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arxiv：2501.05100v1 [physics.soc-ph] 2025年1月9日

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arxiv：2501.05100v1 [physics.soc-ph] 2025年1月9日

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摘要：在现有文献中，行人动力学模型成功捕获了诸如车道形成，疏散，瓶颈，人群相交等各种复杂场景。然而，由于过程中缺乏人类智能，许多模型，尤其是基于力量的模型，都难以复制简单而真实的情景。在这项研究中，我们提出了一种新颖的可变目标方法（VGA），该方法将人类智能纳入行人dynamics模型中，从而大大提高了他们的效率和现实主义。VGA介绍了多个中间目标的概念，称为可变目标，这些目标指导行人到他们的最终目的地，同时最大程度地减少互动和破坏。这些可变目标充当指导系统，允许过渡和自适应导航。通过战略性地定位可变目标，VGA引入了一个随机性。这使模型可以在相同条件下模拟各种行人路径，以反映人类决策的多样性。除了在简单方案中的有效性外，VGA还展示了复制高密度方案（例如车道形成）的强劲性能，提供了与现实世界中数据匹配的结果。

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