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.     

多层建筑应急疏散仿真

以多层建筑为背景,研究应急疏散问题,基于改进的路径规划算法,并将多智能体技术应用在模型间的通信交流上.采用机器人感知周围环境,通过设置机器人个数以及初始位置,对灾情中室内被困人员进行智能搜救,并采集现场实时数据,作出决策分析.机器人实时感知现场状况的变化,引导人员疏散,并将实时数据传输给施救人员,采取进一步救援措施.结果表明,该三维仿真技术为有效减少人员疏散中的伤亡和最佳救援方案的制定提供了参考,具有一定的现实指导意义.     

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。     

基于ACP方法的应急疏散系统研究

目前地铁、建筑及煤矿等人员密集空间突发事件频发,解决人员密集空间人员安全疏散是当前社会发展亟待解决的问题. 本文以地铁为例研究了基于ACP方法的平行应急疏散系统,该系统由应急疏散人工系统、计算实验 和平行执行三部分组成. 平行应急疏散系统不仅适用于地铁,还适用于建筑及煤矿等生活和工作空间应急疏散管理,可实现人员培训、疏散演练、疏散方案优化和评估等功能. 本文初步建立了地铁枢纽站平行应急疏散系统,并进行了两种典型场景的计算实验,实验结果表明平行应急疏散系统可有效提高应急疏散效率.     

基于Android 的智能手机室内导航路径规划设计

路径规划是室内导航的基本要素之一。本文探讨了运用Fengmap Android SDK进行室内导航路径规划的设 计与实现的方法,实践证明系统能够实现路径导航并提供导航线路的文字描述,表明建立室内导航系统的有效性与可行性。     

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.     

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ARIMA模型的RFID室内相对位置定位算法

针对室内场景中存在获取目标对象相对位置的需求,RFID(Radio Frequency Identification)因其轻便、成本低的特点成为最经济的解决方案之一。通过研究基于相位和时间序列预测模型ARIMA来解决目标相对位置定位的问题,提出了基于UHF(Ultra-High Frequency) RFID无源标签的室内相对位置定位算法。使用RFID无源标签、阅读器和移动RFID天线来获取相位的变化,选取天线移动过程中一个相位翻转周期的时间序列值,运用ARIMA模型对该时间序列后续值进行预测,并选择达到某些值的时间戳,给预测时间戳和相位变化过程中关键相位点的时间戳分配权重,得到最终的时间戳并进行相对位置排序。实验结果表明,提出的RFID室内相对位置定位算法在图书馆环境下对图书顺序侦测的识别准确率可以达到96.48%,与经典的STPP算法和HMRL算法相比具有更好的定位性能。     

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。     

一种适合于室内疏散对象的混合位置更新策略

当建筑物内发生突发事件时,为更好地跟踪疏散对象,减少位置更新频率,提出一种基于疏散对象速度、方向属性和室内地标单元拓扑、语义结构相结合的混合位置更新策略。当疏散对象速度范围和地标单元两者中有一项发生变化,并满足邻接单元关系时将位置更新到服务端,既保证对象在拥堵处或地标单元处更新,又避免由于室内定位不确定性产生的少数错误更新。实验结果表明,与已有的基于固定时间或安全区域的更新策略相比,该策略能够在保证疏散对象位置精确度的情况下,以较小的通信代价持续跟踪疏散对象的详细位置信息和拥挤状态。     

面向大型场馆疏散的改进多蚁群算法

针对大型场馆应急疏散的路径优化问题,提出了一种基于遗传算法交叉变异算子的多蚁群算法.该算法通过引入多蚁群信息素组的概念,将遗传算法交叉和变异的思想应用到信息素更新模型中,解决了传统蚁群算法易陷入局部最优的问题.最后,将此模型应用在武汉体育馆及其周边路网集成环境中.实验结果表明,该算法能够为大型场馆中大规模人群提供一个有效可行的疏散方案.     

有限运力下的人员紧急转移模型

在可用运输工具种类及数量有限的条件下,研究了人员从受灾点向安置点分批紧急转移的问题,建立了人员转移及运输工具协同安排的优化模型。通过设计合理的初始解生成方法和遗传算子,提出了求解该问题的遗传算法;用两个数值例子对算法进行了验证。     

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。     

应急物资储备库最小加权距离选址模型

研究了基于梯形模糊数的应急物资储备库最小加权距离选址模型。给出了梯形模糊数的概念和运算,构建了目标函数中参数为梯形模糊数的应急物资储备库最小加权距离选址模型,提出了求解该问题α-水平最优解的算法,最后通过算例分析说明该方法的有效性。     

无线定位与惯性导航结合的室内定位系统设计

面对室内定位的实际应用需求,分析了基于接收信号强度指纹法定位技术精度较低、单纯的惯性导航累积误差较大等问题,采用基于信赖度的联合定位算法对多种信息进行融合处理,以获得较高的综合定位精度。通过基于ZigBee的无线传感器网络平台及多种MEMS运动传感器的联合,设计并实现了多信息融合的室内定位演示系统。由于多种信息的融合,不需要依赖大量样本的指纹库,从而降低了实现过程中离线指纹库建立的工作量。经实验数据分析,基于信赖度的联合定位方法具有较高的定位精度和较低的实现复杂度。     

不确定条件下应急资源布局的鲁棒双层优化模型

针对非常规突发事件中应急资源布局问题,在受灾点需求不确定和应急救援过程分为多个阶段的情景下,建立了省市两级应急储备仓库定位和物资配置的鲁棒双层规划模型。运用相对鲁棒优化方法,将上述具有不确定性系数的双层规划模型转化为从者无关联的确定性线性双层规划,提出了一种混合遗传算法进行求解,实现了省市两级应急资源布局的协同优化。通过实例验证了模型及算法的可行性和有效性。     

城市应急物流设施选址的多目标规划模型

通过分析城市应急物流设施选址的基本特征,提出利用模糊折中型多属性决策方法进行应急物流设施选址备选方案的决策偏好生成。在此基础上,建立综合考虑满意度和建设成本的多目标选址规划模型,在给出满意度函数的确定方法后,提出利用模拟退火算法进行模型的求解,并利用实例验证了算法的有效性,能够供决策者选择合适的物流选址方案提供理论支撑。     

具有模糊约束的应急物资储备库最大覆盖模型

研究了约束条件中含三角模糊参数的应急物资储备库最大覆盖模型。给出了三角模糊数的概念和运算,构建了约束中含三角模糊参数的应急物资储备库最大覆盖模型,给出了基于Verdegay方法的模型算法,最后通过算例分析说明了该方法的有效性。     

一种基于BP-GA的室内定位模型

使用BP-GA算法相结合的方法来作为室内定位模型的主要定位算法,在得到初始坐标后利用泰勒级数定位算法优化得到最终待测点坐标。该算法很好地减弱了室内环境对定位精度的影响,并且具有较高的精度。仿真实验验证了该模型的有效性。