高层建筑垂直应急疏散系统的仿真研究

针对传统高层建筑楼梯应急疏散的弊端，建立了高层建筑垂直应急疏散系统的仿真模型，并进行了仿真实验研究。仿真模型包括楼梯疏散和电梯疏散两个模块，分别以人流在楼梯中的‘步行速度和电梯疏散时间的计算为基础。仿真实验结果可以反映人群的拥挤和电梯行驶等基本现象，并对电梯应急疏散系统的评价和高层建筑应急预案的设计有一定的参考作用。     

考虑旅客跨车厢行为的动车组人员疏散仿真

为研究旅客跨车厢行为对动车组人员疏散情况的影响，建立考虑出口选择的元胞自动机模型。以CR400BF型动车组二等车为研究对象，使用疏散效率、冲突次数和过道拥堵程度等指标，研究旅客跨车厢现象对车厢疏散的作用，并讨论旅客座位分布、相邻车厢转移旅客数量与车门开启方式等因素对疏散情况的影响。仿真结果表明：离散的位置分布使冲突次数减少约44.7%；旅客跨车厢疏散会降低本车厢旅客疏散效率；相邻车厢转移旅客数量与本车厢旅客疏散时长呈先线性增大后趋于稳定的关系；相邻车厢不同车门开启方式对本车厢旅客疏散效率的影响不同。     

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。     

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。     

基于元胞自动机的地铁火灾疏散动态分析

在元胞自动机基本模型基础上,结合地铁人员疏散特征,开发一种扩展元胞自动机模型。模型采用危险度的概念来反映人员对地理位置的认识,以及火情对主观选择的影响作用,并引入附加危险度来实现人与人,人与障碍物之间的摩擦和排斥效应,该附加危险度随乘客运动实时调整。根据人行特征,采用八方向运动规则,结合人员密度确定乘客疏散速度,体现快即是慢的疏散规律。通过站台和站厅两幅总危险度图的布置,模拟整个地铁建筑中人员的逃生过程,以广州地铁二号线某中间站为例,分析了乘客高峰期和非乘客高峰期,以及地铁环境正常运行状态和火灾紧急运行状态下的疏散动态特征。仿真结果显示进入紧急模式下,即使乘客满员,楼梯和闸机的疏散能力能够满足地铁疏散要求。当预警滞后或控制不动作时,逃生所需时间有明显增加,整个疏散通道上,楼梯和站厅检票闸机处形成两处瓶颈,而且闸机疏散能力明显不足。     

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。     

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。     

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.     

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。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

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。     

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。     

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。     

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.