考虑灾害实时扩散的室内火灾疏散路径选择模型

针对室内火灾中疏散路径的决策问题,基于改进蚁群算法提出考虑火灾实时扩散的最短路径选择模型.建立六边形栅格地图,使每次移动至相邻网格的时间均等,进而实现火灾扩散与人群疏散同步进行;借助火灾动力学软件(FDS)获得火灾扩散参数,分析疏散过程中火灾扩散对疏散路径的实时影响;对多种情景下的仿真算例进行求解,结果表明,所建立模型不但可解决“斜向穿墙”的问题,还可避免出现疏散路径盲目绕远或误入危险区域的不合理现象,并为智能应急疏散系统的研究提供有益参考.     

基于社会力模型的民用机场航站楼消防安全评价

针对以往单独进行火灾烟气蔓延模拟以及忽略疏散过程中人自身因素、人与人之间相互作用和环境对人的作用以评估航站楼消防安全的现状,基于国内某机场航站楼旅客进出港的过程,运用社会力模型模拟仿真航站楼内人员流动,同时采用火灾动力模拟软件FDS模型结合楼内设施模拟分析特定火灾背景下航站楼内火灾烟气蔓延,在此基础上,仿真模拟航站楼内人员疏散情况,分析不同火灾场景下航站楼的人员安全疏散时间、各个疏散通道疏散人数,进而研究安全出口宽度设置对于人员疏散时间的影响。与常用的安全评价方法进行对比分析,基于社会力模型和FDS模型的航站楼仿真安全评价方法考虑了旅客流动的分布特征和随机性,模拟更接近于真实的疏散场景。     

一种用于大型建筑火灾中的应急疏散算法

大型建筑发生火灾后,在现场情况比较复杂的情况下,尽快选择一条既安全、疏散时间又短的疏散路线,是室内人员安全快速的撤离的重要保障。本文在最短路径算法的基础上,提出了一种有效的有计划的应急疏散算法。此算法能有效的缩短总疏散时间,并且综合考虑到实际人流密度以及不同的通道环境对疏散路径的影响,更好地符合应急疏散的实际需求。     

突发事件情景下地铁站人员应急疏散问题综述*

突发事件情景下,合理的进行地铁站人员应急疏散是减少人员伤亡和财产损失的有效途径。从地铁站人员应急疏散的仿真研究、不同规则下疏散模型的研究和智能算法在疏散建模中的应用三个角度对突发事件下地铁站人员应急疏散问题进行综述,并分析了当前疏散模型、求解算法以及行人特征数据的不完善之处。提出了把行人的心理行为特征、建筑物设施因素引入地铁站人员应急疏散问题中,并利用改进的蚁群算法求解最优疏散路径的重要价值。最后,展望了今后地铁站人员应急疏散问题研究的发展趋势。     

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.     

改进蚁群算法的火灾环境疏散路径规划研究

针对建筑物火灾人员疏散问题,以保证火灾人员安全撤离为目标,提出火灾环境下改进蚁群算法的路径规划模型。构建方向性信息函数,当搜索方向靠近目标节点,方向性信息函数的值增大使信息素差异化;根据火灾影响程度建立火灾等级函数,使转移概率随着火灾等级的增大而减小,减少蚁群寻路的盲目性;通过分析火灾影响因素建立等效长度并构建启发函数,避免陷入局部最优;结合火灾等级函数自适应调整信息素挥发系数,加快了火灾路径信息素挥发速度,提升算法全局搜索能力;同时在信息素更新策略中引入奖惩系数和模糊控制,提升疏散系统的鲁棒性以及路径平滑度,并对全局信息素进行限制,以平衡算法的局部开发与全局搜索能力。经仿真实验验证,改进的蚁群算法在有无火灾的情况下都能高效地规划出疏散路线。     

隧道火灾疏散模型实时仿真算法的实现

由于隧道火灾的人员疏散难题,提出一种基于网格选择的隧道火灾人员疏散模型算法,设计了人员类型、奔跑速度、奔跑方向、人员所在环境等疏散属性参数,建立基于网格化离散场变量和坐标值的仿真模型。该算法克服了常用的元胞自动机算法计算量大,实时仿真比较困难的缺点。最后,利用Open Inventor进行了计算机仿真,并应用该仿真模型进行了分析,从逃生通道对疏散时间的影响及诱导标志设计对疏散时间的影响两方面验证了模型的有效性,并可直观地为安全疏散设计提供理论依据。     

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。     

基于Helbing运动算法的防护工程火灾疏散仿真研究

基于Helbing运动算法对防护工程内人员在发生火灾时的疏散情况进行了仿真研究,以有效剂量分数的多气体毒性评价模型对人员的安全性做了评估。结果表明:由于人员拥挤、能见度的下降和烟气的毒性作用,使得人员在发生火灾情况下疏散速度大幅降低;随着走廊长度的增加,人员疏散的危险性呈幂指数性增加;自动报警系统缩减了人员反应时间,从而极大地提高了整个疏散过程的安全性,同时在自动报警系统情况下,人员疏散的危险性也是呈幂指数性增长的。     

基于Pathfinder高校高层学生公寓火灾疏散仿真模拟研究

目前,高层建筑在高校建筑群中的数量快速增加,但出现了火灾疏散逃生的难题。因此,基于建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技术和Pathfinder疏散模拟软件对某高校第23栋高层学生公寓楼进行人员疏散模拟,分析该学生公寓在应急逃生疏散中存在的安全隐患。从无人为干预下的数值模拟试验结果中得出,该高层学生公寓出口的利用率较低,疏散过程中楼道人员密度大,存在发生二次事故的风险。     

基于敏感度分析的车站应急预案生成算法研究

为提高铁路车站的应急预案管理水平和应急处理能力,提出一种基于敏感度分析的案例推理方法的应急预案管理模型。运用面向对象的框架表示方法来进行案例表示和建立案例库,构建案例特征属性的层次结构。采用层次分析法确定车站紧急事件预案特征属性的权重,运用全局相似度算法对已有应急案例进行检索与匹配。实例证明该方法能有效提高车站应急决策效率,实现预案决策的信息化和智能化。     

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.     

Risk of fire emergency evacuation in complex construction sites: Integration of 4D-BIM,social force modeling,and fire quantitative risk assessment

Construction industry is claimed to be the fourth most dangerous sector by number of fatalities. In complex construction sites, emergency evacuation risk assessment is a challenging task due to their ever-changing nature. This study developed a model to analyze the risk of fire emergency occurrence, and risks which are associated with evacuation performance (in response to that emergency) through an integrated approach in complex construction sites. To analyze the evacuation scenarios more realistically, we utilized Social Force Model (SFM) simulation engine. Using SFM for simulating the evacuation of complex construction sites has not been adequately addressed in the literature. Microscopically simulating the evacuation scenarios for all workdays of the studied complex project required high computation efforts. To tackle this computation challenge, a parallel computing technique was coupled with SFM simulation engine. More importantly, in this paper site’s evacuation performance was evaluated multi-objectively considering evacuation time and evacuation safety. The construction site’s emergency scenarios were modeled by 4D-BIM, potential for trigger fire emergency was determined by a fire ignition Quantitative Risk Assessment (QRA) module, and site evacuation was simulated by SFM simulation engine. The proposed framework handled the collaboration of 4D-BIM, fire QRA module, and SFM engine. This research study benefited from data driven from a real mega project. The findings demonstrated that analyzing the risk of evacuation through an integrated approach by the proposed model could render more realistic results. The results also provided the project managers with a reliable safety decision-making support.     

基于量子蚁群算法的建筑消防疏散路径规划

摘要：针对现在大空间建筑消防应急疏散问题,在火灾发生时,为撤离人群提供一条从危险区域到安全地带的最短安全路线。对疏散路径优化进行了研究,提出一种融合量子进化算法的改进蚁群算法用于消防疏散路径规划,用量子比特表示信息素,量子旋转门反馈控制信息素更新,即能体现量子并行计算的高效性,又能拥有蚁群算法较好的寻优能力。通过三个基准函数优化仿真与传统量子进化算法进行对比,证明算法较优的性能。再通过路径优化的仿真实验与经典蚁群算法进行比较,结果表明,算法能够有效避免陷入局部最优和拥有更快的收敛速度,在疏散路径规划中更为有效。     

平行应急疏散系统:基本概念、体系框架及其应用

突发事件通常具有难以预测、多成因关联、危害性大及演变复杂等特点,应急情况下如何安全高效疏散人员是应急管控领域的重要研究内容.本文将基于人工系统（Artificial systems,A）、计算实验（Computational experiments,C）、平行执行（Parallel excution,P）方法的平行系统理论引入到应急管控领域,提出平行应急疏散系统（Parallel emergency evacuation systems,PeES）基本概念,构建系统体系框架及集成平台,并介绍人工应急疏散系统、计算实验、平行执行等主要功能模块的基本功能及实现方法.通过PeES能实现虚实应急疏散系统的管理与控制、应急方案的实验与评估以及相关人员的学习与培训.最后,以轨道交通枢纽站火灾场景下的乘客应急疏散为典型应用对平行应急疏散系统进行初步验证.     

ViCTS: A novel network partition algorithm for scalable agent-based modeling of mass evacuation

Emergency evacuation is a critical response to deadly disasters such as hurricanes, floods, and earthquakes, etc. However, mass emergency evacuation itself is a complex process that sometimes could lead to chaotic situations and unintended consequences. In many emergency scenarios, mass evacuation is necessary to cope with severe public threats within tight spatiotemporal ranges. To better understand complex phenomena like mass evacuation, and study possible consequences, agent-based models (ABMs) have been widely developed in previous work. Existing models simulate individual behaviors, posing computational challenges when applied to large geographic areas and sophisticated behaviors. A key strategy for resolving such computational challenges is to partition transportation networks into smaller regions and resolve corresponding computational costs by taking advantage of advanced cyberinfrastructure and cyberGIS. In this study, a novel network partition algorithm is developed to improve the scalability of agent-based modeling of mass evacuation based on a cutting-edge cyberGIS-enabled computational framework that exploits the spatial movement patterns of emergency evacuation. Specifically, the algorithm is termed as Voronoi Clustering based on Target-Shift, or ViCTS. It is enlightened by network Voronoi diagrams and designed to resolve computational scalability challenges caused by the unique characteristics of evacuation traffic. We conducted a set of computational experiments with real street network data in various evacuation scenarios to test the effectiveness and efficiency of the algorithm. Computational experiments show that ViCTS outperforms a widely used network partition algorithm for microscopic traffic simulation in terms of achieving optimal computational performance by balancing computational loads and reducing communications across high-performance parallel computing resources.     

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。     

灾难疏散系统的疏散策略分析与研究

在紧急灾害发生时,采取正确的疏散避难策略可以大大提高疏散效率。在计算机疏散仿真模型的基础上,提出三种疏散策略并进行分析和比较,实验结果表明领导行为疏散策略疏散效率最优,协助行为疏散策略其次,随机行为疏散策略效率最低。提出一种基于A*算法的动态分组算法,并利用该算法对多领导者带领下的疏散进行仿真模拟,研究证明疏散效率与领导者数量是非线性关系,设置一定数量的领导者有利于疏散,数量过多反而产生混乱。