基于改进元胞自动机模型的地铁车厢乘客疏散模拟

提出了一种基于改进元胞自动机模型的乘客疏散运动模型,用于研究地铁车厢内发生突发事故下的乘客疏散行为.充分考虑到乘客在突发事故下疏散时的趋利避害和从众心理等,结合模糊逻辑理论建立了乘客的车门选择机制,并利用改进的元胞自动机模型完成对乘客疏散过程的建模工作.通过仿真实验模拟分析了当地铁车厢内突发火灾时火源的位置、紧急情况下...     

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.     

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。     

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。     

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。     

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Agent和元胞的火灾逃生仿真模型应用研究

在分析传统离散元胞模型和Agent-based仿真模型的基础上,针对其不足进行了改进,提出了一种新的仿真模型,并利用该模型对火灾现场的逃生人流进行了仿真,为车站、广场的设计提供决策依据.该模型是对离散元胞模型和Agent-based模型的综合,它在充分考虑逃生人员的个体差异外,给出了人员的移动方向和速度的连续性方程,该方程反映了个人判断能力、移动能力、从众心理、邻域内人员的行为、人员密度、周围的客观环境等因素对其行动的影响,较为真实地反映了火灾中人的逃生行为.论文最后介绍了该模型的实现算法和仿真结果.     

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。     

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.     

垂直升船机初期火灾疏散方案仿真优化研究

为提高垂直升船机初期火灾疏散效率， 通过分析垂直升船机的结构及疏散通道，确定垂直疏散路径；根据承船厢停靠规则，比较计算楼梯疏散时间、电梯疏散时间，确定垂直疏散时间；运用仿真技术，模拟分析不同停靠高程下的疏散时间，以垂直疏散时间最短为目标，求解最优疏散方案。案例结果表明：停靠高程与下游疏散平台之间距离逐渐增大时，楼梯、电梯疏散时间先增大再减小，并且适当减小楼梯使用比例能够有效缩短疏散时间、提高疏散效率。     

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.     

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.     

基于机器学习的地铁行人流在线优化控制研究

为了实现高峰期地铁站行人流管控的在线优化，设计了基于机器学习的地铁站行人流管控算法框架。以某地铁车站早高峰的行人流管控流程为研究对象，利用Agent技术搭建地铁站行人流管控仿真模型。多次运行仿真模型可以获得深度学习网络的训练数据。通过对网络进行充分训练，得到优化调度策略。将网络接入地铁站行人流实时运行数据，实现实时优化管控。仿真实验表明：引入的深度强化学习框架可以实现在线优化，调度结果优于传统方法。     

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。