Informacionnye TehnologiiInformacionnye TehnologiiИнформационные технологии1684-6400New Technologies Publishing House70534310.17587/it.32.395-403Modeling and optimizationМоделирование и оптимизацияResearch ArticleModified decision support model for emergency evacuation in fuzzy conditionsМодифицированная модель поддержки принятия решений для экстренной эвакуации в нечетких условияхKravchenkoY. A.КравченкоЮ. А.
Russian Federation

Dr. of Tech. Sc., Professor

д-р техн. наук, проф.

yakravchenko@sfedu.ruKureichikV. V.КурейчикВ. В.
Russian Federation

Dr. of Tech. Sc., Professor

д-р техн. наук, проф.

vkur@sfedu.ruKulievE. V.КулиевЭ. В.
Russian Federation

Cand. of Tech. Sc., Associate Professor

канд. техн. наук, доц.

elmar_2005@mail.ruZarubaD. V.ЗарубаД. В.
Russian Federation

Cand. of Tech. Sc., Associate Professor

канд. техн. наук, доц.

dvzaruba@sfedu.ruIgnatievaS. V.ИгнатьеваС. В.
Russian Federation

Master’s Student

магистрант

signateva@sfedu.ruSouthern Federal UniversityЮжный Федеральный университет210820263283954030204202602042026Copyright ©; 2026, Informacionnye TehnologiiCopyright ©; 2026, Информационные технологии2026Informacionnye TehnologiiИнформационные технологииhttps://journals.eco-vector.com/1684-6400/article/view/705343

A modified decision support model for emergency evacuation under fuzzy conditions has been developed based on a Gaussian mixture model. This model enables the formation of clusters of evacuees based on their spatial location, behavioral characteristics, and other factors relevant to the evacuation process. An algorithm for the Gaussian mixture model for evacuation under fuzzy conditions is described. А series of simulation experiments was conducted.

Разработана модифицированная модель поддержки принятия решений для экстренной эвакуации в нечетких условиях на основе модели гауссовой смеси, позволяющая формировать кластеры из эвакуируемых людей на основе пространственного положения, поведенческих характеристик и иных факторов, имеющих значение при организации эвакуационного процесса. Описан алгоритм для модели гауссовой смеси при эвакуации с нечеткими условиями. Проведена серия имитационных экспериментов.

evacuationemergencyfuzzy conditionsdecision makingimprecisionGaussian mixtureэвакуациячрезвычайная ситуациянечеткие условияпринятие решенийнеточностьгауссова смесьРоссийский научный фондRussian Science Foundation22-71-10121-ПThe research was funded by the Russian Science Foundation, project No. 22-71-10121-П, https://rscf.ru/project/22-71-10121-П/ implemented by the Southern Federal University.Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-71-10121-П, https://rscf.ru/project/22-71-10121-П/ в Южном федеральном университете.Chen G., Zhang X. Fuzzy-based methodology for performance assessment of emergency planning and its application Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2009, vol. 22, no. 2, pp. 125—132, DOI: 10.1016/j.jlp.2008.10.003.Chen G., Zhang X. Fuzzy-based methodology for performance assessment of emergency planning and its application // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2009. Т. 2, № 2. С. 125—132. DOI: 10.1016/j.jlp.2008.10.003.Bryan J. L. А review of the examination and analysis of the dynamics of human behavior in the fire at the MGM grand hotel, clark county, Nevada as determined from a selected questionnaire population, Fire Safety Journal, 1983, vol. 5, no. 3—4, pp. 233—240, DOI: 10.1016/0379-7112(83)90021-8.Bryan J. L. А review of the examination and analysis of the dynamics of human behavior in the fire at the MGM grand hotel, clark county, Nevada as determined from a selected questionnaire population // Fire Safety Journal. 1983. Vol. 5, N. 3—4. P. 233—240. DOI: 10.1016/0379-7112(83)90021-8.Xiao Q., Li T., Jiang C., Ding N., Wang J. А Social Force Evacuation Model with Guides Based on the Integration of Exit Information and Crowd Movement International Journal of Environmental Research and Public Health, 2022, vol. 19 (21), pp. 14015, DOI: 10.3390/ijerph192114015.Xiao Q., Li T., Jiang C., Ding N., Wang J. А Social Force Evacuation Model with Guides Based on the Integration of Exit Information and Crowd Movement // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022. Vol. 19 (21). P. 14015. DOI: 10.3390/ijerph192114015.Islas-Toski A., Cuevas E., Pérez-Cisneros M., Escobar J. Agent-Based Evacuation Modeling: Enhancing Building Safety in Emergency Scenarios, Modelling, 2024, vol. 7 (6), p. 123—135, DOI: 10.3390/modelling7060123.Islas-Toski A., Cuevas E., Pérez-Cisneros M., Escobar J. Agent-Based Evacuation Modeling: Enhancing Building Safety in Emergency Scenarios // Modelling. 2024. Vol. 7 (6). P. 123—135. DOI: 10.3390/modelling7060123.Ye J., Liu Z., Liu T., Wu Y., Wang Y. Crowd evacuation simulation based on hierarchical agent decision and agent motion model, Computer Animation and Virtual Worlds, 2024, vol. 35 (3—4), DOI: 10.1002/cav.2263.Ye J., Liu Z., Liu T., Wu Y., Wang Y. Crowd evacuation simulation based on hierarchical agent decision and agent motion model // Computer Animation and Virtual Worlds. 2024. Vol. 35 (3—4). DOI: 10.1002/cav.2263.Xiao Q., Li J. А Social Force Evacuation Model with Guides Based on Fuzzy Clustering and a Two-Layer Fuzzy Inference, Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 16 p., DOI: 10.1155/2022/7700511.Xiao Q., Li J. А Social Force Evacuation Model with Guides Based on Fuzzy Clustering and a Two-Layer Fuzzy Inference // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. 16 p. DOI: 10.1155/2022/7700511.Dudorov V. E. Evacuation of the population: planning, organization, implementation, Scientific Leader, 2025, no. 50 (251), pp. 23—25.Дудоров В. Е. Эвакуация населения: планирование, организация, проведение // Научный Лидер. 2025. № 50 (251). С. 23—25.Sarkisov S. V., Ruzmanov M. D., Kondratyev S. A., Petrov D. K. ssues of people evacuation during fires and emergency situations, Actual problems of military scientific research, 2021, no. 6 (18), pp. 451—459.Саркисов С. В., Рузманов М. Д., Кондратьев С. А., Петров Д. К. Вопросы эвакуации эвакуируемых при пожарах и чрезвычайных ситуациях // Актуальные проблемы военно-научных исследований. 2021. № 6 (18). С. 451—459.Gerasimenko E. M., Kureichik V. V., Rodzin S. I., Kukharenko А. P. Application of fuzzy logic for making decisions about evacuation during floods, Izvestiya SFU. Technical Sciences, 2022, no. 4 (228), pp. 15—29 (in Russian).Герасименко Е. М., Курейчик В. В., Родзин С. И., Кухаренко А. П. Применение нечеткой логики для принятия решений об эвакуации при наводнении // Известия ЮФУ. Технические науки. 2022. № 4 (228). С. 15—29.Rodzin S. I., Bozhenyuk A. V., Kravchenko Yu. А., Rodzina O. N. Methods of fuzzy multi-criteria group decision-making for evacuation problems in emergency situations, Izvestiya SFU. Technical Sciences, 2023, no. 2 (232), pp. 186—200 (in Russian)Родзин С. И., Боженюк А. В., Кравченко Ю. А., Родзина О. Н. Методы нечеткого многокритериального группового принятия решений для задач эвакуации при чрезвычайных ситуациях // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 2 (232). С. 186—200.Gerasimenko E. M., Kravchenko D. Yu., Kravchenko Yu. А., Kuliev E. V. Support for decision-making on the prevention and elimination of consequences of emergency situations based on a fuzzy method of information structuring, Izvestiya SFU. Technical Sciences, 2023, no. 2 (232), pp. 201—212 (in Russian)Герасименко Е. М., Кравченко Д. Ю., Кравченко Ю. А., Кулиев Э. В. Поддержка принятия решений по предупреждению и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на основе нечеткого метода структурирования информации // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 2 (232). С. 201—212.Kureichik V. V., Gerasimenko E. M. Integrated algorithm for multi-criteria group decision-making for evacuation problems, Computer Science and Automation, 2025, vol. 24, no. 5, pp. 1284—1332, DOI: 10.15622/ia.24.5.6.Курейчик В. В., Герасименко Е. М. Интегрированный алгоритм многокритериального группового принятия решений для задач эвакуации // Информатика и автоматизация. 2025. Т. 24. № 5. С. 1284—1332. DOI: 10.15622/ia.24.5.6.Danilchenko E. V., Kureichik V. M. Definition of fuzzy conditions and analysis of existing solutions in the evacuation problem under emergency situations, Izvestiya SFU. Technical Sciences, 2022, no. 6, pp. 53—60 (in Russian).Данильченко Е. В., Курейчик В. М. Определение нечетких условий и анализ существующих решений в задаче эвакуации в чрезвычайных ситуациях // Известия СФУ. Технические науки. 2022. № 6. С. 53—60.Kacprzyk J., Bozhenyuk A., Gerasimenko E. Lexicographic maximum dynamic evacuation modeling with partial lane reversal based on hesitant fuzzy TOPSIS, Applied Soft Computing, 2023, vol. 144, art. 110435, DOI: 10.1016/j.asoc.2023.110435Kacprzyk J., Bozhenyuk A., Gerasimenko E. Lexicographic maximum dynamic evacuation modeling with partial lane reversal based on hesitant fuzzy TOPSIS // Applied Soft Computing. 2023. Vol. 144. Art. 110435. DOI: 10.1016/j.asoc.2023.110435.Kureichik V. V., Danilchenko V. I. Adaptive calibration of fuzzy models for early warning of emergency situations, Informacionnye Tehnologii, 2026, vol. 32, no. 3, pp. 115, DOI: 10.17587/it.32.115-126.Курейчик В. В., Данильченко В. И. Адаптивная калибровка нечетких моделей раннего предупреждения чрезвычайных ситуаций // Информационные технологии. 2026. Т. 32, № 3. С. 115—126. DOI: 10.17587/it.32.115-126.Kureichik V. V., Danilchenko V. I. Modified evolutionary algorithm MOLE-RAT with an adaptive mechanism for dynamic obstacle avoidance in emergency situations, Informacionnye Tehnologii, 2024, vol. 30, no. 7, pp. 342—349 (in Russian), DOI: 10.17587/it.30.342-349.Курейчик В. В., Данильченко В. И. Модифицированный эволюционный алгоритм MOLE-RAT с адаптивным механизмом динамического обхода препятствий в условиях чрезвычайных ситуаций // Информационные технологии. 2024. Т. 30, № 7. С. 342—349. DOI: 10.17587/it.30.342-349Pourrahmani E., Delavar M. R., Mostafavi M. A. Optimization of an evacuation plan with uncertain demands using fuzzy credibility theory and genetic algorithm, International journal of disaster risk reduction, 2015, vol. 14, pp. 357—372, DOI: 10.1016/j.ijdrr.2015.08.008.Pourrahmani E., Delavar M. R., Mostafavi M. A. Optimization of an evacuation plan with uncertain demands using fuzzy credibility theory and genetic algorithm // International journal of disaster risk reduction. 2015. Т. 14. С. 357—372. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2015.08.008.Pidd M., De Silva F. N., Eglese R. W. А simulation model for emergency evacuation, European Journal of operational research, 1996, vol. 90, no. 3, pp. 413—419, DOI: 10.1016/0377-2217(95)00117-4.Pidd M., De Silva F. N., Eglese R. W. А simulation model for emergency evacuation // European Journal of operational research. 1996. Т. 90, № 3. С. 413—419. DOI: 10.1016/0377-2217(95)00117-4.Ye J. Group decision-making strategy based on aggregation operators of linguistic confidence interval neutrosophic numbers in a linguistic neutrosophic multivalued scenario, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, vol. 141, DOI: 10.1016/j.engappai.2024.109823.Ye J. Group decision-making strategy based on aggregation operators of linguistic confidence interval neuromorphic numbers in a linguistic neutrosophic multivalued scenario // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2025. Vol. 141. DOI: 10.1016/j.engappai.2024.109823.Kuliev E. V., Kravchenko Yu. А., Zaporozhets D. Yu., Semenova M. M. Analysis of the risks of heavy rains and floods using the hybrid PSO-SVR algorithm, News of higher educational institutions. North Caucasus region. Technical sciences, 2023, no. 1 (217), pp. 23—29 (in Russian).Кулиев Э. В., Кравченко Ю. А., Запорожец Д. Ю., Семенова М. М. Анализ рисков ливней и наводнений с помощью гибридного алгоритма PSO-SVR // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2023. № 1 (217). С. 23—29.Gerasimenko E. M., Kravchenko D. Yu., Kravchenko Yu.A., Kureichik V. V., Kuliev E. V., Rodzin S. I. Modified bioinspired method of decision support for the prevention and elimination of consequences of emergency situations, Informacionnye Tehnologii, 2023, vol. 29, no. 8, pp. 423—436 (in Russian), DOI: 10.17587/it.29.423-436.Герасименко Е. М., Кравченко Д. Ю., Кравченко Ю. А., Курейчик В. В., Кулиев Э. В., Родзин С. И. Модифицированный биоинспирированный метод поддержки принятия решений по предупреждению и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций // Информационные технологии. 2023. Т. 29, № 8. С. 423—436. DOI: 10.17587/it.29.423-436.Alvear D. et al. Decision support system for emergency management: Road tunnels, Tunnelling and Underground Space Technology, 2013, vol. 34, pp. 13—21, DOI: 10.1016/j.tust.2012.10.003.Alvear D. et al. Decision support system for emergency management: Road tunnels // Tunnelling and Underground Space Technology. 2013. Т. 34. С. 13—21. DOI: 10.1016/j.tust.2012.10.003.Zhou L. et al. Emergency decision making for natural disasters: An overview, International journal of disaster risk reduction, 2018, vol. 27, pp. 567—576, DOI: 10.1016/j.ijdrr.2017.09.037.Zhou L. et al. Emergency decision making for natural disasters: An overview // International journal of disaster risk reduction. 2018. Т. 27. С. 567—576. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2017.09.037.Dell’Orco M., Marinelli M., Ottomanelli M. Simulation of crowd dynamics in panic situations using a fuzzy logic-based behavioural model, Computer-based Modelling and Optimization in Transportation, 2014, pp. 237—250.Dell’Orco M., Marinelli M., Ottomanelli M. Simulation of crowd dynamics in panic situations using a fuzzy logic-based behavioral model // Computer-based Modelling and Optimization in Transportation. 2014. С. 237—250.Chen J., Shi T., Li N. Pedestrian evacuation simulation in indoor emergency situations: Approaches, models and tools, Safety science, 2021, vol. 142, p. 105378, DOI: 10.1016/j.ssci.2021.105378.Chen J., Shi T., Li N. Pedestrian evacuation simulation in indoor emergency situations: Approaches, models and tools // Safety science. 2021. Т. 142. С. 105378. DOI: 10.1016/j.ssci.2021.105378.