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...     

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。     

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。     

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.     

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.     

社会行为驱动的疏散仿真方法研究

在紧急疏散场景中,个人具有的典型社会属性会对其疏散行为产生影响。将个体对环境的熟悉程度和个体所属团队这2种社会因素引入并应用到人群疏散仿真中,提出一种疏散仿真方法。利用RVO库的实时避碰技术模拟人群的动态运动过程,通过添加局部目标点以及对局部目标点的选择机制来动态模拟人群不同的社会行为。通过对不同熟悉度的人群以及不同团队数量的人群进行仿真实验,实验结果表明环境熟悉程度和团队因素对疏散时间存在一定影响,仿真结果具有较高真实性。     

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。     

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.     

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。     

用于群体疏散的数字仿真方法研究

群体疏散正日益变得频繁.为了有助于学者与业界应用和研究群体疏散,研究基于当前最新最全的成果,将用于群体疏散的主要数字仿真方法进行整理归纳.通过比较分析认为:元胞自动机模型及格子气模型在时空方面都是离散的,具有很高的计算效率;社会力模型及流体动力学模型在时空方面都是连续的,前者适合描述复杂的群体行为,后者适合描述高密度的群体行为;与前四种模型相比,基于agent模型计算效率最低,但它很容易模拟不同类型的个体(或群体).基于现有这些仿真方法的研究成果,未来的研究趋势将着眼于多种仿真方法的组合应用,并在仿真中充分考虑个体差异特性.尤其是在模型中增加行人的社会心理因素和基于agent的仿真,将是今后描述疏散群体复杂行为的一种主流方法.     

多障碍物场景中的行人运动模型

社会力模型是一类重要的行人运动模型,在行人建模仿真领域得到广泛应用.然而该模型仅能应用于简单空间场景,当空间中有障碍物,行人与目标点不满足通视条件时,行人不能绕过障碍,会出现穿透障碍、轨迹振荡等问题.本文引入规避障碍行为,与社会力模型融合在一起,实现行人在复杂二维空间中的运动.规避障碍行为的核心是确定绕行点,以期望行走路线最短为准则构造了求解绕行点的计算几何方法,并解决复杂空间场景中的多重遮挡问题.建立行人运动逻辑,设计渐进式路径规划算法,实现行人运动.开发了行人仿真系统,对所提出的模型进行验证.仿真结果表明:在多障碍物空间场景中,行人能自然的规避障碍,形成合理的运动轨迹.     

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.     

拥挤系统阻碍物设置的真人行为实验研究

开展真人行为实验,研究拥挤人群疏散行为及阻碍物的优化设置,旨在为提高恐慌下人群疏散效率提供理论支持。观察实验视频,发现拥挤人群疏散所特有的现象,包括距离出口最近处三人挤压即可堵住出口,人群疏散过程呈现出一定的周期波动性等。对比有无阻碍物时人群疏散速度得出,在房间内合理设置阻碍物有利于提高人群疏散效率,并且设置两个阻碍物优于设置一个阻碍物。此外,阻碍物的设置有助于减轻人群在出口处的拥挤程度,使得疏散过程变得更加平稳有序,从而提高了疏散效率。     

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.     

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。     

基于风险感知的室内疏散情绪传染与干预策略研究

针对突发事件下多出口多障碍物室内紧急疏散过程中恐慌情绪传染问题,综合考虑人格特性,年龄、性别上的风险感知差异以及意识调节作用构建情绪传染模型,利用AnyLogic进行模拟仿真,将个体情绪与疏散速度结合,实现情绪状态与速度的实时更新。验证疏散过程人员干预可以有效缓解恐慌情绪的蔓延,以期为紧急疏散过程中恐慌情绪传染提供理论依据。结果表明：自身判断力即意识调节作用在一定程度上可以有效降低疏散时间;初始恐慌人数持续增加最终会导致群体间恐慌情绪传染加快以及疏散时间增加;风险感知程度越低,行人更容易处于冷静状态;合理安排管理员位置可以有效抑制恐慌情绪蔓延,提高整体疏散效率。     

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。