Este documento describe la necesidad de simular evacuaciones masivas para la planificación de desastres. Explica que la simulación basada en agentes permite modelar el comportamiento humano heterogéneo y emergente durante una evacuación, considerando factores como la geografía, población y tipo de desastre. También cubre los desafíos de simular a gran escala el flujo de personas y movimientos, usando un sistema de información geográfico y diferentes patrones de movimiento.

1. demps: Disaster Evacuation and Mobility
Patterns Simulator
Plataforma de Apoyo a la Gestión de Emergencias y Aplicaciones
Proyecto Fondef Idea ID15I-10560

2. Contexto y necesidad
● La planificación de evacuaciones masivas en zonas geográficamente extensas es una
tarea difícil y de alta complejidad.
● Es una herramienta que permite anticiparse a posibles resultados de diferentes
estrategias de respuesta y evacuación en diferentes escenarios
● Los administradores de evacuación de una comunidad pueden utilizar técnicas de
modelado por computador para simular diferentes hipótesis.
○ desarrollar un conjunto de planes de evacuación
○ informar al público en general
● La complejidad asociada con la planificación de una evacuación en un entorno urbano
está directamente relacionada con: naturaleza del desastre, comportamiento humano,
geografía del área, distribución de la población, etc.

3. Modelo conceptual

4. Inteligencia, desafíos I+D
● Simulación basada en agentes
○ Interacción entre agentes y el ambiente, población heterogénea, comportamientos
emergentes, etc.
● Modelo de fuerzas sociales
○ Los agentes interactúan con otros agentes y con el ambiente por medio de un conjunto de
reglas definidas (atracción, evasión de colisiones y seguir la ruta).
● Flujo masivo de personas
○ Simulación a gran escala.
○ Simulación paralela/distribuida.

5. ● Sistema de información geográfico
○ Agentes están ubicados en una posición geográfica real y se mueven a través de las calles.
● Patrones de movimiento
○ Shortest path, follow the crowd, working day, random walkway, etc
Inteligencia, desafíos I+D

6. Arquitectura del sistema

7. ts-ayni: user-oriented synthetic
workload generator for testing ayni
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8. Contexto y necesidad
● Pruebas de rendimiento de software
○ Evaluar el desempeño de un sistema en términos de sensibilidad y estabilidad bajo una cierta
carga de trabajo.
○ Investigar, medir, validar o verificar otros atributos de calidad de un sistema, tales como:
escalabilidad, confiabilidad y uso de recursos.
● Pruebas de carga de trabajo
○ Usuarios concurrentes interactuando con la aplicación en un periodo de tiempo específico

9. Contexto y necesidad
● Pruebas de estrés
○ Comprender los límites superiores de capacidad de un sistema.
● Simulación como herramienta de prueba para:
○ Emular el comportamiento de una gran cantidad de usuarios concurrentemente.
○ Anticiparse a fallos del sistema, cuellos de botella en algunas máquinas, desbalance de
carga, etc.
○ Estimar los recursos de hardware necesarios para desplegar la aplicación.

10. Modelo conceptual

11. Inteligencia
● Simulación basada en agentes
○ Cada agente interactúa de forma independiente con la plataforma.
● Simulación a gran escala
○ Gran cantidad de usuarios virtuales (agentes), interactuando con el sistema de forma concurrente.
○ Simulación distribuida/paralela.
● Los agentes interactúan con otros agentes por medio de la plataforma
○ Director: crea emergencias y tareas.
○ Coordinador: acepta tareas y las ejecuta.
● Simulaciones paramétricas con diferentes configuraciones pueden ayudarnos a descubrir fallos,
cuellos de botella y poder desplegar la aplicación de forma eficiente.

12. Arquitectura del sistema

13. Plataforma de Apoyo a la Gestión de Emergencias y Aplicaciones
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