DUTRA, Teófilo Bezerra. Um modelo híbrido para simulação de multidão com comportamentos variados em tempo real. 2011. 67 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2011. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-12T17:45:52Z No. of bitstreams: 1 2011_dis_tbdutra.pdf: 2204515 bytes, checksum: 0e646e46cb75dcf0198230cf6ff94930 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-22T12:32:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_dis_tbdutra.pdf: 2204515 bytes, checksum: 0e646e46cb75dcf0198230cf6ff94930 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-22T12:32:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_dis_tbdutra.pdf: 2204515 bytes, checksum: 0e646e46cb75dcf0198230cf6ff94930 (MD5) Previous issue date: 2011 / Crowd simulation is a computationally expensive task, where there is the need to reproduce the behavior of many (tens to thousands) agents in a two-dimensional or three-dimensional environment realistically. The agents need to interact to each other and with the environment, reacting to situations, alternating behaviors and/or learning new behaviors during his “lifetime”. Many models to simulate crowds have been developed over the years and can be classified into two big groups (macroscopic and microscopic) according to how the agents are managed. There are some works in the literature based on macroscopic models, where the agents are grouped and guided by the potential field of their group. The construction of these fields is the bottleneck of these models, so it is necessary to use few groups if it is needed for a simulation to run at interactive frame rates. In this work is proposed a model based on a macroscopic model, which aims mainly to reduce the cost of calculating the potential fields of the groups, by using groups discretized according to the needs of the environment. At the same time it is proposed the addition of groups that can steer the agents of a simulation to momentary goals, which gives the crowd a wider variety of behaviors. Finally, it is proposed the use of a social forces model to prevent collisions between agents and between agents and obstacles. / Simular uma multidão é uma tarefa custosa computacionalmente, onde há a necessidade de reproduzir o comportamento de vários (dezenas a milhares) agentes realisticamente em um ambiente bidimensional ou tridimensional. Os agentes precisam interagir entre si e com o ambiente, reagindo a situações, alternando comportamentos e/ou aprendendo novos comportamentos durante sua “vida”. Muitos modelos para simulação de multidão foram desenvolvidos nos últimos anos e podem ser classificados em dois grandes grupos (macroscópico e microscópico) de acordo com a forma como os agente são gerenciados. Existem alguns trabalhos na literatura baseados em modelos macroscópicos, onde os agentes são agrupados e guiados pelo campo potencial gerado para seu grupo. A construção desses campos é o gargalo desse tipo de modelo, sendo necessária a utilização de poucos grupos para que uma simulação execute a taxas de quadros interativas. Neste trabalho é proposto um modelo baseado em um modelo macroscópico, que tem como objetivo principal diminuir o custo do cálculo dos campos potenciais dos grupos, discretizando os mesmos de acordo com a necessidade do ambiente. Ao mesmo tempo é proposta a adição de grupos que podem dirigir os agentes de uma simulação a objetivos momentâneos, o que fornece à multidão uma maior variedade de comportamentos. Por fim, propõe-se a utilização de um modelo de forças sociais para a prevenção de colisões entre os agentes e entre agentes e obstáculos.