Resumen
O estudo da dinâmica de pedestres tem sido utilizada em situações que procuram identificar ou reproduzir características do comportamento humano. Quando envolve multidões, esse estudo torna-se ainda mais complexo, visto que, as questões associadas à interação dos pedestres também deve ser considerada. Para descrever ou predizer tais situações o emprego das simu-lações computacionais permite uma melhor aproximação do modelo, pois possibilita a inclusão de parâmetros como hipóteses iniciais. Nesse sentido, o presente trabalho propõe a análise da evacuação de uma sala de cinema, identificando dentre 4 casos de geometria estabelecidas, a que minimiza o tempo de evacuação em função do número de pedestres. No desenvolvimento estocástico e no proceso evolutivo foram utilizadas uma modificação da teoria dos autômatos celulares e empregado o método de Simulação de Monte Carlo, como uma proposta de me-todologia de análise. Posteriormente, foi aplicada a regressão polinomial como uma forma de estabelecer um modelo de previsão para demais lotações, a um determinado nível de confiabi-lidade, que mostrou-se satisfatório na predição do parâmetro tempo médio total.The study of pedestrian dynamics has been used in situations looking identify or reproduce features of human behavior. When it involves crowds, this study becomes even more com-plex, since the issues associated with interaction of pedestrians should also be considered. To describe or predict such situations the use of computing simulations allows a better approxi-mation of the model, since it allows inclusion of parameters as initial hypotheses.In this sense, this paper proposes an analysis of the evacuation of a movie theater, identifying among of 4 cases analised of sets geometry, which minimizes the evacuation time in function on the number of pedestrians. In stochastic developing and evolution process we used an modification of the theory of cellular automata and employed the method of Monte Carlo simu-lation, as a proposed of analysis methodology. It was later applied to polynomial regression as a way to establish a forecasting model for other cases, with a certain level of reliability, which was satisfactory in predicting of average total time parameter.