将人群行为建模为相互作用粒子系统的主动-被动耦合动力学

人群行为的建模对一般科学提出了许多具有挑战性的问题。具体而言，社会人类行为由许多生理与心理过程组成，这些过程在很大程度上仍属未知。为可靠地建模此类具有复杂社会交互的人群系统，随机工具在问题数学表述的设定中起着重要作用。本工作中，基于排他原理的描述，我们研究了一种基于统计力学的晶格气体模型，用于主动-被动种群动力学并应用于人群行为。我们提供人群疏散动力学的代表性数值例子，其中我们考虑的主要焦点置于主动与被动人类群体的相互作用粒子系统。此外，我们的数值结果表明，即便计入“faster-is-slower”现象，主动与被动人类之间的沟通仍强烈影响全体人口的疏散时间。为深入理解该问题，通过电流表示与热图技术分析了模型的稳态。最后，在所提出模型耦合数据驱动的人群与交通流建模（对智能交通系统发展战略至关重要）的背景下讨论了未来扩展。