考虑出口选择因素的行人疏散模拟研究

为准确地描述行人的出口选择问题,通过建立出口选择模型、并程序模拟仿真的方法,讨论了决定行人出口选择的三个关键因素:距离、密度和出口宽度。以两出口为例研究表明:只考虑距离作用时,等宽度的两个出口的疏散行人数量由对应的疏散区域决定;进一步考虑密度因素作用后,可有效平衡两个出口的疏散行人,实现了疏散的动态优化;出口宽度不相等时,必须同时考虑3个因素对出口选择的作用,才能更合理地描述疏散过程。该出口选择模型可有效地描述行人动力学特征,适用于非单一出口的一般情况。     

基于改进PSO算法的人群疏散模型

针对粒子群优化算法（PSO）在疏散模拟中局部寻优能力差、易过早收敛的问题，提出了一种基于改进PSO 算法的人群疏散模型。在原有模型基础上引入正向驱动力、排斥驱动力、疏散人员的恐慌程度等因子；根据环境因素和人群移动动态调整疏散人员的方向，并在最佳出口选择机制下趋向理想出口；对出口位置等物理因素进行疏散效率的参数化仿真实验。实验结果表明了疏散模型的有效性，可有效避免疏散过程中的局部拥堵现象，从而为建筑设计与管理人员提供合理参考。     

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.     

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.     

考虑避让行为的人员疏散元胞自动机模型研究

为研究避让行为在疏散过程中起到的作用,建立了一种考虑避让行为的元胞自动机模型。模型把疏散人员分为避让者和被让者,通过改变人员的被选概率体现避让行为;通过仿真分析避让行为在不同人员比例、不同人员初始位置分布等情况下,避让行为对疏散效率及疏散进程的影响。研究表明:避让行为能够优化人员的疏散顺序,提高疏散效率,并减少疏散过程的危险性;避让概率超出临界值时疏散时间明显减少,且人群密度越大临界值越小;被让者比例较小时,避让行为的效果较好,且避让概率越大效果越显著;避让行为在被让者初始位置分布不同的情况有不同的影响。     

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。     

基于危险源影响的地铁车站乘客疏散仿真模型

为研究地铁车站在危险源突发事件条件下乘客主观能动性和外界环境对疏散过程的影响,结合危险源场景特征对乘客疏散过程进行社会力分析,建立基于危险源的社会力模型.模型考虑了乘客的主观能动性,调整自驱动力中期望速度大小和方向的确定方法及更新规则,并针对外界环境的影响,引入危险源对乘客的排斥力.以上海地铁某车站站台层为场景进行算例应用及分析,仿真结果表明:模型能较好地模拟危险源突发事件下乘客疏散过程.为减少疏散时间,车站疏散组织工作要安排乘客合理绕行,控制危险源范围,当车站密度小时,要提高乘客期望速度,而车站密度大时,则要提高瓶颈的通行效率.     

多出口条件行人疏散的元胞自动机模型

在行人疏散元胞自动机模型的基本框架下,提出了一种针对多出口条件的静态场计算方法,该方法能成功解决疏散空间中存在障碍物的问题,在此基础上设计了满足多出口条件行人疏散仿真需要的模型更新规则。之后通过对行人出口选择行为的影响因素进行分析,将行人出口选择行为的影响因素归结为行人主观因素、客观因素和随机因素。根据随机效用理论,用效用描述了行人出口选择行为,建立了行人出口选择行为的多项Log it模型,并以此为基础完善了模型更新规则中的出口选择规则。最后通过计算机编程仿真研究了行人疏散时的理性程度、影响因素的敏感性系数等模型参数对仿真结果的影响。通过仿真表明,该模型能有效地显现多出口条件行人疏散特性。     

斜坡通道双向行人流安全疏散行为研究

斜坡通道中双向行人流的行为动态是研究人群安全疏散的基础.人群密度增加时,行人之间的挤压、冲突作用均增强,加之,斜坡倾角越大,行人行走的稳定性越差,易引发推挤倒地的安全隐患.本文建立斜坡通道中双向行人流的势函数场元胞自动机模型,考虑行人之间作用力和通道倾斜度影响.该模型用于模拟行人流动态和倒地现象.模拟结果得出:当通道坡度、行人入流密度增加时,上坡人群的倒地概率达40%,而下坡人群的倒地概率高达60%.在此基础上,考虑到我国行人偏向右边行走的习惯,以及人群的跟随效应,通过划分两个方向人群的入流位置,将两向行人流分为两股互不干扰的行人流,从而解决行人之间的挤压与冲突,并通过模拟验证该策略可避免倒地现象发生.