El Modelado Basado en Agentes Aplicado a Estrategias de Evacuación

Autores/as

  • Jorge de Jesús Gálvez Rodríguez Universidad de Guadalajara
  • Miguel Angel Alejandro Islas Toski Universidad de Guadalajara
  • Karla Avila Cárdenas Universidad de Guadalajara
  • Héctor Joaquín Escobar Cuevas Universidad de Guadalajara

DOI:

https://doi.org/10.32870/recibe.v15i1.435

Palabras clave:

Modelos Basados en Agentes, Modelos de Evacuación, Escenarios de Emergencia, Seguridad de Edificios

Resumen

Los edificios y sus infraestructuras pueden volverse frágiles frente a desastres, ya sean naturales o provocados por el ser humano. En estos escenarios, garantizar la seguridad de las personas es una prioridad, y para ello, los modelos de evacuación se han convertido en herramientas clave. Su propósito principal es simular con realismo cómo un grupo grande de personas puede dirigirse hacia las salidas disponibles de manera eficiente durante una emergencia. Este artículo presenta un modelo de evacuación basado en agentes, donde interactúan dinámicamente las personas, los obstáculos y las salidas. El modelo se basa en solo cinco reglas para reproducir el proceso de evacuación, pero es capaz de incorporar fenómenos complejos como los atascos y los movimientos irregulares que suelen aparecer bajo presión. A diferencia de otros enfoques, este modelo introduce comportamientos habituales en situaciones de estrés extremo, como caídas, desorientación o episodios de pánico, lo que permite una representación más cercana a lo que realmente ocurre en situaciones críticas. Para evaluar el desempeño de la propuesta, se llevaron a cabo diversos experimentos y estudios de caso en entornos urbanos reales. Los resultados muestran que el modelo no solo reproduce con mayor fidelidad el comportamiento humano durante una evacuación, sino que también ofrece información valiosa para mejorar la planificación y respuesta ante emergencias.

Citas

An, S., Wang, Z., & Cui, J. (2015). Integrating Regret Psychology to Travel Mode Choice for a Transit-Oriented Evacuation Strategy. Sustainability 2015, Vol. 7, Pages 8116-8131, 7(7), 8116–8131. https://doi.org/10.3390/SU7078116

Bayram, V. (2016). Optimization models for large scale network evacuation planning and management: A literature review. Surveys in Operations Research and Management Science, 21(2), 63–84. https://doi.org/10.1016/J.SORMS.2016.11.001

Ensing, S., & Amrit, C. (2023). Agent-Based Modelling and Simulation of Public Transport to Identify Effects of Network Changes on Passenger Flows. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13741 LNCS, 373–385. https://doi.org/10.1007/978-3-031-27199-1_37

Fernández-Garza, A., Hernández-Vega, H., Fernández-Garza, A., & Hernández-Vega, H. (2019). Estudio de la movilidad peatonal en un centro urbano: un caso en Costa Rica. Revista Geográfica de América Central, 1(62), 244–277. https://doi.org/10.15359/RGAC.62-1.10

Heard, D., Dent, G., Schifeling, T., & Banks, D. (2015). Agent-based models and microsimulation. Annual Review of Statistics and Its Application, 2(Volume 2, 2015), 259–272. https://doi.org/10.1146/ANNUREV-STATISTICS-010814-020218/CITE/REFWORKS

Helbing, D. (2012). Agent-based modeling. Understanding Complex Systems, 25–70. https://doi.org/10.1007/978-3-642-24004-1_2/FIGURES/5_2

Hirtz, J., Stone, R. B., McAdams, D. A., Szykman, S., & Wood, K. L. (2002). A functional basis for engineering design: Reconciling and evolving previous efforts. Research in Engineering Design - Theory, Applications, and Concurrent Engineering, 13(2), 65–82. https://doi.org/10.1007/S00163-001-0008-3/METRICS

Hu, Y., Zhang, L., Zhang, Z., Li, Z., & Tang, Q. (2024). Matheuristic and learning-oriented multi-objective artificial bee colony algorithm for energy-aware flexible assembly job shop scheduling problem. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 133, 108634. https://doi.org/10.1016/J.ENGAPPAI.2024.108634

Islas-Toski, M., Cuevas, E., Pérez-Cisneros, M., & Escobar, H. (2024). Agent-Based Evacuation Modeling: Enhancing Building Safety in Emergency Scenarios. Smart Cities 2024, Vol. 7, Pages 3165-3187, 7(6), 3165–3187. https://doi.org/10.3390/SMARTCITIES7060123

Li, Y., Chen, M., Zheng, X., Dou, Z., & Cheng, Y. (2020). Relationship between behavior aggressiveness and pedestrian dynamics using behavior-based cellular automata model. Applied Mathematics and Computation, 371, 124941. https://doi.org/10.1016/J.AMC.2019.124941

Liu, Z., Wang, Z., Chen, L., Tang, T., & Shen, Z. (2024). An agent-based approach to simulating evacuation in elderly care facilities with disabled older adults. International Journal of Disaster Risk Reduction, 113, 104815. https://doi.org/10.1016/J.IJDRR.2024.104815

Macal, C. M., & North, M. J. (2005). Tutorial on agent-based modeling and simulation. Proceedings - Winter Simulation Conference, 2005, 2–15. https://doi.org/10.1109/WSC.2005.1574234

Page, C. Le, Bazile, D., Becu, N., Bommel, P., Bousquet, F., Etienne, M., Mathevet, R., Souchère, V., Trébuil, G., & Weber, J. (2013). Agent-Based Modelling and Simulation Applied to Environmental Management. 499–540. https://doi.org/10.1007/978-3-540-93813-2_19

Percy, C., Chen, Y. F., Bibi, A., Coles-Jordan, D., Dodson, E., Evans, T., Klingberg, D., & Van Der Bruggen, M. (2011). The Contribution Of Human Psychology To Disaster Management: Mitigation, Advance Preparedness, Response And Recovery. WIT Transactions on The Built Environment, 119, 195–208. https://doi.org/10.2495/DMAN110181

Realizan simulacros en los Hospitales Civiles de Guadalajara | Coordinación General de Comunicación Social. (n.d.). Retrieved July 6, 2025, from https://comsoc.udg.mx/noticia/realizan-simulacros-en-los-hospitales-civiles-de-guadalajara

Ronchi, E. (2016). ScienceDirect A fire safety engineering perspective on crowd evacuation dynamics Comment on “Human behaviours in evacuation crowd dynamics: From modelling to ‘big data’ toward crisis management” by Nicola Bellomo et al. https://doi.org/10.1016/j.plrev.2016.05.014

Seyfried, A., Steffen, B., & Lippert, T. (2006). Basics of modelling the pedestrian flow. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 368(1), 232–238. https://doi.org/10.1016/J.PHYSA.2005.11.052

Siegenfeld, A. F., & Bar-Yam, Y. (2020). An Introduction to Complex Systems Science and Its Applications. Complexity, 2020(1), 6105872. https://doi.org/10.1155/2020/6105872

Sun, Y., Forrister, A., Kuligowski, E. D., Lovreglio, R., Cova, T. J., & Zhao, X. (2024). Social vulnerabilities and wildfire evacuations: A case study of the 2019 Kincade fire. Safety Science, 176, 106557. https://doi.org/10.1016/J.SSCI.2024.106557

Xie, J., Wei, N., & Gao, Q. (2024). Assessing spatiotemporal population density dynamics from 2000 to 2020 in megacities using urban and rural morphologies. Scientific Reports, 14(1), 1–13. https://doi.org/10.1038/S41598-024-63311-5;SUBJMETA=172,2787,4081,704,844;KWRD=ENVIRONMENTAL+IMPACT,SOCIOECONOMIC+SCENARIOS

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Publicado

2026-03-04 — Actualizado el 2026-03-04

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Cómo citar

Gálvez Rodríguez, J. de J., Islas Toski, M. A. A., Avila Cárdenas, K., & Escobar Cuevas, H. J. (2026). El Modelado Basado en Agentes Aplicado a Estrategias de Evacuación. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 15(1). https://doi.org/10.32870/recibe.v15i1.435

Número

Sección

Computación e Informática