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Multi-agent geo-simulation of crowds and control forces in conflict situations : models, application and analysis

Larochelle, Benoît 16 April 2018 (has links)
Peu de modèles et de simulations qui décrivent les comportements de foule en situations de conflit impliquant des forces de l’ordre et des armes non-létales (NLW) existent. Ce mémoire présente des modèles d’agents de la foule et des forces de l’ordre ainsi que des NLWs dans des situations de conflit. Des groupes ainsi que leurs interactions et actions collectives sont explicitement modélisés, ce qui repousse les approches de simulation de foule existantes. Les agents sont caractérisés par des profils d’appréciation de l’agressivité et ils peuvent changer leurs comportements en relation avec la Théorie de l’identité sociale. Un logiciel a été développé et les modèles ont été calibrés avec des scénarios réalistes. Il a démontré la faisabilité technique de modèles sociaux aussi complexes pour des foules de centaines d’agents, en plus de générer des données pour évaluer l’efficacité des techniques d’intervention. / Few models and simulations that describe crowd behaviour in conflict situations involving control forces and non-lethal weapons (NLW) exist. This thesis presents models for crowd agents, control forces, and NLWs in crowd control situations. Groups as well as their interactions and collective actions are explicitly modelled, which pushes further currently existing crowd simulation approaches. Agents are characterized by appreciation of aggressiveness profiles and they can change their behaviours in relation with the Social Identity theory. A software application was developed and the models were calibrated with realistic scenarios. It demonstrated the technical feasibility of such complex social models for crowds of hundreds of agents, as well generating data to assess the efficiency of intervention techniques.
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Développement d'une grille hexagonale hiérarchique et d'algorithmes de clustering "géosémantique" pour l'analyse et la découverte de connaissances géo-spatiales

Hamdi, Bassem 16 April 2018 (has links)
Dans le cadre du projet MUSCAMAGSJ ± Multi-scale multi-agent geo-simulation ¿, les simulations sont produites dans un environnement virtuel géographique (EV G) qui reflète la réalité géographique grâce à l'usage de données géoréférencées. Compte tenu des applications de mobilité urbaine visées dans ce projet et de la disponibilité des données, l'EVG a été représenté par une grille hexagonale. Cependant, bien qu' il réduise le biais directionnel lors de l'analyse spatiale, ce genre de grille présente un inconvénient important: il ne permet pas une représentation multi -échelle de l'environnement géographique. Dans le cadre de ce projet de maîtrise, nous proposons une autre solution à ce problème. En effet, nous proposons de partitionner l'environnement à l'aide de cellules dont la forme géométrique fondamentale est le triangle équilatéral. Ensuite, à partir de ces cellules, nous développons un algorithme pour créer des cellules hexagonales hiérarchiques selon un indexage conforme à l'approche column-ordering. Ensuite nous intégrons ces grilles dans une application de système d'information géographique que nous emichissons par des techniques d'intelligence artificielle afin de faciliter la découverte et l'interprétation des phénomènes urbains. En effet, nous avons considéré plus particulièrement les automates cellulaires et les techniques de clustering issues du data mining. Ainsi, nous avons exploré une technique de regroupement ±géo-sémantique¿ des cellules en nous basant sur un algorithme de clustering par fusion. Également, nous avons associé aux grilles hexagonales hiérarchiques des automates cellulaires afin d'obtenir un processus de regroupement automatique (auto-regroupement) qui puisse être utilisé pour l'analyse des données spatiales.

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