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。     

地铁枢纽站台的乘客行为仿真模型

从地铁枢纽站台乘客行为的时空分布特点出发,以元胞自动机模型为基础,建立了面向地铁枢纽环境的乘客行为仿真模型。该模型引入势能场的概念和个体决策规则,提出了复杂拥挤条件下个体方向选择与行为决策模拟问题的解决方案,能够准确模拟不同密度条件下的个体行为,并有效反映集体行为的宏观特征。以北京地铁复兴门换乘站2号线站台为对象,应用STARLOGO软件进行了计算机仿真,通过现场观测数据对模型进行了校核与检验,并对站台分区域的服务水平进行了分析。     

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.     

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。     

考虑旅客跨车厢行为的动车组人员疏散仿真

为研究旅客跨车厢行为对动车组人员疏散情况的影响，建立考虑出口选择的元胞自动机模型。以CR400BF型动车组二等车为研究对象，使用疏散效率、冲突次数和过道拥堵程度等指标，研究旅客跨车厢现象对车厢疏散的作用，并讨论旅客座位分布、相邻车厢转移旅客数量与车门开启方式等因素对疏散情况的影响。仿真结果表明：离散的位置分布使冲突次数减少约44.7%；旅客跨车厢疏散会降低本车厢旅客疏散效率；相邻车厢转移旅客数量与本车厢旅客疏散时长呈先线性增大后趋于稳定的关系；相邻车厢不同车门开启方式对本车厢旅客疏散效率的影响不同。     

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。     

基于元胞自动机的多出口人员疏散模型的研究

在对多出口场所紧急疏散过程的研究中着重考虑个体在决策时的主观智能作用,通过引入目标方向密度概率,出口影响因子概率,移动方向校正因子,建立了基于元胞自动机的多出口人员疏散模型.通过对教室中学生的疏散行为的模拟仿真,表明所建模型在考虑上述三个因素时,模拟疏散的过程和结果更加合理,模型具有较好的实用性.     

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.     

基于蚂蚁元胞自动机的地铁通道双向行、流仿真

通过对北京市地铁通道内行人走行特性的观测,分析了对向行人具有右侧行走、跟随行走、右侧避让对向行人、对后方信息缺乏关注、与对向行人的位置互换以及行人趋于选择最短路径等行为特性及交通特性.结合蚂蚁在走过的路径上留有信息素的思想,提出了反映双向行人走行特性的元胞自动机更新规则,建立了基于蚂蚁算法的元胞自动机模型,并研究了信息素挥发系数对仿真结果的影响.仿真实例表明,该模型能有效显现双向通道内的行人走行特性.     

基于CA的有毒气体泄漏事故风险动态评估

针对有毒气体泄漏事故风险动态评估问题,基于元胞自动机(cellular automata,CA)理论,首先构建了有毒气体浓度动态预测模型,然后以动态预测模型为基础,进一步构建了有毒气体泄漏事故个人风险和社会风险动态评估模型,最后通过对氯气泄漏事故的仿真模拟验证了该模型的有效性.研究结果表明:该模型能够同时对有毒气体泄漏事故的影响范围以及影响范围内各个位置处的有毒气体浓度,个人风险,社会风险进行快速地实时地评估.通过模型计算得到的有毒气体泄漏事故个人风险和社会风险的动态评估结果可为应急疏散的开展以及应急救援资源的合理分配提供科学有效的依据.     

元胞自动机用于金融市场建模

给出了基于元胞自动机的金融市场模型的一个简短综述,特别介绍了针对无约束和有约束股票的两个典型模型及其主要结论.文末提出了元胞自动机建模思想可能的局限性.     

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。     

基于智能虚拟环境的地铁站台仿真系统

实现了一个用于列车驾驶培训的地铁站台仿真系统.系统由一个可被感知的站台虚拟环境和虚拟乘客系统组成.站台环境由静态场景、动态场景两部分组成,可在用户控制下发生变化.虚拟乘客通过感知站台环境的变化做出行为判断与动作.乘客仿真模型采用分层结构,分别实现环境感知、决策、行为选择、动作实现与实时绘制.目前,该系统已用于地铁列车仿真器,成为培训司机站台操作的工具.     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.     

应急疏散路径选择元胞传输宏观模型

通过建立元胞传输模型,研究了紧急事件下动态网络交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效地克服网络规模较大时运算效率低的缺点.模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关.仿真实例说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果.     

基于BPSO的元胞自动机准周期三行为研究

为研究一维二值元胞自动机的一类重要的群体演化行为--准周期三行为,提出了基于离散粒子群的元胞自动机演化算法,并通过使用活性元胞迭代图的平均面积为适值函数,发现了具有准周期三行为的元胞规则.与遗传算法相比,基于离散粒子群的元胞演化算法的搜索效率更高.实验还进一步表明,准周期三行为是某些元胞规则的特定行为,一定条件下与元胞自动机的初始构型关系不大.     

超速行为对交通流扰动影响的仿真研究

超速行驶是引起交通事故的主要原因之一,会造成巨大的人员与财产损失,基于元胞自动机对高速公路上的超速行为进行了研究.首先详尽分析了超速行驶特性,然后在现有的元胞自动机交通流模型基础上,构造了符合超速车辆特性的行驶规则,使之成为更符合现实道路状况的元胞自动机模型.该模型中的多种类型个体间交织影响,再现了现实交通流的非线性特点.运用新模型进行数值模拟仿真,发现超速行为将会降低交通流的平均速度,并且最终危害交通流的系统安全.     

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.     

基于正交试验和元胞自动机模型的加速并行遗传算法

针对标准遗传算法中存在早熟收敛、后期收敛速度慢以及解精度低的问题,结合正交试验设计和元胞自动机模型,提出了一种改进的加速并行遗传算法(APGA)。APGA利用正交试验设计确定较好的初始种群,利用元胞自动机模型固有的并行计算能力设计并行遗传算法,借助元胞信息的动态性和多元性实现正交加速过程。仿真结果表明,APGA能够有效地防止早熟收敛,可以极大地提高遗传算法的搜索效率和解的精度。