基于群体智能的人群疏散路径规划仿真研究

介绍了一种基于群体智能的人群疏散路径规划仿真方法.该方法结合群体智能的宏观模型与具有个体动力学特征的微观模型,提出综合两种模型优势的人群疏散仿真模型以及基于人工蜂群算法的动态路径规划算法.算法借鉴人工蜂群算法的原理,根据出口的个数及拥挤度对人群分组,然后在每个群组选取一个引领者.引领者带领群组向出口移动.移动过程中,群组内执行改进的社会力模型,以保证群组内的个体避免碰撞并且方向一致.针对突发事件人群疏散中疏散效率方面存在的技术瓶颈,探索基于群体智能的人群疏散路径规划的理论框架和体系,旨在为应急管理部门对人群疏散辅助决策提供支持.     

紧急情况下客船人员疏散过程仿真

为训练客船驾驶员应急疏散组织能力,优化客船疏散方案,依托航海虚拟仿真训练平台,基于改进的蚁群算法,提出一种考虑邻接网格面积与转向角度等因素的疏散模型,采用一种改进的约束Delaunay三角网生成算法高效生成导航网格.基于"育鹏"轮建立船舶三维场景,进行人员疏散过程仿真实验.结果表明,该模型有效地优化了多层甲板复杂场景中...     

海底隧道火灾事故人群疏散优化方案研究

为提高海底隧道火灾事故人群疏散效率,基于火灾应急情景分析,建立时间成本最低的人群疏散优化模型。首先,考虑海底隧道火灾事故特性和CO对疏散人员的伤害,给出模型的目标函数和限制条件,提升模型的适用性。然后,改进蚁群算法的启发式函数、疏散人员转移规则和信息素更新策略,优化路径选择策略,并求解模型。以翔安海底隧道火灾为例进行案例仿真模拟。结果表明,该模型在实现时间成本最低的同时,避免了疏散个体累积伤害值超限,又使出口得到充分利用,提升了疏散的综合安全效益。     

基于社会力模型的教室内地震疏散仿真

模拟地震灾害下人员疏散,可以为地震疏散提供理论依据,减少地震人员伤亡。本文根据2013年雅安7.0级地震发生时名山中学某一教室的逃生录像,在社会力模型的基础上引入恐慌因子和各项异性因子,建立了改进的社会力疏散模型,并利用布谷鸟算法对疏散模型的参数进行优化,地震疏散模拟结果与实际的逃生录像对比分析表明：改进的社会力疏散模型可以真实反映地震情况下教室内人员疏散过程,包括人员疏散时间和人员在不同时刻的位置分布,对地震疏散的研究具有重要价值和意义。疏散模型的参数优化分析结果表明社会力模型的主要参数均会对人员疏散仿真结果造成影响。     

基于社会力模型的地铁站人群疏散仿真研究

针对地铁站应急情况下人群疏散影响因素复杂的问题,以北京市某地铁站为例,基于社会力模型,运用Anylogic动态仿真软件模拟了不同因素干扰下的地铁站场景人群疏散,研究应急情况下运行时段、疏散指导、硬件设施、应急通道、闸机延误等不同因素对人群疏散的影响进行了深入分析.仿真结果表明:疏散指导、应急通道、闸机刷卡等因素对疏散效...     

基于改进萤火虫算法的人群疏散仿真

基本萤火虫算法在人群疏散仿真中存在疏散速度慢、疏散路径不平滑的缺陷,针对该问题,提出一种改进萤火虫算法。借鉴微粒群算法的位置更新策略,将全局最优引入到萤火虫算法的位置更新过程。与原始算法相比,改进后的算法在收敛速度和求解精度方面有明显的提升。在搭建的3D仿真系统中,对改进后的算法进行人群疏散仿真实验。仿真实验表明,该算法能够实现人群远离危险源并最终到达目标安全区域的路径规划,仿真效果逼真。与原始算法及微粒群算法相比,该算法在提高人群疏散速度的同时,也提高了疏散路径的平滑性和稳定性。     

基于元胞自动机理论的紧急人员疏散模拟

基于元胞自动机原理,建立了紧急情况下人群疏散模型,并利用Visual Basic 6.0开发了可视化模拟仿真程序.在疏散模拟的仿真实现中,为了简化算法,使用墙体和障碍物把复杂建筑平面分割成凸多边形区域,然后利用门道把各个凸多边形区域联系起来构成一个整体的疏散平面空间.利用程序对建筑设计方案进行人员疏散模拟,可以找出建筑...     

火灾中基于个体行为的人群疏散仿真

为了指导火灾中的人群疏散,研究了一种新的人群疏散模型用于提高人群疏散仿真的真实性.通过分析个体对火灾警报的不同响应时间,个体在疏散过程中采取的不同运动速度,个体间的组运动方式,个体的出口选择等因素对人群疏散的影响,建立了个体行为特征与元胞自动机相结合的人群疏散模型.该模型包括个体对火灾警报响应模型、个体逃生速度模型、组...     

拥挤系统阻碍物位置的遗传算法优化

首先对Helbing等人建立的社会力模型进行了适当修正,建立了人群运动仿真模型;然后采用实数编码遗传算法并设计了自适应的交叉及变异策略,建立了优化阻碍物位置的数学模型;最后通过高性能计算平台进行仿真计算,得到了最有利于提高拥挤人群疏散速度的阻碍物设置.通过优化房间和人群所形成的拥挤系统中阻碍物的大小、数量和位置,有效提高了恐慌发生时房间内人群的逃生效率,该结果对建筑设计具有重要参考价值.     

考虑引导作用的人群应急疏散模拟研究

传统的社会力模型只能反映空间布局和人群密度对疏散过程的作用。引导角色的配置对于人群疏散过程影响显著,如果不能考虑到这种因素,就很难反映真实情况。文中在传统社会力模型的基础上进行优化改进,引入人员个体间的交互作用,能反映疏散引导角色的作用。在此理论模型基础上,进行仿真开发和仿真试验。仿真结果显示,本模型比传统社会力模型更合理,且具有更高的可信性。     

基于动态切换的城市轨道交通车站应急疏散模型

基于应急条件下乘客可能采取的最近疏散行为、退避疏散行为、从众疏散行为、回返疏散行为、均衡疏散行为等5种主要疏散行为对乘客吸引力的动态变化,构建了基于应急信息刺激的乘客疏散行为动态切换的3层模型体系.对不同微观行人仿真模型的优缺点进行分析,构建了融合应急行为决策模型、A*算法、社会力模型的应急疏散联合仿真体系.最后,利用实际城市轨道交通车站的应急疏散调查数据,对模型参数进行了标定,并对仿真效果进行了验证.     

突发灾害下应急疏散路线的交通信号配时优化

针对目前国内外突发灾害事件频发、应急交通组织保障能力不足等问题,在充分考虑突发灾害对道路交通网络、交通出行行为影响的基础上,基于动态交通分配理论,结合突发灾害下的出行者疏散路线选择行为,构建了受灾区域应急疏散路线的交通信号优化控制模型,并采用并行蚁群算法对该模型进行优化求解,以提高求解速度和全局收敛能力.最后搭建了集群计算平台对该模型和算法进行模拟测试,结果表明,采用并行蚁群算法对模型进行优化求解,可以获得较好的时间性能和优化效率,满足应急交通保障系统在线决策支持的要求.     

基于改进蚁群算法的古建筑群火灾疏散路径规划

针对古建筑群突发火灾的情况下,为了在保证人员可安全通行的条件下规划出最短疏散路径,提出了一种基于改进蚁群算法的路径搜索模型,对算法的启发函数、回退策略、信息素浓度、信息素挥发系数进行了改进。并以云南大理巍山古城内部实际地形为例建立栅格图模型,通过仿真模拟实验对改进算法的参数组取值进行测试选取,确定参数组取值后,对改进蚁群算法的可行性进行仿真模拟实验,证明改进蚁群算法提高了算法的收敛速度和全局搜索性,降低了算法陷入局部最优解的可能性。     

基于元胞自动机和SIS传染算法的恐慌状态下行人疏散模型

为了研究人群在恐慌状态下的疏散行为特征,基于元胞自动机和SIS传染算法提出了一种用于恐慌状态下的行人疏散模型.通过场域模型给出了行人的移动收益公式,并利用SIS传染算法来研究恐慌情绪在人群中的传播规律及对疏散行为造成的影响,同时,给出了恐慌情绪量化公式.然后,通过仿真实验对疏散时间、行人密度、恐慌情绪比值和平均速度等参数进行了分析和讨论.仿真实验结果表明:行人密度与恐慌人数之间为正相关,人群到出口的距离与恐慌人数比例、恐慌因子W_p之间为正相关;恐慌情绪比值与疏散时间、恐慌因子Wp之间为负相关,人群平均速度与行人密度之间为负相关.     

双出口教室的人群疏散建模和模拟

采用动态背景场元胞自动机模型研究了双出口教室的人群疏散.该模型将静态的障碍物分为不可穿越和可穿越两种,行人被当作移动的障碍物,因此背景场随人群的运动而变化.行人通过比较两个出口在其当前所在位置产生的背景场值来选择目标出口.通过数值模拟研究了不同出口宽度和桌椅排列下双出口教室的人群疏散过程,得到了不同位置处的疏散时间分布以及平均和最大疏散时间的变化曲线.模拟结果表明,距离因素是学生选择出口的主要因素.疏散开始时,学生倾向于进入就近的过道.疏散过程中,少数中间的学生会由于目标出口的拥堵而选择另一出口.当学生到达目标出口附近时,通常不会再选择其他出口.模拟结果与日常经验一致.该模型可以用于具有复杂内部结构、多出口房间的人群疏散模拟.     

高层建筑人员疏散的蚁群算法数学模型

根据蚁群算法的基本原理及Ant-Density模型,综合考虑了火灾时期人员的个体差异和从众行为,利用信息素和禁忌表等指标将趋光趋众2个疏散模式参数化,建立了高层建筑人员疏散的蚁群算法数学模型。利用简单的规则实现对紧急情况下复杂的人员疏散行为的模拟,以便更加方便、合理地制定人员逃生路线。     

地震人群疏散动力模型及仿真分析

为了模拟地震时建筑中人群疏散行为,基于人群行为特点,建立了连续性的人群疏散动力模型,推导了模型中人的驱动力,人与人之间的相互作用力,人与障碍物之间的阻碍力,以及人在建筑物中所受地震力的表达式,其中地震力是根据地震烈度不同进行量化的.运用VB编程对一疏散场景进行不同地震烈度下疏散仿真分析.结果表明:人的驱动力是随地震烈度和速度的增加而线性增加的;人与人的相互作用力是随他们之间的距离及速度而变化的,其大小先增加,后减小,随后趋于0;人在建筑物中疏散的地震力与地震烈度相关,烈度越大,地震力越大;最后,作者也讨论了疏散过程中合力的变化规律.该模型可以更为真实地模拟地震中的人群疏散行为,为指导地震时人员疏散提供理论依据.     

基于交换机制的自适应蚁群聚类算法

在研究了基本聚类模型的基础上,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,提出了一种基于蚁群最优化的自适应聚类分析的新方法。与之前的蚁群聚类不同,引入交换机制增强蚁群的觅食能力以提高聚类性能。该算法可以不用预先输入聚类数目,在仿真实验中该方法获得了比GCA算法和Kmeans算法更好的表现,表明这种基于交换机制的聚类算法具有较好的聚类性能。     

基于改进蚁群算法的移动机器人全局轨迹规划研究

分析了机器人的轨迹规划问题、蚁群算法原理;建立了轨迹规划的网格环境模型;对环境模型中机器人的轨迹规划进行了研究和分析,提出了一种基于改进蚁群算法的自适应蚁群算法;并对自适应蚁群算法的参数进行了修正;通过仿真结果证明了改进后的蚁群算法的可行性、优越性.     

蚁群算法在水位流量关系拟合中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质.针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来拟合水位流量关系,并将该方法与遗传算法及传统的优化方法进行比较.结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法.