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Patrick Gabler

• Aktuelle Tools zur Simulation von Personenströmen haben Probleme bei der Berechnung von Gegenstrom-Szenarien. Dabei kommt es häufig zur Bildung unlösbarer Staus, welche in der Realität so nicht entstehen würden. Das Simulationstool crowd:it der Firma accu:rate verwendet aktuell das Optimal Steps Model, bei dem ebenfalls unlösbare Staus entstehen können. Diese Arbeit untersucht, ob das Behavioural Heuristics Model von Michael Seitz geeignet ist, um solche Blockaden zu vermeiden. Das im Behavioural Heuristics Model enthaltene Following-Verhalten scheint hierfür ein plausibler Ansatz zu sein, darum wird das Modell in crowd:it implementiert. Durch einen Vergleich der Ergebnisse mit den Beobachtungen von Herrn Seitz wird eine korrekte Implementierung bestätigt. Es zeigt sich, dass das Behavioural Heuristics Model in Gegenstrom-Szenarien sogar mehr Blockaden erzeugt als das Optimal Steps Model. Eine Reihe von Simulationsexperimenten mit den Basis-Ansätzen, Kombinationen und Variationen davon liefern das gleiche Ergebnis. Außerdem wurde der Einfluss von „Durchdrücken“ untersucht, wodurch sich bei beiden Modellen deutlich seltener unlösbare Staus bilden. Bei der Verwendung des Optimal Steps Models, bei welchem „Durchdrücken“ erlaubt war, bilden sich am seltensten unlösbare Staus.
• Latest crowd simulation tools show issues simulating counterflow scenarios. Pedestrian simulations end up very often in the formation of unsolvable jams, which would not occur in reality like this. The simulation tool crowd:it from accu:rate is currently using the Optimal Steps Model, with which unsolvable jams occur too. This thesis examines, if the implementation of the Behavioural Heuristics Model from Michael Seitz would lead to a reduced formation of jams in counterflow scenarios. The so called „following behaviour“, which is part of the Behavioural Heuristics Model, provides an opportunity to improve the model. Therefore the Behavioural Heuristics Model was implemented in crowd:it and analysed in the course of this thesis. In a comparison of the results in this thesis and the findings from Michael Seitz the correctness of the implementation could be approved. It turned out, that the Behavioural Heuristics Model produces even more jams in counterflow scenarios than the Optimal Steps Model. A series of simulation experiments using the basic models, combinations, and variations of these, came to consistent results. The influence of squeezing through a crowd was also tested and showed as a result that significantly less jams were build up. The Optimal Steps Model combined with squeezing led to the best results in counterflow scenarios.