079
Grupo: CZ12
Salón: 102 - Edf. Posgrado
Laboratorio: AT-229
Horario: de lunes, miércoles y viernes de 12:00 a 14:30 hrs.
Profesora: María Luisa Sandoval Solís.
Cubículo: AT-223
e_mail: [email protected]
Asesorías: martes y jueves de 16:30 a 18:30 h., o por cita.
OBJETIVOS. Que el alumno:
I. Comprenda los modelos básicos de tráfico peatonal.
II. Sea capaz de aplicar algunas técnicas numéricas para generar simulaciones de
algunos modelos de tráfico peatonal.
III. Programe en forma eficiente los modelos de tráfico peatonal propuestos usando
Python.
IV. Sea capaz de hacer propuestas para mejorar los modelos expuestos.
TEMARIO
1. Introducción. Modelo matemático, simulación o modelación numérica y
aplicaciones. Estado del arte en la modelación tráfico peatonal.
2. Modelo de Fuerza Social.
a. Simulaciones en diferentes escenarios.
3. Modificación al Modelo de Fuerza Social.
a. Diagrama Fundamental.
4. Introducción a Python.
5. Modelo de autómata celular.
a. Definición de autómata celular.
b. Condiciones de frontera.
c. Tipos de vecindades.
d. Supuestos.
6. Modelo de Klüpfel.
a. Algoritmo de movimiento
b. Trayectorias.
c. Distancia social.
d. Simulación.
7. Enfoque de Blue y Adler.
a. Simulación
8. Modelo de Campo social
a. Simulación.
b. Modificaciones para generar otros escenarios (proyectos)
Bibliografía.
- Helbing, D. and Molnár, P., Social force model for pedestrian dynamics, Physical
Review E 51, 4282-4286 (1995).
- Jorge D. Gonález Arostico. Estudio de modelos para tráfico peatonal y su
aplicación a pasillos en diferentes escenarios. Tesis de Maestría, UAMIztapalapa, 2011.
- Steiner A, Philipp M and Schmid A. Parameter estimation for a pedestrian
simulation model. 7th Swiss transport research conference, Monteverità/Ascona,
september 2007.
- Helbing D., Johansson A. and Shukla P. Specification of a Microscopic
Pedestrian Model by Evolutionary Adjustment to Video Tracking Data, 27 de
October de 2008.
- Daniel R. Parisi, Marcelo Gilman y Herman Moldovan. A m
- odification of the social force model can repreoduce experimental data of
pedestrian flows in normal conditions. Physica A, 388:3600?3608, 2009.
- Weidmann, U. Transporttechnik für Fussgänger, Schriftenreihe 90, IVT, ETH
Zürich. (1993)
- Klupfel Humbert (2003). A Cellular Automaton Model for Crowd Movement and
Egress Simulation. Universidad Duisburg-Essen, PhD.
- Burstedde, C., K. Klauck, A. Schadschneider, and J. Zittartz (2001). Simulation of
pedestrian dynamics using a 2-dimensional cellular automaton.
Forma de evualuar
Primera parte: Prácticas y/o tareas (30%), proyecto (40%) y exposición (30%).
Calificación global: promedio de las dos partes del curso.
Escala de calificaciones:
por definirse
[0.0, 6.0)
[6.0, 7.5]
(7.5, 9.0)
[9.0, 10]
Lenguaje de programación: Python
-
NA
S
B
MB
(www.python.org)
Aspectos importantes:
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Hay una tolerancia de media hora para poder entrar al salón de clase.
Durante la clase no se pueden tener encendidos aparatos electrónicos como
celulares, ipods, etc.
Algunas prácticas se evaluarán en la misma clase.