Computation Speed of the F.A.S.T. Model

The F.A.S.T. model for microscopic simulation of pedestrians was formulated with the idea of parallelizability and small computation times in general in mind, but so far it was never demonstrated, if it can in fact be implemented efficiently for execution on a multi-core or multi-CPU system. In this contribution results are given on computation times for the F.A.S.T. model on an eight-core PC.Comment: Accepted as contribution to "Traffic and Granular Flow 2009" proceedings. This is a slightly extended versio

The Effect of Integrating Travel Time

This contribution demonstrates the potential gain for the quality of results in a simulation of pedestrians when estimated remaining travel time is considered as a determining factor for the movement of simulated pedestrians. This is done twice: once for a force-based model and once for a cellular automata-based model. The results show that for the (degree of realism of) simulation results it is more relevant if estimated remaining travel time is considered or not than which modeling technique is chosen -- here force-based vs. cellular automata -- which normally is considered to be the most basic choice of modeling approach.Comment: preprint of Pedestrian and Evacuation 2012 conference (PED2012) contributio

Additive Cellular Automata Over Finite Abelian Groups: Topological and Measure Theoretic Properties

We study the dynamical behavior of D-dimensional (D >= 1) additive cellular automata where the alphabet is any finite abelian group. This class of discrete time dynamical systems is a generalization of the systems extensively studied by many authors among which one may list [Masanobu Ito et al., 1983; Giovanni Manzini and Luciano Margara, 1999; Giovanni Manzini and Luciano Margara, 1999; Jarkko Kari, 2000; Gianpiero Cattaneo et al., 2000; Gianpiero Cattaneo et al., 2004]. Our main contribution is the proof that topologically transitive additive cellular automata are ergodic. This result represents a solid bridge between the world of measure theory and that of topology theory and greatly extends previous results obtained in [Gianpiero Cattaneo et al., 2000; Giovanni Manzini and Luciano Margara, 1999] for linear CA over Z_m i.e. additive CA in which the alphabet is the cyclic group Z_m and the local rules are linear combinations with coefficients in Z_m. In our scenario, the alphabet is any finite abelian group and the global rule is any additive map. This class of CA strictly contains the class of linear CA over Z_m^n, i.e.with the local rule defined by n x n matrices with elements in Z_m which, in turn, strictly contains the class of linear CA over Z_m. In order to further emphasize that finite abelian groups are more expressive than Z_m we prove that, contrary to what happens in Z_m, there exist additive CA over suitable finite abelian groups which are roots (with arbitrarily large indices) of the shift map. As a consequence of our results, we have that, for additive CA, ergodic mixing, weak ergodic mixing, ergodicity, topological mixing, weak topological mixing, topological total transitivity and topological transitivity are all equivalent properties. As a corollary, we have that invertible transitive additive CA are isomorphic to Bernoulli shifts. Finally, we provide a first characterization of strong transitivity for additive CA which we suspect it might be true also for the general case

From Linear to Additive Cellular Automata

This paper proves the decidability of several important properties of additive cellular automata over finite abelian groups. First of all, we prove that equicontinuity and sensitivity to initial conditions are decidable for a nontrivial subclass of additive cellular automata, namely, the linear cellular automata over \u207f, where is the ring \u2124/m\u2124. The proof of this last result has required to prove a general result on the powers of matrices over a commutative ring which is of interest in its own. Then, we extend the decidability result concerning sensitivity and equicontinuity to the whole class of additive cellular automata over a finite abelian group and for such a class we also prove the decidability of topological transitivity and all the properties (as, for instance, ergodicity) that are equivalent to it. Finally, a decidable characterization of injectivity and surjectivity for additive cellular automata over a finite abelian group is provided in terms of injectivity and surjectivity of an associated linear cellular automata over \u207f

Clasificación de imágenes de satélite mediante autómatas celulares

En primer lugar, a pesar del gran número de algoritmos de clasificación de imágenes de satélite que existe en la actualidad, ninguno es completamente fiable en términos de tasa de acierto. En general, los algoritmos de clasificación funcionan de un modo correcto si las propiedades espectrales de los píxeles determinan adecuadamente las clases, o si las imágenes no presentan ruido adicional. Sin embargo, si existen clases en la imagen de satélite con un alto grado de heterogeneidad, es decir, que agrupan píxeles con diferentes características, y que presentan un amplio abanico espectral (píxeles inciertos), o las imágenes son alteradas con un ruido de tipo impulsivo-gaussiano (píxeles ruidosos), la imagen resultante puede presentar muchas áreas diminutas mal clasificadas. Todos estos problemas provocan una pérdida de la calidad de la tasa de acierto durante el proceso de clasificación. Para solucionar estos problemas, podemos aplicar posteriormente algoritmos contextuales de post-clasificación, que utilizan datos contextuales además de los datos espectrales. Existen muchos algoritmos contextuales de post-clasificación, que utilizan valores promedio o la descripción de texturas, para mejorar los resultados obtenidos por los algoritmos de clasificación espectral. Sin embargo, el inconveniente de su uso consiste en que es necesario aplicar tres algoritmos a lo largo de todo el proceso: un algoritmo de pre-clasificación para eliminar los píxeles ruidosos, el algoritmo de clasificación propiamente dicho y un algoritmo de post-clasificación para mejorar la clasificación de los píxeles inciertos. A veces, como consecuencia de la aplicación de todos estos algoritmos, puede incluso empeorar la tasa de acierto. Por lo tanto, sería interesante disponer de un solo algoritmo que contara con las bondades de los tres procesos anteriormente mencionados, para incrementar la calidad de la tasa de acierto mediante una clasificación espectral-contextual. En segundo lugar, los algoritmos de clasificación de imágenes de satélite clásicos ofrecen resultados demasiado rígidos, ya que cada píxel es etiquetado en su clase correspondiente independientemente del nivel real de cercanía respecto al centro espectral de dicha clase, es decir, no se ofrece un grado de pertenencia. Sólo los algoritmos de clasificación difusa proporcionan dicha información, pero no los clásicos. Sería interesante que un algoritmo ofreciera una clasificación jerárquica dividida en niveles de pertenencia a las clases, para que los analistas expertos pudieran comprobar qué píxeles están más cerca de sus clases y cuáles están más distantes en el espacio de características, con el objetivo de detectar los píxeles más problemáticos. En tercer lugar, los algoritmos de clasificación clásicos no permiten personalizar el funcionamiento para ajustarse a una zona de estudio concreta, o para obtener unos resultados específicos. Sería interesante poder personalizar el proceso de clasificación, para obtener unos u otros resultados dependiendo del objetivo que se quisiera conseguir en cada zona de estudio determinada. Por otro lado, un autómata celular es un modelo matemático que consiste en un conjunto de celdas, normalmente distribuidas en forma de matriz bidimensional, donde cada celda posee un estado, que puede cambiar a lo largo de un número determinado de iteraciones, como consecuencia de la aplicación de un conjunto de reglas a través de una función de transición f, teniendo en cuenta no sólo el estado actual de la celda en cada iteración concreta, sino también el estado de sus celdas vecinas. En los últimos años, los autómatas celulares se han convertido en una potente herramienta que se ha aplicado a numerosos ámbitos científicos. Dentro del ámbito de la teledetección, se han aplicado sobre todo para implementar procesos de simulación en imágenes de satélite, ya que sus propiedades permiten trabajar con este tipo de problemas. No obstante, en el ámbito específico de la clasificación de imágenes de satélite, son escasos los trabajos relacionados con los autómatas celulares, a pesar de las ventajas que pueden llegar a ofrecer. Las tres limitaciones de los algoritmos de clasificación de imágenes de satélite mencionadas anteriormente se pueden resolver mediante las propiedades de los autómatas celulares. La primera limitación se puede superar mediante el uso de la vecindad de cada celda del autómata celular durante el proceso de clasificación, obteniendo una pre-clasificación (para píxeles ruidosos), clasificación y post-clasificación (para píxeles inciertos) agrupados en un solo algoritmo espectral-contextual, pudiendo ajustar además el nivel contextual, usando más o menos vecinos para las celdas. La segunda limitación se puede superar mediante el uso de las iteraciones del autómata celular, como método de división del proceso de clasificación en varios niveles jerárquicos con distinto grado de calidad. La tercera limitación se puede superar mediante el empleo de distintas reglas aplicadas, a través de la función de transición f, para poder personalizar lo máximo posible el proceso de clasificación en cada caso concreto. Esta tesis doctoral se centra en el desarrollo de un nuevo algoritmo de clasificación de imágenes de satélite basado en autómatas celulares, denominado algoritmo ACA (classification Algorithm based on Cellular Automata), que resuelve las tres limitaciones descritas, proporcionando una clasificación con una tasa de acierto mejorada mediante resultados espectrales-contextuales, divididos en niveles de fiabilidad relacionados con el grado de pertenencia de los píxeles a sus clases correspondientes, y con la posibilidad de personalizar el proceso de clasificación. Todas estas mejoras permiten a los analistas expertos disponer de una mayor cantidad de información para mejorar la interpretación de los resultados obtenidos. De este modo, el algoritmo ACA optimiza la funcionalidad de cualquier SIG que lo utilice como base, ya que mejora los resultados de la clasificación en tres niveles: acierto, flexibilidad y personalización.Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN), proyecto TIN2007-61497 Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO), proyecto TIN2010-15588 Proyecto de Excelencia de la Junta de Andalucía, P10-TIC-611

Pedestrian Traffic: on the Quickest Path

When a large group of pedestrians moves around a corner, most pedestrians do not follow the shortest path, which is to stay as close as possible to the inner wall, but try to minimize the travel time. For this they accept to move on a longer path with some distance to the corner, to avoid large densities and by this succeed in maintaining a comparatively high speed. In many models of pedestrian dynamics the basic rule of motion is often either "move as far as possible toward the destination" or - reformulated - "of all coordinates accessible in this time step move to the one with the smallest distance to the destination". Atop of this rule modifications are placed to make the motion more realistic. These modifications usually focus on local behavior and neglect long-ranged effects. Compared to real pedestrians this leads to agents in a simulation valuing the shortest path a lot better than the quickest. So, in a situation as the movement of a large crowd around a corner, one needs an additional element in a model of pedestrian dynamics that makes the agents deviate from the rule of the shortest path. In this work it is shown, how this can be achieved by using a flood fill dynamic potential field method, where during the filling process the value of a field cell is not increased by 1, but by a larger value, if it is occupied by an agent. This idea may be an obvious one, however, the tricky part - and therefore in a strict sense the contribution of this work - is a) to minimize unrealistic artifacts, as naive flood fill metrics deviate considerably from the Euclidean metric and in this respect yield large errors, b) do this with limited computational effort, and c) keep agents' movement at very low densities unaltered