行人动力学各向异性相互作用模型的基于梯度参数标定
最优化与控制
2022-03-22 v1 动力系统
泛函分析
摘要
我们提出各向异性相互作用模型的扩展，通过引入智能体体型，以在成对相互作用中通过力的旋转实现碰撞避免（\cite{arXiv:1912.04234}）。研究了体型对通道与交叉场景中智能体自组织以及基本图的影响。由于该模型表述为常微分方程的耦合系统，我们能够给出严格的适定性分析。随后我们提出一个涉及真实实验数据的参数标定问题。我们证明了极小元的存在性，并推导相应的一阶最优性条件。借助这些条件，我们提出一种基于数据集小批量的梯度下降算法。我们采用所提算法将碰撞避免参数及相互作用力的强度参数拟合至给定的真实实验数据。结果印证了该方法的可行性。
引用
@article{arxiv.2203.10971,
title = {Gradient-based parameter calibration of an anisotropic interaction model for pedestrian dynamics},
author = {Zhomart Turarov and Claudia Totzeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.10971},
year = {2022}
}