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。     

恐慌情绪和疏散行为交互影响的地铁站火灾疏散仿真方法

为提高地铁站火灾事故发生后的疏散效率,降低人员伤亡和财产损失,考虑到疏散过程中个体恐慌情绪的动态变化,基于元胞自动机模型分析恐慌情绪与疏散行为之间的交互影响,构建地铁站火灾疏散仿真模型,以双层岛式地铁站为例,讨论恐慌情绪对疏散效率和出口选择的影响。研究结果表明：恐慌情绪是人群疏散中的关键因素之一,轻度恐慌有助于缩短疏散时间,而过度恐慌会一定程度上减缓疏散效率;恐慌情绪对出口选择存在显著影响,恐慌人群在出口选择时表现出明显的从众行为。研究结果可为优化地铁站应急安全管理提供参考。     

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。     

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。     

考虑主动避让行为的养老场所人员疏散研究

为明确主动避让行为对养老场所人员疏散的影响,建立考虑主动避让弱势群体行为的元胞自动机模型,模型分别考虑避让弱势群体前方行走区域、斜前方行走区域、前方和斜前方行走区域对人员疏散的影响;分析不同避让方式下弱势群体比例、行人密度、弱势群体位置分布对整体疏散结果的影响.结果 表明:主动避让弱势群体行为能够降低疏散时间,增加疏散...     

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。     

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。     

磁悬浮车辆中人员紧急疏散的仿真研究

为了对研制的八达岭低速磁浮试验列车人员疏散安全性进行评估,考虑从磁浮车辆的空间布局和人员紧急疏散的特点,在现有的元胞自动机模型和行人流模型基础上,通过人员动态调整自身速度、动态修正人员行为等技术,建立了一种基于车辆环境约束以及人员行为特性的元胞自动机模型。该模型具有人员速度可变、能以自组织现象修正人员行为的特点,经过比较验证,模型的仿真过程更加接近真实情况,仿真结果与一般经验公式得到结果相吻合。以我国正在研制的八达岭低速磁浮试验列车为仿真对象,对车辆布局对其人员的安全疏散的影响进行了计算机仿真和分析,找出了影响人员疏散效率和时间的关键因素,为设计改进提供了依据。     

考虑视野范围模糊性的从众疏散模型

为了提高疏散模拟的真实性,针对行人视野范围模糊性的特点,应用膨胀-连通域算法建立一种视野范围动态变化模型,分析不同人员数量、熟悉环境人数占比下从众行为对疏散时间的影响。结果表明：从众行为对疏散时间的影响具有两面性。人数较少情况下,从众行为可减少行人随机移动,减少疏散时间;人数较多但熟悉环境行人占比较少时,盲目从众容易导致行人受群体错误方向影响偏离出口,增加疏散时间。视野范围动态变化模型较固定值模型的从众群体现象特征更明显。     

公共场所人员应急疏散引导研究

在公共场所应急疏散的过程中,应急疏散人员往往需要更多地依靠自身经验,而非传统的完全理性决策。为解决这一问题,提出一种具有引导者的多主体系统人员应急疏散交互模型,对模型中的Agent进行分类,建立单独Agent、结伴Agent和引导者Agent三类群体Agent,对疏散人员在引导者的指挥和控制作用下进行模拟。仿真结果表明在应急管理中设置引导者,可以在疏散初始阶段引领疏散人员快速明确疏散目标,减少迂回现象;疏散过程中合理疏导人群利用疏散出口,避免某一出口过度拥堵;引导者在疏散过程中进行密度控制,可以使整个疏散过程更合理有序,整体提高疏散效率。     

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,模拟个体疏散和结伴疏散2种情况,得到障碍物最佳排列。结果表明:对于个体疏散和结伴疏散,行人密度增加会增加疏散时间,相同行人密度下个体疏散优于结伴疏散;相同结伴比例下,行人疏散时间随着行人密度的增加而增加,结伴比例小于0.6时,疏散效率较高;最佳障碍物排列方式为横竖排列,建议结伴行人比例为0.4。     

考虑熟悉度与恐慌效应的人群引导疏散仿真算法研究*

为研究紧急情况下人群疏散行为特点,结合势场理论和多出口选择模型,建立考虑引导、熟悉度和恐慌效应的PFT-LMES人群疏散算法。通过搭建有障碍和无障碍2种室内场景,研究不同环境熟悉度以及行人密度下引导作用对人群疏散效果的影响。研究结果表明:引导作用能够提高疏散效率,平衡各出口利用率,引导效果随行人密度增加更加显著;总体疏散时间随引导强度的提高表现为先减小后增大;当接受引导的人数占总数的42%时,2出口各自选择人数与出口通行能力比例基本一致,引导效果达到最优;相对于环境熟悉度较高的人群,不熟悉环境行人的引导效果更为显著。研究结果可为大型场所的紧急高效疏散提供参考。     

考虑从众阈值和主体特征的人群疏散元胞自动机模型

为研究从众行为对人群疏散效率的影响,建立考虑从众阈值和主体特征的人群疏散元胞自动机模型,通过引入从众阈值反映人群中不同个体的从众选择程度,耦合每个主体不同特征属性、不同人员认知能力导致的疏散从众选择差异,利用元胞自动机模拟人群运动状态及动态演化过程,探究从众行为对人群疏散过程的作用规律.结果表明:人群疏散中选择从众行为...     

基于元胞自动机的极端降雨下地铁疏散模拟*

为研究地铁系统在极端降雨灾害下的人员疏散过程,分析人员疏散过程影响因素和改善方法,将数值模拟方法与模糊逻辑理论相结合,在传统元胞自动机疏散模型中引入人员疏散行为选择机制,模拟地铁隧道遭受洪水侵入以及采取改善措施后的疏散情况。研究结果表明:引入人员疏散行为选择机制可以较真实地模拟极端降雨下受限空间中的人员疏散过程;采取改善方案后,人员被迫改变疏散行为的比例下降53.95%,人群疏散安全度由0.201提升至0.633;当采取与防洪能力不适应的疏散平台高度时,疏散安全度较采取合理设施时平均下降30%且差异较大;硬件设施满足安全度达到0.6为宜,按照最终安全度为1设计疏散方案,可使硬件设施设计与疏散方案制定更加合理配套。研究结果可为地铁系统防洪设计与管理提供参考。     

地铁应急疏散恐慌程度模型研究

为研究地铁应急疏散情况下人员恐慌程度,建立地铁应急疏散恐慌程度模型。首先根据恐慌心理量表和调查问卷得到恐慌程度影响因素及其分类,并确定各影响因素权重值。在北京地铁军博站进行应急疏散模拟试验。根据试验数据修正模型中相关事故经历因素,得到地铁应急疏散恐慌程度最终优化模型。结果表明,地铁应急疏散恐慌程度受年龄、携带行李情况、接受安全教育程度、相关事故灾害经历等人员个体因素,以及人员密度、疏散环境复杂程度、事故灾害发生位置等环境因素影响。应急疏散恐慌程度模型计算结果和应急疏散模拟试验结果相近。     

小群体行为作用下的地铁站疏散模型研究

为研究小群体行为作用对地铁站突发事件人群疏散效率的影响,基于社会力模型理论和智能体技术,构建地铁站人群疏散模型。分析小群体趋向性、协调一致性等行为特征,运用社会力模型理论,计算小群体成员移动速度;量化小群体行为对群体内部成员作用大小,修正成员期望速度,确定人群疏散速度;以某地铁站火灾事故为例,分别模拟单人疏散场景和混合疏散场景。研究结果表明:混合疏散场景仿真时间比单人疏散场景仿真时间延长12.29%,平均绕行距离比单人疏散增加38.8%,小群体行为降低了地铁站突发事件人群疏散效率。