Loading...
Publication
Sistema multiagente de recomendação de percursos de evacuação de edifícios em caso de incêndio, baseado em contexto e na IoT
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 8.8 MB | Adobe PDF |
Abstract(s)
Para além de ser uma matéria sensível para a sociedade civil, a evacuação de edifícios em
caso de incêndio tem também motivado a comunidade académica para o desenvolvimento e
estudo de soluções para melhorar a eficiência na evacuação desses espaços.
O estudo do comportamento humano tem sido uma das áreas que tem merecido a atenção
dos investigadores na área da evacuação de incêndios. No entanto, trata-se de um
comportamento difícil de modelar, pois depende de fatores difíceis de conhecer e que variam
de país para país. Face a essa dificuldade, propõe-se uma mudança de paradigma que, ao
invés de se centrar em modelar o comportamento dos ocupantes, tem como foco condicionar
esse comportamento, através da disponibilização em tempo real de informação relativa aos
percursos de evacuação mais eficientes.
A disponibilização dessa informação aos ocupantes, é possível com uma solução que
aproveite os benefícios da crescente utilização da IoT (Internet Of Things) em edifícios, para
ajudar os ocupantes a adaptarem-se ao ambiente. Os sistemas de recomendação multiagente
são usados para ajudar os utilizadores a adaptarem-se ao ambiente em que se inserem,
designadamente no âmbito da IoT, pelo que podem ser usados para providenciar aos
ocupantes os percursos de evacuação mais eficientes.
Seguindo a metodologia de investigação design science, propõe-se um sistema de
recomendação multiagente, que a partir de dados contextuais obtidos através de dispositivos
IoT, recomenda os percursos de evacuação mais eficientes a cada momento. Os resultados do
estudo sugerem que a solução proposta pode contribuir para melhorar a eficiência na
evacuação de edifícios em caso de incêndio.
In addition to being a sensitive matter for civil society, the fire building evacuation problem also motivates the academic community's attention to the development and study of solutions to improve the efficiency in the evacuation of these spaces. The study of human behaviour is one area that has deserved researchers' attention in the fire evacuation area. However, this behaviour is challenging to model, as it depends on behavioural factors that are different from country to country. Therefore, this thesis proposes a paradigm shift. Instead of focusing modelling the occupant's behaviour, it focuses on conditioning it, providing the occupants with updated information about the most efficient evacuation routes. Making this information available to occupants is possible with a solution that takes advantage of the growing use of IoT (Internet of Things) in buildings. Multi-agent recommender systems are typically used to help users adapt to their environment, namely within the scope of the IoT, so they can be used to provide occupants with the most efficient evacuation routes. Following the design science research methodology, this thesis proposes a multi-agent-based recommender system based on contextual data obtained through IoT devices for recommending the most efficient evacuation routes in real-time. The obtained results suggest that the proposed solution can improve the efficiency in the evacuation of buildings under fire emergencies.
In addition to being a sensitive matter for civil society, the fire building evacuation problem also motivates the academic community's attention to the development and study of solutions to improve the efficiency in the evacuation of these spaces. The study of human behaviour is one area that has deserved researchers' attention in the fire evacuation area. However, this behaviour is challenging to model, as it depends on behavioural factors that are different from country to country. Therefore, this thesis proposes a paradigm shift. Instead of focusing modelling the occupant's behaviour, it focuses on conditioning it, providing the occupants with updated information about the most efficient evacuation routes. Making this information available to occupants is possible with a solution that takes advantage of the growing use of IoT (Internet of Things) in buildings. Multi-agent recommender systems are typically used to help users adapt to their environment, namely within the scope of the IoT, so they can be used to provide occupants with the most efficient evacuation routes. Following the design science research methodology, this thesis proposes a multi-agent-based recommender system based on contextual data obtained through IoT devices for recommending the most efficient evacuation routes in real-time. The obtained results suggest that the proposed solution can improve the efficiency in the evacuation of buildings under fire emergencies.
Description
Keywords
Evacuação de edifícios Emergência de incêndio Sistemas de recomendação multiagente IoT Ontologias Building evacuation Fire emergency Ontologies
Pedagogical Context
Citation
Neto, Joaquim Augusto Queirós Frazão - Sistema multiagente de recomendação de percursos de evacuação de edifícios em caso de incêndio, baseado em contexto e na IoT [Em linha]. [S.l.]: [s.n.], 2023. 218 p.