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。     

基于元胞自动机的微观城市道路混合交通仿真

介绍了现有交通仿真软件相对于国内路况存在的很多不足，如缺少自行车、行人的模拟等，结合原有的交通仿真模型和我国自行车／行人交通特性建立了新的混合交通流微观仿真模型，并给出了混合交通流仿真的实现思想。新的仿真系统原型以元胞自动机模型为基础，同时定义了符合国内道路状况的元胞自动机规则。最后，给出了该交通仿真系统原型的实现结果和结论。     

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。     

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.     

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.     

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.     

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.     

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。     

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X列表的社会情绪图式模型研究

本文从社会情绪的视角,结合ICT技术和在线治理理论,提出了面向社会风险在线治理的社会情绪图式及其实现路径。结合图式理论、空间映射理论等提出社会情绪图式的概念及其面向社会风险治理的内涵;通过应用BOX理论建立社会情绪图式X列表结构模型,包括形态(工作中心)列表、过程列表、情绪主体(资源消耗)列表等,对社会情绪在社会情绪图式空间的行为及形态进行形式化表达;最后基于社会情绪图式X列表结构模型提出结合系统动力学和元胞自动机的社会情绪动力机制模型,为基于社会情绪图式的社会风险在线治理的实现提供原型系统架构。     

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。     

突发事件对隧道行人疏散时间的影响

当前的研究少有关注不同的突发事件对行人安全疏散的影响，依据突发事件的类型将其分为静态突发事件和动态突发事件，并建立了行人流多智能体仿真模型。模型依据行人离出口的距离以及单元格的拥挤程度定义行人获得的效用，采用贝叶斯纳什均衡，找出每个行人预期效用最大的单元格并作为其移动的目标。以某隧道行人流为背景，对模型有效性进行验证。最后，通过多场景仿真实验，得出：突发事件发生之前，要关注隧道中部的人群状况，防止突发事件；突发事件发生之后，要根据实际情况引导行人做出一致的响应。研究结论可为隧道等场所的行人流管理提供决策依据。     

基于动态博弈的行人交通微观仿真模型

分析了行人交通的基本特征,并提出了基于动态博弈的行人交通微观仿真模型。通过行人的移动环境抽象、路径选择、速度选择、碰撞处理和空间占用冲突处理等五个步骤确定了模型的基本框架,并对每步作了较详细的分析。最后,通过仿真试验并与经验数据相比较,表明该模型具有合理性和有效性。与已有模型相比,该模型在提高运算精度的基础上解决了行人交通仿真中存在的同步决策等问题。     

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。     

考虑结伴行为的行人流场域元胞自动机模型

与行人流疏散情景不同，在行人流聚集过程中，行人动力学特性具有一些显著的特点，如对目标位置的选择相对模糊不清，结伴同行的行人组凝聚力明显，组内行人存在着明显的跟随行为. 论文以行人流聚集过程为研究对象，分析结伴行为对行 人流聚集动力学的影响，扩展场域思想，提出一种扩展的行人流场域元胞自动机模型. 模型运用感知区表示行人对周边环 境的感知能力，提出用组内场对同伴间彼此凝聚、相互牵制的结伴行为进行建模. 行人转移概率的计算新添了组内场因子并 考虑了行人忽略场值的微小变化而保持原地不动的情景. 模拟实验成功再现了行人对独立空间领域的需求和结伴行人的聚簇 成团现象，讨论了行人组尺寸对聚集时间、行人间平均间距的影响.