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。     

基于改进A*算法的多层邮轮疏散系统仿真

为解决海上航行应急疏散效率低下的问题,提出一种基于改进A*算法的应急疏散系统。以网络流模型为基础,采用邻接节点的遍历方式完成路径搜索,并在代价值的计算中加入路径人员密度和路径障碍物的影响,使算法更具实用性。为提升算法效率,对网络进行节点优化,给出单层多出口情况下的多路径择优方案,并考虑在路径发生拥堵时进行二次规划。仿真结果表明：该系统能够为多层大型邮轮上的人员提供一条有效的疏散路径,不仅在安全性方面可以有效避免路段拥堵情况,而且在疏散时间方面较传统A*算法更短,疏散效果更好。     

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.     

大规模人流多出口应急疏散预案的优化与研究

设计了有通行能力限制的多出口疏散路径整数规划模型,采用回溯算法和二分搜索算法结合的算法来求解,将各弧段上的通行速度表示为时变的连续递减函数,并对不同弧段的速度函数设置了不同的衰减参数.最后结合汶川地震中四川大邑县的地震应急疏散图作为案例进行了仿真,对其应急预案进行了优化并给出了改进建议,同时也证明了算法的正确性和实用性.     

面向场景的人群疏散并行化仿真

随着计算机仿真技术的发展,人员疏散仿真逐渐在公共安全领域得到越来越广泛的应用.目前,关于疏散仿真的研究主要关注于人员行为模型的建立,无法满足对场景的复杂性和各种大范围公共安全事件的实际仿真需求.从对疏散仿真的场景组织研究入手,探讨可以为大规模、复杂场景中的人员疏散仿真模拟提供支撑的仿真架构,提出的面向场景的人员疏散仿真算法,并在此基础上,对大规模人员疏散仿真并行化进行了研究.     

多出口建筑物突发事件应急疏散模型和算法

建筑物内部一旦发生火灾等突发事故,需要以最快的速度把室内人员转移到建筑物外部.在考虑路径容量受限的多出口建筑物的疏散问题时,利用最短路径尽可能饱和疏散的思想,设计出可行疏散路径算法,通过对网络进行不断更新来确定每条路径实际流量,从而确定最优疏散方案最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性.     

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。     

考虑出口选择因素的行人疏散模拟研究

为准确地描述行人的出口选择问题,通过建立出口选择模型、并程序模拟仿真的方法,讨论了决定行人出口选择的三个关键因素:距离、密度和出口宽度。以两出口为例研究表明:只考虑距离作用时,等宽度的两个出口的疏散行人数量由对应的疏散区域决定;进一步考虑密度因素作用后,可有效平衡两个出口的疏散行人,实现了疏散的动态优化;出口宽度不相等时,必须同时考虑3个因素对出口选择的作用,才能更合理地描述疏散过程。该出口选择模型可有效地描述行人动力学特征,适用于非单一出口的一般情况。     

A novel method for planning a staged evacuation

This paper presents an innovative method to facilitate making such a plan.Using an algorithm to schedule the starting time of each evacuation group,the method guarantees that the time of completing a large-scale evacuation is very close to its theoretically shortest evacuation time. Meanwhile,unlike a simultaneous evacuation,during a staged evacuation planned with the proposed method,all evacuees can take the shortest path to a safe exit.Once evacuees start off,they will not suffer any traffic congestion.The above advantages of this innovative method are achieved by using an algorithm with three nested loops.Experiments have been conducted,and their results have validated the proposed method.     

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.     

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。     

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.     

考虑交叉口延误和通行能力优化疏散救援路线的最小费用流模型

疏散交通路线的确定是应急计划的重要内容．以往有关最佳疏散交通路线的研究没有充分考虑交叉口延误和通行能力等因素，若疏散路线经过城市内拥挤路段，忽略交叉口的这些特性会导致结果不尽合理。将交叉口分方向延误和通行能力作为节点权重，用点权网络表示疏散涉及到的道路网，建立了点权交通网络中的最小费用流模型描述城市内事故地点至接收点的人群及其产生的车流的疏散路线问题；设计了求解这种最小费用流的最小费用路算法，通过求解点权交通网络中的最小费用流，得出事故地点至安全接收地点的最佳疏散交通路线及相应的疏散流量。最后以一个数值算例说明了模型和算法的具体应用。     

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。