考虑行人跨越障碍物能力的元胞自动机模型

为深入研究不同类型的行人跨越障碍物行为,建立改进的元胞自动机模型,利用Dijkstra算法计算静态场,根据跨越障碍物能力不同将行人分为强跨越能力、弱跨越能力和无跨越能力3类,通过调查大型商场出入口相关尺寸参数和障碍物分布情况,构建商场疏散通道的疏散场景,分析可跨越障碍物的摆放方式与长度、行人密度和在障碍物可跨越条件下出...     

基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究*

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索（BFS）算法,利用元胞自动机,提出1种优化的行人疏散模型。引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定危险度规则,使用基于双端队列的BFS算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立1种基于排队理论的出口疏散机制。结果表明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。     

基于遗传算法和场域模型的多障碍物房间人员疏散研究*

为提高多障碍物房间的人员疏散效率,利用场域元胞自动机模型并融合经典遗传算法,对2出口和4出口的多障碍物房间进行布局优化和疏散仿真研究。研究结果表明:利用遗传算法可快速寻找最优座椅布局,连排座椅设置在远离出口侧可有效减轻行人疏散时的拥堵程度;经过遗传算法优化后的座椅布局可协调疏散人群到达出口的时间,从而缓解出口通行压力,提高整体疏散效率,保障行人在大型多障碍物房间内的疏散安全。     

考虑绕行效应的人员疏散元胞自动机模型研究

在传统的元胞自动机疏散模型中,行人只考虑临近的4个网格状态以做出运动决策,而在实际疏散过程中,每个人会从更大的感知范围内收集信息,并会主动避开障碍物,从而选择更合理的路径。针对此问题,建立考虑绕行行为的元胞自动机模型（DCA模型）,模型引入行人感知范围参数,用于反映行人对障碍物的反应程度或绕行倾向;通过建立单门疏散场景,研究绕行效应对疏散的影响。研究结果表明:考虑绕行效应时,行人能够更好地绕过障碍物,在出口前形成典型的拱形聚集形态;感知范围越大,拱形聚集形态形成的越快;通过将DCA模型与经典的无后退的有偏随机行走模型和场域模型分别进行比较,DCA模型可以减少不必要和不合理的后退运动行为,这与实际更为一致。     

行李携带人员疏散元胞自动机模型研究

为研究紧急情况下行李对人员疏散的影响,模拟人员在行李携带时的疏散过程,建立一种基于社会力(SF)的行李携带的人员疏散元胞自动机(CA)改进模型。该模型主要研究人员疏散过程中行李对元胞在逃生速率、与人员的相对位置、移动的相关性、空间占有等方面的影响。对于元胞的驱动作用,模型引入疏散口的吸引力、人与人间排斥力、以及人与障碍物间排斥力3种社会力,并借鉴电磁力的作用模式,建立以上3种社会力的数学表达式。以某火车站候车室为例,对不同行李携带人员比例、不同人员荷载及不同人员行进速度情况下的人员疏散情景进行模拟。结果表明:当人员荷载及人员行进速度不变时,疏散时间随行李携带人员比例的增大而增大,行李携带人员比例的增大,会使人员行进速度减小,进而会增大整体人员的疏散时间。     

考虑环境熟悉度与引导的人员疏散元胞自动机模型研究*

为研究环境熟悉度及引导作用对行人疏散影响,建立考虑环境熟悉度及引导作用的行人疏散元胞自动机模型。模型引入环境熟悉度参数,将行人分为熟悉环境行人与不熟悉环境行人,不同的行人具备不同的运动方式;基于引导标志的有向引导作用构建引导场,使行人能跟随引导移动;以某超市为例,研究其环境熟悉度、引导作用及引导有效性对行人疏散的影响。结果表明:行人疏散时间随着环境熟悉度的增加而减少;在相同的环境熟悉度下,不熟悉环境行人选择跟随引导移动相比于随机移动及跟随行人移动疏散效率更高;环境熟悉度较低时,行人疏散时间随引导有效性提高呈现先减少后增加的趋势。     

考虑跨越障碍物行为的元胞自动机模型

为研究跨越障碍物行为对人员疏散进程的影响,建立考虑跨越障碍物行为的人员疏散元胞自动机模型。模型中引入危险度的概念,利用危险度区分可跨越障碍物与不可跨越障碍物;通过2种不同的邻域,实现行人的跨越障碍物行为;建立某地震后的疏散场景,对不同初始行人密度及跨越障碍物行人比例的疏散过程进行模拟,分析初始行人密度、跨越障碍物行为以及跨越障碍物行人比例对人员疏散过程的影响。仿真结果表明:行人跨越障碍物行为使得模拟过程更加符合实际行人面对障碍物的运动模式,消除了障碍物路口行人必须绕过障碍物引起的某些阻塞;与不存在行人跨越障碍物行为相比,初始行人密度增加对存在行人跨越障碍物行为的场景影响更小;行人在面对可跨越障碍物时,跨越障碍物行人比例越高,疏散所需时间越短。     

基于元胞自动机的火源威胁下人员疏散模型*

为研究火源对人员疏散的影响,在现有场域模型的基础上进行扩展,结合元胞自动机提出1种考虑多出口吸引、人员从众行为与火源威胁3者耦合作用的场域疏散模型。此模型综合考虑心理和环境等因素,定量描述人员之间、人与环境之间的相互影响,将出口吸引、从众心理与火源威胁3个影响行人疏散决策的元素归一化,以静态场和动态场耦合作用确定的转移概率作为行人移动的准则。采用此模型,分别对火源位置、火源威胁范围扩散速度在疏散中的影响进行模拟研究。结果表明:模型在一定程度上能够反映火源威胁下行人的疏散过程,再现了行人躲避和趋众行为,能为火源威胁下行人疏散提供理论借鉴。     

中庭式建筑紧急情况下人员安全疏散性能研究

为研究公共建筑紧急情况下人员安全疏散性能,建立模拟中庭式建筑人员疏散的二维随机元胞自动机模型,在模型中考虑人员距出口的距离、出口吸引力、人员绕行、墙壁和障碍物的排斥力等因素;对局部人员疏散受限区域,引入局部吸引力增强疏导。以由9个房间和一个中庭构成的建筑为例,计算紧急情况下人员的安全疏散性能,考虑局部吸引力和不考虑局部吸引力的结果进行比较。研究表明:元胞自动机模型能较好地模拟中庭建筑的人员疏散,得到各时刻人员分布情况和平均疏散时间,能反映出疏散过程中的"瓶颈"效应;排斥力和局部吸引力为受限区域人员提供正确的方向,模拟了疏散人群避开障碍物的智慧行为。     

考虑结伴行为的双出口超市元胞自动机模型

为研究结伴行为以及障碍物对疏散过程的影响,建立考虑2人结伴行为的双出口元胞自动机疏散模型.模型在静态场中引入危险度模拟行人路径选择,设置个体和2人结伴疏散人群,研究不同行人密度下二者的疏散过程,比较疏散效率;分析相同密度下不同结伴比例的行人疏散过程,得到最优比例;设置横向、竖向和横竖3种障碍物排列方式,模拟个体疏散和结...     

考虑环境熟悉度的行人疏散模型研究

为研究不同环境熟悉度下行人疏散时的特性,将熟悉度参数引入到传统地场模型中,修正模型的转移概率,并将模型中原有动态场改进为基于距离选择的动态场,建立扩展的行人疏散模型。以无障碍物建筑物及教室为例,分析熟悉度不变、可变时各参数对行人疏散的影响。数值模拟结果表明,扩展模型在给定静态参数条件下,疏散时间随熟悉程度的增加而减少;熟悉度较低时,陌生概率下的跟随移动策略优于其他策略;同时模型能够避免自身及后方行人的干扰。该模型可为建筑物设计、疏散性能评估和突发事件下的疏散引导等提供一定指导。     

复杂建筑空间人员应急疏散的无人机引导模型研究*

为提升紧急情况下复杂建筑空间中应急疏散引导的疏散效率,采用仿真模拟方法,提出1套可适用于复杂建筑空间人员应急疏散的无人机引导模型,该模型通过改进传统算法和构建新方法,实现无人机空间遍历移动规则寻优、无人机引导路径寻优以及基于“障碍物空间场域”建筑空间区域划分。研究结果表明:相较于没有无人机引导,采用单无人机和多无人机协同引导疏散,可大幅缩短整体疏散时间,有效减少疏散路径当量长度,提高疏散效率并保证路径安全,为无人机在应急救援和疏散的应用提供新思路。     

多条件约束三维动态行人疏散路径优化方法

针对约束环境下的行人疏散路径选择问题,提出了三维动态行人疏散路径优化方法。通过元胞自动机模型的拓展建立了三维行人疏散网格模型和三维解空间,在此基础上,综合考虑行人视域、路径距离、行人空间分布等多条件约束。引入路径寻优方法(Ant Colony Algorithm)、改进的社会力模型、更新的启发函数和信息素,构建了新的行人路径选择与优化机制。仿真结果符合实际路径优化需求,模型算法平衡了各出口利用率,提高了行人整体疏散效率,为三维空间下的行人疏散路径优化问题的解决提供了新的思路和方案,生成的疏散路径信息有望反馈到地标系统中并有效指导突发情况下行人的路径选择。     

考虑恐慌情绪感染下行人绊倒行为的疏散模型

为研究恐慌情绪下行人跨越障碍物时绊倒行为对疏散进程的影响,提出1种多模型耦合的元胞自动机模型。基于OCEAN模型和SIS模型建立个性化的情绪感染模型,模拟人群中恐慌情绪的动态感染;引入社会力模型中力的作用,判断恐慌行人是否会被障碍物绊倒;讨论情绪阈值、行人密度、可跨越障碍物长度及位置、帮扶阈值等因素对疏散结果的影响。研究结果表明：情绪阈值越高,疏散时间越长,绊倒次数越少;行人密度越高,疏散时间越长,绊倒次数越多;可跨越障碍物长度和位置的变化均会对疏散时间和绊倒次数产生一定影响;帮扶阈值越低,倒地行人的平均恢复时间越短。研究结果以期为后续此类研究和预防工作提供参考与依据。     

基于改进蚁群算法的元胞自动机疏散模型研究

为预防实际疏散过程中的人员伤亡,结合人员的疏散特性,建立基于改进蚁群算法(ACO)的元胞自动机(CA)疏散模型。该模型将行人标记为独立的元胞,对ACO算法的启发函数、信息素更新方式和禁忌规则进行修改来描述人员逆行、绕行、避障及从众等疏散行为。运用该模型对单出口房间场景下的人员疏散过程进行仿真,并将所得结果与商用软件pathfinder的结果对比。结果表明:该模型能够模拟出实际疏散过程中的"拱形分布"现象,所得疏散时间与商用软件pathfinder的结果相近;其相对pathfinder而言,可自动输出主要疏散路径。     

体育馆中人员安全疏散的仿真分析

针对现今公共活动中的人群踩踏事故频发问题,应用计算机仿真技术研究紧急情况下建筑物中人群逃生规律及设施优化方法。设置人员体质、移动余值、出口逃生条件等因素,扩展元胞自动机(CA)行人流模型。利用Matlab语言实现可视化模拟。对莱阳市某体育馆进行人流疏散模拟,分析得到其安全设施的最佳设定参数,实现优化目的。结果表明:该体育馆仿真疏散完成总时间为103.5 s,可引发踩踏事故的疏散危险期长达49.0 s,疏散危险期长度为判断踩踏事故发生可能性的重要指标;出口宽度、数量均与疏散时间呈负相关,且均存在疏散能力饱和点。据此提出将宽度改建为2.5 m、数量增加到6个的优化方案,此方案疏散危险期为9.0 s,疏散总时间缩短到33.5 s。     

基于蚁群算法的火灾人群疏散仿真

仿真方法是当前火灾疏散研究的主流方法。针对人群疏散的特点,提出了一种基于蚁群算法的元胞自动机疏散仿真模型。通过火灾中人群疏散的行为分析,引入自适应蚁群算法进行疏散路径优化,从而建立了人群疏散决策和行为的仿真模型。通过仿真实现证明了此方法的有效性。     

基于元胞自动机恐慌状态下人群疏散模型研究

为了研究恐慌情绪对疏散中人群行为的影响，结合决策理论和情绪感染相关理论，同时考虑恐慌情绪对行人决策的影响和恐慌情绪本身的动力学特性，如情绪感染和衰减等，采用元胞自动机方法，建立基于场域模型的恐慌状态下行人决策修正模型，采用该模型研究恐慌情绪对人群疏散行为的作用规律。研究发现:当处于优势疏散位置的行人，由于恐慌做出非理性决策，不仅降低了自身的疏散效率，而且会占据其他行人的最优疏散路径，因此导致整体疏散效率的下降；随着恐慌情绪阈值增加，同一时刻的恐慌人数减小，疏散时间减小，且存在某一临界值，使疏散时间最短；情绪自衰减速率是影响恐慌情绪的关键因素，且存在决定恐慌情绪的蔓延或者衰减的临界值；行人的恐慌程度随着行人密度的增加而增加，因为人群规模较大时，恐慌情绪的感染次数增加，并在人群中得到反复加强，从而使人均恐慌值增加。     

低可见度情况下从众行为对疏散的影响分析

在火灾等紧急情况下,可见度较低时的行人疏散与正常时的疏散情况有明显的区 别。基于前人成果的基础上,通过引入从众效应阐述了可见度较低时的元胞自动机疏散 理论模型,并定义区分了普遍性从众、理性从众和盲目从众。研究结果表明:理性从众 对疏散能够起到良好的优化作用;盲目从众对疏散的作用效果具有不可预测性,在某些 情况下盲目从众甚至会对疏散起到严重阻碍的作用。因此,建议在条件允许的条件下积 极采用理性从众的行为方式,尽量避免采用盲目从众。研究还发现,理性从众对疏散的 优化效果基本不受初始行人数量、出口宽度和可视距离的影响。     

考虑恐慌情绪感染的CA疏散模型算法研究

为探究恐慌状态对行人疏散效率的影响，基于情绪感染等相关理论，在探讨了情绪感染影响因素的基础上，利用元胞自动机模型、A^*算法和SIS算法仿真了在有障碍物的情境下恐慌情绪对行人疏散的影响关系，使用MATLAB软件建模对情绪阈值、情绪衰减速率、行人密度等重要情绪因子进行仿真模拟。结果表明：在一定程度上恐慌情绪确实影响着正常的疏散行为，疏散时间随着情绪阈值的增加而逐渐缩短直至降低到某一值后基本不变；情绪衰减速率越大，感染者越能在短时间内降低恐慌值变为易感者，情绪衰减速率也是影响疏散的关键性因素；行人密度增大，则恐慌情绪在房间内反复传播进而不断加强，恐慌值增加会导致疏散时间更长。