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Modèle global et paramétrable, pour la gestion des foules d'agents en animation comportementale

Le réalisme d'une application traitant de l'animation comportementale de foules est fondé d'une part sur le rendu graphique des scènes produites par l'application, mais aussi sur le réalisme du comportement lui-même. C'est ce dernier point qui est notre objet d'étude. Le réalisme du comportement d'une foule est avant tout global (réalisme macroscopique) : elle doit avoir des propriétés statistiques (densité, dispersion, vitesse moyenne,...) proches de celles d'une foule réelle. Il est aussi local (réalisme microscopique), c'est-à-dire que les agents ou groupes d'agents doivent idéalement avoir des comportements proches de ceux des humains ou groupes humains pris pour référence, tout au moins dans le domaine d'application restreint considéré. L'objet de cette thèse est de proposer un modèle générique pour effectuer des simulations comportementales de foules, pour pouvoir satisfaire simultanément les deux types de réalisme macroscopique et microscopique et rendre compte de la plupart des types de foules (foules homogènes, groupes, collection d'agents). Pour ce faire, nous avons dégagé quelques principes simples et peu coûteux en ressources. Nous introduirons la notion de contexte (global, localisé, et propagateur). Les contextes globaux et localisés appliqués à un groupe d'agents tendent à leur donner un même comportement et constituent ainsi un moyen de contrôle global de ces acteurs (réalisme macroscopique). Le contexte propagateur donne un moyen de propagation d'informations entre les agents de la foule (communication). Les agents eux-mêmes sont dotés de tendances qui, en les différenciant dans un même contexte, leur donne une variété de comportements qui concourt au réalisme microscopique.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00762319
Date06 December 2011
CreatorsSoussi, Hakim
PublisherUniversité de Bourgogne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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