Particle Swarm Optimization model: description of the movement of pedestrians in evacuation scenarios

La tesi propone un modello di Particle Swarm Optimization (PSO) modificato per la simulazione del movimento dei pedoni in scenari di evacuazione. I pedoni sono rappresentati come agenti autonomi impegnati in un processo di ottimizzazione decentralizzato, volto alla minimizzazione di una funzione di costo in un ambiente dinamico e soggetto a vincoli temporali e spaziali. La formulazione proposta estende l'algoritmo PSO canonico introducendo componenti cognitive, sociali e stocastiche, al fine di rappresentare con maggiore realismo i comportamenti collettivi e le dinamiche tipiche dei flussi di pedoni. Il modello proposto è validato mediante simulazioni numeriche su funzioni di test, che ne confermano la convergenza e la robustezza. Infine, l'applicazione a uno scenario di evacuazione in una piazza testa la capacità del modello di riprodurre dinamiche reali e individuare percorsi di fuga ottimali.