基于社会力模型的客船人员疏散仿真研究

为研究群组行为和不同疏散方式对客船人员疏散过程的影响,提出了乘客到达集合站的3种疏散方式,分析了有无群组情况下该艘乘客的集合时间、拥堵区域和拥堵形成时刻,以及持续时间。仿真结果表明：群组行为对乘客的集合时间具有较为显著的影响,并增大集合时间的变化范围,而有无群组行为情况下的拥堵区域基本相同。而群组行为对拥堵形成时刻以及持续时间的影响较为复杂,与区域的位置以及不同区域内群组组员的响应时间有较大关系。需结合事故类型及严重程度来对客船人员疏散过程进行分析,确定不同的疏散方式。     

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。     

基于社会力模型的多出口室内应急疏散仿真研究

突发事件频发,如何将密集行人从有限出口的室内空间安全疏散是应急疏散研究的重难点.以某高校大礼堂为例,利用Anylogic进行仿真,引入意识程度综合反映行人受到的安全教育,安全培训以及熟悉程度,改进原始社会力模型中的期望速度;针对多出口室内出口利用不均提出分区引导和改变出口结构优化方案.仿真结果表明:意识程度增加行人的期...     

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,并利用小波神经网络建立疏散优化方法。利用搭建的仿真平台和上述改进模型模拟了多楼层疏散过程,深入分析了影响该模型的关键因素。该环境下疏散结果表明：适当提高行人的疏散速度有利于提高疏散效率,但是速度过大会使行人快速聚集在楼道处,反而不利于疏散;此外疏散时间随楼梯宽度的增加呈现递减趋势直至平稳,当楼梯宽度达到8 m时,再增加楼梯宽度也不能降低疏散时间。     

建筑物火灾疏散中人的行为的动力学模型

基于建筑物火灾疏散中人的行为的特点,根据行为心理学原理,确定了建筑物火灾疏散中人的行为的状态变量和速率变量,然后应用系统动力学的理论建立了其数学模型,并讨论了基本参数量化的方法,最后得到了建筑物火灾疏散中人的行为的动态变化结果.此方法可作为预测建筑物火灾中人的行为的"实验室",也能为人们制定有效措施减少建筑物火灾疏散中人的失误提供理论依据.     

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.     

一种面向人群仿真的改进型社会力模型研究

在人群仿真领域,社会力模型的应用和改进研究仍是一个热点问题。在Helbing社会力模型的基础上,引入人群个体之间的排斥力和转向力,改进了人群在正常状态下的行走行为模型。对恐慌人群,提出了期望速度、人群密度、恐慌值的计算方法,拟定一些约束条件来改善动画显示效果。在微机上使用Direct3D实现了人群行为动画,实验结果表明,改进的模型能够较好地模拟人群行为。     

社会力行人仿真模型的分子动力学方法实现

总结了社会力模型的研究现状、存在问题和基本原理. 将分子动力学的Gear预测校正法应用到社会力仿真模型中,并根据柯朗条件确定了行人仿真显式方法的最小时间步长,引入了链接列表元胞（linked-list cell method）加速算法. 最后设计了编程实现框架,采用VC++实现了上述方法,并进行了仿真实验,再现了自动渠化等行人群自组织现象,仿真结果显示减速避让机制的加入可以得到更符合实际的效果,而链接列表元胞法可大幅缩减仿真时间.     

一种基于社会力的行人运动模型研究

人群运动过程中人与人、人与建筑之间的相互作用非常复杂,涉及到人的心理和行为特征、人群特征和环境特征等多种因素.以现有的社会力模型为基础,考虑到行人运动的各向异性、行人对于动态阻塞区域的避让行为,提出了一种改进模型.该模型能更为真实的体现人群的实际运动,模拟人群运动的分层自组织现象.将改进后的模型应用于人群拥挤的行为特性研究,其结论可为公共场合的建筑通道设计提供一些依据.     

基于熵的火灾场景介观人群疏散模型

针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.     

一种应用于人群仿真的改进社会力模型

针对传统社会力模型在人群疏散过程中,难以处理行人轨迹单一、人群松散等问题,提出了一种改进的社会力模型.在原有模型基础上,通过考虑行人疏散过程中运动方向的选择,改进行人疏散过程中的轨迹;然后考虑行人疏散过程中恐慌情绪和吸引力的强度,再现行人疏散运动过程中自组织行为,并进行个人及群组模式下的模拟仿真;引入真实视频中自组织群...     

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。     

基于社会力模型的机场旅客排队模型

航站楼旅客出港排队服务流程研究,对航站楼根据实际运行情况配置资源、提高旅客满意度至关重要。对此,提出一种对旅客出港排队流程分析仿真的新方法。首先,通过优化社会力模型构建航站楼排队仿真模型。然后,运用Anylogic软件对南京禄口国际机场T2航站楼出发大厅旅客安检排队服务流程进行仿真。最后,通过仿真数据分析了优化模型和传统模型的运行结果差异,表明两种模型安检通道利用率和实际运行情况无明显差异,均高于96%;但优化模型队列平均长度明显小于传统模型2~3人,旅客排队等待时间及在安检系统中花费总时间的均值均明显小于传统模型100 s左右,更符合安检区域高峰时段的实际运行情况。     

EEG动力学模型中随机共振现象的仿真研究

脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值.为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进行了研究.实验结果表明,EEG动力学模型不但存在着周期随机共振现象,同时也存在着非周期随机共振现象.此研究为大脑系统中存在着随机共振现象的观点提供了一种新的证据.     

基于巢式和交叉巢式logit的行人步行行为模型

为量化分析行人行为并仿真行人步行轨迹,建立基于巢式和交叉巢式logit的行人步行行为模型.首先,提出建模思路,重点分析行为理论、NL模型和CNL模型等基本理论.其次,将行人分为自由流和非自由流两种状态,针对保持原方向、距离目的地更近、自由流下的变速、躲避对向行人和超越同向行人5种步行意愿,分别建立效用函数,构建行人步行行为的NL模型和CNL模型.最后,通过视频采集的数据,运用biogeme软件标定模型系数,并与实际的行人轨迹比较分析模型的准确性,发现模型能够以80.26%的准确性拟合实际行人轨迹.结果表明,模型能准确拟合低密度情况下的行人步行轨迹,具有实际应用价值.     

公共因子和路径长度对Logit型随机用户均衡模型的影响

在交通分析模型的路径选择过程中,Logit模型有着不可替代的优势,而模型对误差项的IID假设既是简化计算的原因也是其致命的缺陷。为了弥补模型的不足,分别从两个层面构建Logit模型,即考虑选择肢之间的相似度和用户对路径长度的敏感度。用数学推导证明该模型的解与随机用户平衡的解是一致的,以及解的唯一性,并采用MSA算法求解该模型。通过算例对比分析了引入不同因素对Logit型随机用户均衡模型分配结果的影响方式与程度。结果表明,公共因子使得路径选择概率更离散,但路网的总行程时间最小;而路径长度敏感系数使路径间流量分布更均匀,两者同时考虑时模型的各项指标均居中。     

社会学习和参照点效应对企业产品决策的影响

消费者从用户评价中获得更准确的产品质量水平被称为社会学习行为。当学习得到的产品质量高于自己的心理预期,多数消费者会更倾向购买产品,即参照点效应。为了研究社会学习行为中的参照点效应对企业产品决策的影响,构建研究问题的多智能体模型,通过仿真实现问题求解。结果表明,参照点效应对企业产生负面影响,企业被迫提高产品质量和价格,并获得更少的利润。然而,如果考量产品的销售量,企业能够通过相对较低的产品质量和价格,以少量的利润损失获得销售量的大幅增加。     

对投入产出价格影响模型的发展和改进

针对投入产出价格影响模型中的两个假定:不考虑供求因素影响和不考虑政府对价格的调控,对投入产出价格影响模型做了进一步发展和改进,定义了供求影响变量和政府控制变量,将这两个变量引入模型,分别建立了考虑供求关系因素和考虑政府调控因素的投入产出价格影响模型,使得模型更接近经济运行的实际情况,更适合实际问题的分析.     

交通信息对交通行为的影响和信息发布策略研究的一个新模型

本文在含两条并行路径的网络中建立了一个描述出行者对日常交通信息进行修正和路径选择的双层规划模型,该模型被转化成动态规划模型并分析其最优解.研究表明,存在一个最优的信息发布策略,使流量分布逐渐逼近系统最优.算例结果验证了理论模型的结论.