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。     

风浪影响下的客轮人员疏散模型及仿真

论文针对风浪影响下客船人员的疏散问题,对人的调整性动作、停顿现象以及线速度对行人速度的影响做了深入研究.基于海上救助模拟系统,设计了船舶在不同横摇角度下的单人行走实验,采集分析了乘客的运动行为信息,获得了横摇影响因素下角度和人员疏散速度的关系,建立在此环境下符合海上逃生人员的速度模型,以渤海翠珠轮第7层乘客甲板为仿真实验环境,在甲板满载的情况下,对客轮人员疏散进行仿真模拟,获得客轮人员在不同风浪等级影响下的疏散参考时间及不同时刻的疏散效果,有助于对海上疏散过程进行评估、借鉴.     

基于有界信任模型的地铁突发事件信息传播

地铁突发事件一直是社会关注的热点问题,事件中的信息传播和控制往往也会决定突发事件的严重程度.本文以地铁突发事件为背景,考虑了地铁突发事件的时间有限性和空间有限性特征,在传统有界信任模型的基础上,引入了局部沟通和有限理性两个因素,并根据突发事件发生的时间考虑了地铁停靠前和停靠后两个不同的阶段,建立了地铁突发事件信息传播模型.通过大量仿真实验,发现在地铁突发事件中,局部沟通和有限理性都会导致乘客观点剧烈波动,使得整个系统长时间处于极不稳定的状态;而乘客密度对乘客的观点收敛起正向作用,密度越大,观点越容易收敛.而在列车停靠后,乘客越向车门方向集中,观点波动幅度越大,并在最后急剧收敛成一致,但疏散速率越高,反而会减缓乘客观点的波动幅度和收敛速度.本文的研究结果为地铁突发事件中的现象分析提供了理论依据,对地铁突发事件信息的控制具有重要意义.     

非常规突发事件中的区域路网疏散能力评估与交通组织方案设计

分析非常规突发事件影响下的交通组织特性, 基于元胞传输模型(CTM)设计了疏散目标函数和疏散特性约束, 构造了非常规突发事件影响下限定时间的区域路网疏散能力评估与交通组织设计模型. 针对不同层次的需求, 模型可以整理为完整模型和简化模型两种形式, 在求解计算方面具有不同的特征. 设计了算例(其中包含路网结构和非常规突发事件场景), 应用完整模型和简化模型分别对算例进行了路网疏散能力评估和交通组织方案设计, 评估结论一致, 获取的交通组织方案可行且各具特征. 模型将为疏散预案的设计提供理论支持.     

基于元胞自动机的地铁火灾疏散动态分析

在元胞自动机基本模型基础上,结合地铁人员疏散特征,开发一种扩展元胞自动机模型。模型采用危险度的概念来反映人员对地理位置的认识,以及火情对主观选择的影响作用,并引入附加危险度来实现人与人,人与障碍物之间的摩擦和排斥效应,该附加危险度随乘客运动实时调整。根据人行特征,采用八方向运动规则,结合人员密度确定乘客疏散速度,体现快即是慢的疏散规律。通过站台和站厅两幅总危险度图的布置,模拟整个地铁建筑中人员的逃生过程,以广州地铁二号线某中间站为例,分析了乘客高峰期和非乘客高峰期,以及地铁环境正常运行状态和火灾紧急运行状态下的疏散动态特征。仿真结果显示进入紧急模式下,即使乘客满员,楼梯和闸机的疏散能力能够满足地铁疏散要求。当预警滞后或控制不动作时,逃生所需时间有明显增加,整个疏散通道上,楼梯和站厅检票闸机处形成两处瓶颈,而且闸机疏散能力明显不足。     

社会力模型中行人的心理因素和随机行为对人群疏散过程的影响

对人群的集体运动进行模拟在基础研究和辅助交通设施设计方面都有重要意义。基于流行的社会力模型,改进的社会力模型考虑了行人的心理因素和行人运动随机性对人群运动行为的影响,可以更真实的模拟人群的实际运动行为。人群疏散行为是一个典型的人群运动问题。利用改进的社会力模型对人群疏散行为进行了模拟,结果表明,在行人密度较大,行人间距离较小的竞争性或恐慌性的疏散模式下,心理因素和随机因素对人群的运动行为有明显的影响。在疏散过程中,行人一定程度的焦虑会提高疏散效率,但是过高的焦虑程度反而不利于人群的疏散;行人随机行为也可以明显的缩短疏散时间,但是随机因子在一定范围内的选择并不会明显影响行人疏散的效率。     

多出口场景下考虑危险信息传播的人员疏散模拟研究

并非所有人员在疏散初期便获取危险信息,为研究多出口场景下考虑信息传播的行人出口选择行为,基于元胞自动机构建考虑到出口的距离、出口前的拥挤程度和对危险信息的了解程度的出口选择模型.该模型包括固执行人、易感行人和理智行人三类行人信息处理差异及状态转换.通过仿真模拟分析信息影响力、危险传播范围、各类行人占比和危险源位置对出口利用率和疏散时间的影响.结果表明,信息传播力的增加可以促进行人改变出口;而危险传播范围增加会抑制行人更换出口;理智行人占比变化对不同场景影响出现显著差异,理智行人的增加可能会加重出口利用率的不平衡.     

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。     

城市轨道交通车站客流仿真中的事件驱动模型

利用多智能体(Multi-agent)仿真技术对轨道交通车站设计方案、客流组织方案进行评估是一种科学有效的方法.在对"客流事件"、"服务流程"及"乘客流"进行定义的基础上,利用三种"元事件"以组合的方式构建了七种"客流事件",从而实现了一种能够描述客流在车站内的复杂行为的统一模型.大量仿真实验表明,此模型不但能够显著降低建立仿真项目的工作量,并且更加真实地反映了乘客在车站内的行为习惯.此外,模型还具有良好的可扩展性,易推广到其它场景,如大型体育比赛(奥运会、世界杯)、大型展览会(世博会)等条件下的观众疏散、交通组织等领域.     

基于小波神经网络的多楼层疏散模型

多楼层环境下室内人群疏散问题是社会关注的热点,而传统的社会力模型在模拟多楼层环境时容易出现停滞等待现象.基于小波神经网络来改进社会力模型,建立一种新的多楼层疏散模型.该模型利用场域模型来获得行人的运动方向,以此作为社会力模型中行人的自驱力方向.同时给出了多楼层环境下出口拥挤度、路径拥挤度和平均速度的评价指标,并利用小波...     

基于多智能体的虚拟化地铁站乘客行为仿真

地铁站是典型的人群密度大的公共场所,根据人群行为特点以及基于人群行为特点的引导,可以有效培训人群应急疏散。采用多智能体的方法,通过度量地铁站建筑场景特点,分析乘客行为特征的影响因素,基于乘客从众心理规律,提出单Agent属性定义及约束规则,建立乘客Agent路径选择行为模型,在虚拟地铁站内为多智能体建立MAS(Multi-Agent System)行为决策系统,通过WebVR实验研究乘客从众行为以及决策行为的影响因素,为高峰期人员流动策略的制定提供理论依据,有效地缓解地铁站内人群拥挤现象。     

基于演化博弈理论的疏散动力学研究

为了研究个体合作行为对行人整体疏散效率的影响,结合元胞自动机与社会力模型对疏散系统动力学与“合作行为”的共演化进行了研究,提出了基于演化博弈理论的疏散动力学研究方法。采用元胞自动机模型为基础仿真框架,利用社会力模型来表征行人间的心理斥力,通过演化博弈实现疏散个体策略更新。仿真实验结果表明：当博弈增益系数超过一定阈值时群体的稳定合作比率会急剧上升,且合作行为能有效促进疏散效率。     

考虑指示标志的视野受限情况下人员疏散模型

为研究视野受限对行人疏散过程的影响,建立视野受限情况下行人疏散元胞自动机模型。模型中根据视野半径大小,将疏散空间划分为3个不同的区域,行人在不同区域有着不同的运动方式;定义不同的收益参数,用于计算行人运动收益矩阵,确定行人下一个时间步的目标位置;建立疏散场景,对不同行人初始密度,视野半径变化以及指示标志在不同区域进行仿真模拟,分析这些因素对行人疏散过程的影响。仿真结果表明：行人初始密度越大,所用疏散时间越长;视野半径增大有助于行人疏散,当视野半径增大到一定值后,对行人疏散效果增益不明显;房间内有指示标志情况下行人所用疏散时间要明显小于没有指示标志的情况,且盲目运动区有指示标志时行人疏散效率要高于墙壁可见区有指示标志的情况。     

灾害扩散实时影响下的应急疏散路径选择模型

应急疏散的目的是要在灾害发生时将处于危险地带的人群尽快转移至安全地带.由于灾害的扩散,疏散网络中各弧段上的路况将不断恶化,且不同的弧段受到灾害扩散影响的程度也将不同.为此,在提出的应急疏散路径选择模型中,将通过疏散路径所需的总疏散时间最短作为优化目标,将各弧段上的通行速度表示为关于时间的连续递减函数,并对不同弧段的速度函数设置了不同的衰减参数.设计了求解这一时变最短路问题的改进Dijkstra算法并给出了算法的正确性证明,仿真实例说明了模型和算法的有效性和可行性.     

地铁车辆安全疏散性能的仿真研究

从正在运行的北京地铁某型号车辆的空间布局特点出发,在现有的元胞自动机模型和行人流模型基础上,运用人员动态调整自身速度、动态调整自身运动方向等技术,建立了一种基于车辆环境约束以及人员行为特性的元胞自动机模型,该模型具有人员速度可变、能复现人员自组织现象的特点。论文以北京地铁某型号车辆为仿真对象,对车辆不同布局对车辆人员安全疏散性能的影响进行了计算机仿真并加以分析,提出改进建议。     

基于蚁群算法的人车混合疏散优化及混合比例分析

为解决紧急情况下的人车混合疏散问题, 以人车混合疏散的总时间最短、混合道路利用程度最高为目标,建立了一种人车混合疏散的多目标优化模型, 针对该模型设计了多目标蚁群优化算法及其改进算法,并应用于大型体育场及其周边路网集成环境中进行了仿真实验, 分析了不同人车混合比例下的疏散性能,结果表明:该模型及算法对人车混合交通流疏散问题具有良好的效果, 尤其是当行人所占比例为 50%-80% 时,人车混合疏散效果在两个目标上较优.该模型和算法有助于为大型公共场所人车混合安全疏散预案的制定提供决策支持.