融入情绪模型的人群实时路径规划

目的 人群仿真中高效性和逼真性是群体路径规划的关键问题。已有人群路径规划算法忽略了人群情绪造成的路径选择差异,在大规模实时仿真中仍存在一定的局限性。方法 提出一种融入情绪模型的人群实时路径规划算法(EPP)。使用人格特征理论对人群的情绪进行建模并设定不同情绪所具有的路径选择偏好。在路径建模阶段,通过单次搜索建立全局有向导航图,确定全局层面的可行路径;在路径搜索阶段,提出以期望时间最短为原则的路径规划目标函数,采用局部搜索策略为个体实时规划一条最优或次优的路径。结果 EPP算法可有效地仿真不同场景下大规模人群的路径选择现象;与已有工作的仿真效果和量化指标对比说明了该算法的有效性和高效性;通过不同情绪状态下人群路径选择差异的讨论以及在不同人群运动模型的兼容性实验进一步说明了该算法的健壮性。结论 本文算法具有良好的高效性和健壮性,适用于不同场景下大规模人群路径规划的相关应用。     

一种基于多智能体的二层路径规划模型研究

随着人群运动仿真技术的日趋成熟,其应用也得到了很好的推广,人群运动特征开始成为研究热点。路径规划系统作为人群仿真中的重要组成部分,为行人决定自身在环境中的行走路线提供了决策依据。为了仿真行人路径决策的过程,提出了一种二层路径规划模型,其中第一层模型产生一条粗略的路径,第二层模型根据第一层的粗略路径做精细的导航。实验结果表明,所提出的二层路径规划模型能够综合考虑环境中的静态和动态因素,为仿真模型提供了 较好的路径规划,并且具有较高的仿真执行效率。     

大型校园人群行为仿真与管控优化技术

为提高校园人群行为管控智能化,提出一套校园人群仿真与管控优化通用框架.通过利用场景数据、社会力模型和路径导航算法对人群行为进行建模,并利用Unity开发引擎实现人行为仿真结果的可视化,辅助管理人员对校园人群行为进行预测和管控分析.以肇庆医学高等专科学校北岭新校区为例进行仿真分析,仿真结果说明,所提出的技术能够有效对大型校园的人群行为进行仿真和分析,为校园人群行为预测和管控优化提供了可行的方案.     

一种结合导航点的社会力疏散仿真软件研究

社会力模型广泛应用于人群仿真。针对该模型在人群疏散仿真中存在抖动、穿透现象,分析产生该现象的原因,采用多线程优化的方法改进社会力模型。对于多障碍物场景中行人存在停滞和移动缓慢的现象采用增加导航点优化行人的疏散路径。采用优化的社会力模型研制一个人群疏散仿真软件,该软件可以定义多种人群仿真参数,实现人群仿真。通过该仿真软件对地震疏散情景进行仿真实验,对实验数据进行对比分析,验证了该仿真软件可以推演人群的疏散行为,可以为人群的疏散策略制定提供参考数据。     

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。     

基于地面场粒子群优化算法的高密度人群应急疏散建模

针对非常规突发事件环境下高密度人群的拥挤管理和快速疏散问题,提出一种由感知层、传输层、计算层和应用层构成的多层结构人群疏散信息物理系统（E-CPS）体系框架。在E-CPS体系框架计算层中将静态地面场（FF）建模规则引入经典粒子群优化（PSO）模型,提出地面场PSO （FF-PSO）人群疏散模型,该模型同时具备静态场规则简单、计算快和PSO模型快速搜索、快速收敛的优点。此外,FF-PSO模型中构建了一种新的适应度函数,实现了疏散策略的动态选择,并通过数值仿真及实例仿真验证了FF-PSO模型在拥挤管理中的可行性和有效性。国家会展中心（上海）的实例仿真结果表明,考虑拥堵管理比仅考虑距离最短平均每分钟可多疏散66人,疏散时间节省19 min,疏散效率提升13.4%。     

基于全局和局部路径规划的人群运动研究与仿真

虚拟现实技术是多媒体技术广泛应用后兴起的计算机高新技术。大规模虚拟人群仿真得到了国内外很多学者的关注。大规模的虚拟人群仿真又分为人群绘制和路径规划两个研究方向。本文在复杂的环境中利用全局和局部路径二级规划算法,为大规模的虚拟人群实时规划出一条无碰撞的路径。     

基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型研究*

通过结合人工神经网络和免疫学的理论,对网络攻击进行模型建立与仿真研究。通过将网络攻击分为三个层次,结合神经网络的三层结构和疫苗的相关概念,建立了基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型,在仿真模型的攻击处理层提出了疫苗的克隆攻击选择策略,指出具有相似弱点的网元将会优先被攻击成功,并且给出了基于该模型的网络攻击仿真系统的设计方案,从而可以使用该系统对网络攻击进行仿真研究。     

面向对象的家庭全息地图表示与构建

针对现代复杂而多样化的家庭环境,人对家庭服务机器人的服务需求,以及其自身基于家庭全息地图的路径规划的任务要求,借鉴人对空间环境的认知和地图的组建过程,提出了一种改进的面向对象的家庭服务机器人全息地图表示方法,设计出家庭-房间-物品三层表示模型.依据面向对象的思想,分别给出了改进的物品层、房间层和家庭层的面向对象表示方法.基于机器人自身携带的传感器对各层对象的空间数据进行采集.将该表示方法转化成可存储在数据库中的数据类型,将采集的数据存储到数据库中并对地图进行实时的更新.在家庭环境下,机器人基于该全息地图分别对各层进行对象识别和路径规划,实物实验说明基于家庭-房间-物品表示模型的家庭全息地图能满足服务机器人任务的需要.     

计算机辅助大规模人群疏散平台

针对现有疏散策略的不足,构建一个计算机辅助大规模人群疏散平台,为政府相关部门在城市建设和防灾规划中提供科学决策支持。该平台集成了疏散仿真模型和基于时变动态流问题的路网优化模型,引入组件式GIS技术,采用模块化多层体系结构建立了一个准确、实时的疏散引导系统。     

基于OPNET的片上网络路由算法的建模与仿真

随着电路集成程度的快速发展,集成电路中传输的数据量也随之增加.传统的传输总线受带宽不足的影响,传输延时明显增大,片上网络很好的解决了这一问题.片上网络路由算法的设计决定了片上网络的性能,对一种自适应性片上网络路由算法进行建模及仿真,来分析其性能指标.首先介绍了片上网络的发展与优势;然后提出了一种高效的自适应路由算法并对其进行了详细阐述;之后结合最常用的网络拓扑结构,应用OPNET仿真软件建立三层仿真模型;最后对上述模型进行仿真,观察在大量数据包涌入网络时,所提算法处理数据包选择路径的能力.在延时性能上,所建立的路由模型远远优于传统的确定性路由算法.     

一种基于群代理协同交互的共乘出行仿真模型

作为一种新兴的交通方式,共乘出行既环保又可持续,因为它不仅能让乘客节省出行成本,还能减少汽车的交通拥堵,所以共乘成为人们首选的出行方式。考虑到现实中人力资源的有限性,对共乘出行服务进行了深入的研究。对多Agent技术和共乘过程进行详细的论述,提出一种基于群代理协同交互的仿真模型,该模型采用基于三层架构的JADE平台。给出司乘人员路径匹配模型和协商模型,提出最短路径算法来仿真启动司乘代理之间的共乘过程。选取覆盖北京市区的真实轨迹数据集Geolife和西安市15天的出租车营运轨迹数据,对提出的路径匹配模型和协商模型进行实验验证。实验结果表明,两类模型在准确性和执行效率上具有高效性。     

分布式交通仿真路网模型的设计与持久化

针对传统仿真路网模型在大规模路网描述及数据共享、操作与维护上的不足,提出了1种分布式交通仿真路网模型的设计与持久化方案。首先提出了三层路网模型描述方案,导入并简化了地理信息系统（GIS）数据,再现了真实路网信息。然后在此基础上设计了基于关联映射的路网数据结构,实现了数据的分层存储,同时对数据进行对象关系映射（ORM）持久化,提高了数据的可操作性与易维护性。最后给出了面向对象路网数据操作的示例。     

基于BP神经网络的大规模在线教育学习者满意度测评模型构建

为提升大规模在线教育学习者满意度测评效果,降低测评冗余值,构建了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的大规模在线教育学习者满意度测评模型。首先选取满意度测评指标,设定测评模型的路径系数图,其次估计路径系数图块结构参数,分析结构变量与观测变量间的关系,最后通过设计BP设计网络的结构并进行学习训练,实现大规模在线教育学习者满意度测评模型的构建。试验结果证明,构建模型能够取得更低的测评冗余值。     

基于五因素人格模型的人群仿真研究

针对目前人群仿真在群体行为表达方面缺少个体间差异、多样化表达的问题,特别是个体的心理差异对群体行为的影响,提出一种基于人格模型对人群进行仿真的方法。首先,引入心理学中描述人格的五因素模型,对Agent进行人格建模,并制定人格与行为参数的映射关系;然后,设计由人格驱动的路径规划算法和动作姿态实现方法;最后,构建三维仿真系统,实现多种场景中人格因素对人群行为影响的模拟。实验结果表明,该方法能有效地表达个体的心理差异对人群行为产生的影响,使人群仿真更加真实可靠。     

基于三层空间模型的地下目标成像

由于电磁波在穿越不同介质时会出现折射现象,因此在机载条件下对地下目标成像时,电磁波信号从机载雷达到达地下目标的整个路径不是直线而是折线,此时再利用常规的自由空间中合成孔径成像方法已经不能对目标进行良好成像.基于电磁波的传播规律和地层有耗媒质的特性,文章提出了电磁波传输的三层空间模型,并将其应用到机载条件下的地下目标成像,通过仿真比较,可以明显看出,使用三层空间模型后对地下目标成像效果的改善,验证了三空间模型适用于机载条件下对分层土壤中的地下目标成像.     

基于COM组件的Windows DNA三层模型的开发

对客户机/服务器和三层模型的应用程序结构进行了比较,给出了三层模型开发的基本原理和实现原则。用实例说明基于COM组件的三层结构的具体实现方法。     

线性分析预测模型计算平台解决方案的研究

目前通过数学仿真模型对数据进行分析和预测是很常用的手段,但是现有模型计算平台的实现都是针对某一特定模型,并没有一种统一的模型描述、计算架构.为解决上述问题,提出了一种针对线性分析预测模型计算平台的通用解决方案.研究了该模型中涉及到的数据形式以及数据间的关系,该方案定义了包含模型描述、模型计算、数据提供的三层结构,并且针对部分关键组件的实现方式进行了详细描述.     

一种可生存系统的自主认知模型研究

首先,提出一个具有多层感知功能的可生存系统认知模型;然后,在介绍了高阶多型π演算的语法和操作语义的基础上,对可生存系统认知模型进行形式化描述;最后,实现对可生存系统在不同攻击下的系统可用性试验,仿真结果验证了该形式化描述与分析方法的有效性和可行性。     

基于三层存储模型的RFID数据压缩存储方法

针对物联网技术中亟待解决的海量数据存储问题,提出了一种基于射频识别(RFID)的三层数据存储压缩模型。该模型将数据分为当前数据层、临时数据层和历史数据层,利用每一层中数据的特点分别设计了相应的数据汇总算法,最终实现RFID数据的压缩存储。在该模型的基础之上,提出了针对路径的编码算法,用于对路径进行压缩存储。实验结果表明,该三层存储模型可以有效地压缩存储RFID数据,同时数据汇总算法具有较低的时间复杂度与较高的数据压缩比。