基于多智能体技术的公共场所人员疏散模型研究

利用多智能体(Multi-Agents)在复杂系统建模研究方面的优势,通过将被疏散人员定义为Agent,并对Agent行为进行形式化描述的方法,建立了基于多智能体MA的、考虑个体特征和行为的公共场所人员疏散模型。模型重点模拟了Agent在引导作用、火的扩散和随机障碍物等影响下的行为反应,结果比较符合实际情况,验证了该模型的合理性和适用性。     

基于多Agent的面向中小企业的供应商选择系统

面向中小企业构建了基于多Agent系统的供应商选择模型.系统综合了供应商评估及供求风险控制下的最优供应商数量决策问题,并考虑了决策者对中小企业供应商选择的影响.阐述了多Agent系统的架构及各Agent之间协商的过程,并给出了仿真算例.     

基于MAS的企业供应链模型中谈判过程的研究

企业间的基于Agent的自动化谈判是一个基于多Agent系统的供应链模型中的重要环节.首先对目前用于研究基于Agent谈判的主要理论技术做了介绍与分析.然后在此基础上,结合所需要解决的生产商与供应商之间谈判的问题的特点,以及使用的开发工具Zeus所提供的Agent间的谈判协议的特点,设计了一个包含时间策略、资源策略和模仿策略的多策略谈判模型.最后通过仿真模拟验证了该谈判模型各种策略的特点.     

基于有限理性路径决策的人员疏散双层模型

人员在疏散过程中难以获得关于疏散路径的全部信息，因此，确定疏散路径时仅能选取满意的而非最优的疏散路径.考虑疏散人员所能获知的疏散路径长度、拥挤程度和危险程度信息构建了人员疏散双层模型.该模型包括上层的人员路径选择模块和下层的人员空间移动模块，分别刻画了个体的有限理性路径选择行为和疏散运动过程.通过实例仿真，分析了出口宽度和有限理性参数对疏散人员路径选择和疏散时间的影响规律，结果可为建筑设计和疏散应急管理提供一定的依据.     

基于智能体的大型公共建筑人员火灾疏散模型研究

火灾下的人员安全疏散问题是大型公共建筑安全设计中的重要问题,采用基于智能体的系统仿真技术,构建了大型公共建筑中人员疏散的物理模型和数学模型,通过规则推理与数值演算相结合方法对该模型进行了计算机实现,并将其与火灾模拟进行结合,从而实现火灾发展与人员疏散过程的综舍评价.该系统在北京奥运场馆的人员安全疏散分析中得到运用,取得了良好的效果.     

基于有限理性约束的自适应人群疏散仿真模型

为有效提高人群拥堵时的疏散模拟精度,基于社会力模型和有限理性约束,提出一种自适应人群疏散仿真模型。该模型改进了传统社会力模型中行人自驱动力的期望方向和期望速度,对避障情况下行人的最优运动方向和速度进行自适应计算,同时引入有限理性路径决策机制,更为准确地描述行人在拥堵状态下的路径选择行为。结果表明：所提出的模型是可行有效的,行人的有限理性约束在人群密度较大的时候表现出疏散优势,更加符合真实情况下的人群疏散过程。     

人流紧急疏散模拟方法述评

将用于人流疏散的主要模拟方法进行整理,归纳为三大类:①微观模型,如元胞自动机模型、格子气模型、社会力模型、基于Agent模型及基于博弈论模型;②宏观模型,例如流体动力学模型;③基于生物实验视角.通过比较分析这些模拟方法各自的独特性和适用性,认为:对于微观模型,多种模拟方法组合来研究人流疏散;宏观模型适合于个体无差异的大规模行人流动模拟;生物实验可以作为一种验证微观模型及宏观模型模拟结果的有效手段.     

基于元胞自动机的智能疏散模型的仿真研究

本文结合元胞自动机对信息表达和机器人对行为表达的优势,将疏散个体看成是具有分析决策能力的智能体,采用模块化结构构建了基于元胞自动机的智能决策模型.通过疏散时间模型、方向选择模型、通道吸引力模型等模块的组合,实现对复杂疏散行为的描述.将模型用于对大型超市疏散过程的描述,模拟仿真和数据分析的结果表明本文所构建的模型能够对个体及群体疏散行为进行逼真的描述,进而说明模型是有效的.     

基于熵的火灾场景介观人群疏散模型

针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.     

基于增强心理行为异质性的改进社会力模型

模拟焦虑情绪下的人群疏散，对于解决逃生等运动学问题具有重要意义。国内外大多数研究在人群疏散问题中单纯引入焦虑因子这一介质，并未考虑在此类紧急环境下外界关键因素如何影响焦虑因子。提出了改进社会力模型(improving social force model, ISFM)，结合基于Agent的踩踏风险评估，量化了环境关键变量对焦虑因子的影响，引入心理作用力参数，将焦虑因子对现实疏散过程中所造成的影响通过物理矢量的方式作用在模型中。ISFM通过增强个体心理行为异质性，实现了个体运动矢量的选择。对比真实疏散情景，实验结果表明：ISFM更能反映个体疏散行为，更具说服力。