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。     

基于多智能体技术的公共场所人员疏散模型研究

利用多智能体(Multi-Agents)在复杂系统建模研究方面的优势,通过将被疏散人员定义为Agent,并对Agent行为进行形式化描述的方法,建立了基于多智能体MA的、考虑个体特征和行为的公共场所人员疏散模型。模型重点模拟了Agent在引导作用、火的扩散和随机障碍物等影响下的行为反应,结果比较符合实际情况,验证了该模型的合理性和适用性。     

基于改进蚁群算法的建筑火灾疏散路径规划研究

针对综合建筑火灾中人员疏散路径动态规划问题,以待疏散人员所需逃生时间最短为目标,考虑火灾产物和人群密度对人员逃生速度的影响,构建基于改进蚁群算法的人员疏散路径规划模型。建立由障碍物顶点栅格构成的疏散网络数据模型,改进蚁群算法的启发函数、死锁处理策略,引入烟花算法中的爆炸算子优化蚂蚁路径,以某综合建筑为例进行仿真实验。结果表明：该模型不仅能够避免疏散路径经过危险区域,还可根据建筑环境状况和人员分布情况实时调整疏散路径,提高了人员疏散路径安全性。     

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.     

基于自组织的应急疏散个体间多阶段决策信息传播

自组织行为驱动下,应急疏散系统呈现着显著的阶段性特征。本文构通过构建UEWS模型来描述应急疏散人员多阶段决策的制定与调整,探究个体间决策信息传播对疏散效率的影响。UEWS模型引入系统参数、个体行为参数、状态转移参数及初始化参数,并根据龙格-库塔(Runge-Kutta)算法进行数值模拟及参数的敏感性分析。研究结果表明了个体间多阶段决策信息的传播、友邻效应等对疏散效率的积极作用,恐慌情绪对疏散效果的消极作用等。研究为城市危机与安全管理中应急方案的制定、应急疏散系统的控制与引导工作提供支持。     

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.     

社会力模型中行人的心理因素和随机行为对人群疏散过程的影响

对人群的集体运动进行模拟在基础研究和辅助交通设施设计方面都有重要意义。基于流行的社会力模型,改进的社会力模型考虑了行人的心理因素和行人运动随机性对人群运动行为的影响,可以更真实的模拟人群的实际运动行为。人群疏散行为是一个典型的人群运动问题。利用改进的社会力模型对人群疏散行为进行了模拟,结果表明,在行人密度较大,行人间距离较小的竞争性或恐慌性的疏散模式下,心理因素和随机因素对人群的运动行为有明显的影响。在疏散过程中,行人一定程度的焦虑会提高疏散效率,但是过高的焦虑程度反而不利于人群的疏散;行人随机行为也可以明显的缩短疏散时间,但是随机因子在一定范围内的选择并不会明显影响行人疏散的效率。     

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。     

高山流域降水无线传感器网络节点布局优化方法

降水无线传感器网络节点布局对于准确分析降水时空分布规律和降低运维成本至关重要,是智慧流域物联网观测系统建设的关键问题和难点.针对高山流域的特点,在考虑路网约束的基础上,耦合回归克里格和模拟退火算法,提出了一种基于并行计算架构的流域降水无线传感器网络优化布局方法.利用该方法分析了雅砻江中下游流域现状站网的合理性,并进行站点优化布局研究.结果表明,基于回归克里格的优化布局方法可以对降水无线传感器网络进行合理优化布局,优化布局站点以相对较低的站网密度很好地捕捉了降水在空间上的分布规律;采用并行设计模拟退火算法进行降水无线传感器网络优化布局可以成倍的节省程序运行时间,显著提高优化布局效率.     

轨道交通换乘站密集客流应急疏散仿真研究

轨道交通作为城市重要的公共交通方式之一,其安全运营至关重要。以重庆两路口轨道交通换乘站为例,根据实地调研获取的人员流量数据及空间结构特征,构建多层次轨道交通换乘站仿真模型,针对火灾、爆炸等突发事件,使用AnyLogic软件对站内人员的疏散过程进行仿真研究,包括疏散路线和疏散时间。研究目的是检验轨道交通换乘站应急疏散能力,并为其应急疏散策略制定提供有效借鉴。结果表明,案例中人员疏散到安全区总用时338 s,符合《地铁设计规范》“6 min”疏散时间要求,所提出应急疏散策略对实际管理工作具有借鉴意义。     

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.     

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.     

基于几何连续模型的人员疏散仿真

在分析和比较现有疏散模型的基础上,提出了一种新的人员疏散几何连续模型。采用出口吸引力的概念实现了多出口平面的人员疏散出口选择,引入了路径搜索算法实现了人员对障碍物的绕行,提出了基于平面连续的人员绕行,超越,等待等现象的算法。仿真结果显示本算法的有效性和优越性。     

基于时间扩展网络制定的混合速度疏散算法

针对大规模应急疏散过程中基础设施的供给与快速产生的疏散交通需求之间的矛盾,提出一种基于时间扩展网络用于有组织计划的混合速度应急疏散算法,其主要思路是以疏散者位置及运动速度建立疏散组,通过标记路段的时间可用性确定不同疏散组的出发时间及路径,以达到避免交通冲突及确保疏散效率的目的。实验表明,该方法在确保疏散过程高效、有序进行的前提下,可获得与理论最优值接近的疏散结果,且疏散规模越大,逼近效果越好。     

A Time-Extended Network Approach to Planning Multi-Velocity Evacuation北大核心CSCD

To deal with the contradiction between the supply of infrastructures and the demand of multi-velocity traffic flow in a large scale evacuation, we present an algorithm based on time-extended network. It can be applied to making organized and staged evacuation plans. First, evacuees are grouped according to their locations and velocities. Then, individual starting time and route are allocated to each group in order to avoid any traffic conflict and ensure the efficiency of evacuation through recording time availability of each road segment. Following this plan, each group can move towards to the safe exit at their own velocity. Experiments demonstrate that, with this algorithm, the total evacuation time is close to the theoretical shortest evacuation time. And the larger the evacuation scale is, the better the algorithm performs. © 2017, The Journal of Agency of Complex Systems and Complexity Science. All right reserved.     

行人运动仿真研究综述

行人运动仿真是近年来仿真领域研究的热点之一。从行人运动仿真的研究意义和研究内容出发,介绍了国内外行人运动仿真研究发展历程和研究现状,论述了行人运动仿真模型的三种类型,分析了成本效益元胞模型、元胞自动机模型、磁场力学模型、社会力学模型、排队网络模型五种典型的行人运动仿真模型的原理和适用条件。最后探讨了目前行人运动仿真研究中存在的问题及未来的发展前景。     

Multi-agent based modeling and simulating for evacuation process in stadium

A multi-agent evacuation model is proposed in this paper to simulate the pedestrian evacuation process in stadium with or without obstacles. The authors give a multi-agent individual decisionmaking framework, in which the action direction of each pedestrian （called agent） is affected by the distance of the agent to the exits and the occupant number and density within the view field of the agent. Different from the existing results, the authors divide all the pedestrians in the stadium into four classes： Young male, young female, old male, and old female. In evacuation process, the weighting that affects individual decision-making between each class of agents is different. In the simulation, the authors present the effects of obstacles, crowd distribution and the exit position in evacuation process. Simulation results show that the proposed model can reproduce exactly the real evacuation process in stadium. Therefore, this method might be useful to assess public buildings design.