大型建筑物人员疏散仿真系统及实现

人员疏散仿真的关键是模型的选择,为了使仿真结果更加接近实际,基于元胞自动机模型,改进和优化了人员疏散仿真算法,设计了目标元胞选择算法,提出个体竞争力的定义和计算方法,在疏散仿真模型中引入环境熟悉程度和运动方向等因子,设计并实现了疏散仿真系统,实验结果表明,系统能够更加真实地仿真紧急状况下人员疏散的全过程.     

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。     

基于元胞自动机的人员疏散过程研究

紧急情况(如火灾等)下的人员疏散研究可为减少人员受到伤害提供必要的指导.提出了一种基于元胞自动机的微观离散模型,该模型将人群按照年龄和性别进行了划分,把所有人员都作为一种客体.在疏散过程中,每个人员的行为参照在其视野中的其它人员的行为进行加权处理.针对不同移动速度的人员比例,权系数等参数,进行了多方面的数值模拟,研究结果表明,提出的模型能够较好地模拟紧急情况下的人员疏散现象.     

元胞自动机地铁人员疏散模型仿真

基于元胞自动机模型对地铁人员疏散进行研究,通过对地铁的疏散个体微观建模,构建出元胞的移动规则,从而确定元胞下一时间步长的移动路径。针对地铁紧急情况下的疏散情形,提出了两种基于元胞自动机的疏散规则:概率计算方法和元胞空间场吸引法。利用VC++开发环境与OpenGL图形库对地铁的人员疏散情况进行仿真,描述不同疏散规则下的地铁疏散整个动态过程,并分别模拟得出不同的疏散效率,从而为指导地铁紧急情况下人员疏散提供理论依据。     

基于元胞自动机的人员疏散仿真研究

在人员聚集的大型场所,如果紧急事件发生则极有可能造成人员的大量伤亡,因此对人员疏散行为进行深入研究,具有极大的现实意义.通过分析已有的理论基础,利用元胞自动机原理建立了人员疏散数学模型.模型采用二维元胞自动机技术,确定了元胞空间和元胞状态,建立了人员疏散行为规则并着重探讨了从众行为和建筑结构不同对疏散时间的影响.试验结果表明,该疏散仿真模型更具真实性和合理性.     

基于元胞自动机模型的人员疏散仿真研究

公共安全是经济发展和社会稳定的基础。近年来由于火灾、地震、恐怖活动等突发因素诱发的公共场所人员安全事故屡见报道,在公共场所的安全设计中,安全疏散性能已成为至关重要的因素。为解决上述问题,人员疏散的计算机仿真对提高公共场所的安全疏散性能具有重要意义。对于出口距离最近的原则建立人员疏散的二维随机元胞自动机模型,其中考虑人员绕行的影响,并利用Matlab软件编写了疏散过程的程序,对大空间疏散人群进了仿真,得到了人员疏散基本规律及疏散时间。研究表明:考虑人员绕行的模型更能体现真实的疏散情景。     

地铁车站疏散照明指示系统的引导作用研究

通过对元胞自动机模型的分析和改进,建立了适用于地铁车站人员应急疏散模型,在此基础上以西安市某地铁车站为实例进行研究,探讨了疏散照明指示在人员疏散过程中的引导作用。并运用疏散模拟软件分别进行了不同情景布设方式下的模拟仿真,得出了相应条件下的疏散人数与疏散时间关系曲线图,并对数据进行分析比较得出了相关结论以期能为地铁疏散照明指示系统的建设提供参考。     

一种基于博弈论的疏散出口选择模型

针对紧急情况下人员疏散行为的特点,提出一种基于博弈论的疏散模型。模型考虑了疏散过程中疏散者之间的相互影响,每个逃生者根据其他逃生者的策略进行最优决策,逃生者的策略为纳什均衡下的策略。给出纳什均衡的求解方法,通过实例模拟验证其合理性。模型采用基于元胞自动机的仿真技术对人员疏散过程进行仿真,通过仿真表明模型能有效模拟多出口条件下人员应急疏散特性。     

宏观场景指导下的微观agent人员疏散仿真模型*

现有的微观agent模型难以描述人群分布和人群运动对疏散过程的影响,为此建立宏观场景指导下的微观agent人员疏散仿真模型,并考虑疏散过程中“推挤—穿行”行为的影响。该模型重点模拟了宏观场景中人群分布及“推挤—穿行”对人员疏散的影响。仿真实验表明该模型可以帮助agent选择更合适的疏散路线,并验证了疏散过程中发生“推挤—穿行”将会延长疏散时间,结果比较符合实际,证明了该模型的合理性和适用性。     

基于元胞鱼群算法的人员疏散模型

针对元胞自动机模型以及原始人工鱼群算法在刻画综合交通枢纽人员常规疏散行为上的局限性,本文提出了一种基于元胞鱼群算法的人员疏散模型,考虑个体之间的行走速度、视野范围差异,将排队机制和出（入）口选择行为、导向行为、记忆功能加入原始人工鱼群算法中,顶层采用改进的人工鱼群算法进行移动位置更新,底层采用元胞自动机模型解决移动位置冲突.实验证明,该模型可真实反映人员在综合交通枢纽内换乘时的疏散过程;在同等环境下,与原始人工鱼群模型相比,该模型实现了个体按照疏散引导进行有序移动,避免了陷入局部最优;与元胞自动机模型相比,其更好地体现了个体的从众、避障和出（入）口选择行为,有效地降低了时间复杂度.     

复杂条件下多层建筑人员协作疏散仿真

研究具有复杂多层协作过程条件下的人员疏散控制系统,就能够比较准确地模拟突发情况下人员的疏散情况。本文对元胞自动机进行了改进,综合人员个体特征和从众心理等各种复杂因素,对具有复杂障碍物的多层建筑中人员疏散过程进行了计算机仿真分析,并给出了人员疏散效率与人员的从众系数、障碍物及出口位置等因素的关系。该仿真能够很好地模拟大型公共场所发生突发事件时人员疏散的情况,对在复杂地理环境及人员特性条件下的多层建筑突发事件疏散策略制定具有一定的实际参考意义。     

Agent-CA的体育场馆人群疏散模型

根据体育场馆人群疏散的特点与规律,提出一种基于多智能体和元胞自动机相融合的大型体育场馆人群疏散模型（Agent-CA）。将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个独立的智能体,将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的智能体,通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规则,实现个体的差异性以体现个人个性、体力、心理等对疏散行为的影响,对体育场馆的人群疏散进行仿真实验。结果表明,Agent-CA综合了多智能体和元胞自动机的优点,充分考虑了个体内在因素,更接近现实大型体育场馆的人群疏散情形,缩短了疏散时间。     

贪心选择在地铁站内行人疏散中的应用

大型室内场所空间布局较为复杂(如地铁站), 人群的高密度聚集往往存在一些潜在的风险. 本文在分析国内外人群快速疏散研究现状的基础上, 提出了一种基于贪心选择的行人疏散方法. 该方法以地铁站内复杂场景作为研究背景: 首先, 针对地铁站内的行人的行动轨迹难以获取问题, 本文利用地铁站内行人真实出站数据, 基于元胞自动机, 构建了行人疏散轨迹半仿真模型, 并利用实际流量数据优化该半仿真模型; 其次, 基于该轨迹模型, 为了满足高动态场景中的实时性, 采用复杂度较低的贪心选择策略分配最优疏散出口; 最后, 以杭州武林广场地铁站为例, 使用真实出站数据设计对比实验, 验证行人轨迹模型的有效性以及出口分配方法的性能. 结果表明, 本文所提出的行人轨迹模型能够较好的模拟行人的轨迹, 仿真中各出口疏散人数同真实出站数据拟合程度的可决系数R2达到了0.67. 相较于最短路径和最短时间出口分配方法, 本文所提出的方法在整体疏散效率上分别提高了27.2%和16.5%.     

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。     

建筑物火灾中的人群疏散研究

建筑物火灾是我国频发的安全事故,所以应研究建筑物火灾人群安全疏散问题。由于在建筑物火灾中,人群疏散时出现拥堵,存在不安全因素,造成人员伤亡。针对在现有的研究中未考虑人员行为的影响,提出了智能体(Agent)的人群行为建模技术在建筑物火灾中的人群疏散仿真中的应用方法。仿真结果显示基于Agent的行为模型可以仿真出人员特性及决策过程对人群疏散的影响,弥补现有的人群疏散模型的不足。仿真结果证明,Agent的行为建模技术具有仿真火灾全过程中人员疏散行为的功能,适用于建筑物火灾中的人群优化疏散策略。     

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FDS和元胞自动机动态耦合的火灾疏散模型

为研究火灾场景下温度、烟气和CO浓度等灾害因子对疏散的影响,建立基于FDS和元胞自动机动态耦合的火灾疏散模型。将FDS的网格和元胞自动机的元胞一一对应,将由FDS运行得到的灾害数据通过Python等技术手段实时加载到元胞中,使灾害数据持续影响行人转移概率,从而实现灾害和疏散的动态耦合;以单层教学楼作为仿真场景进行模拟分析,对火源位置和热释放速率等因素进行讨论,得出这些因素对行人疏散进程的影响规律;将模型与传统软件和同类方案进行对比。研究表明,火灾导致的高温和烟气会影响行人对疏散路径和安全出口的选择;热释放速率越大,行人越早处于危险状态,同时处于危险状态的行人也越多;该模型相比传统疏散软件不仅能考虑火灾产生的致灾因子对行人疏散的动态影响,还能确定行人最早处于危险状态的位置和时间,并用可视化的方式表现出来。     

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。