基于Agent的应急疏散模型研究

根据突发事件出现的等级,选择安全区域,并采用适当的疏散方式,选择受灾区域的周边安全区域作为避难所;通过分析影响应急情况下人员选择目的地的因素,对人员疏散行为直观分析并结合人机功效评估,对疏散行为规范,建立基于Agent的应急疏散人员避难所选择模型。通过设定可能影响人员疏散的多种可能因素,该模型能够比较真实地模拟紧急情况下的人员疏散状态。仿真过程与实际情况相似,方法可广泛用于人员应急疏散过程分析研究。     

大型公共场所突发事件下人员疏散仿真研究

随着突发事件的频繁发生,人员疏散任务日益紧迫.针对突发事件下恐慌心理对人员疏散的影响,采用元胞自动机理论对人员疏散进行建模,提出逃生收益的概念,引入动态参数来描述逃生人员的逃生目的性及其周围的逃生环境,并分析了人员恐慌心理对逃生行人流产生的影响及由此形成的一些基本规律,如人群拱形分布、拥塞、间歇性出口人流等.仿真结果表明,运用逃生收益规则对人员紧急疏散的模拟很好地再现了人员紧急疏散过程及疏散状况,其模型更能体现真实的疏散情况.     

基于人工势场和Agent的人员疏散系统仿真

从聚众场合火灾中疏散群体的个体角度出发,结合人工势场和Agent,提出了微观的仿真模型。该模型首先将场化影响人行为的火、门和障碍物等因素量化,构建了人工势场体系,其次以个体为对象,通过受力分析确定人员移动方向,最后通过是否开启安全通道,有无人员疏导的分析对比,合理仿真了人员疏散情形。基于Visual C++实现了疏散仿真系统,通过仿真结果分析,该系统能够较真实地模拟人员疏散过程。     

基于元胞自动机的普通超市火灾疏散模型的构建

通过分析已有的元胞自动机理论,结合人员疏散的特点,构建了考虑出口吸引力、火灾排斥力、摩擦力、排斥力和从众吸引力的普通超市火灾疏散模型。该模型充分考虑了多个因素对疏散过程的影响,对影响因素进行归一化处理,以综合影响因素建立的元胞转移强度作为行人移动规则。针对超市疏散人数、出口宽度及相隔距离、从众心理对疏散时间的影响进行了研究,并采用仿真疏散软件Pathfinder+FDS对模型进行验证,说明疏散模型具有一定可信性。研究表明行人疏散时间随人数呈线性正相关,人数存在临界值;出口宽度越宽或出口越多疏散时间相对越短,当达到出口阈值时对疏散时间影响不大;在陌生疏散环境或紧急情况下适当的从众行为会提高疏散效率。     

基于元胞自动机的应急疏散系统仿真研究

分析了紧急情况下人员疏散的难点,提出了应急系统人员疏散策略,设计了一种基于CA的人员疏散模型.通过模型仿真,分析模型中相关参数对疏散效果的影响,在此基础上对人员疏散模型中地场方法进行改进,模拟结果表明,基于CA的应急疏散仿真能够很好的模拟建筑内人员应急疏散行为及紧急事件的发展情况.同时该仿真方法具有直观性、灵活性和可扩展性,为应急管理研究提供了一个很好的研究思路.     

大型场馆人员疏散仿真预测的研究

针对上海世界博览会的客流引导系统中的人员疏散问题提出了基于智能体思想的疏散仿真预测模型.基于智能体的仿真为研究疏散仿真预测提供了一种微观仿真的方法,该方法采用折线步行路径算法实现人员对障碍物的有效规避,考虑人的多种属性,进行了在突发事件下有疏导提示和无疏导提示的人员疏散模拟,以及在疏散过程中人与人之间相互作用可能造成的影响.通过构建某地铁车站的人员疏散模型,对仿真预测得到的结果进行了分析研究,验证了该方法的可行性,利用该结果可提高预案制定的针对性和准确性.同时该方法也可为突发公共事件应急平台提供智能决策支持.     

基于元胞自动机和模糊理论的人群疏散仿真

基于元胞自动机和模糊理论建立了人群疏散模型,对教学楼内的人群疏散过程进行了模拟。该模型根据人员对建筑物的熟悉程度、周围人员的吸引力设计元胞行为准则,并且采用模糊隶属度定义人员的体能状态及人员对环境的熟悉程度。实验结果表明,该仿真模型能够较好地模拟紧急状况下的人群疏散过程。     

高铁车厢内部紧急情况下人员疏散仿真研究

在引入元胞自动机理论的基础上,模拟分析了紧急情况下人员生理及心理的不同对疏散过程的影响,通过人员动态调整自身行为,并引入人员竞争力,对人员疏散过程建立模型。在疏散过程中,根据存在着一定程度的外部干扰因素,提出疏散干扰度概念。计算机仿真的结果表明,考虑人员竞争力,以及出口疏散干扰的问题,可以更加真实地模拟人员紧急疏散过程和疏散状况。     

一种基于SPH方法的人员疏散混合模型及模拟

为减少室内火灾环境下人员伤亡,研究了人员疏散计算机模拟问题.将人员运动视为一种流体运动,利用流体力学原理,构建一种新的人员疏散混合模型,并在其中引入了一种从众模式.同时,采用光滑粒子流体动力学方法对模型离散化,从而减少了计算量.不同工况下进行的疏散模拟实验表明,所提出的模型及算法能够较准确地模拟出实际疏散的现象.     

基于多智能体的森林火灾人员疏散仿真

森林火灾发生时, 对在林火蔓延过程中灾区人员疏散进行建模与仿真能够检查疏散方案是否合理, 从而为合理救灾提供指导意义. 目前对人员疏散模拟与仿真虽然有很多研究, 但对于森林火灾下人员疏散尚缺乏合适的仿真模型, 给科学救助决策带来很大困难. 为此, 提出将多智能体引入森林火灾蔓延及灾区人员疏散模型研究中, 并借助于Repast平台进行仿真, 实验结果表明本文方法能够为森林火灾人员疏散模拟与仿真提供正确的解决途径.     

考虑分类人群行为的建筑疏散模型研究

人员行为决定了应急疏散时人群的时空分布,是研究疏散动力学的关键。考虑疏散时人员的心理特性与身份状态,将人群分为恐慌人群、易感人群、冷静人群和管理人群四类,基于社会力模型表达各类人群的疏散行为特征,并开展不同情境的疏散动力学过程分析。研究发现行人的恐慌心理具有传播作用,对其他行人的疏散行为有明显的影响,而管理人员的引导作用对疏散有积极影响,当其比例在10%~15%的时候效果显著,且合适的位置更易提高疏散效率;人员的服从水平越大,疏散效率越高。提出的分类人群疏散行为模型能为建筑安全疏散评估与优化提供理论支持。     

基于Agent的人员疏散系统设计与实现

通过分析Agent与社会力模型在人员疏散方面的应用及疏散模拟中人和建筑物对象的存储方式,利用Agent技术结合人员疏散的动力学模型、改进的路径规划算法和人员在一般情况下的心理因素以及建筑物的不同特点,建立能够正确反映疏散时人员行为的Agent模型,运用C++语言实现基于Agent的人员疏散模拟系统。疏散结果显示,该系统能够较真实地模拟人员疏散过程。     

人群应急疏散可视仿真研究进展和问题

人群应急疏散可视仿真是用智能体来模拟具有自主感知、情绪和行为能力的人群个体,并采用3维可视的方式来直观呈现人群应急疏散情景,可以为制定人群应急预案提供形象直观的分析方法。本文从人群仿真数据的来源、人群导航模型的构建、人群行为模型、人群情绪感染、人群渲染5个方面概述目前研究的进展,然后从仿真模型的可验证性、人群疏散导航模型的构建、人与环境的物理模型、动物逃生实验与仿真、疏散中的社会行为表现以及人群情绪的可视计算6个角度讨论需要进一步研究的问题。针对需要深入研究的问题,指出借助于紧急事件的视频监控分析和虚拟人群情景的用户调查,有助于完善人群仿真模型。结合物理模型,可以更准确地描述人群应急疏散场景。开展动物逃生实验分析,有助于完善人群运动导航算法。建立人群社会行为模型,可以更详细描述疏散中人群行为的多样性。构建基于多通道感知的人群情绪感染计算方法,可以详尽描述情绪感染的过程。人群应急疏散行为的可视仿真研究在城市的安全管理方面具有重要的应用前景,但其研究仍存在很多亟待解决的问题,综合地运用多学科知识,完善实验手段是进一步推动研究的关键所在。     

一个面向紧急疏散的大规模人群运动模拟系统

对公共场所大规模虚拟人群疏散过程的模拟研究在理论和现实方面都具有重大的意义.本文介绍了一个面向紧急疏散的大规模人群运动模拟系统,包括系统框架、功能、规模等.其中详细讲解了系统的几个功能模块及其实现技术,主要有人群建模和仿真技术、场景建模技术、灾害现象模拟技术、人群疏散控制策略以及海量数据实时渲染技术.最后对人群疏散系统在未来需要解决的问题做了简单讨论.     

基于深度时空Q网络的机器人疏散人群算法

针对目前人群疏散方法中机器人灵活性低、场景适应性有限与疏散效率低的问题,提出一种基于深度强化学习的机器人疏散人群算法。利用人机社会力模型模拟突发事件发生时的人群疏散状态,设计一种卷积神经网络结构提取人群疏散场景中复杂的空间特征,将传统的深度Q网络与长短期记忆网络相结合,解决机器人在学习中无法记忆长期时间信息的问题。实验结果表明,与现有基于人机社会力模型的机器人疏散人群方法相比,该算法能够提高在不同仿真场景中机器人疏散人群的效率,从而验证了算法的有效性。     

人群应急疏散中一种多智能体情绪感染仿真模型

为了从情绪的视角分析紧急情境下人群的疏散行为,梳理了现有情绪感染的研究工作,总结了人群紧急状况下行为特点.采用智能体描述人群个体,提出一种多智能体情绪感染模型.其主体框架分为感知层、情绪层、感染层、行为层和行动层.归纳了产生情绪感染现象的3个条件及情绪感染的3个规则,提出了情绪感染的算法,考虑个体的个性和个体间距离因素,采用情绪强度和人群紧密度来计算个体疏散速度.用C#语言编制了仿真实验,采用真实的地震疏散案例,验证了仿真疏散时间和实际观测的基本一致.通过与以往基于传染病思路的情绪感染模型对比,所提出的模型可以更好地描述情绪感染从局部到整体的过程.实验结果表明,所提出的模型可以推演情绪驱动下的群体聚集行为,有望为制定应急疏散预案提供一种可视化分析方法.     

结合最短路径改进的社会力人群疏散仿真模型

社会力模型广泛应用于人群疏散仿真,针对该模型在仿真过程中存在行人停滞不前、无法通过非凸边形障碍物和疏散路径与行人实际选择的路径不相符等问题,提出了一种社会力改进模型。该模型基于场景中的障碍物生成路径节点,利用这些节点生成无向图,同时考虑了节点的安全系数和拥挤系数对节点通行性的影响生成最短疏散路径。通过改进后的社会力模型进行了多种场景的仿真实验,实验结果显示行人在复杂障碍物场景中能有效绕过障碍物,生成合理的疏散路径,表明该模型有效改善社会力模型,使人群疏散仿真更加真实。